物流配送车辆调度优化方法比较研究
物流仓储运输的优化调度算法研究
物流仓储运输的优化调度算法研究随着经济全球化和电子商务的不断发展，物流仓储运输的重要性日益突显。
物流管理的关键之一是运输的优化调度，即在满足订单需求和满足时间和成本限制的前提下，将货物分配给合适的车辆和路线，从而实现最佳的运输效益。
本文将探讨物流仓储运输的优化调度算法研究。
一、物流仓储运输的优化调度算法分类目前，常用的物流仓储运输优化调度算法有很多种。
其中，较为常见的有贪心算法、遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法。
不同的算法具有不同的特点和适用范围，下面将逐一探讨。
1、贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想的算法，其基本思路是每次选择当前状态下最优的决策，并不考虑以后可能出现的情况。
在物流仓储运输的优化调度中，贪心算法通常用于解决较为简单的问题。
例如，在一条线路上有多个货物需要运输，贪心算法就可以先将离起点最近的货物运输出去，然后再考虑下一个货物的运输。
2、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，通过模拟基因交换和变异，寻找全局最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，遗传算法可以用于解决较为复杂的问题。
例如，在多个仓库和多个客户之间运输货物，遗传算法可以通过不断优化策略，找到最优的路线和分配方案。
3、蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为的算法，通过模拟信息素的传递和更新，寻找最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，蚁群算法可以用于解决有多个物流车辆和多个客户之间分配的问题。
例如，在一天时间内，将多个客户的货物运输到他们的目的地，蚁群算法可以通过不断更新信息素，找到最优的分配方式。
4、模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理学中固体退火的概念，通过模拟温度的降低过程，寻找最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，模拟退火算法可以用于解决车辆路径问题。
例如，将多个客户的货物分配给多个物流车辆，通过模拟温度的冷却，找到最优的路线和分配方案。
二、物流仓储运输的优化调度算法研究现状当前，国内外已有不少研究者对物流仓储运输的优化调度算法进行了研究。
运输网络优化问题的解决方法及比较研究
运输网络优化问题的解决方法及比较研究一、引言运输网络优化是指在给定的运输网络框架下，通过对运输网络各环节进行调整和优化，提高运输效率、降低成本，实现最佳运输方案的问题。
在现代物流体系中，运输网络优化是提高供应链管理效率的重要手段。
本文将介绍几种运输网络优化方法，并对它们进行比较研究。
二、传统运输网络优化方法1. 路线规划策略传统的运输网络优化问题首先需要确定最佳的运输路径。
基于地理信息系统（GIS）和网络优化算法，可以计算出最短路径或最优路径。
这种方法忽略了实际的交通状况和需求，可能导致最优路径并不一定是最佳选择。
2. 车辆调度算法在确定了运输路径后，需要对车辆进行调度，使得运输效率最大化。
传统的车辆调度算法主要基于数学规划、贪心算法等，通过优化车辆的装载、路径选择等因素，使得整体运输成本最低。
然而，这种方法往往只能得到一个次优解，无法保证全局最优解。
3. 货物配送策略货物配送策略是指将货物分配到不同的配送中心，再由配送中心进行最短路径规划。
这种方法可以减少运输距离，提高配送效率。
然而，对于大规模的运输网络，货物配送策略往往无法满足实时需求，且易造成资源浪费。
三、基于智能算法的运输网络优化方法传统的运输网络优化方法在解决小规模问题时效果较好，但在大规模问题上难以产生高质量的解。
为了克服这一问题，近年来出现了基于智能算法的运输网络优化方法。
1. 遗传算法遗传算法模拟自然界中的进化过程，通过对解空间中的个体进行选择、交叉和变异等操作，以寻找最优解。
在运输网络优化问题中，遗传算法可以用于确定最佳的运输路径、车辆调度和货物配送策略。
实验结果表明，遗传算法在解决大规模运输网络优化问题上具有很好的效果。
2. 粒子群算法粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过模拟每个粒子的位置和速度变化，找到最优解。
在运输网络优化问题中，粒子群算法可以用于确定最佳的运输路径和车辆调度策略。
与遗传算法相比，粒子群算法能够更快地找到全局最优解，但在解决大规模问题时可能存在性能问题。
车辆调度与配送优化的经验总结
车辆调度与配送优化的经验总结在现代物流配送中，车辆调度与配送优化是一项重要且复杂的任务。
合理的车辆调度和高效的配送能够大幅度提升物流运作的效能，降低成本，提高客户满意度。
本文将从多个方面总结车辆调度与配送优化的经验，并分享一些有效的方法。
一、优化配送路线优化配送路线是车辆调度与配送优化的核心。
合理、高效的路线规划能够节省时间、降低成本，并确保货物按时送达。
以下是几种常见的优化配送路线的方法：1. 路线规划算法：采用现代技术如地理信息系统（GIS）和优化算法，结合实时交通状况、送货地点等因素，制定最短、最优的配送路线。
2. 区域划分：将配送区域划分为若干个小区域，分别派遣车辆进行配送。
这样做可以降低运输距离，提高配送效率。
3. 动态调整路线：根据实时交通状况和订单情况，调整车辆的配送路线。
在高峰时段，可以避开拥堵路段，选择通行畅顺的道路。
二、合理安排车辆调度除了优化配送路线，合理安排车辆调度也是提高配送效能的重要方面。
以下是几个有效的车辆调度优化方法：1. 车辆装载率优化：在进行车辆调度时，应充分考虑车辆的装载率。
合理安排订单的加载顺序，避免空载或者半载状态，最大限度地提高车辆的装载率。
2. 车辆选择：根据订单的性质和需求，选择合适的车辆进行配送。
如果订单较大且体积较大，应选择载重能力强的货车进行运送；如果订单较小且体积较小，可以选择轻型货车或者面包车等进行配送。
3. 信息共享：建立车辆调度和配送的信息共享平台，使车辆调度员、司机和客户能够实时共享信息。
这样可以方便地协调车辆调度、减少沟通时间，提高配送效率。
三、采用智能物流技术随着科技的发展，智能物流技术在车辆调度与配送优化中发挥着越来越重要的作用。
以下是几种常见的智能物流技术：1. 物流大数据分析：通过对大量的物流数据进行分析，可以找出规律和趋势，为车辆调度与配送优化提供有效参考。
2. 车辆跟踪与监控系统：采用GPS等技术，可以实时跟踪车辆的位置和运行状况。
车辆调度效果优化方案报告
车辆调度效果优化方案报告一、引言车辆调度是指根据物流需求和市场情况，合理安排和调度车辆，以提高运输效率、降低成本、保障交通安全的管理活动。
本报告旨在提出一种车辆调度效果优化方案，以改善调度流程和提升整体调度效率。
二、问题分析1. 调度过程繁琐：当前车辆调度过程涉及大量数据和复杂的计算，需要手动录入和分析，容易出现错误和延误。
2. 配送效率低下：目前的车辆调度方案未能高效利用车辆资源，导致配送时间长、成本高，无法满足客户的及时需求。
3. 实时性差：现有的调度系统往往不能及时获取运输中的实时信息，无法迅速应对突发事件和调整配送计划。
三、解决方案1. 引入智能调度系统：采用先进的智能调度系统，通过数据分析和算法优化，实现车辆调度过程的自动化和智能化。
系统可根据各种因素进行实时优化，例如交通状况、货物状态和车辆位置等，以提高调度效果。
2. 建立实时监控系统：通过引入车辆定位技术和感应器，实现对车辆实时位置、行驶速度和货物状态的监控。
监控系统与智能调度系统相连，可以即时反馈车辆运输情况，帮助调度员做出相应的决策和调整。
3. 建立合理补给策略：通过分析历史数据和预测需求，建立合理的补给策略，以避免车辆配送途中没有足够货物可用的情况。
补给策略可根据不同区域、不同时间段和不同季节等因素进行调整，以最大程度地减少运输成本。
4. 建立供应链信息共享平台：与供应商、客户和调度员之间建立信息共享平台，实现信息的实时传递和共享。
供应链信息共享平台可以提高沟通效率、降低信息传递误差，并为调度员提供更准确的数据支持。
四、预期效果1. 调度效率提升：引入智能调度系统后，可以实现调度过程的自动化和智能化，减少人为错误和延误，大幅提升调度效率。
2. 递送时间缩短：通过实时监控车辆位置和货物状态，调度员可以快速做出调度决策，避免延误和拥堵，从而缩短递送时间，提升客户满意度。
3. 成本降低：合理补给策略可以避免无货配送和重复配送的情况，降低配送成本。
车辆调度方法
车辆调度方法车辆调度是一个关键的管理环节，尤其对于物流行业来说，合理的车辆调度方法能够提高运输效率，降低成本，增强市场竞争力。
本文将介绍一些常用的车辆调度方法，并探讨其优缺点。
一、先来先服务（First Come First Serve，FCFS）方法先来先服务是最简单的车辆调度方法之一，即按照车辆到达的先后顺序进行调度。
这种方法操作简单，适用于车辆任务较少、服务时间相对稳定的情况下。
然而，FCFS方法存在一些问题。
首先，如果某辆车遇到了较长的等待时间，可能会导致运输周期延长，影响整体运输效率。
其次，车辆到达的时间并不一定能够反映任务的紧急程度，因此在某些情况下可能无法满足客户的需求。
二、最短任务时间优先（Shortest Job First，SJF）方法最短任务时间优先方法是根据任务所需的时间长短进行车辆调度。
该方法优先分配任务时间最短的车辆去执行，以最大限度地提高车辆的利用率。
SJF方法适用于任务时间变化不大、需要高效完成的情况。
然而，该方法也存在一些问题。
一方面，SJF方法容易导致优先级低的任务长时间得不到调度，影响用户体验。
另一方面，如果任务时间没有正确估计，可能导致不能按时完成任务。
三、最早截止时间优先（Earliest Due Date，EDD）方法最早截止时间优先方法是根据任务的最后期限进行车辆调度。
该方法优先安排最早截止时间的任务，以确保任务能够按时完成。
EDD方法适用于任务有严格截止时间要求的情况，例如快递配送。
然而，EDD方法也存在一些问题。
一方面，优先处理最早截止时间的任务可能会导致其他任务的延误，影响整体运输效率。
另一方面，如果任务的截止时间没有正确估计，可能导致过早或过晚完成任务。
四、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）方法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过遗传算子（交叉、变异）对种群进行进化，以获得最优解。
在车辆调度中，遗传算法可以应用于选择合适的车辆进行任务调度，以最大限度地提高运输效率。
物流管理中的智能调度算法优化研究
物流管理中的智能调度算法优化研究随着生产技术和输送技术的发展，物流成为整个供应链中不可或缺的环节。
而物流的核心也在不断向智能化、高效化方向发展。
在物流过程中，智能调度算法优化的研究对提升整个供应链的效率和可靠性具有重要的作用。
一、物流调度算法物流调度算法是指对物流运输顺序进行排列的数学算法。
通常在一个物流中心中，有大量的发货和收货任务需要进行合理分配及调度，以达到经济高效的运输服务。
1. 调度分类根据物流调度的顺序分类，可以分为静态调度和动态调度。
静态调度是指预先编制好了任务计划，根据计划进行调度。
动态调度是指随时根据当前任务状态和情况对调度进行实时调整和优化。
2. 常见调度算法常见的调度算法有遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这些算法都以一定的数学模型为基础，在研究过程中需要考虑任务数量、任务距离、装卸时间等多种因素，来达到运输时间最优化的效果。
二、智能调度算法优化为了使物流过程更加智能、高效，需要对传统的物流调度算法进行优化。
智能调度算法优化主要包括以下几个方面：1. 智能算法的应用随着计算机技术的不断发展，各种智能算法也逐渐得到应用，如人工神经网络、模糊逻辑等。
这些算法可以根据历史数据和实时信息进行运算，不断优化调度结果。
2. 数据挖掘物流数据的大量积累和分析可以为智能调度算法提供有效的支撑。
通过数据挖掘技术，可以分析货物流动、运输路径、时间分布等等信息，并将分析结果运用于智能调度算法中。
3. 大数据处理尤其是在电商、O2O等领域中，物流数据量庞大，需要对大数据进行处理和分析。
此时，大数据处理技术可以有效处理这些数据，从而为智能调度算法提供更加可靠的数据基础。
4. 云计算技术云计算可以提供更快更便捷的数据处理和存储服务。
通过云计算技术，可以将不同地点的数据集中起来，实现数据共享，同时也便于智能算法的处理和应用。
三、案例分析——京东物流作为一家大型电商企业，京东物流在物流管理中也实行了智能调度算法优化，取得了一定的成果。
物流配送车辆优化调度的综述
物流配送车辆优化调度的综述随着电商和快递业务的快速发展，物流配送车辆的优化调度成为了一项重要的工作。
优化调度可以提高配送效率，降低成本，减少交通拥堵，改善环境质量，为城市建设和发展提供支持。
本文将综述物流配送车辆优化调度的相关概念、技术手段、应用领域和发展趋势，以期为相关研究和实践工作提供参考。
一、概念和特点物流配送车辆优化调度是指在给定的时间内，根据货物量、途经点、送货时限、车辆成本等多个因素，在满足各种约束条件的情况下，合理安排配送车辆的出发时间、路线和运输量，以达到最佳的配送效果。
其特点主要包括多阶段、多约束、多目标性和动态性。
多阶段指的是配送过程包括了从货物集散中心到配送点的几个阶段，每个阶段需要进行调度安排。
多约束是指配送过程中存在各种约束条件，如时间窗、车辆容量、行驶路线等。
多目标性是指配送过程需要考虑多个目标，如最小化车辆成本、最小化行驶里程、最小化送货时限等。
动态性是指配送过程中各种信息和条件都可能随时发生变化，需要及时调整配送计划。
二、技术手段物流配送车辆优化调度涉及到多种技术手段，主要包括数学建模、智能算法、地理信息系统和实时监控等。
数学建模是将实际配送问题抽象为数学模型，以便进行优化求解。
常用的建模方法包括整数规划、动态规划、网络流模型等。
智能算法是指采用人工智能和运筹学方法，如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等，对配送问题进行求解。
地理信息系统是将地理空间信息和配送数据进行整合，实现对配送路径、区域分布和交通状况等的可视化分析和优化调度。
实时监控则是通过GPS、传感器和物联网等技术手段，对配送车辆和货物进行实时追踪和监控，以便及时调整配送计划。
三、应用领域物流配送车辆优化调度广泛应用于各种配送场景，包括快递、城市配送、农产品配送、生鲜配送等。
在快递领域，通过优化调度可以实现快递员的最优派单和路径规划，提高配送效率和客户满意度。
在城市配送领域，通过优化调度可以降低交通拥堵和环境污染，提高城市配送的可持续性和智能化水平。
物流配送车辆调度优化方案
物流配送车辆调度优化方案一、背景随着电商、快递等行业的迅猛发展，物流配送业也面临着更多的挑战和机遇。
其中，配送车辆调度方面的问题尤为突出，如何提高配送效率和降低配送成本成为了业界舆论关注的焦点。
因此，优化物流配送车辆调度是必不可少的。
二、问题分析目前，物流配送行业还存在着许多问题，主要体现在以下几个方面： 1. 车辆调度不合理，存在空载和半载的情况，导致资源浪费； 2. 配送路线不优化，导致配送时间长、成本高； 3. 配送站点管理不规范，影响调度效率； 4. 配送过程缺少监管，容易发生物流安全问题。
三、优化方案1. 优化车辆调度方案目前，物流配送行业的车辆调度普遍使用人工优化，存在着人工经验不足、调度方案不完备等问题。
因此，改进车辆调度方案需要借助于现代科技和优化算法。
具体而言，可以采用优化算法模拟车辆配送过程，从而在保证服务满足度的前提下，完成优化车辆调度方案，减少空载和半载现象，提高物流运输效率。
2. 路线规划和优化物流配送行业需要进行路线规划和优化，避免重复行车和过高的运输成本。
采用算法，将物流配送站的位置和与之相连的市区道路建立起来，然后运用优化算法确定最短路径、最优路线和最短时间来进行规划和优化，尽量避免车辆在路上空转浪费时间和人力资源。
3. 配送站管理优化配送站点管理优化是提高物流配送效率的重要环节。
形式多样的配送站点、不同车型的货车、多达数千个的快递员点等环节存在不一致性，容易导致物流配送网络运转不畅、延迟配送、配送故障等等。
必须通过标准化管理和应用优化算法推进自动化进行配送站点管理，有效地降低配送成本。
4. 加强监管措施物流配送过程中缺少有效监管措施，容易发生物流安全事故。
为此，需要提高对物流配送过程的监管，加强对配送过程的监管，增强物流配送的安全性和健康性，以此提升物流配送服务的品质。
四、总结通过优化车辆调度方案、规划和优化配送路线、优化配送站点管理、加强监管措施等一系列措施，可以使物流配送行业实现高效、低成本地运营，提高服务质量，不断满足消费者的需求。
物流配送中的车辆路径规划与调度优化
物流配送中的车辆路径规划与调度优化随着电子商务的快速发展和物流行业的壮大，物流配送成为了现代社会经济发展的重要环节。
在物流配送过程中，车辆路径规划与调度优化是一个非常重要的问题，它直接关系到物流配送的效率和成本，对企业和消费者都有着重大的影响。
首先，车辆路径规划在物流配送中具有重要意义。
道路网格越来越复杂，如何在有限的时间和资源下规划最优的配送路径成为了物流企业关注的重点。
车辆路径规划需要考虑多个因素，包括起点、终点、途经的货物点、交通状况和车辆容量等。
在规划过程中，需要考虑如何合理选择路径和避免拥堵，以提高运输效率。
此外，车辆路径规划还需要考虑货车的容量和装载率，以最大程度地减少空载和重载情况，提高运输的有效性和经济性。
其次，车辆路径调度优化是为了提高物流配送效率的关键。
在配送过程中，调度器需要根据实时的货物信息和交通状况，合理安排车辆的出发时间和路线，以保证货物能够及时送达。
调度员需要综合考虑多个因素，如货物的紧急程度、配送距离、车辆容量等，来决定车辆的出发顺序和路径规划。
通过优化调度算法，可以降低车辆的等待时间和行驶距离，提高配送效率，减少成本，并提高客户满意度。
车辆路径规划与调度优化可以通过以下几个方面进行实现。
首先，借助现代科技手段，可以利用地理信息系统、全球定位系统和交通数据分析等技术来实现车辆路径规划和调度优化。
这些技术可以实时获取交通状况、道路拥堵情况等信息，并通过智能算法来进行路径规划和调度优化。
通过这些技术手段，可以大大提高物流配送的效率和准确性。
第二，可以采用优化算法来解决车辆路径规划和调度优化问题。
优化算法是一种数学优化模型，可以通过最小化或最大化目标函数来实现最优解。
常见的优化算法包括贪心算法、遗传算法、蚁群算法等。
这些算法可以根据具体问题的特点，选择合适的算法进行求解，以达到最优的路径规划和调度效果。
最后，可以通过人工智能技术来实现车辆路径规划和调度优化。
人工智能技术在物流业的应用已经取得了令人瞩目的成就。
物流运输排班策划方案优化运输车辆的排班和调度提高车辆利用率降低运输成本和提升运输效率
物流运输排班策划方案优化运输车辆的排班和调度提高车辆利用率降低运输成本和提升运输效率随着社会经济的发展和物流业的快速增长，物流运输排班和调度成为了提高运输效率和降低成本的重要环节。
本文将探讨物流运输排班策划方案，以优化运输车辆的排班和调度，提高车辆利用率，降低运输成本，并进一步提升运输效率。
一、分析现状及问题在开始制定排班策划方案之前，我们需要先对现状进行分析和问题的梳理。
以下是物流运输排班方面的一些常见问题：1. 缺乏系统性的排班方案：许多企业在排班和调度方面没有建立系统性的方案，导致运输车辆的利用率低下，运输效率不高。
2. 排班过于简单粗糙：有些企业只是根据订单的数量和车辆的数量进行简单的排班，没有综合考虑运输距离、拥堵情况等因素，导致排班不合理。
3. 调度能力不强：有些企业在运输过程中对于突发情况的调度能力较弱，不能灵活应对，导致运输效率下降。
二、优化方案为了解决以上问题并优化运输车辆的排班和调度，以下是一些可行的方案：1. 建立排班系统：建立一个合理的物流排班系统，将订单、车辆、驾驶员等因素纳入考虑，综合考虑距离、拥堵情况、运输成本等因素，并进行合理的排班。
2. 分析运输网络：分析物流运输网络，确定各个运输节点和线路，将运输量合理分配到各个节点，并进行运输路线的合理规划，以提高整体的运输效率。
3. 引入调度系统：引入物流调度系统，实时监控车辆的位置和运行状态，方便对运输过程进行调度和处理突发情况，提高整体的调度效率。
4. 预测与优化：利用历史数据和现有技术手段，对运输需求进行预测和优化，合理安排运输车辆的数量和排班，以避免资源浪费和成本的不必要增加。
5. 提供培训和指导：对于负责排班和调度的人员进行培训，提高其调度能力和应变能力，确保运输过程中能够快速、有效地应对各种情况。
6. 加强信息共享：与各个环节的合作伙伴建立良好的信息共享机制，包括供应商、客户、仓库等，通过共享信息，能够更好地进行排班和调度，提高整体的运输效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
! 物流管理 !
化的第一目标。 ３．３．２ 遗传算法 （ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ， ＧＡ）
遗传算法是借用适者生存规律进行局部搜索改进的一类算法。最早是由 Ｈｏｌｌａｎｄ 在 １９７５ 年提出， 并首先 被 Ｄｅ Ｊｏｎｇ 用来解决复杂问题。该算法通过染色体的配对和变异过程实现种群的进化， 每一次进化则对应解的一次 迭代。当迭代次数达到最大次数限制或群体中的个体无显著差异时， 迭代终止。
关键词： 物流配送； 车辆调度问题； 优化方法 中图分类号： Ｆ２２４ 文献标识码： Ａ 文章编号： １００２－ ３１００ （ ２００６） ０２－ ００４６－ ０４
Ａｂｓｔｒ ａ ｃｔ： Ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ， ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｖｅｈｉｃｌｅ ｒｏｕｔｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍ （ＶＲＰ） ｉｓ ｆｏｃｕｓｅｄ ｏｎ ａｓ ｈｏｔ－ ｑｕｅｓｔｉｏｎ． Ｌｏｔｓ ｏｆ ｓｃｈｏｌａｒｓ ａｄｏｐｔｓ ｖａｒｉｏｕｓ ｏｐｔｉｍｕｍ ｗａｙｓ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ａｃｔｕａｌ ｑｕｅｓｔｉｏｎ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｕｍｓ ｕｐ ａｌｌ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ＶＲＰ ａｎｄ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ ｅｘｐｌａｉｎ ｍｅｒｉｔ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ， ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｃｏｕｒｓｅ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ， ｗｈｉｃｈ ｃｏｍ－ ｐａｒｅ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅｍ ｅａｃｈ ｏｔｈｅｒ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｄｉｓｃｏｖｅｒ ｂｅｓｔ ｏｆ ｒｅａｌｉｓｔｉｃ ｓｔａｔｕｓ＇ｓ ｏｐｔｉｍｕｍ ｗａｙｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ； Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍ （ＶＲＰ）； ｏｐｔｉｍｕｍ ｗａｙ
１９９９ 年， Ｈｏｍｂｅｒｇｅｒ 和 Ｇｅｈｒｉｎｇ 提出了应用遗传算法求解 ＶＲＰＴＷ 问题的进化策略。具体地， 将所谓的策略参 数与解向量一同编码， 并通过重组和变异来实现进化。对于 ＶＲＰＴＷ 问题， 策略参数包括某种局部搜索方法的使 用频率， 以及在车辆数和总路长这两个目标之间交替改进的一个二进制参数。同年 ， Ｇｅｈｒｉｎｇ 和 Ｈｏｍｂｅｒｇｅｒ 采用 一种协同自治的方式在车辆数优化方法与总路长优化方法之间建立一种协作关系。 ３．３．３ 模拟退火算法 （ Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ａｎｎｅａｌｉｎｇ， ＳＡ）
· 物流管理 ·
第 ２９ 卷总第 １２６ 期
物流配送车辆调度优化方法比较研究
Ｃｏｍｐａｒ ａｔｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒ ｃｈ ｏｎ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒ ｏｂｌｅｍ ｏｆ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ Ｄｉｓｔｒ ｉｂｕｔｉｏｎ
徐 剑， 牟燕妮， 张尹聪， 王中颖 （ 沈阳工业大学， 辽宁 沈阳 １１００２３）
此方法是一种隐枚举法或部分枚举法， 它不是一种有效算法， 是枚举法基础上的改进， 是求解整数规划的较
收稿日期： ２００５－ １１－ ０９
·４６·
! 物流管理 !
好方法。Ｋｏｌｅｎ ａｔ ａ１．曾利用此方法求解含时间窗约束的车辆巡回问题， 其实验的节点数范围为 ６￣１５。当节点数为 ６ 时， 计算机演算所花费的时间大约 １ 分钟 （ 计算机机型为 ＶＡＸ１１／７８５ ） ， 当节点数扩大至 １２ 时， 计算机有内存 不足的现象产生， 所以分枝定界法比较适用于求解小型问题。Ｈｅｌｄ 和 Ｋａｒｐ 指出分枝定界法的求解效率与其界限设 定的宽紧有极大的关系。 ３．１．３ 切平面法 （ Ｃｕｔｔｉｎｇ ｐｌａｎｅｓ）
ＶＲＰＴＷ 问题是 ＶＲＰ 问题的推广。有关 ＶＲＰ 问题的研究文献， 在 １９８３ 年 Ｂｏｄｉｎ 就统计了约有 ７００ 余篇。可 是， 带时间约束的车辆路线问题只在 ２０ 世纪 ８０ 年代才开始受到重视， 各种优化方法介绍如下： ３．１ ＶＲＰＴＷ 的最优化算法 ３．１．１ 动态规划法 （ Ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）
１引言 随着社会经济的不断发展， 作为“第三利润源”的物流越来越引起人们的关注， 其中物流配送车辆优化调度
问题是物流中关键的一环， 对其进行优化调度， 可以提高物流经济效益、实现物流科学化。物流配送车辆优化调 度问题最早是由 Ｄａｎｔｚｉｇ 和 Ｒａｍｓｅｒ 于 １９５９ 年首次提出的， 称之为 Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍ （ 简称 ＶＲＰ） 。该问题 一般定义为： 对一系列给定的顾客 （ 取货点或送货点） ， 确定适当的配送车辆行驶路线， 使其从配送中心出发， 有 序地通过它们， 最后返回配送中心， 并在满足一定的约束条件下 （ 如车辆容量限制、顾客需求量、交发货时间 等） ， 达到一定的目标 （ 如路程最短、费用最少等） 。而在上述问题中加上了客户被访问的时间窗约束的称之为有 时间窗的车辆优化调度问题 （ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｉｔｈ Ｔｉｍｅ Ｗｉｎｄｏｗ 简称 ＶＲＰＴＷ） 。 ２ 问题描述
有 ｑ 个货物需求点， 己知每个需求点的需求量及位置， 至多用 ｋ 辆汽车从配送中心到达这批需求点， 每辆汽 车载重量一定， 安排汽车路线使运距最短且每条路线上满足不超过汽车载重量和每个需点的需求， 必须且只能由 一辆汽车来满足的约束条件。其目的是使总成本 （ 如距离、时间等） 为最小。 ３ ＶＲＰＴＷ 问题的优化方法
１９９６ 年， Ｃｈｉａｎｇ 和 Ｒｕｓｓｅｌｌ 提出 ＶＲＰＴＷ 问题的模拟退火算法。模拟退火算法实际上是一种随机松弛技巧， 它 模拟了退火过程。在搜索的初始阶段， 算法跳向远点， 随着时间的延伸或“降温”， 跳跃幅度逐渐减小， 最终转向 局部搜索下降方法。
２０００ 年， Ｔａｎ 等基于 ２－ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ 法和单调降的降温表提出一种快速模拟退火算法。当到达最低温度后， 通 过参考初始温度和到达最好解时的温度设置一个新的温度， 然后重新启动模拟退火搜索过程。２００１ 年， Ｌｉ 等在应 用插入算法和扫除算法初始化路线后， 将邻域搜索方法与模拟退火程序相结合实现路线改进。 ３．３．４ 蚁群算法 （ Ａｎｔ Ｃｏｌｏｎｙ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ， ＡＣＯ）
第一个 ＶＲＰＴＷ 最优化算法是 Ｋｏｌｅｎ 等在 １９８７ 年提出的动态规划算法。该算法解题的基本思路是将一个 ｎ 阶 段的决策问题转化为依次求解 ｎ 个具有递推关系的单阶段的决策问题， 从而简化计算过程。因其复杂性在于各阶 段决策之间的相互联系， 而且计算时间与计算机内存空间均随变量的增加而呈指数增加， 所以虽然此方法可求得 最优解， 但仅适用于较小规模的寻优问题。 ３．１．２ 分枝定界法 （ Ｂｒａｎｃｈ ａｎｄ ｂｏｕｎｄ）
相对于传统启发式算法， 现代启发式算法不要求在每次迭代中均沿目标值下降方向， 而允许在算法中适当接 受目标值有所上升甚至不可行的解， 其目的是能够跳出局部搜索邻域。 ３．３．１ 禁忌搜索算法 （ Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ， ＴＳ）
禁忌搜索算法最早由 Ｇｌｏｖｅｒ 在 １９８６ 年提出， 是局部搜索算法的扩展。该算法通过利用一个禁忌表记录已经 到达过的局部最优点， 并在后面的搜索中， 根据某种限制循环的规则和禁忌表中记录的信息在当前搜索邻域中取 一个合适的解。１９９４ 年， Ｇａｒｃｉａ 等首先将禁忌算法应用于 ＶＲＰＴＷ 问题。为了减少搜索的计算量， 一些文献提出 了一些限定邻域的方法。另一方面， 为了加速搜索进程， 可采用平行机计算技术。较多算法都以车辆数最少为优
１９９１ 年， Ｔｈａｎｇｉａｈ 首先将遗传算法用于求解 ＶＲＰＴＷ 问题。该文将遗传算法用于点的分组。其中， 每一种分 组方案被编码为一个染色体， 适应性函数值定义为根据相应的分组方案所构造的路线总成本， 而交配则指通过随 机选取染色体的两个位串 （ 即两个组） 进行的点的互换， 最后以小概率事件改变其中某些位的值来实现变异。
此方法与分枝界限法类似， 也是在求解与整数规划相对应的线性规划上， 不断地增加新的约束， 也就是另外 加入线性约束条件， 以切掉对应于非整数规划的所有可行解的集合， 以使问题可达到整数线性规划求解的形式， 从而获得最优解。求解时间过长， 不适用于大规模问题。 ３．２ ＶＲＰＴＷ 问题的传统启发式算法
ＸＵ Ｊｉａｎ， ＭＵ Ｙａｎ－ｎｉ， ＺＨＡＮＧ Ｙｉｎ－ｃｏｎｇ， ＷＡＮＧ Ｚｈｏｎｇ－ｙｉｎｇ （ Ｓｈｅｎｙａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１００２３， Ｃｈｉｎａ）
摘 要 ： 目 前 ， 对 物 流 配 送 车 辆 优 化 调 度 问 题 （ ＶＲＰ） 还是一个研究热点， 许多学者采用了各种优化方法来解决实 际问题。本文综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法， 对其发展历程、优缺点、适用性等都作了详细的说明， 并对 它们作以比较分析， 从而找到最适合现实状况的优化方法。
蚁群算法模拟了蚁群搜索食物的行为。在寻找食物时， 蚂蚁会在它所经过的路径通过排放一种外激素 （ ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ， 在算法中称为信息素） 作出标记， 排放的量则根据路径长度和食物的等级决定。这些外激素为其它 蚂蚁提供信息， 并吸引他们前去搬运食物。对于 ＶＲＰＴＷ 问题， 也可以根据蚂蚁觅食原理来进行搜索。１９９９ 年， Ｇａｍｂａｒｄｅｌｌａ ｅｔ ａｌ．应用蚁群算法对 ＶＲＰＴＷ 进行路线改进。算法中， 首先构造两组相互协 作的人工蚁群， 其中第 一个蚁群用于最小化车辆数， 第二个蚁群用于最小化总路长。并以共用解的方式建立协作关系。 ３．４ 各种优化方法的比较分析
传统的启发式算法在求解 ＶＲＰＴＷ 问题时通常是从初始解出发， 以邻域搜索的方式实现解的改进， 并在较短 的时间内获得一个可以接受的解。 ３．２．１ 节约算法 （ Ｓａｖｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ）
节约算法最早由 Ｃｌａｒｋｅ 等于 １９６４ 年提出该方法并用于求解车辆巡回问题。其思想是将每条路线只含一个配送 点的 ｎ 条路线作为初始解， 其中， 每条路线中第一个和最后一个配送点分别称为路线的起点和终点。考察一条路 线的起点与另一条路线的终点相连合并成新的一条路线。如果合并后的路线满足约束条件 （ 车辆容量、时间窗） ， 则说这样的合并是可行的， 并将合并的节约值定义为连接这两条路线的边的节约值。选择节约值最大的可行合并 进行一次路线的合并。当不存在可行合并时， 算法结束。Ｓｏｌｏｍｏｎ 于 １９８３ 年将其用于求解有时间窗约束的车辆巡 回问题。此方法的优点是可提高车辆的利用率。 ３．２．２ 邻接算法 （ Ｎｅａｒｅｓｔ－Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）