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配送路径优化设计(范本模板)

配送路径优化设计(范本模板)

配送路径优化设计(范本模板)1. 背景随着电子商务的发展,配送服务在现代物流中起着至关重要的作用。

为了提高配送效率和降低成本,配送路径的优化设计变得非常关键。

本文将介绍一种简单而有效的配送路径优化设计方法。

2. 方法2.1 数据收集首先,我们需要收集相关的数据来进行配送路径的优化设计。

这些数据包括配送地点、配送时间窗口、配送物品的数量和重量等信息。

可以通过与物流供应商和客户进行沟通,以及使用现有的物流管理系统来获取这些数据。

2.2 地图分析在收集到数据后,我们可以使用地图分析工具来对配送地点进行可视化分析。

地图分析可以帮助我们了解不同地点之间的距离和交通情况,以及确定最佳的配送路线。

2.3 优化算法基于地图分析的结果,我们可以使用优化算法来计算最佳的配送路径。

最常用的算法包括贪心算法、遗传算法和模拟退火算法等。

这些算法可以考虑多个因素,如距离、交通状况、配送时间窗口等,以找到最优的配送路径。

2.4 结果评估完成优化算法后,我们需要对结果进行评估。

评估指标可以包括总配送时间、总里程数、配送成本等。

通过与原始路径进行比较,我们可以评估优化设计的效果,并进行必要的调整和改进。

3. 实施步骤3.1 数据准备收集和整理配送相关的数据,包括配送地点、时间窗口、物品信息等。

3.2 地图分析使用地图分析工具将配送地点可视化,并获取地点之间的距离和交通情况。

3.3 优化算法设计选择合适的优化算法,并根据实际情况进行参数配置和优化模型的设计。

3.4 算法实施使用编程语言或优化软件实施优化算法,并计算出最佳的配送路径。

3.5 结果评估和调整评估优化结果,并与原始路径进行对比。

根据评估结果进行必要的调整和改进。

4. 结论通过使用上述的配送路径优化设计方法,我们可以提高配送效率,降低成本,并提供更好的配送服务。

这种简单而有效的方法可以适用于不同规模和复杂度的配送需求,为物流和电子商务行业带来实际的价值。

快递公司工作人员的配送路线与优化策略

快递公司工作人员的配送路线与优化策略

快递公司工作人员的配送路线与优化策略随着电子商务的迅猛发展,快递业务得到了蓬勃的发展。

而在快递业务的核心,快递公司的工作人员在保证快递准时到达的同时,也面临着配送路线与优化策略的挑战。

本文将探讨快递公司工作人员的配送路线与优化策略,以实现更高效的快递配送服务。

一、配送路线的规划快递公司工作人员的配送路线规划直接关系到快递包裹的准时送达和成本控制。

为了确保快递的时效性和安全性,快递公司需要采用科学的路线规划策略,使得工作人员能够在最短的时间内完成配送任务。

1.1 优化地图数据快递公司首先需要获取准确且实时的地图数据,包括道路、交通状况、建筑物等信息。

通过使用现代化的地理信息系统(GIS),快递公司可以将这些地图数据与快递包裹信息结合起来,从而更好地规划配送路线。

1.2 距离优先策略在规划配送路线时,快递公司可以采用距离优先策略。

即根据快递包裹的目的地与快递员当前所处位置之间的距离,优先选择最近的配送点进行配送。

这样可以大大缩短每个配送员的行驶距离,提高配送效率。

1.3 地理信息系统(GIS)的应用地理信息系统(GIS)可以帮助快递公司实现智能路线规划。

通过将包裹信息与地理数据结合,GIS可以为快递员提供最佳的配送路线。

同时,它还可以根据实时的交通状况进行动态调整,以响应交通拥堵或其他不可预见的情况,提高配送效率。

二、优化策略的实施除了配送路线的规划外,快递公司还可以采取一些优化策略,以进一步提高配送效率和客户满意度。

2.1 区域分担策略快递公司可以将服务区域划分为多个小区域,然后为每个小区域指派相应的配送员负责配送工作。

这样可以确保每个配送员熟悉自己所负责的区域,熟悉该区域的道路状况和配送点位置,提高配送效率和准确性。

2.2 车辆载重优化在配送过程中,快递员通常使用汽车或摩托车进行配送。

快递公司可以根据快递量和配送区域的不同,合理安排车辆的装载量。

例如,对于快递量较大的区域,可以使用大型货车进行集中配送;对于快递量较小的区域,可以使用摩托车进行灵活配送,以减少运输成本。

快递配送路线优化方案(范本模板)

快递配送路线优化方案(范本模板)

快递配送路线优化方案(范本模板)快递配送路线优化方案(范本模板)1. 引言随着电子商务的飞速发展,快递行业面临着日益增长的配送需求和激烈的市场竞争。

为了提高配送效率,降低运营成本,本方案提出了一套快递配送路线优化的策略。

本文档旨在提供一种可操作的优化方案,以帮助快递公司更高效、更经济地完成包裹配送任务。

2. 现状分析2.1 配送流程- 接单:收到客户下单信息;- 打包:对包裹进行打包;- 拣货:根据订单信息在仓库中寻找包裹;- 配送:将包裹送至客户手中。

2.2 存在的问题- 配送路线不优化,导致配送效率低下;- 配送员工作量大,容易疲劳;- 配送时间长,客户满意度低;- 运营成本高。

3. 优化目标- 提高配送效率,减少配送时间;- 降低运营成本;- 提高客户满意度。

4. 优化策略4.1 数据收集与处理- 收集客户地址、包裹重量、体积等信息;- 利用数据挖掘技术,分析客户分布规律和配送需求。

4.2 配送区域划分- 根据客户分布情况,将配送区域划分为若干个子区域;- 设立配送站点,实现就近配送。

4.3 配送路线规划- 采用遗传算法、蚁群算法等智能优化算法,求解最优配送路线;- 考虑路况、交通规则等因素,实时调整配送路线。

4.4 配送员调度与管理- 根据配送任务量和配送区域,合理分配配送员;- 采用动态调度策略,实现配送员工作负载均衡。

4.5 客户服务与反馈- 提供实时配送跟踪服务,提高客户满意度;- 建立客户反馈渠道,及时解决客户问题。

5. 实施与评估- 制定实施计划,逐步推广优化方案;- 设立评估指标,如配送时间、运营成本、客户满意度等;- 定期评估优化效果,持续改进。

6. 总结本文提出了一套快递配送路线优化方案,从数据处理、配送区域划分、配送路线规划、配送员调度与管理、客户服务与反馈等方面进行了全面阐述。

实施该方案有助于提高快递配送效率,降低运营成本,提高客户满意度。

快递公司工作人员的货物配送与路线规划优化

快递公司工作人员的货物配送与路线规划优化

快递公司工作人员的货物配送与路线规划优化快递行业是现代物流的重要组成部分,快速、高效的货物配送是快递公司赖以生存和发展的核心竞争力。

而货物配送与路线规划是保证快递公司能够按时将货物送达客户手中的关键环节。

本文将探讨快递公司工作人员在货物配送与路线规划方面的优化方法。

一、货物配送的优化在快递公司工作人员的日常工作中,如何实现货物配送的最优化是一个重要问题。

以下是几个优化的建议:1. 智能排序与分批配送快递公司可以依托现代信息技术,利用智能化的软件系统对待配送的货物进行排序和分批处理。

通过将货物按照地理位置、大小、重量等因素进行智能排序,可以合理分配人员和车辆资源,最大限度地提高配送效率。

2. 合理划分配送区域将配送区域合理划分,确保每个配送员负责的区域不重叠,并根据区域的特点安排合适的配送员。

这样可以减少配送员之间的交叉和冲突,提高配送的效率和质量。

3. 时效优化针对不同类型的货物,快递公司可以制定特定的时效要求,并将其作为配送标准。

同时,通过合理的路线规划和配送时间的安排,确保货物能够按时送达客户手中,提高客户的满意度。

二、路线规划的优化路线规划的优化是快递公司工作人员在配送过程中需要思考的另一个重要问题。

以下是几个路线规划优化的建议:1. 地理信息系统的利用快递公司可以利用地理信息系统,通过智能化的软件平台进行路线规划。

该系统可以根据客户地址、配送点位置、路况等因素,快速生成最优的配送路线,并提供导航和实时路况信息,帮助配送员高效完成配送任务。

2. 定期路线检查与调整快递公司应定期对配送路线进行检查与调整。

考虑到道路交通状况的变化和客户需求的变动,及时对原有路线进行优化和调整,以提高配送效率和客户满意度。

3. 最优化路径算法的应用最优化路径算法是一种常用的路线规划方法。

快递公司可以利用最优化路径算法对配送路线进行求解,找到最短路径、最节省时间和油耗的路线,提高配送效率,同时减少资源的浪费。

三、其他措施的优化除了货物配送与路线规划的优化,快递公司工作人员可以通过其他措施来进一步提高工作效率和服务质量。

快递员配送路线优化模型

快递员配送路线优化模型

快递员配送路线优化模型
一、简介
快递员配送路线优化模型是一种基于遗传算法的模型,主要用于优化
快递员的路线规划,提高配送效率。

此模型由三部分组成:配送点、约束
条件和目标函数。

通过模拟快递员配送的实际情境,求解最佳的路线方案,以达到提升运输效率的目的。

二、原理
快递员配送路线优化模型的基础原理是遗传算法,它是一种模拟自然
界进化规律的算法,从而使得求解多元最佳化问题更加容易。

快递员配送
路线优化模型结合贝叶斯优化(Bayesian optimization)技术,对路线
中的配送点进行分析,从而确定最合适的路线方案。

在快递员配送路线优化模型中,首先将配送点分割出来,并使用贝叶
斯优化技术对配送点进行分析,根据给定的约束条件和目标函数,从而确
定最优路线方案。

其中的约束条件包括:路程时长、路程距离以及交通要
求等。

而目标函数主要是要求:寻求最短路径、最短时间以及最少的转弯
换乘等。

在遗传算法中,主要由5个步骤来构建解决方案:(1)初始化,即
随机产生解决方案的集合;(2)评价,按照目标函数对每一个解决方案
进行评价;(3)选择。

快递员配送路径优化方案

快递员配送路径优化方案

快递员配送路径优化方案随着电子商务的发展,快递业务也日益繁忙。

快递员的配送路径优化是提高配送效率和降低成本的重要途径。

本文将介绍几种快递员配送路径优化方案,以期提供给快递公司和快递员参考和借鉴。

一、数据分析与规划在优化快递员配送路径之前,必须先进行数据分析与规划。

通过收集包裹数量、收寄地点、配送时间段等必要的数据,可以得出每个配送点的重要性和优先级。

同时,还可以利用数据分析的工具,如统计学方法和计算机模型,对各个数据进行综合分析和规划。

在依据数据分析结果进行规划时,应当考虑到配送点之间的路况、交通拥堵情况等因素,为每个快递员制定最优的配送路径。

二、智能调度系统引入智能调度系统是优化快递员配送路径的有效手段之一。

该系统可以根据实时配送需求和交通信息,通过算法计算出最佳的配送路径,并将信息及时传达给快递员。

智能调度系统可以帮助快递员避开交通拥堵区域,合理安排配送顺序,从而提高配送效率。

此外,智能调度系统还可以实时监控快递员的配送进度,及时调整配送计划,提高配送的准确性和及时性。

三、人工智能算法人工智能算法的应用也是优化快递员配送路径的重要手段。

利用人工智能算法,可以模拟和预测快递员的配送路线,从而找到最佳的配送方案。

人工智能算法可以通过机器学习和优化算法不断学习和优化配送路径,使得每个快递员的配送路线更加合理和高效。

此外,还可以利用人工智能算法对配送需求进行预测,为配送过程提供更准确的数据支持。

四、配送点布局优化除了以上的技术手段,配送点的布局优化也是优化快递员配送路径的重要环节。

在规划配送点布局时,应充分考虑到快递包裹的集中度和需求量。

合理安排配送点的位置和数量,可以缩短快递员的配送距离,提高配送效率。

此外,还可以将配送点与快递仓库进行合理衔接,以减少快递员的空驶里程和配送时间。

五、配送员培训与管理最后,配送员的培训与管理也是优化快递员配送路径的重要一环。

快递公司应对快递员进行专业培训,提高他们的配送技能和效率。

快递员配送路径优化方案

快递员配送路径优化方案

快递员配送路径优化方案随着电子商务的快速发展,快递行业也随之迅速发展壮大。

面对日益增长的快递需求,快递公司必须不断提高配送效率和服务质量。

配送路径优化是提高效率的重要手段之一。

本文将介绍一种快递员配送路径优化方案,以帮助快递公司提高配送效率,降低成本。

一、问题分析快递员的配送路径通常是根据订单的时间和位置来确定的。

然而,由于订单量众多,配送点分散,配送员数量限制等原因,快递员常常面临着复杂的配送路径安排问题。

如何合理安排快递员的配送路径,成为解决的关键。

二、优化方案1. 数据收集与分析为了优化快递员的配送路径,首先需要对配送点的数据进行收集和分析。

可以通过订单系统、GPS定位等手段,收集相关数据,包括配送点的地址、配送时间、配送量等信息。

然后,利用数据分析工具对这些数据进行处理和分析,得出不同情况下的最优配送路径。

2. 路径规划算法为了实现路线的优化,可以采用一些路径规划算法,如最短路径算法、遗传算法等。

最短路径算法可以根据不同的情况,找出最短的路径,减少快递员的行驶距离和时间。

遗传算法则可以模拟生物进化的过程,通过迭代寻找最优解。

3. 配送员分配与调度在优化配送路径的过程中,还需要考虑配送员的分配和调度。

根据配送点的数量和位置,可以合理安排配送员的工作范围和工作时间。

同时,通过实时监控和调度系统,可以对配送员进行动态的调度,让其能够高效地完成配送任务。

4. 地理信息系统的应用地理信息系统(GIS)是一种集地理数据收集、处理、分析、展示于一体的综合信息系统。

通过应用GIS技术,可以更好地收集、管理和展示配送点的地理数据。

快递公司可以利用GIS系统分析和展示配送点的位置、配送范围等信息,进一步优化配送路径。

三、效果与意义通过快递员配送路径优化方案的实施,可以实现以下效果与意义:1. 提高配送效率:优化配送路径能够减少快递员的行驶距离和时间,从而提高配送效率。

减少不必要的行驶,节约成本。

2. 降低人力成本:合理分配快递员工作范围和工作时间,能够更好地利用人力资源,降低人力成本。

物流与配送8---配送线路优化模型

物流与配送8---配送线路优化模型
TSP模型
1
最近邻点法是由Rosen Krantz和Stearns等人在1977年提出的一种用
于解决TSP问题的算法。 该算法十分简单,但是它得到的解并不十分理想,有很大的改善余地。 由于该算法计算快捷,但精度低,可以作为进一步优化的初始解。 最近邻点法包括四个步骤: (1)从零点开始,作为整个回路的起点。
最近插入法
最近插入法求解:
2 6 1 3
5 4 假如将V5插入V1和V3之间:cik+ckj-cij=c15+c53-c13=7+7-6=8 假如将V5插入V3和V2之间: cik+ckj-cij=c35+c52-c32=7+15-5=17 假如将V5插入V1和V2之间: cik+ckj-cij=c15+c52-c12=7+15-10=12 所以选最小的8,即应将V5插入V1和V3之间,其他点的插入法以此类推。
第8章 配送线路优化模型
8.1
配送线路优化问题
8.1.1单回路运输——TSP模型及求解
单回路运输问题是指在路线优化中,设存在节点集合D,选 择一条合适的路径遍历所有的节点,并且要求闭合。 因此,单回路运输问题的两个显著特点是: (1)单一性(只有一个回路); (2)遍历性(不可遗漏)。
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),也称货郎担问题, 是单回路运输问题的典型问题,对于大规模的线路优化问题,无法获得最优 解,只有通过启发式算法获得近似最优解。
物流配送车辆路径问题的描述: 从某物流中心用多台配送车辆向多个客户送货,每个客户的位置和货物 需求量一定,每台配送车辆的载重量一定,每台车的一次配送的最大行驶距 离一定,要求合理安排车辆配送路线,使目标函数得到优化,并满足以下条 件: (1)每条配送路径上各客户的需求量之和不超过配送车辆的载重量限制; (2)每条配送路径的长度不超过配送车辆一次配送的最大行驶距离; (3)所用车辆路线均起始并终止于配送中心,每个客户的需求必须满足, 且只能由一台配送车辆送货; (4)车辆的行车路线的总耗时不超过一个事先定下的数值,以满足客户 对供货时间的要求; (5)对某个客户点,车辆到达时间限制在某一时间段内(软限制),如 果此约束不满足,则引入惩罚函数。 综合考虑运输路径最短、总运费最少、总运输时间最短、空载车总运行 时间最少、完成任务所需的车辆最少这五个目标时,总运费就不应单单是距 离的函数,而要考虑到即时配送、车辆成本、人员成本的问题。
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【最新整理,下载后即可编辑】快递员配送路线优化模型摘要如今,随着网上购物的流行,快递物流行业在面临机遇的同时也需要不断迎接新的挑战。

如何能够提高物流公司的配送效率并降低配送过程中的成本,已成为急需我们解决的一个问题。

下面,本文将针对某公司的一名配送员在配送货物过程中遇到的三个问题进行讨论及解答。

对于问题一,由于快递员的平均速度及在各配送点停留的时间已知,故可将最短时间转换为最短路程。

在此首先通过Floyd 求最短路的算法,利用Matlab程序将仓库点和所有配送点间两两的最短距离求解出来,将出发点与配送点结合起来构造完备加权图,由完备加权图确定初始H圈,列出该初始H圈加点序的距离矩阵,然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转,可以求得近似最优解的距离矩阵,从而确定近似的最佳哈密尔顿圈,即最佳配送方案。

对于问题二,依旧可以将时间问题转化为距离问题。

利用问题一中所建立的模型,加入一个新的时间限制条件,即可求解出满足条件的最佳路线。

对于问题三,送货员因为快件载重和体积的限制,至少需要三次才能将快件送达。

所以需要对100件快件分区,即将50个配送点分成三组。

利用距离矩阵寻找两两之间的最短距离是50个配送点中最大的三组最短距离的三个点,以此三点为基点按照准则划分配送点。

关键字:Floyd算法距离矩阵哈密尔顿圈二边逐次修正法矩阵翻转问题重述某公司现有一配送员,,从配送仓库出发,要将100件快件送到其负责的50个配送点。

现在各配送点及仓库坐标已知,货物信息、配送员所承载重物的最大体积和重量、配送员行驶的平均速度已知。

问题一:配送员将前30号快件送到并返回,设计最佳的配送方案,使得路程最短。

问题二:该派送员从上午8:00开始配送,要求前30号快件在指定时间前送到,设计最佳的配送方案。

问题三:不考虑所有快件送达的时间限制,现将100件快件全部送到并返回。

设计最佳的配送方案。

配送员受快件重量和体积的限制,需中途返回取快件,不考虑休息时间。

符号说明D:n个矩阵nV:各个顶点的集合E:各边的集合e:每一条边ijw:边的权()eG:加权无向图,v v:定点i jC :哈密尔顿圈()i f V :最佳哈密尔顿圈模型的建立一、基本假设1、假设送货员的始终以24千米/小时的速度送货,中途没有意外情况;2、假设送货员按照路径示意图行走;3、假设仓库点为第51点;4、假设送货员回到仓库点再次取货时间不计。

二、模型建立与求解问题一:1、数据处理使用数据处理软件,处理附表2求出给定配送点之间的相互距离。

最终使用矩阵对处理数据进行数据统计整理。

1319161828642207823511821825121179751261392⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 矩阵前两列表示相互连接的配送点,第三列表示相邻两配送点之间边的距离。

使用上述数据矩阵可以构造路线示意图的带权邻接矩阵,再用Floyd 算法求出各配送点之间的距离。

2、Floyd 算法基本思想直接在示意图的带权邻接矩阵中,通过插入定点的方法构造出n 个矩阵12,,,n D D D ,最后得到的矩阵n D 为距离矩阵,同时求出插入点矩阵以便得到两点之间的最短路程。

123495051107745191620306169891006827745058292557022001169263191658290207051738810467049203062557020705035691172150169892200117388356909928511006816926104671172199280⎡⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎤⎥⎥⎥⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎦令(,)G V E =为一个加权无向图,其中V 表示各个顶点的集合,}{012,,,,n V v v v v =;其中E 表示各边的集合,}{ij E e =,而(,)ij i j e v v =。

图G 中每一条边ij e 都对应一个实数()e w ,则称()e w 为边的权。

如果任意两边相连,则G 为完备图。

设(,)G V E =是连通无向图,经过G 的每个定点正好形成一个圈,则称G 为哈密尔顿圈,简称H 圈。

最佳哈密尔顿圈是在加权图(,)G V E =中,权最小的哈密尔顿圈。

判定一个加权图(,)G V E =是否存在哈密尔顿圈是一个NP 问题,而它的完备加权图''(,)G V E =('E 中每条边的权等于,i j v v 之间的最短路径的权)中一定存在哈密尔顿圈。

所以需要在完备加权图''(,)G V E =中寻求最佳哈密尔顿圈。

该过程需要采用二边逐次修正法并且利用矩阵翻转实现。

3、二边逐次修正法的选法过程(1)、任取初始H 圈:012,1=,,,,,,,i j n C v v v v v v(2)、对所有的,,11i j i j n <+<<,若1111(,)(,)(,)(,)i j i j i i j j w v v w v v w v v w v v +++++<+,则在0C 中删去边(,)i j w v v 和11(,)i j w v v ++而加入边1(,)i i w v v +和1(,)j j w v v +,形成新的H 圈C ,即12,1,,,,,,,i j n C v v v v v v =(3)、对C 重复步骤(2),直到条件不满足为止,最终得到的C 即为所求。

4、矩阵翻转在一个矩阵中,对他的第i 行(列)到第j 行(列)翻转是以i 行(列)和j 行(列)的中心位置为转轴、旋转180度,这样:第i 行(列)和第j 行(列)位置互换,第i+1行(列)和第j-1行(列)位置互换。

图一由附录给定的快件信息可知,130号快件总重量为48.5kg 、体积为0.88m 3,显然送货员可以一次性携带所有货物到达配送点,经统计配送点共有21个,即(V 13、14、16、17、18、21、23、24、26、27、31、32、34、36、38、40、42、43、45、49)首先在程序里设置限制:300300501i i i i w v ==⎧≤⎪⎪⎨⎪≤⎪⎩∑∑ 将出发点51点与21个送货点结合起来构造完备加权图,由完备加权图确定初始H 圈,列出该初始H 圈加点序的距离矩阵,然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转,可以求得近似最优解的距离矩阵,从而确定近似的最佳哈密尔顿圈。

由于使用矩阵翻转方法来实现二边逐次修正法的结果与初始圈有关,为得到更优解,在使用软件编程时,随机搜索出若干个初始H 圈,例如2000。

在所有的H 圈中筛选权值最小的一个,即就是最佳H 圈。

最佳H 圈的近似解为:20001()ii f V =∑ min ()i f V在0C 中删去边(,)i j w v v 和11(,)i j w v v ++而加入边1(,)i i w v v +和1(,)j j w v v +,形成新的H 圈C 。

最终由编程得到近似最佳配送路线以及总长度。

图二 最佳配送路线:51→26→21→17→14→16→23→32→35→38→36→38→43→42→49→42→45→40→34→31→27→39→27→31→24→19→13→18→51解得路线总长为54709m ,耗时226.77min 。

问题二:因货物可在一次性配送,故可以不用考虑送货员的最大载重与体积问题。

但是较于问题一在选择路线上,需要考虑送货时间问题,不得超过指定时间。

所以在问题一的程序中需要再增加时间限制。

300300501(0,1,2,,30)i i i i i i w v T t i ==⎧≤⎪⎪⎪⎨≤⎪⎪≤=⎪⎩∑∑ 结合问题一,使用相同方法求解最佳H 圈。

图三 最佳配送路线:51→18→13→19→24→31→34→40→45→42→49→42→43→38→35→ 32→23→16→14→17→21→36→27→39→27→31→26→51解得路线总长为54996m ,耗时227.50min问题三:由附录给定的快件信息知,1100号快件总重量为148kg 、体积为2.8m 3。

由于考虑送货员的最大载重与体积,送货员必须分多次配送快件。

送货员显然至少需要连续三次配送,才能完成配送任务。

因此问题三存在配送点分组、以及每组求最佳配送方案这两个问题。

首先需要制定一种比较合理的划分准则,使三组总长加起来最短。

需要选择三个点作为每一组的基点,要求这三个点两两之间的最短距离是50个配送点中最大的三组最短距离。

利用距离矩阵查找其他任意点与三个基点之间的距离,距离哪一个基点近,就被划分在哪一组。

通过计算三个基点为:9号、28号、43号配送点。

通过距离矩阵将100件快件的配送点分组如下:配送方案重量(kg)体积(m3 )一12345678910141617182123323549.90.9112二111213151920222526282930334144464848.380.985 三 242731343637383940434547495049.720.9038求和148 2.8使用问题一与问题二中相同的方法:首先将出发点与其他组内点结合起来构造完备加权图,由完备加权图确定初始H圈,列出该初始H圈加点序的距离矩阵,然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转,可以求得近似最优解的距离矩阵,从而确定近似的最佳哈密尔顿圈。

图四最终由程序解得三组最佳配送路线为:第一组:51→18→7→1→8→3→4→2→5→4→3→1→6→1→7→10→9→14→16→23→32→35→32→23→17→21→51解得路线总长52743m,耗时227.4min第二组:51→26→31→24→19→25→41→44→48→46→33→28→30→22→2 9→22→20→22→15→12→11→13→18→51解得路线总长47736m,耗时221.4min。

第三组:51→26→31→27→39→27→36→38→43→42→49→50→45→40→4 7→40→37→40→34→31→26→51解得路线总长42421m,耗时208.2min模型的优缺点点评对于问题一所建立的模型,通过Floyd算法和二边逐次修正法找到最优哈密尔顿圈,可以得到准确的最优路线,在不考虑时间及负重限制的情况下,该模型可以精确地计算出唯一的最优路线。

而对于问题二与问题三,其最优路线的求解均是建立在近似最优哈密尔顿圈的基础之上的。

由于无法得到准确的最优哈密尔顿圈,故模型得到的最优路线与真实的最优路线还存在着一定的差距,只能通过增加计算次数不断地逼近真实最优路线。

但在允许的误差范围内,模型已经可以很好地模拟出最优的配送路线了。

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