基于整数编程的汽车物流加载优化的研究

基于整数编程的汽车物流加载优化的研究

概括：

我国汽车行业的快速发展不仅为车辆物流行业带来了前所未有的开发机会，而且还提出了对车辆物流公司运输网络的容量，成本，质量和服务的更高要求。由于整个卡车的物流分配涉及广泛的知识，高技术要求和在我国仅在起步时的艰难实施，因此大多数整个卡车物流公司的装载过程仍然主要依赖手动操作。加载计划的决策基本上取决于加载和卸载工人的经验。通常存在以下问题：①缺乏科学方法指导并具有某些失明； ②高工作强度，低效率和适应性差； ③对操作员的高要求，容易造成质量损失； ④浪费运输能力和低经济效率。主要原因是没有关于轿车运输车辆的静态加载方案的动态加载过程和优化方法的系统研究（以下称为轿车运输车辆），并且缺乏强大的软件工具。本文分析了Anji Co.，Ltd。的完整车辆物流调度系统的加载过程，并通过整数规划计算不同商用车辆的最大容量加载方案。在SQL数据库平台下，这些最大容量加载方案根据某些规则保存并在数据库中进行管理。最后，案例推理（CBR）用于为在基本开发环境中为客户提供混合订单的客户优化加载方案提供解决方案，并进行示例验证。本文的主要工作包括以下内容：（1）对马车卡车实施最大容量加载优化。

首先，通过对马车和商用车的参数化产品家族的简化模型的建模技术进行建模，可以模块化特征结构，并提取共同的几何特征和空间结构。同时，仅保留了模型再现所需的几何维度参数。通过这些主要模型的发展，可以产生一系列具有特征和功能的模型家族，以满足系统对大量马车和商用车模型的需求；然后，整数规划方法用于通过算法改进提供解决方案，以最大程度地进行最大的马车和车辆载荷优化。提出了计划对象的参数分类原则，并通过更改规划对象的数量来调整算法的计算速度和计算精度，以满足不同工作条件下客户的要求； （2）实现了混合订单的加载优化。管理最大容量加载解决方案数据库；提取订单加载优化示例库，分层存储表示和存储的特征，以有效管理大量订单加载优化和运输车辆的最大容量；使用有效的案例搜索技术快速并根据某些规则重新组合并优化这些案例，从而提供订单优化解决方案。该项目将整数规划算法和案例推理应用于运输车辆的加载优化过程，并试图优化计算机支持的整个车辆物流系统的自动加载。该项目的研究结果是否具有重要的工程应用价值，无论是车载物流公司探索自己的运输能力，控制物流成本，提高服务质量并提高市场竞争力还是进一步建立统一，集成和可扩展的车载物流信息交换平台。

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