本發(fā)明涉及一種物流調度方法及系統(tǒng)，特別是基于調度公平性的鋼鐵出廠物流兩階段調度方法及系統(tǒng)。

背景技術：

在傳統(tǒng)的鋼鐵出廠物流調度模式下，調度人員給到達的車輛臨時進行車輛配載。這樣的調度方法缺點明顯，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

第一，車輛配載是一項復雜的工作，在鋼鐵出廠物流的車輛配載中，需要重點考慮貨物所在庫區(qū)庫位是否集中、貨物所在層數(shù)、貨物裝卸點是否相同等諸多因素。傳統(tǒng)的調度模式下，調度人員需花費較長時間才能掌握綜合考慮上述因素的配載工作。此外，由于調度人員對以上因素的認識不同，所配載的結果也會有所不同。因此，傳統(tǒng)的鋼鐵出廠物流調度模式依賴調度人員的工作經驗，臨時配載效率低下，調度人員缺乏綜合考慮全部因素的全局觀。

第二，傳統(tǒng)的調度模式容易導致管理腐敗。在鋼鐵出廠物流中，待運業(yè)務不可避免的被分為“好活”和“差活”兩類。所謂“好活”就是指駕駛員在單位運輸時間獲得的利潤相對較高，反之則為“差活”。調度人員對待運貨物具有較高的調度支配權，也就是說他們有機會選擇性地對某些駕駛員配載“好活”或“差活”，這樣容易產生管理腐敗。不公平的配載調度極大地挫傷駕駛員工作的積極性，導致駕駛員人員流動大，不利于企業(yè)的穩(wěn)健運營。

第三，調度公平性遭到質疑。一般情況下，駕駛員拿到提單后會相互比較任務的好壞，被分派到“差活”的駕駛員就會立即找調度人員理論，即便此時此刻的運輸任務分派是相當公平的，也會頗受質疑。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題是提供基于調度公平性的鋼鐵出廠物流兩階段調度方法及系統(tǒng)。

為解決上述技術問題，本發(fā)明所采用的技術方案是：

基于調度公平性的鋼鐵出廠物流兩階段調度方法，其特征在于：包含配載計劃和任務分派兩個階段，所述配載計劃是指在車輛到達前按既定的配載原則預先制定配載方案，形成若干個單車運輸任務；任務分派則指在駕駛員排隊待單時，按照一定的規(guī)則從若干個運輸任務中分派一個恰當?shù)倪\輸任務給當前排隊的駕駛員。

進一步地，所述既定的配載原則包含車次最小化、運輸任務間的裝載重量均衡、余卷最少、出庫周期相近、上下層相近、庫區(qū)相近、庫位相近和提單完整性。

進一步地，所述既定的配載原則需符合的約束包含任意的鋼卷均不能被重復分配到運輸任務中、車輛的最大載重限制、最小載重限制和最大裝載鋼卷數(shù)量限制。

進一步地，所述配載計劃實施步驟為：

步驟一：服務器處理模塊更新運輸資源池，如果有新的待運貨物(又稱鋼卷)進入則傳遞至服務器存儲模塊，將其信息置入運輸資源池，若運輸任務池內有相同裝卸點組合的庫位或噸位不滿意的運輸任務，則將其打散成一個個鋼卷，置入運輸資源池，重復執(zhí)行步驟一；若沒有新鋼卷進入運輸資源池，繼續(xù)執(zhí)行步驟二；

步驟二：服務器處理模塊讀取卸點噸位參數(shù)和所有運輸任務的原組合噸位參數(shù)；若運輸任務噸位參數(shù)相對于卸點噸位參數(shù)的波動幅度不大于10％則形成裝卸點組合，否則將該運輸任務打散成一個個鋼卷；

步驟三：服務器處理模塊將卸點噸位參數(shù)傳遞給配載計劃數(shù)學模型模塊，調用基于均衡性的配載計劃數(shù)學模型模塊，建立數(shù)學模型并計算將結果輸出給服務器處理模塊，服務器處理模塊接收配載計劃數(shù)學模型模塊的輸出結果，并傳遞給服務器存儲模塊，服務器存儲模塊接收服務器處理模塊的輸出值并存儲，繼續(xù)執(zhí)行步驟一。

進一步地，所述配載計劃數(shù)學模型模塊為，

模型假設：

1)假設鋼鐵出廠物流的運輸對象均為鋼卷；

2)假設鋼卷堆放層數(shù)不超過2層；

3)假設車輛型號規(guī)格全部相同，任何車輛的最大裝載噸位、車板長度都相同；

4)單個運輸任務以不超過固定的鋼卷個數(shù)來滿足車輛裝載空間長度約束；

目標函數(shù)：

1)車次最小化

2)運輸任務間的裝載重量均衡

其中：

3)余卷最少

4)出庫周期相近

其中：RT_ij＝(x_ij·T_j-y_iAT_i)²，

5)上下層相近

其中：RU_ij＝(x_ij·U_j-y_iAU_i)²，

6)庫區(qū)相近

其中：RS_ij＝(x_ij·S_j-y_i·AS_i)²，

7)庫位相近

其中：RL_ij＝(x_ij·L_j-y_i·AL_i)²，

8)提單完整性

其中：

約束條件：

i∈{1,2,…m}，j∈{1,2,…n}，k∈{1,2,…o} (14)。

進一步地，所述任務分派階段，由配載計劃生成的一系列的運輸任務組成運輸任務池；當駕駛員排隊領取運輸任務時，通過基于最佳公平性匹配的任務分派模型從運輸任務池中挑選合適的運輸任務分派給當前領取運輸任務的駕駛員，使得任務分派后駕駛員的個人單位運輸時間利潤值和整體的單位運輸時間利潤值的差距最小化。

進一步地，所述基于最佳公平性匹配的任務分派模型包含：

模型假設：

1)駕駛員在排隊領取運輸任務時，至少有一個可分派的運輸任務；

2)已知可分派的運輸任務的價格及其他屬性；

3)運輸任務所需要花費的時間等于該類型任務的運輸時間均值(經驗值)；

目標函數(shù)：

約束條件：

一種基于調度公平性的鋼鐵出廠物流兩階段調度系統(tǒng)，其特征在于：包含服務器存儲模塊、服務器處理模塊、配載計劃數(shù)學模型模塊、任務分派數(shù)學模型模塊、排隊機和打印機；配載計劃數(shù)學模型模塊通過服務器處理模塊與服務器存儲模塊之間的數(shù)據交換功能調取服務器存儲模塊中的待運業(yè)務數(shù)據并建立配載計劃數(shù)學模型，并對數(shù)學模型進行計算，計算結果以文字形式輸出給服務器處理模塊；服務器處理模塊接收配載計劃數(shù)學模型模塊的輸出值并傳輸給服務器存儲模塊形成運輸任務池；排隊機讀取身份證信息，發(fā)送給服務器處理模塊；服務器處理模塊接收身份信息觸發(fā)任務分派數(shù)學模型模塊通過服務器處理模塊與服務器存儲模塊之間的數(shù)據交換功能調取運輸任務池數(shù)據和當日歷史作業(yè)數(shù)據，建立任務分派數(shù)學模型，并對數(shù)學模型進行計算，計算結果以文字形式輸出至服務器處理模塊；服務器處理模塊接收任務分派數(shù)學模型模塊的輸出值，并傳輸給排隊機和服務器存儲模塊；服務器存儲模塊接收任務分派結果后存儲在相應的駕駛員歷史作業(yè)記錄下；排隊機接收服務器處理模塊的輸出值并傳輸給打印機；打印機接收排隊機的輸出值執(zhí)行打印功能。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，具有以下優(yōu)點和效果：通過兩階段調度法，即“預先配載+任務分派”模式，使鋼鐵出廠物流的調度過程趨于公平。兩階段調度法中的預先配載即配載計劃，為后續(xù)的任務及時分派創(chuàng)造便捷，駕駛員排隊待單的時間大幅減少，調度效率顯著提升。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的配載計劃流程圖。

圖2是本發(fā)明的任務分派流程圖。

圖3是本發(fā)明的系統(tǒng)結構圖。

具體實施方式

下面通過附圖并結合實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明，以下實施例是對本發(fā)明的解釋而本發(fā)明并不局限于以下實施例。

本發(fā)明的基于調度公平性的鋼鐵出廠物流兩階段調度方法及系統(tǒng)包含兩個步驟：

“配載計劃”和“任務分派”共同構成了兩階段調度法。所謂配載計劃是指在車輛到達前按既定的配載原則預先制定配載方案，形成若干個單車運輸任務；而任務分派則指在駕駛員排隊待單時，按照一定的規(guī)則從若干個運輸任務中分派一個合適的運輸任務給當前排隊的駕駛員。兩階段調度法借鑒了“過程公平”的理念，將調度工作分成了兩個階段，特別是任務分派階段，按照一定的規(guī)則對運輸任務進行分派，而非依靠調度人員的主觀判斷來實現(xiàn)運輸任務調度，較大程度上避免了人為因素造成的潛在的管理腐敗。兩階段調度法同時也借鑒了“結果公平”的思想，在配載計劃階段，對于同類運輸任務(相同卸點)盡可能地做到運量上的均衡，盡可能地縮小運輸任務之間的差異，在任務分派階段對駕駛員的業(yè)務分派引入單位運輸時間利潤值。

(1)第一階段：配載計劃

將所有等待運輸?shù)呢浳锇醇榷ǖ呐漭d原則預先分配成單車運輸任務，這個過程即為配載計劃。配載計劃遵循傳統(tǒng)調度流程的配載原則：1)盡可能將相同裝卸點的鋼卷放在一個運輸任務中；2)盡可能相近庫區(qū)、相近行車(庫位)下、相近垛位的鋼卷放在一個運輸任務中；3)盡可能將多層鋼卷中的上層鋼卷放在一個運輸任務中；4)盡可能滿足車輛噸位滿載要求；5)運輸任務總量不能超出車輛最大裝載量；6)運輸任務不能超出車輛最大裝載空間。

由于人工預配載效率低下，組合運輸任務時無法兼顧多種因素，運輸任務之間存在差異，難以及時滿足需求等原因，遂通過建立數(shù)學模型以期實現(xiàn)自動化配載，減少人工干預，使運輸任務組合過程有效、高效、公平地實施。

本發(fā)明建立的配載計劃模型是基于均衡性的配載計劃模型。均衡性是指每個運輸任務的運量盡可能保持相近，減少運輸任務之間的差異，促進調度結果趨向公平。

基于均衡性的配載計劃模型建模步驟：

模型假設

1)假設鋼鐵出廠物流的運輸對象均為鋼卷；

2)假設鋼卷堆放層數(shù)不超過2層；

3)假設車輛型號規(guī)格全部相同，任何車輛的最大裝載噸位、車板長度都相同；

4)單個運輸任務以不超過固定的鋼卷個數(shù)來滿足車輛裝載空間長度約束。

符號說明

n：鋼卷的個數(shù)；

C：車輛的最大裝載重量；

C_e：經濟噸位；

N：車輛最大裝載卷數(shù)；

w_j：鋼卷j的重量；

x_ij：鋼卷j是否在運輸任務i中；

y_i：為中間變量，判斷運輸任務i里面是否有鋼卷。當某個運輸任務中沒有分配到鋼卷時，y_i的值為0，表示該運輸任務并不存在；

k：第k個提單；

o：提單總數(shù)；

N_i：第i個運輸任務的卷數(shù)；

U_j：第j個鋼卷所在的層數(shù)；

S_j：第j個鋼卷所在的裝點庫區(qū)；

L_j：第j個鋼卷所在的庫位；

B_j：第j個鋼卷所在的提單；

T_j：第j個鋼卷的庫齡；

S_k：第k個提單的鋼卷數(shù)；

W_i：第i個運輸任務的鋼卷總重量；

所有運輸任務的平均裝載重量；

m：運輸任務的個數(shù)，允許空的運輸任務存在，即運輸任務下面沒有鋼卷。

其中，符號“[]”表示向上取整，如[5.1]等于6。

目標函數(shù)

1)車次最小化

2)運輸任務間的裝載重量均衡

其中：

3)余卷最少

4)出庫周期相近

其中：RT_ij＝(x_ij·T_j-y_iAT_i)²，

5)上下層相近

其中：RU_ij＝(x_ij·U_j-y_iAU_i)²，

6)庫區(qū)相近

其中：RS_ij＝(x_ij·S_j-y_i·AS_i)²，

7)庫位相近

其中：RL_ij＝(x_ij·L_j-y_i·AL_i)²，

8)提單完整性

其中：

約束條件

i∈{1,2,…m}，j∈{1,2,…n}，k∈{1,2,…o} (14)

這里存在多個目標，式(1)是目標一，表示使運輸任務數(shù)量最小化，即使用最少的車輛(或車次)完成出廠物流；式(2)是目標二，表示使經過配載計劃后所生成的運輸任務之間噸位相近；式(3)是目標三，表示盡可能的使所有鋼卷均被分配到運輸任務中，未組合成運輸任務的鋼卷數(shù)目最小化；式(4)是目標四，表示運輸任務中鋼卷的出庫周期盡可能相近，即庫齡相近；式(5)是目標五，表示對于疊放的鋼卷，盡可能的將同一層的鋼卷放在一個運輸任務中以減少無效吊裝；式(6)是目標六，表示盡可能將運輸任務中的鋼卷分布在同一庫區(qū)，減少裝車前的排隊等待時間；式(7)是目標七，表示盡可能的將相同庫區(qū)鋼卷的庫位相近，方便行車工人吊裝；式(8)是目標八，表示盡可能防止提單被拆散。式(9)-(14)是約束條件，式(9)表示任意的鋼卷均不能被重復分配到運輸任務中；式(10)(11)(12)分別代表車輛的最大載重限制、最小載重限制和最大裝載鋼卷數(shù)量限制；式(13)表示鋼卷與運輸任務之間的關系；式(14)是各變量的取值范圍。

配載計劃實施過程如圖1所示，具體實施步驟如下：

步驟一：服務器處理模塊更新運輸資源池，如果有新的待運貨物(又稱鋼卷)進入則輸入至服務器存儲模塊，將其信息置入運輸資源池，若運輸任務池內有相同裝卸點組合的庫位或噸位不滿意的運輸任務，則將其打散成一個個鋼卷，置入運輸資源池，繼續(xù)執(zhí)行步驟一；若沒有新鋼卷進入運輸資源池，繼續(xù)執(zhí)行步驟二；

步驟二：服務器處理模塊讀取卸點噸位參數(shù)和所有運輸任務的原組合噸位參數(shù)；若運輸任務噸位參數(shù)相對于卸點噸位參數(shù)的波動幅度不大于10％則形成裝卸點組合，否則將該運輸任務打散成一個個鋼卷；

步驟三：服務器處理模塊將卸點噸位參數(shù)傳遞給配載計劃數(shù)學模型模塊，調用基于均衡性的配載計劃數(shù)學模型模塊，建立數(shù)學模型并計算將結果輸出給服務器處理模塊，服務器處理模塊接收配載計劃數(shù)學模型模塊的輸出結果，并傳遞給服務器存儲模塊，服務器存儲模塊接收服務器處理模塊的輸出值并存儲，繼續(xù)執(zhí)行步驟一。

(2)第二階段：任務分派

兩階段調度法的任務分派是指基于最佳公平性匹配的任務分派方法。所謂最佳公平性匹配是指按照一定的分派準則對運輸任務進行動態(tài)實時地分派，使一段時間內每一位駕駛員的個人單位運輸時間利潤值與整體單位運輸時間利潤值接近(運輸時間是指完成運輸任務花費的總時間)，盡可能的減少運輸任務之間的“好壞”差別，提高駕駛員對調度公平性的信心。任務分派借助排隊機實現(xiàn)運輸任務自助下發(fā)，不需要調度人員參與。

由配載計劃生成的一系列的運輸任務組成運輸任務池。當駕駛員排隊領取運輸任務時，如何在運輸任務池中挑選合適的運輸任務分派給當前領取運輸任務的駕駛員，使得任務分派后駕駛員的個人單位運輸時間利潤值和整體單位運輸時間利潤值的差距最小化，是任務分派過程中亟待解決的公平性問題。

本發(fā)明提出一種基于最佳公平性匹配的任務分派模型以解決上述問題。

基于最佳公平性匹配的任務分派模型建模步驟：

模型假設

1)駕駛員在排隊領取運輸任務時，至少有一個可分派的運輸任務；

2)已知可分派的運輸任務的價格及其他屬性；

3)運輸任務所需要花費的時間等于該類型任務的運輸時間均值(經驗值)。

符號說明

d：當前排隊領取任務的駕駛員；

m：當前可分派任務的總數(shù)；

I：可分派的運輸任務，其中I＝{1,2,…m}；

i：第i個可分派的運輸任務；

e(i)：運輸任務i的運輸費用；

c(i)：運輸任務i的成本；

t(i)：運輸任務i所需要花費的時間；

v(i)：運輸任務i的利潤，其中v(i)＝e(i)-c(i)；

bv(d)：在任務分派之前，駕駛員d所有已完成運輸任務的利潤之和；

bt(d)：在任務分派之前，駕駛員d所有已完成運輸任務花費的時間之和；

btv：在任務分派之前，所有駕駛員已完成運輸任務的利潤之和；

btt：在任務分派之前，所有駕駛員已完成運輸任務花費的時間之和；

f_di：若為駕駛員d分派任務i，分派后駕駛員d的單位運輸時間利潤值；

tf_i：若為駕駛員d分派任務i，分派后所有駕駛員的整體單位運輸時間利潤值。

x_di：決策變量

目標函數(shù)

目標函數(shù)表示運輸任務分派以后駕駛員的個人單位運輸時間利潤值和整體單位運輸時間利潤值的差距最小化。

約束條件

式(16)表示任務i分派給駕駛員d以后，駕駛員d的單位運輸時間利潤值的變化；式(17)表示任務i分派給駕駛員d以后，整體單位運輸時間利潤值的變化；式(18)表示變量x_di的取值范圍；式(19)表示運輸任務池中所有任務有且僅有一項運輸任務分派給了駕駛員d；式(20)表示分配的運輸任務全部屬于當前運輸任務池內的運輸任務。

基于最佳公平性匹配的任務分派實施步驟見圖2。

基于調度公平性的鋼鐵出廠物流兩階段調度系統(tǒng)由服務器存儲模塊、服務器處理模塊、配載計劃數(shù)學模型模塊、任務分派數(shù)學模型模塊、排隊機和打印機構成，見圖3。

配載計劃數(shù)學模型模塊通過服務器處理模塊與服務器存儲模塊之間的數(shù)據交換功能調取服務器存儲模塊中的待運業(yè)務數(shù)據并建立配載計劃數(shù)學模型，并對數(shù)學模型進行計算，計算結果以文字形式輸出給服務器處理模塊；服務器處理模塊接收配載計劃數(shù)學模型模塊的輸出值并傳輸給服務器存儲模塊形成運輸任務池；排隊機讀取身份證信息，發(fā)送給服務器處理模塊；服務器處理模塊接收身份信息觸發(fā)任務分派數(shù)學模型模塊通過服務器處理模塊與服務器存儲模塊之間的數(shù)據交換功能調取運輸任務池數(shù)據和當日歷史作業(yè)數(shù)據，建立任務分派數(shù)學模型，并對數(shù)學模型進行計算，計算結果以文字形式輸出至服務器處理模塊；服務器處理模塊接收任務分派數(shù)學模型模塊的輸出值，并傳輸給排隊機和服務器存儲模塊；服務器存儲模塊接收任務分派結果后存儲在相應的駕駛員歷史作業(yè)記錄下；排隊機接收服務器處理模塊的輸出值并傳輸給打印機；打印機接收排隊機的輸出值執(zhí)行打印功能。

本說明書中所描述的以上內容僅僅是對本發(fā)明所作的舉例說明。本發(fā)明所屬技術領域的技術人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代，只要不偏離本發(fā)明說明書的內容或者超越本權利要求書所定義的范圍，均應屬于本發(fā)明的保護范圍。