基于自动快递机的快递配送车辆路径优化研究.pdf

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1、第32卷第10期公路交通科技v01.32No.102015年10月JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentOct.2015doi:10.3969/j.issn.1002—0268.2015.10.022基于自动快递机的快递配送车辆路径优化研究覃运梅1’。,(1.东南大学交通学院,江苏南京210096;毛海军1,黑2.广西科技大学秀玲1汽车与交通学院,广西柳州545006)摘要:针对当前快递配送过程中由于时间和地点对接要求而导致投递效率不够高的问题,提出了基于自动快递机的快递配送新模式,根据新模式的特点,考虑配送车

2、辆的装载能力、车辆经过客户需求点及其所属的快递机的行驶次序要求等约束条件,以执行配送任务的车辆数最少和配送车辆总的行驶里程最小为目标建立数学规划模型。根据问题的复杂程度和遗传算法求解该类问题的优势和不足,采用元胞遗传算法对模型进行求解。算例分析表明,该算法的寻优性能和效率优于普通遗传算法,能够更有效地解决大规模的基于自动快递机的快递车辆路径问题。关键词:运输经济;车辆路径;元胞遗传算法;自动快递机;快递配送;优化模型;启发知识中图分类号:F540文献标识码:A文章编号:1002—0268(2015)10—0134—07OptimizingofVehicleRoutingforExp

3、ressDeliveryBasedonAutomaticParcelMachineQINYun—meil一,MAOHai-junl,HEIXiu—lin91(1.SchoolofTransportation,SoutheastUniversity,NanjingJiangsu210096,China;2.SchoolofAutomobileandTransportation,GuangxiUniversityofScienceandTechnology,LiuzhouGuangxi545006,China)Abstract:Duetothesynchronizationrequir

4、ementsoftimeandplacebetweenthecourierandcustomer,thecurrentexpressdeliveryefficiencyisnothighenough.Tosolvethisproblem,anewexpressdeliverymodebasedonautomaticparcelmachine(APM)isputforward.Accordingtothecharacteristicsofthenewmode,consideringtheconstraintconditionssuchasvehicleloadingcapacity,

5、andthespecificrequirementsforvehicledrivingorderfromcustomerdemandpointstotheirsubordinateAPMs,themathematicalprogrammingmodelforminimizingthenumberofdeliveryvehiclesandthetotalvehiclemileageisestablished.Accordingtothecomplexityoftheproblemandtheadvantagesanddisadvantagesofgeneticalgorithm(GA

6、)insolvingthiskindofproblems,themodelissolvedbyusingcellulargeneticalgorithm(CGA).TheexampleanalysisresultshowsthattheCGAissuperiortothenormalGAinthesearchingabilityandefficiency,itcaneffectivelysolvethelarge—scaleexpressvehicledeliveryroutingproblembasedOffautomaticparcelmachine.Keywords:tran

7、sporteconomics;vehicleroute;cellulargeneticalgorithm;automaticparcelmachine;expressdelivery;optimizingmodel;heuristicknowledge0引言快递需求量的增长对当前的快递派送模式提出了新的挑战。国家邮政局的数据表明,近3年我国的快递业务量年均增长率在50%以上,快递量的急剧增长对快递业的服务能力提出了更高的要求;而消费者的有效申诉年均增长1倍以上,远高于

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