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基于互联网的企业链物流管理系统

摘要

本文提出了一种基于互联网的物流管理系统，利用适当的元启发式技术，协调和分发任务和相关信息，解决异构车辆路径问题，用于企业链网络。它的体系结构包括一个JAVA Web applet，该应用程序具有外围软件工具之间的交互通信功能。该系统采用分布式软件流行技术开发，适用于所有计算机平台，利用Web浏览器，重点研究了雅典详细的道路网络和雅典中央食品市场企业的需求。2004年爱思唯尔有限公司保留所有权利。

关键字：决策支持系统；电子化物流；运输；车辆路径问题

引言

企业链是当前和未来涉及中小企业规模的市场的商业模式。严格地说，将活动组织到一个有针对性的目标上，可以提高市场渗透率，这是由该领域领先公司的成功商标所保证的。作为集成过程的一部分，引入了几种基本包括特许经营的协作模型。为了开发商业理念或商业计划而引入这样的网络，并且随后随着市场渗透的增长而扩展，出现了关于整个网络的操作的若干管理问题。网络是以更集中的方式组织和评估关于供应链和物流的几个一般操作的理想场所。事实上，为组织每个公司的管理过程和运营需求而开发的工具可以以更集中的方式开发，而该工具提供的服务可以提供给每个网络成员，以促进交易和类似地处理运营。基于web的应用程序是开发此类应用程序的理想起点。

通常，这类系统充当一个中央仓库，用于分发物流领域的公共服务。商业应用程序存储在中央服务器中，并为组中的每个成员提供服务。这种服务器的原型在以前的工作中描述过。本文介绍了安装在雅典市中心食品市场中央web服务器上的完整的网络系统，该系统为690家公司解决了配送的集成问题，这些公司组成了一个独特的物流和零售连锁企业。强调了每个公司的需求，并在统一的网络环境中描述了所开发的算法。为每家公司解决的问题和提供的服务都涉及通过异构卡车车队配送货物。提供了使用元启发式的新见解。通过一个典型的案例研究，说明了所提出的方法对于通过雅典详细的道路网络进行分配的实际问题的有效性。

通过异构车队进行分配

本文提出的车队管理问题要求使用异构车队，通过客户网络分发货物。因此，设计该系统是为了自动生成车辆路线(哪些车辆应该交付给哪些客户，按照哪些顺序交付)，使用合理的、定量的、空间的和非空间的信息，同时最小化车辆成本和车辆行驶的总距离，但受以下约束：

bull;每辆车都有预先确定的负载能力，通常不同于所有其他包含车队的车辆(异构性质)，

bull;不能超过车辆的容量，

bull;一个车辆供应每个客户需求，

bull;使用的车辆数量是预先确定的。

该问题具有明显的商业价值，已引起社会的广泛关注。它的巨大成功可以归因于这一事实，无论是从实践和理论的角度来看，这都是一个非常有趣的问题。从实际的观点来看，所涉及的分配问题无疑在分配管理的业务规划水平的效率方面起着中心作用，生成有助于减少分配费用的经济路线，同时大量节省所有有关费用(资本、燃料费用、司机工资)。在实践层面的重要性，激发了学术研究者和专业团体在MS领域为解决这一问题而进行的密集的理论工作和高效算法的开发，产生了许多关于开发若干车辆路径信息系统(VRIS)以解决这一问题的论文。

所讨论的问题是NP-hard优化问题，即问题的全局最优只能通过与问题大小有关的指数时间或空间复杂度的算法来揭示。这类问题处理启发式或元启发式技术。自60年代初首次提出启发式算法以来，针对舰队管理问题的启发式算法的研究取得了长足进展。与他们相比，禁忌搜索是冠军。最强大的禁忌搜索算法现在能够在非常小的计算环境中解决中型甚至大型实例的负载和时间问题。在算法方面，时间可能已经集中在开发更快、更简单(只有很少的参数)和更健壮的算法上，即使这会导致质量解决方案的少量损失。如果要在商业包中实现算法，这些属性是必不可少的。

所开发的系统之外的算法具有禁忌搜索的性质。如前所述，由于算法不能给出保证的全局最优解，因此留给算法提出问题解决方案的时间对问题至关重要。当然，在解决方案的预期引入时间和其质量之间存在权衡。这部分以一种直接的方式实现。如果用户要求系统立即生成一个非常高质量的解决方案，那么就需要执行一个积极的策略。如果用户放松待求解的时间，也就是说，如果让算法更有效地搜索解空间，那么就有空间进行更精细的算法。

所使用的算法有两个不同的部分。第一个是一个通用的路由构造算法，它创建的路由质量非常好，可以在后续的禁忌阶段进行改进。该构造算法考虑了车队异构性的特点，以及用户根据日常需求使用自己想要、拥有或租用的车辆的愿望。

采用广义路径构造算法，是一种将未路由用户插入已构造部分解的两阶段算法。部分解决方案集最初是空的，在这种情况下，插入一个只包含仓库的种子路由。然后检查要插入的竞争节点。

所有使用的路由都包含单个未路由的客户。插入过程使用两个标准c1(i,u,j)和c2(i,u,j)在当前部分路由的两个相邻客户i和j之间插入一个新客户u。第一个准则是找到最佳可行插入点(i*，j*)，使Clark和Wright在插入节点时节省的计算量最小化，

在这个公式中，表达式d(k,l)表示覆盖节点k和l之间距离所涉及的实际成本。在这一阶段引入的Clark和Wright节约计算作为一种适当的强强化技术，用于生产非常好的初始结构，是tabu改进过程中非常必要的组成部分。

第二阶段包括确定要插入到第一阶段中找到的相邻节点对(i*，j*)之间的实际最佳节点。

从竞争对手的所有节点，一个选择是最大化的表达式

0表示仓库节点。所选择的表达式是直接从/到仓库到/从客户处的旅行距离和第一个准则所表示的额外距离。总而言之，构造算法的第一阶段在所有可能的路由种子中寻找最佳插入点，当检测到这一点时，插入适当的节点。如果没有找到可行的节点，则插入一个包含单个种子库的新种子路由。该算法迭代，直到没有未路由节点为止。必须扩展线路，以满足用户使用车队车辆的需求为导向。也就是说，根据调度程序的分布和使用需求对车辆进行排序。首先使用的车辆(关于用户成本和车辆可用性)将先于对用户不那么重要的其他车辆装载。一般来说，所有接受采访的用户都表示希望使用更大吨位的车辆，而不是更小吨位的车辆，因此，装载车辆的容量按下降的顺序排列。

针对算法的后续攻击部分，实现了禁忌搜索元启发式算法。该算法的基本组成部分是邻域定义、短时记忆和期望准则。

邻域

邻域的定义是将最有利的局部搜索移动组合在一起，将一种解决方案转换为另一种解决方案。特别是在禁忌搜索迭代中，所采用的移动类型是随机决定的。每个移动类型都有一个预定义的概率级别。然后，决定移动操作是在单个路由内执行，还是在不同路由之间执行，再次随机执行。这一次，对于这两个操作，概率级别都被赋值为50%。随后，计算所选移动所暗示的最佳邻域。移动类型包括2-Opt移动，1-1交换移动，1-0交换移动，在单路由和不同路由上都使用。

短期记忆

短时记忆，即禁忌列表，是禁忌搜索中最常用的组成部分。Tabu列表的作用是限制搜索不重新访问以前考虑过的解决方案，并阻止搜索过程在解决方案子集之间循环。为了实现这个目标，移动的属性(更准确地说是原始移动的反转)存储在tabu列表中。包含存储在tabu列表中的属性的反转移动被指定为tabu，它们被排除在搜索过程之外。对于实现的tabu搜索变体，这些属性是移动所涉及的节点(此方法中使用的所有移动都可以通过仅指示两个节点来描述)和这些节点所属的相应路由。限制弧移动的迭代次数称为禁忌列表大小或禁忌保留区。对禁忌表的管理是通过删除禁忌表中出现时间最长的移动来实现的。

期望准则

期望准则是一种超越短期记忆功能的策略。禁忌搜索方法的实现，使用了标准的期望准则:如果一个移动给出了一个比目前找到的最好的解决方案更高质量的解决方案，那么不管它的禁忌状态如何，都会选择该移动。

当执行的迭代次数大于允许的最大迭代次数时，禁忌搜索算法终止。

开发基于internet的应用程序工具

Web服务在业务领域提供了新的机会，促进了全球市场的发展，在全球市场上，业务可以快速地创建创新产品并更好地为客户服务。无论业务需求是什么，Web服务都具有灵活性来满足需求并允许加速外包。反过来，开发人员可以专注于构建核心竞争力，以创造客户和股东价值。应用程序开发也更高效，因为现有的Web服务，无论它们是在哪里开发的，都可以很容易地重用。

Web服务的许多技术需求现在都存在，比如面向业务-业务应用程序的开放标准、关键任务事务平台以及安全集成和消息传递产品。然而，为了支持应用程序的健壮和动态集成，需要扩展当今企业对企业互操作性功能的行业标准和工具。充分利用Web服务的关键是了解Web服务是什么以及市场可能如何发展。人们需要能够投资于当今的平台和应用程序，使开发人员能够快速有效地实现这些好处，并能够满足特定的需求和提高业务生产力。

通常，在处理基于internet的应用程序时需要实现两种obasic技术；即基于服务器和基于客户机的。这两种技术在开发代码和提供的工具方面都有各自的优点。基于服务器的应用程序涉及动态创建web页面的开发。这些页面被传输到客户机的web浏览器，并包含HTML和JAVASCRIPT语言形式的代码。HTML部分是页面的静态部分，包含用户需要的表单和控件，JAVASCRIPT部分是页面的动态部分。通常，可以通过在传输部分添加web服务器机制进行干预，并使用基于服务器的语言(如ASP、JSP、PHP等)实现代码的结构。这涉及到一个集成的动态页面应用程序的开发，在这个应用程序中，用户希望通过适当地调用这些页面的动态内容的不同部分来实现问题特性(计算最短路径、执行路由算法、处理数据库等)。在基于服务器的应用程序中，所有计算都在服务器上执行。在基于客户机的应用程序中，JAVA applet占优势。用户的通信由著名的JAVA机制保证，该机制充当用户和代码之间的媒介。一切都在客户端执行。在这种情况下，必须检索一次数据，这可能是事务的耗时部分。

在基于服务器的应用程序中，所有计算都使用服务器资源，这就需要强大的服务器硬件和软件设施。基于客户机的应用程序承载着数据传输(主要与公路网数据相关)。这是有补救办法的；即缓存。一旦加载，它们将被保存在web浏览器的缓存存档中，以便在需要时立即收回。

在我们的例子中，开发了一个基于客户机的应用程序。主要原因是使用者认为有需要就其客户的个人资料加以斟酌。事实上，这些信息在我们的系统中甚至对涉及的服务器端都是保密的。

数据管理对系统的良好运行起着至关重要的作用。当这种分布发生在一个像这样的大型复杂城市的详细道路网络中时，这种作用就会变得更加重要。更具体地说，为了产生拟议的路由计划，系统使用了以下信息：

bull;仓库和客户在城市路网中的位置(他们的坐标附在城市地图上)，

bull;服务客户的需求，

bull;所使用车辆的容量，

bull;研究网络中路段的空间特征，

bull;道路网络的地形，

bull;考虑到道路的空间特征和行驶区域，

bull;公司车队的综合。

因此，该系统将可用的空间特征与上述所有其他信息实时结合起来，并使用建模、空间、非空间和统计分析、图像处理等工具，形成一个可伸缩、可扩展和可互操作的应用环境。

对客户地址的检验和验证确保准确估计旅行时间和旅行距离。在总路线持续时间的边界情况下，对旅行时间的低估可能导致规划的路线计划失败，而过高的估计则可能降低司机和车辆的利用率，并造成非生产性的等待时间。与利率领域对应的数据涉及两个不同的细节。一个更详细的网络，适合地理编码(大约250000个链接)和一个不太详细的路由(大约10000个链接)。这两个网络完全重叠。

该工具使用Dijkstras算法，为在特定公路网内有效确定最短路径(以旅行时间或旅行距离表示)的问题提供解决方案。特别地，在开发路由计划的过程中，有两种情况使用了Dijkstras算法。在第一种情况下，计算出所有可能的对仓库和客户之间的旅行时间,优化器将生成车辆路线连接，在第二种情况下它决定涉及两个节点之间的最短路径路由计划(或客户)，这是由算法决定的。由于网络结点考虑了u型转弯和左、右转弯的限制，因此考虑了基于圆弧的算法变体。该系统采用以下部分所述的优化算法，自动生成车辆路线集(哪些车辆应该交付给哪些客户，按照哪些顺序)，同时最小化车辆成本和车辆行驶的总距离。这一过程涉及的活动往往比业务程序更具战略性和更少的结构。该系统可帮助计划人员和管理人员以新的方式查看信息，并研究以下问题：

bull;每辆车和路线的平均成本，

bull;车辆和产能利用率，

bull;服务水平和成本，

bull;通过添加或减去客户来修改现有路由场景。

为了支持上述活动，接口具有地理和表列数据功能。此外，对所提出的系统提供了多种分析，该系统能够图形化地表示每条车辆路线。

图 1 雅典食品市场路线门户

另外，将其从最终的路由计划中删除，并为用户提供感知道路网络以及仓库和客户位置的所有细节的能力。

案例研究

该系统已在希腊雅典的中央食品市场上得到应用。具体市场涉及希腊雅典大区西南区域皮埃奥斯港边界32万平方米。这个市场基本上是两个次级市场的混合体；第一个是新鲜蔬菜和水果，第二个是新鲜肉类。中央食品市场是一个由许多小企业组成的组织，这些企业销售和分销新鲜食品，主要是新鲜蔬菜、水果、鱼和肉。它被认为是供需结合的地方，是价格在透明和公开的交换条件下决定的地方。

图 2 地理编码和路由JAVA applet

每天都有成千上万的经营者和商人光顾这个市场，他们认为这里是进行交易的最佳场所。该市场是由专门从事食品行业的公司、传统零售商、城市市场、超市、大型超市、酒店和餐饮机构使用的。

鲜果市场涉及中小企业690家，占地面积17100平方米;

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