本文是一篇物流论文，本文构建的快递分拣中心分拣作业仿真模型记录了快件在所有关键节点的时间信息，为航班截止时间窗的合理设置提供参考依据，同时为数学模型的输入提供基础数据。
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
随着我国工业进程的不断加快，国内快递和国际快递的需求都不断扩大，我国物流行业稳中向好。据中国物流与采购联合会统计数据显示，我国社会物流的总额不断提高，同时在国家去产能、调结构、降本增效、提高经济运行效率的背景下，我国社会物流费用的增长速度整体趋缓，占GDP的比重不断下降。2020年我国社会物流总费用为14.9万亿元，同比增长2.0%；从结构看，运输费用7.8万亿元，增长0.1%，占社会物流总费用的52.35%，由此可以看出运输费用是物流企业的主要成本。
在快递行业中，从客户揽收来的快件一般都是单件或小批量的，快递企业都会在快递分拣中心按同一目的地对快件分类拣选，具有降低运输成本、提高资源利用率（快件合并运输）等优点[1–4]。
如何高效地整合并转运快件涉及到车辆的调度问题，在分拣中心，入库车辆装载的快件首先被卸载，然后通过分拣设备进行分拣、称重等操作，最后装载到对应目的地的待装车辆上，待装车辆随即出发前往目的地。因此，快递分拣中心是配送网络中的一个重要整合点。在这种情况下，车辆调度问题对确保快速周转和准时交货尤为重要。
同时，随着物流企业服务水平的不断提高，消费者对于物流服务的要求也不仅仅局限在价格上，他们对于物流时效性的要求也越来越高。物流时效是影响用户体验的关键环节，代表着物流企业的运营效率。时效性高的物流企业可以为客户提供响应速度更快的物流服务，在市场竞争激烈的环境中提高市场份额。以国际快递企业为例，快件发往国外一般都是通过航空运输，而飞机航班一般都有固定的起飞时间，为了给客户提供更加优质的服务，通常会要求快件在飞机起飞前的某一时间送达机场，因此在时效性的要求下，快递分拣中心的车辆调度问题更加复杂，同时还需要考虑快件在快递分拣中心的处理时间。此外，入库车辆到达的时间也存在着不确定性，因此，还需要考虑车辆到达不确定性的车辆调度优化问题。
1.2 研究内容与研究方法
1.2.1 研究内容
本文研究背景为某一国际快递企业，其目前业务模式为：由若干个派送员在对应路区提供取件服务，并将快件送往对应基站进行打包录入快件信息，接着使用特定车辆将装好的快件运往服务中心，在服务中心（分拣中心）分拣后根据航班时间分批次运往目的地口岸。该企业现有的运营方案并没有实现运输资源的整合，继而导致货量不够饱和，装载率有待提升，总运营成本偏高。因此，其规划构建共享快递分拣中心，以进行资源、服务的整合，原服务中心的分拣工作都集中至共享服务中心（分拣中心），提升整体服务水平，实现统筹规划、配送网络优化布局。通过优化其现有的业务流程，该企业可以实现运输资源的整合，直接降低其运输成本，提高运输效率。
现已知该企业计划构建快递分拣中心的位置和服务的基站与服务中心，本文主要研究的问题为待装车辆的调度，同时因企业业务流程的变化，原有的航班时刻表可能会使部分快件延误，因此还需要考虑航班截止时间窗设置的合理性，以此实现快件在分拣中心的高效转运和资源的高效利用，同时确保快件按时到达口岸。
2 文献综述及相关理论
2.1 文献综述
近年来，快递分拣中心内的车辆调度问题作为一种可以改善物流企业运营的策略受到了学者们的广泛关注，旨在研究和优化车辆调度问题的文献数量日益增加。大部分论文都集中于提高快递分拣中心的运营效率，并且对涉及到车辆调度的各种决策问题提出了不同的优化模型和解决方法。 为了对快递分拣中心考虑快件处理时间窗的车辆调度问题的研究奠定基础，本节对快递分拣中心相关模式研究现状、快递分拣中心车辆调度研究现状、考虑不确定性的车辆调度研究现状三个方面的国内外相关文献进行总结。
2.1.1 快递分拣中心相关模式研究现状
Agustina等人（2010）[5]对快递分拣中心相关模式有关的数学优化模型进行了文献综述，主要分为以下三种：1）侧重网络设计的战略层面的模型，2）侧重布局设计的战术层面的模型，3）侧重库门分配、车辆调度优化的运营层面的模型。Belle等人（2012）[6]将相关模式下的优化问题概括为选址、布局设计、网络设计、车辆路径、库门分配、车辆调度等几大方面，并且在车辆调度的相关研究中指出很少有研究考虑车辆的发车截止时间。Ladier and Alpan（2016）[7]同样将相关模式分为战略、战术和运营三个层面，其中战略层面包括布局、库门的数量和分拣中心内部的转运方式，战术层面包括库门的服务模式、是否允许抢占、库存区容量、内部操作效率，运营层面包括车辆的到达与离开时间、快件的可互换性；并给出了一些评估运营好坏的性能指标，例如库门的利用率，最大完工时间等。Sheikholeslam and Emamian（2016）[8]研究了相关模式下优化问题的常用算法，包括进化算法（EA）、差分进化算法（DE），禁忌搜索算法（TS）、蚁群算法（ACO）、粒子群算法（PSO）和变领域算法（VNS）等，同时指出了需要能够同时处理多决策问题并帮助企业运营者进行运营管理的优化模型。
2.2 相关研究方法及理论
2.2.1资源优化配置理论
资源优化配置理论，顾名思义，指的是资源使用者必须对有限的资源进行分配，在应用于企业的生产实践时能够以更少的资源实现更多的产出，即实现资源的最优配置，并在这一过程中形成企业的核心竞争力。
虽然不同的学者对资源优化配置的定义也不尽相同，且对资源配置特征的界定也不完全一致，但是，资源配置的实质是使具有稀缺属性的资源能够实现最优的配比关系及价值产出，以提高资源的利用效率。在企业层面，资源配置可以降低成本、提高资本利用效率，带来企业成长，有助于企业形成独特的竞争能力，同时，对企业保持特有的竞争优势起到了关键性作用，有助于企业取得良好的绩效。本文研究的车辆调度问题涉及的资源为车辆，对车辆资源的配置可以使得企业运营成本降低，提高运输资源的利用率以提高企业的核心竞争力。
现有的资源优化配置理论基本都试图回答如何配置资源以使得效率最优这样一个问题，随着社会经济的发展，资源配置理论已然成为一个典型的跨学科理论，涉及系统理论、运筹学、信息学、控制论、博弈论等多学科领域。因此，在稀缺资源的配置领域，仅靠定性分析已难以找到合理的优化方案，资源配置理论的发展离不开运筹学、计算数学的支持。
3 考虑航班时间窗约束的车辆调度优化模型 ................... 15
3.1 问题描述与基本假设 ............................... 15
3.1.1 问题描述 .................................... 15
3.1.2 基本假设 .......................................... 17
4 快递分拣中心分拣作业仿真模型的构建 .......................... 24
4.1 仿真模型构建规则 ................................... 25
4.1.1 车辆发车规则 ................................... 25
4.1.2 车辆装卸规则 ................................................ 26
5 某快递企业的实例分析 ....................................... 34
5.1 背景分析 ....................................... 34
5.2 数据处理 ................................ 34
5 某快递企业的实例分析
5.1 背景分析
本文研究对象为一国际航空快递公司，其目前业务模式为：由若干个派送员在对应路区提供取件服务并将快件送往对应基站进行打包录入快件信息，接着由特定车辆将装好的快件运往服务中心，在服务中心（分拣中心）分拣后根据航班时间分批次运往目的机场。该企业现有的运营方案并没有实现运输资源的整合，继而导致货量不够饱和，装载率有待提升，总运营成本偏高。因此，其规划构建共享快递分拣中心，现已知该企业计划构建快递分拣中心的位置和服务的基站与服务中心，目前主要研究的问题为快递分拣中心-机场待装车辆的调度，以此实现快件在分拣中心的高效转运和车辆资源的高效利用，同时确保快件按时到达口岸，以最小的运营成本保证企业的服务水平。
在构建快递分拣中心后，该企业的详细运营流程如下：入库车辆装载着从基站或服务中心发出的相应快件，主要有三种不同的类型，F类快件重量、体积较小，属于信件类快件，占比较多；C类快件重量、体积都较F类更大，数量占比较F类快件更少；N类快件多为大宗快件或不规则快件，重量较大，数量占比最少。每个快件有其对应的航班信息，快件需要在对应航班起飞前的规定时间内到达口岸，以此确保企业的服务质量。
6 结论与展望
6.1 研究结论
本文考虑了在航班时间窗约束下快件从快递分拣中心发往目的机场的车辆调度问题，根据现有的快递分拣中心-机场的运营模式与企业的实际运营数据，以最小化运营成本为目标，基于企业的核心管理需求提取相关决策变量，构建了考虑航班时间窗约束的车辆调度模型和考虑因天气条件等不确定因素导致车辆到达时间不确定的鲁棒模型。在现实情况中，并不是所有快件都能在航班截止时间窗之前及时装车到达机场，部分快件只需将对应的航班截止时间窗延迟一定时间即可赶上航班，本文构建的快递分拣中心分拣作业仿真模型记录了快件在所有关键节点的时间信息，为航班截止时间窗的合理设置提供参考依据，同时为数学模型的输入提供基础数据。
本文的主要研究内容和结论如下：
1）考虑了服务水平与运输成本之间的权衡，基于企业的实际运营决策，考虑了不同车型待装车辆的运营成本，模型中决策变量的设置包含了车辆的使用决策、快件的分配决策和待装车辆的发车时间决策，可以为管理者在快递分拣中心的车辆配置与调度问题提供参考；同时考虑了现实情况中因交通、天气条件或者车辆故障等各种原因引起的不确定性导致入库车辆迟到，使得快件无法在预定的时间到达快递分拣中心准备分拣，为了应对不确定情况影响原有车辆调度方案的适用性问题，提出了考虑车辆到达时间不确定的鲁棒模型，给出不确定情况下快递分拣中心的车辆配置与调度方案。
（2）本文通过仿真建模和数学模型的联合优化来解决待装车辆的调度问题，主要考虑了快件在快递分拣中心的动态处理过程，为了更贴近企业的实际运营情况，将快件从服务中心至快递分拣中心的全流程作为一个整体进行仿真，模拟真实的车辆发车、装卸和快递分拣中心处理等操作，考虑了现有路网下不同时段的车辆速度、快递分拣中心入库车辆的排队情况、不同设备的工作效率和不同类型快件的处理方式，记录了快件在各个节点的时间信息，为航班截止时间窗的设置提供分析基础。
参考文献（略）