[發明專利]二層帶模糊隨機時間窗口車輛路徑優化方法

有效

• 申請號: 201510021699.4
• 申請日: 2015-02-09
• 公開（公告）號: CN104537446B
• 公開（公告）日: 2017-12-22
• 發明（設計）人: 徐玖平;馬艷芳;曾自強
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/28
• 代理公司: 成都虹橋專利事務所(普通合伙)51124
• 代理人: 李凌峰

技術領域

本發明涉及到工程運輸中二層車輛路徑模型，特別涉及帶模糊隨機時間窗口的車輛路徑優化的方法。

背景技術

隨著社會分工的細化以及第三方物流的蓬勃發展，對于產品的運輸往往更多的采用第三方物流的形式進行。而現實狀況中，托運人在與承運人合作的時候，往往需要考慮承運人的反應以及能力，不能單純的從自己的經濟利益角度出發來進行決策；而另一方面，承運人在與托運人形成合作關系之前，也必須考慮到自身的能力以及現有的運輸網絡，以便有效的減少成本從而獲得更多額利潤。于是，可以看出在研究運輸服務采購的問題當中，同時考慮到托運人以及承運人的反應是十分重要也是十分必要的。而二層規劃模型恰好能夠很好的解決此類多層次性問題。在多層規劃問題中，每個層次的決策者均有自己的決策目標，而同時，本層的決策空間在一定程度上與其他層的決策空間或者目標相互聯系相互影響。一般來說，任何一個層級的決策者都可以通過自身可以控制的決策變量直接地或者間接地影響其他的決策層。這是多層決策與單層決策最大的不同。單層決策往往只考慮自身的決策目標，并且唯一的控制著決策系統的優劣；而多層決策中決策變量的控制源自于不同的決策層不同的決策者，因此，任何一層的決策者能夠影響整個系統的決策但是這種影響并不唯一。

近年來，多層規劃技術已在許多領域得到應用，如資源分配和定價問題，交通問題，選址問題，生產計劃問題等。而在車輛路徑問題中，尤其是帶模糊隨機窗口車輛路徑問題，并沒有得到適當的應用。而現實中，車輛路徑問題中包括多方決策者，并且各個決策者之間的矛盾統一關系不可忽視。本發明針對工程運輸中帶模糊隨機時間窗口車輛路徑優化問題，提出了二層規劃技術，考慮該問題各個參與方的矛盾利益，其中為實現智能算法求解，提出了基于云理論的二層粒子群優化算法改進技術，實現了智能算法的高效求解，并針對問題中的不確定參數提出了模糊時間窗口，可將模型中的三角模糊隨機數根據決策者的樂觀-悲觀度，轉化為梯形模糊數以達到科學處理的目的。

現在絕大多數關于運輸服務采購的研究往往單純的從托運人的角度或者承運人的角度出發，而沒有考慮二者之間的交互關系。這樣的研究思路有一個重要的問題即，僅考慮一個決策者的決策，而忽略了對方的利益，從而達到不可實現的最優效益。如果單純從托運人的角度出發，托運人僅考慮自身的利益而忽略了承運人的利益，這樣即使合作能夠進行也很可能會影響合作的效果。譬如，若托運人以最低價購買運輸服務為目的，那么候選的承運人可能會為了贏得合作機會從而不正常的壓力利潤空間進行投標報價，而一旦雙方達成合作意向，承運人可能會由于過低的報價而無法保質保量的完成合同要求，從而給雙方都帶了不小的損失。這種情況被稱為“獲勝者的詛咒”。顯然，這種情況是合作雙方都不希望看到的。另一方面，如果單純從承運人的角度出發，不考慮托運人的狀況而過高的估計自身服務的價格，那么可能會失去合作機會。因此，在現代運輸服務采購的過程中，應該從雙方的合作聯系出發，同時考慮到托運人和承運人的需求和能力，從而給出運輸服務的價格，使得托運人能夠盡量的最小化總的費用，而承運人可以通過合理的安排路徑盡量的最大化收益。而二層規劃模型恰好能夠很好的解決此類多層次性問題。二層決策主要有以下幾個特點：(1)系統是分層管理的，下層服從上層，但是下層決策者具有一定的決策權；(2)各層決策者具有各自的決策目標，而這些目標往往是矛盾的；(3)各層決策者各控制一部分決策變量，從而實現各自目標的優化；(4)上層決策者優先做出決策，下層決策者在優化自己的目標時不能違背上層決策者的意愿；(5)上層的決策可能影響下層的決策集，因而部分地影響下層目標的達成，但上層不能完全控制下層的決策，在上層決策允許的范圍內下層有自主決策權；(6)下層的決策不但決定自身目標的達成，同時也影響上層目標的達成。因此，上層在選擇策略進行優化時，必須考慮到下層可能采取的策略對自己的影響；(7)各層決策正的容許策略集通常是不可分離的，他們往往形成一個相關聯的整體。單層規劃與二層規劃的區別如圖1所示。