冷链车辆统一调度平台的优化设计方案Word格式文档下载.docx
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台、提高车辆利用率及制定科学合理的返程运价是本方案对冷链车辆统一调度平台的主要优化内容。
1.2.1方案思路
本方案以“郑明公司”全部案例为方案设计背景,以案例八为方案设计对象。
在老师的指导下对案例进行了详细分析,找到了冷链车辆统一调度平台存在的主要问题。
然后针对这些问题查找了大量文献,以此为基础分别进行优化设计得到各个问题的优化方案,最终形成郑明公司冷链车辆统一调度平台的优化设计方案。
1.2.2方案数据来源方案数据来源于案例、图书馆、互联网等多种途径,查阅相关书籍数、期刊论文、硕博论文以及大量第一、二、三届全国大学生物流设计大赛资料。
最大限度的获取相关资料,为方案提供了强有力的理论支撑的同时,学习到了新颖的观点与思考问题的方法,开阔了我们的思路,对我们看待问题的角度以及解决方案的寻找都有显著性的帮助。
1.2.3方案主要内容
1.社会车辆与郑明公司车辆调度平台的对接解决方案
2.车辆调度优化平台设计
3.运输价格制定方案
二、郑明公司冷链车辆统一调度平台现状分析
随着公司的发展,华东地区的配送订单越来越多,并且客户要求的也越来越高,而且,此时公司的运力已经无法满足订单的要求,公司不得不引入社会车辆,由此带来的调度以及相应的管理难度不断加大。
此时引入的社会车辆当公司运力不足引入的社会车辆虽然也具有全程的冷链信息监控功能,包括车辆实时监控、历史轨迹、查询、报警功能、远程控制、互动功能、统计报表等功能,郑明公司在冷链物流全程安全监控在全国处于前列位置,由统一平台进行监控,但问题在于社会车辆不在该公司的统一平台进行统一管理,这就加大了管理难度,同时质量安全问题不能进行即时监控。
为了进一步降低物流成本,提高物流配送效率和车辆利用率,需要进一步降低车辆空载率。
但在运输过程中,完全没有空载是不可能的,有些空载是不可避免的运输生产辅助过程,根据有关调查资料,我国运输车辆空载率达到37%,所以如何制定一个合理科学的返程运价也是十分关键的,对节约物流成本具有重要作用。
三、社会车辆与郑明公司车辆调度平台的对接解决方案
3.1选用安全、信用评级高的社会车辆进行合作在运力不能满足订单配送的情况下,公司不得不引入社会车辆,由于人们对冷链物流的安全问题越来越重视,所以在引入社会车辆时,需要对车辆进行筛选,对车辆所在公司的经营状况、安全状况、服务质量等方面进行考评,在出了安全问题是能做到有源可寻。
3.2对社会车辆进行分类
根据与社会车辆的合作时间、合作次数,对社会车辆进行分类管理,对于长期合作的社会车辆,签订合同,将信息录入郑明公司冷链车辆统一调度管理系统中进行管理;
对于临时性的社会车辆,比如在订单比较多,且运力不足急需车辆时的突发状况时,可以先付50%的运输费用,当货物安全到达后,再付余下的运输费用。
3.3在社会车辆上安装监管终端,将信息传输到郑明公司车辆调度统一平台
由于社会车辆不是公司自有的,在管理上难度较大,同时在运输过程中货物的质量安全问题需要进行控制。
注重新技术的应用,如应用温度传感、移动互联网、卫星定位、地理信息系统、物联网等信息技术,并借助安装在冷藏车上的卫星定位终端和温度采集设备,实现对运输过程中的温度、位置、时间但等关键信息的实时采集和在线传输,并最终公开展示在互联网上,实现温度信息的全程透明监控和远程可视,以保障运输过程的全程冷链。
根据企业的具体需求研制出“RFID冷链温度管理系统”及“GPS+温度监控冷链管理系统”。
通过现金的RFID技术、GPS技术、无线通讯技术及温度传感技术的有机结合,在需要恰当的温度管理来保证质量的生鲜食品管理中,将温度变化记录在带温度传感器的RFID标签上或实时的通过具有GPS及温度传感功能的终端结合无线通讯技术上传到企业的统一管理平台,对产品的生鲜度进行细致地、实时地管理。
这样可以解决食品流通中的质量监控问题。
四、车辆调度平台优化方案设计
4.1车辆调度模型建立
定义在某个时段t内,假设有m车辆调度请求任务,该车辆调度请求的地点的坐标为(xi,yi)首先设调度的无车辆任务的车辆共有i辆,在监控的中心地图上,他们的位置都会精确的显示,设位置坐标为(xi,yi),所以这样在地图上就能够获得任一辆车到任务申请地点的距离,dij是车辆j距离申请位置i的距离。
依上所述,该车辆调度模型的数学表达式为:
mlml
min(f)fijcj*dij*xij
i1j1i1j1
1,汽车j调度到任务请求i
式中,xij0,其他
其中,给出约束条件,每一辆车只可以完成一项请求,因此第一个约
束条件为:
同时,给出第二个约束条件,由于每项请求只能由一辆车完成,
所以第二个约束条件表述为:
采用矩阵表示如下:
Min(f)=cx
AX=1,X
1
AA=1
满足上述条件的一个可行解
x..可以表示为矩阵形式:
x11
x12
x1l
x21
x22
x2l
xij
xm1
xm2
xml
其中,
ij表示为解矩阵,
满足上述条件的解矩阵每一行有且只有
一个元素为1,其余元素为0。
它的每一列也有且有一个元素为1,其余元素为0。
4.2模型求解算法
本文采用了匈牙利算法来求解上述数学模型,该算法的主要思想是尽量调整效率矩阵C的元素,这样使得新的效率矩阵c'
,和c仍旧是等效的,并且c'
的每一行和每一列至少有一个零元素,要重要的是没有负的元素,调度问题需要的解仍旧是相同的。
采用匈牙利法求解主要步骤如下:
1)首先变换系数矩阵,使每行每列都出现0元素,从系数矩阵的每行每列减去该行或者列的最小元素,再从所得矩阵的各列(行)减去该列(行)的最小元素,使得出新系数矩阵。
2)进行行列检验:
对新系数矩阵找不同行,不同列的0元素。
首先从含0元素最少的行开始,圈出此行的一个0元素,同时划去与该0元素同行或同列的其它元素0元素。
然后对余下部分重复这一做法,直到查完各行。
所有带圈的0元素便是最大数目的不同行,不同列的0元素,如果带圈0元素恰有n个,则这些元素的行,列下标数偶便构成原问题的最小分派。
求解过程至此结束,如果带圈0元素少于n个。
3)做出覆盖所有0元素的最少直线集合。
具体方法是
(1)对没有圈的行打V号。
(2)对打V行中所有0元素的所在列打V号。
(3)对打V列中带圈元素的所在行打V号。
(4)重复
(2)(3)两步,直到得不出新的打V行,打V列,(5)对无V号的行画横线,对有V号的列画纵线。
这样得出的直线全体,便是能覆盖所有0元素的最少直线集合。
4)变换矩阵。
以得出新的0元素,从未被直线覆盖的部分找出最小元素,然后从未画直线的行减去此最小元素,并从画直线的列加上此最小元素,得出新的系数矩阵,然后,返回第二步。
4.3仿真结果分析
在MATLAB7.0环境下完成的,验证本文算法的实验结果。
由表1的结果可以看到,车的行驶距离乘上车每公里的运输成本量一般等于车辆的运输成本。
当调度车型不能满足该成本时,则可以考虑换车辆类型,车辆的运输成本如表1所示。
表1调度车辆与请求任务的距离
车辆
任务
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A
20
15
19
30
18
16
13
12
B
22
17
C
25
11
D
21
14
31
E
23
24
表2车辆的运输成本
80
∞
120
72
48
64
60
88
51
32
39
84
36
124
由于任务请求与可用来调度的车辆数量不同,为了满足匈牙利解法的条件,算法必须补充5个虚构的任务请求,使得任务请求和调度的车辆数量相等。
可以获得效率矩阵C:
308012015724848
12481618646088511824
20642432
398436481241248
45924810721564391848
首先调整效率矩阵C,使得每一行和每一列中至少有一个0元素,再从上述矩阵中找出不同行、不同列的10个不同的零元素,具体做法是从0元素最少的行中开始,取出0,做上标记,然后划出相同列和行的0元素。
依此类推,直到标出找出不同行、不同列的10个不同的零元素。
由此可得该调度问题的最优解矩阵(xij):
000001000010000000000100000000000000010000010000000010000000000010000000000100000000000010000000 0001
由于后五行为虚构的任务,所以只取前五行的非零项:
x13、x21、x32、
x48、x54,于是获得了最优的调度结果,如下:
车辆1去完成要求2,车辆2去完成要求3,车辆4去完成要求5,车辆6去完成要求求1,车辆8去完成要求4
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- 车辆 统一 调度 平台 优化 设计方案
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