低碳物流中的路徑選擇問題研究課件

低碳物流中的路徑選擇問題研究關(guān)鍵詞：低碳物流、路徑選擇問題13目錄研究意義1研究內(nèi)容23030519發(fā)展趨勢(shì)32一、研究意義1、低碳物流的研究意義可持續(xù)發(fā)展的需要提高利潤的切入點(diǎn)政府政策關(guān)注要點(diǎn)現(xiàn)代新興產(chǎn)業(yè)；依賴專業(yè)分工、經(jīng)濟(jì)發(fā)展；與綠色經(jīng)濟(jì)活動(dòng)緊密銜接；物流在碳排放量中占比大；物流成本占銷售價(jià)格75%左右；運(yùn)輸成本占物流成本的52%左右；將低碳物流納入“十二五”規(guī)劃；鼓勵(lì)扶持低碳物流管理和技術(shù)的推廣應(yīng)用；組織建立低碳物流績效考量指標(biāo)體系和認(rèn)證服務(wù)體系。32、車輛路徑問題在低碳物流中的研究意義內(nèi)容VRP（VehicleRoutingProblem）

是對(duì)配送車輛的路徑進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，對(duì)一系列裝貨點(diǎn)和卸貨點(diǎn)，組織適當(dāng)行車路徑，使車輛有序地通過它們，在滿足一定的約束條件下，達(dá)到一定的目標(biāo)。內(nèi)容564130意義優(yōu)化資源配置，降低物流成本提升物流系統(tǒng)的關(guān)鍵，實(shí)現(xiàn)物流科學(xué)化智能交通運(yùn)輸系統(tǒng)的基礎(chǔ)，加快電子商務(wù)進(jìn)程。4二、研究內(nèi)容加油站數(shù)量限定的G-VRP車輛路徑問題

VRP基于時(shí)變的車輛路徑問題TDVRP基于排放的車輛路徑問題EVRP考慮排放量的時(shí)變路徑問題研究E-TDVRP5VRP分類概述對(duì)一系列裝貨點(diǎn)或卸貨點(diǎn)，組織適當(dāng)合理的行車路線，使車輛有序地通過它們，在滿足一定的約束條件下，達(dá)到一定的目標(biāo)。算法前體假設(shè)速度恒定；FIFO先進(jìn)先出原則1、車輛路徑問題（VehicleRoutingProblem）67VRP分類概述對(duì)一系列裝貨點(diǎn)或卸貨點(diǎn)，組織適當(dāng)合理的行車路線，使車輛有序地通過它們，在滿足一定的約束條件下，達(dá)到一定的目標(biāo)。算法前體假設(shè)速度恒定；FIFO先進(jìn)先出原則1、研究基礎(chǔ)VRPVRP分類概述對(duì)一系列裝貨點(diǎn)或卸貨點(diǎn)，組織適當(dāng)合理的行車路線，使車輛有序地通過它們，在滿足一定的約束條件下，達(dá)到一定的目標(biāo)。算法前體假設(shè)速度恒定；FIFO先進(jìn)先出原則8線規(guī)劃根據(jù)具體問題建立具體數(shù)學(xué)模型，用數(shù)學(xué)方法解決。常用算法動(dòng)態(tài)規(guī)劃傳統(tǒng)啟發(fā)式割平面智能啟發(fā)式精確算法啟發(fā)式算法根據(jù)直觀、經(jīng)驗(yàn)開發(fā)出朝最優(yōu)解方向搜索或優(yōu)化的算法先分組后排路線節(jié)約插入算法交互式優(yōu)化禁忌搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)交互算法模擬退火蟻群算法遺傳算法92、基于時(shí)變的車輛路徑問題TDVRP（Time-dependentVehicleRoutingProblem)1、基本假設(shè)：時(shí)變性：速度隨時(shí)間推移而改變硬時(shí)間窗：對(duì)客戶服務(wù)時(shí)間有嚴(yán)格的限制2、模型：103、基于排放的車輛路徑問題EVRP（EmissionsVehicleRoutingProblem)1、EVRP提出的原因基于生態(tài)環(huán)境視角的市場原因；

考慮將來可能實(shí)行碳稅的經(jīng)濟(jì)原因；2、前提假設(shè)速度恒定：在一定的時(shí)間段里車輛以恒定的速度行駛硬時(shí)間窗3、模型公式一：公式二：114、考慮排放量的時(shí)變路徑問題研究E-TDVRP（Emissionstime-dependentVehicleRoutingProblem)1、前提假設(shè)限速：速度限制在某一區(qū)間時(shí)，碳排放最?。粫r(shí)變性2、模型：公式一：公式二：公式三：12ka5、加油站數(shù)量限定的G-VRP模型1、背景：在美國，97%以上的汽車以汽油為燃料，運(yùn)輸中所產(chǎn)生的二氧化碳的排放量占據(jù)總排放量的1/3，因此使用清潔能源作為燃料成為大勢(shì)所趨。2、目標(biāo)函數(shù)：總的運(yùn)輸路徑最短（即排放的二氧化碳最少—路徑與排放量之間存在相關(guān)性）3、約束條件：①汽車油箱的容量約束（因?yàn)榧佑驼居邢?，汽車不能任意加油）②時(shí)間約束（汽車必須在約定的時(shí)間內(nèi)完成運(yùn)輸過程）ka3、G-VRP模型的特點(diǎn)：有些服務(wù)點(diǎn)可以被訪問多次，有些服務(wù)點(diǎn)甚至不需要被訪問

4、G-VRP模型的貢獻(xiàn)：提高了汽車的運(yùn)行效率，減少了碳的排放。為實(shí)際中龐大且復(fù)雜的運(yùn)輸問題提供了科學(xué)高效的指導(dǎo)。為實(shí)際中加油站選址、客服選址提供了技術(shù)支持為各種基礎(chǔ)設(shè)施選址、旅游指南等提供了理論指導(dǎo)。ka5、模型的不足：模型并沒有將車輛訪問的地點(diǎn)數(shù)量作為一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，比如運(yùn)貨的卡車為了達(dá)到經(jīng)濟(jì)運(yùn)輸量，需要裝滿卡車，盡可能地給位于不同地方的企業(yè)運(yùn)輸產(chǎn)品；游客去某旅游景點(diǎn)游玩，希望在一定的時(shí)間內(nèi)，走最短的路徑，游玩更多的地方等。動(dòng)態(tài)性實(shí)時(shí)調(diào)控隨機(jī)性多目標(biāo)性研究方向1、VRP未來的研究方向三、發(fā)展趨勢(shì)將車輛路徑問題與供應(yīng)鏈中其他環(huán)節(jié)作為整體來考慮；例如將庫存與車輛路徑問題聯(lián)系起來，即所謂的庫存-路徑問題。2、從宏觀層面考慮：一方面,深入研究并加入一些實(shí)際的限制條件另一方面,作為整體問題的復(fù)雜度大為增加,可進(jìn)行合理的簡化,以降低問題的復(fù)雜度。實(shí)時(shí)快速VRP算法不確定式VRP問題的研究VRP的多種智能優(yōu)化算法聯(lián)合求解動(dòng)態(tài)低碳車輛路徑3、從微觀層面考慮：1234參考文獻(xiàn)：[1]李永先,胡祥培,熊英,物流配送系統(tǒng)中車輛路徑問題仿真優(yōu)化及其進(jìn)展,管理科學(xué)，2006,19（4）：2-9[2]王征，張俊，多車場帶時(shí)間窗車輛路徑問題的變鄰域搜素算法，中國管理科學(xué)，2011,19（2）：99-109；[3]何小峰，馬良，帶時(shí)間窗車輛路徑問題的量子蟻群算法，系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2013，33（5）：1255-1261；[4]李婭，王東，多策略優(yōu)化的蟻群算法求解帶時(shí)間窗車輛路徑問題，計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2013，41（4）：512-520[5]GilbertLaporte,Whatyoushouldknowaboutthevehicleroutingroblem,NavalResearchLogistics,2007,54(8):811-819;[6]Figliozzi,Miguel,VehicleRoutingProblemforEmissionsMinimization,TransportationResearchRecord,2010:1-7[7]MiguelAndresFigliozzi，Thetimedependentvehicleroutingproblemwithtimewindows:Benchmarkproblems,anefficientsolutionalgorithm,andsolutioncharacteristics，TransportationResearchPartE，2012，（48）：616–636；[8]馬華偉，靳鵬，時(shí)變車輛路徑問題的啟發(fā)式算法，系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2012，27（2）：256-262；[9]O.Jabali,T.VanWoensel,A.G.deKok,AnalysisofTravelTimesandCO2EmissionsinTime-DependentVehicleRouting,ProductionandOperationsManagementSociety,2012,21(6)pp.1060–1074[10]SevgiErdogan,EliseMillerHooks,AGreenVehicleRoutingProblem,TransportstionResearchPartE,2012,(48):100-114[11]EmrahDemir,TolgaBektas,GilbertLaporte,Areviewofrecentresearchongreenroadfreighttransportation,EuropeanJournalofOperationalResearch,2014,775-793[12]GoranCirovic,DraganPamucar,DarkoBozanic,Greenlogisticvehicleroutingproblem:Routinglightdeliveryvehiclesinurbanareasusinganeuro-fuzzymodel,E