PAGEIII基于多啟運點的會展物流運輸問題研究摘要會展是會議、展覽及大型活動等集體性活動的簡稱。根據(jù)研究機構(gòu)對展會經(jīng)濟的規(guī)模預(yù)測來看，2025年整個會展經(jīng)濟的市場規(guī)模將達到10685萬元，會展行業(yè)即將成為下一個萬億市場。而由會展行業(yè)而衍生出的會展物流，也迎來了新的機遇。隨著我國會展業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，會展物流需求不斷增加。但目前我國會展物流運輸中面臨著眾多問題。本文對多啟運點的會展運輸問題進行研究。首先對當(dāng)下我國的會展與會展物流發(fā)展現(xiàn)狀進行分析。其次，分析會展物流的發(fā)展歷程與運營流程。本文將多啟運點的會展物流運輸問題類似看作VRPTW問題，并建立VRPTW數(shù)學(xué)模型，利用遺傳算法對模型進行求解。根據(jù)R會展物流公司的實際運輸情況，進行實例求解與分析，得出優(yōu)化后的運輸方案。最后對會展物流的發(fā)展提出建議。關(guān)鍵詞：會展物流遺傳算法路徑優(yōu)化VRPTW問題Researchonexhibitionlogisticstransportationbasedonmulti-departurepointsAbstractExhibitionistheabbreviationofcollectiveactivitiessuchasmeetings,exhibitionsandlarge-scaleactivities.Accordingtothescaleforecastoftheexhibitioneconomybyresearchinstitutions,themarketsizeoftheentireexhibitioneconomywillreach106.85millionyuanin2025,andtheexhibitionindustryisabouttobecomethenexttrillionmarket.Theexhibitionlogisticsderivedfromtheexhibitionindustryhasalsousheredinnewopportunities.WiththecontinuousexpansionofChina'sexhibitionindustry,thedemandforexhibitionlogisticsisincreasing.Butatpresent,China'sexhibitionlogisticstransportationisfacedwithmanyproblems.Inthispaper,theexhibitiontransportationproblemwithmultipledeparturepointsisstudied.Firstly,thedevelopmentstatusofexhibitionandexhibitionlogisticsinChinaisanalyzed.Secondly,itanalyzesthedevelopmentprocessandoperationprocessofexhibitionlogistics.Inthispaper,theexhibitionlogisticsproblemwithmultipledeparturepointsissimilartotheVRPTWproblem,andtheVRPTWmathematicalmodelisestablished,andthemodelissolvedbygeneticalgorithm.AccordingtotheactualtransportationsituationofRExhibitionLogisticsCompany,thecaseissolvedandanalyzed,andtheoptimizedtransportationschemeisobtained.Finally,somesuggestionsonthedevelopmentofexhibitionlogisticsareputforward.KeyWords：Exhibitionlogistics；GeneticAlgorithm；Optimizationofpath；VRPTWquestion目錄摘要 IAbstract II第1章緒論 11.1研究背景 11.2研究意義 31.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 41.3.1國外研究現(xiàn)狀 41.3.2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀 51.4研究內(nèi)容 61.5概念界定和理論基礎(chǔ) 61.5.1會展 61.5.2會展物流 61.5.3多啟運點 71.5.4自然選擇學(xué)說 71.6研究方法 81.6.1遺傳算法概念 81.6.2 遺傳算法的優(yōu)缺點 91.6.3遺傳算法應(yīng)用場景 91.7研究思路 9第2章會展物流的發(fā)展歷程與運營分析 112.1我國會展物流發(fā)展歷程 112.1.1起步階段 112.1.2初步發(fā)展階段 112.1.3成熟發(fā)展階段 112.2會展物流運作流程分析 122.3會展物流運輸分析 132.3.1會展物流中運輸?shù)闹匾?132.3.2會展物流運輸中存在的問題 14第3章基于多啟運點的會展物流運輸問題模型建立 163.1帶時間窗的車輛路徑問題 163.2問題概述 163.3建模要素分析 173.3.1模型假設(shè) 173.3.2模型符號定義 173.4模型建立 183.4.1模型決策變量 183.4.2目標(biāo)函數(shù) 183.4.3模型約束條件 193.5模型求解思路 19第4章運輸路徑的遺傳優(yōu)化算法設(shè)計 214.1染色體編碼 214.2種群初始化 224.3適應(yīng)度函數(shù) 234.4選擇操作 234.5交叉操作 244.6變異操作 254.7終止判斷 254.8遺傳算法操作流程 26第5章案例分析與應(yīng)用 275.1實例背景及數(shù)據(jù) 275.1.1展會介紹 275.1.2會展物流公司介紹 275.1.3數(shù)據(jù)介紹 275.2模型參數(shù) 295.3實驗結(jié)果分析與對比 29第6章對會展物流運輸?shù)慕ㄗh 326.1集中協(xié)調(diào)管理 326.2確保信息共享 326.3制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn) 32結(jié)論 33參考文獻 34致謝 36PAGE7第1章緒論1.1研究背景會展業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展成熟后的現(xiàn)代服務(wù)貿(mào)易型產(chǎn)業(yè)，對相關(guān)產(chǎn)業(yè)有強大的帶動作用。據(jù)統(tǒng)計，目前會展活動可以產(chǎn)生1：9的帶動作用。會展業(yè)能利用其產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)帶動周邊旅游、酒店、餐飲、購物、通信等方面的收入。一場會展的成功舉辦，不僅能給城市帶來可觀的經(jīng)濟效益，而且還能帶來巨大的社會效益。比如，舉辦大型會展，能夠提升城市的形象和知名度，從而吸引更多的游客和投資者，推動城市的發(fā)展和建設(shè)。此外，會展為各行各業(yè)提供了一個交流合作的平臺，有利于促進企業(yè)之間的合作、技術(shù)交流和資源共享，從而促進產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展。當(dāng)今，會展業(yè)在促進經(jīng)濟發(fā)展、促進交流合作等方面具有重要作用，但也面臨著成本高昂、資源浪費、環(huán)境壓力等挑戰(zhàn)。根據(jù)中國國際貿(mào)易促進委員會統(tǒng)計，2023年，我國共舉辦經(jīng)貿(mào)類展會3923項，總展覽面積為1.41億平方米，覆蓋全國31個省市自治區(qū)（不含港澳臺地區(qū)）。圖1-1為2019-2023年我國經(jīng)貿(mào)類展覽數(shù)量與展覽面積變化圖。圖1-12019-2023年我國經(jīng)貿(mào)類展覽數(shù)量與展覽面積變化圖與2022年相比，2023年我國經(jīng)貿(mào)類展會數(shù)量和面積均實現(xiàn)了大幅增長，甚至已超過疫情前的水平。2023年，我國經(jīng)貿(mào)類展會數(shù)量同比增加117.1%，面積同比增加153.3%；同2019年相比，2023年經(jīng)貿(mào)類展會數(shù)量增加10.6%，面積增加8.25%。由此可見，目前我國會展行業(yè)已全面恢復(fù)到疫情前的水平。隨著會展規(guī)模和數(shù)量的增加，對物流服務(wù)的需求也在不斷增加。在會展中，物流扮演著至關(guān)重要的角色，發(fā)揮著重要的價值和作用。首先是展品運輸。展品通常需要從各地運輸?shù)秸褂[場地，而物流公司需要設(shè)計合理的運輸方案，確保各地的展品能順利到達展覽現(xiàn)場。其次，在會展場地搭建與設(shè)備安裝上，也需要物流支持。場地搭建需要大量的物資和設(shè)備，如展臺、展架、燈光音響等。物流公司需要對物資的運輸與裝卸負(fù)責(zé)，并且在搭建時，協(xié)助參展商完成設(shè)備的安裝和調(diào)試工作，確保現(xiàn)場布置與裝飾順利完成。鑒于物流在會展中的發(fā)揮的重要作用，所以對會展物流的需求也就增加。而目前，我國會展物流行業(yè)呈現(xiàn)以下特點。第一，發(fā)展速度快。隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展和對外貿(mào)易的擴大，會展業(yè)呈現(xiàn)快速增長的趨勢。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，我國已成為僅次于美國的世界第二大會展市場。隨之而來的是會展物流需求量的劇增，促使物流企業(yè)不斷優(yōu)化服務(wù)，提高服務(wù)效率和質(zhì)量。第二，區(qū)域性。我國會展物流的發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域性特征，主要集中在經(jīng)濟較為發(fā)達的東部沿海地區(qū)，如北京、上海、廣州等大城市及珠江三角洲、長江三角洲等地區(qū)。這些地區(qū)的會展物流業(yè)務(wù)擁有更成熟的市場環(huán)境、較高的服務(wù)水平和更完善的基礎(chǔ)設(shè)施。第三，服務(wù)體系逐漸完善。伴隨著會展業(yè)的發(fā)展，我國會展物流企業(yè)也在不斷提升自身的服務(wù)能力。一些大型物流企業(yè)已經(jīng)能夠提供從前期咨詢、展品運輸、現(xiàn)場搭建到展后服務(wù)的全流程解決方案。企業(yè)服務(wù)能力的提升為會展活動提供更加全面的支持。盡管我國會展物流業(yè)已取得一定的成績，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)：第一，物流成本相對較高。由于基礎(chǔ)設(shè)施、信息系統(tǒng)等方面的限制，會展物流的運作效率仍有提升空間，物流成本相比國際先進水平較高。第二，在運輸過程中，有多個服務(wù)對象，運輸量大，且存在時效性。物流公司需要考慮諸多因素，為客戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。第二，服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)化程度不足。市場上存在大量中小型物流企業(yè)，服務(wù)能力參差不齊，缺乏統(tǒng)一的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和評價體系，專業(yè)化服務(wù)能力有待提升。第三，數(shù)字化、智能化水平有待提高。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，會展物流對數(shù)字化、智能化的需求日益增加。目前，我國會展物流業(yè)在這一領(lǐng)域還存在較大的跨越空間。1.2研究意義會展物流運輸是現(xiàn)代物流運輸體系的重要組成部分之一。而對于目前會展運輸問題的研究，具有一定的理論意義和現(xiàn)實意義。首先，對多啟運點的會展物流運輸問題的研究，可以豐富和完善現(xiàn)有的物流運輸理論體系。傳統(tǒng)的物流運輸理論主要關(guān)注物流運輸路徑與運輸方式的選擇，而多啟運點的會展物流運輸問題則涉及到多個啟運點之間的協(xié)調(diào)和優(yōu)化。因此，研究此問題可以為物流運輸理論的不斷發(fā)展和完善提供新的思路和方法。其次，現(xiàn)階段國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對會展物流運輸問題的研究比較有限?，F(xiàn)有的研究中，大部分都是基于單一的啟運點進行研究。然而，隨著會展規(guī)模的不斷擴大和會展活動的增多，會展物流運輸問題日益突出。傳統(tǒng)的單一啟運點運輸模式已經(jīng)無法滿足會展物流的需求，因此，對多啟運點運輸?shù)难芯渴欠浅１匾?。多啟運點運輸模式可以更好地適應(yīng)當(dāng)下會展物流的需求。會展物流運輸是會展行業(yè)中不可或缺的一環(huán)。會展活動通常涉及到大量的物資運輸和展品搬運，而物流運輸?shù)母咝c否直接影響到會展活動的順利進行。因此，研究多啟運點的會展物流運輸問題，不僅可以為會展物流運輸提供更加有效的解決方案，提高會展物流運輸?shù)男屎唾|(zhì)量，也能不斷提升會展行業(yè)的整體水平，推動會展行業(yè)向更加高效的方向發(fā)展。并且，隨著全球化進程的加快，會展活動的國際化程度越來越高，這就要求會展物流運輸必須具備更高的靈活性和適應(yīng)性，而多啟運點的會展物流運輸問題研究可以為實際物流運輸業(yè)務(wù)提供更加科學(xué)的決策依據(jù)，從而提高運輸效率、降低成本，提升服務(wù)質(zhì)量。綜上所述，研究多啟運點的會展物流運輸問題，具有重要意義，其研究不僅可以豐富和完善現(xiàn)有的物流運輸理論體系，還可以為實際會展物流運輸業(yè)務(wù)提供建議。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1國外研究現(xiàn)狀國外較少對會展物流基礎(chǔ)理論的研究，其研究多集中在實際運作層面。如，Ke,Ranxuan等（2009）提出可以在會展物流運作過程中使用RFID技術(shù)，對會展物流進行嚴(yán)格的監(jiān)控，以確保展品的安全[1]。Si-Wei等（2012）提出通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用來提升會展物流服務(wù)水平[2]。ChenZ等（2014）提出會展物流供應(yīng)商總成本優(yōu)化模型，用作業(yè)車間調(diào)度模型說明會展物流的框架[3]。國外學(xué)者研究多啟運點運輸問題的文章很少，更多集中在對多目標(biāo)運輸規(guī)劃問題的研究上。其中，SrikantGupta等（2021）為解決供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的問題，將公式化的最優(yōu)分配問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)規(guī)劃問題，并采用最大加法模糊目標(biāo)規(guī)劃方法進行求解[4]。DipakBarman等（2021）通過遺傳算法求解具有雙模糊系數(shù)的兩車兩階段固體運輸問題[5]。KacherYadvendra等（2022）開發(fā)了一種使用模糊調(diào)和平均技術(shù)來解決完全模糊多目標(biāo)運輸問題的算法[6]。AbdelatiMohamedH等（2023）利用齊默爾曼規(guī)劃技術(shù)、全局準(zhǔn)則方法和最小距離方法三種多目標(biāo)方法解決埃及某私營公司的燃料消耗成本問題[7]。HuoChai等（2023）對危險品運輸中考慮行駛風(fēng)險的雙目標(biāo)車輛路徑問題，建立了危險品運輸帶軟時間窗的車輛路徑問題模型,并設(shè)計了非支配遺傳算法對雙目標(biāo)優(yōu)化模型對問題進行求解[8]。KumarAnesh（2023）提出了一種基于雙曲型隸屬函數(shù)的中智雙曲規(guī)劃方法來獲得不確定多目標(biāo)運輸問題的有效解[9]。BeraRajKumar（2023）為了讓零售商的總成本最小化及分銷商的總利潤最大化，將實際單位運輸成本作為一個三角直觀模糊數(shù)進行建模，并利用精英非支配排序遺傳算法(NSGA-II)和模糊規(guī)劃技術(shù)得到該問題的最優(yōu)解[10]。綜上所述，國外學(xué)者在對會展物流的研究上，更多集中在實際運作界面。而為了解決多目標(biāo)運輸規(guī)劃問題，國外學(xué)者更多利用遺傳算法、最大加法模糊目標(biāo)規(guī)劃、齊默爾曼規(guī)劃技術(shù)等方法來解決問題。1.3.2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀我國對會展物流的定義，是由國外相關(guān)概念引申而來。周霄（2005）對會展物流定義為“展銷產(chǎn)品從參展商經(jīng)由會展中轉(zhuǎn)流向購買者的物理運動過程[11]”。雷寧（2014）認(rèn)為會展物流是由展銷活動供、需雙方以外的第三方組織者所提供的一種具有后勤保障功能的服務(wù)[12]。鄭瑞（2023）對會展物流的定義為“在會展活動中為展覽商、觀眾、組織者等提供物資運輸、搬運、倉儲、包裝、清關(guān)、安裝、撤展等全程物流服務(wù)的一種特殊物流服務(wù)[13]”。在會展物流實際應(yīng)用方面，王姝姝（2020）以佳選好食材大會中乳制品運輸為例，分析會展物流冷鏈運輸存在的問題[14]。劉瑞賢等（2020）以第三屆中國庭院與花園園藝展覽會為案例，運用模糊故障樹分析法，分析影響會展物流展品運輸風(fēng)險的因素[15]。與國外學(xué)者相似，我國學(xué)者更多集中在多目標(biāo)運輸問題的研究上。如，繆文清（2012）用變量閉回路法求解應(yīng)急物流中兩類單種資源多起點多終點的運輸問題[16]。韓樺等（2018）根據(jù)不同路段運費及時間等權(quán)重,利用哈密頓圖、半哈密頓圖的構(gòu)造條件來求解多目的地運輸路線規(guī)劃問題[17]。馬碩（2020）在考慮運輸車輛數(shù)量、調(diào)度距離以及客戶服務(wù)滿意度水平三個因素為目標(biāo)優(yōu)化車輛路徑，并采用第三代非支配排序遺傳算法對多目標(biāo)車輛路徑問題求解[18]。張永鵬（2020）對具有隨機需求的雙目標(biāo)車輛路徑問題，提出一種帶聚類策略的膜啟發(fā)式多目標(biāo)算法(MIMOA)進行求解[19]。張安莉（2021）利用遺傳算法與改進的NSGA-II算法進行求解考慮貨物時間價值的船舶調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化問題[20]。陳國亮等（2021）考慮鐵路運輸過程的人口風(fēng)險和運輸成本風(fēng)險來建立多目標(biāo)路徑優(yōu)化模型，再利用遺傳算法對該模型進行實例求解[21]。劉文佳（2023）針對危險品運輸路徑優(yōu)化問題，建立多起點半開放式危險品運輸路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，并利用人工蟻群算法和模擬退火算法進行計算[22]。國內(nèi)學(xué)者對會展物流的研究仍然較少，而在多目標(biāo)運輸問題的研究上，國內(nèi)學(xué)者大多采用遺傳算法、蟻群算法進行問題求解。1.4研究內(nèi)容本文以會展物流運輸為核心研究問題。首先對當(dāng)下我國的會展與會展物流發(fā)展進行分析。其次，概述會展、會展物流等相關(guān)概念，分析會展物流的發(fā)展歷程與運營流程。本文將多啟運點的會展物流運輸問題類似看作VRPTW問題，并建立VRPTW數(shù)學(xué)模型，利用遺傳算法對模型進行求解。根據(jù)R會展物流公司的實際運輸情況，進行實例求解與分析，得出優(yōu)化后的運輸方案。最后對會展物流的發(fā)展提出建議。1.5概念界定和理論基礎(chǔ)1.5.1會展會展是指會議、展覽、論壇、研討會等集體性的商業(yè)或非商業(yè)活動的簡稱。隨著社會的經(jīng)濟、政治、文化的提升，會展業(yè)也在不斷發(fā)展。我國會展萌芽階段可以追溯到原始社會的集市，而直到1999年，我國才開始正式提出會展產(chǎn)業(yè)的概念。依靠會展強大的經(jīng)濟功能，現(xiàn)如今，會展不僅僅是一種活動形式，更是一種商業(yè)交流和合作的平臺。1.5.2會展物流會展物流的發(fā)展可追溯到20世紀(jì)80年代，當(dāng)時的會展物流僅僅作為會展業(yè)的一個附屬部分。而進入21世紀(jì)后，會展物流才隨著會展業(yè)的快速發(fā)展一同發(fā)展起來。會展物流是按照參展商的需求，對參展物品、材料、設(shè)備等從參展商所在地區(qū)及時地送到參展目的地，展覽結(jié)束后，再將參展物品從參展地運回的過程。其中涉及到展品的存儲、包裝、運輸、裝卸、布展和撤展等環(huán)節(jié)。會展物流的本質(zhì)是對會展相關(guān)物品在空間里的流動進行管理。會展物流的服務(wù)內(nèi)容包括運輸保障、現(xiàn)場布置、倉儲管理等。會展物流的目標(biāo)是確保展品的安全運輸和及時到達目的地，以便順利參加會展活動。1.5.3多啟運點多啟運點是指在物流運輸中，貨物從不同的起運點出發(fā)，經(jīng)過不同的中轉(zhuǎn)站或路線，最終到達目的地的一種運輸方式。在多啟運點的運輸方式中，貨物可能會經(jīng)過多次裝卸、轉(zhuǎn)運和中轉(zhuǎn)，其中每個啟運點都可以看作是貨物運輸?shù)囊粋€節(jié)點，而貨物在每個節(jié)點之間的運輸路徑和方式可能會發(fā)生變化。這種運輸方式通常需要更復(fù)雜的運輸計劃和物流管理，以確保貨物能夠安全、及時地到達目的地。1.5.4自然選擇學(xué)說自然選擇學(xué)說（Naturalselectiontheory），由英國生物學(xué)家達爾文提出。該學(xué)說是一種被人們廣泛接受的生物進化學(xué)說。這種學(xué)說認(rèn)為，生物若要生存下去，就必須進行生存斗爭。在生存斗爭中，具有有利變異的個體更容易存活下來，并且有更多的機會將有利變異傳給后代，而具有不利變異的個體就會慢慢被自然界淘汰。達爾文把這種在生存斗爭中，適者生存、不適者淘汰的現(xiàn)象叫做自然選擇。它表明，遺傳和變異是決定生物進化的內(nèi)在因素。自然界中的多種生物之所以能夠適應(yīng)環(huán)境而得以生存進化，是和遺傳和變異生命現(xiàn)象分不開的。正是生物的這種遺傳特性，使生物界的物種能夠保持相對的穩(wěn)定;而生物的變異特性，使生物個體產(chǎn)生新的性狀，形成新的物種，推動了生物的進化和發(fā)展。

1.6研究方法1.6.1遺傳算法概念遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA），最早是由美國的Johnholland于20世紀(jì)70年代提出,該算法是根據(jù)大自然中生物體進化規(guī)律而設(shè)計提出的。是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。該算法通過數(shù)學(xué)的方式,利用計算機仿真運算,將問題的求解過程轉(zhuǎn)換成類似生物進化中的染色體基因的交叉、變異等過程。遺傳算法一般包含以下步驟：編碼、種群初始化、適應(yīng)度評估、選擇操作、交叉操作和變異操作、重組操作。綜上所述，遺傳算法求解問題的常規(guī)流程如圖1-2所示。圖1-2遺傳算法的流程圖遺傳算法的優(yōu)缺點遺傳算法的優(yōu)點包括以下幾點。第一，通過變異機制避免算法陷入局部最優(yōu)，搜索能力強。第二，引入自然選擇中的概率思想，個體的選擇具有隨機性。第三，可拓展性強，易于與其他算法進行結(jié)合使用。但遺傳算法在解決問題時，也存在著以下不足。第一，種群有一定幾率過早地收斂。第二，遺傳算法的效率比其他優(yōu)化方法低。遺傳算法無法及時利用網(wǎng)絡(luò)的反饋信息，故算法的搜索速度較慢。若要得要較精確的解，則需要花費更多的時間。第三，遺傳算法對初始種群的選擇有一定的依賴性。第四，交叉算子和變異算子中，參數(shù)的選擇嚴(yán)重影響解的品質(zhì)，而目前這些參數(shù)的選擇大部分是依靠經(jīng)驗。1.6.3遺傳算法應(yīng)用場景遺傳算法具有廣泛的應(yīng)用場景，主要包括：（1）函數(shù)優(yōu)化。遺傳算法可以有效求解各種復(fù)雜的函數(shù)優(yōu)化問題，如旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）、背包問題等。（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。遺傳算法可用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),尋找網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)重和閾值。（3）生產(chǎn)規(guī)劃。在解決生產(chǎn)線調(diào)度、倉儲位置選取等生產(chǎn)規(guī)劃問題時，遺傳算法有著優(yōu)異的表現(xiàn)。（4）圖像處理。遺傳算法能有效解決圖像分割、圖像配準(zhǔn)、圖像壓縮等圖像處理問題。1.7研究思路圖1-3技術(shù)路線圖

第2章會展物流的發(fā)展歷程與運營分析2.1我國會展物流發(fā)展歷程2.1.1起步階段會展物流行業(yè)在中國的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)80年代，起初，會展物流僅僅是作為會展業(yè)的一個附屬部分。隨著中國對外開放政策的實施，國內(nèi)外的交流日益頻繁，各種展覽會活動逐漸增多，會展物流需求初步顯現(xiàn)。物流企業(yè)開始介入會展物流服務(wù)，但規(guī)模較小，服務(wù)水平有限，主要集中在展品的運輸和倉儲環(huán)節(jié)。在這一時期，中國進出口商品交易會（廣交會）規(guī)模和影響力不斷擴大，成為推動會展物流早期發(fā)展的重要動力之一。2.1.2初步發(fā)展階段20世紀(jì)90年代中期至21世紀(jì)初，我國會展物流進入初步發(fā)展階段。2001年，中國加入世界貿(mào)易組織（WTO）。從此之后，中國對外交流機會更加豐富，越來越多的國際展覽會在中國舉辦，比如北京奧運會、上海世博會、天津達沃斯論壇等。這些活動大幅推動了會展物流服務(wù)的專業(yè)化發(fā)展。隨后，我國出現(xiàn)了專業(yè)的會展物流企業(yè)。2.1.3成熟發(fā)展階段現(xiàn)代會展物流服務(wù)已經(jīng)形成了完整的產(chǎn)業(yè)鏈，涵蓋了會展策劃、物流服務(wù)、倉儲配送等多個環(huán)節(jié)，為會展活動的舉辦提供了有力保障。近年來，隨著我國經(jīng)濟的持續(xù)增長和會展業(yè)的蓬勃發(fā)展，會展物流的需求持續(xù)增加，市場規(guī)模也在不斷擴大。為了提高企業(yè)競爭力，占據(jù)市場份額，許多會展物流企業(yè)開始注重提升自身的服務(wù)水平和技術(shù)能力，引入物流信息系統(tǒng)、智能物流設(shè)備等技術(shù)手段提高運作效率，不斷創(chuàng)新，提供更加便捷、高效的物流服務(wù)。進而推動會展物流服務(wù)向?qū)I(yè)化和智能化發(fā)展。與此同時，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、云計算等技術(shù)也將逐漸應(yīng)用于會展物流領(lǐng)域，為行業(yè)發(fā)展注入了新的活力，帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。2.2會展物流運作流程分析會展物流是現(xiàn)代物流的一部分，基本運作流程與現(xiàn)代物流的運作相似。但也有別于現(xiàn)代物流。會展物流運作流程包括以下階段：（1）策劃階段會展物流公司一般都是由會展主辦方指定。物流公司根據(jù)會展主辦方提供的信息與參展商聯(lián)系，并溝通了解展品的種類、數(shù)量、特性等，以及是否有其他的物流服務(wù)需求，以便服務(wù)商更好地制定物流運輸方案。在這一階段，參展商也可以與會展主辦方進行溝通，自行選擇物流公司。（2）準(zhǔn)備階段物流公司根據(jù)主辦方和參展商提供的信息，制定具體的物流運輸方案，包括對展品的包裝、搬運、裝卸、存儲等，以及召集人員，準(zhǔn)備運輸車輛及搬運設(shè)備，并選擇最優(yōu)的運輸線路。在此期間，物流公司需與參展商充分溝通，才能保證該方案符合參展商的需要。（3）裝卸運輸階段物流公司對展品進行分類與標(biāo)記，并記錄相關(guān)信息。與此同時，安排相關(guān)人員進行展品包裝。隨后，根據(jù)日程安排，物流公司依據(jù)制定的運輸方案對展品進行裝卸、搬運、運輸，過程中需與主辦方及時溝通，確保貨物能按時到達參展地，保證其完整與安全。并在會展結(jié)束后，按照參展商需求，對展品再次進行數(shù)量清點、分類、包裝，然后將展品及時、完整無誤地運回至參展商所在地。同時，在展會期間，物流公司也要負(fù)責(zé)展品的搬運和擺放工作，確保展品被正確擺放和展示，并在會展結(jié)束后將展品搬回到參展商處，等待運輸。（4）全過程的管理物流公司要對整個會展物流過程進行管理。這就要求物流公司要實時了解各個環(huán)節(jié)的情況，并且將信息同步到參展商、會展組織者處。在會展物流運作過程中，可能會出現(xiàn)各種突發(fā)事件，如交通堵塞、惡劣天氣等。物流團隊需要具備處理突發(fā)事件的能力，可以制定相應(yīng)的緊急預(yù)案，靈活調(diào)整運作方案，確保物流運作不受影響，展品能夠安全、按時到達目的地。與此同時，物流公司在會展物流中也扮演著服務(wù)客戶的角色。需要與參展商和會展組織者保持良好的溝通，及時回應(yīng)他們的需求和問題，并提供專業(yè)的物流建議和支持，以確保客戶滿意度和合作關(guān)系的持續(xù)發(fā)展。（5）總結(jié)與評估在會展結(jié)束后，物流公司會與參展商進行費用的結(jié)算。結(jié)算完成后，對此次的物流運作流程進行總結(jié)和評估，找出問題和改進空間，不斷優(yōu)化物流流程，提高會展物流的效率和服務(wù)水平，以此提升企業(yè)的整體素質(zhì)和競爭力。會展物流運作流程圖如圖2-1所示。圖2-1會展物流運作流程圖2.3會展物流運輸分析2.3.1會展物流中運輸?shù)闹匾赃\輸是會展物流中最重要的一環(huán)。其重要性主要體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，影響展品交付時間。運輸時間的長短，很大程度決定展品是否能按時到達。物流企業(yè)通過高效的運輸服務(wù)，確保展品、設(shè)備和物資準(zhǔn)時到達展會現(xiàn)場，保證會展活動的順利進行。第二，影響物流總成本。據(jù)結(jié)果表明，運輸成本占物流總成本的40%，占比接近一半。由此可見，運輸對物流總成本的節(jié)約具有舉足輕重的作用。所以，企業(yè)需要合理規(guī)劃運輸路線，選擇最佳的運輸方案。這可以減少運輸途中不必要的費用，降低物流成本，提高物流效率，提升企業(yè)經(jīng)濟效益。第三，增強企業(yè)競爭力。良好的運輸服務(wù)可以提升會展物流企業(yè)的競爭力。物流企業(yè)提供快速、安全、可靠的運輸方案，可以吸引更多客戶選擇合作，增強其在市場中的地位和聲譽。第四，提升客戶滿意度，增加客戶粘性。通過優(yōu)質(zhì)的運輸服務(wù)，可以提升客戶的滿意度和體驗感。及時準(zhǔn)確的運輸可以增加客戶對會展物流企業(yè)的信任度，促進長期合作關(guān)系的建立，為企業(yè)帶來更多的經(jīng)濟和商業(yè)價值。2.3.2會展物流運輸中存在的問題會展物流的運輸分為兩個部分。第一部分是在展會開始前，物流公司將展品及物資從各地運輸?shù)秸桂^。第二部分是在展會結(jié)束后，物流公司再將展品及物資從展館重新運送到各地。在運輸過程中，主要存在以下的問題：（1）上門收貨/配送不準(zhǔn)時物流公司的車輛經(jīng)常未按客戶規(guī)定時間上門收取展品或配送物資，不在規(guī)定時間到達客戶點的配送可能會對客戶、企業(yè)自身等多方面帶來不同程度的影響。提前到達會使企業(yè)產(chǎn)生等待的時間，若無法按時上門收取展品或配送物資，可能導(dǎo)致展品延誤到達展館或目的地，影響展示效果，降低客戶滿意度。因此不準(zhǔn)時配送現(xiàn)象不利于企業(yè)的物流與業(yè)務(wù)發(fā)展。（2）車輛裝載量不高企業(yè)配送車輛的管理與安排主要由配送管理員依照大致經(jīng)驗決定，導(dǎo)致客戶需求量在變化幅度不大的情況下，有時仍需使用較多的車輛完成配送任務(wù)，同時車輛的裝載率不高，基本在70%以下。如果車輛的裝載量較低，就需要增加車輛的數(shù)量來完成運輸任務(wù)，這樣就會增加運輸?shù)拇螖?shù)和時間，降低了運輸?shù)男省ｋS著企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展，客戶數(shù)量與需求量的不斷增加，企業(yè)需要使用的車輛數(shù)量也逐漸上升，平時10輛車基本剛好滿足客戶貨品需求量，但難以保證能夠滿足客戶需求量不斷增加的情況。（3）運輸里程較長運輸里程較長會增加參展商的風(fēng)險。長距離的運輸意味著更多的中間環(huán)節(jié)和不確定因素，比如可能出現(xiàn)的交通擁堵、天氣變化等情況，這些都會增加參展商的運輸風(fēng)險。一旦出現(xiàn)運輸問題，不僅會影響到展品的及時到達，還可能導(dǎo)致?lián)p壞或丟失，給參展商帶來不必要的損失。另外，長距離的運輸也會影響到參展商的時間安排。運輸里程較長意味著更長的運輸時間，這可能會導(dǎo)致參展商需要提前安排更多的時間來保證展品的準(zhǔn)時到達。而在會展活動中，時間往往是非常寶貴的，參展商需要充分利用每一分鐘來與客戶溝通、促成交易，長距離的運輸可能會影響到他們的時間安排，從而影響到參展效果。

第3章基于多啟運點的會展物流運輸問題模型建立3.1帶時間窗的車輛路徑問題帶時間窗的車輛路徑問題（VehicleRoutingProblemwithTimeWindows，簡稱VRPTW）是車輛路徑問題（簡稱VRP）的其中一種拓展。帶時間窗的車輛路徑問題是指：物流公司根據(jù)客戶數(shù)量與貨物需求量，規(guī)劃車輛路線，安排車輛進行貨物配送。車輛從配送中心出發(fā)，依次到達各個客戶點，須在各個客戶給定的最早與最晚配送時間內(nèi)將貨物到達。完成配送任務(wù)后，最后返回配送中心。對車輛路徑問題研究，主要基于一定的約束條件，對車輛配送路線優(yōu)化，使其滿足一定的決策目標(biāo)，如配送里程最短、配送成本最低等。3.2問題概述近幾年來，隨著會展行業(yè)的不斷發(fā)展，參展商的數(shù)量不斷增加，對物流服務(wù)的需求也逐漸增加。在展會開始前，物流公司需要在短時間內(nèi)前往各個參展商處，將大量貨物、物資等運輸?shù)秸桂^所在地。而在展會結(jié)束后，物流公司也要在最快時間內(nèi)將會展物資運回到各個參展商處。這對物流公司提出了更高的要求。一方面要滿足客戶的裝載的需求，另一方面還要滿足在客戶規(guī)定的服務(wù)時間內(nèi)完成貨物的裝卸。而在目前的會展運輸中，物流公司有時會出現(xiàn)車輛裝載率低、上門收貨/配送不及時或者提前到達的情況，這將很大程度上影響工作效率，同時也影響參展商后續(xù)的時間安排。這對物流公司來說，是極大的挑戰(zhàn)。物流公司需要綜合考慮時間、成本、車輛分配等要素后，選擇最優(yōu)的運輸路徑來滿足客戶需求。本文研究的多啟運點的會展物流運輸問題本質(zhì)上為VRPTW問題，即帶時間窗的車輛路徑問題。本文的配送起點為某展館中心，各參展商所在地即為各個起運點。在貨物攬收/配送過程中，參展商總數(shù)量、展館中心與各個參展商所在地的坐標(biāo)位置、各個參展商約定取貨時間、貨品重量、配送車輛數(shù)量、車輛載重量等數(shù)據(jù)均已知。本文研究的時間窗類型為軟時間窗，若車輛未在規(guī)定時間內(nèi)到達，則會產(chǎn)生相應(yīng)的早到或晚到的時間懲罰成本。物流公司需要在滿足客戶需求的同時，合理、有效地利用車輛資源，使得總行駛距離最短。本文將對展會開始前的上門攬收運輸問題進行研究。3.3建模要素分析3.3.1模型假設(shè)在實際問題中，存在不確定因素，而這些因素往往影響問題的最終結(jié)果。所以，在構(gòu)建模型前，需對運輸中的不穩(wěn)定因素提出以下假設(shè)：（1）每輛車在運輸過程中，不會受到外界因素（如天氣、道路狀況等）的影響。（2）物流公司的運輸車輛勻速行駛且燃料充足，均能正常駕駛。（3）每輛車都可為多位參展商提供貨物攬收服務(wù)。（4）每個參展商所需要運輸?shù)呢浳镏亓烤鶠橐阎?，不會出現(xiàn)突然改變數(shù)量的情況。3.3.2模型符號定義根據(jù)上述對多啟運點的會展物流運輸問題的描述，對數(shù)學(xué)模型中相關(guān)的符號進行定義（見表3-1）。表3-1符號定義說明符號定義A參展商和會展中心的集合，A=N參展商數(shù)量M運輸車輛的數(shù)量Q車輛的最大運輸量d第i個參展商與第j個參展商之間的距離Si和參展商i的左時間窗和右時間窗q第i個參展商的貨物運輸需求量，其中if在第i個參展商處的服務(wù)時間w第i個參展商的等待時間t到達第i個參展商處的時間3.4模型建立3.4.1模型決策變量本模型的決策變量用公式（3-1）表示。xij3.4.2目標(biāo)函數(shù)根據(jù)本文數(shù)學(xué)模型的符號定義及決策變量，運輸車輛路徑最短的目標(biāo)函數(shù)可以表述為公式（3-2）。M3.4.3模型約束條件車輛配送路徑優(yōu)化模型的求解需要在滿足實際約束條件下進行才能使模型的目標(biāo)函數(shù)達到最優(yōu)。本文具體約束條件如下：（1）所有車輛的最大載貨重量相同。車輛所攬收的的貨物不得超過最大載貨重量，即：（2）每輛車從會展中心出發(fā)，完成貨物攬收后返回會展中心，即：（3）運輸車輛的使用數(shù)量總和不超過物流公司所擁有的車輛總數(shù)，即：（4）車輛必須在規(guī)定的時間窗內(nèi)對參展商進行服務(wù)，即：St（5）每位參展商只能由一輛車一次性完成物流服務(wù)，即：3.5模型求解思路本文模型的求解思路主要分為以下四步：（1）數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)。將參展商所提供的貨物種類、重量、上門攬收時間、位置等信息錄入系統(tǒng)，進行數(shù)據(jù)初始化。（2）平臺進行分配。根據(jù)各參展商的位置信息，對訂單按照區(qū)域進行分配。（3）系統(tǒng)生成攬收路線?？紤]物流公司目前所擁有的貨車數(shù)量、貨車的最大載重量以及區(qū)域分配的結(jié)果，對攬收路線進行規(guī)劃。（4）對現(xiàn)有攬收路線方案進行優(yōu)化改善。使用遺傳算法對攬收路徑方案進行優(yōu)化改善，比對數(shù)據(jù)結(jié)果，選擇最優(yōu)解。模型求解思路如圖3-1所示。圖3-1模型求解思路圖

第4章運輸路徑的遺傳優(yōu)化算法設(shè)計本文所研究的會展物流運輸問題，屬于VRPTW問題。而遺傳算法對于求解路徑問題，有不錯的優(yōu)化效果。遺傳算法的主要步驟包括：編碼、種群初始化、適應(yīng)度評估、選擇操作、交叉操作、變異操作等。本文將用遺傳算法對多啟運點的會展物流運輸問題模型進行求解。4.1染色體編碼在遺傳算法中，把一個問題的可行解從其解空間轉(zhuǎn)換到遺傳算法所能處理的搜索空間的轉(zhuǎn)換方法稱為編碼[23]。編碼是應(yīng)用遺傳算法時要解決的首要問題，也是設(shè)計遺傳算法時的一個關(guān)鍵步驟。編碼方法影響到后面遺傳算子的運算方法，很大程度上決定了遺傳進化的效率。編碼方式主要包括二進制編碼、字符編碼及自然數(shù)編碼等。而在前面提及到的三種編碼方式中，自然數(shù)編碼方式相對簡潔。在解決車輛路徑規(guī)劃問題時，能更直觀地將最優(yōu)路線顯示出來。在VRPTW問題中，將問題的解表示為染色體，而每個染色體代表一種車輛路徑方案。其中每個路徑包括一系列的客戶點以及相應(yīng)的服務(wù)順序。如果參展商數(shù)量用v表示，運輸車輛總數(shù)用k表示，則染色體長度為v+k?1,染色體表達形式為圖4-2染色體編碼與解碼其中，11和12代表會展中心。11和12將參展商1-10劃分為三段，即劃分為3條路徑。這3條路徑分別是：路徑1：會展中心0→參展商1→參展商2→參展商3→會展中心0；路徑2：會展中心0→參展商4→參展商5→參展商6→參展商7→會展中心0；路徑3：會展中心0→參展商8→參展商9→參展商10→會展中心0。4.2種群初始化遺傳算法操作的對象是群體，所以要生成若干個體的初始解形成初始種群[24]。種群的數(shù)量影響著問題求解。種群數(shù)量過多，最終有效解數(shù)量增加，但計算時間變長，運算效率降低；種群數(shù)量過少，計算速度變快，但容易導(dǎo)致算法結(jié)果陷入局部最優(yōu)。在解決問題中，合理的種群數(shù)量一定程度上可以提升初始種群的優(yōu)越性。本文進行種群初始化的步驟如下：（1）隨機選擇１名客戶i（2）初始車輛數(shù)m（3）生成序列w（4）遍歷整個序列w，遍歷序號為j，將客戶wj依次插入k條路徑上，直至遍歷完所有其中在客戶依次插入路徑前，分為２種情況：（1）若添加的客戶不滿足任意一條路徑的容量約束，則保留原有路徑，將其添加到新路徑中。（2）若添加的客戶滿足如下容量約束：當(dāng)前路徑?jīng)]有客戶，則直接插入；當(dāng)前路徑上已經(jīng)存在１個客戶，對比該客戶和wj，將兩者中左時間窗小的客戶放在首位已有路徑上客戶數(shù)大于１，比較客戶左時間窗，找到客戶wj的左時間窗處于路徑中２個4.3適應(yīng)度函數(shù)遺傳算法通過適應(yīng)度函數(shù)計算個體的適應(yīng)度值以評估種群個體的優(yōu)劣，為保證優(yōu)秀的個體能夠更大有更大概率被遺傳[25]。適應(yīng)度函數(shù)影響著算法的搜索方向，適應(yīng)度值的高低影響個體的優(yōu)劣程度。適應(yīng)度值越高，個體更優(yōu)秀；適應(yīng)度值越低，個體越差。本文的目標(biāo)函數(shù)是求總路程的最小值。因此，目標(biāo)函數(shù)值越小越好。但同時，我們也希望能選擇更多個體適應(yīng)度值大的個體來獲得更多的優(yōu)秀個體。所以，本文將目標(biāo)函數(shù)倒數(shù)作為適應(yīng)度值，用Zi表示個體i的目標(biāo)函數(shù)值，f(i)表示該個體的適應(yīng)度函數(shù)，則個體i的適應(yīng)度函數(shù)為：4.4選擇操作在遺傳算法中，選擇操作是對自然界中“物競天擇，適者生存”的生存法則進行模擬，其核心目標(biāo)是對種群中的個體進行篩選，保留表現(xiàn)優(yōu)秀的個體，同時淘汰表現(xiàn)不佳的個體。算法中常用的選擇算子有隨機競爭、保留最佳及輪盤賭選擇法等。為最大化的確保算法迭代過程中的算法收斂性，本文選用輪盤賭選擇法進行選擇操作。該方法的核心思想是將目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的概率值，個體的適應(yīng)值越高，其在輪盤中被選中的概率就越大。假設(shè)群體的總個數(shù)是n，個體為i(（1）計算出群體中每個個體的適應(yīng)度f(i)（2）計算出每個個體被遺傳到下一代群體中的概率P，即計算每個個體的值在全部個體中所占的比重；Pi（3）計算每個個體的累積概率q；（4）將所有個體的概率值按照大小順序拼接成一個輪盤，轉(zhuǎn)動輪盤，隨機選擇個體，在[0,1]區(qū)間產(chǎn)生一個隨機數(shù)r；（5）若qi<r<q（6）重復(fù)上述操作，直至子代的種群個體數(shù)目達到需要的數(shù)量。4.5交叉操作交叉操作，是指將兩個父代個體的部分結(jié)構(gòu)進行替換重組，從而生成新的個體。交叉操作可以增加種群的多樣性，促進種群進化。同時，交叉操作也能提高遺傳算法的搜索能力。交叉操作，首先要確立交叉的點位，然后進行基因位交換操作。本文使用OX交叉的方式。比如，現(xiàn)在有兩個父代染色體，任意選擇a、b兩點，其中a=3，b=6，則在兩點間的片段為交叉片段，即圖4-4。圖4-4交叉片段示意圖然后將兩個親本染色體的交叉片段分別移動到另一條親本染色體的前面，即：將父代2的交叉片段移動到父代1的前面，將父代1的交叉片段移動到父代2的前面，如圖4-5所示。圖4-5交叉操作后的父代個體最后按照從前到后的順序刪除第2個重復(fù)基因，從而形成兩個后代染色體，如圖4-6所示。圖4-6交叉操作后新的子代個體4.6變異操作變異操作源于生物學(xué)鐘的基因突變，其操作是將一個染色體中的兩個基因位置進行交換，從而產(chǎn)生變異，從而擴大種群多樣性。如圖4-7所示，隨機選擇父代的兩個變異位置a和b，其中a=3，b=6，互換基因后，產(chǎn)生新的子代個體。圖4-7變異操作4.7終止判斷將上述操作執(zhí)行完畢后，得到了一個新的種群。由此循環(huán)，不斷進行種族迭代。多次迭代后，若m=M，滿足遺傳算法終止條件，則結(jié)束算法循環(huán)，并將最大適應(yīng)度值的個體作為最優(yōu)解輸出。4.8遺傳算法操作流程遺傳算法求解VRPTW問題的流程如圖4-8所示。圖4-8遺傳算法操作流程

第5章案例分析與應(yīng)用5.1實例背景及數(shù)據(jù)5.1.1展會介紹中國進出口商品交易會，又稱廣交會，創(chuàng)辦于1957年春，每年春秋兩季在廣州舉辦。廣交會是中國目前歷史最長、規(guī)模最大、商品最全、采購商最多且來源最廣、成交效果最好、信譽最佳的綜合性國際貿(mào)易盛會。截至目前，廣交會已成功舉辦134屆，與全球229個國家和地區(qū)建立了貿(mào)易關(guān)系，累計出口成交約1.5萬億美元，累計到會和線上觀展境外采購商超1000萬人，有力地促進了中國與世界各國各地區(qū)的貿(mào)易交流和友好往來。5.1.2會展物流公司介紹R公司是一家專注于會展物流的企業(yè)，公司位于廣東廣州。該公司為第133、134屆廣交會出口展展品承運服務(wù)商之一，負(fù)責(zé)為出口展參展商提供境內(nèi)展品運輸、裝卸搬運、倉儲等展品承運配套服務(wù)。5.1.3數(shù)據(jù)介紹一共有30位客戶。其中，會展中心用數(shù)字0表示，坐標(biāo)值為（14,12）。各參展商用數(shù)字1-30來表示。物流公司總共有20輛同一型號的運輸車輛。單輛貨車的最大載重量為2000kg。會展中心與各參展商的信息如表5-1表示。表5-1會展中心與各參展商信息編號XY運輸量/(kg左時間窗/(Si右時間窗/(Ei服務(wù)時間/(min?01412006400123101083080202191550612018050323326015022020451473430150605719160270310206181326933039020728624742046015824113696013020947176240290151013206753604905511791941502002012231528318026025131963493004003014231735024034030152134733304403516106404400480301713184603011040185213269016030191123540480560502091614648054020212012305208030221662081202301523815272703504524812186300370202523134943904505026153178420500152712154371802404528271720050902029162251048058050302091856010015將表5-13中的會展中心與各個參展商的坐標(biāo)位置轉(zhuǎn)化為可視化位置散點圖，如圖5-1所示。圖5-1各點位置坐標(biāo)散點圖5.2模型參數(shù)針對上述問題，本文設(shè)置的模型初始參數(shù)如表5-2所示。表5-2模型參數(shù)參數(shù)取值種群規(guī)模100算法最大迭代次數(shù)100交叉概率0.9變異概率0.05代溝0.95.3優(yōu)化過程與結(jié)果分析利用遺傳算法求解該問題，優(yōu)化后的車輛路徑及路線圖如表5-3和圖5-9所示。在優(yōu)化前，車輛使用數(shù)量為8輛，行駛總路程為406.47km。而經(jīng)過算法優(yōu)化后，車輛使用數(shù)量為6輛，減少20%；行駛總路程為230.56km經(jīng)過算法優(yōu)化后，車輛數(shù)量和行駛總路程都有一定程度的減少。而隨著總距離的減少，運輸總成本也會降低。運輸成本包括運輸工具費用、燃料費、人工費等。車輛使用數(shù)量減少，運輸工具費用下降。而總距離減少，對人力、燃料的消耗也隨之下降。運輸總成本得到了有效控制，使得運輸方案更加合理，能夠幫助企業(yè)減輕運輸任務(wù)，提高效率。表5-3車輛優(yōu)化后的路線車輛運輸路徑車輛10→11→9→23→24→15→16→0車輛20→2→6→10→29→0車輛30→4→18→5→19→20→0車輛40→17→27→0車輛50→21→28→12→14→25→0車輛60→30→1→8→3→22→13→7→26→0圖5-1車輛優(yōu)化后的路線圖

第6章對會展物流運輸?shù)慕ㄗh6.1集中協(xié)調(diào)管理在會展物流運輸中，對多啟運點進行集中協(xié)調(diào)管理，統(tǒng)一制定物流計劃、運輸安排和貨物裝卸，以確保整體物流運輸效率和質(zhì)量。在集中協(xié)調(diào)管理下，可以制定統(tǒng)一的物流計劃，明確各啟運點的貨物裝卸時間、運輸路線和運輸工具選擇，以確保整體物流運輸有序進行。6.2確保信息共享確保信息的共享與暢通，在會展物流運輸中十分重要。物流信息的暢通，可避免信息不對稱導(dǎo)致運輸混亂或延誤。企業(yè)可以引入物流管理系統(tǒng)或物流跟蹤軟件，對各點貨物運輸情況的進行監(jiān)控和跟蹤，實現(xiàn)各點之間的信息共享和數(shù)據(jù)同步。6.3制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)如今，會展物流仍然沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。這也間接導(dǎo)致現(xiàn)階段的會展物流公司的服務(wù)水平參差不齊。若要改善這一情況，有以下做法。第一，統(tǒng)一裝卸標(biāo)準(zhǔn)。對貨物包裝、搬運工具選擇、裝卸作業(yè)流程進行規(guī)范。統(tǒng)一的裝卸標(biāo)準(zhǔn)可以提高裝卸效率，減少貨物損壞和安全事故的發(fā)生。第二，設(shè)立質(zhì)量監(jiān)控機制。定期對各點的操作進行檢查和評估，確保按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和流程進行操作。監(jiān)控機制可以發(fā)現(xiàn)問題并及時進行糾正，提高整體物流運輸?shù)馁|(zhì)量和效率。

結(jié)論本文將多啟運點的會展物流運輸問題看作帶有時間窗的車輛路徑問題（VRPTW）。并根據(jù)會展物流公司R的實際運輸數(shù)據(jù)，構(gòu)造目標(biāo)為最短行駛距離的函數(shù)，進行數(shù)學(xué)建模。隨后，設(shè)計遺傳算法對該問題進行求解。使用MATLABR2023b編程并進行算法試驗，最終求解R企業(yè)運輸問題，實現(xiàn)了運輸成本的降低和效率的提升。因本人水平能力及研究時間有限，本文在內(nèi)容上存在一定的不足與缺陷。（1）本文在研究問題時，將天氣、道路狀況等外界因素所造成的時間延誤等情況排除在外，認(rèn)為車輛的運輸全過程均為理想狀態(tài)。在未來的研究中，可以將惡劣天氣、車輛事故等突發(fā)因素對實際運輸問題的影響納入模型研究的考慮范圍之內(nèi)。（2）在本文的實例中使用是統(tǒng)一型號的車型，裝載量相同。而在現(xiàn)實中，企業(yè)的運輸車輛車型種類較多，且裝載量不一。因此，后續(xù)可從多車型方面對車輛路徑優(yōu)化問題展開深入研究。（3）在本文所研究數(shù)據(jù)中，各參展商的運輸量均是確定已知，不會出現(xiàn)突然改變運輸量的情況。而在實際中，客戶在路途中更改運輸量的情況經(jīng)常出現(xiàn)。這就需要建立動態(tài)規(guī)劃模型，來進行進一步的研究。（4）本文所使用的算法是遺傳算法，該算法本身也存在一些缺陷。后續(xù)可以研究是否可以改進遺傳算法或融合其他更多的算法來更好的求解該類問題。目前自己對于會展物流方面考慮的仍然不全面，還有待對于更深層次的部分進行研究，也希望能夠在未來的學(xué)習(xí)生活中對會展物流方面進行更全面和深入的研究探討和持續(xù)的改進。

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