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【基于自适应遗传算法的物流运输方式选择研究】自适应遗传算法

来源:人事 时间:2019-10-18 07:48:33 点击:

基于自适应遗传算法的物流运输方式选择研究

基于自适应遗传算法的物流运输方式选择研究 摘要:综合考虑托运人和承运人的利益,分别建立托运人和承运人的 费用函数,通过托运人和承运人的博弈分析,减弱二者的利益冲突,考虑到承运 人激励行为选择机制,通过量化运输风险、运输时限、运输距离、运输成本、运 输距离等影响运输费用的因素,建立广义费用函数模型,转化为一个运输方式选 择多目标优化问题,通过自适应遗传算法的设计,对该问题进行优化,最后得到 当托运人要求一定时,候选承运人数量增加时,该算法的优越性更明显。

关键词:博弈广义费用函数多目标优化遗传算法 1引言 运输是物流活动中重要的環节,如何选择最优的物流运输方式常常成 为决策者面临的难题,因为不同的运输方式有着其各自特点。目前国际物流运输 主要采用五种运输方式:航空运输、公路运输、铁路运输、水路运输、管道运输, 各有其优缺点。基于此,正确选择物流运输方式,对提高企业运输效率、降低物 流成本,提高托运人的满意度都具有积极的意义。

2基于托运人和承运人运输方式选择的博弈模型 假设“人是理性的”是博弈论的基本前提,即在进行博弃中策略选择时, 每个参与者都以追求自身利益最大化为目标,并且人们的行为也是相互影响的。

将“人是理性的”假设进一步扩展,可得出参与博弈的组织同样也是理性的,即也 是以追求自身组织的效用最大化为目标。对于运输系统,托运人希望能在效用最 大化条件下完成货物运输,不同运输方式承运人也期望获得最大收益。承运人之 间为了获得承运权,他们之间也存在合作与竞争,这种竞争与合作活动都是相互 进行的。因此,根据博弈论的概念及基本要素分析,我们可以得到货物运输方式 选择的整个过程,实际上就是托运人与承运人、承运人之间的博弈过程,符合博 弈论研究的基本要求。

本文的货物运输方式主要涉及铁路运输、公路运输、水路运输及航空 这四种运输方式。货物运输方式选择的博弈过程,既是各种不同运输方式承运人 在满足各自利益基础上的博弃,同时也是托运人和承运人之间的一个相互博弃过 程。托运人与承运人的一主多从博弈关系如下图所示。2.1托运人广义费用的目标函数 在广义费用思想的基础上,选取运输费用、时间成本和风险成本等三 个因素,作为影响托运人货物运输方式选择的主要因素,构建的货物运输方式选 择广义费用函数模型如下:
式中:,j—货物从i到j的托运人广义运输费用;
—货物以运输方式从 到的运输价格;
—货物以运输方式k从i到j所需时间;
—货物从i到j的运输时间限 制;
—货物以运输方式k从i到j的运输风险成本;
—运输时间限制内货物的时间价 值系数;

——运输时间限制以外内货物的时间价值系数;
——权重系数i=1,2, 3。

2.2承运人目标函数 作为货物运输的承运人,其目标是能够获得托运人较高的托运费用, 并且能够使得货物运输过程的运营成本、超时惩罚成本和风险成本最低,从而使 得最终的利润最大化。论文将承运人的总收入(即托运人所支付的货物运输费用) 减去运营成本、超时惩罚成本和风险成本之和作物承运人的目标函数。

式中:—货物从i到j承运人k的运输利润;
—燃油和润滑油费用;
—正 常维修费用;
—折旧费用;
管理及人员工资费用;
—货物从i到j承运人k所耗时 间;
—货物从到j的运输时间限制;
—货物从i到j承运人k的运辅险成本;
—运输 时间限制内货物的时间价值系数。

为承运人目标函数中各影响因素的权重系数,是承运人根据各影响因 素的重要程度,而确定的权重大小。承运人目标函数是以利润函数最大化为目标。

2.3承运人激励行为选择机制分析 本文所研究的承运人能主动采取的激励行为主要有价格激励行为、时 间极力行为和运行安全激励行为3个,价格激励是指承运人对货物的运价给予一 定的折扣,从而让托运人更倾向于自己;
时间激励是指调整运输速度及运输准时 性;
安全激励是通过一定的安全措施,以降低运输风险的行为。而承运人选择何 种激励行为依据两个方面,一个是托运人的目标,一个是其他承运人所采取的激 励行为。3托运人运输方式选择的一种自适应遗传算法 托运人运输方式选择问题属于一类资源组合优化问题,可以采用不同 的优化策略进行最优解的搜索[6]..本文提出一种自适应遗传算法来求解托运人 运输方式选择优化问题。

3.1染色体编码 根据遗传算法,每条染色体可以表示为图1所示的代码串,表示任务 选择方案。代码串中的每一位代表一个候选方案的状态,μij=1表示任务yi=的第j 个候选方案被选中参与运送,μij=0表示未被选中;
Y={yi│∈[1,n]},表示托运 人在根据实际情况确定权重后提出的n项要求的集合;
M={mii│n≥1}表示可以完 成任务yi的候选承运方集合。。这样,货物运送方案选择优化问题就转换成利用 遗传算法求解最优解问题,即求解最优染色体编码。

3.2遗传算子的选择策略 遗传算法的遗传操作一般包括选择、交叉和变异在一般的遗传算法中, 对所有个体的交叉概率PC和变异概率Pm选用某一固定参数,且在遗传过程中保 持不变.本文提出一种交叉和变异概率的自适应调整规则,使得每个个体按其适 应度大小选择不同的交叉概率PC和变异概率Pm。而且,在遗传过程中根据适应 度的变化自动调节这两个控制参数。这样,群体中每个个体对环境的变化就具有 自适应调节能力。

作者:李天龙

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