文章提出聯合外包策略的定位運輸規劃模型,以期通過部分車輛任務外包減少物流系統成本�？紤]實際運營中的時間窗等限制條件,以及自送和外包運輸成本構成,通過聯合優化配送中心選址和車輛路徑決策,構建了最小化物流網絡總成本的模型,包括自營車輛固定成本和可變運輸成本、配送中心建設的固定成本,以及外包配送的運輸成本。根據問題的特征設計了遺傳算法的分段編碼方法。通過仿真算例,將所提出的策略與傳統全部自送和全部外包運營模式進行比較。結果表明,通過部分車輛任務外包可以有效減少自送的額外成本和配送中心建設成本,從而降低系統成本,在該仿真算例中該策略較完全自送模式成本降低了8. 08%,較完全外包模式成本降低了25. 03%,最后通過敏感性分析考察了不同外包價格對系統決策的影響。 

【文章來源】：中山大學學報(自然科學版). 2020年04期 第89-97頁 北大核心

【文章頁數】：9 頁

【部分圖文】：

自送路徑和外包路徑的差別

下面通過舉例來說明該染色體的編碼和解碼方式，假設有一物流網絡使用四輛車即K=4，有三個客戶點即N=3，和兩個設施點即R=2。某一染色體如圖2所示：利用表2～4對圖1的染色體進行解碼，首先根據給出的染色體找出每個基因位所代表的需求點的編號以及對應車輛的編號，隨后對于染色體的第一段進行解碼，可以得到對應車輛1、4所服務的需求點。隨后利用染色體的第四段，根據車量的使用情況找出對應的車輛出發和終止的配送中心編號。利用第二段染色體，則可以得到對應的具體配送路徑，第二段染色體提供了每個需求點的服務順序，于是得出最終的自送的配送路徑為配1→2→1→配1。最后利用染色體的第三段可以得到自送量和外包量。

其它10次求解的結果如表8所示。十次求解結果的最大值、最小值、均值、方差、以及均方差列入表9，根據計算結果可以看出該遺傳算法的求解情況比較良好，多次求解結果的差距較小，均方差為5.6左右。針對該運輸網絡，如果采用完全自送的方式，在其他的基礎數據和時間窗限制不變的情況下，利用遺傳算法進行求解。并將聯合外包運輸策略、全部自送和全部外包的配送總成本整理如下表10所示，通過對比可知在該案例中，聯合外包運輸的總成本相對最低，在該算例中聯合外包運輸策略較完全自送模式成本降低8.08%，較完全外包模式成本降低25.03%。這是因為：通過外包策略可以有效的減少時間窗的限制、車輛最高運輸量的限制、運輸距離限制所帶來的懲罰成本、以及配送中心的建設成本，從而抵消了較高的外包價格所帶來的額外運輸成本。

【參考文獻】：
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本文編號：2910335