改进节约法下的物流配送路径优化问题
基于节约里程法的潍坊中百便利配送路径优化
基于节约里程法的潍坊中百便利配送路径优化一、本文概述随着电子商务和零售业的快速发展，物流配送已成为影响企业竞争力的关键因素之一。
对于潍坊中百便利店这样的连锁零售企业而言，如何优化配送路径、提高配送效率、降低成本，成为了亟待解决的问题。
在此背景下，本文旨在研究并应用节约里程法，对潍坊中百便利店的配送路径进行优化，以期达到提高配送效率、减少配送成本的目的。
节约里程法是一种经典的路径优化算法，它通过比较不同配送路线的成本，找出可以合并的配送点，从而减少总的配送距离和成本。
本文首先将对节约里程法的基本原理进行介绍，然后结合潍坊中百便利店的实际情况，对其配送路径进行分析和建模。
在此基础上，本文将运用节约里程法，对配送路径进行优化计算，得出最优的配送方案。
本文将对优化前后的配送路径进行比较分析，评估节约里程法在潍坊中百便利店配送路径优化中的应用效果。
通过本文的研究，旨在为潍坊中百便利店等连锁零售企业提供一种有效的配送路径优化方法，帮助企业提高配送效率、降低成本，增强市场竞争力。
也为其他类似企业的配送路径优化提供参考和借鉴。
二、节约里程法理论概述节约里程法，又称为节约算法或C-W节约法，是一种经典的路径优化算法，最初由Dantzig和Ramser于1959年提出。
该算法的核心思想是通过对配送路线的合理规划，实现运输成本的最小化。
节约里程法的理论基础主要来源于运输经济学和运筹学，特别是网络流理论和线性规划理论。
在节约里程法中，节约被定义为两个配送点之间直接配送的里程与它们各自从配送中心出发再返回配送中心的里程之和的差值。
如果这个差值为正，则表明通过直接配送这两个点可以节省里程，从而提高配送效率。
节约里程法通过计算所有可能配送组合的节约值，构造出节约里程表，然后根据节约里程表选择配送路线，使得总运输里程最短。
节约里程法的应用范围广泛，特别适用于有多个配送点和多个客户的情况。
在物流配送领域，节约里程法被广泛用于配送路径优化，以提高物流效率和降低成本。
物流行业中的配送路线优化方法
物流行业中的配送路线优化方法一、物流行业中的配送路线优化方法介绍在物流行业中，配送路线的选择和优化是提高运输效率、降低成本的关键因素之一。
通过合理安排和优化配送路线，可以实现货物的及时准确到达目标地点，缩短运输时间并降低运输成本。
本文将重点介绍物流行业中常用的配送路线优化方法。
二、基于贪心算法的最近邻法最近邻法是一种基于贪心算法的简单而有效的优化方法，其主要思想是从出发地开始选择距离最近的目标地作为下一个节点，依次连接各个节点形成路径。
这种方法适用于少量目标地情况下，并且对解决TSP问题也有广泛应用。
三、遗传算法与模拟退火算法面对大规模或复杂度较高的问题时，传统算法往往难以得出精确解决方案。
遗传算法和模拟退火算法则能够有效应对这种情况。
1. 遗传算法遗传算法是通过借鉴生物进化过程中存在着复制（交叉）、变异等操作来求解问题，并在每一代中保留符合适应度函数的个体。
在物流行业中，遗传算法可用于寻找最优配送路线，通过固定交叉和变异操作来生成下一代解决方案，并基于适应度评估选择出较优路径。
2. 模拟退火算法模拟退火算法通过设置初始温度、降温速率等参数，来模拟金属在加热后慢慢冷却的过程。
在物流行业中运用该方法，可以将每个节点看作是离散系统的某种状态，并利用能量差和温度参数进行状态转换，在保证整体降温趋势的情况下获得更优解答。
四、分支定界法分支定界法是一种强大且通用性较高的求解方法，它不仅可以解决TSP问题，也适合处理其他NP-hard类型问题。
1. 剪枝操作首先构建一个搜索树，在搜索时采用深度优先或广度优先策略遍历所有可能路径。
当已经走过的路径长度超过了已知最好结果时，则进行剪枝操作：即直接放弃当前分支继续向下搜索。
2. 上下界限剪枝上下界限剪枝可以提前确定一些点之间不会出现更短路径，从而减少搜索空间。
通过计算当前节点到剩余未遍历节点的最小距离和估计最大距离，将不满足条件的分支进行剪枝。
五、基于地理信息系统（GIS）的多车辆配送路径规划地理信息系统（GIS）是一种利用计算机技术实现对地理位置相关数据分析与处理的方法。
物流配送的优化方案
随着电子商务的快速发展，物流配送成为了商业运营中至关重要的一环。
如何优化物流配送，提高配送效率，降低成本，成为了许多企业和物流公司面临的挑战。
下面我将分享一些优化物流配送的方案。
首先，利用物流科技进行智能化管理。
物流科技的发展为物流配送提供了很多便利和可能性，例如智能路线规划、智能仓储管理、物流轨迹实时监控等。
利用物流科技可以实现对物流配送过程的全面监控和管理，从而提高配送效率和降低配送成本。
其次，建立高效的配送网络。
对于大型物流配送公司来说，建立高效的配送网络是至关重要的。
可以通过合理规划配送中心和仓储点的位置，优化配送路线，减少配送距离和时间，提高配送效率。
再者，推广绿色环保配送方式。
环保意识日益增强，推广绿色环保的配送方式已成为物流行业的发展趋势。
例如利用电动车、自行车等无污染的配送工具，减少对环境的影响。
同时，也可以通过合理的包装设计和再利用包装材料来减少包装废弃物的产生。
此外，加强与供应商和客户的沟通协作。
物流配送不仅仅是配送公司的事情，还需要与供应商和客户进行紧密的沟通和协作。
建立供应链合作关系，共同优化配送计划和流程，提高整体的物流效率。
最后，不断优化配送流程和服务质量。
通过数据分析和客户反馈，不断优化配送流程，提高服务质量。
例如准确预估送达时间，提供灵活的配送时间选择，提高配送的准时性和便利性。
总的来说，优化物流配送需要综合考虑物流科技、网络规划、环保意识、沟通协作和服务质量等多个方面。
只有不断创新和改进，才能实现物流配送的优化，提高企业的竞争力。
研究物流配送过程中的优化管理措施
研究物流配送过程中的优化管理措施随着物流业的不断发展，物流配送在现代社会已经成为不可或缺的一部分。
无论是在商品生产还是在商品销售的过程中，物流配送的重要性都不可忽视。
然而，在物流配送过程中，常常会面临各种挑战，如如何提高配送的效率、如何降低配送成本、如何保证商品的质量和安全等等。
为了应对这些挑战，我们需要研究并实施优化管理措施。
本文将从以下几个方面探讨物流配送过程中的优化管理措施。
1. 合理规划配送路线物流配送中，合理规划配送路线是提高配送效率和降低配送成本的关键。
首先，可以通过减少车辆的里程，降低燃油消耗和车辆折旧费用。
其次，在规划路线过程中，可以将顾客的需求和送货的方式考虑在内。
例如，对于部分顾客可能需要定期配送的情况，可以采取定期送货的方式，从而提高配送的效率。
还有，在规划路线时需要考虑到地理环境和道路状况，选择最短路线并根据实际情况进行调整，这也有利于提高配送效率和降低配送成本。
2. 进行实时监控和管理在物流配送过程中，实时监控配送情况和及时管理异常情况也非常重要。
通过实施GPS跟踪系统、RFID技术等，可以实时监控货物的位置和状态，并及时更新信息。
同时，可以利用物联网和大数据技术来进行信息收集和分析，对配送过程进行诊断和优化。
例如，通过分析货物的流向和配送过程中的瓶颈，可以采取一些改进措施，提高配送效率和降低配送成本。
3. 加强仓储管理和质量控制在物流配送过程中，仓储管理和质量控制也是非常重要的。
首先，需要加强对仓库和货物的管理，确保货物的完整和安全。
其次，需要进行质量控制和质量检验，严格把关商品的质量和安全。
特别是对于食品、药品等特殊商品，必须保证货物的质量和安全，避免出现影响消费者健康的问题。
在仓储和质量控制方面，可以采取自动化和智能化技术来提高效率和减少人工成本。
4. 加强人员培训和管理配送过程中，人员的素质和管理也非常重要。
物流配送公司需要加强人员培训和管理，提高员工的专业技能和服务意识。
改进节约法下的物流配送路径优化问题
改进节约法下的物流配送路径优化问题作者：天天论文网日期：2016-3-16 10:21:38 点击：3摘要：为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求，在节约法的基础上加入了客户对时间的约束，提出改进的节约法，构建模型，提出模型假设和约束条件，列出目标函数，并给出求解过程，以阜新市A 蔬菜批发中心为例进行分析，提出优化方案.结果表明，此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间，缩短配送距离，进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法，加入了时间约束，更具有现实意义，有助于此类路径问题的求解.关键词：车辆路径问题；节约法；改进节约法；时间窗；物流配送0 引言节约法作为一种经典的启发式算法，在求解小规模车辆运输路线优化问题上存在一定优势.但在实际生活中，有一些商品如生鲜等需要在一定的时间内送到客户手中，为了满足客户实际需求，将商品及时、准确、高效、经济地将配送到，还要考虑客户对服务时间的要求[1].所以，不能利用节约法直接求解配送车辆路径优化问题.因此，为解决此类问题，提出改进的节约法，不仅考虑配送的总路程还考虑配送的时间约束，即能够满足实际问题中客户对于配送时间的要求.1 模型构建本文中要解决的配送线路的优化问题是典型的起点和终点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆路径优化问题，即在满足车辆容量限制、货物需求量要求、时间限制、运输里程限制等约束条件的前提下，以某配送中心为据点，组织合适的行车路线，使配送车辆可以有序的通过一系列的需求量和位置已知的目标顾客，并达到一定的目标.1.1 模型假设及约束条件设立如下模型假设[2-4]：（1）配送中心以及每个客户的所在地理位置是确定的；（2）已知每个客户的需求量和时间约束；（3）已知配送车辆规格；（4）在配送方案中的每一条配送路径上，每个客户的需求量总和不能超过配送车的总装载容量限制；（5）每一客户所需求商品由一辆配送车进行配送；（6）在配送中心能力范围内安排配送，配送车辆数目不超过配送中心车辆总数目；（7）配送车辆需从配送中心出发，结束配送后要返回配送中心；（8）满足客户是对配送时间的要求.1.2 模型描述a0 为配送中心顶点，ai 为第i 个客户的需求点，其中（i=1,2,…,M）.配送中心有k 辆配送车，每台车辆的载容量为bk（k=1,2,…,K），每辆车装载的商品箱数不能超过其最大装载容量.每个客户的需求量为ri，客户i 到客户j 的运输距离为dij，配送中心到客户i 的距离为doi，每一段距离的运输都会产生一定的配送成本，α为单位距离的运输配送费用.要求配送车辆在客户要求的时段完成配送任务，目标函数为总成本最小[5-6].将模型中的参数和相关变量进行如下定义：a0 为配送中心顶点；ai 为第i 个需求点；α为单位距离所花费的运输配送费用；M 为客户数目的集合；dij 为客户i 到客户j 之间的距离；ri 为第i 个客户的货物需求箱数；K 为配送中心的车辆数；bk 为第k 辆配送车所装载的箱数；sij 为客户i 和客户j 之间路程的节约量；ETi 为允许配送车辆到达客户i 的最早时间；LTi 为允许配送车辆到达客户i 的最晚时间；Tij 为配送车辆从客户i 到客户j所用行驶时间；RTi 为配送车辆到达客户i 的时间；WTi 为配送车辆离开客户i 的时间；UT 为配送车辆途中货物卸货时间；β为违反客户所规定的送货时间而产生的单位惩罚成本系数；θ为运输盈利的系数，元/吨/公里.为了满足客户i 对于配送时间的约束条件，配送车辆抵达客户的时间RTi 应满足ETi≤RTi≤LTi，那么配送车辆到达下一个客户j 的时间即为：RTi=WTi+UT+Tij.如果令CTj 为将客户i 与客户j 纳入同一配送路径后，配送车辆到达客户j 的时间变化量，则CTj=RTi+UT+Tij-RTj，其中RTi=Toi.CTj>0为配送车辆到达客户j 的时间延后，CTj=0 为配送车辆抵达客户j 的时间没有发生变化，CTj<0 为配送车辆提前到达客户j.为了方便对问题的描述，设b 为在同一条线路上客户j 和客户j 以后的各个客户，Δj-为配送车辆到达客户j 且均不违反客户j 后面各客户时间约束所允许的最大时间提前量，Δj-=min{RTb-ETb}；Δj+为配送车辆到达客户j 且客户j 后面各点的时间都没有超过最大延迟量，Δj+=min{LTb-RTb}.▽j-定义为线路上客户j 后各点均不需要等待时，到达客户j的时间提前量，▽j-≤Δj-；定义▽j+为线路上客户j后各点均不违反时间约束的到达客户j 的时间延迟量，▽j+≤Δj+.为了方便模型的建立，将二进制变量作如下定义：上述模型的表述如下，式（1）为目标函数，为配送总费用最少，其中第一项为运输成本，第二项为惩罚成本；式（2）为保证配送车辆的数量不超过配送车辆的总数量；式（3）为保证每个客户的商品需求只能由一台配送车辆满足；式（4）和式（5）为整数约束；式（6）为如不能按客户所要求的时间送货而引起的单位时间惩罚成本的系数；式（7）保证每条配送路径上各客户的商品需求总数不超过配送车辆最多能够容纳的数量；式（8）、式（9）为配送车辆从配送中心出发最后仍回到配送中心；式（10）为商品在客户要求的配送时间约束内到达；式（11）为配送车辆是否在客户要求时间内到达，如不在取1，否则取0；式（12）为当商品没能按照客户时间送达时，惩罚成本小于等于其运输成本[7-10].2 求解过程（1）输入配送中心和各个客户之间的（2）将任意两个客户i 和j 连接在一起，利用ij oi oj ij s = d +d − d ，(i, j =1, 距离dij；2,,m)计算节约值，得S ={s(i, j)| s(i, j)>0(i, j =1, 2,,m)} .如果有m 个客户，则节约值的个数为2mC ；（3）将集合S 中的元素sij 从大到小进行排序；（4）若S = Φ，则算法结束，否则考察集合S中的元素sij 是否满足以下三个条件之一，若满足其中任一条件则转步骤（5），否则转步骤（8）；①客户i，j 均不在已构造的线路上；②客户i，j 有一个在已构造的线路上，一个不在已经构造的线路上，在构造线路上的客户是起点或者终点；③客户i 和客户j 在已构成的不同线路上，且一个为自身线路中的第一个客户，另一个为自身线路中的最后一个客户.（5）计算连接客户i 和j 之后，线路上的货运箱数rij，若,则转为步骤（6），否则转为步骤（8）；（6）计算客户i 和j 之后，车辆到达客户j 的时间变化量j i ij j CT = RT +UT + T −RT .①如果= 0 j CT ，即配送车辆整点到达，则转为步骤（7）；②如果< 0 j CT ，即配送车辆提前到达，则计算提前量Δj −，j Δj−≥CT 则转为步骤（7），否则转为步骤（8）；③如果> 0 j CT ，即配送车辆延迟到达，则计算延迟量Δj +，j Δj+≥CT 则转为步骤（7），否则转为步骤（8）；（7）将客户i 和客户j 连接成一条配送线路；（8）删除集合S 中的元素，且客户i 和客户j不能作为配送车辆的最初或者最终的线路点.继续搜索其余各点，将全部的2mC 个节约值考察完毕，找到最佳的运输路径.3 实例分析3.1 基础数据分析A 为阜新市蔬菜批发中心，和市内14 家大型超市签订合约，每天早晨根据前一日订单及到货的时间要求向各家超市配送货物，蔬菜批发中心到各超市以及各超市间距离的具体情况见表1.__ 不同超市每天的平均需求量和时间约束的具体情况见表2.表2 不同门店每天的平均需求量和时间约束Tab.2 different stores‘ average demand and timeconstraints of each day门店要求时间窗/h 编号需求量/(箱·天-1)卸货时间UT/hETi LTi1 10 0.40 0.40 1.502 8 0.38 0.20 1.503 5 0.35 0.60 3.004 12 0.50 0.20 1.005 7 0.35 0.30 2.506 9 0.40 0.10 5.007 11 0.45 0.45 8.008 10 0.40 0.60 4.009 7 0.35 0.50 8.0010 4 0.30 0.40 5.0011 9 0.50 0.30 5.0012 6 0.50 0.50 6.0013 12 0.55 0.40 2.5014 8 0.60 0.20 1.50配送车辆在进行配送的过程中，如果配送车辆从配送中心到达某个超市i 的时间满足，即配送车辆按照客户要求时间到达了门店，则取，若车辆提前到达，则取.如果车辆在配送过程中没能满足门店的时间约束，则设定惩罚系数β为无限大.配送车辆的平均行驶速度取值为28 km/h.车辆在完成配送任务之后返回配送中心，运输过程中各路段的情况相同，运输盈利系数θ设为1 元/吨/公里.车内有效装载面积最佳可容纳公司配送过程中标准尺寸的包装箱27 个.3.2 Matlab 软件求解通过对车辆路径问题模型的建立和改进节约算法分析，本文选用Matlab 软件进行配送线路选择的优化求解.节约里程表和行驶时间表见表3 和表4. 将相关数据、参数及编程语言输入到Matlab 中进行求解，即可求得配送路径的最优解.根据求解结果，最终得到的配送方案为配送中心向14 个超市配送的5 条线路，见表5、图1，优化得到的配送方案的总成本598.3 为元，总行驶距离为119.6 km，总配送时间约为4.27 h.具体信息如下：（1）0-3-2-9-10-0（2）0-14-12-13-0（3）0-8-11-5-0（4）0-1-7-0（5）0-4-6-0表5 优化后配送路线信息Tab.5 information of distribution route after optimization路线配送路线行驶距离/km) 行驶时间/h1 0-3-2-9-10-0 31.9 1.142 0-14-12-13-0 30.1 1.073 0-8-11-5-0 23.3 0.834 0-1-7-018.4 0.665 0-4-6-0 15.9 0.57合计119.6 4.27图1 配送路径Fig.1 distribution routepicture3.3 结果分析A 公司在进行配送线路优化之前主要依靠司机的配送经验进行线路选择，按照顺路或者就近的原则将符合条件归为同一线路，以配送人员在送货过程中经常采用的一个配送线路方案为例，对优化前后的配送方案进行比较分析，见表6.优化前常采用的配送线路方案：（1）线路一：0-10-11-12-0；（2）线路二：0-2-9-0；（3）线路三：0-1-5-6-0；（4）线路四：0-4-13-0；（5）线路五：0-14-3-0；（6）线路六：0-8-7-0.表6 优化前配送路线信息Tab.6 information of distribution route beforeoptimization路线配送路线行驶距离/km 行驶时间/h1 0-10-11-12-0 31.0 1.112 0-2-9-0 27.3 0.983 0-1-5-6-0 18.1 0.644 0-4-13-0 24.1 0.865 0-14-3-0 23.3 0.836 0-8-7-0 23.2 0.82合计147.0 5.24通过将以上信息与利用改进节约法求得配送线路方案进行比较分析，我们可以发现，改进后的车辆配送路径方案能够有效的节约配送时间，缩短总配送里程，降低配送成本，提高公司的经济效益.4 结论本文提出了有时间窗约束的改进的节约法，建立了起讫点相同的单车场、非满载、有时间窗约束的车辆路径优化问题模型，以运输成本最小为优化目标，提出求解方法，并引入A 公司实例，通过计算，证明该方法具有实际意义.参考文献：[1] 成榕,吴先锋.最小时间路径算法模糊结构元改进[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2014,33(5):683-686. doi:10.3969/j.issn.1008-0562.2014.05.023CHENG Rong,WUXianfeng.Improvement of minimum-time pathalgorithm based on structured element theory[J].Journal of LiaoningTechnical University(Natural Science),2014,33(5):683-686.doi:10.3969/j.issn.1008-0562.2014.05.023[2] 郑英,孟志青.基于节约算法的烟草物流配送线路优化[J].中国管理信息化,2010,13(23):41-43.ZHENG Ying,MENG Zhiqing.Based on conservation of tobaccologistics distribution route optimization of the algorithm[J].ChinaManagementInformationization,2010,13(23):41-43.[3] 熊燕舞,易海燕.基于TDABC 的农产品冷链配送作业成本核算与优化[J].物流技术,2013,32(12):223-226.XIONG Yanwu,YI Haiyan.Cost accouting and optimization ofagricultural produce cold-chain distribution activities based onTDABC[J].LogisticsTechnology,2013,32(12):223-226.[4] 陈文佳.节约里程法在生产企业物流配送中的应用[J].经管空间,2011(11):66.CHENWenjia.Save mileage method in the application of 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供应链物流配送路径优化节约算法改进研究
优 化 问题 Ｖ ＲＰ Ｓ ＤＰ（ Ｖｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ Ｒ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｗｉ ｔ ｈ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｔ ａ ｎ ｅ ｏ ｕ ｓ Ｄｅ ｌ ｉ ｖ ｅ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ Ｐ ｉ ｃ ｋ ｕ ｐ ） 是 对 一 系列
程 、集 送货 一体 、载重 、时间窗 ）的路径 优化 ；算法 在实现中 对合 并点 归并位置进 行了深人 研 究 ，根据 归并点的特 点和约束 条件的不 同 ，进行 了分别处理 ，获得 了较好的优化 结果 。该 改进的节约算法有效 的减 少里程数 、用 车量 ，节约了费用 、降低了成本。 关键词 ： 改进的Ｃ — Ｗ节约算法 ；集送货一体 ；时间窗约束 ；路径优化 中图分类号 ：０９ ３ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ９ — ０ １ ３ ４ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ （Ｉ － ） 一０ ０ ８ ６ —０ ４
Ｄ ｏ ｉ ：１ Ｏ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ －０ １ ３ ４ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ （Ｅ） ． ２ ５
０ 引言
完整 的物 流 系统应 包括配 送物 流和 集货 物流 ， 集货物 流是 绿色物 流的一 个有机 组成 部分 。集送 货 一 体 的 物 流 广 泛 应 用 于 电 子 商 务 中 ， 可 以减 少
一
用 中 多采 用 启 发 式 算 法 和 元 启 发 式 算法 ，其 中 由 Ｃ ｌ ａ ｒ ｋ ｅ和 Ｗｒ ｉ ｇ ｈ ｔ ＿ ４ 于１ ９ ６ ４ 年 提 出的ｃ— ｗ节 约启 发 式 算 法 由于 概 念 清 晰 、 容 易 实 现 很 受企 业 欢 迎 。但 是 ，在 实 际应 用 中 ，往 往 存 在 多 个 约 束 条 件 、 多 个 优 化 目标 ，尤 其 是 集 送 货 一 体 和 时 间 窗 的 引入
物流配送优化方案
物流配送优化方案1. 概述本文档旨在提出物流配送优化方案，以提高物流效率、降低成本、增强客户满意度。
2. 问题描述当前物流配送存在以下问题：- 车辆配送路线不合理，导致里程增加和时间浪费。
- 仓储配送资源未充分利用，存在闲置和浪费现象。
- 缺乏配送时间和跟踪信息的即时通知系统，给客户带来不便。
3. 优化方案为了解决上述问题，提出以下优化方案：3.1 路线优化通过利用现代物流技术，采用交通流量预测、路径规划等技术手段，对配送路线进行优化。
具体措施包括：- 利用物流配送软件，根据订单位置、交通情况等因素进行智能路线规划。
- 优化车辆装载和调度，减少空驶和重复配送。
3.2 仓储资源优化对仓储配送资源进行优化利用，避免闲置和浪费。
具体措施包括：- 利用仓储管理系统进行库存实时监控和预警，提高配送资源利用率。
- 通过数据分析和需求预测，合理安排物流配送资源，避免供应链断裂。
3.3 即时通知系统建立配送时间和跟踪信息的即时通知系统，提供更好的客户体验。
具体措施包括：- 建立物流配送信息平台，提供实时的订单跟踪和配送时间预计。
- 通过短信、邮件等方式，及时通知客户配送进度和时间变动，增加客户满意度。
4. 实施计划为了顺利实施物流配送优化方案，制定以下实施计划：- 第一阶段（一个月内）：调研现有物流配送系统，识别问题和需求。
- 第二阶段（两个月内）：引入物流配送软件，进行路线优化试点。
- 第三阶段（三个月内）：优化仓储配送资源，提高利用效率。
- 第四阶段（六个月内）：建立即时通知系统，提供客户满意的服务。
5. 预期效果通过实施物流配送优化方案，预期达到以下效果：- 提高物流配送效率，减少里程和时间浪费。
- 降低物流成本，优化资源利用。
- 提升客户满意度，提供更好的配送体验。
以上为物流配送优化方案的概述，希望能对您的业务提升有所帮助。
基于节约里程法的物流配送路径优化
宋赛凤，等：基于节约里程法的物流配送路径优化物流与供应链管理基于节约里程法的物流配送路径优化宋赛凤，张美洁，陈菲菲(南京信息工程大学，江苏南京210044)［摘要］物4配送作为物4运作中的一个重要环节，是生产企业为面临激忍竞争而开展的延伸服务。
文章以南京市某一大型水果超市物4中心向其10个连锁分店配送为例，采用启发式算法中的节约里程法，得出配送路线优化，并通过一次实际配送验证了其可行性。
提出了基于聚类分析的复杂配送网络模型的改进方法，以达到减少配送时间、节约成本、合理配置资源的目的。
［关键词］节约里程法；物4配送；路径优化；聚类分析［DOI］10.13939/ki.zgsc.2021.05.1771引言随着的发展分工的细化，使得物流业快速发展，但成得到降低。
，企业日益重视成成本中的比重。
为少、高率、提高满意度，达到企业利益最大。
中统筹能力、路规划、力顾客需求及指定地点的下，使约里程路行分析和优化，达到低的成本、最快的速度、最高的配送方式合成的目的，佳的方案使得路径达到最优。
2节约里程法的核心思想约里程法的原理即是把程中的往返回路合并为一个，如合并后节约的总里程在满足车辆的程限制要求后达到最大值，则优化下一辆车的路线，直到总的程达到最优，可解货程中的种种状况，达到路线的最优。
采用约里程法确定路线的主要出发点是根据中心的运力中心到每个的距离，制定车辆的方案，使得车辆总公小化。
3当前配送过程中存在的问题任何一家企业不论经营规模的大小，它都存在着配送这一。
管理水平的高低直接着企业的益，但阶段，的平待提高，，程中就很出现各种问题，主要下四方:一资源利合理，中信息化程度低，信息流通效率低，导致能很行路线优化，出多的车辆及仓 等，造成极大的资源；二缺乏决要性的认识，行统筹规划。
配送中心的应该与仓储、施、周边交通状况等结合，统一规范的中心；施善。
施主要缺乏仓储、工、城通系统等的完善和更新；高平才的匮乏。
既备雄厚的知识，备一定的验的综合才,正极度缺少的。
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改进节约法下的物流配送路径优化问题作者：天天论文网日期：2016-3-16 10:21:38 点击：3摘要：为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求，在节约法的基础上加入了客户对时间的约束，提出改进的节约法，构建模型，提出模型假设和约束条件，列出目标函数，并给出求解过程，以阜新市A蔬菜批发中心为例进行分析，提出优化方案.结果表明，此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间，缩短配送距离，进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法，加入了时间约束，更具有现实意义，有助于此类路径问题的求解.关键词：车辆路径问题；节约法；改进节约法；时间窗；物流配送0引言节约法作为一种经典的启发式算法，在求解小规模车辆运输路线优化问题上存在一定优势.但在实际生活中，有一些商品如生鲜等需要在一定的时间内送到客户手中，为了满足客户实际需求，将商品及时、准确、高效、经济地将配送到，还要考虑客户对服务时间的要求[1].所以，不能利用节约法直接求解配送车辆路径优化问题.因此，为解决此类问题，提出改进的节约法，不仅考虑配送的总路程还考虑配送的时间约束，即能够满足实际问题中客户对于配送时间的要求.1模型构建本文中要解决的配送线路的优化问题是典型的起点和终点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆路径优化问题，即在满足车辆容量限制、货物需求量要求、时间限制、运输里程限制等约束条件的前提下，以某配送中心为据点，组织合适的行车路线，使配送车辆可以有序的通过一系列的需求量和位置已知的目标顾客，并达到一定的目标.模型假设及约束条件设立如下模型假设[2-4]：（1）配送中心以及每个客户的所在地理位置是确定的；（2）已知每个客户的需求量和时间约束；（3）已知配送车辆规格；（4）在配送方案中的每一条配送路径上，每个客户的需求量总和不能超过配送车的总装载容量限制；（5）每一客户所需求商品由一辆配送车进行配送；（6）在配送中心能力范围内安排配送，配送车辆数目不超过配送中心车辆总数目；（7）配送车辆需从配送中心出发，结束配送后要返回配送中心；（8）满足客户是对配送时间的要求.模型描述a0为配送中心顶点，ai 为第i个客户的需求点，其中（i=1,2,…,M）.配送中心有k辆配送车，每台车辆的载容量为bk（k=1,2,…,K），每辆车装载的商品箱数不能超过其最大装载容量.每个客户的需求量为ri，客户i到客户j的运输距离为dij，配送中心到客户i的距离为doi，每一段距离的运输都会产生一定的配送成本，α为单位距离的运输配送费用.要求配送车辆在客户要求的时段完成配送任务，目标函数为总成本最小[5-6].将模型中的参数和相关变量进行如下定义：a0为配送中心顶点；ai为第i个需求点；α为单位距离所花费的运输配送费用；M为客户数目的集合；dij为客户i到客户j之间的距离；ri为第i个客户的货物需求箱数；K为配送中心的车辆数；bk为第k辆配送车所装载的箱数；sij为客户i和客户j之间路程的节约量；ETi为允许配送车辆到达客户i的最早时间；LTi为允许配送车辆到达客户i的最晚时间；Tij为配送车辆从客户i到客户j所用行驶时间；RTi为配送车辆到达客户i的时间；WTi为配送车辆离开客户i的时间；UT为配送车辆途中货物卸货时间；β为违反客户所规定的送货时间而产生的单位惩罚成本系数；θ为运输盈利的系数，元/吨/公里.为了满足客户i对于配送时间的约束条件，配送车辆抵达客户的时间RTi应满足ETi≤RTi≤LTi，那么配送车辆到达下一个客户j的时间即为：RTi=WTi+UT+Tij.如果令CTj为将客户i与客户j纳入同一配送路径后，配送车辆到达客户j的时间变化量，则CTj=RTi+UT+Tij-RTj，其中RTi=>0为配送车辆到达客户j的时间延后，CTj=0为配送车辆抵达客户j的时间没有发生变化，CTj<0为配送车辆提前到达客户j.为了方便对问题的描述，设b为在同一条线路上客户j和客户j以后的各个客户，Δj-为配送车辆到达客户j且均不违反客户j后面各客户时间约束所允许的最大时间提前量，Δj-=min{RTb-ETb}；Δj+为配送车辆到达客户j且客户j后面各点的时间都没有超过最大延迟量，Δj+=min{LTb-RTb}.▽j-定义为线路上客户j后各点均不需要等待时，到达客户j的时间提前量，▽j-≤Δj-；定义▽j+为线路上客户j后各点均不违反时间约束的到达客户j的时间延迟量，▽j+≤Δj+.为了方便模型的建立，将二进制变量作如下定义：上述模型的表述如下，式（1）为目标函数，为配送总费用最少，其中第一项为运输成本，第二项为惩罚成本；式（2）为保证配送车辆的数量不超过配送车辆的总数量；式（3）为保证每个客户的商品需求只能由一台配送车辆满足；式（4）和式（5）为整数约束；式（6）为如不能按客户所要求的时间送货而引起的单位时间惩罚成本的系数；式（7）保证每条配送路径上各客户的商品需求总数不超过配送车辆最多能够容纳的数量；式（8）、式（9）为配送车辆从配送中心出发最后仍回到配送中心；式（10）为商品在客户要求的配送时间约束内到达；式（11）为配送车辆是否在客户要求时间内到达，如不在取1，否则取0；式（12）为当商品没能按照客户时间送达时，惩罚成本小于等于其运输成本[7-10].2求解过程（1）输入配送中心和各个客户之间的距离dij；（2）将任意两个客户i和j连接在一起，利用ij oi oj ij s=d+dd，(i,j=1, 2,,m)计算节约值，得S={s(i,j)|s(i,j)>0(i,j=1, 2,,m)}.如果有m个客户，则节约值的个数为2mC；（3）将集合S中的元素sij从大到小进行排序；（4）若S=Φ，则算法结束，否则考察集合S中的元素sij 是否满足以下三个条件之一，若满足其中任一条件则转步骤（5），否则转步骤（8）；①客户i，j均不在已构造的线路上；②客户i，j有一个在已构造的线路上，一个不在已经构造的线路上，在构造线路上的客户是起点或者终点；③客户i和客户j在已构成的不同线路上，且一个为自身线路中的第一个客户，另一个为自身线路中的最后一个客户.（5）计算连接客户i和j之后，线路上的货运箱数rij，若,则转为步骤（6），否则转为步骤（8）；（6）计算客户i和j之后，车辆到达客户j的时间变化量j i ij j CT=RT+UT+TRT.①如果=0j CT，即配送车辆整点到达，则转为步骤（7）；②如果<0j CT，即配送车辆提前到达，则计算提前量Δj，jΔj≥CT则转为步骤（7），否则转为步骤（8）；③如果>0j CT，即配送车辆延迟到达，则计算延迟量Δj+，jΔj+≥CT则转为步骤（7），否则转为步骤（8）；（7）将客户i和客户j连接成一条配送线路；（8）删除集合S中的元素，且客户i和客户j不能作为配送车辆的最初或者最终的线路点.继续搜索其余各点，将全部的2mC个节约值考察完毕，找到最佳的运输路径.3实例分析基础数据分析A为阜新市蔬菜批发中心，和市内14家大型超市签订合约，每天早晨根据前一日订单及到货的时间要求向各家超市配送货物，蔬菜批发中心到各超市以及各超市间距离的具体情况见表不同超市每天的平均需求量和时间约束的具体情况见表2.表2 不同门店每天的平均需求量和时间约束different stores‘average demand and timeconstraints of each day门店要求时间窗/h编号需求量/(箱·天-1)卸货时间UT/hETi LTi1 10 8 5 12 7 9 11 10 7 4 9 6 12 8 配送车辆在进行配送的过程中，如果配送车辆从配送中心到达某个超市i的时间满足，即配送车辆按照客户要求时间到达了门店，则取，若车辆提前到达，则取.如果车辆在配送过程中没能满足门店的时间约束，则设定惩罚系数β为无限大.配送车辆的平均行驶速度取值为28 km/h.车辆在完成配送任务之后返回配送中心，运输过程中各路段的情况相同，运输盈利系数θ设为1元/吨/公里.车内有效装载面积最佳可容纳公司配送过程中标准尺寸的包装箱27个.Matlab软件求解通过对车辆路径问题模型的建立和改进节约算法分析，本文选用Matlab软件进行配送线路选择的优化求解.节约里程表和行驶时间表见表3和表4.将相关数据、参数及编程语言输入到Matlab中进行求解，即可求得配送路径的最优解.根据求解结果，最终得到的配送方案为配送中心向14个超市配送的5条线路，见表5、图1，优化得到的配送方案的总成本为元，总行驶距离为km，总配送时间约为h.具体信息如下：（1）0-3-2-9-10-0（2）0-14-12-13-0（3）0-8-11-5-0（4）0-1-7-0（5）0-4-6-0表5 优化后配送路线信息information of distribution route after optimization路线配送路线行驶距离/km)行驶时间/h1 0-3-2-9-10-0 0-14-12-13-0 0-8-11-5-0 0-1-7-0 0-4-6-0 合计图1配送路径distribution route 结果分析A公司在进行配送线路优化之前主要依靠司机的配送经验进行线路选择，按照顺路或者就近的原则将符合条件归为同一线路，以配送人员在送货过程中经常采用的一个配送线路方案为例，对优化前后的配送方案进行比较分析，见表6.优化前常采用的配送线路方案：（1）线路一：0-10-11-12-0；（2）线路二：0-2-9-0；（3）线路三：0-1-5-6-0；（4）线路四：0-4-13-0；（5）线路五：0-14-3-0；（6）线路六：0-8-7-0.表6 优化前配送路线信息information of distribution route beforeoptimization路线配送路线行驶距离/km行驶时间/h1 0-10-11-12-0 0-2-9-0 0-1-5-6-00-4-13-0 0-14-3-0 0-8-7-0 合计通过将以上信息与利用改进节约法求得配送线路方案进行比较分析，我们可以发现，改进后的车辆配送路径方案能够有效的节约配送时间，缩短总配送里程，降低配送成本，提高公司的经济效益.4结论本文提出了有时间窗约束的改进的节约法，建立了起讫点相同的单车场、非满载、有时间窗约束的车辆路径优化问题模型，以运输成本最小为优化目标，提出求解方法，并引入A公司实例，通过计算，证明该方法具有实际意义.参考文献：[1]成榕,吴先锋.最小时间路径算法模糊结构元改进[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2014,33(5):683-686. doi: Rong,WU of minimum-time pathalgorithm based on structured elementtheory[J].Journal of LiaoningTechnical University(Natural Science),2014,33(5):683-686. doi:郑英,孟志青.基于节约算法的烟草物流配送线路优化[J].中国管理信息化, 2010,13(23): Ying,MENG on conservation of tobaccologistics distribution route optimization of the algorithm[J].ChinaManagementInformationization,2010,13(23):41-43.[3]熊燕舞,易海燕.基于TDABC的农产品冷链配送作业成本核算与优化[J].物流技术,2013,32(12): Yanwu,YI accouting and optimization ofagricultural produce cold-chain distribution activities based onTDABC[J].Logistics Technology,2013,32(12):223-226.[4]陈文佳.节约里程法在生产企业物流配送中的应用[J].经管空间,2011(11): mileage method in the application of themanufacturing enterprise logistics distribution[J].Business 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