摘要：甩掛運輸聯(lián)盟的成立是為了聯(lián)盟成員之間實現(xiàn)資源與信息的共享，彌補甩掛運輸資源尤其是車輛及貨源信息不平衡方面的問題。針對目前甩掛運輸聯(lián)盟中存在的牽引車調(diào)度問題，構(gòu)建以調(diào)度成本最低為目標的車輛路徑優(yōu)化模型。為驗證模型的有效性，以某甩掛運輸聯(lián)盟的運營數(shù)據(jù)作為案例進行仿真實驗，利用遺傳算法進行求解。這一舉措不僅有助于優(yōu)化甩掛運輸聯(lián)盟的運營模式，更在提升行業(yè)整體效率和資源利用水平方面發(fā)揮了重要作用。

關(guān)鍵詞：甩掛運輸聯(lián)盟 車輛調(diào)度 遺傳算法 掛車共享

中圖分類號：U492

Research on Drop and Pull Dispatching in the Drop and Pull Transport Alliance Based on Trailer Sharing

WANG Li ZHANG Lu YUAN Jingjing

Xinjiang Institute of Technology， Aksu， Xinjiang Uygur Autonomous Region， 843000 China

Abstract： The establishment of drop and drill transport alliance is to achieve resource and information sharing among alliance members， to compensate for the imbalance of drop and drill transport resources， especially vehicle and cargo information. A vehicle path optimization model with the goal of minimizing dispatching costs is constructed to address the drop and drill dispatching problem currently present in drop and drill transport alliance. To verify the effectiveness of the model， a simulation experiment was conducted using the operational data of a certain drop and drill transport alliance， and a genetic algorithm was used to solve the problem. This measure not only helps to optimize the operation mode of drop and drill transport alliance， but also plays an important role in improving the overall efficiency and resource utilization level of the industry.

Key Words： Drop and pull transport alliance; Vehicle dispatching; Genetic algorithm; Trailer sharing

甩掛運輸聯(lián)盟內(nèi)部的車輛調(diào)度問題本質(zhì)上是一種基于道路貨運車輛調(diào)度的貨運運力資源配置問題，關(guān)于甩掛運輸?shù)能囕v調(diào)度問題可以分為三類：（1）只考慮牽引車的調(diào)度問題而掛車只作為運輸單位的調(diào)度問題；（2）掛車的調(diào)度問題；（3）牽引車和掛車同時調(diào)度的問題。由于牽引車的購置成本高、保養(yǎng)維修費用以及司機人員的成本等問題，聯(lián)盟成立初期對于各個企業(yè)來說成本與收益的分配問題合作中最難解決的問題，如果當牽引車在規(guī)定時間內(nèi)完成運輸任務之后返回起始甩掛運輸站場，一方面能夠保證運力的穩(wěn)定以及自身企業(yè)內(nèi)部資源的配置，另一方面對于每家企業(yè)來說減少了各方面的成本分配問題，也有利于促進聯(lián)盟內(nèi)部企業(yè)的合作。

通過研究聯(lián)盟內(nèi)部企業(yè)間掛車共享牽引車返回原車場的甩掛運輸牽引車調(diào)度問題。首先通過分析車輛調(diào)度的流程建立調(diào)度模型，其次利用遺傳算法進行求解，然后利用某甩掛運輸聯(lián)盟的數(shù)據(jù)仿真實驗，驗證該模型的合理性與有效性。

1問題描述和模型構(gòu)建

現(xiàn)代物流業(yè)作為碳排放量較高的幾大行業(yè)之一，尤其是在物流的運輸環(huán)節(jié)，其碳排放量在物流作業(yè)中占80%以上。近年來，國家倡導綠色運輸，甩掛運輸以其低碳環(huán)保、高效運輸?shù)膬?yōu)勢受到了國家的高度重視。后來部分地區(qū)的規(guī)模較小甩掛運輸企業(yè)為了解決甩掛運輸發(fā)展中遇到的這些問題，形成了甩掛運輸聯(lián)盟，以彌補甩掛運輸資源尤其是車輛及貨源信息不平衡方面的問題。甩掛運輸聯(lián)盟是一個物流協(xié)作團隊為了實現(xiàn)甩掛運輸?shù)捻樌_展而組成的聯(lián)合體，包括尋找足夠穩(wěn)定的貨源、建設基礎(chǔ)設施和甩掛運輸線路的分工合作等[1]。目前國內(nèi)關(guān)于甩掛運輸聯(lián)盟的研究主要集中聯(lián)盟企業(yè)如何選擇合作伙伴[2]、甩掛運輸聯(lián)盟穩(wěn)定性分析[3-4]，以及甩掛運輸聯(lián)盟平臺價值創(chuàng)造的實現(xiàn)過程等方面進行了研究[5]，關(guān)于甩掛運輸聯(lián)盟中車輛調(diào)度問題的研究文獻相對較少，李雨婷以公鐵聯(lián)運應用場景下的共享掛車池甩掛運輸為例，建立牽引車調(diào)度模型和掛車配置模型[6]，解決了二者之間的最佳適配數(shù)量。

1.1問題描述

1.2目標函數(shù)：

目標函數(shù)，表示該車輛調(diào)度問題要實現(xiàn)在完成運輸任務時成本最低。以成本最小的目標函數(shù)如下：

1.3約束條件

（1）車場開出牽引車數(shù)量的限制。

（2）所有運輸任務都要完成。

（3）牽引車只有完成當前任務才能完成下一任務。

（4）牽引車在完成任務后必須在車場最晚結(jié)算牽引車數(shù)量時返回車場。

（5）從車場出發(fā)并且最后回到原車場。

（6）不能從車場到車場。

（7）決策變量的整數(shù)約束。

2利用遺傳算法求解

2.1遺傳算法原理

遺傳算法模擬了自然選擇和遺傳中發(fā)生的復制、交叉和變異等現(xiàn)象，從任一初始種群出發(fā)，通過隨機選擇、交叉和變異等操作，產(chǎn)生一群更適應環(huán)境的個體，使群體進化到搜索空間中越來越好的區(qū)域，這樣一代一代地不斷繁衍進化，最后收斂到一群最適應環(huán)境的個體，求得問題的最優(yōu)解[7]。

2.2遺傳算法步驟

2.2.1確定編碼方式及初始群體的產(chǎn)生

對于TSP來說，基于二進制的交叉和變異操作是不適用的[5]，以1985年Grefenstette提出的基于順序（Ordinal Representation）的遺傳基因編碼方法作為算法編碼為基礎(chǔ)，本文采用雙層編碼，第一層為配送任務順序編碼，長度為配送任務數(shù)，基因位為1～的自然數(shù)。第二層為指派配送中心編碼，長度為配送任務數(shù)，基因位為1～，為車場數(shù)量。如，則一個合法的編碼為，其中為第一層編碼， 表示首先執(zhí)行5號配送任務（5號配送任務的起點和目的地，配送量都已知），然后再執(zhí)行3號配送任務，再配送4號配送任務以此往下繼續(xù)進行。為第二層編碼表示，1號配送任務由車場2服務，2號配送任務由車場1服務，3號配送任務由車場2服務，4號配送任務由車場2服務。

2.2.2確定個體評價方法

對于極小值問題，適應度值就等于目標函數(shù)的倒數(shù)，取目標函數(shù)為，那么適應度函數(shù)即為。

2.2.3變異和交叉

第一層編碼遺傳算子設計如下：

（1）變異 。在此過程中采用單點變異，首先產(chǎn)生2個隨機自然數(shù)，然后交換第位和位的基因。比如那么染色體的變異為

（2）交叉：兩點交叉。①隨機選擇兩個染色體作為父本；② 產(chǎn)生2個隨機自然數(shù)和；③將兩個父本染色體至之間的基因片段進行交換，得到兩個子代染色體，并對得到的兩個染色體進行修訂處理，使得不發(fā)生沖突。例如：選擇的兩個父本染色體，那么交叉過程為，交叉后 修補之后為。

第二層編碼遺傳算子設計如下：

（1）變異。 同樣采用單點變異，首先產(chǎn)生一個隨機自然數(shù)，表示采用隨機變異的方式將第位的基因發(fā)生變異。比如， 那么染色體的變異為。

（2）交叉：兩點交叉。首先隨機選擇兩個染色體作為父本，然后產(chǎn)生2個隨機自然數(shù)和，最后將兩個父本染色體～之間的基因片段進行交換，得到兩個子代染色體。例如選擇的兩個父本染色體，那么交叉過程為，交叉后。

2.2.4終止條件

算法終止一般指適應度函數(shù)值的變化趨于穩(wěn)定或者滿足迭代終止的公式要求，也可以是迭代到指定代數(shù)后停止進化[8]。

3案例分析

某甩掛運輸聯(lián)盟由S1、S2、S3、S4、S5五家運輸企業(yè)組成，每個運輸企業(yè)都有自己的甩掛運輸站場，站場主要負責貨物的中轉(zhuǎn)以及集散。企業(yè)間掛車可以共享，牽引車由各企業(yè)自己管理，所以在當天運輸任務完成之后牽引車必須在當天最晚結(jié)算點返回車企業(yè)站場。每家企業(yè)所擁有的牽引車數(shù)量如下表1所示，每輛車在出發(fā)之后20 h內(nèi)必須返回車場。

該運輸系統(tǒng)中還存在5個運輸任務節(jié)點，分別為N1、N2、N3、N4、N5，運輸任務節(jié)點及甩掛運輸站場兩兩之間的距離如表2所示，而相互之間的運輸任務如表3所示。假設牽引車的運輸速度為60 km/h，掛車載重為60 t，且每公里的運輸費用為4.344元/km，車輛調(diào)度費用為C=300元。

利用 MATLAB 工具軟件實現(xiàn)文中算法。在約定的時間內(nèi)，完成所有任務的前提下，假設種eRy6mp+0LqlLPFOHOTqCzvXIEsYpLjOpZMsnsliru3w=群規(guī)模為20，設置迭代次數(shù)為100，交叉概率為0.7，變異概率為0.1，通過利用MATLAB進行計算，得到遺傳算法優(yōu)化的迭代曲線（如圖1所示），當?shù)?0代之后，成本趨于穩(wěn)定，得到最小成本為 50 608.92元。

4結(jié)語

隨著甩掛運輸在我國的逐步開展，甩掛運輸聯(lián)盟企業(yè)合作發(fā)展的模式未來也將成為中小企業(yè)與大企業(yè)競爭的必然發(fā)展模式，那么企業(yè)間資源的調(diào)配以及資源的合理分配等問題對于甩掛運輸聯(lián)盟的推進具有重大意義。牽引車返回原始甩掛運輸站場有利于保證運力的平衡和解決車輛維修保養(yǎng)等問題，對于甩掛運輸聯(lián)盟組織模式的開展也是一種創(chuàng)新。

參考文獻

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