动态规划法在服装运输车辆路径优化中的应用研究

中图分类号:U116。2文献标识码:A

Abstract:Itisveryimportantfortheroutingoptimizationoftheapparelchaindistributiontoraisethese论文网rvicelevel,reducetheproductcostsandimprovetheenterprisebenefitoftheapparelchainenterprise。Accordingtothebasicthoughtofthedynamicprogramming,andincombinationwiththeproblemoftheroutingselectionandthetime-varyingfactorintheapparelchaindistributionlogisticsprocess,theimpactfactoroftheunexpectedeventsisintroducedandtheimprovedroutingoptimizationalgorithmsuitablefortheapparelchainlogisticsdistributionprocess。Inconjunctionwiththespecificexample,theeffectivenessandthefeasibilityoftheroutingoptimizationalgorithmisvalidatedandthemethodistooextendedtothetoutingselectionofanotherlogisticsdistribution。

Keywords:dynamicprogramming;apparelchain;distribution;routingoptimization

0引言

近年来,随着市场经济的不断深入以及人们生活水平的不断提高,服装连锁经营在有了很大的发展,品牌服装的销售量日益增加,连锁门店市场的竞争越来越激烈[1]。在电子商务出现以后,由于电子商务突破了时空限制。新媒体对服装全方位的展示。低的交易成本与低库存。较少的中间环节所带来的交易费用的优势等,给连锁服装门店的经营带来了新的挑战[2-3]。在人们日益追求服装个性化。高增值服务的时代,在原材料与人力资源成本挖掘的空间越来越小的情况下,服装连锁企业越来越关注作为企业第三利润源泉的物流的作用[3],通过降低物流成本。加快配送速度。优化配送路径等措施来提高企业的竞争力。

在优化配送路径方面,人们做了很多工作。20世纪50年代,美国数学家Bellman等人在研究多阶段决策过程的优化问题时提出了动态规划法。动态规划法解决了线性规划和非线性规划无法处理的多阶段决策问题[4]。后来,试图将图的广度优先搜索算法。蚁群算法与动态规划法结合求解关键路径问题[5-9],或者简单使用动态规划法研究物流配送的最短路径[10-11],但所有这些方法都无法对时变环境下的路径进行随机选择。

本文根据动态规划的基本思想,通过对传统动态规划模型的改进,将服装物流配送过程中因道路。天气。车辆状况等引起的突发事件考虑到模型中,提出了一类高效实用的服装物流配送路径优化方法。通过该模型的应用,服装连锁企业可以得到尽量优化的配送路径,对降低配送成本。提高服务质量。提高企业经济效益具有重要的意义。

1动态规划法简介

1。1动态规划法的基本思想[4]

美国数学家Bellman等人在研究多阶段决策过程的优化问题时,通过将多阶段过程转化为一系列单阶段问题,然后逐一求解,创立了解决多阶段过程的动态规划方法,即通常所说的Bellman最优性原理。动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解为若干子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。因此,为了运用动态规划法,所考虑的问题:(1)必须能够分解为相互重叠的子问题;(2)满足最优子结构的特性――子问题的局部最优将导致整个问题的全局最优;(3)无后效性――当前状态是此前历史的总结,此前的历史只能通过当前的状态去影响未来的决策。

1。2动态规划法的求解过程

各个子问题之间的重叠关系通过状态转移方程(或动态规划函数)来表现。为了避免重复计算,将子问题的解填入表中。

动态规划法利用最优性原理,采用自底向上的方式,先求出子问题的最优解,然后逐步求得整个问题的最优解,其求解思路如图2所示。

因此,使用动态规划法进行决策,需要将原问题分解为若干个相互重叠的子问题,进行分段决策;然后根据最优性原理,分析问题,建立状态转移方程(或动态规划函数);最后采用自底向上的求解方法,求出问题的解,从而实现动态规划过程。

为了构建简单实用的服装运输车辆配送路径选择的数学模型,假设:

(1)配送车辆满足一次配送要求;

(2)配送点是可达的;(3)完成一次配送所采用的运输方式相同;

(4)单位成本固定;

(5)配送时间在可接受的范围内。

所以,从服装物流配送中心S出发的服装物流配送最短路径长度为27,最优路径为S→C→B→A→D→S。

服装连锁企业一般位于人口稠密。交通拥挤的市中心,另外受天气(如广东。福建等沿海地区的台风,北方的雾霾)和道路维护等的影响,在服装配送过程中,随时都会发生道路拥堵。车辆故障等突发事件,而且这种突发事件一旦发生,毫无疑问会延误对其他连锁店的配送时间。因此,在使用动态规划法设计服装物流最短路径时,必须考虑这些因素的影响。假设突发事件的影响因子为e,其取值为0?刍e≤10,若e=1表明道路通畅。能见度正常,e?刍1表明道路。天气等优于正常情况,e?酆1表明道理拥堵。能见度低,此值越大,说明情况越糟。

假设图3中各边的权重是e=1时的情况,CB段和DS段因道路维护造成拥堵,使得突发事件影响因子e?酆1,令e=5,则图3调整后得到图4所示。

对图4使用上述动态规划法,得到表2。

由表2可知,当CB段与DS段发生突发时间造成拥堵时,有两条最优路径可选,即S→C→D→B→A→S或S→B→D→C→A→S,且最优路径长度均为28。遇到这种多路径可选的情况,可根据车辆积载情况。配送的具体情况合理选择,在此不作详细讨论。

4结论

根据动态规划的基本思想,在考虑天气。路况。车况等突发因素的情况下,引入突发事件影响因子,提出了改进的动态规划算法,并通过实例,演示了所提算法求解连锁服装物流配送的最短路径的过程,对降低连锁服装企业的配送成本。提高服务水平和企业经济效益具有一定的实用价值,同时也可以将此算法推广应用到其他行业。

动态规划法在服装运输车辆路径优化中的应用研究