隨機(jī)動(dòng)態(tài)多車(chē)輛裝卸混合問(wèn)題求解策略研究.pdf

1、近年來(lái)，我國(guó)物流業(yè)高速增長(zhǎng)，總體規(guī)模穩(wěn)步提升，已經(jīng)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。但是目前我國(guó)物流管理仍然比較落后，物流業(yè)普遍面臨著專(zhuān)業(yè)化程度低、高耗低效等問(wèn)題，造成我國(guó)物流成本較高。因此，如何有效降低物流成本中占50％左右的運(yùn)輸成本，對(duì)于降低物流成本、提高物流水平有著舉足輕重的作用。
　　 本文以隨機(jī)動(dòng)態(tài)環(huán)境下運(yùn)輸過(guò)程中的裝卸混合問(wèn)題為研究對(duì)象，根據(jù)隨機(jī)動(dòng)態(tài)裝卸混合問(wèn)題的實(shí)際應(yīng)用分別將車(chē)輛數(shù)由單車(chē)輛推廣至

2、多車(chē)輛、目標(biāo)函數(shù)由單目標(biāo)推廣至多目標(biāo)、“需求服從均勻分布”的假設(shè)條件放寬為“需求服從一般分布”進(jìn)行討論，針對(duì)各情形提出了相應(yīng)的求解策略，對(duì)各求解策略進(jìn)行了漸近性分析，并對(duì)其求解效果進(jìn)行了仿真。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 首先，針對(duì)單目標(biāo)隨機(jī)動(dòng)態(tài)多車(chē)輛裝卸混合問(wèn)題，分別推導(dǎo)出需求稀少及需求密集兩種情況下目標(biāo)函數(shù)的下界；提出了適合需求稀少情況的兩種求解策略——隨機(jī)隊(duì)列中位策略和多車(chē)場(chǎng)隨機(jī)隊(duì)列中位策略，提出了適合需求密集情況的一種

3、求解策略——堆棧策略，對(duì)各求解策略進(jìn)行了漸近性分析，對(duì)其求解效果進(jìn)行了仿真；針對(duì)需求情況變化影響求解效果的問(wèn)題，提出了一種同時(shí)適合于需求稀少和需求密集兩種情況的求解策略——分區(qū)求解策略，對(duì)該策略進(jìn)行了漸近性分析，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了該策略的有效性。
　　 然后，以最小化帶權(quán)重的顧客期望等待時(shí)間和車(chē)輛期望等待時(shí)間之和為目標(biāo)函數(shù)，建立了多目標(biāo)隨機(jī)動(dòng)態(tài)多車(chē)輛裝卸混合問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，提出了求解該問(wèn)題的兩種求解策略——最近鄰策略和堆棧策略，推

4、導(dǎo)出了兩種策略總期望等待時(shí)間的上界，并對(duì)兩種策略在需求稀少、需求中等及需求密集構(gòu)成的整個(gè)服務(wù)強(qiáng)度有效區(qū)間的表現(xiàn)，以及目標(biāo)函數(shù)與參數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行了仿真分析。
　　 最后，針對(duì)需求服從一般分布的隨機(jī)動(dòng)態(tài)多車(chē)輛裝卸混合問(wèn)題，提出了一種求解該問(wèn)題的分區(qū)求解策略，在推導(dǎo)出需求稀少和需求密集兩種情況下目標(biāo)函數(shù)下界的基礎(chǔ)上，分析了兩種情況下分區(qū)求解策略的漸近性，并將分區(qū)求解策略與隨機(jī)隊(duì)列中位策略和多車(chē)場(chǎng)隨機(jī)隊(duì)列中位策略進(jìn)行了比較，以驗(yàn)證分區(qū)