物流配送系統(tǒng)干擾管理模型研究①

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1、第14卷第1期管理科學學報Vol．14No．12011年1月JOURNALOFMANAGEMENTSCIENCESINCHINAJan．2011①物流配送系統(tǒng)干擾管理模型研究胡祥培，孫麗君，王雅楠(大連理工大學系統(tǒng)工程研究所，大連116023)摘要:針對干擾事件導致物流配送計劃難以順利實施這一難題，運用干擾管理方法，從客戶不滿意度、配送成本以及路徑偏離程度三個方面度量物流配送系統(tǒng)中的擾動，建立字典序的多目標干擾管理模型，采用能夠融合多種鄰域函數(shù)的禁忌搜索算法實現(xiàn)模型的求解，以需求量變動的干擾事件為例，設(shè)計算例以驗證模型的有效性．試驗結(jié)果表明:該模型比已有

2、的全局重調(diào)度模型更科學———能夠均衡各方的利益，得到的干擾應對方案對系統(tǒng)的擾動更小．實際應用中，模型各目標的重要順序可根據(jù)情況靈活更替，客戶不滿意度的度量方法也可靈活選擇，實用性更高．關(guān)鍵詞:物流配送;干擾管理;多目標規(guī)劃模型;需求量變動中圖分類號:N945;TP18文獻標志碼:A文章編號:1007－9807(2011)01－0050－110引言慮節(jié)省費用，但往往不是費用最省的方案．干擾管理的概念自提出以來，其應用研究涉及到了航［2］［3］［4］物流配送過程經(jīng)常受到某些不確定事件的干空、供應鏈、項目管理等多個領(lǐng)域．因為物擾，如客戶需求量變動，客戶時間窗變

3、動，車輛故流配送系統(tǒng)的復雜性，在該領(lǐng)域的研究起步較晚．障等，這些干擾事件經(jīng)常導致已有的配送計劃不目前該領(lǐng)域大部分的研究仍以全局重調(diào)度的方法可行．如何有效地處理干擾事件，使干擾事件對整實現(xiàn)路徑的重排，調(diào)整后的結(jié)果將先前的計劃完個物流配送系統(tǒng)產(chǎn)生的擾動最小，已成為物流配全打亂，往往會給配送系統(tǒng)中的各個實體帶來更送管理中的難點問題．干擾管理(disruptionman-大的負面影響．因此，如何充分借鑒干擾管理的思agement)正是一種致力于實時處理這類問題的方想，降低路線重排的負面影響，變得十分關(guān)鍵．另法論，是近年來國際上管理科學、運籌學和系統(tǒng)工外，由于物流

4、配送系統(tǒng)是由多方參與的，如何建立程等領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿性研究方向，具有重要一個能夠在路線重排過程中權(quán)衡各方利益的模型的科學意義和廣闊的應用前景．比較困難．根據(jù)Yu和Qi［1］對干擾管理的定義可知，干本文采用干擾管理思想，考慮物流配送系統(tǒng)擾管理需要針對各種實際問題和干擾事件的性中顧客、物流配送運營商和車輛司機這三個行為質(zhì)，建立相應的優(yōu)化模型和有效的求解算法，快主體，從三方的利益角度對系統(tǒng)擾動進行度量，以速、及時地給出處理干擾事件的最優(yōu)調(diào)整計劃．該最小化客戶不滿意度、配送成本和路徑偏離程度調(diào)整計劃不是針對干擾事件發(fā)生后的狀態(tài)完全徹為目標構(gòu)建物流配送系統(tǒng)的干擾

5、管理模型，并提底地重新進行建模和優(yōu)化，而是以此狀態(tài)為基礎(chǔ)供多種度量客戶不滿意度的函數(shù)，可以根據(jù)不同快速生成對系統(tǒng)擾動最小的調(diào)整方案，雖然也考的實際應用條件靈活選用，實用性更高．①收稿日期:2009－07－27;修訂日期:2010－09－26．基金項目:國家杰出青年基金資助項目(70725004);國家自然科學基金資助項目(70890080;70890083;70671014)．作者簡介:胡祥培(1962—)，男，博士，教授，博士生導師．Email:drhxp@dlut．edu．cn第1期胡祥培等:物流配送系統(tǒng)干擾管理模型研究—51—數(shù)學模型進行了初步的探

6、索，但仍存在以下不足:1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析①尚未提出系統(tǒng)化的擾動度量方法:已有大部分研究采用全局重規(guī)劃的方法，雖然從數(shù)學上能得由于干擾管理是一個相對較新的領(lǐng)域，研究出相應的最優(yōu)解，但是這個最優(yōu)解有時并不是解物流配送車輛調(diào)度與路徑規(guī)劃的干擾管理文獻較決實際問題的可行解，它往往給參與配送過程的少，相關(guān)的是動態(tài)車輛路徑問題(dynamicvehicle某些實體帶來更大的擾動．②目標的設(shè)置不夠合routingproblem，DVRP)和車輛重調(diào)度問題的研理:多數(shù)研究采用賦權(quán)重的方法區(qū)分目標的重要究(vehiclereschedulingproblem)．對于配

7、送過程度，權(quán)重值的確定難以客觀化，使得模型與實際情中有新需求出現(xiàn)的DVRP的研究，代表性的成果況相差較大．［5］有:Ichoua等針對配送過程中的新增訂單問題針對已有研究的不足，本文考慮物流配送系設(shè)計禁忌搜索算法，為車輛尋找下一個任務點;統(tǒng)的顧客、物流配送運營商、車輛司機等多個行為［6］Yang等針對配送過程中不斷到達的客戶需求主體，從多方的利益角度對系統(tǒng)擾動進行度量，模建立離線模型，并用仿真方法比較了多種處理策型的建立和求解過程以字典序的多目標規(guī)劃理論略;也有些研究將客戶的需求量或客戶的到達看為指導．字典序的方法(lexicographicGP)與權(quán)重

8、［7－8］作隨機變量，用隨機理論優(yōu)化配送方案．對于法(weightedGP)相比