一种网络甩挂运输调度的优化方法

摘要

本发明公开了一种网络甩挂运输调度的优化方法，属于甩挂运输技术领域。所述网络甩挂运输调度的优化方法针对甩挂运输中存在作业两端需求不均衡且可能存在多个甩挂需求的情形，以网络总运输成本最低、牵引车数量最少为目标，建立了全网络甩挂调度优化模型，设计了启发式算法对模型进行求解，并用实例验证了模型的有效性。本发明充分考虑实际甩挂运输中两端需求不平衡且需求可能为多个的情况，提出在公路港网络中进行全网络范围的车辆调度优化，能够贴近实际应用场景，将有利于甩挂运输企业提升经济效益。

说明书

【技术领域】

本发明涉及甩挂运输技术领域，具体涉及一种网络甩挂运输调度的优化方法。

【背景技术】

甩挂运输作为一种兼具经济效益和社会效益的货物运输组织方式，得到了政府和企业的高度重视。通过项目的试点发现甩挂运输能够显著的提高实载率，提升经济效益，降低平均油耗和碳排放。

甩挂运输的开展需要依托货运场站(depot)，货运场站是甩挂运输车辆出发的起点和返回的终点。在中国，公路港已经成为了最为常见的货运场站。公路港是城市的一个综合型物流中心，一般占地面积较大，包含了甩挂干线运输、城市配送、临时仓储等业务。在中国，天地汇公路港已经在50多个城市进行了布局，拥有近100个公路港，已经形成了较为完善的甩挂运输网络。因此，如何在全网络中集中优化甩挂车辆调度成为了一个迫切需要解决的现实问题。

在实际应用中，甩挂运输应用于多个场景，包括杂货店货物配送的问题、垃圾的收集和运输问题、仓库配送货物到多个商店的问题等。一般假设客户存在特定量的需求，即甩挂车辆只需要访问客户一次即可满足货物配送或垃圾收集的要求。然而在公路港甩挂运输干线网络中，甩挂运输作业在公路港之间进行，公路港既是甩挂作业场所，同时也是客户需求点。与一般甩挂运输实际应用中的需求不同，公路港甩挂需求以挂车为单位，需求数量可能为多个挂车且甩挂两端需求可能不相等，即两个公路港之间存在多次甩挂运输且甩挂两端需求不均衡的情形，增加了甩挂运输调度优化的复杂性。

而公路港要充分发挥其优势，需要连成线形成网。某企业依托租用或自建的公路港场地，在多个大中型城市的多个公路港之间开展甩挂运输，此时，公路港不仅是牵引车和挂车的车场，同时也是甩挂运输的需求点。如图1所示，每两个公路港之间都有通道相连，多个公路港之间的甩挂运输业务已经形成了网络，但由于甩挂需求的不均衡，且需求存在大于1的情况，图1中挂车旁数字表示某方向甩挂运输需求，导致甩挂运输并不是简单的一线两点两端或一线多点甩挂调度模式，而是在全网络范围内根据需求进行调度。

一般来说，为了保证某运输线路上的稳定性，甩挂运输企业通常会安排某些车辆专门从事两点之间的甩挂运输，而安排另外一些车辆完成其它甩挂任务，即可将网络甩挂运输过程划分为两个阶段。

阶段1：一线两点两端甩挂，如图2所示。由于一线两点两端甩挂模式组织相对比较简单，且司乘人员长期在该两点间行驶，有利于熟悉路况减少事故发生，因此可以将全网络中每两个点看成是独立的。由于两点之间往往存在甩挂需求不均衡现象，取其两个方向中需求较小的量作为一线两点两端甩挂的作业量，此时一定存在某个方向的需求已经满足。若另一个方向的需求未满足，那么将其转入下一阶段。例如图1中挂车旁边的数字表示甩挂需求，即点1至点2需要甩挂5个挂车，点2至点1需要甩挂3个挂车，此时点1和点2之间的需求不均衡，取两点之间需求较小量3为一线两点两端甩挂的作业量，则点2至点1的甩挂需求得到满足，余下点1至点2的需求还有2个挂车未被满足，需要在全网络进行调度，转入下一阶段。

阶段2：全网络循环甩挂，如图3所示。经过阶段1的甩挂调度后，两点之间还存在单方向需求未被满足现象，需要在全网络进行调度安排。如图3所示，点1至点2、点1至点4、点1至点5、点2至点3、点2至点4之间分别有2、1、1、2、2个挂车需要运输。由于牵引车每天作业时间有限，此阶段需要做出使得网络调度成本最低、且牵引车购置最少的调度方案。

因此，本发明针对公路港网络甩挂运输的特征，考虑实际甩挂运输中客户存在多次甩挂需求且甩挂两端需求不均衡的复杂情况，建立了全网络甩挂调度优化模型，能够为实际公路港网络甩挂优化(效率提升)提供参考。

【发明内容】

本发明针对上述问题，提供一种网络甩挂运输调度的优化方法，该优化方法充分考虑实际甩挂运输中两端需求不平衡且需求可能为多个的情况，提出在公路港网络中进行全网络范围的车辆调度优化，能够贴近实际应用场景，将有利于甩挂运输企业提升经济效益。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种网络甩挂运输调度的优化方法，应用于由牵引车、挂车和公路港组成的公路港网络甩挂运输中，包括如下步骤：

(1)建立网络甩挂调度目标优化模型；

(2)利用两阶段启发式算法对步骤(1)所述的目标优化模型进行求解：

首先将任意两个公路港之间的甩挂需求q

阶段1：对需求q'

阶段2：对于第1阶段调度后的q”

本发明还提供另一种网络甩挂运输调度的优化方法，应用于由牵引车、挂车和公路港组成的公路港网络甩挂运输中，包括如下步骤：

(1)建立网络甩挂调度目标优化模型；

(2)利用启发式算法对步骤(1)所述的目标优化模型进行求解：采用纯网络循环甩挂对任意两个公路港之间的甩挂需求q

优选地，上述两个方法的步骤(1)所述的网络甩挂调度目标优化模型均为：

目标函数：

设网络运营成本由重挂行驶成本、空驶成本及固定成本构成，重挂行驶成本

则目标为网络运营成本最小表示为：

约束条件为：

甩挂需求得到满足：

牵引车连续工作时间限制：

式中，i，j，l：表示公路港的编号，i，j，l∈N；

K：表示牵引车的集合，K＝{1,2,…，k}，同时K也表示路网需要的牵引车总数；

k：表示牵引车的编号，k∈K；

d

q

C

c：表示单位时间内牵引车使用的固定成本，包括车辆折旧、员工工资，单位：元；

T：表示牵引车连续工作的时间，规定所有牵引车每天连续工作的时间都相等；

v

k

优选地，步骤(2)所述的阶段1按如下步骤进行：

第一步：初始参数设置，令i＝1，K＝0，Z

第二步：选取q'

第三步：对所有i∈N，i＝i+1，若q'

优选地，步骤(2)两阶段启发式算法中所述的阶段2按如下步骤进行：

第一步：任选i∈N；

第二步：选q”

策略1是车辆k往返于公路港i，j之间，此时只有单程装载货物，公路港j至i空驶；如果车辆k能在时间T内完成q”

策略2是车辆k在公路港网络中完成甩挂任务，此时整个网络中存在重载也存在空载，车辆k完成公路港i至j的一趟甩挂运输，q”

第三步：对所有i∈N，i＝i+1，若q”

因此，网络甩挂调度总成本为：Z

优选地，步骤(2)所述采用纯网络循环甩挂对任意两个公路港之间的甩挂需求q

第一步：任选i∈N；

第二步：选q

第三步：对所有i∈N，i＝i+1，若q

因此，纯网络甩挂调度总成本为：Z

通过采用上述技术方案，本发明的有益效果为：

本发明通过建立全网络甩挂调度优化模型，设计启发式算法对模型进行求解，并用实例验证了模型的有效性，使得在网络中进行甩挂运输优化可以减少牵引车辆使用数量，并降低整体运输成本。且在网络甩挂运输中，在纯网络范围内进行调度优化，可以更有效减少牵引车辆使用数量及降低运输成本。本发明充分考虑实际甩挂运输中两端需求不平衡且需求可能为多个的情况，提出在公路港网络中进行全网络范围的车辆调度优化，能够贴近实际应用场景，将有利于甩挂运输企业提升经济效益。

【附图说明】

图1为现有技术中的公路港网络甩挂运输示意图；

图2为现有技术中阶段1的一线两点两端甩挂示意图；

图3为现有技术中阶段2的全网络循环甩挂示意图；

【具体实施方式】

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明主要包括模型假设、建立模型、利用两阶段启发式算法对模型进行求解等步骤。

首先，模型假设：

根据公路港网络甩挂运输特点，有如下假设：

(1)网络中所有牵引车、挂车都属于标准型号，且型号一致；

(2)网络中各公路港有足够多的挂车，此假设可以由公路港甩挂运输企业整合社会资源达到；

(3)不考虑牵引车甩挂挂车作业时间，且挂车数量足够，无需牵引车等待挂车装卸作业；

(4)两个公路港间往返行驶的距离及时间相同；

(5)网络中每天都产生甩挂需求，且每天的需求还存在波动，企业可以根据每天实际需求安排调度。由于某些节点之间距离较远，甩挂运输不一定能够一天内完成，因此假设前一天未完成的甩挂任务不影响后续的调度。

其次，建立模型：

根据公路港网络运营实际，甩挂运输企业追求全网络运营成本最小，满足需求的同时投入牵引车数量最少为目标建立模型。

(1)目标1：网络运营成本由重挂行驶成本、空驶成本及固定成本构成，重挂行驶成本为

(2)目标2：投入牵引车数量最少，表示为：

min Z

(3)约束条件：

甩挂需求得到满足：

牵引车连续工作时间限制：

需求不均衡的网络甩挂调度问题是一个双目标问题。目标1追求网络运营成本最小，由于甩挂需求都要被满足，因此在该目标下，主要权衡牵引车空驶成本及固定成本之间的大小。牵引车的固定成本Kc与牵引车投入数量K有成正比关系，如果牵引车空驶成本大于固定成本，那么会增加牵引车投入而减少整体运营成本，与目标2矛盾；如果牵引车空驶成本小于固定成本，那么会安排牵引车空驶而不增加牵引车投入数量，与目标2一致。此时，只能求出满足目标1和目标2的非劣解，全网络的甩挂需求为

由上，需求不均衡的网络甩挂调度模型最终变化为：

约束条件S.T.：

其中，符号说明为：

i，j，l：表示公路港的编号，i，j，l∈N；

K：表示牵引车的集合，K＝{1,2,…，k}，同时K也表示路网需要的牵引车总数；

k：表示牵引车的编号，k∈K；

d

q

C

c：表示单位时间内牵引车使用的固定成本，包括车辆折旧、员工工资，单位：元；

T：表示牵引车连续工作的时间，规定所有牵引车每天连续工作的时间都相等；

v

k

最后，利用两阶段启发式算法对模型进行求解，包括算法思路和算法具体步骤。

算法思路：

需求不均衡的公路港网络甩挂调度问题本质上属于多车场的车辆调度问题，但由于每个公路港既可以是车场又可以看作是客户，因此也是一类车场和需求点重合的特殊调度问题。由于车辆无法确定始发点和终到点，从任意一个公路港出发，都有多种路径可以选择，也增加了求解的难度。可以在全网络范围内进行调度，也可以根据常规做法，将任意两个公路港之间的甩挂需求q

阶段1：一线两点两端甩挂车辆调度。本阶段仅需要对q'

阶段2：全网络循环甩挂车辆调度(如果不将甩挂需求q

算法具体步骤：

将甩挂需求q

阶段1：对需求q'

第一步：初始参数设置，令i＝1，K＝0，Z

第二步：选取q'

第三步：对所有i∈N，i＝i+1，若q'

阶段2：对于第1阶段调度后的q”

第一步：任选i∈N；

第二步：选q”

第三步：对所有i∈N，i＝i+1，若q”

因此，网络甩挂调度总成本为：Z

采用纯网络循环甩挂对任意两个公路港之间的甩挂需求q

第一步：任选i∈N；

第二步：选q

第三步：对所有i∈N，i＝i+1，若q

因此，纯网络甩挂调度总成本为：Z

本申请中，下标为jl的参数均表示从公路港j至公路港l的参数，如(d

实施例

物流企业L依托天地汇公路港，在10个城市都具有甩挂运输点，如何在甩挂网络中安排车辆调度，使得整个网络成本最低是企业管理者希望解决的技术问题。

假设牵引车重挂及空载行驶成本为C

根据上述两阶段启发式算法，应用MATLAB 2010a进行编程计算，得到结果如表3所示。其中传统方式指每个运输任务派一辆卡车去运输(一般不会采用，此处是为了比对)；纯网络运输是指不划分两个阶段，在全网络中进行指派运输任务，当某辆车只要有剩余运输时间就可以进行下一个任务的运输，可以根据启发式算法中的阶段2中的策略2的思路进行求解。

表1公路港之间距离表(单位，km)

表2公路港之间甩挂需求表(单位：车)

表3计算结果比对

从表3中可以看出，两阶段网络甩挂和纯网络甩挂方式均比传统方式使用的牵引车数量更少，成本更低。两阶段网络甩挂策略1、策略2、纯网络甩挂分别比传统甩挂牵引车数量减少7％、10.4％、27.1％，成本节约0.8％和0.7％、8.6％。相比传统方式，在两阶段网络甩挂和纯网络甩挂中，允许牵引车在可能情况下牵引多个挂车任务，因此使用的牵引车数量必然减少。且当牵引车空驶增加的成本小于因为牵引车数量减少而节约的固定成本时，两种网络甩挂运输成本均呈现了下降趋势。

纯网络甩挂运输比两阶段网络甩挂在牵引车数量及成本上均具有更好的表现。相比两阶段网络甩挂的策略1、策略2，纯网络甩挂牵引车数量减少21.6％、18.6％，成本节约7.8％、7.9％。说明在全网络中进行调度优化，可以有效地减少牵引车车辆的购置以及总体成本的降低。即甩挂企业经营者应该改变原有按两个阶段进行网络甩挂的模式，而采用全网络调度优化会有更好的运营表现，从而降低成本，提高利润。

对比两阶段网络甩挂的两种策略，由于策略2的阶段2是在全网络中进行调度优化，而策略1的阶段2是在两端点之间优化后再转向网络优化，也验证了全网络车辆调度能够减少牵引车数量。虽然策略2牵引车数量比策略1略少，但由于策略2空载成本比策略1增加了44％，因此在成本表现上策略1稍优于策略2。

综上，相比传统运输方式，在网络中进行甩挂运输优化可以减少牵引车辆使用数量，并降低整体运输成本。且在网络甩挂运输中，在全网络范围内进行调度优化，可以更有效减少牵引车辆使用数量及降低运输成本。本发明充分考虑实际甩挂运输中两端需求不平衡且需求可能为多个的情况，提出在公路港网络中进行全网络范围的车辆调度优化，能够贴近实际应用场景，将有利于甩挂运输企业提升经济效益。

上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明，但实施例并非用以限定本发明的专利申请范围，凡本发明所提示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明所涵盖专利范围。