CN107833002A - 基于协同多目标算法的多级低碳物流配送网络规划方法 - Google Patents

基于协同多目标算法的多级低碳物流配送网络规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于协同多目标算法的多级低碳物流配送网络规划方法，包括步骤S10建立符合物流运营实际并且考虑碳排放约束的多层级物流配送网络优化模型；步骤S20针对S10建立的优化模型设计多目标的优化算法，本发明基于资源、经济和环境三个层面，先根据已知信息制定初始优化阶段的决策计划，确定备用的配送中心是否被选中；然后根据动态信息的产生进行实时阶段优化，该阶段采用ECMPSO多目标算法求解模型获取配送中心从集散中心的最优订货方案以及最优车辆路径调度方案，该方法先将配送网络优化多目标问题分解成一些低维的、简单的子优化问题，并在子问题求解伴随协同合作过程，从而最终达到求解复杂多目标优化问题的目的。

Description

基于协同多目标算法的多级低碳物流配送网络规划方法
技术领域
本发明涉及物流配送技术领域，具体为基于协同多目标算法的多级低 碳物流配送网络规划方法。
背景技术
近年来，我国电子商务物流迅猛发展，政府不断强化对电子商务物流 的管理，尽管物流配送网络基础设施己初具规模，且在不断建设，但随着 电子商务飞速发展，大大小小的专业化物流公司快速涌现，物流配送网络 呈现混乱与不经济状态，加剧了＂现代城市病＂。如物流基础设施重复建 设现象多、设施不配套；有的企业有多余的运输/仓储能力，有的企业却缺 少相应的运输/合仓储能力；有的企业单向运输满载，回程则空载：有些企 业在一段时仓储爆仓，一段时期则空仓；由于电子商务交易量的波动，电 商企业时常面临着库满、车满、库空、车空的现象，直接影响着物流成本 与客户服务水平。物流配送对城市环境的负面影响也呈现加剧状态，主要 体现为加剧城市交通拥堵、使环境污染雪上加霜、能源消耗压力増大、碳 排放强度増加，土地资源的占用，物流设施能力得不到有效利用等不可持 续要素。
目前关于低碳环境下物流的研究主要还是集中在理论探讨如何平衡冷 链物流与低碳物流之间的矛盾，从定性的角度给予了一些物流在低碳环境 下发展的建议，但涉及到将碳排放量化为模型的研究却并不多，目前虽有 学者在易腐品库存模型和冷链物流配送中、选址模型中考虑了碳排放因素， 但关于物流配送路径优化研究问题，却较少有学者考虑碳排放因素。有关 于低碳配送路径优化问题的研究现状也可看出，一般采用的是传统的线性 规划方法，而采用多目标智能算法进行求解的很少。
为了有效地推动城市低碳可持续发展模式在我国顺利实施，实现物流 配送资源的有效配置，提升我国物流产业整体竞争力水平，有必要加强对 低碳物流配送网络运营优化关键问题的研究，并给出相应的解决思路和对 策，这对推动我国物流配送的低碳化发展无疑具有重要的理论价值和现实 意义。考虑碳排放物流成本的情况下，建立低碳物流配送网络优化模型， 以成本最节约为目标，考虑碳排放和物流成本的约束，最终找到最佳的网络结构配置，并考察网络结构和成本随着碳排放的变化情况，科学地估算 物流配送企业的碳排放，并提出进一步减排的关键业务流程和手段有着重 要的导向和促进作用，为企业评估自己的物流网络低碳水平提供决策依据。
发明内容
针对背景技术中存在的问题，本发明提供了基于协同多目标算法的多 级低碳物流配送网络规划方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于协同多目标算法的 多级低碳物流配送网络规划方法，包括以下步骤：
S10：建立符合物流运营实际并且考虑碳排放约束的多层级物流配送网 络优化模型：
s.t.
Zij≤PiYj(3)
Xjl≤Yj (12)
Zij≥0 (13)
Ujle∈Z+ (14)
上式中M:集散基地的数量；
N：备选配送中心的数量；
K：客户需求节点的数量；
V：配送中车辆的数量；
I表示M个集散基地的下标号集合，|I|＝M；
J表示N个备选配送中也的下标号集合，|J|＝N
L表示个K个客户需求节点的下标号集合，|L|＝K；
E表示V个车辆的下标号集合，|E|＝V；
i表示第i个集散基地，i∈I；
j表示第j个配送中心，j∈J；
l表示第l个客户需求节点，l∈L
e表示第e个车辆，e∈E
Pi，是第i个集散基地可供应的货物总量，单位吨；
Cj是第j个备选配送中心的货物处理能力，单位吨；
Dl是第l个客户需求节点的需求量，单位吨；
dij表示第i个集散基地到第j个备选配送中心的距离，单位公里；
djl表示第j个备选中心到第l个客户需求节点的距离，单位公里；
Fj是第j个备选配送中心的租金，包括配送中心内部栋选、组配、再加 工及装卸等变动费用，单位元；
Ti是第i个集散基地到备选配送中心的单位运输费用，元/吨.公里；
Tje是第j个备选配送中心到客户需求节点的单位距离车辆e的运输费 用，元/吨.公里；
ue为车辆e的容量；
Qje为配送中心j可用的车辆e的最大数量
ti表示第i个集散基地向备选配送中心的运输环节单位碳排放，kgCO2eq/ 吨.公里；
tje表示第j个备选配送中也向客户需求节点的运输环节车辆e的单位碳 排化，kgCO2eq/吨.公里。
本模型的决策变量包括：
Ujle为配送中也j指派到客户需求节点l的车辆e的数量；
Zij表示第i个集散基地向第j个备选配送中心的发运量；
另外假设1：每个需求节点可由不止一个以上的配送中心来提供服务；
假设2：集散基地的位置和可供应能力己知，每个客户需求节点的需求 独立且己知；
假设3：配送中心到需求节点只考虑使用能源(汽油)相同、运输方式 (公路)相同；
假设4：每个配送中心能够提供的车辆的种类和数量都是有限的，不同 类型车辆的运输成本和碳排放均不同；由于集散基地位于郊区，因此假设 模型中集散基地提供的到配送中心的运输车辆是容量最大的同一种车辆且 可以满足配送中心的需求。
S20：针对S10建立的优化模型设计多目标的优化算法；
作为本发明一种优选的技术方案，步骤S20中的多目标优化算法包括2 个阶段，第1阶段根据已知信息制定初始优化阶段的决策计划，确定备用 的配送中心是否被选中；第2阶段根据动态信息的产生进行实时阶段的优 化。
作为本发明一种优选的技术方案，根据动态信息的产生进行实时优化 阶段采用的是ECMPOS算法模型，所述ECMPOS算法模型包括以下步骤：
Step1：初始化种群，根据种群个体的维数、搜索点以及速率等约束， 随机初始化种群个体，这些个体必须是可行的候选解，满足操作约束，根 据多目标问题的目标个数，将种群划分成多个子种群，并将每个目标的D 维搜索空间自适应划分成多个网格，为每个个体分配pbest(x)、Achive(x)以及 Nbest(x)，设置最大迭代次数以及最低贡献要求次数；
Step2：迭代更新，对于每个种群的每个粒子进行如下操作：判断粒子 对应的状态观测器值是否大于最低贡献要求次数。若是，则重新为粒子分 配pbest(x)、Achive(x)以及Nbest(x)；
Step3：更新粒子的速度和位置；
Step4：对速度、位置越界粒子进行处理；
Step5：判断粒子对外部存档是否做贡献，若没有，状态观测器累加1；
Step6：对外部存档执行精英学习策略并更新外部存档；
Step7：使用拥挤距离更新外部存档；
Step8：迭代计数器累增1，判断是否满足算法终止条件。若满足，则 执行Step；否则，转Step2；
Step9：输出帕累托最优前沿面，算法结束。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明采用的方法是基于资 源、经济和环境三个层面，运用现代管理学、经济学、系统科学、运筹学 和信息技术等多学科知识和理论，系统地研究低碳环境下共同配送模式多 级冷链物流配送网络设计多目标优化方法，即“初始优化阶段+实时优化阶 段”的两阶段求解策略，该方法包括2个阶段，第1阶段根据已知信息制 定初始优化阶段的决策计划，确定备用的配送中心是否被选中；第2阶段 根据动态信息的产生进行实时阶段的优化，该阶段采用ECMPSO多目标算法 求解模型获取配送中心从集散中心的最优订货方案以及最优车辆路径调度 方案，先将配送网络优化问题分解成一些低维的、简单的、更易于求解的 子优化问题，再对这些低维、简单的子优化问题求解，并在子问题求解中 伴随着协同合作过程，从而最终达到求解原复杂优化问题的目的，以期为 低碳冷链物流配送网络的优化配置提供现实指导意义，为评估企业物流配 送网络低碳水平提供决策依据。
附图说明
图1为本发明优化步骤流程图；
图2为本发明中ECMPSO算法流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进 行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没 有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的 范围。
实施例：
请参阅图1与图2，本发明提供基于协同多目标算法的多级低碳物流配 送网络规划方法，包括以下步骤：
S10：建立符合物流运营实际并且考虑碳排放约束的多层级物流配送网 络优化模型：
s.t.
Zij≤PiYj (3)
Xjl≤Yj (12)
Zij≥0 (13)
Ujle∈Z+ (14)
上式中M:集散基地的数量；
N：备选配送中心的数量；
K：客户需求节点的数量；
V：配送中车辆的数量；
I表示M个集散基地的下标号集合，|I|＝M；
J表示N个备选配送中也的下标号集合，|J|＝N
L表示个K个客户需求节点的下标号集合，|L|＝K；
E表示V个车辆的下标号集合，|E|＝V；
i表示第i个集散基地，i∈I；
j表示第j个配送中心，j∈J；
l表示第l个客户需求节点，l∈L
e表示第e个车辆，e∈E
Pi，是第i个集散基地可供应的货物总量，单位吨；
Cj是第j个备选配送中心的货物处理能力，单位吨；
Dl是第l个客户需求节点的需求量，单位吨；
dij表示第i个集散基地到第j个备选配送中心的距离，单位公里；
djl表示第j个备选中心到第l个客户需求节点的距离，单位公里；
Fj是第j个备选配送中心的租金，包括配送中心内部栋选、组配、再加 工及装卸等变动费用，单位元；
Ti是第i个集散基地到备选配送中心的单位运输费用，元/吨.公里；
Tje是第j个备选配送中心到客户需求节点的单位距离车辆e的运输费 用，元/吨.公里；
ue为车辆e的容量；
Qje为配送中心j可用的车辆e的最大数量
ti表示第i个集散基地向备选配送中心的运输环节单位碳排放，kgCO2eq/ 吨.公里；
tje表示第j个备选配送中也向客户需求节点的运输环节车辆e的单位碳 排化，kgCO2eq/吨.公里。
本模型的决策变量包括：
Ujle为配送中也j指派到客户需求节点l的车辆e的数量；
Zij表示第i个集散基地向第j个备选配送中心的发运量；
另外假设1：每个需求节点可由不止一个以上的配送中心来提供服务；
假设2：集散基地的位置和可供应能力己知，每个客户需求节点的需求 独立且己知；
假设3：配送中心到需求节点只考虑使用能源(汽油)相同、运输方式 (公路)相同；
假设4：每个配送中心能够提供的车辆的种类和数量都是有限的，不同 类型车辆的运输成本和碳排放均不同；由于集散基地位于郊区，因此假设 模型中集散基地提供的到配送中心的运输车辆是容量最大的同一种车辆且 可以满足配送中心的需求。
S20：针对S10建立的优化模型设计多目标的优化算法；
在上述考虑碳排放约束的多层级物流配送网络设计优化模型中，目标 函数总共有两个，其中式(1)是该物流企业三级物流配送网络运营成本最 低化的要求，由集散基地向备选配送中心的运费，备选配送中心以租金形 式体现的固定运营费用以及备选配送中也向客户需求节点的运费组成；
式(2)是作为物流配送体系需要满足的环境约束，即碳排放最低，包 括运输环节碳排放和仓库内部加工处理等环节的碳排放；
式(3)是集散基地向每个备选配送中心、供货的能力约束；
式(4)其实包含了式(3)，前者存在的目的是使约束更加紧凑，表示 每个集散基地整体的可供应能力约束；
式(5)是备选配送中心的能力约束；
式(6)是集散基地整体发运量要大于超市总体需求的约束；
式(7)是两个网络层次之间的物流平衡约束；
式(8)是备选配送中心总储存加工能力要大于客户需求节点要求的约 束；
式(9)表示为客户需求节点j分配的车辆的容量不小于该客户区域的 需求量；
式(10)表示从配送中心j发出的车辆e的总数量不超过该中心可用 的车辆e的最大数量；
式(11)保证了所有客户需求节点的需求必须刚好得到满足；
式(12)说明了配送中心只有在被选中的情况下，才能对客户需求节 点形成有效供应；
式(13)给出了集散基地向备选配送中心的发运量只能为非负的；
式(14)表示Ujle为非负整数。
进一步的步骤S20中的多目标优化算法包括2个阶段，第1阶段根据 已知信息制定初始优化阶段的决策计划，确定备用的配送中心是否被选中； 第2阶段根据动态信息的产生进行实时阶段的优化。
根据已知信息指定优化信息阶段采用二进制离散PSO算法实现选址决 策，确定备用的配送中心是否被选中，本模型主要通过概率确定潜在配送 中心j是否建立，顾客k是否选择配送中心j配送，具体公式为：
p(xid(t)＝1)＝f(xid(t-1),vid(t-1),pid,pgd)
其中p(xid(t)＝1)是个体取1的概率，xid(t)是个体i在t时刻的状态，xid(t-1) 是个体i的前一个时刻的状态，t是当前迭代次数，ρid是当前粒子获得的局 部最优，pgd当前种群中全局最优，分别都在{0,1}中取值，ρid分别是服从[0，1]均匀分布的随机数。
根据动态信息的产生进行实时优化阶段采用的是ECMPOS算法模型，所 述ECMPOS算法模型包括以下步骤：
Step1：初始化种群，根据种群个体的维数、搜索点以及速率等约束， 随机初始化种群个体，这些个体必须是可行的候选解，满足操作约束，根 据多目标问题的目标个数，将种群划分成多个子种群，并将每个目标的D 维搜索空间自适应划分成多个网格，为每个个体分配pbest(x)、Achive(x)以及 Nbest(x)，设置最大迭代次数以及最低贡献要求次数；
Step2：迭代更新，对于每个种群的每个粒子进行如下操作：判断粒子 对应的状态观测器值是否大于最低贡献要求次数。若是，则重新为粒子分 配pbest(x)、Achive(x)以及Nbest(x)；
Step3：更新粒子的速度和位置；
Step4：对速度、位置越界粒子进行处理；
Step5：判断粒子对外部存档是否做贡献，若没有，状态观测器累加1；
Step6：对外部存档执行精英学习策略并更新外部存档；
Step7：使用拥挤距离更新外部存档；
Step8：迭代计数器累增1，判断是否满足算法终止条件。若满足，则 执行Step；否则，转Step2；
Step9：输出帕累托最优前沿面，算法结束。
该模型并没有像其他多目标算法使用一个种群处理多目标中的所有问 题，而是基于多目标技术，根据多目标优化问题个数将种群划分成多个子 种群，相互协同合作寻找到分布尽可能好的逼近性、宽广性和均匀性帕累 托最优解集合。
基于上述，本发明具有的优点在于：本发明采用的方法是基于资源、 经济和环境三个层面，运用现代管理学、经济学、系统科学、运筹学和信 息技术等多学科知识和理论，系统地研究低碳环境下共同配送模式多级冷 链物流配送网络设计多目标优化方法，即“初始优化阶段+实时优化阶段” 的两阶段求解策略，该方法包括2个阶段，第1阶段根据已知信息制定初 始优化阶段的决策计划，确定备用的配送中心是否被选中；第2阶段根据 动态信息的产生进行实时阶段的优化，该阶段采用ECMPSO多目标算法求解 模型获取配送中心从集散中心的最优订货方案以及最优车辆路径调度方 案，先将配送网络优化问题分解成一些低维的、简单的、更易于求解的子 优化问题，再对这些低维、简单的子优化问题求解，并在子问题求解中伴 随着协同合作过程，从而最终达到求解原复杂优化问题的目的，以期为低 碳冷链物流配送网络的优化配置提供现实指导意义，为评估企业物流配送 网络低碳水平提供决策依据。
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 (3)

1.基于协同多目标算法的多级低碳物流配送网络规划方法，其特征在于包括以下步骤：
S10：建立符合物流运营实际并且考虑碳排放约束的多层级物流配送网络优化模型：
s.t.
Zij≤PiYj (3)
Xjl≤Yj (12)
Zij≥0 (13)
Ujle∈Z+ (14)
上式中M:集散基地的数量；
N：备选配送中心的数量；
K：客户需求节点的数量；
V：配送中车辆的数量；
I表示M个集散基地的下标号集合，|I|＝M；
J表示N个备选配送中也的下标号集合，|J|＝N
L表示个K个客户需求节点的下标号集合，|L|＝K；
E表示V个车辆的下标号集合，|E|＝V；
i表示第i个集散基地，i∈I；
j表示第j个配送中心，j∈J；
l表示第l个客户需求节点，l∈L；
e表示第e个车辆，e∈E；
Pi是第i个集散基地可供应的货物总量，单位吨；
Cj是第j个备选配送中心的货物处理能力，单位吨；
Dl是第l个客户需求节点的需求量，单位吨；
dij表示第i个集散基地到第j个备选配送中心的距离，单位公里；
djl表示第j个备选中心到第l个客户需求节点的距离，单位公里；
Fj是第j个备选配送中心的租金，包括配送中心内部栋选、组配、再加工及装卸等变动费用，单位元；
Ti是第i个集散基地到备选配送中心的单位运输费用，元/吨.公里；
Tje是第j个备选配送中心到客户需求节点的单位距离车辆e的运输费用，元/吨.公里；
ue为车辆e的容量；
Qje为配送中心j可用的车辆e的最大数量；
ti表示第i个集散基地向备选配送中心的运输环节单位碳排放，kgCO2eq/吨.公里；
tje表示第j个备选配送中也向客户需求节点的运输环节车辆e的单位碳排化，kgCO2eq/吨.公里。
本模型的决策变量包括：
Ujle为配送中也j指派到客户需求节点l的车辆e的数量；
Zij表示第i个集散基地向第j个备选配送中心的发运量；
另外假设1：每个需求节点可由不止一个以上的配送中心来提供服务；
假设2：集散基地的位置和可供应能力己知，每个客户需求节点的需求独立且己知；
假设3：配送中心到需求节点只考虑使用能源(汽油)相同、运输方式(公路)相同；
假设4：每个配送中心能够提供的车辆的种类和数量都是有限的，不同类型车辆的运输成本和碳排放均不同；由于集散基地位于郊区，因此假设模型中集散基地提供的到配送中心的运输车辆是容量最大的同一种车辆且可以满足配送中心的需求。
S20：针对S10建立的优化模型设计多目标优化算法。
2.根据权利要求1所述的基于协同多目标算法的多级低碳物流配送网络规划方法，其特征在于：步骤S20中的多目标优化算法包括2个阶段，第1阶段根据已知信息制定初始优化阶段的决策计划，确定备用的配送中心是否被选中；第2阶段根据动态信息的产生进行实时阶段的优化。
3.根据权利要求2所述的基于协同多目标算法的多级低碳物流配送网络规划方法，其特征在于：根据动态信息的产生进行实时优化阶段采用的是ECMPOS算法模型，所述ECMPOS算法模型包括以下步骤：
Step1：初始化种群，根据种群个体的维数、搜索点以及速率等约束，随机初始化种群个体，这些个体必须是可行的候选解，满足操作约束，根据多目标问题的目标个数，将种群划分成多个子种群，并将每个目标的D维搜索空间自适应划分成多个网格，为每个个体分配pbest(x)、Achive(x)以及Nbest(x)，设置最大迭代次数以及最低贡献要求次数；
Step2：迭代更新，对于每个种群的每个粒子进行如下操作：判断粒子对应的状态观测器值是否大于最低贡献要求次数。若是，则重新为粒子分配pbest(x)、Achive(x)以及Nbest(x)；
Step3：更新粒子的速度和位置；
Step4：对速度、位置越界粒子进行处理；
Step5：判断粒子对外部存档是否做贡献，若没有，状态观测器累加1；
Step6：对外部存档执行精英学习策略并更新外部存档；
Step7：使用拥挤距离更新外部存档；
Step8：迭代计数器累增1，判断是否满足算法终止条件。若满足，则执行Step；否则，转Step2；
Step9：输出帕累托最优前沿面，算法结束。
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