基于整数规划的轿车物流配载优化的研究

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我国汽车工业的快速发展不仅为整车物流业带来前所未有的发展机遇,也对整车物流企业运输网络的能力、成本、质量、服务等提出了更高的要求。由于整车物流配载涉及知识面广,技术要求高,实施难度大,在我国刚处于起步阶段,大部分整车物流企业的配载过程仍主要依靠手工操作,配载方案的决策基本依赖于装卸工人的经验,普遍存在着以下问题:①缺少科学方法指导,有一定的盲目性;②工作强度大,效率低,适应性差;③对操作人员有较高要求,容易出现质损;④运输工具运力浪费,经济性不高。其主要原因是对轿车运输车(以下简称轿运车)的动态配载过程和静态配载方案的优化方法没有进行系统的研究,缺乏有力的软件工具的支持。本文结合安吉天地汽车物流有限公司整车物流调度系统的配载流程进行分析,通过整数规划计算出每辆轿运车针对不同商品车的最大运能配载方案,在SQL-Server数据库平台下,对这些最大运能配载方案按一定规则保存并进行数据库的管理,最后利用事例推理(CBR)在Visual Basic开发环境下提供面向客户混装订单的轿运车配载方案优化的解决方案,并进行了实例验证。本文主要工作包括如下内容:(1)实现了面向轿运车的最大运能配载优化。首先通过对轿运车和商品车参数化的产品家族简化模型的建模技术,对其特征结构进行模块化的知识表达,提取具有共性的几何特征和空间结构,同时只保留模型繁衍所必需的几何尺寸参数,通过这些主模型的演变,能够生成一系列具有本族特征与功能的模型家族,从而满足系统对大量轿运车和商品车模型的需求;然后应用整数规划的方法,通过算法的改进,给出轿运车最大运能配载优化的解决方案;提出了规划对象的参数化归类原则,通过改变规划对象的多少来调节算法的计算速度和计算精度以满足客户在不同工作情况下的要求;(2)实现了面向混装订单的配载优化。对最大运能配载方案数据库的管理;对订单配载优化事例库的特征提取、分层存储表示和储存来有效管理大量订单配载优化和轿运车最大运能事例;利用有效的事例搜索技术快速可靠的搜索出与订单相匹配的事例,按一定的规则对这些事例进行重新组合优化,从而给出订单优化的解决方案。本课题将整数规划算法和事例推理应用于轿运车的配载优化过程,进行了计算机支持的整车物流系统自动配载优化的尝试。本课题研究成果无论对整车物流企业挖掘自身运能、控制物流成本、提升服务质量与增强市场竞争力,还是进一步构筑统一性集成化可扩展的整车物流信息交换平台,都具有重要工程应用价值。
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