物流配送车辆调度模型
第二章物流配送车辆路径问题
第二章物流配送车辆路径问题 2.1 问题的描述及各组成部分特点 2.2 车辆路径问题的分类 2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势 * 2.1 问题的描述及各组成部分特点 配送活动中的配送车辆行驶线路优化确定问题，是近二十多年来国际运筹学界的研究热点之一。 运筹学界将此类问题统称之为车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP），或车辆调度问题（Vehicle Scheduling Problem, VSP）。 一般描述是：对一系列给定的客户点，确定配送车辆行驶路线，使其从配送中心出发，有序地对它们进行服务，并在满足一定的约束条件下（如车辆载重量、客户需求量、服务时间限制等），使总运输成本达到最小（如使用车辆数最少、车辆行驶总距离最短等）。 一般把最小化车辆使用数作为第一优化目标，而最小化车辆行驶距离作为第二优化目标。* 车辆路径问题的特点 1. 道路网（road network） 弧表示路段，点表示道路交叉点、配送中心和客户。 弧的权cij表示其距离或行驶时间。 * 2. 客户（customer） 用图上的小圆点表示； 需运送或收取的货物量（需求量）di (或di和pi )； 要求提供服务的时间段，即时间窗（time window） 在客户点所花费的服务时间si； 能用于服务该客户的车辆集合。 3. 配送中心（车场）（distribution center，depot） 用图上的小方点表示； 车辆行驶路线开始并终止于配送中心或某一个客户点； 其特征由所配备的车辆种类和数量、以及所能处理的货物总量来描述。 * 4. 车辆（vehicle） 车辆是自备还是外租，完成任务后是否返回； 车辆的装载能力; 车辆使用费; 可用于进行货物装卸的设备. 5. 驾驶员（driver） 给驾驶员安排取送货任务时，必须符合工作时间方面的有关规定。 6. 路径编排中的限制条件 车辆的当前负载不能超过车辆的装载量； 客户只要求送货、取货、或取送货兼有； 在客户所要求的时间窗和驾驶员的工作时间内提供服务； 访问客户的顺序要求。 *
城市多网点配送车辆调度模型及算法研究
城市多网点配送车辆调度模型与算法研究 赵鲁华 （山东科技大学 资源与环境工程学院 山东 青岛 266510） 摘要：多网点布局是城市配送中心发展的趋势，而多网点配送的车辆优化调度问题，在具体实施时更加复杂困难。本文通过对城市多网点车辆调度特点的深入分析和研究，建立了追求总体效益最优的多网点车辆调度多目标决策模型，并设计了求解该模型有效的启发式算法。 关键词：城市配送，多网点，车辆调度，时间窗，启发式算法 Study on Vehicle Scheduling Model and Algorithm of City Multi-network Point Delivery ZHAO Lu-hua （College of Resource and Environment Engineering .SUST Qingdao Shandong China ） Abstract : The multi-network point layout is the developing trend of city delivery center, and the vehicle scheduling problems of city multi-network point delivery is more complicated and difficult in practice. The paper sets up multi-object decision-making model of multi-network point vehicle scheduling in pursuit of the greatest benefits on the whole through thoroughly studying and analyzing on the features of city multi-network point vehicle scheduling, and designs effective heuristic algorithm to solve the problem. Key words : City delivery, Multi-network point, Vehicle scheduling, Time window, Heuristic algorithm 0 引言 城市配送中心发展到一定阶段后，必然通过建立多个配送网点的形式来更好地服务客户，以取得更大的经济效益和社会效益。而针对城市配送的货物品种多、数量少、批次多、交通情况复杂等特点的多网点车辆调度问题比单配送中心条件下要复杂的多。现在，国内外对车辆调度的研究多集中在单配送中心问题上。对于多配送中心问题，Wren 、Holliday 、Sumichrast 、Renaud 、Irnich [1-4]等国外学者进行了相关研究，并取得了一定价值的成果。在国内，一些学者只对简单条件下的多车场车辆调度问题进行了研究，但是，针对城市范围内复杂的配送条件，多网点多优化目标的车辆调度问题在国内的研究基本上是空白。本文在已有的研究成果基础上，针对城市配送的特点及配送中心的战略发展目标确立了符合现实情况的优化目标：满足客户要求，配送成本低和出行车辆数少。这三个目标集中体现了城市货物运输的经济效益和社会效益，并根据此目标建立了追求总体效益最高的城市配送中心多网点车辆调度多目标决策模型，设计了求解多网点车辆调度问题有效的启发式算法，对于在城市范围内复杂状况下的多网点车辆调度问题的研究具有一定的现实意义。 1 问题描述和模型构建 1.1 问题描述 城市多网点的车辆调度是一个多约束问题：即考虑货物发送量、车辆容量、容积、货物需求时间窗约束，多车型约束，城市交通状态等约束条件下，配送中心的多个网点的任务分派问题和车辆路线选择问题。具体可描述如下：城市配送中心共有M 个配送网点可以向市内的N 个客户配送货物，各客户需求点的需求量为i q (i=1,2,…N)，体积分别是i v （i ＝1，2，…N ）。第m 个配送中心可以进行货物配送的车辆集合为{m m k m m a a a ,...,21}，共有m K 辆车，配送车的最大载重量分别是mk a Q (m=1，2，…M ，k=1，2，…m K ), 最大容积分别是mk a V (m=1，2，…M ，k=1，2，…m K )。各个需求点之间及需求点与配送网点之间的距离ij d 已知。配送车辆从配送中心出发，沿着一条行车路线把装载的货物运送到指定位置后，返回配送网点；每个客户对货物到达时间的要求是在某个时间段上；客户
车辆调度方法
11.2.3、车辆调度方法 车辆调度的方法有多种，可根据客户所需货物、配送中心站点及交通线路的布局不同而选用不同的方法。简单的运输可采用定向专车运行调度法、循环调度法、交叉调度法等。如果配送运输任务量大，交通网络复杂时，为合理调度车辆的运行，可运用运筹学中线性规划的方法，如最短路法、表上作业法、图上作业法等。 （一）图上作业法 图上作业法是将配送业务量反映在交通图上，通过对交通图初始调运方案的调整，求出最优配送车辆运行调度方法。运用这种方法时，要求交通图上没有货物对流现象，以运行路线最短、运费最低或行程利用率最高为优化目标。其基本步骤为： 1．绘制交通图根据客户所需货物汇总情况、交通线路、配送点与客户点的布局，绘制出交通示意图。 例：设有A1、A2、A3三个配送点分别有化肥40t、30t、30t，需送往四个客户点B1、 B 2、B 3 、B 4 ，而且已知各配送点和客户点的地理位置及它们之间的道路通阻情况，可据此制 出相应的交通图，如图11-2所示。 2．将初始调运方案反映在交通图上任何一张交通图上的线路分布形态无非为成圈与不成圈两类。对于不成圈的，A1，B2的运输，可按“就近调运”的原则即可，很容易得出调运方案。其中（A1→B470km）＜（A3→B480km）, （A3→B270km）＜（A2→B2110km）,先假定（A1→B4），（A3→B2）运输。对于成圈的，A2、A3 B1所组成的圈，可采用破圈法处理，即先假定某两点（A2与B4）不通（即破圈，如图11-3所示），再对货物就近调运，（A2→B3）（A2→B4），数量不够的再从第二点调运，即可得出初始调运方案，如图11-3所示。在绘制
车辆调度使用的方案
车辆调度使用的方案 针对我公司最近在车辆运输货物过程出现的脱拉，人员不到位，不能按时发货，货物卸完之后不能及时从工地返回等一系列现象，做出以下分析。 首先：调度上存在的问题，车辆司机全由办公室主任兼管，因一些个人和工作原因他并不是天天都在公司上班，而配送和安装在使用车辆前必须跟办公室主任提出申请，再由他安排司机开车，同一信息传达两遍，再加上有时电话联系不上，工作都被拖延，无形中大大降低了工作效率。 其次：在配送装完货之后，由于之前一直职责划分不明确，发货指令有时由配送部发出，有时又由安装调度来发号指令。整体工作过程都会感觉衔接很不紧凑和畅通。 再次：由于司机在不出车的情况下没有一个固定的办公环境，因此在正常上班的情况下有时看不到人，出现手机不通的情况又会耽误一系列工作。 最后：车辆到了工地以后卸完货不能按时回到公司，在业务大的情况下，这无疑导致了很多工作都不能高效地完成，还造成了因内部车辆不够，找外协车辆运货增加了运输成本。 根据目前的现状和存在的问题，我拟定出以下方案来开展以后的工作。 车辆的调度 司机和车辆仍属于车队队长管理，但是车队队长必须对车队全权负责，能保证其他部门在用车时司机能够马上到岗，上班时间电话保持畅通。配送部装车需提前告知车队队长，由车队队长安排司机开车。装车前安装部调度员需告知配送部负责人货物装完后车辆的准确发车信息（包括发车时间，工地卸货联系人，现场主管联系方式），若有特殊和紧急情况，信息有更改的需及时通知配送部负责人，以免出现货物早发或者晚发。安装部调车去接班组或者安排维修，以及其他部门用车的仍需通过车队队长，由他来安排。司机和车辆被派到用车单位后由用车单位来调度。用车单位人员务必掌握好用车时间及办事效率，原则上不得超时用车，若因特殊情况需延时用车须提前与车队队长联络，并经许可后方能继续用车。 二、给每位司机安排办公区域 司机的职责当然是开车外出作业，但是没任务的情况下应该给他们安排一个办公区域，一旦有任务，即使手机不通也可找到人，而不会经常出现货装完仓库找不到司机签字发放单据，配送找不到司机发车。建议启用豪华样房，该房已完工一年之多，但并未投入使用。 三、车辆的高效利用 车辆的高效利用无非就是车辆能在最短的时间内完成最多的任务，当然也不是说为了缩短时间而超速行驶，而是装车的过程中配送人员的效率要高，仓库做好备货，装完货没有意外情况马上发货。到了工地班组高效率地卸车，卸完货司机马上开车回来装下一个单。为了杜绝司机故意在工地上故意拖延返回时间，要求现场主管记录好车辆到工地和班组卸完货的具体时间，每周交给车队车长一次。 有了以上的方案并不能够完全地把我们的工作效率提高起来，为了行之有效，并加强运输车辆管理，保证货物运输正常秩序和运输安全，使车辆运行有章可循，统一调度，合理调配，节约运力，提高效益，特制定本制度（以下的调度包括车队队长以及其他部门经常使用车辆的调度人员）。 凡公司所属货物运输车辆及相关工作人员，都必须遵守本制度 二、调度和使用汽车运输货物人员，必须掌握货物运输的法律法规、标准规范和其他安全生产作业的要求；掌握监督、检查及违章处罚的有关规定。 三、调度员应以货物配送计划指导车辆运营调度，严格用车管理制度，以全局观念调度车辆，公正、公平、合理，不徇私情，大公无私。
物流车辆智能调度管理系统概要
2009机电工程技术年第38卷第08 期 物流车辆智能调度管理系统 赖顺桥,肖熠琳 (广州市光机电技术研究院广东省现代控制与光机电技术公共实验室, 广东广州 510663 收稿日期:2009-04-15 ,探讨了系统的工作原理,,更好地满足企业JIT (Just In Time ;工厂智能系统文献标识码:B 文章编号:1009-9492(200908-0019-03 1引言 现代物流不仅要考虑从生产者到消费者的货物配送问题,还要考虑从供应商到生产者对原材料的采购,以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各个方面,从而全面地、综合性地提高经济效益和效率。中国加入WTO 后,经济发展正面临着全球经济大融合的严峻考验,在激烈的竞争环境下,各企业纷纷实行供应商管理库存(VMI 、JIT (Just in time 即时采购等先进的供应链管理,在生产方式上纷
纷采用先进的生产管理方式——准时生产方式(JIT 生产。这些先进管理方式的主要目的都是为企业能够实现“零库存”。然而,绝大部分的企业和工厂都忽视了一个重要环节——材料装卸货环节(当材料从供应商出厂送到企业生产线上,必须经过装卸货,仍旧采用人工调度呼叫的管理方式。人工调度的方式大致如下: (1运货车辆到调度室用登记表登记; (2调度员通过对讲机询问在卸货区的工作人员是否可以调度该车辆进入卸货区,如果不可以,则叫该车到“待车区”等工作人员通知; (3得到卸货许可后,调 度员要去“待车区”寻找该车辆进入卸货区卸货。这种方式存在着出错概率大、效率低、易出现堵车、用工成本高等缺陷。 本文介绍一套满足现代化生产需求的物流车辆智能调度管理系统,彻底解决人工调度方式存在的种种不足,实现货车全自动、智能调度呼叫的管理方式,大大提高货场车位的使用周转速度,减轻了人的劳动强度,提高了卸货效率,确保工厂外围送货车辆顺畅有序运作,从而大大地 提高当前工厂物流的效率,对企业的增产和增收起着积极的作用。 2系统组成与工作原理 2.1系统组成 系统组成如图1所示。硬件系统主要包括计算机系统、传感器及信号采集系统、通讯系统、LED 显示系统、语音广播系统、电源系统等;软件系统主要包括数据采集模块、无线通讯模块、数据库模块、调度算法模块、指挥室车辆登记模块、参数设置模块、查询统计模块、打印模块、LED 显示模块、语音播放模块、待车超时提示模块、卸货超时报警模块及上位机界面设计模块等。 2.2工作原理
区域及同城配送方案
区域及同城配送方 案 1 2020年4月19日
XXXX项目 深圳地区物流配送方案 单位： 地址： 电话： 传真： 2 2020年4月19日
合作方 （甲方） （乙方） 合作理由 经过双方合作，乙方能够提供全程、“一站式”、集成的系列服务，已超出单一的传统物流业务模式，在与客户的合作中扮演的是物流整体方案策划者的角色，为企业提供的是“一揽子”服务模式。对于任何一家物流公司来说，异地的物流配送业务一直都会困扰着公司，主要表现在操作成本居高不下及服务时效等方面。因此对于异地的物流配送业务只有经过与当地正规的、较规模的物流公司进行强强联合，才能保证对客户承诺的服务质量，才能更加有效降低异地的操作成本。而乙方作为深圳当地的物流公司，期望经过本身的资源整合，接手甲方深圳区域的物流配送业务，从而能够充分发挥甲、乙双方各自优势、降低经营成本，增强双方的竞争力和提高双方经济效益，实现双赢的策略。 乙方合作优势 一、乙方现有操作优势 1、乙方具有先进的物流管理信息系统：乙方凭借多年的实际操作经验，针对客户的物流需求，度身订做了一套适合于仓库管理及配送的物流管理系统，主要包括以下模块：订单管理、进货管理、库存管理、入库作业、出库作业、货 3 2020年4月19日
物分拣、配送管理等；其中：库存管理系统主要是经过采用计算机操作方法，利用系统功能直接分拣，达到先进先出、按货号、批号出货等；可提供库存产品的新鲜度以及货物的调拨管理、库存盘点及网上查询等；另配送管理系统功能主要包括：商品的集中、分类、车辆调度、车辆信息管理、车辆配装、配送路线规划及配送途中的跟踪管理、网上下单、远程打印等； 2、完善的城市配送网络：乙方在多年的高科技产品、日用产品及大批量产品等配送运作过程中积累了丰富的配送管理经验，现已发展成为拥有多个仓库；仓管人员、业务员100多人；配送汽车30辆的配送队伍。可根据不同配送量、送货距离及客户要求等安排不同的运输工具，确保每份订单都能及时快速准确送达。 3、熟悉商场超市的收货程序：乙方当前对配送深圳地区经销商、终端客户及各大型商场、超市整个架构及流程非常熟悉（包括仓储及配送的每个环节应注意的事项），可大大缩短交接磨合期，减少因交接过渡期的不熟可能导致的货源不足等原因引起销售量下降的损失。同时在合作过程中可提供有利于甲方产品销售的建议。 4、优越的运输保障：乙方拥有各大、中、小型货车30余辆。灵活调动车辆执行配送任务，可避免压单的现象；可保证货物准时的送达。为贵司产品的全方位销售提供强有力的保障。 5、良好的企业形象：乙方送货司机及送货员工均统一管理、统一服务标准，保证了甲方的外在企业形象。 4 2020年4月19日
车辆路径问题
一、车辆路径问题描述和建模 1. 车辆路径问题 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP ）,主要研究满足约束条件的最优车辆使用方案以及最优化车辆路径方案。 定义：设G={V,E}是一个完备的无向图，其中V={0,1,2…n}为节点集，其中0表示车场。V ,={1,2,…n}表示顾客点集。A={(i,j),I,j ∈V,i ≠j}为边集。一对具有相同装载能力Q 的车辆从车场点对顾客点进行配送服务。每个顾客点有一个固定的需求q i 和固定的服务时间δi 。每条边（i,j ）赋有一个权重，表示旅行距离或者旅行费用c ij 。 标准车辆路径问题的优化目标为：确定一个具有最小车辆数和对应的最小旅行距离或者费用的路线集，其满足下列约束条件： ⑴每一条车辆路线开始于车场点，并且于车场点约束； ⑵每个顾客点仅能被一辆车服务一次 ⑶每一条车辆路线总的顾客点的需求不超过车辆的装载能力Q ⑷每一条车辆路线满足一定的边约束，比如持续时间约束和时间窗约束等。 2.标准车辆路径的数学模型: 对于车辆路径问题定义如下的符号： c ij ：表示顾客点或者顾客点和车场之间的旅行费用等 d ij ：车辆路径问题中，两个节点间的空间距离。 Q ：车辆的最大装载能力 d i ：顾客点i 的需求。 δi ：顾客点i 的车辆服务时间 m:服务车辆数，标准车辆路径问题中假设所有的车辆都是同型的。 R ：车辆集，R={1,2….，m} R i :车辆路线，R i ={0，i 1,…i m ,0},i 1,…i m ?V ,,i ?R 。 一般车辆路径问题具有层次目标函数，最小化车辆数和最小化车辆旅行费用，在文献中一般以车辆数作为首要优化目标函数，在此基础上使得对应的车辆旅行费用最小，下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 对于每一条弧（I,j ）,定义如下变量: x ijv = 1 若车辆v 从顾客i 行驶到顾客点j 0 否则 y iv = 1 顾客点i 的需求由车辆v 来完成0 否则 车辆路径问题的数学模型可以表述为： minF x =M x 0iv m i=1n i=1+ x ijv m v=1n j=0n i=0.c ij (2.1) x ijv n i=0m v=1≥1 ?j ∈V , (2.2)
物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法
物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法 摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。 关键词：配送，调度，神经网络 0 引言 据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类 运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间
特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。 按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。 按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。 按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。 按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路径最短和费用最省。
配送是物流系统的一个重要环节
配送是物流系统的一个重要环节,而配送业务中,配送车辆调度问题的涉及面广,是配送系统优化的关键。 物流配送车辆调度问题可以描述为:在一个存在供求关系的系统中，有若干台车辆、若干个物流中心和客户，要求合理安排车辆的行车路线和出行时间，从而在给定的约束条件下，把客户需求的货物从物流中心送到客户，把客户供应的货物从客户取到物流中心，并使目标函数取得优化。物流配送车辆调度问题的一般性定义是：物流配送车辆调度问题是把一系列的装货点和（或）卸货点，有机的组织起来，形成一系列行车线路，使待调度车辆能够高效、节能且有序地通过这些点。当然，这种组织方式是应该在满足一定的约束条件（例如：用户对货物的需求量、一次性发货量、应交发货时间、单个车场的车辆容量限制、路程约束、时间限制等），最终达到缩短里程、减少开支费用、缩短运输时间、使用车辆数尽量少等优化目标。 物流配送车辆调度问题一般研究的是在配送中心及用户位置均已知、资源及运输能力充分、各用户需求量己知的前提下，如何合理、高效、低成本的解决分配与运送的问题，也就是说如何将货物从配送中心按照一定的要求发送到若干个用户点。第二节车辆调度问题的构成要素 物流配送车辆调度问题主要包括货物，车辆，物流中心，客户，运输网络，约束条件和目标函数等要素。
（1）货物 货物是配送的对象。可将每个客户需求(或供应)的货 物看成一批货物。每批货物都包括品名、包装、重量、体积、要求送到(或取走)的时间和地点、能否分批配 送等属性。 （2）车辆 车辆是“车”与车的单位“辆”的总称。所谓车，是 指陆地上用轮子转动的交通工具；所谓辆，来源于古 代对车的计量方法。本文所说的车辆是指运载货物的 工具，车辆的主要属性包括：类型、工作时间、配送 前的停放位置、载重量以及配送任务完成后的停放位 置等。（3）物流中心 也称为物流基地、物流据点，是指进行集货、分货、 配货、配装、送货作业的配送中心、仓库、车站、港 口等。 在某配送系统中，物流中心的数量可以只有一个，也 可以有一个以上;物流中心的位置可以是确定的，也可 以是不确定的。对于某个物流中心，其供应的货物可 能有一种，也可能有多种;其供应的货物数量可能能够 满足全部客户的需求，也可能仅能满足部分客户的需 求。 （4）客户也称为用户，指的是物流配送的服务对象。
粒子群优化算法车辆路径问题
粒子群优化算法 计算车辆路径问题 摘要 粒子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D 维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。粒子是根据如下三条原则来更新自身的状态:(1)在飞行过程中始终保持自身的惯性;(2)按自身的最优位置来改变状态;(3)按群体的最优位置来改变状态。本文主要运用运筹学中粒子群优化算法解决车辆路径问题。车辆路径问题 由Dan tzig 和Ram ser 于1959年首次提出的, 它是指对一系列发货点(或收货点) , 组成适当的行车路径, 使车辆有序地通过它们, 在满足一定约束条件的情况下, 达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小, 耗费时间尽量少等) , 属于完全N P 问题, 在运筹、计算机、物流、管理等学科均有重要意义。粒子群算法是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算法, 有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点, 在各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效果。本文将PSO 应用于车辆路径问题求解中, 取得了很好的效果。 针对本题，一个中心仓库、7个需求点、中心有3辆车，容量均为1，由这三辆车向7个需求点配送货物，出发点和收车点都是中心仓库。 1233,1,7. k q q q l =====货物需求 量12345670.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57g g g g g g g =======， 且 m a x i k g q ≤。利用matlab 编程，求出需求点和中心仓库、需求点之间的各 个距离，用ij c 表示。求满足需求的最小的车辆行驶路径，就是求 m i n i j i j k i j k Z c x = ∑∑∑ 。经过初始化粒子群，将初始的适应值作为每个粒子的个
物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法
物流配送车辆优化调度 的一种神经网络算法 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法 摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。 关键词：配送，调度，神经网络 0 引言 据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类 运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，
仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。 按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。 按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。 按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。 按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路径最短和费用最省。 按照货物的种类要求可分为同种货物优化调度和多种货物优化调度。多种货物优化调度问题是指运输货物的种类多于一种，车辆调度时可能要考虑某些种类的货物不能同时装配运输的要求，如灭害灵等杀虫剂和食品等不能混装运输等。
带时间窗物流配送车辆路径问题
带时间窗物流配送车辆路径问题 摘要 本题是一个带有时间窗的车辆路径安排问题（VRPTW 问题）。根据题目条件，本文建立了一个求解最小派送费用的VRPTW 优化模型，采用遗传算法，给出了该模型的求解方法。然后，对一个实际问题进行求解，给出了一个比较好的路线安排方式。 模型一（见，在需求量、接货时间段、各种费用消耗已知的情况下，决定采用规划模型，引入0-1变量，建立各个约束条件，包括车辆的容量限制，到达每个客户的车辆和离开每个客户的车辆均为1的限制，总车辆数的限制，目标函数为费用的最小化，费用包括车辆的行驶费用，车辆早到或晚到造成的损失。 模型一的求解采用遗传算法（见，对题目给出的实际问题进行求解，得到3 首先按照需求期望根据模型一得到一个比较好的方案，然后按照这一方案进行送货，在送货过程中，如果出现需求量过大的情况，允许车辆返回仓库进行补充。 模型一的思路清晰，考虑条件全面。但最优解解决起来困难，遗传算法只是一种相对好的解决方法，可以找出最优解的近似解。模型二的想法比较合理，易于实施，但还有待改进。 关键词：规划 时间窗 物流 车辆路径 遗传算法 一、 问题重述 一个中心仓库，拥有一定数量容量为Q 的车辆，负责对N 个客户进行货物派送工作，客户i 的货物需求量为i q ，且i q Q <，车辆必须在一定的时间范围[],i i a b 内到达，早于i a 到达将产生等待损失，迟于i b 到达将处以一定的惩罚，请解决如下问题： （1）给出使派送费用最小的车辆行驶路径问题的数学模型及其求解算法。并具
体求解以下算例： q（单位：客户总数N=8,每辆车的容量Q=8（吨/辆）, 各项任务的货运量 i s（单位：小时）以及要求每项任务开始执行的时间吨）、装货（或卸货）时间 i a b由附录1给出，车场0与各任务点以及各任务点间的距离（单位：公 , 范围[] i i 里）由附件二给出，这里假设车辆的行驶时间与距离成正比，每辆车的平均行驶速度为50公里/小时，问如何安排车辆的行驶路线使总运行距离最短； q为随机参数时的数学模型及处理方（2）进一步请讨论当客户i的货物需求量 i 法。 二、问题分析 本题主要在两种不同情况下，研究使派送费用最小的车辆行驶路径问题。车辆行驶派送的费用主要包括运输成本、车辆在客户要求到达时间之前到达产生的等待损失和车辆在客户要求到达时间之后到达所受惩罚等等。为满足派送费用最小的需求，即要使所选行车路径产生的总费用最小，从而确定出最佳的车辆派送方案。 q固定时，首先，我们根据题意，取若干辆车进行送当客户i的货物需求量 i 货，然后，主要考虑每辆车各负责哪些客户的送货任务，我们可以给出满足题中限制条件的很多参考方案供选用，并考虑以所选行车路径产生的总费用最小为目标的情况下，建立最优化模型确定最佳的车辆派送方案。 q为随机参数时，我们首先可以简化随进一步讨论，当客户i的货物需求量 i 机模型，根据客户i的货物需求量的期望与方差，确定每天应该运送给客户i的q，再根据第一题，确定最佳的车辆派送方案。 货物量，即 i 但考虑到客户的储存能力有限及货物在客户处的储存费用，客户不需要将一天的货物一次性接收完，只要满足缺货的情况出现的概率很低，客户可以让配送中心一天几次送货，这样可以得到很多满足约束的方案，考虑以单位时间的储存费用最小为目标，建立最优化模型，确定配送中心给每位客户每次的配送量、配送周期与最有车辆行驶路径。 三、模型假设 （1）每个客户的需求只能由一辆配送车满足； （2）每辆车送货时行驶的路程不超过它所能行驶的最远路程； （3）中心仓库的车辆总数大于或等于当派送费用最小时所需的车辆数；（4）从配送中心到各个用户、各个用户之间的运输距离已知； （5）配送中心有足够的资源以供配送。 四、符号说明
数学建模供应链网络物流配送与车辆路径问题
供应链网络物流配送与车辆路径问题
配送是指对局域范围内的客户进行多客户、多品种、按时联合送货活动。配送活动是指根据一定区域范围内各个客户所需要的各个品种要求，对配送中心的库存物品进行拣选、加工、包装、分割、组配、分装上车，并按一定路线循环依次送达各个用户的物流活动。物流配送是供应链网络中一个重要的直接与消费者相连的环节，是货物从物流节点送达收货人的过程。配送是在集货、配货基础上，按货物种类、品种搭配、数量、时间等要求所进行的运送，是“配”和“送”的有机结合。配送的实质是现代送货，是以低成本、优质服务为宗旨，是一种先进的物流形式。 供应链网络的物流配送过程主要包括：从生产工厂进货并集结的集货作业；根据各个用户的不同需求，在配送中心将所需要的货物挑选出来的配货作业；考虑配送货物的质量和体积，充分利用车辆的载重和容积的车载货物的配装及路线的确定。随着供应链管理系统的集约化、一体化的发展，常将配送的各环节综合起来，核心部分为配送车辆的集货、货物装配及送货过程。进行配送系统优化，主要是配送车辆优化调度，包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化，以及集货、货物配装和送货一体化优化。物流配送车辆优化调度，是供应链系统优化中关键的一环，也是电子商务活动不可缺少的内容。对配送车辆进行优化调度，可以提高供应链管理的经济效益、实现供应链管理科学化。
配送车辆优化调度实际上也就是车辆路径问题（V ehicle Routing Problem ，简称VRP ），是Dantzig 和Ramse ]80[于1959年提出来的，该问题被提出来之后，很快就引起了运筹学、应用数学、组合数学、图论、网络分析、物流学、管理学、以及计算机科学等学科专家和运输计划制订者的极大重视，成为了运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点问题。各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及实验分析，取得了很大的进展。 车辆路径问题是径旅行商问题（Travel Salesman Problem ，简称TSP ）衍生而出的多路TSP 问题，即为K-TSP 。VRP 的一般定义为]81[：对一系列送货点和（或取货点），组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下（如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等），达到一定的目标（如路程最短、费用最少、使用车辆数最少等）。见图1。
配送问题模型
配送问题模型 一、摘要 本文通过给出运输公司为十个客户配送货物，从第i个客户到第j个客户的路线距离（单位公里），求出最短的路径，即最短路径法。 针对问题一、二，要求出第i个客户到第j个客户的最短路径。这个问题可以使用图论的方法解决。我们分别用1,2 ，…，10十个点表示从第i个客户到第j个客户的位置， 再把所有的点对都用边连接起来，边（i，j）上赋以数值w ij,它表示从第i个客户到第j 个客户的距离。因此使用Dijkstra(迪杰斯特拉)算法求出这个问题的最优策略，得到最短距离。Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。 针对问题三，我们首先直接利用问题二得一辆车的最优回路，以货车容量为限定条件，建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法，最终可为公司确定合理的一号运输方案:两辆车全程总和为295公里；然后建立线性规划模型得出二号运输方案：两辆车全程总和为290公里；最后再进一步优化所建的线性规划 针对问题四，我们首先用Dijkstra算法确定提货点到每个客户点间的最短路线，然后结合一些限定条件建立一个目标模型，设计一个较好的解决方案进行 该方案得到运输总费用是645元。 关键词：Dijkstra(迪杰斯特拉)算法最短路径 二、问题重述 某运输公司为10个客户配送货物，假定提货点就在客户1所在的位置，从第i个客户到第j个客户的路线距离（单位公里）用下面矩阵中的 i j= 位置上的数表示（其中∞表示两个客户之间无直接的路线到(,) i j(,1,,10) 达）。
城市配送车辆路径模型和算法研究
城市配送车辆路径模型和算法研究 摘要：本文主要从多配送中心联合配送的车辆动态调 度模型、城市配送路线优化的智能算法以及实时监控的城市配送车辆调度动态管理方案的研究进行阐述，以期为解决车辆的配送线路问题提供参考资料。 关键词：城市配送车辆路径模型算法研究社会商业化和经济全球化的时代的到来,让服务商和物 流商清楚地认识到物流配送车辆优化调度的重要意义,既可 以降低商品物流成本,更能提高客户服务水平，可谓一举两得，也是对物流企业品牌树立和生存发展至关重要的。 、多配送中心联合配送的车辆动态调度模型的研究提高配送网络的运行可靠性和有效可达性，是物流配送 运输网络优化的主要目标，因此，以物流配送运输网络畅通可靠度最大为目标进行建模。笔者根据现在很多城市物流配送的多品种、小批量、多批次和短周期等特点，主要考虑以 约束条件：各条配送路线的货物总量不得超过车辆容积及载重量的限制；在物流中心现有运力允许的范围内；在配送过程中，每个配送点只能访问一次，且必须访问一次；每辆车只能服务一条线路，且每辆配送车从配送中心出发，最后必须回到配送中心；配送费用应当控制在一定水平下。遵循
上述约束条件，建立优化模型如下： [maxZ=maxp =n=1NE n 书n] [s.t 书n=n 书 yqn??QnN??Mi=Onxij=1(j=1,2,…， n)j=0nxij=1(i=1,2,…， n)i=1nxoi=i=1nxio=Ni=Onj=Oncijxij??A] 式中：书n为网络中第n条配送线路的畅通可靠度；q为 第n条线路所安排车辆的载重；q为第n条线路上所有配送车辆数；Ci j 为节点i 至节点j 的费用，[xij1 车辆线路经过弧 点货物总量；N 为配送线路的总体数目；M 为物流中心配送i,j)0 车辆线路不经过弧( i,j)] A 为某种确定水平下的费用定额，为常数，可根据经验 值确定。 二、城市配送路线优化的智能算法的研究城市配送中的多配送 中心，多种类货物的车辆调度问题 是NP－Hard 问题的组合，是多目标优化问题。根据物流配送网络系统的具体情况，笔者选择蚁群算法进行系统优化的研究分析。 所谓蚁群算法，就是人类在观察自然界真实蚂蚁觅食的 过程中总结出来的仿生优化算法，它在短短的十余年的发展历程中展现出顽强的生命力，成功地应用于解决旅行商问题 (traveling salesman problem , tsp)，车间作业调度问题(job-shopscheduling problem ，j s p ) ，车辆路径问题等组合优化问题。 我们用蚂蚁替代车辆，当下一个要服务的配送点会使运 载总量超出汽车载重量，就返回到配送中心，表示这辆车完成此次运输。然后换一辆车接着出发服务其余配送点，直到所有配送点都得到
从京东的物流配送谈车辆路径选择问题复习课程
从京东的物流配送谈车辆路径选择问题
从京东的物流配送谈车辆路径选择问题 1 京东商城简介 京东商城是中国B2C市场最大的3C网购专业平台，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具有影响力的电子商务网站之一，京东商城之所以能成功，很大一部分归因于它良好的经营模式。同时京东商城提供了灵活多样的商品展示空间，在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品、在线旅游等12大类数万个品牌百万种优质商品。消费者查询、购物都将不受时间和地域的限制。 1.1 京东商城规模 京东商城总部设在北京，管理中心和采购中心位于北京，一级物流中心有：北京、上海、广州、成都、武汉，二级物流中心有：沈阳、济南、西安、南京、杭州、福州、佛山、深圳，全国客服中心设在宿迁。自2004年初正式涉足电子商务领域以来，京东商城一直保持高速成长，连续六年增长率均超过200%。京东商城始终坚持以纯电子商务模式运营，缩减中间环节，为消费者在第一时间提供优质的产品及满意的服务。 京东商城目前拥有遍及全国各地2500万注册用户，近6000家供应商，在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品等11大类数万个品牌百万种优质商品，日订单处理量超过30万单，网站日均PV（page view）即页面浏览量超过5000万。对于物流仓储来说京东商城布局已久，从08年开始，京东就自建物流配送系统，经过几年的积累，目前，京东商城已经具有完善的物流体系，仓储辐射范围以及终端配送辐射能力覆盖全国大部分城市。 1.2 京东网B2C物流流程 1. 下单：客户在京东网上决定购买某货物且提交提单的过程。 2. 系统确认订单：在顾客点击“提交订单”后新订单生成并将订单编号传递到系统。系统确认后有货，自动进入订单打印程序。 3. 订单打印：客户在网上下订单后，经过京东的网络系统可以在网上或现有的ERP系统中看到客户下的订购单。订单可分为单个打印和批量打印。待订单打印完后ERP系统中的打印栏由未打印变成已打印。再由信息员将已打印的订单进行确认，由订单变成为货物分拣界面。 4. 取货：京东的仓库中，商品按照字母A-P的顺序依次摆放着。而出库员手上的汇总订单也是按照A-P的顺序排列下来。这样就可以从A区到P区依次取货，正好绕着仓库走一圈，而不用走回头路。一次要为20份左右订单同时取货。 5. 分拣：在货物分拣完成后，交给发货包装组进行扫描出库和包装，同时分拣人员在ERP系统中的将分拣过的货品资料前面打勾后，点击确定。同时页面变成待发货页面，状态栏为待发货状态。再点击确定转为我们现有的ERP发货系统。 6. 扫描确认订单：库存组依据账物组交给的销售定单进行配货，配货结束在配货单上签字确认后交给发货组。发货组接到配货组交给的物品后依据销售定单号在ERP系统上进行扫描，扫描时核对销售单的数量，尺码大小。确认货品无误后送往发票开具区。 7. 打包：扫描和开具发票完成后，货品被送到打包区。打包员用塑料袋、泡沫和纸箱将货品包裹好封严。每一个打包员身边也有台电脑，打包员完成一次打包，就要往系统输入自己的编号和货品订单号。 8. 上车扫描：包裹在由仓库发往配送点时会进行上车扫描。如果选用第三方配送，快递公司把货物拿走的同时，会进行电脑扫描，此时，用户在页面上看到订单信息会变为已经配送。 9. 下车扫描：在包裹到达配送点后，操作员会对包裹进行“下车扫描”，这表示货物将分配给该区域的某一位配送员进行配送。