面向汽车物流Milk-run的装箱与车辆路径问题集成研究

As the biggest automobile producer and consumer in the world, China has a heavy and complicated automobile logistics operations with the vast land, numerous manufacturers and suppliers, and long supply chain, hence it should be inclusively studied. Milk-run logistics which comes from the practice of automobile logistics is an intensive and lean mode, and it has integrated advantages of efficience and cost reduction. In this project, we will study the optimization of planning and operations of the Milk-run logistics system, setup a decision model framwork and evaluation rules for the Milk-run logistics. We will also conduct the integrated study of Packing and Routing Problems which lies behind the optimazation of Milk-run mode, establish multiple composite models with Packing and Routing Problem combined, solve them, check the data samples, the results, and their implementation. The research is expected to give theoretical guideline for the automoblie logistics operations. Its main research scopes include: 1) a systematic study of automobile logistics and its Milk-run operations with combined decision of both packing and routing; 2) the workpiece packing problem for the lean production; 3) the category, modelling and solution of the composite problems containing both packing and routing; 4) examine the data samples of above metioned models, and data investigation on-site; 5) explorer the so-called Vehicle Routing Problem with Variable Compartments which originates from vehicle carriage with three-side opennings.

作为当今世界上最大的汽车生产和消费国，我国国土辽阔、厂家众多、供应链长决定汽车物流繁重复杂，需要深入研究。Milk-run是汽车物流实践中总结出的集约、精细物流方式，独具效率和成本的综合优势。本课题研究将优化Milk-run物流系统规划及运作，总结Milk-run物流系统决策模型框架和评价体系；还将深入Milk-run优化背后的装箱与路径两大问题的集成研究，建立多种装箱与车辆路径问题复合模型，探索求解、算例、解的控制与实施，为汽车物流实践提供理论指导。具体研究内容包括：1）汽车物流系统规划研究及Milk-run路线与装箱综合决策的系统分析；2）精益生产需要的工件装箱问题；3）装箱与车辆路径复合问题的类型、建模与求解研究；4）上述问题的算例研究和实际数据调查；5）探索车厢三向开启形成的"可变多舱车辆路径问题"。

本项目以管理学、运筹学和决策论为理论依据，针对汽车物流这一最复杂企业物流系统的循环取货运作，分析Milk-run物流系统决策模型框架和评价体系，深入Milk-run优化背后的装箱与路径两大问题的多重复合优化决策分析及其应用。主要研究内容包括：1、汽车物流系统研究及Milk-run路线与装箱复合决策分析，包括汽车物流城市循环取货运作不同的影响因素，如非对称距离矩阵、货物不同装载要求、大量弱异性货物等情况的专门分析，以及不同CVRP主模型与约束应用取舍与对比的综合决策研究。2、针对精益生产需要考虑的工件装箱问题，引入最小包络体的操作和专门判据来进行工件装箱凹凸性的划分，再结合不同装箱模型的分类处理。3、装箱和车辆路径复合问题的类型、建模与求解研究，研究提出了1L-CVRP、3L-SDCVRP等模型，包括建立、求解、应用与类比研究，特别是VRLH4等有效复合算法解决3L-CVRP大规模数据及对比其他算法的优势。4、结合路径与装箱复合问题的算例研究和实际数据调查论证，在大量数据调研分析基础之上形成上海数据集和大量弱异性货物算例，为上述模型及求解提供支撑。课题达成了主要研究目标，取得的主要结果有：1）具有大节点，需求不得不拆分的3L-SDCVRP问题结果；2）和无大节点模型数据比较下VRLH4算法在效率、车辆数、总里程和车辆平均填充率等关键指标上的提高。另外提出上海数据集这一包含15个算例、200个节点、634种箱型、3849条订单、4776箱的关键数据。项目研究深化了带装载约束的车辆路径问题的研究，提出了一个新的分枝模型问题，问题和数据集也将促进更多研究者开发新的高质高效组合启发式算法来求解这类大数据、多约束复合运筹学问题，也为指导汽车物流实际运作优化提供了运筹学分析理论与方法基础。