ВКР Методы и Алгоритмы доставки товаров комбинацией

На 1 февраля 2023 года оригинальность более 80%

Могу проверить вам актуальную оригинальность работы при покупке, пишите в личку.

Оригинал документа в pdf, конвертация в Word автоматическая (в word могут быть недочеты, которые вы легко исправите самостоятельно)

Транспортные расходы – это одна из составляющих затрат в логистической системе, которая полностью доминирует над общей стоимостью. Эти транспортные расходы должны быть эффективными, чтобы внести вклад в снижение общей стоимости и увеличение конкурентного преимущества фирмы. Поиск эффективных маршрутов движения транспортных средств и их расписания – типичная логистическая проблема. Задача выбора маршрута транспорта (VRP) состоит в том, чтобы найти набор маршрутов для нескольких транспортных средств от депо до большого количества клиентов и вернуться на депо, не превышая ограничений вместимости каждого транспортного средства при минимальных затратах [1]. Brandao [2] определяет более специфическое, то есть распределяющее продукцию по числу потребителей в определенном регионе с детерминированным спросом.

Различные типы модели задачи выбора маршрута транспорта были разработаны с учетом различных реальных ситуациях. [14], например, VRP с временными окнами (VRPTW), VRP при многократных поездках (VRPMT), а VRP с самовывозом и доставкой (VRPPD). Существует конкретный вариант, в котором обсуждается задача маршрутизации с возвратом товаров (VRPB). Такие задачи являются расширением VRP, в котором потребители могут как запросить, так и вернуть некоторые товары. Как правило, VRPB можно классифицировать как два типа проблем: VRPB с приоритетом клиента и VRPB без приоритета клиента [15].

Криспим и др. [6] объяснил, что VRPB имеет то же ограничение, что и VRP, но есть дополнительное ограничение, клиенты linehauls(линейные, то есть без возврата товара) обслуживаются перед клиентами backhaul (обратные, то есть клиенты, совершившие возврат). Модель VRPB должна быть скорректирована с учетом реальных условий, учитывающих несколько поездок и временное окно, VRPBMTTW. Примером задачи для этого варианта является поиск маршрутов движения транспортных средств для дистрибьюторов химических веществ. Дистрибьюторам приходится доставлять химические вещества множеству агентов и розничных торговцев, которые распространяются на определенной территории. Дистрибьюторам также приходится забирать химические вещества у поставщиков. Разделение между линейными и обратными перевозками вызвано опасными химическими веществами, которые не могут быть собраны вместе в одном транспортном средстве.

Ряд транспортных средств назначается для доставки химических веществ, а затем транспортные средства назначаются для сбора химических веществ. Эта услуга может быть оказана во временном окне и определенном горизонте планирования, а также транспортным средствам разрешено ездить туда и обратно к распределителю для погрузки и разгрузки химических веществ.

Для решения проблемы VRP были разработаны различные методы. Бин и др. [1] сказал, что VRP — это сложная комбинированная проблема. Следовательно, VRP обычно решается с использованием эвристического и метаэвристического подхода, такого как 2 opt, 3 opt, имитационный отжиг, генетический алгоритм, поиск табу, оптимизация муравьиной колонии и т. д.

В настоящее время метаэвристический подход используется в основном из-за его способности решать проблему более интенсивно. Оптимизация муравьиной колонии (ACO) - один из метаэвристических подходов, который может быть использован для решения сложных комбинаторных задач. Дориго и Блюм [10] пришли к выводу, что ACO дает хорошее решение в короткие сроки для задач назначения, планирования, маршрутизации транспортных средств, последовательного заказа, ограничения ресурсов и планирования открытых цехов. Монг Сим и Хон Сун [12] также сказали, что ACO приводит к хорошему решению проблемы маршрутизации и балансировки. В своем исследовании Белл и Макмаллен [3] объяснили, что ACO дает хорошее решение для VRP. ACO дает хорошее решение и достаточно эффективен для очень сложной задачи [7].

Существует два основных способа генерации исходного решения VRP: использование критерия экономии и последовательное включение клиента в маршрут с критериями затрат [11]. Последовательная установка часто используется для решения задачи маршрутизации транспортных средств, поскольку ее легко модифицировать для учета сложных ограничений.

Введение ......................................................................................................... 4 1.Алгоритмы доставки .................................................................................. 7

1.1.Виды методов доставки ...................................................................... 7 1.2.Описание системы .............................................................................. 9 1.3.Проблематика маршрутизации транспортных средств ................ 12

2.Реализации моделей перевозок............................................................... 20 2.1.Модель контейнерной перевозки с индексом связности дорог ... 20 2.2.Модель контейнерной перевозки с дорожной связностью на основе теории графов на HSKNDA ....................................................... 29

Заключение .................................................................................................. 39 Список литературы ..................................................................................... 43

1. Bin, Y., Zhong-Zhen, Y., and Baozhen, Y., An Improved Ant Colony Optimization for Vehicle Routing Problem. European Journal of Opera- tional Research 196, 2009, pp. 171–176.

2. Brandao, J. A., New Tabu Search Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Backhauls, European Journal of Operational Research 173, 2006, pp. 540-555.

3. Bell, J. E., and McMullen, P. R., Ant Colony Optimization Techniques for the Vehicle Routing Problem. Advanced Engineering Informatics 18, 2004, pp. 41-48.

4. Bullnheimer, B., Hartl, R. F., and Strauss, C., An Improved Ant System Algorithm for the Vehicle Routing Problem. Annals of Operation Research 89, 1999, pp. 319-328.

5. Cho, Yuh-Jen., and Wang, Sheng-Der, A Threshold Accepting Metaheuristics for the Vehicle Routing Problem with Backhauls and Time Window. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 6, 2005, pp. 3022-3037.

6. Crispim, J., and Brandao, J., Reactive Tabu Search and Variable Neighbourhood Descent Applied to the Vehicle Routing Problem with Backhauls. 4th Metaheuristics International Con- ference Porto, Portugal July 16-20, 2001.

7. Doerner, K., Gutjahr, W. J., Hartl, R. F., Strauss, C., and Stummer, C., Ant Colony Opti- mization in MultiobjectivePortofolio Selection, 4th Metaheuristics International Conference, 2001.

8. Dorigo, M., MACS-VRPTW: A Multiple Colony System for Vehicle Routing Problems with Time Windows, Ant Colony Optimization, Massa- chusetts Institute of Technology, London, 1999.

9. Dorigo, M., and Stützle, T., Ant Colony Optimi- zation. Massachusetts Institute

of Technology, London, 2004.

10. Dorigo, M., and Blum, C., Ant Colony Optimiza- tion Theory: A Survey,

Theoretical Computer Science. 344 (2-3), 2005, pp. 243-278.

11. Laporte, G., Gendreau, M., and Potvin, J., Classical and Modern Heuristics for

the Vehicle Routing Problem. Transactions in Operational, 2000.

12. Mong Sim, K., and Hong Sun, W., Ant Colony Optimization for Routing and

Load-Balancing: Survey and New Directions. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, 33(5), 2003, pp. 560-567.

13. Suprayogi, and Priyandari, Y., Vehicle Routing Problem with Multiple Trips, Time Windows, and Simultaneous Delivery and Pickup Services. Asia Pacific Industrial Engineering and Mana- gement System, 8, 2009, pp. 1543-1552.

14. Suprayogi, Vehicle Routing Problem: Definition, Variants, and Application. Proceeding Seminar Nasional PerencanaanSistem Industri 2003 (SPNS 2003), Bandung, 2003.

15. Tavakkoli-Moghaddam, R., Rabbani, M., Saremi, A., and Safaei, N., Solving the Backhaul Vehicle Routing Problem by Genetic Algorithms. 35th International Conference on Computers and Industrial Engineering, 2005, pp.1905-1910.

 Zhong, Y., and Cole, M. H., A Vehicle Routing Problem with Backhauls and Time Window: A Guided Local Search Solution. Transportation Research Part E, 41, 2005, pp.131-144.