物流最短路径规划最优化计算方法研究
物流领域中的运输路径规划算法综述与优化
物流领域中的运输路径规划算法综述与优化运输路径规划是物流领域中至关重要的环节，它涉及到货物的运输安排、运输成本的控制以及运输效率的提升。
在物流管理中，合理的运输路径规划可以有效地降低物流成本，提高运输效率，优化供应链管理。
本文将综述物流领域中常用的运输路径规划算法，并探讨其优化方法和应用。
一、传统运输路径规划算法综述1. 最短路径算法最短路径算法是物流领域中最基础且常用的路径规划算法之一。
其主要目标是通过确定节点之间的最短路径来实现快速、高效的货物配送。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和A*算法。
这些算法通过考虑节点之间的距离、时间、耗费等因素来进行路径选择，以最小化总体的运输成本。
2. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的群体智能算法。
在物流领域中，蚁群算法被广泛应用于货车路径规划、货柜装载问题等。
它通过模拟蚂蚁在搜索食物时的信息素传递和选择机制，寻找最优的运输路径。
蚁群算法具有较强的自适应性和全局搜索能力，能够有效解决复杂的路径规划问题。
3. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式算法。
在物流领域中，遗传算法被广泛应用于货物配送路径优化、车辆调度等问题。
它通过模拟自然选择、交叉、变异等操作，不断优化运输路径的适应度，以提高运输效率和降低成本。
遗传算法具有较强的全局搜索能力和并行计算能力，能够获取较优的解。
二、运输路径规划算法的优化方法1. 路径规划算法与实时数据的结合传统的运输路径规划算法大多是基于固定的网络拓扑结构，未考虑实时数据的变化。
而结合实时数据的路径规划算法可以更加准确地预测交通状况，从而选择更优的运输路径。
例如，通过实时交通数据可以选择空闲路段，避开拥堵路段，从而降低运输时间和成本。
2. 多目标优化算法在实际的物流运输中，往往涉及到多个目标，如最短路径、最小成本、最小时间等。
传统的路径规划算法往往只考虑一个目标，忽略了其他因素的影响。
货物运输路线优化算法研究
货物运输路线优化算法研究随着物流业的发展，货物运输已经成为了社会经济运转的重要一环。
货物运输的安全、快捷、高效是现代物流业发展的关键要素之一。
然而，如何优化货物运输路线，是制约物流效率和运输成本的关键问题之一。
针对这一问题，现在很多研究人员都在积极探索货物运输路线的优化算法。
一、贪心算法贪心算法是一种局部最优化策略。
它将问题分成多个子问题来解决，每个子问题的解决方案都能贡献一定收益，最终得到全局最优解。
在货物运输路线的优化中，贪心算法可以用来求解两个城市之间的最短路径，从而得到整个货物运输路线的最短路径。
但是，贪心算法不能保证得到全局最优解，因为它只考虑了当前问题的最优解而没有考虑到长远的收益。
二、分支限定法分支限定法是一种基于搜索的算法，它可以得到全局最优解。
分支限定法从问题的起始状态出发，不断搜索最可能得到最优解的路径。
对于货物运输路线的优化，分支限定法可以对整个路线进行全局搜索，找到最短路径。
但是，分支限定法的搜索过程非常复杂，因此它的计算成本很高，很难在实际运用中操作。
三、模拟退火算法模拟退火算法是一种基于概率的优化算法。
它通过模拟物理退火过程来得到问题的全局最优解。
模拟退火算法对于货物运输路线的优化可以通过计算每一条路径的长度并不断调整路线，直到找到最优路径。
模拟退火算法可以得到整个运输路线的全局最优解，但是它的计算成本也比较高。
四、遗传算法遗传算法是一种基于进化论的优化算法。
它在不断变异和进化的过程中找到最优解。
在货物运输路线的优化中，遗传算法可以通过模拟物种进化的过程不断生成新的路径方案，并不断筛选出更好的路径，最终得到最优路径。
与其他算法相比，遗传算法计算成本比较高，但是它能够得到非常优秀的结果。
总体来说，货物运输路线的优化算法有很多，每个算法都有自己的特点和适用范围。
在实践中，我们需要根据具体情况选择合适的算法，以达到最优化的效果。
物流配送中的最优路径规划算法研究
物流配送中的最优路径规划算法研究一、引言物流配送是现代供应链管理中不可或缺的一环，涉及到货物从生产地到目的地的运输过程。
为了提高物流效益，降低成本并提高运输效率，研究最优路径规划算法对于物流配送具有重要意义。
二、最优路径规划算法1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种常用的最优路径规划算法，通过计算不同节点之间的最短路径，确定物流配送中货车的行进路线。
它以单一源点为出发点，逐步确定离源点最近的点，并不断更新其他节点的最短距离。
然而，Dijkstra算法在处理大规模物流配送问题时运算速度较慢，因此需要进一步改进。
2. A*算法A*算法是一种基于启发式搜索的最优路径规划算法，结合了Dijkstra算法和启发函数的优点。
它通过评估每个节点到目标节点的估计距离，选择最佳的下一步前进方向。
A*算法在解决物流配送中的路径规划问题时，能够更快地找到最优路径，并在保证最优解的同时，有效地减少了搜索空间。
3. 动态规划算法动态规划算法是一种较为通用的最优路径规划算法，通过将大问题分解为小问题来求解。
在物流配送中，可以将整个路径划分为多个子路径，通过计算每个子路径的最短距离，并进行累加得到最优路径。
动态规划算法在处理物流配送中复杂问题时，能够有效地降低计算复杂度。
三、最优路径规划算法在物流配送中的应用1. 提高运输效率通过应用最优路径规划算法，在物流配送过程中选择最短路径，能够减少货车行驶的路程和时间，提高运输效率。
这不仅可以节约成本，还可以更好地满足顾客的需求，提供快速准时的配送服务。
2. 降低成本在物流配送中，通过最优路径规划算法合理安排货车的行驶路线，能够避免长途绕行和不必要的里程，减少燃料消耗和车辆维护成本，从而降低了物流配送的总成本。
3. 应对复杂环境物流配送中常常面临复杂的道路环境，例如交通拥堵、气候条件等。
最优路径规划算法能够及时根据实时的交通信息进行调整，在遇到路况不佳时选择替代路径，保证货车能够顺利到达目的地。
物流配送路径规划中的优化算法解析与实验
物流配送路径规划中的优化算法解析与实验物流配送路径规划是指通过科学的方法和技术手段，合理安排货物的运输路径，以最小化成本、最大化效率，提高物流配送的质量和效果。
而在物流配送路径规划中，优化算法扮演着至关重要的角色，通过对运输成本、运输时间、货物损耗等多个因素的综合考虑，能够帮助优化路径规划，提高物流配送效率和准确性。
在物流配送路径规划中，存在着多个经典的优化算法，如最优路径算法、智能优化算法等。
接下来，本文将对这些算法进行解析，并结合实验案例来说明其实际应用。
1. 最优路径算法最优路径算法主要是通过对不同路径的比较，选择出最短路径或者最优路径。
其中，最常见的最优路径算法有Dijkstra算法、Floyd算法等。
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，适用于有向图或者无向图，通过动态规划的思想，以源节点为起点，逐渐扩展路径，最终找到最短路径。
它的基本思想是，从源节点开始，将所有节点划分为已确定路径的节点和未确定路径的节点两个集合，通过每次选择距离源节点最近的节点加入已确定路径的集合，并更新其他节点的距离值，直到将所有节点纳入已确定路径的集合为止。
Floyd算法是一种多源最短路径算法，通过生成任意两节点之间的最短路径矩阵，通过对矩阵的迭代更新，得到最终的最短路径矩阵。
它的基本思想是，对于任意两个节点i和j，如果通过节点k能够使得i到j的距离缩短，那么就更新i到j的距离值为i到k再加上k到j的距离值。
通过不断的迭代，最终得到任意两节点之间的最短路径。
实验案例：在某物流配送中心有多个配送点需要送达，并且每个配送点之间的距离不同。
通过使用Dijkstra算法，可以确定从物流配送中心出发，经过哪些配送点，才能最短地将所有货物送达。
2. 智能优化算法智能优化算法主要是通过模拟自然界的进化、群体行为等原理，进行全局搜索，以找到问题的最优解。
常见的智能优化算法有遗传算法、蚁群算法等。
遗传算法是一种模拟进化过程的算法，通过对个体的基因编码、选择、交叉、变异等操作，来模拟自然界的进化原理。
物流配送路径优化研究论文
物流配送路径优化研究论文标题：物流配送路径优化研究引言：物流配送路径优化是指通过合理规划和优化物流配送路径，以最小的成本和时间满足客户需求。
物流配送路径的优化对于提高物流效率、降低物流成本、提升客户满意度具有重要意义。
随着信息技术的不断发展和物流网络的不断扩展，物流配送路径的优化成为了物流管理中的关键问题之一、本论文将从路径规划方法、优化算法及案例分析等方面展开研究，为物流配送路径的优化提供理论支持与实践指导。
一、路径规划方法1.1最短路径算法最短路径算法是物流路径规划中常用的方法之一、通过计算各个节点之间的距离和时间，选择最短路径来实现物流配送的目标。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和A*算法等。
本论文将比较不同最短路径算法的优缺点，选择适用于不同场景的算法进行路径规划。
1.2多目标路径规划算法物流配送路径的优化不仅仅是追求最短路径，还需要考虑多个指标的综合优化。
多目标路径规划算法能够考虑多个目标指标，找到一组最优解。
常用的多目标路径规划算法有NSGA-II算法、MOEA/D算法和SPEA2算法等。
本论文将基于多目标路径规划算法，将配送时间、成本、客户满意度等多个指标结合起来进行路径优化。
二、优化算法2.1遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法。
通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，以寻找最优解。
在物流配送路径的优化中，遗传算法通过随机生成初始解，不断迭代和进化，找到最优路径。
本论文将基于遗传算法，进行物流配送路径的优化，并对算法进行参数调优与实验验证。
2.2模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式优化算法，通过模拟固体退火过程，在一定概率下接受劣解，以避免陷入局部最优解。
在物流配送路径优化中，模拟退火算法能够在全局范围内最优解，并且能够跳出局部最优解。
本论文将研究模拟退火算法在物流配送路径优化中的应用，并与其他优化算法进行对比分析。
三、案例分析本论文将选取物流公司为案例，以其物流配送为研究对象，通过实际数据和实验来验证所提出的路径规划方法和优化算法的有效性。
物流配送中心的距离最短路径规划算法研究
物流配送中心的距离最短路径规划算法研究随着电子商务和物流行业的发展，物流配送的效率成为关注的焦点。
为了实现最佳化的配送方案，物流企业需要解决的一个重要问题是如何规划最短路径，以减少成本和提高效率。
物流配送中心的距离最短路径规划算法，是一种使用计算机算法来寻找从物流配送中心到目标地点的最短路径的方法。
在物流过程中，通过合理规划路径，可以降低运输成本、提高交付效率、减少配送时间、优化物流资源利用等。
因此，研究物流配送中心的距离最短路径规划算法对于提升物流配送效率具有重要意义。
在研究物流配送中心的距离最短路径规划算法时，常使用的算法包括贪心算法、分支定界法、动态规划算法、遗传算法等。
贪心算法是一种简单但常用的算法。
它通过每一步选择最优解的方式，逐步得到一个全局最优解。
然而，贪心算法在某些情况下可能会导致局部最优解，对于复杂的物流配送中心距离最短路径规划问题可能不够准确。
分支定界法是一种适用于求解优化问题的方法。
它通过分解问题为较小的子问题，并使用界限函数来剪去非最优解，最终得到一个全局最优解。
由于分支定界法采用了逐步剪枝和回溯的策略，因此能够在可接受的时间内得到较为准确的最优解。
动态规划算法是一种基于状态转移的方法，通常用于求解具有重叠子问题和具有最优子结构特征的问题。
在物流配送中心的距离最短路径规划问题中，可以将整个物流过程划分为多个子问题，并通过计算每个子问题的最优解来得到整体的最优解。
动态规划算法的优点是能够在多项式时间内解决问题，但对于复杂的实际物流配送问题，规模可能过大，需要考虑时间和空间复杂度。
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。
通过模拟生物遗传的过程，利用交叉、变异等操作来搜索问题的最优解。
遗传算法的优点是适用于求解复杂的多目标规划问题，并且具有良好的鲁棒性和全局搜索能力。
然而，由于遗传算法的搜索过程是基于概率的，因此无法保证能够得到全局最优解。
除了上述算法外，还有其他一些算法可以用于物流配送中心的最短路径规划。
物流运输中的路径规划算法研究
物流运输中的路径规划算法研究物流运输是现代社会中不可或缺的一环，通过合理的路径规划可以优化运输效率、降低成本，并提供更好的服务质量。
路径规划算法是物流运输领域中的重要课题，其研究涉及到大量的数学、计算机科学以及运输管理等领域的知识和技术。
本文将介绍物流运输中常用的路径规划算法，并探讨其优缺点以及应用场景。
1. 迪杰斯特拉算法迪杰斯特拉算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法。
在物流运输中，如果要寻找从仓库到各个客户的最短路径，可以将仓库作为源点，各个客户作为终点，然后利用迪杰斯特拉算法计算出最短路径。
这种算法适用于数据量相对较小的场景，计算效率较高。
然而，当物流网络规模庞大时，迪杰斯特拉算法的计算时间会显著增加，从而影响整体路径规划效率。
2. 弗洛伊德算法弗洛伊德算法是一种用于解决最短路径问题的动态规划算法，其主要思想是通过逐步迭代来计算任意两点之间的最短路径。
物流运输中的路径规划问题可以转化为一个带权有向图，利用弗洛伊德算法可以计算出任意两点之间的最短路径。
与迪杰斯特拉算法相比，弗洛伊德算法更适用于解决中等规模的路径规划问题，它可以同时计算出所有节点之间的最短路径，但计算时间较长。
3. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，它在计算最短路径时利用了启发式函数来评估节点的优先级。
物流运输中的路径规划问题可以看作是在一个带有权重的图中搜索最佳路径的问题。
A*算法通过综合考虑节点距离目标节点的估计距离和从起始节点到当前节点的实际代价来选择下一个节点。
这种算法具有较高的计算效率和较好的路径质量，特别适用于大规模物流网络中的路径规划问题。
4. 粒子群算法粒子群算法是一种群集智能算法，模拟了鸟群寻找食物的行为。
在物流运输中，可以将货物看作粒子，货物所在的位置就是解的一个候选。
通过不断迭代和更新粒子的速度和位置，最终找到最优解即为路径规划结果。
粒子群算法适用于路径规划问题中有多个优化目标的情况，可以综合考虑时间、距离、成本等因素来进行路径规划，从而使得整体运输效益最大化。
物流配送路径规划中的优化算法与技巧
物流配送路径规划中的优化算法与技巧物流配送一直是物流行业中的重要环节，它涉及到货物从供应链一端到达用户手中的整个过程。
在物流配送中，路径规划起着至关重要的作用。
良好的路径规划能够有效提高物流配送的效率，减少成本，提高用户满意度。
本文将介绍物流配送路径规划中的优化算法与技巧。
1. 最短路径算法最短路径算法是物流配送中常用的一种基本算法。
它根据地图上各节点之间的距离或时间，通过计算选择出路径最短的方式。
在物流配送中，最短路径算法可以帮助确定车辆的行驶路线，减少行驶距离和时间，提高效率。
最短路径算法有许多种，例如迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法等。
不同算法适用于不同的场景，根据实际情况选择合适的算法进行路径规划。
2. 车辆路径优化物流配送中，车辆的路径优化是提高效率的关键。
一辆配送车辆的路径规划需要考虑多个因素，如道路拥堵情况、交通信号灯、交通规则等。
在车辆路径优化中，可以利用实时交通信息和历史数据来预测交通拥堵情况，选择最优路径。
此外，还可以采用动态规划算法，将整个路径拆分成多个子路径，然后再合并得到最优路径，从而降低规划复杂度，提高效率。
3. 车辆装载优化在物流配送中，车辆的装载方式也会影响配送路径规划的效率。
合理的车辆装载可以最大程度地提高运输效率。
例如，可以在规划路径时考虑货物的优先级和重量，将重货物放置在车辆的底层，轻货物放置在顶层，以保持车辆的稳定性。
同时，还可以根据货物的尺寸和形状合理地利用车辆空间，减少重复装卸和调整货物的时间。
4. 配送点顺序优化在物流配送中，将配送点按照合理的顺序进行排列也能优化路径规划。
合理的配送点顺序可以减少车辆的里程，降低运输成本。
可以采用贪心算法或遗传算法等优化算法来达到最优配送点顺序。
此外，在选择配送点顺序时，还要考虑配送时间窗口、货物紧急程度等因素，以便更好地满足用户需求。
5. 多车辆路径规划在物流配送中，如果有多辆车同时进行配送，可以采用多车辆路径规划来提高效率。
物流配送网络优化分析及最短路径算法
物流配送网络优化分析及最短路径算法1.网络结构优化：通过对物流配送网络的结构进行分析和调整，来优化网络的布局和设计。
包括确定物流配送中心的位置、确定供应商和客户之间的关系等。
优化网络结构可以减少运输距离和时间，提高运输效率。
2.路线优化：在物流配送网络中，确定最佳路线是非常重要的。
通过优化路线可以减少运输的距离和时间，降低运输成本。
常用的路线优化方法包括最短路径算法、遗传算法等。
3.车辆配送和调度优化：在物流配送过程中，如何有效地安排车辆的配送和调度也是一个关键问题。
通过优化车辆配送和调度可以减少等待时间和空载率，提高运输效率。
最短路径算法是一种解决在物流配送网络中寻找最短路径的方法。
常用的最短路径算法包括迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法和A*算法等。
1. 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）：迪杰斯特拉算法主要用于解决单源最短路径问题，即从一个顶点到其他顶点的最短路径。
它基于贪心策略，逐步确定起点到其他顶点的最短路径。
具体步骤如下：(1)初始化起点到各个顶点的距离为无穷大，起点到自身的距离为0。
(2)选择一个未访问的顶点，计算起点到该顶点的距离。
(3)更新其他未访问的顶点的距离。
(4)标记该顶点为已访问。
(5)重复步骤2-4，直到所有顶点都被访问过。
2. 弗洛伊德算法（Floyd-Warshall algorithm）：弗洛伊德算法可以解决任意两点之间的最短路径。
该算法使用动态规划的思想，通过逐步迭代来更新路径的长度。
具体步骤如下：(1)初始化各个顶点之间的路径长度。
(2)逐步迭代更新路径长度，直到找到最短路径。
3. A*算法（A-star algorithm）：A*算法是一种基于启发式的最短路径算法。
该算法通过引入启发函数来评估当前节点到目标节点的代价，然后选择代价最小的节点进行扩展。
具体步骤如下：(1)初始化起点节点和终点节点。
(2)根据启发函数评估每个节点的优先级。
物流管理中的最优路径规划算法及应用案例
物流管理中的最优路径规划算法及应用案例摘要：物流管理中的最优路径规划是一项关键任务，可以提高物流运输效率和降低成本。
本文将介绍几种常见的最优路径规划算法，并解析其在实际物流管理中的应用案例。
1. 引言物流管理是现代经济中至关重要的一环，涉及商品的运输、存储和分配等方面。
为了提高物流效率和降低成本，最优路径规划成为物流管理中的一个关键问题。
本文将介绍几种常见的最优路径规划算法，并结合实际案例进行分析。
2. 最优路径规划算法2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径问题中最经典的算法之一，适用于有向图中求解单源最短路径。
该算法通过动态规划的思想，逐步更新节点到起点的最短距离，并在此过程中记录最短路径。
2.2 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，适用于带有启发式信息的图中的路径规划。
该算法通过综合评估节点的启发式估计和实际代价，选择下一步要访问的节点。
通过合理的启发式估计函数设计，A*算法能够减少搜索过程中的总代价。
2.3 动态规划算法动态规划算法也常被应用于最优路径规划中，通过将问题划分为多个子问题，然后通过递推关系求解最优解。
动态规划算法在求解复杂问题时具有较高的效率和准确性。
3. 应用案例3.1 电商物流电商物流是物流管理中的一个重要领域，涉及在线购物、订单处理和配送等环节。
通过最优路径规划算法，电商企业可以确定从仓库到用户的最佳配送路径，提高送货速度和客户满意度。
3.2 城市交通管理城市交通管理中需要考虑公交线路、道路拥堵情况和停车位布局等因素。
通过最优路径规划算法，交通管理部门可以确定公交线路的最优规划，调整信号灯时序，避免交通拥堵，提高通行效率。
3.3 仓储物流仓储物流中存在大量的库存和货物装载、卸载任务。
通过最优路径规划算法，可以确定货物在仓库内的最佳摆放位置，减少人员和设备操作时间，提高货物装卸效率。
4. 结论最优路径规划是物流管理中提高效率和降低成本的重要手段。
本文介绍了几种常见的最优路径规划算法，并结合实际应用案例进行了解析。
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物流技术 ２ １ 年第 ３ 卷第 ７ 总第 ２６ ） ０３ ２ 期（ ８期
物流最短路径规划最优 化计算方法研 究
徐
（ 宁波大红鹰学 院
涛， 郑
【 中图分类号］２４Ｆ５． Ｆ ２； ２ ４ ２ １
【 文献标识码】 Ａ
【 文章编号］ ０—５Ｘ ２ １）７０ ３— ３ １ ５ １２ （０３０—２６ ０ ０
Ｓ ｕ ｙｏ ｔ ｔ ｄ ｎ Ｏｐ ｍａ ｍｐ ｔ ｔｏ ｅ ｈ ｄ ｏ ｈ ｒ ｅ ｔ ｇｓ ｃ ｕ ｅ ｉ ｌ Ｃｏ ｕ ａ ｎ Ｍ ｔ ｏ ｆ ｏ ｔ ｓ ｉ Ｓ Ｌｏ ｉｔ ｓ ｉ Ｒｏ ｔ
的车辆调度策略 ，车辆是否被优化调度决定 了配送路 径的合 理与否。在对货物进行配送 的过程 中， 主要有两个 因素对物流 配送 的效果 影响较 大 ， 一个 是动态 因素 ， 另一个是静 态 因素 。 ， 流业 作为其 物
中的一种 ， 在我国新兴经济产业 中占据了一定的地位 ， 其发展 趋势不容小觑 。 目前 ， 物流业 已逐渐发展成为一项重要标 志 ， 它不仅是衡量一个 国家现代化程度 的指标之 一 ，也是综合 国 力 的一种代表 。因此 ， 物流业被人形象地 比喻成是促进经济快 速 增长 的“ 加速器 ” 为我 国第 三产业 的发展 给予着不 容忽视 ， 的力量支撑 。物流 配送作为物流系统的一个重要环节 ， 不论是 在 开发顺序 还是 在开发程度上都起 着举 足轻重的作用 ，不仅 影 响着 物流的整个运作过程 ，更决定着物流业未来 的发展趋 势与前 景。因此 ， 对物流路径的选择便成为 目前物流业最为关 注的问题之一 ，如何用最短的路径来最有效地配送物 品便 是
英， 周
念
宁波 ３５ ２ ） １ ３７
基础学 院 ， 浙江
［ 要】 摘 鉴于物流配送路径选择问题对企业 整体运 营效率 的重要影响 ， 重点讨论了两种常用方法 ： ｉ ｓ ａ 法和 Ｆｏｄ算法 Ｄｊ ｔ 算 ｋｒ ｌ ｙ 求解配送最短路径的过程 ， 分别提 出了相应 的改进算法 。最后通过企业 实证证 明了算法 的有效性 。 并 【 关键词】 物流配送 ； 最短路径 ； 最优化算法
ｅｉｉ ｃ ｅｔｒｒ ｅ， ｅ ｉ ｕ ｓｄ ｍ ｈ ｔａｌｔｏ ｏ ｏ ｌｕｅ ｅｈｄ：ｈ ｉ ｓａ ｌｏｉ ｍａｄＦｏｄａ ｏｉ ｍ，ｒｐ ｓｄｔｅｈ ｉ ｆｃｅ ｙ ｆｎｅｐ ｓｓｗ ｓ ｓｅ ｐ ａｉ ｙｗ ｍｍ ｎｙ ｓｄｍ ｔｏｓｔｅ ｊ ｔ ｇｒｈ ｌｙ ｇｒｈ ｐｏｏｅ ｅｒ ｆ ｎ ｏ ｉ ｄｃ ｅ ｃ ｃ ｌ Ｄ ｋ ｒａ ｔ ｎ ｌ ｔ ｈｔ
最优 。
３ 物流最短路径 的规划
把所需配送 的货物从仓 库或者配 送 中心运送 到接 货处 ， 接 货处的客户可以为固定的一个 ， 可以是非 固定 的多个 ， 也 这
样 一个货物运输 的过程称为物流配送 。由于客户的数量 不同 ，
本文要讨论 的重点 。
２ 物流配送 问题的相关描述
【 收稿 日期］０ ２ １ — ７ ２ １ — ０ １
ｆ 基金项 ［ ２１ 年度 宁波市现代物流科研合作研究项 目（０２７６ ０ ） ］ ０２ １ ２ １００— ４ ［ 作者简介】 徐涛（ ９７ ）男 ， １ ６ － ， 河北任丘人 ， 宁波大红鹰学院基础学院副教授 ， 研究方 向 ： 础数学及数学教育等 ； 基 郑英 （９ ７ ）女 ， １７ － ， 浙江宁 波人 ， 宁波大红鹰 学院基础学 院讲 师 ， 究方向 ： 研 基础数学 ； 周念 （９ ８ ） 女 ， １７ 一 ， 湖南南县人 ， 宁波大红鹰学 院基础 学院讲师 ， 研究
Ｋｅｗｏｄ ：ｏ ｓｃ ｉｒ ｕｉｎｓｏｔｓｐ ；ｐｉａ ｇｒｈ ｙ ｒ ｓｌ ｔ ｓ ｓ ｂ ｔ ；ｈｒ ｔｍｈｏ ｔ ｌ ａ ｏ ｔｍ ｉ ｇ ｉ ｄｔ ｉ ｏ ｅ ｍ ｌ ｉ
在 物流行业 中 ，选择合适的配送策略就意味着选 择合适
１ 引 言
我 国加入世贸组织后经济迅速 的发展 ，加之先进 科学技
ｃ ｒ ｅ ｐ ｎ ｉ ｇ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｓ ｅ ｔ ｅｙａ ｄａ ｎ ｓ ｄａ ｍｐ ｒｃ ａ ｅｔ ｅ ｎ ｔａｅｔ ｅｅｆ ｃ ｉｅ ｅ ｓｏ ｔ ｅａｇ ｒｔ ｍ． ｏｒｓ ｏ ｄｎ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｓ ｅ ｐ ｃ ｉ ｌ ｔ ｅ ｄｕ ｅ ｎ ｅ ｉ ａ ｃ ｓ ｄ ｍｏ ｓｒ ｔ ｆｅ ｔｖ ｎ ｓ ｆ ｈ ｌｏ ｉ ｒ ｖ ｎ ｔ ｈｅ ｉ ｌ ｏ ｈ ｈ
所谓动态因素 ， 即道路施工 、 接货方变动 、 车流量变化 、 可供调 动 的车辆变动等现象ｌ ｌ ｌ 。而静态因素则主要是道路交通 网络 、 接货方分布区域 、 车辆运行限制等 。动态因素和静态 因素 的交
相 出现很容易对物流配送过程产生各种各样 的影 响 ，造成配 送路径选择不当 、 送货延误等问题 。因此选择一个最恰 当的最 短物流路径就成为物流配送 面临的核心难题 。一般情况下物 流最短路径 问题分为 三种 ， 分别是距离最优 、 经济最优和 时间
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