[發明專利]一種基于合作的物流網絡資源配置優化方法

在審

• 申請號: 202110602907.5
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113344267A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 王勇;樊建新;羅思妤;許茂增
• 申請（專利權）人: 重慶交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/12;G06K9/62
• 代理公司: 西安銘澤知識產權代理事務所(普通合伙) 61223
• 代理人: 張舉

本發明公開了一種基于合作的物流網絡資源配置優化方法，首先，構建了最小化網絡運營總成本和車輛使用數量的雙目標優化模型；其次，提出了結合k?means聚類算法和CW?NSGA?Ⅱ算法的混合啟發式算法，設計k?means聚類算法降低混合算法計算難度，并在CW?NSGA?Ⅱ算法中設計貪婪算法生成初始可行解、采用精英保留策略提高算法收斂性能和尋優性能。最后，運用MCRS方法對多中心配送與收集合作聯盟的利潤進行分配，為進一步提高合作聯盟的穩定性，按照嚴格單調路徑原則確定聯盟最優加入序列，計算得出的利潤分配方案相比，驗證得出的利潤分配方案更優。

技術領域

本發明涉及實驗設備領域，特別涉及一種基于合作的物流網絡資源配置優化方法。

背景技術

物流網絡資源配置與優化是物流系統領域一個重要的決策問題。目前，城鎮化進程的加快和電子商務的快速發展，促進了物流服務需求量的增加與范圍的擴大，對物流服務的及時性與專業性提出了更高的要求。然而，在現行相互獨立的物流企業運營模式下，單獨的一家物流企業難以依靠自有的物流渠道和運輸資源滿足客戶的所有需求(時間需求、貨物需求)，物流網絡資源利用率低、物流網絡總運營成本高等問題頻發。共享經濟的興起為物流企業間的合作提供了新思路和新機遇。以合作關系為基礎構建合作的物流網絡體系，通過優化和整合物流網絡資源，以克服現行的物流服務模式的不足，能夠提高物流網絡服務水平和資源利用率。

基于合作的物流網絡資源配置優化是典型的NP-hard問題，單一的智能優化求解算法存在收斂速度慢和尋優能力差的缺點。針對基于合作的物流網絡資源配置優化模型，設計求解模型的混合智能優化算法，該混合算法在優化解獲取的算法收斂性和全局空間搜索能力方面具有優勢。在提高算法收斂速度方面，采用聚類算法將多中心物流網絡拆分為多個單中心物流網絡，降低算法復雜度；在初始種群生成方面，設計節約算法構造局部最優解，加快收斂速度；在全局空間搜索能力方面，該混合算法設計了精英保留策略，有效避免了陷入局部最優，確保了算法收斂到全局最優解。混合智能優化算法的應用不僅能夠求解多個目標，而且能夠幫助物流企業節省大量的計算成本，為物流網絡運營效率提升提供支持。

與獨立的物流運營模式不同，在合作的模式中，物流網絡通過利用大數據和互聯網等數字化技術來共享網絡資源。一方面，將客戶分配給距離更近的物流企業，合理地劃分物流服務區域，能夠有效減少網絡中的交叉運輸、迂回運輸、空載運輸等不合理的現象；另一方面，采用大型卡車完成各物流企業間的貨物調運任務，能夠有效協同各物流服務區域的客戶需求與運輸資源，實現物流資源的集約化和精準化，同時，在各物流服務區域內優化車輛運輸路線，能夠在快速響應客戶時間窗要求、確保客戶服務水平的情況下，最小化網絡總運營成本和車輛數量。因此，合作的物流網絡資源配置優化可以有效地解決物流企業運輸資源有限與客戶數量過多之間的矛盾，發揮物流網絡的互補優勢，保障物流企業的物流服務競爭能力，同時降低物流網絡運營成本，提高物流企業的經營效益。

發明內容

本發明的目的是克服上述現有技術中存在的問題，提供一種基于合作的物流網絡資源配置優化方法，從而解決上述背景技術中提出的問題。

為此，本發明提供一種基于合作的物流網絡資源配置優化方法，包括如下步驟：

獲取物流成本數據、客戶點數據以及配送中心數據；

根據所述物流成本數據、所述客戶點數據以及所述配送中心數據之間的關系分別建立兩個目標函數F1和F2；

將所述的兩個目標函數F1和F2輸入到CW-NSGA-Ⅱ算法中；

對所述客戶點數據和所述配送中心數據使用客戶聚類算法得到聚類結果；

將所述聚類結果使用所述CW-NSGA-Ⅱ算法進行優化。

在本實施例中，所述客戶聚類算法為k-means聚類算法。

在本實施例中，在使用k-means聚類算法的時候，包括如下步驟：