CN103870889A

CN103870889A - 一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法

Info

Publication number: CN103870889A
Application number: CN201410092023.XA
Authority: CN
Inventors: 曹岩; 姚慧; 方舟
Original assignee: Xian Technological University
Current assignee: Xian Technological University
Priority date: 2014-03-13
Filing date: 2014-03-13
Publication date: 2014-06-18

Abstract

本发明公开了一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，具体内容包括：对于物流中心运营模式先进行一定的了解，具体以某物流公司为对象，把向方圆1万平方公里范围内送货物等为研究对象进行分析；有时间窗的车辆路径问题的界定与分析，主要研究单一配送中心，多个客户、不同需求时间地点、不同货物数量以及不同车型的研究；有时间窗车辆路径问题的建模，运用运筹学等进行建模和约束条件的分类与分析；面对具体对象的仿真建模分析，考虑到对象的货物要求配送地点时间还有交通状况、天气等各种因素进行建模分析；运用eM-Plant进行建模。该仿真模型分为四部分，包括用户界面，信息流层，可视化物流层，仿真数据分析层。

Description

一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法

技术领域

本发明涉及物理仿真领域，特别是一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法。

背景技术

物流中心配送系统是一个复杂的离散事件系统，物流配送系统的车辆路径的问题是物流配送的关键问题（简称VRP）。由于VRP涉及的问题和约束条件很多，受车辆路径顾客等随机因素影响比较大用解析方法难以求得准确的解，出考虑成本因素外，还要考虑配送时间环境等方面的因素，属于带有时间窗的车辆路径问题（简称VRPTW）。在实际配送过程中既要按客户的要求按时的送货一提高客户满意度又要降低物流公司的送货成本对这类动态多目标规划问题现有方法未能有效解决，所以启发式算法成为研究VRP的最有效的异种途径。EM-plant是用C++实现的关于生产、物流、工程的仿真软件，它是面向对象的、图形化的、集成的建模仿真工具。系统结构和实施都满足面向对象的要求。

国内研究现状：动态车辆路径问题是VRP研究领域的一个新发展，他比传统的确定性路径分析更符合实际，更有理论和应用价值。我国在这个领域研究比较有代表性的成果是出自于西南交通大学郭耀煌教授带领下的团队张辉等将遗传算法和禁忌搜索法的结合混合算法引入到求借VRP中实现了不确定车辆数的车辆路径问题的求解。这些箅法在VRP的求解结果方面有了一定的改进。唐孝飞教授提出面向对象的第三方物流配送模型02LDSM，通过描述配送系统各组成对象之间的关系，研究仿真中各种配送控制功能，从而获得配送系统平稳运行的有效参数。余峰等以HLA为计算机仿真标准，对物流车辆路径进行了仿真建模。

国外研究现状：在此领域国外的研究中，Clark和W.right在1964年提出了构造算法，Gillett Renaud等又提出了两阶段算法。此后，高级启发式算法、模拟退货、禁忌搜索在求解VRP中得到了广泛应用，取得良好的效果．Pegden等认为，仿真是决策者用于复杂系统设计和操作的最有利工具之一。目前，仿真已经成为管理科学与运筹学领域应用最广泛的技术之一。Harpel等统计得出仿真在八类建模方法中排在第二位。Taniguchi等提出了一个有时间窗的车辆路径问题和动态交通仿真的集成模型。

发明内容

本发明目的是为了解决上述问题而提出的一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法。

本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案来实现的，一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，具体内容包括：对于物流中心运营模式先进行一定的了解，具体以某物流公司为对象，把向方圆1万平方公里范围内送货物等为研究对象进行分析；有时间窗的车辆路径问题的界定与分析，主要研究单一配送中心，多个客户、不同需求时间地点、不同货物数量以及不同车型的研究；有时间窗车辆路径问题的建模，运用运筹学等进行建模和约束条件的分类与分析；面对具体对象的仿真建模分析，考虑到对象的货物要求配送地点时间还有交通状况、天气等各种因素进行建模分析；运用eM-Plant进行建模。该仿真模型分为四部分，包括用户界面，信息流层，可视化物流层，仿真数据分析层。

用户界面提供专门用于各种专业过程如生产、装配、仓储、车辆路径的应用目标库组件，可以选择从定义好的资源、订单目录、操作计划、控制规则等，也可以自己扩展系统库，并提供了丰富的仿真控制策略；

信息流层采用面向对象的方法，具备面向对象方法的全部特征，建模的基本单元是对象，封装了和该对象有关的全部属性和方法，成为一个独立的实体，对外屏蔽内部的细节，其他对象通过该对象提供的访问接口实现和该对象的相互作用；

可视化物流层采用的进程交互法进行仿真，仿真时钟推进时，将满足时间条件的所有事件从FEL移到CEL，然后按活动扫描法对 CEL 中的每个记录进行扫描，当条件为真时，执行成分的活动，修改系统的状态并确定该成分的下一事件，当CEL 中所有记录处理完成后，结束对CEL 的扫描，推进仿真钟，再将 FEL 中的最早发生事件移到 CEL 中，直至仿真结束。

仿真数据分析层用来优化产量、解决瓶颈问题和最大程度地减少在制品，可分析和优化生产系统的各项性能指标，如生产率、在制品水平、设备利用率、工人负荷情况、物流顺畅程度。

所述信息流层包括时间窗信息、位置信息、需求信息、派车法则。

所述可视化物流层包括显示配送中心、显示车辆行驶、显示需求点、显示运输线路、显示车辆运行、显示货物装卸。

所述仿真数据分析层包括路径技术、车辆技术、时间成本、瓶颈。EM-plant是用C++实现的关于生产、物流、工程的仿真软件，它是面向对象的、图形化的、集成的建模仿真工具。系统结构和实施都满足面向对象的要求。由于采取上述方案，模拟解决了在实际配送过程中既要按客户的要求按时的送货——不仅要提高客户满意度又要降低物流公司的送货成本这类动态多目标规划问题。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明。 [00013]附图1为一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真模型图。

附图2为一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真模型运行原理图。

附图3为一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真模型的逻辑流程图。

附图4为一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真模型的仿真模型的运行机理图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下：

请参阅图，

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。 [00019]本发明是一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，具体内容包括：对于物流中心运营模式先进行一定的了解，具体以某物流公司为对象，把向方圆1万平方公里范围内送货物等为研究对象进行分析；有时间窗的车辆路径问题的界定与分析，主要研究单一配送中心，多个客户、不同需求时间地点、不同货物数量以及不同车型的研究；有时间窗车辆路径问题的建模，运用运筹学等进行建模和约束条件的分类与分析；面对具体对象的仿真建模分析，考虑到对象的货物要求配送地点时间还有交通状况、天气等各种因素进行建模分析；运用eM-Plant进行建模。该仿真模型分为四部分，包括用户界面，信息流层，可视化物流层，仿真数据分析层；

如图1所示：

信息流层包括时间窗信息、位置信息、需求信息、派车法则。

可视化物流层包括显示配送中心、显示车辆行驶、显示需求点、显示运输线路、显示车辆运行、显示货物装卸。

仿真数据分析层包括路径技术、车辆技术、时间成本、瓶颈。

该配送中心的主要作业设施包括1个立体高架仓库、3个堆场有和1个停车场，其入库作业流程如下：通过与供应商签订订货协议或者通过代理商进行柴油机零部件的采购，主要由对方组织送货，当货物到达该配送中心后，通过核对单证，确认供应商和供应日期是否正确，然后做好接货准备，包括安排接货人员和工具，通知质监部门做好质检准备。验收时首先检验数量然后进行抽查，如果数量不符，则放在暂存区暂不入库等待对方及时补货，如果质检时发现货物的质量有问题，则及时办理退货手续。接着对到货的货物进行理货，将货物搬运至暂存区等待托盘叉车等进行装货，如果其中发生破损，则对其进行处理，之后将需要放在立体仓库的货物通过堆垛机进行摆放，该配送中心存储的是大型柴油机配件，采用托盘堆码存储，通过叉车运至堆场进行托盘存储或者进行包装流通加工。

零部件（Raw）运达时，进行文件核对（Receive），然后进行检查（Exam包括数量和质量），随后进行分流，退回不合格的或者破损的货物（return_），同时理货（Tidy）等待托盘（pallet1）的到达（load），随后进行分类（sort）：需要拆包装的移至拆包区（Dispack），拆完包装后，货物移至托盘存储区（pallet_store），包装移至包装品区（pack_zone）；需要直接上架的移至托盘存储区（pallet_store）；需要上架储存的移至缓存区（zone）。而另一边产品（Product）进行入库活动，当同时到达缓存区（zone）之后进行货物上架存储活动（stow）。

当货物到达时，首先卸货缓存（Buffer），然后进行数量检验（Check NUM），随后进行质量检验（Check-QU）并根据检验结果同时进行处理活动。

货物进入此环节后首先Flow control通过调用Method（Flow-ctr）进行控制分流：小托盘（pallet1）进入缓存区巷道1（lane1），大托盘（pallet2）进入缓存区巷道2（lane2），Flow control处理时间为20分钟，lane1和lane2容量分别设置为8和4，货架（Store）、货架1（Store1）、货架2（Store2）及货架3（Store3）分别设置为38排9层、38排9层、18排7层、18排7层，设置Line和Line1的速度和加速度分别为1 m·s-1、0.5 m·s-2，同时设置Line和Line1的宽度分别为20和33（代表巷道宽分别为100 cm和165 cm），通过调用Method（Line-ctr和Line1_ctr）控制Line及Line1的上架，最后通过设置Time Sequence、TimeSequence1、TimeSequence2、TimeSequence3对货架（Store）、货架1（Store1）、货架2（Store2）及货架3（Store3）进行统计，模型创建完成之后，可以运行该模型进行仿真，仿真完毕后通过查看仿真组件的统计表以及缓存区监控图了解入库流程运行状况，通过上述对配送中心的入库过程的建模和仿真分析，可以看出该配送中心入库环节存在许多问题，需要对该配送中心的如果过程进行优化，如下：

（1）调整流程，验货后增加了理货环节，提高了对零部件处理的准确性，减少失误；

（2）调整缓存区等待时间，实现物流平衡，提高缓存区作业效率。

如图2所示：

eM-Plant对种物流中心送货路径的规划经历了图2所示的多个阶段，最终对仿真结果进行分析，以实现在现实送货路径中的最优化路径规划。根据具体问题需要，确定时间窗宽度、车型信息、客户需求量限定信息和客户点数目等，随机生成客户点需求量、客户点位置和时间窗下限。路径生成算法利用以上信息生成行车路线表，包括发车时间、发车车型、装货量和行车路线等。送货过程仿真过程中，道路生成触发和发车时间触发利用行车路线表控制整个仿真过程，缝针过程中也可以同时对卸货和车速进行控制。车速可以根据不同的时间段随机生成，包括尖峰时间段的车速、一般时间段的车速和松散时间段的车速。仿真结果可以输出供分析之用。具体的仿真模型的逻辑流程如图3所示：仿真模型的运行机理如下图4所示。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，其特征在于，该方法包括：

对于物流中心运营模式先进行一定的了解，具体以某物流公司为对象，把向方圆1万平方公里范围内送货物为研究对象进行分析；

有时间窗的车辆路径问题的界定与分析，研究单一配送中心，多个客户、不同需求时间地点、不同货物数量以及不同车型的研究；

有时间窗车辆路径问题的建模，运用运筹学进行建模和约束条件的分类与分析；

面对具体对象的仿真建模分析，考虑到对象的货物要求配送地点时间还有交通状况、天气各种因素进行建模分析。

2.根据权利要求1所述的物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，其特征在于，该方法运用eM-Plant进行建模，该仿真模型分为四部分，包括用户界面，信息流层，可视化物流层，仿真数据分析层；

3.仿真数据分析层用来优化产量、解决瓶颈问题和最大程度地减少在制品，可分析和优化生产系统的各项性能指标，如生产率、在制品水平、设备利用率、工人负荷情况、物流顺畅程度。

4.根据权利要求1所述的物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，其特征在于，所述信息流层包括时间窗信息、位置信息、需求信息、派车法则。

5.根据权利要求1所述的物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，其特征在于，所述可视化物流层包括显示配送中心、显示车辆行驶、显示需求点、显示运输线路、显示车辆运行、显示货物装卸。

6.根据权利要求1所述的物流中心送货路径规划问题eM-Plant仿真方法，其特征在于，所述仿真数据分析层包括路径技术、车辆技术、时间成本、瓶颈。