1、物流配送干擾管理問題的知識表示與建模方法物流配送系統(tǒng)具有高度的復(fù)雜性和不確定性 , 經(jīng)常受到如客戶需求量變動 , 客戶時間窗變動 , 車輛故障等事件的干擾 , 這些事件被稱為干擾事件。 干擾事件有可能使正在執(zhí)行的配送計劃變得不可行 , 使系統(tǒng)變得不正常。干擾事件發(fā)生后 , 如何快速實時地生成應(yīng)對干擾事件的調(diào)整方案 , 使系統(tǒng)受到的擾動最小 , 這是干擾管理 (Disruption Management)致力解決的問題。 因此 , 干擾事件處理的實時性和科學(xué)性是干擾管理的關(guān)鍵和核心問題。對干擾事件進行定性與定量分析, 利用模型算法求解出干擾問題的應(yīng)對方案,這是提高決策科學(xué)性的重要手段；利用計算機

2、在線實時、快速高效地建模, 是提高決策實時性的重要方法。然而 , 由于物流配送系統(tǒng)的高度復(fù)雜性以及干擾管理問題的動態(tài)實時性特征 , 現(xiàn)有的理論方法難以解決該類問題的實時建模問題。本文以提高物流配送干擾管理決策過程的實時性和科學(xué)性為目標(biāo) , 研究物流配送干擾管理問題的知識表示與基于知識的建模方法 , 由計算機在線實時實現(xiàn)模型自動構(gòu)建和求解 , 得到科學(xué)有效的決策方案 , 以輔助支持物流配送干擾管理決策過程。本文的主要研究工作如下：(1) 物流配送干擾管理問題知識表示方法研究。剖析物流配送干擾問題及干擾管理決策過程的特點 , 分析配送系統(tǒng)的構(gòu)成對象及其狀態(tài)、 干擾事件處理策略的要素； 分別從干擾事

3、件的表示、 系統(tǒng)配送狀態(tài)的表示以及擾動分析與判定規(guī)則的表示三個方面來研究物流配送干擾管理問題知識表示的三要素 , 提出基于三元組 ESR的物流配送干擾管理問題的知識表示方法；實現(xiàn)了在線的擾動分析與判定過程 , 為后續(xù)模型的自動構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。 (2) 物流配送干擾管理問題基于知識的建模方法研究。 剖析干擾處理策略、 策略優(yōu)化過程涉及到的模型與算法的特征； 從策略的匹配、 算法的選擇與構(gòu)造、 模型的構(gòu)建三個方面研究了建模知識的表示與建模流程的實現(xiàn)問題 , 提出了物流配送干擾管理問題基于知識的建模方法。(3) 物流配送干擾管理建模支持系統(tǒng)的實現(xiàn)。以上述的知識表示方法與基于知識的建模方法為理論基礎(chǔ),

4、設(shè)計并實現(xiàn)物流配送干擾管理建模支持原型系統(tǒng)。分析系統(tǒng)的功能、結(jié)構(gòu)等, 在 MicrosoftWindows平臺上 , 使用“ Amzi!Prolog" 、"VisualC+"、"Access" 等開發(fā)工具 , 設(shè)計并實現(xiàn)配送狀態(tài)實時監(jiān)控子系統(tǒng)、人機交互子系統(tǒng)、 知識庫子系統(tǒng)、 數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)、模型庫子系統(tǒng)以及實時建模與問題求解子系統(tǒng)六個子系統(tǒng)；用算例對基于知識的建模方法的效果進行驗證； 并結(jié)合中石油大連銷售分公司市內(nèi)配送業(yè)務(wù)開展了應(yīng)用研究 , 初見成效。本研究是人工智能、知識工程理論與運籌學(xué)優(yōu)化理論的交叉與滲透 , 對物流配送干擾管理過程的在線實時決策這一難題進行了有益的探索。本項研究集成物流配送車輛的數(shù)據(jù)實時采集、監(jiān)控等技術(shù), 可以為物流配送過程的實時調(diào)度工作提供