为提高配送运输的效率,降低综合成本,针对卡车-无人机灵活协同路径问题设计优化方法。首先,综合多卡车-多无人机灵活协同和无人机连续运输的特点,以最小化运营成本与客户等待成本为目标,构建混合整数线性规划(mixed integer linear prog...为提高配送运输的效率,降低综合成本,针对卡车-无人机灵活协同路径问题设计优化方法。首先,综合多卡车-多无人机灵活协同和无人机连续运输的特点,以最小化运营成本与客户等待成本为目标,构建混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。其次,设计两阶段启发式求解框架,在两个阶段分别优化无人机和卡车路径。最后,结合破坏算子、修复算子和k-opt算子构造混合邻域,提出自适应混合邻域搜索(adaptative hybrid neighborhood search,AHNS)算法进行每个阶段的优化。在Solomon数据集上进行数值实验,结果表明:相较于CPLEX求解器,所提方法可以在短时间内获取质量较高的满意解;相较于迭代局部搜索算法、变邻域搜索算法和蚁群算法,所提方法的求解质量在小、中和大规模算例中分别平均提高了5.49%、6.88%和27.82%;与纯卡车运输模式相比,卡车-无人机协同运输模式更适合小、中规模场景的作业,可以降低4.70%~8.56%的综合成本。研究结果可为卡车-无人机联合运输实践提供理论基础。展开更多
随着可复用容器(returnable transport items,RTI)广泛应用于汽车制造业,RTI的管理对于汽车零部件生产物流系统的正常运行具有重要影响。本文考虑从上线订单到达与负责拣选的RTI进行匹配开始,到零部件上线RTI返还结束全过程,通过构建半...随着可复用容器(returnable transport items,RTI)广泛应用于汽车制造业,RTI的管理对于汽车零部件生产物流系统的正常运行具有重要影响。本文考虑从上线订单到达与负责拣选的RTI进行匹配开始,到零部件上线RTI返还结束全过程,通过构建半开闭排队网络,选取订单排队队长以及RTI利用率两个指标研究在此过程中RTI的数量以及RTI的返还提前期对于系统均衡性的影响。分析表明,RTI的数量和返还提前期都对系统的均衡性带来较大影响,同时,通过模型可以得出具体场景下RTI数量和返还提前期的最优值,使得系统外部无等待的订单积压,到来订单无需排队等待拣选,RTI的利用率能够接近于100%避免资源浪费,从而提高零部件物流系统的均衡性。展开更多
文摘随着可复用容器(returnable transport items,RTI)广泛应用于汽车制造业,RTI的管理对于汽车零部件生产物流系统的正常运行具有重要影响。本文考虑从上线订单到达与负责拣选的RTI进行匹配开始,到零部件上线RTI返还结束全过程,通过构建半开闭排队网络,选取订单排队队长以及RTI利用率两个指标研究在此过程中RTI的数量以及RTI的返还提前期对于系统均衡性的影响。分析表明,RTI的数量和返还提前期都对系统的均衡性带来较大影响,同时,通过模型可以得出具体场景下RTI数量和返还提前期的最优值,使得系统外部无等待的订单积压,到来订单无需排队等待拣选,RTI的利用率能够接近于100%避免资源浪费,从而提高零部件物流系统的均衡性。
