快递公司送货策略数学模型_数学建模论文Word格式.docx
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TSP(旅行商问题)最近邻法交叉算子
一、问题重述
目前,快递行业正蓬勃发展,为我们的生活带来更多方便。
一般地,所有快件到达某地后,先集中存放在总部,然后由业务员分别进行派送;
对于快递公司,为了保证快件能够在指定的时间内送达目的地,必须有足够的业务员进行送货,但是,太多的业务员意味着更多的派送费用。
假定所有快件在早上7点钟到达,早上9点钟开始派送,要求于当天17点之前必须派送完毕,每个业务员每天平均工作时间不超过6小时,在每个送货点停留的时间为10分钟,途中速度为25km/h,每次出发最多能带25千克的重量。
为了计算方便,我们将快件一律用重量来衡量,平均每天收到总重量为184.5千克,公司总部位于坐标原点处(如图2),每个送货点的位置和快件重量见下表,并且假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。
(1)请你运用有关数学建模的知识,给该公司提供一个合理的送货策略(即需要多少业务员,每个业务员的运行线路,以及总的运行公里数);
(2)如果业务员携带快件时的速度是20km/h,获得酬金3元/km×
kg;
而不携带快件时的速度是30km/h,酬金2元/km,请为公司设计一个费用最省的策略;
(3)如果可以延长业务员的工作时间到8小时,公司的送货策略将有何变化?
二、模型假设
1.假设每个快递员由派送中心出发,可连续工作6小时,中途不休息,且送货完毕后必须返回派送中心报到;
2.假设每个快递员独立工作,送货过程相互不影响;
3.假设每个送货点只能由一个业务员送货且只需经过一次,路线确定后不再更改;
4.若一个业务员需运送多条路线,中间返回总部取快件所花时间不计;
5.假设快递员送货的公路均平行于所建立的坐标轴;
6.假设快递员在送货途中不出现堵车现象,且没有其他的事情耽搁;
三、符号说明
符号
说明
任意一条路线(1,2……n)
任意一条路线上具体某一送货点(1,2……m)
总的运行公里数
每一条最优送货路线的公里数
每条路线上两个送货点之间的距离
快件全部送完所花总时间
业务员运送途中的速度
每一条送货路线的时间
总的送货点重量之和
每一条路线送货的重量
每一条路线上每一个送货点的重量
任意一位送货员
总的送货需要多少钱
送货员携带快件时的酬金
送货员未携带快件时的酬金
业务员携带快件时途中的运行速度
业务员未携带快件时途中的运行速度
三角距离函数
四、问题分析
本题属于资源分配优化问题,要求根据资源限制和约束条件来建立一个合理的邮件派送模型。
在问题一中,要求我们根据时间和重量等方面的约束条件,建立合理的邮件派送路径,使得运行线路最短且使用尽可能少的业务员。
分析题目条件知道影响模型的主要因素有:
1.业务员每天工作不可超过6小时;
2.业务员每次出发至多可带25千克的快件;
3.公司需在9:
00-17:
00间将184.5千克的货物分送到杂乱无序的30个送货点。
因此,我们需要建立最短送货路径的数学模型,首先,应用Dijkstra算法求解出坐标原点(公司总部)到各送货点的最短路距离矩阵D1;
利用TSP模型中的最近邻法确定满足条件的8条最短路径并依据各线路送货时间进行送货人员的分配;
利用顺序插入交叉算子对模型一提出优化方案。
问题二中,题目增加了业务员空载和重载的酬金以及速度的条件,要求公司设计一个费用最省的策略。
因业务员重载的费用高于空载费用,而模型一仅给出路线最短,不能满足问题二需求,所以对问题二提出费用优化方案,即根据费用计算方式,运用最近邻法寻找离原点(配送中心)费用最少的点,依次类推,找出费用最省的路径组合并计算出所需费用;
根据路径组合和运送时间,在满足问题一约束条件的基础上重新分配送货人员。
问题三中,将业务员的工作时间延长到每天8小时,求解公司的运送策略将如何改变。
业务员工作时间的调整对于总的运行路线的影响并不大,只需对业务员的数量已及各业务员的安排路线进行调整即可。
五、模型建立与求解
5.1问题一模型建立与求解
5.1.2模型的建立
在问题一中,要求在每个业务员每天平均工作时间不超过6小时且必须从早上9点开始到当日17点(8小时内)全部派送完毕;
平均每天送货总重量为184.5千克,每人每次出发最多可带25千克。
如果将两点之间的路线距离附为这两点横纵坐标之和,比如,这两点,则次两点间的距离为:
(5.1.1)
用此方法结合MATLAB求出任意两配送点的距离矩阵如下(图5.1):
图5.1距离矩阵D
该问题为规划模型,根据题意,结合距离矩阵D,设定目标函数为:
(5.1.2)
即为送货总路线的最短路程。
其约束条件为:
1、每条线路上个需求点需求量之和不超过业务员的最大负荷量:
(5.1.3)
2、每个业务员所有配送路径来回的时间不能超过业务员一天最长的工作时间:
(5.1.4)
3、每一条送货路线上送货点数不超过总送货点数:
(5.1.5)
4、所有点都能够被配送到:
(5.1.6)
5、总的送货路线不超过每人送一个一个地点:
(5.1.7)
综上:
最终模型建立如下
(5.1.8)
(5.1.9)
为方便快件公司进行人员分配和路线选择,需计算每天路径的送货时间及派送完所有快件所花总时间
(5.1.10)
(5.1.11)
5.1.2利用最近邻法求最短送货路径组合
经过分析,本题属于业务员路径问题,即VRP问题,从本质上说,TSP(旅行商问题)是VRP的基本问题,因此,本文以TSP思想中的一种最近邻算法为根据,结合题目约束条件,利用MATLAB求解出业务员工作的最短路径。
TSP问题是典型的组合优化问题,问题要求求得一条遍历所有城市的最短路径,是一个易于描述但难于处理的NP-HARD问题。
TSP问题在交通运输、计算机网络、电路设计以及物流配送等领域内有着广泛的应用,目前,其主要算法主要有遗传算法、贪婪算法、模拟退火法及最近邻法等诸多方法。
最近邻算法是TSP近似算法中最简单直观的一种,其主要思想为:
任取一点作为出发点,每次取最近的一个点加入到最优解中,一直到所有点皆已进入解中。
首先根据距离矩阵D找到距离送货中心最近的一个未服务送货点,则分配一条路线,再找出距离最近的另外一个未服务的送货点,对每一个服务店同理依次寻找出,同时,每经过一个服务点对该服务点邮件的重量进行累加,即,直到此路线中所经过的所有送货点的邮件累计重量,则以上包含的点的组合即为该路线的路径。
依据上述原理,运用MATLAB软件(程序详见附件一)可得到8条最短路径,由此分析配送路线及分配表如下表:
表一:
模型一路线分配表
路线i
路径
总时间(h)
总路程(km)
总重量(kg)
1
0-1-3-4-5
1.95
32
24.0
2
0-2-6-7-8-9-23
4.52
88
24.5
3
0-10-11-12
2.34
46
23.3
4
0-16-17-20-14-13
3.23
60
23.5
5
0-22-21-15-19
3.39
68
24.2
6
0-18-24-25
3.22
24.7
7
0-27-26
3.37
76
22.0
8
0-29-28-30
4.42
98
18.3
合计
26.44
536
184.5
注:
0为配送中心
将以上模型求解得到的路线射线图可用网络图象表达,如下(图5.2):
图5.2模型一路线射线图
则每条路径的具体路线如下(图5.3):
图5.3模型一路线图
在保证所有快件准时送达各个送货点的情况下,合理安排路线及送货员,使得所需送货员的人数最少,线路及人员安排情况如下表:
表二:
模型一人员分配表
送货员R
路线L
1、5
3、7
---------
4.52
3.23
3.22
4.42
5.34
5.71
48.2
45.3
100
122
综上,可得该模型所构建的路线共需6名送货员,快件完全送完所需总路程为536千米,所需总时间为26.44小时。
该模型较简单直观,但也存在不足。
在路径选择时,当其中某一点被路线选定后,该点将不作为接下来的任意一条路线的备选送货点,每一条路线均为当前条件下的最优路线,将所有路线组合后不一定是整体送货点的最优路线,即局部最优并非整体最优。
为提高工作效率,使所走总路程更短、时间更少,我们对上述模型进行了优化。
5.1.3利用顺序插入交叉算子(OIC)优化模型一
顺序插入交叉算子是针对TSP问题的特点,在遗传算法的交叉运算过程中设计的三角距离差函数作为评价标准,运用贪婪策略思想,提出的一种新的交叉算子,该算子有效的利用了局部信息,并且能很好的继承父代优秀的基因。
顺序插入
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