路径优化问题（共11篇）
路径优化问题 篇1
一、引言
随着人们生活模式的转变, 生活节奏逐步加快, 冷链产品的销售比重迅速增加, 这为冷链物流的发展提供了有力的契机。然而, 随着冷链物流的蓬勃发展, 在运输途中产生的燃油消耗及尾气排放所形成的环境污染问题也突显出来, 绿色物流成为现代物流可持续发展的必然产物, 是物流企业增强国际竞争力的重要保障。研究者纷纷将碳排放问题引入到物流运输路径优化问题中, 如王钰青等人将配送车辆的行驶路程、载重量及CO2排放量综合体现在目标函数中, 通过算例证实与传统模型比较广义TSP模型更具可行性和优越性。吕品在配送中心选址和配送路径优化两个阶段的模型中分别考虑碳排放问题, 经模型的配合使用, 解决了物流网络优化中的多种决策问题。Elhedhli等人在物流配送选址问题中引入碳排放成本, 通过凹函数表达运输车辆的碳排放与载重量之间的关系, 验证结果表明引入碳排放因素使供应链获得更优配置。杨珺等人建立了基于碳排放的多容量等级配送中心选址模型, 研究表明低碳排放条件下的企业选址呈更大的集中式结构, 并分析总结了不同碳排放政策对企业物流配送模式, 运营成本及CO2排放量的影响, 促使企业将环境生态意识融入到企业运营管理之中。从目前的研究来看, 在冷链物流运输路径优化问题中考虑碳排放的文献较少, 本文在冷链产品的物流运输配送问题中, 考虑运输成本、时间惩罚成本的基础上综合考虑了碳排放成本, 并通过QPSO算法改进验证模型对于解决冷链物流配送路径问题的可行性和有效性, 以满足节能减排, 打造绿色物流, 发展绿色经济的社会需要。
二、问题描述
冷链物流是指生鲜食品在现代化制冷技术的保障下, 为确保食品品质、减少价值损耗所进行的加工、储藏、运输、销售等集成化、一体化的物流服务。优化冷链产品的配送运输路径, 降低运输成本成为物流企业提高经济效益、增强企业竞争力的关键。
车辆运输路径问题描述为在一定的约束条件和范围内, 将冷链产品通过储运的方式实现在多个配送中心与供给客户之间的空间位移, 并使包含运输成本, 碳排放成本及时间窗惩罚成本三个要素在内的目标函数最优化。
假设客户与配送中心的位置信息已知, 供给客户的货物需求量已知;每位供给客户均能得到配送服务, 但仅能由一台储运车辆完成;储运车辆完成配送服务后返回原配送中心;每台储运车辆的载重量一定, 配送线路上的总需求量小于单车的容量。
三、数学建模
(一) 碳排放成本
碳排放主要来源于储运途中的燃料消耗, 与配送距离及载重量密切相关, 计算公式如下:
1. 单位距离的燃料消耗量U与承载量v之间的函数关系为
2. 单位距离空载的燃料消耗量表达为
3. 单位距离满载的燃料消耗量表达为
上述三式联立可得
其中U为单位距离的燃料消耗量;V满载重量;V0为空载重量;v为实际装载量。
在配送运输过程中, 配送节点i, j之间碳排放成本为
其中l0表示CO2的排放系数;C0表示单位碳排放成本;vij表示配送节点i, j之间的载重量;U (vij) 表示单位距离燃料消耗量;dij表示配送节点i, j之间的距离。
(二) 时间窗惩罚成本
基于冷链产品易腐蚀且生命周期较短的特点, 配送服务无论提前或延迟, 都会对冷链产品产生一定的影响, 其中因配送服务提前产生的机会成本损失为f1 (I1-T1) , 因配送服务延迟产生的惩罚成本为f2 (Ti-Ji) 。
在冷链产品配送过程中产生的时间窗惩罚成本表示为
(三) 数学模型
假设某冷链物流企业有m个配送中心, 共计h辆载重量为p的储运车辆, 向n个需求量为q的门店提供冷链产品的配送服务, 客户编码为1, 2, 3…..n, 配送中心编码为n+1, n+2……n+m。
综合考虑运输成本、时间窗惩罚成本及碳排放成本的绿色冷链物流路径规划模型如下:
1. 目标函数
其中K1为车辆的单位运输成本, K2为冷链产品的价格, Y为客户的总需求量, 为平均货损率。
2. 约束条件
(1) 储运车辆配送服务限定在时间窗范围内
(2) 一个门店仅由一辆储运车辆提供配送服务
其中当客户j由第k辆车配送时, zjk=1, 否则zjk=0
(3) 一条配送路线上客户的总需求量不超过储运车辆的最大载重量
qj为客户j的需求量, pk表示第k辆车的最大承载量。
四、基于QPSO算法的冷链物流运输路径优化
量子粒子群算法 (QPSO) 从量子力学理论出发, 建立δ势阱模型, 使得受到束缚的粒子能够以一定的概率密度分布出现在搜索空间中的任何一点从而达到全局搜索。但QPSO算法在进化过程中群体的多样性逐渐降低, 差异性减少, 致使算法容易陷入早熟。
(一) QPSO算法
在有n个粒子的M维目标搜索空间中, 粒子经第t次迭代后的位置向量表示为Xit, Xit= (Xti1, Xti2…, Xtim) , 粒子个体最好位置为Pit, Pit= (Pti1, Pti2, …Ptim) , 以最小优化问题min F (X) 为例, Pit表示为
群体最好位置表示为
在粒子i的收敛过程中, 点Ptij为吸引子
粒子的进化方程为:
其中utij~U (0, 1) ,
一般的, 参数γ从1.0线性递减到0.5的效果较好。
(二) 多样性变异策略
针对QPSO算法在进化过程中群体的多样性逐渐降低的特点, 将多样性变异操作与QPSO算法结合起来, 提高QPSO算法的全局搜索能力。
多样性测量公式表示为:
其中δ是搜索空间的最大直径的长度。
当dt<dlow时, 执行以下操作,
其中ζ~N (0, 1) , 当ρ≥10dlow时, dt满足dt>dlow。
在多样性变异操作的参与下, 随着粒子的全局最优位置的迁移, |pjt-ptij|变大的同时cjt获得更新, 使群体的多样性得到提高, 避免陷入早熟。
(三) QPSO算法设计
QPSO算法实现流程如下:
步骤1:初始参数设定:种群规模为N, 迭代次数T, 对粒子进行编码;
步骤2:置粒子初始位为X0i, 个体最好位置P0i=X0i;
步骤3:利用公式 (7) 计算粒子平均最好位置;
步骤4:利用公式 (3) 计算Xit的适应值, 利用公式 (4) 计算更新粒子的当前最好位置;
步骤5:当粒子的适应值优于Pgt时, 则更新Pgt;
步骤6:利用公式 (8) 检测群体的多样性, 若dt<dlow, 则利用公式 (9) 进行变异, 更新pgt并计算其适应值;
步骤7:利用公式 (6) 置换粒子位置Xit+1;
步骤8:转步骤3继续迭代, 至迭代次数T结束。
五、仿真实验结果与分析
假设某冷链物流企业由2个配送中心向该地区的16个门店提供冷链产品的储运服务, 配送中心及门店的编码与位置信息如表1、表2及表3所示:
使用Matlab7.0软件分别对QPSO算法及改进QPSO算法进行计算机仿真实验, 结果表明两种算法均具有可行性, 所得储运车辆的运输配送路线图如下:
所得有效路径为
配送中心1的车辆1:17→14→11→5→9→17
配送中心1的车辆2:17→16→3→7→17
配送中心2的车辆3:18→8→13→4→18
配送中心3的车辆5:18→12→15→6→18
配送中心3的车辆6:18→2→10→1→18
仿真实验结果如下:
六、结论
在经济全球化发展的今天, 消费者不仅关心冷链产品的质量与安全, 更关心生态环境的保护与改善, 这为冷链物流的发展提出了更高的要求。研究冷链产品的储运优化路径, 是提高物流企业竞争力及消费者满意度的关键。本文从现代绿色物流管理理念出发, 将冷链产品的运输成本、CO2排放成本及时间窗惩罚成本综合体现在目标函数中, 使得算法的研究与实现更符合打造绿色物流, 发展绿色经济的要求。
参考文献
[1]王钰青, 许茂增.基于最小碳排放的广义TSP模型研究[J].数学的实践与认识, 2012, (08) .
[2]吕品.考虑碳排放的物流网络优化问题[J].计算机应用研究, 2013, (10) .
[3]Elhedhli S, Merrick R.Green supply chain network design to reduce carbon emissions[J].Transportation Research Part D, 2012, (17) :370-379.
[4]杨珺, 卢巍.低碳政策下多容量等级选址与配送问题研究[J].中国管理科学, 2014, (05) .
[5]王淑云, 孙虹.冷链物流配送建模发展研究[J].山东社会科学, 2014, (04) , 135-139.
[6]J.Riget, J.S.Vesterstrom.A diversity-guided particle swarm optimiz er-the ARPSO[R].Technical Report 2002-02, Department of Computer Science, University of Aarhus, 2002.
[7]张琳, 庞燕, 夏江.制品企业冷链物流共同配送研究[J].企业经济2011, (12) .
路径优化问题 篇2
李凤（党校教学部）
[摘要] 党校是党员领导干部培训的主渠道、主阵地，拥有得天独厚的学员资源和素质优良的教师资源。在教学过程中推行研究式教学和研究式学习，积极开展学员课题研究，既是推进党校教学改革、发挥党校教学效能的重要内容，也是充分挖掘党校优势资源、积极开展资政活动的重要途径。当前课题研究存在着研究成果缺乏创新性、研究视野缺乏前瞻性、研究指导流于形式、课题研究和理论学习两张皮等诸多问题。党校开展课题研究需要秉持党校姓党、理论联系实际、问题导向和全员参与原则，处理好课题研究和党校理论学习、课题研究与现场调研等关系，通过优化课题研究实施流程，突出对重点环节的控制，做好保障性工作，实现课题研究的规范化运作。
[关键词] 党校；课题研究；困境；思考
[中图分类号]
[文献标识码] A
[文章编号] 2095-4263
党校是党员领导干部培训的主渠道、主阵地，拥有得天独厚的学员资源和素质优良的教师资源。在教学过程中推行研究式教学和研究式学习，积极开展学员课题研究，既是推进党校教学改革、发挥党校教学效能的重要内容，也是充分挖掘党校优势资源、积极开展资政活动的重要途径。《2013-2017年全国干部教育培训规划》明确要求：“坚持联系实际、学以致用，以问题为导向，提高干部运用所学理论和知识指导实践、解决问题、推动工作的能力。”[1]《关于推进中央党校思想库建设的工作方案》又进一步提出：“调动学员的积极性，发挥学员在思想库方面的作用。”[2]可见，通过学员课题研究形式，把学员的实践优势和教员的理论优势相结合，不仅能很好地为党校教学服务，而且能为党委和政府的科学决策服务。
一、目前党校开展学员课题研究存在的主要困境
（一）学员课题研究成果停留在“复述”层面，缺乏创新性 理论联系实际是理论创新的基石。真正具有创新性的成果都是理论指导下对现实问题的思考和对未来发展的预见。开展党校学员课题研究是在读原著学理论的基础上，领悟理论原理和思想方法，应用于现实问题的研究。调查中发现，学员课题研究仅停留在“复述”层面，缺乏独特的视角，选题宏观，结论表面化。存在着罗列理论现象，理论和实践逻辑关系不紧密，“不重理论武装,偏重理论包装”的问题，研究成果在理论高度上有，结合现实不够紧密，广度上有，研究不够深入，成为了影响课题成果转化的重要原因。
（二）课题研究视野停留在工作层面，缺乏前瞻性
学员课题只有紧密联系实际,贴近行业,积极开展有针对性、可操作性的研究、咨询和服务,才能不断提升党委政府和社会的认知程度,赢得支持。目前课题多数着眼于具体工作，角度不新，调研不透，理解不深，针对性不强，缺乏前瞻性，工作总结的痕迹明显，在具体业务工作上有新意，在机制和方法上的探讨不足，定量分析不多，定性分析更少，决策咨询作用没有发挥，认知程度不高。
（三）课题研究指导仅停留在形式上，缺乏规范性
课题研究往往要求学员在相应时间出研究成果，每期毕业学员均提交了符合党校形式要求的课题研究成果，但是课题研究的成果质量参差不齐，多数以完成教学任务为目的，缺乏高质量的成果。重复性研究较多，持续性不够，存在着形式主义的倾向。党校对于课题研究的指导也仅停留研究形式和过程的要求上，缺乏对课题研究方法、调查研究方法和研究主题本身的深入指导。课题研究作为教学手段的作用凸显，理论应用于实践，服务社会，指导行业的作用没有得到相应发挥。
（四）理论教学和课题研究“两张皮”，缺乏统一性
课题研究作为教学形式需要服务于党校理论学习的核心任务。但是在目前教学实践中，理论教学和课题研究在不同程度上存在着“两张皮”的现象，二者缺乏有机的内在联系和融合。在理论教学和课题研究的时间分配、课程设置、现场调研等问题上存在一定冲突,成为制约课题研究开展的重要问题。
二、党校学员课题研究需要遵循的基本原则
党校学员课题研究要契合党校教学方向，只有这样，才能取得更好的实效。为此，党校开展学员课题研究需要坚持以下原则：
一是坚持“党校姓党”原则。学员课题研究必须坚持“党校姓党”，正确把握好党校办学的政治方向，善于运用马克思主义的基本立场、观点、方法分析和解决问题，在思想上、政治上、观点上同党中央保持高度一致。
二是坚持“理论联系实际”原则。学员课题研究要强调理论与实际相结合，围绕事关改革发展稳定的重大决策或重大问题开展研究。课题研究成果既要从学理层面进行研究分析，也要提出具有可操作性的政策建议。
三是坚持“问题导向”原则。学员课题研究要有问题意识，从问题出发深入进行各种调研。研究方向应聚焦改革开放和经济社会发展中的重点、热点和难点问题，在现有理论成果和实践经验进行创新。
四是坚持“全员参与”原则。课题研究要充分发挥学员的主体作用，让学员自主选题、开展调研、撰写报告、组织答辩等，做到人人有任务，人人有角色,鼓励学员在课题研究中解放思想、实事求是、与时俱进、大胆探索。
三、党校开展学员课题研究需要理清的几个关系
（一）学员课题研究与党校理论学习的关系
学员课题研究是建立在党校理论学习基础上对实践问题的深入思索，是理论学习内化提升的过程。领导干部理论学习是为了提高党性素养和履职能力，所以开展学员课题研究和党校理论学习并不矛盾，不能相互割裂，更不能“两张皮”。在课题研究设计与教学课程安排上要凸显二者的关联性，特别是学员在选题上要体现二者的有机结合，课题研究应与理论学习同步推进、穿插进行。
（二）课题研究辅导和课程设置的关系
党校理论学习是党校教学的重点，也是进行课题研究的理论依据。党校课程设置应严格按照教学计划实施，同时提倡课上教学相长互动答疑。而学员课题研究专题辅导课是理论教学课的补充，是为学员课题研究选题与研究适时增加的课程，主要围绕课题研究思路、研究方法、立题原则等内容进行辅导。
（三）课题研究与现场调研的关系
调研是课题研究必不可少的基础工作，但是在党校教学受时间、经费等诸多因素的影响，现场调查有一定难度。党校组织者要因势利导，一是充分发挥学员来自不同部门、不同领域、不同岗位的理论资源库与信息资源库的作用；二是充分利用学员领导干部的工作经历及背后的工作团队，获取第一手资料；三是将课题研究调研和党性教育相结合；四是邀请相关专家或调研对象到课题组座谈交流。
（四）综合性研究报告与专题性研究报告的关系
学员课题研究报告分为综合性研究报告与专题性研究报告，可根据学员研究方向，选取多种形式指导学员开展课题研究。其一，如果学员研究方向相对集中，可引导学员采用综合性研究（主课题）加若干专题性研究（子课题）的形式，最终研究成果形成主报告和若干子报告，这样能够使课题研究相对深入，且得到上级部门的重视。其二，如果学员课题研究方向较多，则采用专题性研究报告的形式。
四、党校开展学员课题研究的规范化运作
在党校开展学员课题研究，要加强对实施流程的研究、重点环节的控制，并做好保障工作。
（一）优化课题研究实施流程
学员课题研究实施程序主要包括：1.征求课题意向；2.确定选题；3.形成课题组；4.制定提纲并分工；5.课题调研；6.完成初稿，讨论定稿；7.全班课题论证；8.交流成果；9.课题反馈，提升升华；10.毕业后继续完善。[3]设计框架时，要重点考虑选择适当的研究方法和实施手段，其主要形式有查阅资料、座谈交流和社会调查等，要尽可能做到因地制宜、就地取材。
（二）突出课题研究重点环节的控制 1.确定研究主题
确定研究主题是课题研究最关键的一环。选题时应遵循组织需求与个人需求相结合、针对性与实效性相统一的原则。[4] 选题以问题为导向，围绕主题，以小见大，服务行业中心工作。
2.成立研究小组
课题组分组以内容为导向，坚持自愿原则。按照学员选择的课题成立研究小组，小组内选出组长，执笔人，组长负责小组成员的分工协调，执笔人主要负责汇集组员研究成果，进行统稿，原则上充分尊重学员的选择与意愿。
3.制定研究方案
研究课题或问题确立后，学员研究讨论，课题组长负责组织课题的可行性分析。对课题的初步设计进行讨论和论证后，学员制定出详细的研究计划和方案。4.进行调查研究
学员按课题研究方案，自主开展研究活动，并进行相应的调查研究。党校安排课题研究方法和调查研究方法的辅导课程，指导教师提供有针对性的指导。
5.撰写研究报告
在课题研究撰写时，课题小组一定要从思想性、政治性、现实性、创新性等四个方面反复推敲。课题报告撰写完成后，全班进行初稿交流，集思广益进行修改完善。
6.成果展示、交流与答辩
完成的课题研究报告可以通过多种形式进行交流，如学员论坛、课题答辩等，对研究成果进行评议，提出改进意见，并实现成果的共享。
（三）完善学员课题研究的保障措施 1.组建结构合理的课题小组，实现深度参与
课题小组组建应该由相关专业领域工作的学员组成，避免搭便车现象。研究团队要具有团结协作、认真钻研、合作共赢的良好氛围，课题组负责人也要具有丰富的专业知识和科研经验，为确保课题研究顺利实施提供人才保证。
2.严格组织实施，注重过程管理
课题小组要尽快分解课题的研究任务，制定详细的研究计划，按照计划落实人员，搜集整理分析相关资料与数据，加强横向、纵向的联系，不定期进行研讨，定期进行阶段性总结，加强对课题的过程管理，确保课题研究按阶段实施和完成。
3.加强教师科研能力培训，发挥指导作用
由于课题研究贯穿于党校教学的始终，倡导“重在过程”，因此必须加强党校教师科研知识与能力的培训，防止课题研究流于形式。教师在课题研究中主要起到四项作用：一是储备知识，提高指导能力；二是理清思路，帮助学员构思写作；三是深入研讨，凝聚集体智慧；四是充分交流，借鉴总结提升。[5]
五、结语
在党校开展学员课题研究是党校教学改革的一件重要的任务，是学员理论研究与实际结合的一项关键性工作。课题研究作为研究式教学的实践形式，比单向灌输更有效果，形成的集体智慧比个人成果更有价值。党校要深化对学员课题研究工作的研究，真正实现以课题研究为载体，为学员在理论学习和实践研究之间架起桥梁，实现党校教学理论优势和学员实践优势的结合。
参考文献：
[1]中共中央.2013－2017年全国干部教育培训规划[Z].2013-09-28 [2]张伯里.在全国党校系统思想库建设暨内参供稿工作座谈会上的讲话[R].2014-07-08 [3]姚苹.论党校课题制研究流程的精细化[J].中国教师.2009（S1）
[4] 潘德金.抓好“ 一二三四五” 干部培训落实处—课题研究式教学理论与实践的探索[J].教育教学论坛.2013（47）
路径优化问题 篇3
【关键词】农村社会保障制度；现状；问题；优化
所谓农村社会保障制度，是指国家和社会依据法律规定，在农村地区实行的旨在保障农民基本生活，提升农民福祉的一系列社会政策。自上世纪80年代以来，中国农村的社会保障制度也顺应经济，社会条件的改变，做出了有利的制度变革。本文则在分析我国目前农村社会保障制度的现状的基础上，针对制度目前存在的问题，提出优化制度发展的新思路。
一、我国农村社会保障制度的现状和问题
目前，我国农村社会保障制度建设主要包括农村最低生活保障制度，新型农村合作医疗，新型农村养老保险，五保制度等。制度建设已经涵盖社会救助，社会保险，社会福利等系统，在帮助农民摆脱生存危机，减轻疾病困扰，保障基本生活方面起到了重要作用。但是，就目前情况来看，我国农村社会保障制度仍存在着许多不足，正在制约着农村社会保障制度最佳作用的发挥，我国农村社会保障制度的问题主要表现在以下几个方面：
1.社会化程度低，统筹层次低，导致制度互济性差。在农村，大多数地区的社会保险制度大都停留在县级统筹层次，不仅有一部分农民仍然没有参与外，社会力量参与程度更是极低，造成农村社会保障制度的社会化程度，统筹互济性非常低。社会化程度有限，统筹的低层次，再加之政府财力有限，直接影响了农村社会保障制度的保障效果。
2.城乡保障水平，区域之间保障水平差异巨大。部分农村社会保障制度甚至都成为一种象征。由于我国城乡二元格局的根深蒂固，农村社会保障制度与城市社会保障制度截然不同，保障水平上也是大相径庭径庭。此外，东部沿海地区农村的社会保障体系较西部地区农村而言体系更加健全，待遇更为优渥。有些地区的农民的养老金一年甚至只有几百元，可以称之为一种象征性的存在了。
3.农村社会保障体系及制度不健全，管理缺位，专业人才缺乏。社会保障体系仍然存在项目残缺，保障力度过小。农村社会保障机构的组织和制度效率低下，应保未保，克扣、截留社保资金等违法现象还时有发生，甚至出现有关机构帮助农民骗取保障的情况。此外，在生活条件艰苦的农村地区，专业人才寥寥无几。专业人才的缺位，专业管理和服务的不足，便导致了农村社保机构服务质量的低下。
4.农村地区对社保政策宣传不到位，农民自身的社会保障权利意识也十分薄弱。在笔者所处的农村地区，笔者曾过十几户低保家庭进行社会调查，令人遗憾的是，低保家庭只知道政府会不时地给自己发救济，却不知这份救助应该享有的标准，享有的周期，甚至有些农民不知道什么是社会保障制度。这便为不法分子掠夺农民的社保权益提供了可能。
二、优化我国农村社会保障制度的路径分析
1.加大财政投入促进农村社会保障发展与凝聚社会各方力量支持农村社会保障事业发展同时进行。加大财政投入力度，既要着眼于扩展制度覆盖区域，又要注重保障水平的改善，真正承担起政府在农村社会保障制度建设中的重要责任。另外，要引导和鼓励农民积极参保，完善补贴政策，要提高政府和集体对农民参保的补助比例，通过政策激励，吸引农民参保。此外，农村社会保障体系是一项涉及面广、政策性强、难度大的工作，只有动员社会各方力量积极参与，才能保证这项事业的顺利发展。
2.提高农村社会保障基金统筹层次和统筹城乡、地区社会保障制度建设同时进行。在为农村社会保障制度建设注入更多资金的同时，要及时提高统筹层次，提高互济水平，并且对农村社会养老保险资金进行合理的投资运营，并且尽早完成整合新型农村养老险和城镇居民养老保险的整合工作，统筹城乡社会保障制度建设，在各方面缩小二者的差距。并且，在经济不断发展的同时，逐渐缩小不同地区农村的社会保障水平，为建立全国统一的城乡社会保障制度奠定基础。
3.健全农村社会保障体系与优化农村社保管理，培养专业人才同时进行。要完善偏远地区社会保障项目，构建系统完整的社会保障体系，使农民共享经济发展成果。与此同时，对每一个既存的或者新建的社保制度的而言，都有必要优化农村社保机构的经办和管理水平，培养和吸引足够数量社会保障专业人才投入到农村社会保障事业的建设之中，优化农村社会保障制度的服务水平和服务质量，使农村社会保障事业呈现出鲜活的生机。
加快建设和完善农村社会保障制度是解决三农问题，实现农村全面小康的关键一步，不断建立健全农村社会保障制度对实现中华民族伟大复兴的中国梦具有重大意义。因此分析农村社会保障制度的现状，探索并实践改善现状的新思路，并付诸实践，具有十分重要的现实意义。
【参考文献】
[1]林淑周.我国农村社会保障制度建设研究综述[J].福州党校学报，2011，（01）.
[2]吴小龙，周敏丹对我国农村社会保障制度的思考[J]农业考古，2008（06）.
烟草配送系统中路径优化问题 篇4
目前我国绝大多数烟草企业仅以人工、凭主观、靠经验对配送线路进行优化,也有少部分企业开始借助于信息技术实现配送线路的优化工作,但能够提出完整的物流配送线路优化系统的企业还非常少。而国外的一些路径优化软件由于交通规则、道路规划等各方面不符合我国国情,很难符合改革中的中国烟草的管理流程,因此烟草配送路径优化问题已成为制约我国烟草物流发展的主要因素之一。
目前,国内外大多数研究很难一次性形成合适的配送线路,往往需要辅助很多人工干预和调整,增加了工作的复杂性。本文将中国邮路问题引入配送路径的优化中,在邮路问题中引用指派问题来处理奇点对之间增加重复边的问题,大大简化了多奇点对之间增加重复边的繁琐性,试图寻求一种新的适合我国烟草配送系统的路径优化方法,并力求有所突破。
2 烟草配送路径优化模型
2.1 模型建立的前提条件及符号规定
本文结合我国烟草配送的特点,建立了市区间的烟草配送路径优化的模型,其前提条件如下:
(1)某市卷烟零售网点分布在全市各地,其总体数量大致稳定;
(2)该市根据配送辐射半径,将全市划分多个配送区域,并确定每一区域的配送中心及每个配送中心所覆盖的零售网点;
(3)零售网点的配送任务由所在区域的烟草配送中心负责,所有配送车辆为同一型号,每一区域的烟草需求量都必须在单车车载量以内,区域内各零售网点所在道路的长度可知;
(4)配送车辆由某一区域的配送中心出发,经过该区域内各零售网点,配送完成后车辆返回该物流中心。
符号规定如下:N为某烟草配送区域内零售网点d的个数(d=1,2,…N);Xd表示配送路径是否经过第d个零售网点(Xd=1时表示经过,Xd=0是表示未经过);G=(V,E)为该区域零售网点所在道路形成的边权连通无向图;V为道路交叉点的集合{v0,v1,…vn},点数|V|=n,其中v0表示该区域的烟草配送中心;E表示G中所有道路的集合{(vi,vj)},道路个数|E|=m,(i,j=0,1,…,n);W(vi,vj)表示道路(vi,vj)的长度;r表示G中奇点个数(必为偶数);vkp、vkq表示G中的某两个奇点,(p,q=1,2,…,r);fpq表示vkp与vkq之间的最短距离(p≠q);C为从烟草配送中心出发经过每个零售网点后重新回到配送中心的一个配送路径;L(c)表示配送路径C的总长度。
2.2 模型描述
对于某一个烟草配送区域,零售网点是固定分布在道路上的,可将配送路径必须经过零售网点的问题转化为必须经过零售网点所在道路的问题,这样如果配送车辆能以最短路线遍行零售网点所在的道路,即能完成送货任务。所以在道路(vi,vj)的长度W(vi,vj)可知的边权连通无向图G=(V,E)中
目标函数为:min L(c)
该问题在本质上与中国邮递员问题是一致的,故我们把该烟草配送最短路径问题,转化为求解网络图的中国邮递员问题。
3 案例应用
某市一烟草企业的物流配送具有客户多、批量小、品种多、时间要求高的特点,该企业按照单车车载量将本市划分为多个区域,每一区域分别由该地区的配送中心来进行分配,如图1是该烟草企业的某个配送区域,在该区域有18个零售户(图中用方格“□”来表示),分别固定分布于不同的街道,区内每条道路的长度如图中所示,A为该配送区域的物流配送中心,V1至V12为街道的交叉口,该配送区域构成如下的边权连通无向图,目前该烟草企业在该地区的配送路线为:A—V1—V2—V3—V10—V1—V10—V3—V4—V5—V6—V7—V8—V11—V12—V4—V12—V6—V7—V8—V11—V10—V9—V8—V9—A,配送路径的长度L(c)为140。
采用中国邮递员问题算法,利用C语言编程,在WINDOWS XP环境下运行得到各个奇点的两两配对的最优匹配方案:即v1,v11配对,v3,v4配对,v6,v12配对,v8,v9配对。对两两配对的奇点添加重复边得欧拉图G*,如图2所示。
在图2中,所添加重复边的路径之和为f17+f23+f48+f56=14,此时配送路径C的长度L(c)=96+14=110(<140)即为该配送区域内的最短路径,从配送中心A出发找出欧拉回路:A—V1—V2—V3—V10—V1—V10—V11—V12—V4—V3—V4—V5—V6—V12—V6—V—V8—V9—V10—V11—V8—V9—A,此回路即该配送区域内送货车辆的最短行驶路线。显然,求出的最短配送路径远远小于目前该烟草公司的配送路径长度。考虑到现实配送过程所耗费的人员和车辆等费用后,该烟草公司改用最短配送路径后可大大提高配送的效率,并将节省大量物流成本。
4 结论
本文利用中国邮路问题的最短路径算法,并对优化后的最短路径算法进行了语言编程,能快速求出每个烟草配送区域内的最短路径和最优路线,使得烟草配送最短路径的实时计算成为现实,其成果在烟草的区域配送系统中具有普遍适用性和广阔的应用前景。
参考文献
[1]戢一鸣.基于GIS的现代物流系统配送算法的研究与应用[J].武汉理工大学学报,2004,26(5):154-156.
[2]Alvarenga,G.B.&Mateus G.R..A Genetic and Set Partitioning Two-phase Approach for the Vehicle Routing Problem with time windows[J].Computers&Operations Research,2007,34:1561-1584.
[3]Dondo,R.G.&Cerda,J.A hybrid local improvement algorithm forlarge-scalemulti-depotvehicleroutingproblemswithtimewindows[J].ComputersandChemicalEngineering,2008.10:1003-1016.
[4]Asvin Goel&Volker Gruhn..A General Vehicle Routing Problem[J].European Journal of Operational Research,2008,191:650-660.
新型农民培训路径优化思考 篇5
关键词 新型农民；培训路径；优化；农业发展
中图分类号：C913.68；G725 文献标志码：B 文章编号：1673-890X（2016）15--02
当前，我国已经进入知识经济时代，各行各业都开始关注自身的科技实力与知识实力。我国为农业大国，在当前社会主义新农村建设浪潮中，对于农业经济来说，想要在新时代维持生存，获得发展，必须要加大对农民的培训力度，使农民摆脱以往的观念、生产方式，成为知识经济体制中的新型农民，为我国农业经济发展提供强有力的人才基础。
1 新形势下新型农民培训的制约因素
在多年基层农业技术推广工作中，笔者发现，当前阻碍新型农民培训的主要因素有。
1.1 基层培训条件有限，关注意识较低
1）就当前的基层农业推广单位及其员工而言，在培训条件以及关注意识上存在缺陷使新型农民培训工作难以实现有效发展。
2）在培训所需的软件与硬件条件建设上存在不足，相关部门没有投入一定的财力，或者受到划拨资金不足的影响。例如，缺乏基层培训站点与专业培训人员、培训所需的机器设备等落后、培训相关教材缺乏等[1]。
3）关注意识上也存在问题。当前，大多数的基层农业技术推广机构往往过度关注农资推广以及新型农业技术推广，而忽视了对农民的培训工作。这也是造成培训相关软硬件条件跟不上的原因之一。
1.2 农民基础文化素质低，认知水平差
虽然国家在义务教育以及高等教育、职业教育方面早就加大了创新力度，新时代农民的文化素质水平提高，但是，相比于农业科技水平较高的其他国家，我国农民的基础文化素质还处于较低的水平。尤其在观念方面，一些较为落后的农村地区依然存在着“读书无用”的陈旧观念。较低的文化素质会直接影响到农民的认识水平，其间接地导致新型农民培训难度的加大。
1.3 培训方式与内容较为单一，难以满足当前需要
制约新型农民培训的另一大因素为培训方式与培训内容层面的缺陷。主要表现为：培训方式单一，在大多数农民培训中，还是延续传统的口授式培训方式。这种单一的方式对于文化程度有限的农民来讲，不易背其吸收并灵活掌握；培训内容单一，在笔者多年的基层农业技术推广工作中，发现针对农民的培训，其内容主要为农资应用介绍、种植技术讲解等关于技术层面的知识，很少涉及农业风险掌控、有机农业开发等较为前沿等新时代的农业经济相关知识。这些知识的缺乏与多元化社会以及农业经济的发展不相符，使农民不能满足时代需要[2]。
1.4 农民数量多，难以实现培训的全面化
我国为农业大国，虽然近几年我国城镇化建设加剧，农村常驻人口大幅度缩减，但相比于其他国家，我国农民的数量与比例已经排在前列。在我国地区中相应的农民数量也占有较大比例。面对庞大的培训对象，数量及人员有限的农业技术推广机构难以实现培训的全面化。
2 优化新型农民培训的具体路径分析
就农业技术推广工作而言，为了促进农业经济的现代化程度，需要从以下方面着手来优化新型农民培训工作。
2.1 提高新型农民培训的认知，加强软硬件建设
在倡导知识、科技以及创新的当下，从事农民培训的基层农业技术推广机构必须要深刻认识到农民培训对其农民自身、农村经济，甚至整个社会发展的影响。只有在农民综合素质全面提升后，才能够为知识经济时代的农业发展提供强有力的人才支撑，才能够促进一系列农业推广工作的顺利开展。具体来说，在提升认知以及强化软硬件建设上，需要做到以下几点：1）通过政策与形势的分析，负责农业培训相关部门管理者向每位员工普及农民培训的重要性，使其明白这项工作为一切工作的基础；2）多渠道争取资金来完善新型农民培训所需的软件与硬件基础。除了尽量保持农业划拨资金的转款专用外，基层农业推广部门应当积极依托社会组织、自身多元化运营来充实培训事务所需的各种条件。
2.2 摆正培训态度，确保培训效果
针对当前农民文化素质较低，认知程度有限的客观局限，就我国庞大的农民群体及我国的基本国情而言，很难在短时间内对其加以扭转。为此，农业技术推广机构应当积极地做出相应的努力来弥补这一缺陷。这就需要其摆正培训态度，即面对农民接受能力、认知能力差的客观现状，在培训中保持积极、乐观的心态；同时，在态度上保持耐心、细致、真诚的状态。当面对问题时，不应感到厌烦、无奈，要积极地需求有效途径从侧面加以解决，从而最大程度地帮助农民充分吸收培训内容，完成培训的目标，确保培训效果。
2.3 创新培训方式，促进培训内容的多元化发展
在当前的知识经济时代，创新是经济发展以及社会发展的主要动力。对于农业经济来说，创新同样重要。在新型农民培训中，对于传统的、单一的培训方式与培训内容，相关农业技术推广机构必须要投入一定精力与人来来加大创新力度。1）在培训方式创新上，应当充分借鉴现代化企业培训方式，合理借助多媒体技术、信息技术来展开立体化、富有画面感的演示操作、图片展示等培训方式。这样能够便于农民对培训内容的吸收与借鉴。2）在培训内容上，相关培训机构应针对当前农业经济发展的现状来完善与充实培训内容，如应当适当引入农业风险防范、生态农业等新型农业观念与内容。此外，在现阶段的培训中，要注意内容的通俗易懂，以便农民掌握。
2.4 完善农村合作社培训点，使其达到以点带面效果
对于庞大的待培训新型农民而言，为了弥补自身的不足，相关农技推广单位应当积极寻求其他途径来加以优化。例如，负责培训的政府相关部门可以在农村成立合作社，联合当地的农业种植技术员或者具备一定文化素质水平的新型农民依托合作社建立培训点。重点培养一批达标的新型农民，然后通过这些农民的作用将培训知识与内容传播至基层农民身上，起到一点带面的效果[3]。
3 结语
在当前的新型农民培训中会出现一些制约因素，相关部门应积极发现问题，并想方设法来对培训路径加以优化，进而促进我国农民综合素质的全面提升，满足时代与社会发展的需要。
参考文献
[1]唐小平.新型农民培养及农村实用人才队伍建设研究[J].四川农业科技，2016（2）：69-71.
[2]耿会霞.加强新型农民培育 提高农民综合素质[J].吉林农业，2016（5）：61.
[3]孟繁君，金青，苏春辉，等.探索培训新形式 拓宽培训新途径[J].基层农技推广，2016（3）：57-58.
基于遗传算法的路径优化问题研究 篇6
物流配送活动不受时间、地域的限制,配送任务复杂又琐碎。作为一种经济活动,配送的成本始终备受企业关注,而影响配送成本的直接因素就是配送路程的长短,因此为了降低运营成本,管理者都在配送策略上寻找出口。
1 路径优化问题描述
配送路径优化本着效率高、成本低、距离短、消耗小等原则。这些原则使得路径选择受多元因素影响,但为了更有效的阐述路径优化方案,该文确定了“路径最短”的单一研究目标。
假设某次的配送活动中,有L个配送车辆、一个物流配送中心和I个配送的终端客户,要求合理安排车辆和配送路线,将货物从配送中心配送到终端客户,并使路径方案最优。
现实生活中的车辆调度和路径选择问题十分复杂,为了方便建模和求解,该文对研究的问题进行了抽象和简化。现对本文研究的物流配送车辆调度问题做如下界定:
货物统一从一个物流配送中心发往多个客户终端;配送中心和终端的位置固定并已知;多个包裹可以混放在一辆车中;同一个客户的配送总量不超过车辆的载重;每个客户的货物不允许分批配送;每台车辆的最大载重量固定,不许超载;每台车辆均从物流中心出发,配送后返回物流中心;客户无到货时间的限制;不考虑交通运输中的汽车流量限制。
2 路径优化问题数学建模
设配送车辆共有L台,每台车的载重为Bl( l =1,2,3…,L),每个终端的配送量为Si (i=1,2,3…,I),I为需配送的终端总数。终端i到终端j的距离记为Rij,nl表示第l辆车要完成的配送任务终端总个数,Tl={ tli| 0≤i≤nl}表示第l辆车要送货的终端集合,其中tli为第l辆车要配送的第i个终端,tl0为第l辆车的始发点。为该车辆配送问题进行数学建模[1]:
公式中的Z得到配送过程中的路径总和。再将配送中的所有约束条件考虑在其中:(1)所有配送点都应配送到;(2)每个车辆配送点数<=总的配送点数;(3)每条路径的配送量不超过车辆载重;(4)每个配送点只安排一辆车进行配送。
得到最优化问题的数学建模为:
3遗传算法
遗传算法的基本思想是从问题可能的多个解开始,通过一定进化原则多次迭代不断产生新的解,随着迭代次数的增加,得到的解越来越接近最优解,该算法是一个“生成+检测”的迭代优化过程。这多个解的集合称为一个种群。一般种群中元素的个数在进化过程中不变,称为群体规模。种群中的每个个体称为染色体。算法的基本流程如下[2]:
编码并生成初始群体:遗传算法必须先通过编码将空间数据表示成遗传空间的基因型数据串。然后随机产生M个不同的染色体构成算法的初始群体,其中每个染色体对应问题的一个初始解。
评估适应度并繁殖:遗传算法在搜索过程中采用适者生存的原理来评估个体,并根据个体的适应度高低进行繁殖操作。在初始种群中将适应度较高的M个个体作为父代繁殖下一代子孙。
杂交:杂交是遗传算中最关键的信息交换操作,分为两步:一是随机抽取群体中个体进行配对,该文中按事先确定的杂交概率Pc在M个个体中随机选择两个个体;二是对配对个体设定随机交叉点,使两者交换部分信息,并产生两个新个体进入下一代。重复这个过程,直到所有需杂交的个体完成杂交过程。
变异:变异是按一定概率随机改变个体的基因链。目的是挖掘个体的多样性,避免算法陷入局部最优解。该过程在M个个体中根据事先确定的变异概率Pm随机选择个体,并按变异策略进行运算。
停止条件:当优化的结果满足判断条件或迭代的次数达到指定要求是运算停止;否则继续重复以上的优化过程,不断产生新一代群体。
在遗传算法的运算过程中,群体规模、交叉概率、变异概率、中止进化代数等因素都会对算法结果和效率有直接影响。
4 路径优化问题的遗传算法设计与实现
4.1 染色体编码
本文中的染色体编码选用实数编码方式。用矢量表示一个染色体个体,如矢量T(t1,t2, ……,tI),ti取[1,I]中的任一个自然数,表示第i个配送点,每个染色T是[1,I]之间I个不重复自然数的随机排列。假设共有9个配送点,预先对每个配送点进行编号1~9,个体T(3,5,7,2,4,6,9,8,1)表示依次按照“配送点3、配送点5、……、配送点1”的顺序完成9个配送点的任务。随机产生一组这样的染色体个体Tm(m=1,2,……M)构成规模为M的初始种群。
4.2可行化分析
将染色体矢量映射为满足约束条件的可行解的过程称为可行化[3]。可行化分析是将实数编码的染色体个体映射为种可行的路径选择方案的过程。基本流程如下[3]:
以上流程中,L记录了需要参与配送的车辆总数,Tl{ l =1,2…,L}记录了第l辆车依次配送的终端,即一组可行的路径。
本文提出的可行化分析完成了从一个矢量编码(染色体)到一种可行路径方案的映射,是用遗传算法实现车辆配送问题的核心设计,算法的主要优势在于搜索过程中动态的决定车辆的使用数目,减少了个体的可行性验证次数。
4.3 适应度评价
在种群中,需要对每个个体进行评价,选择最优解。选择的依据就是个体适应度函数,如将某一代种群中的染色体T(t1,t2, ……,tI)的可行化路径代入目标函数:
可以计算出该个体对应的路径代价。路径代价越小,该个体的适应度越强。设Zh的适应度函数为[4]gh=1/Zh,gh越大对应染色体个体越接近最优解。
4.4 自然选择过程
本文中自然选择的过程,在保证最优个体进入下一代同时,让其他个体根据适应度不同而按概率进入下一代。
基本设计:将一代种群中M个个体按适应度gh由大到小排列,排在前10%的直接进入下一代,而另外M-10%个个体从当前种群M个染色体中生成,生成的过程使用轮转选择法[4],该自然选择过程保证了新一代个体的多样性和算法的收敛速度。
4.5交叉操作
交叉概率Pc决定了交叉操作被使用的频率[5]。交叉概率值较低,容易使算法搜索陷入迟钝的状态,交叉概率值较大虽能扩大遗传算法搜索范围,但高性能的特点也会受到影响。文献[5]表明当交叉概率在Pc=0.6~0.8之间时,进化性能较好,该文仿真实验中选择了选择Pc=0.7。
交叉操作的过程演示:随机选取两个互不相同的个体T1和T2,每个个体含有n个基因。随机产生[1,n]之间的两个不相等的整数s和l(设1≤s < l≤n),以s、l为断点将个体T1和T2各分成三块,先将T1的第三块移到T2的个体首部,再削去T2中相同的基因,得到新个体T'2;另将T2的第一块移到T1的尾部,并削去T1中相同的基因,得到新基因T'1。如下设s=3和l =6:'
交叉操作后,计算个体T1, T2, T'1, T'2的适应度,从中选择适应度较大的两个进入下一代。该方法即使用于两个相同个体,仍然可以进化出不同的两个新个体,避免了局部最优解,克服了“早熟收敛的缺点。
4.6变异操作
变异[5]的主要目的是维持群体中个体的多样性。变异几率小可防止群体中优良基因的丢失,又避免将遗传算法变成随机搜索法。该文中使用变异概率Pm为0.02。
5 路径优化问题的遗传算法仿真实验
根据以上遗传算法的设计,该文使用Java编码实现基于遗传算法的路径优化搜索。系统在实现时保留了用户输入接口,用户可以通过UI界面设置系统参数,如:M(种群大小)、N(遗传搜索的代数)、Pm(变异概率),Pc(交叉概率)等。输入参数后,系统对配送目的及配送重量进行录入处理,并根据预存的节点距离表,进行路径优化搜索,最后得到理想的配送方案。
为了验证以上方案的有效性和搜索效率,该文模拟了有8个需求终端物流运送任务,设车辆的载重为8吨。
已知各配送终端之间的距离和各终端的需求货物量为di (i=1,2,3…..8()单位:吨),参见表1[6],要求合理安排车辆的行驶路线,使得总的路径最短。
参数设置:M=100、N=50、Pc=0.7、Pm=0.02,带入以上数据,得到最优路径方案为:共需要4辆车进行配送,每辆车的配色路径为第一辆车:0→1→4→0;第二辆车:0→2→3→8→0;第三辆车:0→5→7→0;第四辆车:0→6→0;
搜索的效率见表2:
分析数据得出,配送规模在8个需求点的路径优化问题上,本算法的搜索时间基本控制在1000毫秒以内。为了对比算法优越性,该文还实现了禁忌搜索算法的搜索仿真,实验结果证明文中设计的遗传算法在路径优化问题的搜索效率上明显具有优势。
6 结束语
本文分析了遗传算法的原理,并针对路径优化问题进行遗传算法优化设计。该算法的特点是对车辆的数目没有作事先要求,省去了可行性判断过程中的大量搜索浪费。实验数据表明算法的搜索性能相比其他搜索方案具有明显的效率优势。
参考文献
[1]Gendreau M,Hertz A,Laporte G.A tabu Search Heuristics for the Vehicle Routing Problem[J].Management Science,1994,40:1276-1290.
[2]玄光男,程润伟.遗传算法与工程优化/应用数学译丛[M].于歆杰,周根贵,译.北京:清华大学出版社,2004.
[3]Teodorovic D,Pavkovic G.A simulated annealing technique approach to the vehicle routing in the case of stochastic demand[J].Transprotation Planning and Technology,1992,16:16:291-293.
[4]Chang Wook Ahn,Ramakrishna R S.A genetic algorithm for shortest path routing problem and the sizing of populations[J].IEEE Transaction on evolutionary computation,2002,6(6).
[5]陈国良,王煦法,庄镇泉,等.遗传算法及其应用[M].北京:人民邮电出版社,2001.
卫星监视下军事运输路径优化问题 篇7
“兵马未动, 粮草先行”。军事运输在古往今来的各类战争中一直具有十分重要的地位。近年来, 随着卫星侦察技术的广泛应用, 战场透明度不断增大, 单纯以最短路径为最优解的机动策略已达不到安全快速的运输要求。对此, 西方一些国家提出了“立体运输”的军事运输方式。特别是美军提出的“力量投送”理论”, 使运输线能延伸到任何需要到达的空间, 非常适应非线式作战的需要。然而在我国, 由于国力等诸多因素限制, 军事运输仍将在很长一段时期内停留在以铁路、公路为主的格局上。在这种情况下, 如何能安全顺利的完成军事运输任务成了我军面临的一道难题。本文针对这种情况, 重点研究在卫星监视情况下, 发生局部战争时, 各后勤保障仓库向作战地域运输物资的路径选择、优化问题。
2 建模思想及情况假设
通常发生局部战争时, 一般会调集距离作战地域最近的后勤保障仓库对前线进行物资保障。但在卫星监视情况下, 最近的后勤保障仓库可能一直处在卫星监控中或已被摧毁, 无法完成军事运输任务。这时就需要从其他后勤保障仓库调集军用物资。选择哪一所后勤仓库可以规避卫星监视并在最短时间内到达作战地域是需要解决的问题。由此可以构建如下模型:假设各保障仓库同时出发运输物资;各有多条路径到达作战地域;每条路径途经多个节点;各节点之间是双向互通的;运输车在在无卫星监视时向作战地域快速机动, 在有卫星监视时可规避在任一节点;只要规避在任一节点就认为是安全的;通过计算得到各仓库运输耗时最短的优化路径, 比较各仓库最短耗时, 选择能够最快到达作战地域的保障仓库, 辅助指挥员决策。
由于在卫星监视下车辆需要在节点等待, 因此, 整条路径的耗时就包括两部分, 一部分是没有卫星监视的情况下车辆运输所需的时间, 称为正常耗时。车辆运输时间与行驶速度、路途距离等相关, 这里假定行驶速度一定, 将路途距离也转化成时间参数, 距离远的路径正常耗时就长。另一部分是在途中各节点规避卫星的等待时间之和, 称为等待耗时。
3 构建模型
由于各保障仓库向行动区域运输方式相同, 本文就针对一个保障仓库进行路径优化选择建模, 其余保障仓库可使用相同模型优化选择路径, 最后, 比较各仓库的最优路径, 选择出耗时最短路径。
首先建立某保障仓库向作战地域的运输路径图为M= (N、L、T、D) 其中, N表示途中各节点集, 表示为1、2、3…i…j;L表示节点间路段集, Lij表示连接节点i到节点j的路段;T表示没有卫星监视下车辆运输使用的正常耗时, tij表示从i点到j点的正常运输耗时。D表示在有卫星监视下, 车辆需在途中节点的等待时间, Dij表示从i点到j点车辆需要的等待时间。现假设有从保障仓库到达作战地域的路径S, S由若干路段组成, 出发时间为t0, 则通过此路径耗时G为 (t0正) =常∑S耗Tij时++等∑SD待ij耗时, 即:
在正常耗时中, 车辆耗时与路段距离及车辆行驶速度v有关, v可根据道路等级及安全情况设定, 本文简化为全路径速度恒定, 则有:
在等待耗时中, 由于卫星的轨道是固定的, 通过给出各节点的经纬度及出发时间, 可计算出已知侦察卫星的过顶时间。建立过顶时间集F, Fij表示Lij路段卫星过顶时间, Fi表示卫星侦察Lij路段的开始时间, Fj表示卫星侦察Lij路段的结束时间。卫星在路段Lij会出现三种情况:一种情况是在运输车辆到达节点i时卫星已侦察过Lij路段;另一种情况是运输车辆到达节点j时卫星还没有开始侦察该路段;第三种情况是运输车辆在Lij路段行驶时恰好卫星开始侦察该路段, 此时车辆应在i节点等待, 待卫星侦察过该路段再通行。前两种情况车辆没有等待, 等待耗时可以记作Dij=0;最后一种情况由于假设只能在节点等待且认为只要在节点等待就是安全, 因此又可分成两种情况。一种是卫星对路段Lij已侦察了一段时间车辆才到达i节点, 即Fi
4 路径优化算法
目前, 在搜索最短路径的诸多算法中, 遗传算法以其全局寻优及算法构造简单等特点成为了军事运输路径优化的有力工具。它是Holland等人于20世纪70年代创立的一种以自然选择和遗传理论为基础的搜索算法。本文将采用遗传算法求解耗时最短的路径, 将正常耗时+等待耗时作为目标函数。
4.1 初始化种群
假设各路径经过的节点数共有n, 则染色体基因数也定为n, 直接用节点编号构造染色体, 仓库节点设为起始节点编为1, 作战地域设为终结节点编为0, 编码时从节点数集N中选择下一节点并作比较, 发现与前面有相同节点时, 重新选择新的节点, 避免出现重复节点, 如果发现编码到终结节点0时基因数不到n, 那么在其后面全部填0直到达到基因数n, 相同编码0计算值为0。
4.2 建立适应度函数
本模型中, 将正常耗时与等待耗时相加作为保障仓库到作战地域所用的时间, 求耗时最短路径。将时间相加的倒数作为适应度函数, 计算结果越大, 耗时越短。则有适应度函数为:
4.3 选择算子
遗传算法使用选择算子对种群中的个体进行优胜劣汰操作, 适应度较高的个体被遗传到下一代种群中的概率较大, 适应度较低的个体被遗传到下一代种群中的概率较小。本文采用确定式采样随机选择算子。
1) 计算种群中各个个体在下一代种群中的期望生存数目Ni:
其中, N为种群规模, f (Xi) 为第i个个体Xi的适应度。
3) 按照Ni的小数部分对个体进行降序排列, 顺序取前个个体加入到下一代种群中。至此可完全确定出下一代种群中的N个个体。
4.4 交叉算子
遗传算法中的交叉算子是将种群中两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因, 以形成两个新的个体。本文采用部分匹配交叉, 选取两个交叉点且都位于起始节点1之后。如果交叉点选在了终结节点处, 即第一个0处, 则交换后, 该终结节点后的基因, 即其之后的非交叉段中的基因也全部改为0。如果交叉后, 交叉段与非交叉段中出现重复节点, 则用交叉段中重复节点对应另一染色体相应位置节点替换非交叉段的节点, 反复替换直到新染色体没有重复节点。
4.5 变异算子
遗传算法中的变异运算是将个体染色体编码串中的某些基因上的基因值用该基因的其他等位基因来替换, 从而形成一个新的个体。本文采用逆转变异, 在串中, 随机选择两点, 在将这两点内的子串按反序插入到原位置中, 这种变异操作局部优化的精度较高, 但码串绝对位置所呈现的“模式”变化较大, 可适当降低变异概率。
5 仿真试验
用VC++6.0对算法进行试验, 取染色体长25, 交叉率为0.7、变异率为0.2、染色体群体大小为500、进化代数为500代。设初始节点为1, 终结节点为0。实验结果与预期结果一致, 说明该算法可行, 其他保障仓库也可通过该算法得到耗时最短路径, 最后通过比较各保障仓库的最优路径可以获得最佳保障仓库, 从而辅助指挥员下达运输命令。
6 结束语
试验表明, 先建立优化保障仓库军事运输路径的数学模型, 然后用遗传算法优化求解, 可以快速有效地求得仓库军事运输耗时最短的路径, 以此为基础, 可以求得多个仓库运输的耗时最短路径, 比较各最短路径取得最适合的保障仓库。
文中立足战场实际, 对卫星监视情况下选择适合保障仓库进行军事运输的问题, 提供一种思路, 具有一定的参考价值。
摘要：军事运输常需要在卫星监视下完成。文章立足战场实际, 利用卫星监视的间隙, 采用遗传算法, 探寻在卫星监视下耗时最短路径, 协助指挥员选择适合的保障仓库向作战地域运输军用物资。
关键词：卫星监视,军事运输,路径优化
参考文献
[1]叶安新.基于遗传算法的烟草配送车路径优化问题[J].计算机系统应用, 2011, 20 (4) :241-244.
[2]杨文索, 姚金凯, 王耀.战区内战时军事运输路径优化研究[J].物流科技, 2009 (4) :88-91.
[3]晏湘涛, 匡兴华.一种军事物流配送中心的选址模型[J].工业工程与管理, 2008 (3) :12-15.
[4]刘云, 周庆中, 樊荣.基于遗传算法的油料运输路径优化问题研究[J].军事物流, 2006 (1) :111-113.
路径优化问题 篇8
我国冷链物流模式落后、损耗大、成本高,无法满足当前社会对冷链物流的巨大需求。有关数据显示在我国冷链物流的配送过程中,水果损耗为25% ,蔬菜损耗为30% ,肉类和水产品损耗为12% 和15% ,损耗量居世界首位,其损耗能够满足2亿人口的基本需求,每年由此造成经济损失达上亿元。配送是冷链物流中重要的环节,但其研究的滞后己成为制约冷链物流业发展的瓶颈[1]。
冷链物流配送路径优化问题的理论基础是车辆路径问题 ( VRP) ,其早已被证明是一个NP - hard问题,精确算法很难得到全局最优解[2],只能依靠一些启发式算法[3,4,5]。随着冷链物流的发展,研究学者将VRP问题带入到特定的领域,取得了一些成果。如刘镇等[6]构建了冷链物流配送路径优化模型,并在云计算环境下利用遗传算法进行求解; 杨玮等[7]利用粒子群算法求解冷链物流配送模型,为农产品配送提供了借鉴。然而,对于冷链物流配送路径的研究目前还处于初级阶段,大部分研究只停留在定性阶段,许多研究并没有深入考虑到冷链物流的特性。
“良中行”是国内首家专注于提供冷藏冷冻食品供应链服务的专业公司,为了提高冷链班车的装载率、降低单位配送成本,良中行公司会在配送过程中对冷链食品进行中转。这种状况会延长冷链食品的在途时间,丧失冷链食品的时效性和企业的美誉度。基于此,本文拟对良中行公司的食品冷链配送路径优化问题进行研究,通过合理安排冷藏车辆的配送路径和车辆的装载率,有效减少中转环节,缩短中转时间,提高食品冷链配送的及时性、降低食品冷链的运输成本。
2基于时间窗的冷链物流运输路径优化模型
2. 1模型建立
2. 1. 1模型及问题描述
假设冷链配送中心f为多个客户( N,N = { 1,2,…,n} ) 服务,配送的产品类型单一,客户i对某种食品的需求量为gi。车辆送货方向单一; 配送中心每天派出k辆载重量为G0的车,每辆车从配送中心出发为一个或者多个客户服务完后返回配送中心,车k配送路径即为一条路径k,其中k = 1,2,…, K; 车辆以均匀速度v行驶; 每个客户的需求量与地点已知,而且只能被一辆车辆完成配送需求,所有客户得到服务;
2. 1. 2构建模型
考虑到冷链配送过程中的制冷成本和惩罚成本,本文提出一种全新的冷链物流的配送路径优化模型。模型以物流系统总成本最小为目标,总成本包括: 运输成本、制冷成本以及超出客户需求时间所造成的惩罚成本。
1配送车辆的运输成本。运输成本可分为固定成本和变动成本。固定成本为常数,如车辆折旧等费用,与运输里程和客户需求量没有直接联系。为计算方便,在本模型中不予考虑。而变动成本则与车辆行驶里程成正比,配送车辆运输成本采用公式( 2 - 1) 计算。
其中:
式( 2) 为车辆的载重约束; 式( 3)为需求点i由车辆k完成的唯一性约束; 式( 4) 和式( 5)为每个需求点只路径一次的唯一性约束; 式( 6)为时间窗约束。
2配送过程中的货损成本。冷冻冷藏产品在配送过程中由于温度等多种不可控因素会导致产品受损,因此产生货损成本。货损成本主要由以下两种情况产生:一种情况是运送时间累积使得产品受损; 另一种情况是装卸货打开冷藏车门导致产品毁坏,因而产生货损成本。计算公式如下( 7)
其中: η冷藏冷冻食品单价; η1配送过程中冷藏冷冻食品货损比例; η2装卸过程中冷藏冷冻食品货损比例; dij客户i到客户j的距离;
3超出客户配送时间的惩罚成本。超出客户要求的服务时间会造成惩罚成本。本模型中采用软时间窗方法计算惩罚成本。当配送到达时间为[t2,t3]时,无惩罚成本; 当配送到达时间为[t1,t2]或者[t3,t4]时,产生固定的惩罚成本为α; 当配送到达时间为[∞ ,t1]或者[t4,∞]时,惩罚成本无限大为M。从而可得惩罚成本计算公式如( 8)
4配送过程中的制冷成本。冷链物流配送产品要求配送过程中始终处于低温冷藏状态,从而产生制冷成本。制冷成本包括运输中的制冷成本及装卸时的制冷成本。其中,运输过程中的制冷成本与行驶时间成正比。装卸所产生的制冷成本主要是车门打开时热交换所产生的,所以只需计算通过车门的热交换所产生的制冷成本。计算公式如( 9)
其中,Gt为车辆热负荷; θ为常数,表示车辆车厢的劣化程度; R为热传导率,单位为( W/( m2·K)); S为车体的平均表面积,S =槡Sw Sn,Sw为外表面积,Sn为内表面积,单位均为m2; ΔT = Tw- Tn,为车内外温差,单位为K; t为车辆配送过程中总的行驶时间; p为单位制冷成本; Gs为车辆开门消耗的热负荷; V为车厢体积; β为开门程度系数;
5建立目标函数。根据上述不同成本的分析,建立目标函数如下:
2. 2算法设计
2. 2. 1编码方式
本文采用自然数编码方法构造问题解向量的染色体结构。每个染色体长度为n + m + 1,即: G = ( 1,i11,i12,∧,i1t,1, i21,i22,∧,i2t,1,iml,im2,∧,imt,1) ,表示一条可行配送路线。该式的含义是: 第m辆配送车从“0”出发,完成对“im1,im2,…∧,int”的配送后,又回到“0”,形成了子路径,m以此反复,直到完成对所有需求点的配送。
2. 2. 2遗传算子设计
1选择算子。选择操作通过选择优质个体、抛弃劣质个体,使得种群中的适应度值不断接近最优解。选择操作中选择概率函数为:
2交叉算子和变异算子。变异操作模拟生物突变生成新物种的状态,使得种群局部收敛时可以保持种群的多样性。交叉概率函数和变异概率函数分别为
其中: fmax为群体中最大的适应度值; favg为群体的平均适应度值; f'为需要交叉的个体中较大的适应度值; f将变异个体的适应度值。分别用式( 16) ( 17) 得出的两个适应度计算Pc、Pm,选取其中较大的作为最终的Pc、Pm。
2. 3算例分析
2. 3. 1数据来源
以良中行公司给市区内10个客户点进行冷链物流配送的服务过程为实例。为保证海产品的新鲜度,保存时限为72h,冷藏车内温度控制在规定范围内。配送中心编号为“0”, 各配送点的需求量、坐标值、时间窗约束和服务时间见表1所示。
2. 3. 2算法实现
为了提高一次运载量,降低单位配送成本,路况较好的情况下应尽量选择大型车辆完成配送任务,因此本文选取载重量11t的冷藏车作为配送车辆。图1为运行CEGA算法得到的收敛曲线。
由图1可知,算法在110次迭代时逼近最优解,对最优解进行解码得到最优配送方案,见表2和图2。
对最优解配送路径下的最优成本进行计算可得:
3分析与结论
物流配送中的车辆路径优化问题 篇9
关键词：配送,车辆路径问题,时间窗,遗传算法
随着经济全球化趋势的加强,科学技术尤其是信息技术的发展突飞猛进,产品营销范围日趋扩大,社会生产、物资流通、商品交易及其管理方式正在发生着深刻的变革,与此相适应,被普遍认为企业在降低物资消耗、提高劳动生产率以外的“第三利润源”的现代物流在世界范围内广泛兴起,目前正在成为全球经济发展的一个重要热点和新的经济增长点。随着传统批发、交通运输、仓储业向现代物流转化,尤其是配送方式的采用,对运输成本和时间的有效控制日渐成为城市配送车辆路径问题的一项重要目标。V R P一直以来都是车辆调度所重点研究的方向。而在城市内采取的配送方式恰恰具备了V R P问题的一般特征和优化调度条件。
一、VRP模型的条件及假设
V R P问题是指按要求用多个车辆从配送中心对顾客进行配给货物。各顾客点的位置和需求量为己知,各车辆的装载质量己知,力求寻找一个好的配送方案,使得总代价最小(车辆尽量少,行车总距离尽量短,总费用尽量低等),由VRP的定义不难看出,必须满足以下条件及假设:
1. 仅考虑位置已知的单一配送中心,所有的配送车辆以配送中心为起点,并最终回到配送中心。
2. 每条配送路径上各需求点的需求量之和不超过车辆的装载质量,被配送货物是可混装的货物。
3. 每条配送路径的长度不超过车辆一次允许行驶的最大距离,配送中心有足够的资源以供配送,并且有足够的运输能力。
4. 各个客户需求和所在地均已知,每个需求点的需求由且仅由一辆车一次送货满足。
5. 满足总时间约束与时间窗口。必须在时间区间[ei,lj]访问点i客户,并允许在i处等待,车辆服务的总时间不能超过物流中心的时间约束。
6. 多个客户之间存在优先关系,必须在访问客户j之前访问客户i。
二、带时间窗VRP模型的建立
基于文献一文中的模型,并考虑配送系统是一个服务系统,所提供的服务必须能够让客户方便、满意。配送系统的运作成本必须和配送系统其他性能参数综合进行考评,单纯对成本进行评价是没有任何实际意义的。需要关注和努力的是:要在保证配送满足客户要求、提升客户满意度的同时,通过各种技术和管理手段,降低运作成本。因此,本文将建立改进的运输路径模型,在传统的车辆配送成本最小化目标的基础上,兼顾客户对配送时间的要求,使车辆等待和延误时间之和最小化。
式中K——车队规模,即总的车辆数目;
k——车辆数目(k=1,2,……,K);
N——有待访问的总的客户的数目;
O——配送中心;
Q——每辆车辆的容量,这里假设所有车辆同质,容量均为Q;
i,j——顾客数(i=1,2,……,N;j=1,2,……,N);
T——个很大的数字;
C——每辆车单位运距的运费;
t0——车辆从配送中心出发的时间;
e0——车辆可离开配送中心的最早时间;
ei——到达客户i处规定最早到达时间;
l0——车辆返回配送中心的最晚时间;
li——到达客户i处规定最晚到达时间;
dij——从客户i到客户j的距离;
pj——每个客户单位卸货量的卸载费用;
mi——客户i的货运需求量;
tki、tkj——第k辆车到达客户i、j处的时间;
tij——连接客户i和客户j的行驶时间;
si——客户i处的服务时间;
wi——在客户i的等待时间,wi≥0。
两个决策变量如下:
这个模型通用性很强,经过参数的不同设定,可以转换为其它组合优化问题的数学模型。
三、带时间窗VRP模型的遗传算法求解
在模型的处理上,根据本文提出的模型单位标量不统一的特殊性来选择权重系数变化法,将变化后的多目标函数经分析和试验得出各个子目标函数的数量级大小并确定权重,最后加权化为单目标函数用遗传算法求解。
1. 惩罚函数的引入。
在以往的对含有时间窗约束的车辆配送系统的研究中,所研究的成本大多仅包含行驶成本,但事实上,还包括其它成本(如装卸搬运成本),将时间窗约束转化为惩罚函数而体现在模型中。
式中c1——车辆在任务点处等待单位时间的机会成本。
c2——车辆在要求时间之后到达单位时间所处以的惩罚值(c1和c2的大小,要根据实际情况来定)。
2. 建立适度度函数。根据遗传算法中适应度函数的特点,需要将原目标函数式变化为:
式中A*,B*——变化后的目标函数值,取值范围为[0,1);
Amax,Bmax——分别是原始目标函数。
经过分析和实验发现,A*,B*经过处理后,A*的数量级一般是10-2,B*的数量级一般是10-1。
3. 用遗传算法求解带时间窗VRP模型。
本文取α=0.8,β=0.2,用遗传算法进行求解。在运用遗传算法求解后,验证了该算法易于理解,对问题的依赖性较小,对其求解的函数要求简单,实现起来简单高效,若参数选择的合理,收敛速度很快,但是遗传参数的控制对于算法的收敛速度影响很大,在参数选择方面有一定难度。虽然文中使用的是根据以往学者经验选定的参数,但计算表明最优解所在“代”数的稳定性不是很好,这也是以后需要进一步研究的地方。
四、结论
在传统的车辆配送成本最小化为目标的基础上,兼顾客户对配送时间的要求,建立了带时间窗的车辆路径优化多目标模型。在对模型的处理上,将两个量纲不统一的子目标函数除以各子目标函数的最大值后使其变成无量纲的函数,并通过权重系数变化法将各个子目标函数线性加权和作为多目标优化问题的适应度函数,使得多目标优化问题转化为单目标优化问题后再用遗传算法求解。
参考文献
[1]王惠:引入顾客满意度求解车辆优化调度问题.大连海事大学硕士论文,2006:1～13
[2]盛丽俊:带有时间窗的车辆路径问题的优化研究.大连海事大学硕士论文,2002:13～57
[3]牟燕妮:物流配送中路径优化的选择研究.沈阳工业大学硕士论文,2006:28～41
[4]周明孙树栋:遗传算法原理及应用.国防工业出版社,1999:130～137
山区城镇空间布局优化新路径 篇10
工业革命以来，社会经济结构和城镇空间形态发生了巨大变化，人类社会进入了大规模的城镇化与工业化发展时期。城镇化问题引起了广泛的关注，1776年，英国经济学家亚当?斯密发表的《国民财富的性质和原因的研究》提出了“绝对利益说”，开启了城镇化研究中地域分工理论的先河；1828年，屠能发表《孤立国对于农业及国民经济之关系》，奠定了早期农业区位论及空间经济学的基础；1867年，西班牙工程师塞达发表《城镇化基本理论》，首次使用“urbanization”概念，城镇化概念的提出，标志着城镇化理论研究的新篇章。1898年，社会学家霍华德发表《明日的田园城市》，成了近代城镇规划思想的开山之作，对后来的城市地理学、城市经济学、城市规划学、城市建筑学、城市生态学、城市管理学等产生了深远影响。关于城镇化的内涵，一般是指由于工业革命引起的人口向城市集中的过程以及与此同时发生的地域和社會的变化。
进入二十世纪以来，经济学家松巴特、巴顿；社会学家帕克、罗西；地理学家山鹿城次、施梅莱斯；历史学家库采夫等从不同角度对城市化进行了深入研究。
20世纪50年代，瑞典学者哈格斯特朗(T.Hagerstrand)提出现代空间扩散理论，指出创新由源地向周围扩散的方式有波状扩散、辐射扩散、等级扩散及跳跃扩散等形式，并建立了其与城镇体系形成的对应关系的理论。佩鲁（F.Perroux）的“增长极理论”，赫希曼（A.Hirschman）等人的“极化增长学说”，罗斯托（W.W.Rostow）的“经济增长阶段学说”，弗里德曼（Friedman）的“核心—边缘”模式及其模拟的城镇群体运作过程，都是从社会、经济的角度将城镇化的空间扩散具体化的学说。
20世纪60年代，戈特曼提出城市群理论，山鹿诚茨等提出都市圈概念等深化了对城镇化与区域经济发展的理解；20世纪80年代，经济全球化及信息化的进程加快，促进了国际分工与合作，形成了以亚洲发展中国家Desakota模式、世界城市体系、全球城市区域为特征的空间组织类型，有关城镇空间组织结构的研究向着区域化、集群化、网络化、巨型化、生态化方向发展。
城镇规划学从城镇内部土地利用结构、工业地域结构、居住结构、就业结构、商业、服务业、办公地域结构、社区等为代表的城镇内部社会及物质空间结构的改造上进行了系统分析，将研究的视角投影到城镇外部的区域空间上，探寻城市群体空间的整合与优化。英国生态学家盖迪斯(P.Geddes)将生态学原理运用于城镇规划中，美国芝加哥大学的帕克应用生态学原理，构建了芝加哥学派，并提出了同心圆、扇形、多核心三大经典城镇化模式。
诺瑟姆（Ray.M.Northam）经过研究，发现城镇化的变化过程呈现出“S”型特征，论述了城镇化水平在时间维度上的快慢程度，并把城镇化过程分为三个阶段；H?钱纳里研究了城镇化进程与经济发展水平之间的关系，他应用回归分析，对1950～1970年间101个国家的经济发展水平数据与城镇化水平数据，证明在一定的人均国民生产总值水平上，有一定的生产结构、劳动力配置结构和城镇化水平相对应的关系。霍尔针从城镇化发展演进角度提出了“城镇发展阶段”模式，并引入生命周期理论，并将发达国家的城镇化发展过程归纳为城市化、郊区化、逆城市化、再城市化4个阶段。
二战以后，一些学者对发展中国家的城镇化进行了研究，提出了多种模式。如刘易斯--拉尼斯--费景汉、乔根森等的“二元结构理论”，论述了农村剩余劳动力转化的问题；托达罗模型以“二元经济模型”为基础，解释了发展中国家农村人口向城市迁移与城市高失业率并存现象；佩鲁、赫希曼、缪尔达尔等研究了非均衡发展中的极化与涓滴、回流和扩散增长模式等。
现代新经济地理学创始人克鲁格曼认为收益递增、低运输成本可以引发一种自我强化进程，同时人口增加促使了大规模产品增加、更高的实际收入及更多样的商品来源，这样反过来刺激了人口迁移行为等。
中国的城镇化路径选择
中国是世界上城镇化发端最早，但进程缓慢，进入新千年又步入快速增长的国家。1979年吴友仁发表《关于中国社会主义城市化问题》一文后，中国城市化研究得到快速发展。此后，从国家城镇化战略出发，学术界对城镇化进程进行了大量的研究。1980年，国务院批转《全国城市规划工作会议提要》，提出“控制大城市规模，合理发展中等城市，积极发展小城市的方针”；1989年，《中华人民共和国城市规划法》提出“国家实行严格控制大城市规模，合理发展中等城市和小城市的方针”。进入新千年以来，有关城镇化道路的研究，主要有小城市论、大城市论、中等城市论、多元发展论、城市体系论等。
改革开放之前，中国城镇化发展缓慢，1978年之后进入了较快发展时期。辜胜阻认为，“中国城镇化及其基础--工业化是由政府发动的，城市化和农村城镇化并举，城镇化对非农劳动力的吸纳能力低，城市构成不协调，农村劳动力职业转换先于地域转换”；“二元社会结构、地区差异、城市吸纳力不足与农村推力有余、乡村工业化与城市化相伴而行、以小集中为主多渠道并存的农业人口转移方式、实行有计划的宏观控制”等形成了中国社会主义市场经济启动期的特征。
中国城市地理学界在引进国外理论的基础上，对城市地域结构的概念、类型、地域结构的演变规律、动因机制、合理模式、个别城市地域结构的特征等问题进行了探讨。城乡分割的二元体制导致三农问题异常严重，政府提出了统筹城乡发展的思路。有的学者提出城乡一体化是社会发展的必然趋势，城乡一体化包括城乡政治、经济、生态、人口、文化、空间融合等内容，城市化和农业产业化是其动力机制，城乡统一市场的建立是其核心。
综观国内外城镇化的研究,呈现出一个从无到有，认识逐步深化、视野不断拓宽的过程，也经历了理论体系建立与研究方法的形成与丰富的过程。城镇化研究主要沿着城镇发展的历史脉络，从初期的城镇化动力机制入手，进行了城镇化的国际研究，包括工业化背景下的世界城镇化过程、城镇化定义、方法论、地域空间组织结构，并概括了发展中国家城镇化理论研究的框架及基于全球化背景下城镇化研究的新趋势等。中国的城镇化进程中表现出的高人口增长，资源环境的恶化，城市病与人口爆炸相伴生。
城镇上山
山区布局优化的新路径
云南是一个以山区为主体的省份，山区面积占94%，坝子(盆地、河谷)仅占6%，没有一个纯坝区县。全省面积在1平方公里的坝子共有1557个；面积在10平方公里以上的坝子有375个，其面积100平方公里以上的仅有49个，由于坝区是云南绝大多数城镇所在地，随着人口和建设用地的增加，全省人均占有耕地数量不断减少。云南山区人口占总人口的60%，山区又主要是少数民族数聚居区，加快山区经济发展，又尽量减少对耕地资源占用的压力，选择城镇上山，农民进城的新型山区城镇化道路，对像云南这样的山区省而言具有重大的战略意义。
在城镇化与工业化的推进中，需要占用大量土地，如何保护云南有限的耕地资源，确保可持续发展，选择城镇上山的山区城镇化是基本路径。云南省委提出的城镇上山、农民进城的思路为边疆、民族、山区、贫困四位一体的地区如何推进城镇化指出了一条新路径。
改革開放以来，随着经济社会的发展，尤其是西部大开发以来，西部地区的城镇化提速，云南也进入了快速城镇化阶段。基本形成了以大中城市为中心，以小城镇为支撑，大中小结合的高原山区城镇新格局。但我们必须看到，云南的城镇化水平仍然很低，不仅与发达地区相距甚远，也低于全国平均水平。因此，加快高原山区城镇化步伐，推动城镇化与工业化进程，选择适合云南特点的城镇化新路径，走出一条符合云南实际的城镇化新模式，已成为新的形势与环境下必须认真思考的重大问题。
城镇是社会经济发展的产物，是区域经济的载体，而区域经济的发展又受到周围环境的推动和制约。在经济全球化和区域一体化的大趋势下，以及建设中国面向西南地区开放的重要桥头堡战略的背景下，选择不同于以往的城镇化发展新路径，对于加快云南城镇化进程，实现城镇空间结构的优化，保护耕地，实现可持续发展具有重要的战略意义。基于以高原山区为主体的自然地理特征，土地资源匮乏，推进城镇化与工业化进程，必须充分考虑节约可耕地资源，因此，选择城镇上山就是一体可行的发展思路。
云南的自然地理构成复杂，民族分布众多，境内民族众多，在全国56个民族中，云南就有26个，少数民族人口约占总人口的三分之一，全省有8个民族自治州和29个民族自治县。民族自治地区土地面积占全省总面积的70%左右。而民族聚居区又主要是山区，所以，推进高原山区城镇化与工业化进程，对于发展民族经济、统筹城乡，实现民族团结与可持续的和谐发展是全面建设小康社会的重要战略举措。
随着经济社会的不断发展，城乡建设用地需求不断增加，坝区耕地资源持续减少，土地开发与保护的矛盾越来越突出。据有关部门统计，全省面积在10平方公里以上的坝子，目前已被建设用地占用近30%，如果不及时进行保护，坝区优质耕地将进一步减少。
路径优化问题 篇11
1.1 研究的背景及意义
目前,城市配送受到交通状况、企业运营情况等的影响,使其具有小批量、多频次的特点,相对于普通的配送环境,城市配送更加需要我们的重视。物流配送作为物流过程中的重要环节,其成本占物流总成本的很大一部分,配送成本的增加必然会导致物流总成本的上升。通过对城市配送物流路径进行优化研究,能够降低运输成本,提高物流服务质量。
物流配送车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)最早是由Dantzing和Ramser首次提出的,通常是在配送中心及配送点之间,选择适当的路线,在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,完成一定的目标(如路程最短、费用最少、时间尽量少、使用车辆数尽量少等),并返回配送中心。
目前,用于解决车辆路径优化模型的算法主要有扫描算法、遗传算法、模蚁群算法等。每种算法都有其较为合适的使用场合。其中,启发式算法能够快速求解路径规划问题,且结果更加接近最优解。
本文以江苏绿草地纯水有限公司为例,采用节约算法对城市配送物流路径进行求解和分析,实现配送路径的优化和成本的降低。
1.2 研究现状
对于物流配送路径优化问题,前人已经对此做出了很多的研究。Brasy于2003年以可变邻域的搜索算法为基础提出了求解VRPTW问题的四阶段启发式算法。Calvete等通过目标规划的方法求解含软时间窗的车辆配送路径优化问题。
在节约算法的使用上,朱晓兰等根据装配企业采购物流的特性,使带有车辆载重量和容积的双重约束的节约算法可以应用于采购领域。李显生等先通过分派启发式算法保证尽可能地满足客户需求,再利用节约算法保证了全局最优。祁文祥等采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,求出最优配送路径。
2 案例分析
江苏绿草地纯水有限公司创建于1997年8月30日,专业生产桶装天然系列水。公司将饮用水的产销于一体,桶装纯净水主要为城市配送,由于配送产品的特点,配送具有小批量、多频次、配送距离相对较近的特点。本文中,主要以江苏绿草地纯水有限公司为例,使用节约算法,求出更加合适的运输路径,以达到运输成本最低。
3 优化方法
3.1 节约算法简述
节约算法的基本思想是:首先将各送货点与配送中心相连,构成一条送货线路,其中仅包含一个送货点,计算出总费用;然后计算将其中两个送货点相连后费用的节约值,节约值按照从小到大排序,先满足节约值大的路径,直到节约值是0为止。
如果在配送中心的送货范围内还存在着其他的客户,在限制条件都允许的情况下,可按照节约里程的大小将它们依次的连入巡回路线直到满载为止,这样,就组成了一条配送线路。然后通过同样的方法进行下一条配送线路的设计。以s(i,j)表示连接后的费用节约值,则s(i,j)=c0i+c0j-cij。
3.2 节约算法的步骤
3.2.1 确定初始解。
3.2.2 计算节约度。
用节约里程公式求出点集的节约里程数,列出节约里程顺序表,求出所有点对的节约度,然后将节约值按从大到小排序。
3.2.3 合并回路。
从节约里程顺序表中的节约度。最大值开始,直到最后一个,若满足限制条件,重复下列步骤:按照节约度从大到小的顺序,根据限制条件,决定需求点i和j之间是否能连接起来。如果不行,则放弃当前的节约里程,分析下一个节约弧。
3.2.4 对节约里程顺序表在约束条件下进行优化,绘出最终的优化路线图。
4 优化方案
4.1模型的建立
公式2表示每个点只有一条边出去,公式3表示每个点只有一条边进入,公式4表示汽车容量约束。
4.2数据分析
以江苏绿草地纯水有限公司为配送中心,选取其配送的7个需求点,利用百度地图获取各点的位置,实地调查获得各点的需求量,已知每辆车的最大载重量q=500桶。数据如下:
(1)Δc45=28.6,r4+r5=250<500,合并4、5两点;
(2)Δc15=23,r4+r5+r1=475<500,将点1纳入路线中。即将到达车辆的最大载重量,则路线1为:0-4-5-1-0;
(3)因为1、5已经在回路中,则7、4、2不插入;
(4)Δc27=14.6,r2+r7=220<500,合并2、7点;
(5)Δc37=10.4,r2+r7+r3=370<500,将3纳入路线;
(6)Δc36=0.8,r2+r7+r3+r6=570>500,超出了车辆的最大载重量,不加入路线,则路线2:0-2-7-3-0;路线3:0-6-0。最后得到优化结果。路线可以组成三条回路,分别运输94.3km、31.6km和39.6km。据此,可画出简单的配送线路图。
根据江苏绿草地纯水有限公司的实际案例,通过C-W节约算法对桶装纯净水的城市配送路径进行了优化,使得配送过程中的总距离减少,总成本降低。
4.3 总结
本文中,将C-W节约算法用于城市配送物流路径优化中,成功实现了总距离减少,总成本降低。而且,节约算法操作简单,使用起来较为方便,适用于需求点较少的配送问题。
但是,启发式算法也有自身的缺陷,算法求出的解只是接近最优解而并非最优解,当需求点增多时,求解的结果可能较为不准确。所以,我们需要在适合的场合使用恰当的方法进行求解。
摘要：基于城市配送物流业发展的实际需要,以江苏绿草地纯水有限公司为例,本文通过节约算法对配送路径进行了优化,列出节约程顺序表,然后按节约里程从大到小合并路径,绘制成配送中心与各客户点优化线路图,从而对配送线路进行优化,提出了最优配送方案。结果表明:该算法能够有效地优化城市配送的路线,降低配送成本。
关键词：节约算法,城市配送,路径优化
参考文献
[1]Golden B L.Transportation planning models[M].Amsterdam:Elsevier Science Publishers,1984.384-418.
[2]朱晓兰,赵一飞.C-W节约算法在装配企业采购物流中的应用[J].上海交通大学学报,2007(09).
[3]李显生,赵鲁华,李文斐,高乃修,鹿应荣.城市配送车辆调度模型及算法设计[J].吉林大学学报(工学版),2006.