配送网络中的供需匹配与车辆路径问题研究

In traditional VRP research, it is assumed that the supply and demand pairing is pre-specified. Also, the product quantity that is transported between each supply and demand pair is also given. This research extends tradditional VRPs. It is assumed that the supply and demand pairing is not pre-specified, as well as the transported quantity on each arc of the network. The pairing and transported quantity between each pair of supply and demand are decision variables, which is similar to the routing decisions. This problem can be observed in the multi-plant production system, which has materials or products transported among the plants. In the retailer chains, the re-allocation of the overstocked product in the network also belongs to this research category. This problem can be defined as the supply and demand pairing and vehicle routing problem in the distribution network. According to the constraints of time windows and limited supply quantity, the problem can further be classified into sub-problems with different complexity. This research will format each problem by the mathematical model. Then, the complexity of each problem will be analyzed. Also, related algorithms will be proposed. Through the reseach in this project, the existing VRP work will be extended. Also, this research can benefit the multi-plant producer and the retailer chains to schedule the resources appropriately in the network. Thus, the cost can be reduced and the delivery speed can be improved. Finally, the service level can be improved. The results of this research is important to improve the competitive advantages of related enterprises.

在传统的VRP研究中，供应点和需求点之间的匹配是预先给定的，供应点和需求点之间的运输量也已预知。本项目对传统的VRP问题进行拓展，供应点和需求点之间的匹配及其运量未预先给定，而是与路径一样作为决策变量。此类VRP问题在有原材料和产品互运的多点生产系统中比较常见。在连锁零售系统中，对积压和缺货商品在零售网络中进行重新调拨也属于此类问题。此问题可定义为配送网络中的供需匹配与车辆路径问题。根据是否有时间窗约束及供应源的供应量是否有限的约束，可进一步将此问题分为复杂度各异的若干子问题。将建立每个子问题相应的数学模型，分析其复杂度，并提出相应算法。通过本项目研究，有望进一步拓展目前对VRP的理论研究。同时，这项研究将有助于多点生产企业和连锁零售企业合理调度配送网络中的资源，实现低成本、快速准确的配送，从而提高客户服务水平。研究成果对于提高相关企业的竞争力具有重要意义。

本项目研究配送网络中的供需匹配与车辆路径问题。此问题提炼的实际背景包括共享单车的库存调配、时装零售连锁店间的商品调货及烟草行业多生产点之间的原料调配。在此配送网络中，有若干需求点和若干供应点。每个需求点的需求可来自多个供应点。因此，有别于传统的取送货车辆路径问题中仅有车辆路径一个决策变量，此问题中供需点之间的匹配和车辆路径为此网络中的两个决策变量。目标是最小化总体运输成本。本项目深入研究了无时间窗的配送网络中供需匹配与车辆路径问题。建立了数学模型，并开发了一系列不等式，以得到好的问题下界。提出了启发式算法，能得到接近问题下界的高质量的解。本项目深入研究了考虑一种商品的情况（共享单车的库存调配）和多种商品的情况（烟草网络中的多种原料调配）。在完成上述研究工作的同时，将本项目的研究问题进一步向生产端延伸，考虑生产约束的配送网络中的车辆路径问题。分别考虑仅有生产完成时间约束的车辆路径问题和生产调度和车辆路径均为决策变量的问题。提出的启发式算法能得到接近下界的解，比已有的类似算法有更好的表现。在项目执行过程中，深入企业调研，并为企业提供管理咨询服务。同时，将研究成果运用于企业实际运作中，将项目研究成果转化为实际管理的工具和方法。具体研究的问题和行业包括：快递行业最后一公里路径优化问题、家电配送行业的送装一体化服务路径规划问题、汽车零部件干线运输的车辆积载问题等。. 目前共发表国内外期刊论文（含录用）6篇，其中在SCI期刊上发表5篇。在项目执行的2014—2017年间，项目负责人入选2014、2015、2016年爱思唯尔高被引中国学者榜单。依托本项目培养了三名博士生和7名硕士生。在培养本科生方面，项目负责人带领物流专业本科生参加中国物流学会主办的2017年“第二届物流创客训练营”。在企业调研与分析的基础上，提交的两套物流优化方案分别获得金奖和银奖。在成果转化方面，有一项成果已转化为辅助决策系统供企业日常运作使用，有四项已完成调研和研究，并提交给相关企业，进入转化准备阶段。