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簡議汽車零部件入廠物流循環取貨路徑優化的模型及算法論文
1背景
隨著汽車工業的迅速發展，零部件入廠的效率和成本問題日益引起關注。根據國外先進汽車企業的經驗，將入廠物流外包給第三方物流企業，以循環取貨(Milk-run)模式設計優化的運輸路線進行零部件配送，可以有效地解決庫存減少與運輸成本升高之間的矛盾，有效地降低運輸費用和包裝費用，從而降低整個供應鏈的成本。循環取貨的關鍵目標之一就是降低企業物流的成本，而合理的路徑規劃是決定企業能否實現以最小的成本在規定的時間內將零部件送到企業的組裝車間的關鍵。
B汽車制造企業的物流主要外包給了一家名為Z的第三方物流企業，由其負責主機廠的循環取貨。Z物流公司負責按照預先設定的取貨路徑和取貨時間分別去各供應商處輪流取貨，取貨完成之后再通過JIT配送將零部件送往主機廠線邊。在該過程中，最關鍵的環節在于制定合理的循環取貨方案。循環取貨的一個主要特征就是定線、定時地完成取貨操作。由于主機廠的生產計劃排程提前期一般在一個月左右，理想狀態下，B公司的循環取貨應該按照事先排定好的模版直接執行。目前B公司和Z物流公司已經有專門的MIS系統協助進行Milk-run的調度安排和監控，但尚沒有實現軟件制訂路線模版，而是靠傳統的手工排定來確定循環取貨的路徑方案。因此B公司急需一個科學的模型和合理的算法來幫助其進行循環取貨的路徑規劃，從而使開發軟件進行路徑選擇變為可能。
針對循環取貨路徑規劃這樣一個經典的車輛路徑問題(VRP)，國內外學者進行了許多研究，一是根據實際應用中的情況，為VRP設定不同的約束條件和優化目標，從而衍生出許多特定的VRP;另一個是運用不同的算法以求更好更快地求解VRP。
2循環取貨路徑優化模型
根據B汽車企業循環取貨的實際運作模式，本文將傳統的車輛路徑問題抽象為:在一個存在供需關系的大系統中，以配送中心為需求點，多臺取貨車輛從配送中心出發，分別到不同供應商處取貨。要求在給定的時間約束和庫存約束條件下合理安排取貨車輛的行走路徑，使得總的取貨成本最小。基于上述分析，本文所研究的循環取貨車輛路徑問題可做如下界定:
①配送中心:存在唯一的配送中心，且配送中心的地理位置已知;配送中心在主機廠附近且配送中心的貨物均以JIT的形式送至主機廠生產線或主機廠倉庫。
②車輛:車輛的數量沒有限制;所有車輛都必須從配送中心出發且最終返回配送中心;所有的車輛都不超過最大裝載量;所有車輛的規格相同，行駛速度相同。
③供應商:所有供應商的地理位置已知;各供應商的需求量已知;各供應商的取貨時間滿足所設定的取貨時間窗。
④路徑:每家供應商只有一條路徑經過，并且路徑上所有點的取貨頻次相同。
⑤庫存:主機廠的最大允許庫存水平和最小允許庫存水平已知，循環取貨的單次取貨量以及取貨頻次滿足主機廠線邊庫存控制策略。
⑥時間窗:實際循環取貨過程中的時間約束為軟時間窗約束，即如果配送車輛到達供應商i的時間不在所規定的時間窗內，則配送車輛要付出一定的時間成本。
3算法分析
在求解循環取貨路徑優化問題的主要算法中主要可以分為精確算法和啟發式方法。精確算法由于引入嚴格的數學方法，只能解決較小規模的循環取貨路徑優化問題。本文根據循環取貨路徑優化問題的具體約束條件設置，采用了啟發式算法中有效性和實用性比較高的蟻群算法作為核心算法，并根據實際情況改進了蟻群算法的信息素更新規則，即使用改進的蟻群算法進行求解。蟻群算法中用螞蟻代替配送車輛依次前往各供應商處取貨，需要考慮的因素為路徑的可見度和環境的信息素強度。
本文的初始解是根據時間窗下限產生的，即從目前路徑最后一個供應商出發，對時間窗要求最早的那個供應商進行訪問，如果訪問時間不在這個供應商時間窗口內，則需要重新開始一條路徑。
①初始化路徑;
②集合C中放入未被訪問過的供應商;
③C中的元素按照如下規則排列:對任意的i≤j，滿足W(ci，cL)≤W(cj，cL)，其中cL為當前路徑的最后一個供應商;
④如果集合C為空，則終止算法;
⑤如果W(cr，cm)=T，則保存當前路徑R;并從未訪過的供應商集合中隨機選擇一個客戶ck作為新路徑的出發點;C=C-ck;跳轉到第三步;
⑥如果供應商cr為目前路徑R的合法供應商，將cr加入到R中;C=C-ck;k=k+1;返回到第④步;
⑦算法終止，并輸出結果。
4結論
本文以B汽車制造企業零部件入廠物流的實際運作情況為例，對其循環取貨路徑優化問題進行了界定，建立了新的車輛路徑模型。在該模型中，本文以實際操作中企業最關心的時效性和庫存合理性為出發點，一方面通過對單次取貨量的總占用庫存進行限制，來達到小批量、高頻次的取貨目的。一方面供應商的取貨任務必須在特定的時間窗內完成，并為其設定了帶有懲罰成本的軟時間窗約束，更加符合B企業的實際運作情況。考慮到取貨的平準性以及各種復雜約束，本文針對模型的特征設計了改進的蟻群算法進行求解，對傳統蟻群算法的轉移規則和更新規則進行了改進，使算法的全局搜索能力得到增強。本文的模型和算法有助于B企業利用軟件自動生成循環取貨路徑方案，并對同行業的其他汽車企業也有借鑒意義。
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