[发明专利]一种快递配送途中客户需求动态变更的车辆路径优化方法

权利要求书

1.一种快递配送途中客户需求动态变更的车辆路径优化方法，其特征在于：

该方法包括以下步骤：

步骤一：构建动态客户需求下快递配送车辆路径优化模型；

步骤二：设计配送途中出现的各类动态客户需求的处理策略；

步骤三：采用超启发式算法对车辆配送路径进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种快递配送途中客户需求动态变更的车辆路径优化方法，其特征在于：所述步骤一中的动态客户需求下快递配送车辆路径优化模型具体如下：

目标函数：

约束条件：

x_ijk＝{0,1}

式中，t_ij表示客户节点i到客户节点j的行车时间；n表示待配送的静态客户数；m表示配送过程中出现的动态客户数；K表示同类型车辆集合；c表示配送车辆单位行驶时间的费用；x_ijk表示车辆k路径优化模型在客户节点i和客户节点j的决策变量；f_punish表示软时间窗惩罚函数；q_i表示客户节点i的快递重量；Q表示快递车辆的最大载重；v_i表示客户节点i的快递体积；V表示快递车辆的最大容量。

3.根据权利要求1所述的一种快递配送途中客户需求动态变更的车辆路径优化方法，其特征在于，所述步骤二中的各类动态客户需求具体包括：新增客户需求，修改收件信息客户需求，拒收客户需求。

4.根据权利要求1所述的一种快递配送途中客户需求动态变更的车辆路径优化方法，其特征在于：所述步骤二中的设计配送途中出现的各类动态客户需求的处理策略具体如下：

4-1：判断动态客户需求类型，若动态客户类型是新增客户或修改收件信息客户，则继续执行下一步；若动态客户是拒收客户，则跳转至4-7；

4-2：将配送中心编号为0，将客户编号为1,2,...,n,n+1,n+2,...,n+m，其中1,2,...,n表示待配送的静态客户，n+1,n+2,...,n+m表示配送过程中出现的动态客户；

4-3：分别计算出客户n+1,n+2,...,n+m插入到初始配送路径path[i]和path[i+1]之间增加的适应度函数值Δf(i),其中i＝0,1,...,n+m；适应度函数f(i)及增加的适应度函数Δf(i),可表示为：

Δf(i)＝f(i+1)-f(i)

4-4：从Δf(i)中选取一个最小值为当前最佳插入位置，若增加的适应度函数值在可接受的范围内，则继续执行下一步；若增加的适应度函数不在可接受范围内，则跳转至4-6；

4-5：判断动态客户是否满足软时间窗要求，到达客户j的时间t_j为：

t_j＝t_path[m]+max[(a_path[m]-t_path[m]),0]+t_path[m],j

式中，j＝n+1,n+2,...,n+m，max[(a_path[m]-t_path[m]),0]表示为快递员到达客户m后的等待时间；t_path[m],j表示插入的动态客户m到客户j的行车时间；t_path[m]表示快递送到动态客户m的时间。若a_j≤t_j≤b_j成立，则满足该动态客户的时间窗要求，获得初始最优解；若a_j≤t_j≤b_j不成立，则不满足该动态客户的时间窗要求，对该客户节点插入操作失败。其中，a_j表示客户节点j要求的最早允许到达时间；b_j表示客户节点j要求的最晚允许到达时间；t_j表示快递送到客户节点j的时间；

4-6：令j＝j+1继续执行插入操作，若所有动态客户都执行了插入操作，则继续执行下一步；若存在动态客户没有执行插入操作，则跳转至4-3；

4-7：对能够插入到现有路径中的动态客户和待配送的静态客户采用超启发式算法对车辆配送路径进行优化。