本發(fā)明涉及一種基于雙修補(bǔ)機(jī)制的災(zāi)后多中心物資配送方法及系統(tǒng)，屬于物資配送。

背景技術(shù)：

1、災(zāi)后物資配送問題，是車輛路徑問題的一種具體應(yīng)用，其每個配送點的時間要求均需兼顧。所以，災(zāi)后物資配送問題通常描述為時間累積cvrp，其目標(biāo)為到達(dá)所有配送點的時間總和最小化，這有別于傳統(tǒng)cvrp以最小化車輛總路程的目標(biāo)。

2、在實際的災(zāi)后物資配送問題中，管理部門會根據(jù)受災(zāi)區(qū)域情況，配備多個物資配送中心，如此會更高效地進(jìn)行物資配送。該問題屬于多中心ccvrp，屬于典型的組合優(yōu)化問題。相較于cvrp，mdccvrp在車輛數(shù)上的約束不僅體現(xiàn)在總車輛數(shù)上，而且每個配送中心處駐扎的最大車輛數(shù)亦有約束。

3、可見，為克服車輛數(shù)上的約束問題，亟需一種基于雙修補(bǔ)機(jī)制的災(zāi)后多中心物資配送方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于雙修補(bǔ)機(jī)制的災(zāi)后多中心物資配送方法及系統(tǒng)，提出了一種雙修補(bǔ)機(jī)制，盡可能地修補(bǔ)種群中的不可行個體，使得算法的搜索能夠朝向可行區(qū)域進(jìn)行，以獲得最優(yōu)的物資配送策略。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明是采用下述技術(shù)方案實現(xiàn)的：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于雙修補(bǔ)機(jī)制的災(zāi)后多中心物資配送方法，包括：

4、獲取受災(zāi)區(qū)域內(nèi)的路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、配送點數(shù)據(jù)和受災(zāi)點數(shù)據(jù)；

5、將所述路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、配送點數(shù)據(jù)和受災(zāi)點數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的物資配送路徑規(guī)劃模型中，獲得所述物資配送路徑規(guī)劃模型生成的物資配送策略，其中，

6、所述物資配送路徑規(guī)劃模型以車輛由各配送點出發(fā)到達(dá)所有受災(zāi)點的總時間最小化為優(yōu)化問題，通過模因演算法求解優(yōu)化問題得到路徑規(guī)劃的最優(yōu)解，所述模因演算法通過雙修補(bǔ)機(jī)制修補(bǔ)初始種群和進(jìn)化過程中存在車輛約束違背的個體。

7、進(jìn)一步的，預(yù)設(shè)的所述物資配送路徑規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件包括：

8、???????????????????????????????????（1）

9、????????????????????????????????（2）

10、????????????????????（3）

11、??????????????????（4）

12、?????????????????????????????????????（5）

13、???????????????????????????????????????????（6）

14、???????????????????????????????????????（7）

15、???????????????????????????????????（8）

16、?????????????（9）

17、??????????????????????????????????????????（10）

18、?????????????????????????????????????（11）

19、???????????????????????????????????（12）

20、??????????????????????（13）

21、其中，g=（v，e）為受災(zāi)區(qū)域，其中頂點集v包括 v c和 v d兩個子集合， v c={v1,v2,v3,…,vn}表示受災(zāi)點集合， v d={vn+1,v?n+2,v?n+3,…,v?n+m}表示配送中心點集合，e為邊集，代表道路，(vi,vj)?∈e(vi,vj∈v)為任意兩個頂點間的邊；車隊k駐扎在 v d各車場處，車容量為q，中心d∈ v d處的最大駐扎車輛數(shù)為kd；令車輛k到達(dá)配送點i處的時間為，配送點i的物資需求量為qi；若配送點i未被車輛k服務(wù)，則為0；

22、公式（1）為目標(biāo)函數(shù)；公式（2）確保車輛到達(dá)受災(zāi)點后，隨即離開；公式（3）約定每個受災(zāi)點僅配送一次物資；公式（4）確保車輛最終回到相同的配送中心點，公式（5）約束每輛車最多進(jìn)行一趟服務(wù)；公式（6）、（7）約束了總車輛數(shù)和每個配送中心點的最大車輛數(shù)；公式（8）約束車輛不能超過最大負(fù)載量q；公式（9）則給出了車輛達(dá)到受災(zāi)點的時間計算方式，并通過充分大的數(shù)p避免子路徑；公式（10）-（11）定義了車輛到達(dá)時間；公式（12）-（13）定義了二值變量分別表示車輛k是否從配送中心點d出發(fā)以及其是否經(jīng)過邊（i,j）；

23、目標(biāo)函數(shù)的解表示為：

24、?（14）

25、其中，|rd|表示由車場d出發(fā)的路徑數(shù)，問題的解由所有車場路徑組成。

26、進(jìn)一步的，所述通過模因演算法求解優(yōu)化問題得到路徑規(guī)劃的最優(yōu)解包括：

27、生成初始種群，對于種群中存在車輛約束違背的個體，采用雙修補(bǔ)機(jī)制修補(bǔ)；

28、將種群中的最優(yōu)可行解保存至s中；

29、判斷算法是否達(dá)到終止條件，若是，則將s作為路徑規(guī)劃的最優(yōu)解，否則，初始化迭代次數(shù)，執(zhí)行迭代步驟，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)后，采用雙修補(bǔ)機(jī)制修補(bǔ)種群中存在車輛約束違背的個體，更新s；

30、所述迭代步驟包括：

31、采用交叉算子生成子個體，對生成的子個體進(jìn)行局部搜索；

32、判斷子個體是否是種群的非克隆個體，若是，則將子個體加入種群，對種群中的個體進(jìn)行排序，并剔除最末個體。

33、進(jìn)一步的，所述初始種群由多策略初始種群生成方法生成，所述多策略初始種群生成方法包括基于聚類的初始化方法、基于最佳插入法的初始化方法和隨機(jī)性方法，其中，

34、基于聚類的初始化方法產(chǎn)生的個體數(shù)量為1，基于最佳插入法的初始化方法產(chǎn)生的個體數(shù)量為1，隨機(jī)性方法產(chǎn)生的個體數(shù)量為種群規(guī)模減去2。

35、進(jìn)一步的，對于初始種群中存在車輛約束違背的個體，采用雙修補(bǔ)機(jī)制修補(bǔ)，包括：

36、檢查當(dāng)前個體中的車輛數(shù)是否超出了預(yù)設(shè)的最大車輛數(shù)，如果是，執(zhí)行修補(bǔ)步驟；如果不是，算法結(jié)束；

37、創(chuàng)建當(dāng)前個體的副本，對副本實施?reptotv?修補(bǔ)；

38、檢查修補(bǔ)后的副本的總車輛數(shù)是否在允許的范圍內(nèi)，如果是，將副本賦值為原始個體，接受修補(bǔ)結(jié)果，如果不是，執(zhí)行進(jìn)一步修補(bǔ)；

39、如果修補(bǔ)后的當(dāng)前個體中存在配送中心點車輛越界問題，對當(dāng)前個體實施repdepv?修補(bǔ)。

40、進(jìn)一步的，所述reptotv?修補(bǔ)，包括：

41、步驟1?oldind←ind；

42、步驟2?drs←{}；

43、步驟3?保留ind中|k|負(fù)載量多的路徑，將其余路徑移至drs；

44、步驟4?ics[|k|]←{{},{},…,{}}；

45、步驟5?對于drs中的每條路徑r

46、步驟5.1?對于r中的受災(zāi)點按照物資需求量由大到小排序；

47、步驟5.2?對于r中的每個受災(zāi)點r[i]（i=1→|r|）

48、如果ind中存在路徑ind[j]，使得插入受災(zāi)點r[i]后，仍能夠滿足容量約束q，則ics[j]←ics[j]∪r[i]。否則返回oldind，結(jié)束修補(bǔ)；

49、步驟6?對于ind中每條路徑ind[j]?（j=1→|k|）

50、采用最佳插入法將ics[j]中的所有受災(zāi)點插入到路徑ind[j]中；

51、步驟7?返回ind。

52、進(jìn)一步的，所述repdepv?修補(bǔ)，包括：

53、步驟1?定義長度為配送中心數(shù)的數(shù)組cnt[|vd|]，用以統(tǒng)計各配送中心處已用車輛數(shù)，初始化所有元素為0；

54、步驟2?對于ind中的每條路徑r

55、步驟2.1?mincst←infvalue，infvalue為實數(shù)范圍內(nèi)的最大值；

56、步驟2.2?對于車輛數(shù)未滿配送中心d∈vd?（kd>cnt[d]）

57、?步驟2.2.1?計算更換路徑r的配送中心為d所產(chǎn)生的額外車輛行駛時間time(r,d)，其計算公式如下：

58、?（15）

59、其中，表示配送中心至r中第1個配送點的時間；

60、步驟2.2.2?如果mincst>time(r,?d)，則mincst←time(r,?d)，d*←d；

61、步驟2.3?以d*替換r的配送中心；

62、步驟2.4?cnt[d*]←cnt[d*]+?1；

63、步驟3?對ind采用單點插入及交換兩種傳統(tǒng)局部搜索算子進(jìn)行鄰域搜索；

64、步驟4?返回ind。

65、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于雙修補(bǔ)機(jī)制的災(zāi)后多中心物資配送系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

66、獲取模塊：用于獲取受災(zāi)區(qū)域內(nèi)的路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、配送點數(shù)據(jù)和受災(zāi)點數(shù)據(jù)；

67、路徑規(guī)劃模塊：用于將所述路網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)、配送點數(shù)據(jù)和受災(zāi)點數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的物資配送路徑規(guī)劃模型中，獲得所述物資配送路徑規(guī)劃模型生成的物資配送策略，其中，

68、所述物資配送路徑規(guī)劃模型以車輛由各配送點出發(fā)到達(dá)所有受災(zāi)點的總時間最小化為優(yōu)化問題，通過模因演算法求解優(yōu)化問題得到路徑規(guī)劃的最優(yōu)解，所述模因演算法通過雙修補(bǔ)機(jī)制修補(bǔ)初始種群和進(jìn)化過程中存在車輛約束違背的個體。

69、第三方面，本發(fā)明提供了一種計算機(jī)設(shè)備，包括處理器及存儲介質(zhì)；

70、所述存儲介質(zhì)用于存儲指令；

71、所述處理器用于根據(jù)所述指令進(jìn)行操作以執(zhí)行根據(jù)第一方面所述方法的步驟。

72、第四方面，本發(fā)明提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面所述方法的步驟。

73、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達(dá)到的有益效果：

74、該基于雙修補(bǔ)機(jī)制的災(zāi)后多中心物資配送方法及系統(tǒng)，提出了一種雙修補(bǔ)機(jī)制，盡可能地修補(bǔ)種群中的不可行個體，使得算法的搜索能夠朝向可行區(qū)域進(jìn)行，以獲得最優(yōu)的物資配送策略。