【摘要】：為了提升作業(yè)效率、降低配送成本,分析了多自動導引車物料配送路徑規(guī)劃問題,將其歸結(jié)為一種帶軟時間窗的需求依訂單拆分車輛路徑問題。以使用自動導引車數(shù)目最少、行駛費用和時間窗偏離費用最低分別作為第一、第二優(yōu)化目標,結(jié)合最大路長、載重、需求依訂單拆分及時間窗滿足率限制,建立了相應的數(shù)學模型,并設(shè)計了一種自適應禁忌搜索算法求解該問題。為了增強禁忌搜索能力,在算法中嵌入了自適應性、隨機禁忌長度和禁忌表重新初始化策略。給出了自適應禁忌搜索算法對Solomn測試算例的求解結(jié)果,并與文獻中的其他方法進行比較,結(jié)果表明該算法在自動導引車使用數(shù)和行駛費用方面都有較多節(jié)省,且達到或接近已知最好解,體現(xiàn)了該算法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the operation efficiency and reduce the distribution cost, this paper analyzes the multi-automatic guided vehicle material distribution route planning problem, which can be reduced to a kind of split vehicle routing problem with soft time window according to the order. The minimum number of automatic guided vehicles, the lowest travel cost and the lowest deviation cost of the time window are taken as the first and second optimization objectives respectively, combined with the maximum road length, load, demand split in accordance with the order and time window satisfaction ratio limit, respectively, with the maximum road length, load, demand split according to order and time window satisfaction limit. The corresponding mathematical model is established and an adaptive Tabu search algorithm is designed to solve the problem. In order to enhance the ability of Tabu search, self-adaptability, random taboo length and taboo table re-initialization strategy are embedded in the algorithm. In this paper, the adaptive Tabu search algorithm is given to solve the Solomn test example, and the results are compared with other methods in the literature. The results show that the adaptive Tabu search algorithm has a lot of savings in the usage number and driving cost of the automatic guided vehicle. The algorithm achieves or is close to the best known solution, which shows the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 中南大學交通運輸工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71271220) 中國物流學會課題資助項目(2016CSLKT3-077) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目(2017zzts198)~~
【分類號】：TP18;TP242

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2464752