多仓库多配送点的物流配送算法
物流配送中的最优路径规划算法
物流配送中的最优路径规划算法一、引言物流配送中的最优路径规划算法是优化物流配送过程中不可或缺的环节。
传统的物流配送方式往往会浪费大量的时间和资源，而采用最优路径规划算法可以在最短时间内完成配送任务，实现资源的最大利用。
因此，在实际生产和物流配送中，应用最优路径规划算法已成为不可或缺的一部分。
二、最优路径规划算法的意义1. 提高效率最优路径规划算法可以帮助企业将配送路线进行有效的规划和管理，避免出现重复、浪费和错误的现象。
在相同的时间内完成更多的物流配送任务，提高了企业的效率和竞争力。
2. 降低成本采用最优路径规划算法可以有效地减少车辆的行驶路程和时间，降低了物流配送的成本和费用。
同时能够使车辆的装载率得到有效提升，进一步减少运输次数，降低了人力、燃料等成本。
3. 增加客户满意度通过最优路径规划算法规划出最为合适的路线，能够在最短时间内将物品送达客户手中。
这不仅可以提高客户的满意度，更能为企业赢得更多的客户和市场份额。
三、最优路径规划算法的实现方式1. 蚁群算法蚁群算法是一种优化算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时所留下的信息素。
在物流配送中，蚂蚁代表着车辆，信息素代表着路径上的距离和成本。
蚁群算法通过不断地更新和优化路径上的信息素，从而实现了最优路径规划。
2. 遗传算法遗传算法是一种通过模拟自然进化规律，寻找问题最优解的优化算法。
在物流配送中，遗传算法可以将路径规划问题转化成染色体编码问题，通过遗传操作（交叉、变异）寻找最优解。
3. 动态规划算法动态规划算法是一种利用递推关系、大量重复的计算和记忆化技术求解计算问题最优解的方法。
在物流配送中，可以将路径规划问题转化成最短路径问题，并通过动态规划求解。
四、最优路径规划算法的应用1. 物流仓储通过最优路径规划算法优化仓库的出库路径，可以缩短仓库出库时间，减少人力等资源的浪费，提高了仓库的操作效率。
2. 路径规划通过最优路径规划算法，实现货物从起点到终点的最优路径规划，减少行驶时间和路费，降低物流配送的成本。
多通道物流配送系统的优化设计研究
多通道物流配送系统的优化设计研究随着电子商务的迅猛发展，物流配送系统在满足消费者需求和提高效率方面发挥着至关重要的作用。
为了提高多通道物流配送系统的运营效率和客户满意度，需要进行优化设计研究。
本文将从多个角度对多通道物流配送系统进行优化设计，并探讨如何最大限度地提升系统性能。
首先，作为物流配送系统的核心，路线规划是提高运营效率的重要一环。
在传统的单一通道配送系统中，路线规划可以通过算法来实现，例如最短路径算法、遗传算法等。
然而，在多通道物流配送系统中，由于存在多个通道和多个仓库，路线规划变得更加复杂。
因此，需要基于现有路线规划算法的基础上进行改进和优化。
一种可能的方法是采用多目标规划算法，将成本、时间、距离和客户满意度等指标纳入考虑，通过权衡不同的目标来确定最佳的配送路径和仓库选择。
同时，利用实时数据采集和分析系统，不断调整和优化路线规划，以应对动态变化的需求和条件。
其次，多通道物流配送系统的货物分配也是需要优化的关键环节。
在传统的单一通道配送系统中，货物的分配可以根据订单数量或者距离来进行。
但在多通道物流配送系统中，不同仓库的货物分布不均匀，需要根据仓库之间的货物存量和消费者需求来动态调整货物分配。
一种可能的解决方案是采用基于遗传算法的优化模型，通过模拟和优化算法来确定货物分配方案，以实现最优的货物调度和配送节奏。
此外，利用智能化仓库管理系统，实现货物的自动化捡货和分拣，可以进一步提高货物分配的精确度和速度。
另外，多通道物流配送系统的库存管理也需要进行优化设计。
在传统的单一通道配送系统中，库存管理可以通过基于安全库存和订货量等指标的方法来实现。
然而，在多通道物流配送系统中，库存需求更加复杂。
一种可能的解决方案是利用预测模型和机器学习算法来预测不同仓库的库存需求，以减少库存缺货和过剩的情况。
同时，采用实时库存监控系统，可以准确跟踪库存状况，并及时调整库存策略，以确保各仓库的库存水平符合需求。
最后，多通道物流配送系统的客户服务也需要进行优化设计。
物流配送优化模型及算法综述
物流配送优化模型及算法综述一、物流配送问题概述物流配送问题是指在给定的时间窗口内，从指定的供应点或仓库将货物分配到指定的需求点或客户，并通过最优路线和车辆载重量进行配送的问题。
其目标是通过合理的路线安排、货物装载和车辆调度，使得整个物流系统的运营成本最小化，同时满足各种约束条件。
二、物流配送优化模型1.车辆路径问题（VRP）车辆路径问题是物流配送问题的经典模型，主要考虑如何确定最佳配送路线和货物装载方案，以最小化总行驶成本或最大化配送效率。
其中常用的模型包括TSP（Traveling Salesman Problem）、CVRP（Capacitated Vehicle Routing Problem）和VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）等。
2.货车装载问题（BPP）货车装载问题是指在给定的车辆装载容量限制下，如何合理地将货物装载到车辆中，以最大化装载效率或最小化装载次数。
该问题常常与VRP结合使用，以使得整个配送过程达到最优。
3.多目标物流配送问题多目标物流配送问题是指在考虑多种目标函数的情况下，如何找到一个平衡的解决方案。
常见的多目标函数包括成本最小化、配送时间最短化、节能减排等。
解决该问题常常需要使用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
三、物流配送优化算法1.精确求解算法精确求解算法是指通过穷举所有可能的解空间，找到最优解的方法。
常用的精确求解算法包括分支定界法、整数规划法、动态规划法等。
这些算法可以保证找到最优解，但在规模较大的问题上效率较低。
2.启发式算法启发式算法是指通过设定一些启发式规则和策略，寻找近似最优解的方法。
常用的启发式算法包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法在求解复杂问题时效率较高，但不能保证找到最优解。
3.元启发式算法元启发式算法是指将多种启发式算法结合起来，形成一种综合的解决方案。
常用的元启发式算法包括蚁群算法、粒子群算法等。
物流配送中的最优路径规划算法
物流配送中的最优路径规划算法随着电子商务和供应链管理的发展，物流配送成为了现代社会中不可或缺的环节。
物流配送的效率和成本对于企业的竞争力至关重要。
而最优路径规划算法的应用能够有效提高物流配送的效率，降低成本。
本文将介绍物流配送中的最优路径规划算法，探讨其原理和应用。
一、最优路径规划算法的原理1.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种常用的最优路径规划算法。
该算法基于图的原理，通过计算节点之间的距离和权重，寻找出最短路径。
具体步骤包括：a. 初始化起点和终点，将起点设置为当前节点，并初始化距离为0；b. 计算当前节点到相邻节点的距离，并更新最短距离；c. 标记当前节点为已访问，然后选择未访问的节点中距离最短的作为下一个当前节点；d. 重复步骤b和c，直到所有节点都被访问或者找到目标节点。
1.2 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，常用于解决路径规划问题。
该算法通过估计节点到目标节点的距离，并考虑节点之间的代价，快速找到最优路径。
具体步骤包括：a. 初始化起点和终点，将起点设置为当前节点，并初始化距离为0；b. 计算当前节点到相邻节点的距离，并估计相邻节点到终点的距离；c. 根据当前节点到起点的距离和估计的目标节点距离，计算节点的代价；d. 选择代价最小的节点作为下一个当前节点；e. 重复步骤b、c和d，直到找到目标节点。
二、最优路径规划算法的应用物流配送中的最优路径规划算法可以应用于以下多个方面，以提高配送效率和降低成本。
2.1 配送路线优化在物流配送过程中，为了减少行驶里程和时间，最优路径规划算法能够帮助配送员确定最佳的配送路线。
通过计算不同配送点之间的距离和交通情况，算法可以快速给出最优的行驶路径，从而减少配送时间和成本。
2.2 车辆调度和路径规划在仓库或配送中心，车辆调度是一个复杂的问题。
最优路径规划算法可以帮助配送中心有效分配车辆和计划配送路线。
算法可以考虑车辆的载重、容量等限制，并考虑交通拥堵情况，快速生成最优的车辆调度方案，提高配送效率。
物流配送中的路径规划与配送调度优化算法
物流配送中的路径规划与配送调度优化算法随着电子商务的快速发展和消费者对物流配送效率的不断提高，物流配送中的路径规划和配送调度优化算法成为了物流行业中的关键问题。
良好的路径规划和配送调度可以大幅减少配送成本，提高配送效率，增加客户满意度。
本文将介绍物流配送中的路径规划和配送调度优化算法的重要性，并讨论一些常见的算法方法和技术。
路径规划是指在给定的起点和终点之间找到最优的路径，包括最短路径、最快路径等。
在物流配送中，路径规划主要解决的问题是如何从配送中心或仓库出发，将货物以最短的路径送达目的地。
经过合理的路径规划，可以减少行驶里程和时间，优化物流配送效率，降低物流成本。
路径规划问题在物流行业中具有极高的实际应用价值。
路径规划算法有很多种，其中最常见的是基于启发式算法的最短路径算法，如Dijkstra算法、A*算法等。
这些算法通过计算节点之间的距离或代价，并利用启发式函数来指导搜索过程，从而找到最短路径。
此外，还有贪心算法、遗传算法等可以用于解决具有一定复杂度的路径规划问题。
这些算法通常需要考虑交通拥堵、道路限制等实际情况，以获得更加准确和实用的路径规划结果。
在路径规划的基础上，配送调度优化算法则进一步考虑了多个配送点之间的关系，以及配送时间窗口的限制。
配送调度优化算法旨在实现最优的配送路线和调度时间，以减少时间窗口内的等待时间和延误。
这对于提高配送效率、减少运输时间具有重要作用。
目前，常见的配送调度优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法能够通过搜索和优化方法，找到最优的配送顺序和调度时间，使得配送过程更加高效和经济。
这些算法可以考虑多种因素，如货物的优先级、车辆的容量限制、交通拥堵等，以获得满足实际情况的最佳配送调度方案。
除了传统的算法方法，还有一些基于大数据和人工智能技术的新兴算法应用于物流配送中。
例如，基于深度学习的物流路径规划和调度算法利用大数据分析和模型训练，准确预测交通状况和货物需求，从而实现更加智能化和精确的路径规划和调度。
物流配送中心选址模型及其启发式算法
物流配送中心选址模型及其启发式算法一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的飞速发展，物流配送中心在供应链管理中的重要性日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划的首要任务，直接影响到企业的运营成本、服务质量和市场竞争力。
因此，研究物流配送中心的选址模型及其启发式算法，对于优化供应链网络、提高物流效率和降低运营成本具有重大的理论价值和现实意义。
本文旨在探讨物流配送中心的选址问题，分析不同选址模型的特点和适用场景，研究启发式算法在解决选址问题中的应用。
我们将对物流配送中心选址问题进行概述，介绍选址问题的定义、特点和研究现状。
我们将重点分析几种经典的选址模型，包括基于成本的选址模型、基于服务质量的选址模型和基于多目标的选址模型，并比较它们的优缺点。
在此基础上，我们将探讨启发式算法在物流配送中心选址问题中的应用，介绍几种常见的启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等，并分析它们在解决选址问题中的性能和效率。
我们将对本文进行总结，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，我们期望能够为物流配送中心的选址决策提供一种科学、有效的模型和算法支持，帮助企业实现物流网络的优化和升级，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
二、物流配送中心选址模型物流配送中心的选址问题是物流系统优化中的关键环节，它涉及到多个因素的综合考虑，包括运输成本、库存成本、服务水平、地理环境等。
为了科学、合理地进行选址决策，需要建立相应的选址模型。
系统性原则：选址决策需要综合考虑多个因素，确保各因素在模型中得到全面、系统的体现。
科学性原则：模型应基于科学的方法和理论，能够准确反映实际情况，提供可靠的决策支持。
可操作性原则：模型应具有实际操作性，便于数据收集和处理，以及后续的分析和计算。
灵活性原则：模型应能够适应不同的情况和需求，具有一定的灵活性和可扩展性。
运输成本：包括从供应商到物流配送中心的运输成本，以及从物流配送中心到客户的运输成本。
地理环境：包括地理位置、地形地貌、气象条件等因素，这些因素可能对物流配送中心的运营产生影响。
电商平台物流分配与调度算法研究
电商平台物流分配与调度算法研究一、介绍随着互联网技术的快速发展，电子商务成为商业领域的热点之一。
电子商务的核心是交易，而交易的实现离不开物流。
为了提高电商平台的物流效率，同时降低物流成本，需要研究物流分配与调度算法。
本文将系统地总结和分析当前使用的主流电商平台物流分配与调度算法，为未来的研究提供参考。
二、物流分配算法物流分配是指在订单生成的同时，确定每个订单的商品从哪个仓库或直接从哪个发货地址发货，并选择最佳的物流服务商。
主要分为固定仓库分配和动态分配两种。
1. 固定仓库分配算法固定仓库分配算法适用于只有固定仓库的电商平台。
该算法的核心思想是在物流成本和配送时间之间做出权衡。
该算法主要应用于常规型商品的配送。
固定仓库分配算法可以根据以下几个因素进行物流分配计算：1.1 距离因素。
对于同一城市内的百货公司和电商平台，距离也是决定物流成本和配送时间的主要因素。
1.2 商品重量和体积因素。
商品的重量和体积也是影响物流配送的关键因素。
这个因素可以根据不同的商品重量和体积来设置物流费用。
1.3 物流服务商选择。
在固定仓库分配算法中，物流服务商的选择也是至关重要的。
在选择物流服务商时，不仅要考虑物流成本，还要考虑服务的质量和配送时间。
2. 动态分配算法动态分配算法主要是针对拥有多个仓库和多地址的电商平台。
该算法的核心思想是通过交叉路口电子地图定位系统计算配送时间，不断调整仓库和地址，提高物流效率。
动态分配算法可以根据以下因素进行物流分配计算：2.1 最短路径。
基于交叉路口地图电子定位系统，可以通过计算每个订单所处位置与仓库或地址之间的距离，寻找最短配送路径，并准确计算出货物送达时间。
2.2 仓库容量。
为了保证物流效率，电商平台需要根据订单数量和仓库容量选择合适的仓库和地址。
2.3 运输工具。
在动态分配算法中，选择合适的运输工具也是至关重要的。
常见的运输工具包括货车、飞机等，这些运输工具的选择同样要考虑物流成本、运输时间和货物运输安全等因素。
供应链管理中配送路线规划算法的使用教程
供应链管理中配送路线规划算法的使用教程随着电子商务的兴起和物流行业的快速发展，供应链管理中的配送路线规划算法变得尤为重要。
准确的配送路线规划能够提高物流效率，降低成本，为企业节约时间和资源。
本文将介绍供应链管理中常用的一些配送路线规划算法，并详细说明它们的使用教程。
一、贪心算法贪心算法是一种简单而常用的算法，它在每一步都做出当前最优的选择，但并不保证全局最优解。
在配送路线规划中，贪心算法可以按照以下步骤进行：1.确定起点和终点：首先确定货物的起点和终点，通常是仓库和客户的地址。
2.计算距离矩阵：根据起点、终点和中间所有点的地址，计算出它们之间的距离矩阵。
3.选择最近邻居：从起点开始，选择距离最近的邻居作为下一个节点，将其添加到路径中。
4.更新路径和距离：将新节点添加到路径中，更新距离矩阵，重复步骤3，直到到达终点。
5.输出最优路径：输出路径和距离，路径即为货物的配送路线。
贪心算法的优点在于简单易懂，计算速度快。
然而，它的缺点是可能陷入局部最优解，不能保证得到最优的配送路线。
二、遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的启发式优化算法。
在配送路线规划中，遗传算法可以按照以下步骤进行：1.初始化种群：根据货物的起点和终点，随机生成初始解作为种群。
2.计算适应度：根据候选解的质量，计算每个解的适应度值，一般可以使用总路程作为适应度函数。
3.选择操作：根据适应度值，按照一定的选择策略选出优秀的个体作为父代。
4.交叉操作：通过交叉操作生成新的子代个体，将父代的染色体片段互换，并保留优秀的基因。
5.变异操作：对子代个体进行变异操作，引入新的基因，增加算法的搜索空间。
6.更新种群：将父代和子代个体结合，形成新的种群。
7.重复步骤3-6：重复执行3-6步骤，直到满足停止准则。
8.输出最优解：输出适应度最优的个体，作为货物的配送路线。
遗传算法的优点在于能够全局搜索和优化，有较高的收敛性和适应性。
然而，它的缺点是计算复杂度较高，需要耗费更多的时间和计算资源。
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多仓库多配送点的物流配送算法
作者：安建荣
来源：《硅谷》2013年第22期
摘要物流配送对于物流体系运作来讲是极为重要的工作环节。
文章针对这一方面的内容展开论述，分析了多仓库多配送点的物流配送算法，同时对多仓库派车的研究发展现状以及存在的主要缺陷进行分析，以此为基础，对多仓库配送点的计算方式、符号的相关概念以及总体设计思想等进行探讨，旨在更进一步的提升物流配送的效果与质量，为现代化的多仓库多配送点物流工作的不断稳步前进奠定坚实的基础。
关键词物流配送；多仓库；物流算法；设计理念；研究分析
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）22-0051-02
物流配送是物流过程之中的一个基本环节，而对于任何一个规模较大的电网物流而言，需要全面的保证多个配送点的综合运行以及集约化的仓库建设，保证配送的流程可以得到合理的优化和改良，只有这样才能够使得物流配送工作可以更上一步台阶。
在多仓库多配送点的物流算法之中，需要综合saving算法以及sweep算法等配送计算的有关概念，为现代化的仓库配送点派车方案的不断优化改良提供坚实的条件，进而通过针对设计思想的简化与重新组合，研究出一种全新的配送计算方式，推动配送工作的稳步发展。
1 多仓库派车的研究发展现状分析
随着现代化的物流技术不断发展与改良，相关的物流系统也由以往的模式而逐步的转向了一体化以及集约化等方向发展，并且在发展的进程当中很好的将配送的各个基本环节结合起来，保证核心部分可以为货物的配送以及车辆的集货运载等提供必要的支持。
另外，现代化的配送系统也逐步的往核心化以及系统化等方向发展，针对车辆的优化进行全面调度，包括有货物的配载、货物线路的不断优化改良以及送货路线的优化调整，进而将所有的工作环节都有机的结合在一起，提升了配送工作的质量与效率。
对于一个大规模的电网物流而言，往往在每一个工作日当中需要配送的货物可以达到上百个甚至是上千个，每一个分子公司在各个不同的地点有着自己的货物集中仓库，所以，合理的将所有仓库的配送工作进行同步协调，提升管理的水平，并且根据配送的任务和配送路线目标等，将货物的配送工作有机结合起来，综合性的进行统筹安排进而规划，将可以大大提升工作效率。
在以往的许多研究当中，针对仓库问题首先需要确定出仓库服务的基本任务和基本目标，这一点也是多仓库配送之中的一个重要步骤，在现阶段的许多物流配送工作当中，针对多仓库的配车方案优化，一直都是一体化物流配送的基本工作环节。
主要的计算方式有以下几种：1）旅行商的计算方式，针对车辆派送路线进行选择的一种计算方式；2）启发类型的构造
计算方式，此方法的计算速度较快，但是需要技术人员有着丰富的工作经验；3）神经网络计算方式，此方式可以根据仓库的货物集中地点、配送任务地点以及路线当中相互连接的点建立起一个高度集成化的神经网络模型，采取最为有效的、最有针对性的方式来进行配送点的计算。
2 多仓库多配送点的配送计算方式分析
根据上文针对多仓库派车的研究现状以及主要概念进行全面分析，可以明确货物配送的主要流程、配送范围的确定原则以及相关任务指标的分配标准。
下文将针对多仓库多配送点的配送方式进行研究，旨在更进一步的明确符号概念的相关原则，并且明确设计的主要思想，针对多仓库多配送点的计算方法和总体原则进行探析，为现代化物流工作的稳步发展奠定坚实的基础条件。
多仓库多配送点的物流配送计算方式是在现有的saving算法以及sweep算法基础之上，建立起一个虚拟的配送地点。
首先，sweep算法是根据就近的基本原则，通过对每一个任务的配送地点距离最近仓库的实际距离来计算得出比值，按照比值的大小进行有序的排列，并且将货物分配的主要任务派给仓库，此种计算方式的主要优点就是较为简便，计算快捷，可以迅速的得出所需结果。
其次则是saving算法，此种计算方式与节约算法较为类似，在计算当中先将每一个配送点分配给距离最近的仓库之中，并且根据节约数值进行初始数据的修改与调整，节约计算方式又可以将其称作是C-W计算方式，其基本的思想是将源点以及单独配送点相互连接起来，构成一条总体规划路线，并且根据计算公式计算每一条路线之上所需要消耗的节约值，最终得出所需结果。
在多仓库多配送点的计算方式当中，需要将所有的计算方法结合起来，综合性的确定得出最佳的计算法则。
在现行的许多配送点计算法则之中，都存在着这样一种前提情况，默认的仓库之中存放着足够量的货物，并且可以全面的满足配送点运送货物的实际数量需求。
在具体的物流配送以及货物运输装载进程当中，实际的状况与规划和假设的情况经常存在着不对应的情形，规划的方案、确定出来的配送路线与实际配送情况往往有着较大的出入并且在仓库当中相关的货物有可能会出现供应量不足的情形，与当天此货物的配送要求不符合，而实时的进入到大规模仓库之中进行货物提取在短期之内又难以实现。
所以，基于上述的情况，还需要保证货物配送的前提假设可以与现实状况相互接近。
运用相关计算方式将可用性扩展到最大，在需要进行仓库货物的分配之时，将配送点当中所需要的货物实际数量以及仓库当中所存放的货物的数量进行对比，综合的得出配送的基本原则和模式。
在物流的配送过程当中会遇见困难点，货物运送以及地点都难以满足困难点的配送要求。
在这样的情况之下，还需要运用仓库进行联合式的配送，如果同步的从多个仓库之中往配送地点发送货物，则难以实现实时操作，难以保证操作配送的效率。
首先需要进行初始分配，针对每一个配送困难点，将其分配给对应的仓库，同时将仓库转化成为一个虚拟式的配送地点，由其所代理的配送点进行配送的叠加，针对每一个虚拟的仓库配送点，还需要根据其与仓库间隔
的实际距离进行分析，按照货物之间相差距离的实际大小，将各个仓库点按照既定的顺序进行排列，根据排列所得出的结果，选择出距离最近的、最佳的仓库地点，来进行货物运输工作，在运输的整个进程之中，如果配送的任务已经达到需求或者是相关任务已经满足，就需要将货物配送至下一个仓库地点当中。
根据上述的方法，完成针对困难点的配送任务。
3 多仓库多配送点的物流配送算法应用分析
多仓库多配送点的物流配送运算法则在多个方面均有着重要的应用。
此计算法则是将计算方式应用到一个完整的、高质量的物流配送系统从配载直至运输的整个过程之中的计算方式。
首先，在多仓库转化成为丹仓库的计算法则之中，其应用以及对总体配送规划路线的确定有着不可取代的价值。
有时间窗约束的单仓库配送算法。
次计算方式是将第一步物流配送所产生的计算结果，加上时间的约束，并且在最终结果的基础之上确定出最合理以及最精确的配送路线以及配送范围。
单仓库多车型车辆货物装载算法。
次计算法则主要是将每一个配送生产的步骤当中所确定出来的总体规划路线与货物的实际重量以及货物种类等进行综合性的分配，并且最终计算出配送的范围以及路线。
综合上述的分析，多仓库多配送点的物流配送计算法则是整个配送过程当中的一个关键步骤，其主要的目的与功能，就是将多仓库多配送点的问题，逐步的简化，并且转化成为单仓库多配送点的计算问题，并且通过相关计算公式和计算法则，采用基于窗口时间的配送计算方式，综合确定得出每一个仓库所派送出的车辆运行和货物运输的总体路线。
4 结束语
综上所述，根据对多仓库多配送点的物流货物配送计算方式进行全面的分析和细致的研究，从一个全新的角度、以全新的计算法则以及配送路线的规划方案研究了现代化的多仓库多配送点的物流配送计算方式，力求全面的探讨多点配送的算法，为相关研究项目的进一步发展奠定坚实的基础条件。
同时，在进行计算方式的设计以及模型建立的过程当中，还需要全面的考虑到其他的细化的数据参数，有关技术人员和从业人员还需要深入其中进行探讨，进一步为我国的电网物流事业不断发展以及配送水平的不断提升做出积极贡献。
参考文献
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