物流配送车辆优化调度的研究
物流管理中的配送车辆调度问题
物流管理中的配送车辆调度问题在物流管理中，配送车辆调度是一个至关重要的环节。
有效的配送车辆调度可以提高物流运作的效率和准确性，减少成本和资源浪费。
本文将探讨物流管理中的配送车辆调度问题，并提供一些解决方案。
一、车辆调度的重要性在物流管理中，配送车辆调度直接关系到货物的准时送达、运输路线的优化和物流成本的降低。
合理的车辆调度可以避免重复运输、减少空载率，提高车辆的利用率，进而提高整体物流运作的效率。
二、配送车辆调度问题1. 车辆调度任务分配不均：在物流管理中，不同车辆可能有不同的任务和运输需求。
对于任务分配不均的情况，需要根据车辆的特点和货物的要求进行合理的任务分配，避免出现某些车辆任务过重，而有些车辆任务过轻的情况。
2. 路线规划不科学：物流配送中，合理的路线规划可以减少行驶距离和时间，提高送货的效率。
而如果路线规划不科学，可能导致车辆走冤枉路、多次绕行等情况，增加运输时间和成本。
3. 时效性要求高：在某些物流配送中，对时效性要求较高，需要在有限的时间内准时送达。
这就对车辆调度提出了更高的要求，需要根据时效性要求和交通状况等因素，进行精准的车辆调度和路线规划。
三、解决方案1. 车辆调度系统的应用：通过使用车辆调度系统，可以实时监控车辆的位置和任务情况，根据货物的需求和车辆的特点进行智能的任务分配和调度。
车辆调度系统可以提高调度的准确性和效率，降低人工成本和错误率。
2. 数据分析和优化：通过对历史运输数据进行分析和优化，可以找出运输过程中的问题和不足之处，进而提出改进方案。
例如，根据历史数据可以找出运输时间较短的路段、拥堵情况较轻的时间段等，从而优化路线规划和车辆调度。
3. 引入智能技术：现代物流管理中，智能技术的应用越来越广泛。
例如，利用人工智能和大数据技术，可以对交通状况进行预测和实时监控，及时调整车辆的行驶路径和调度计划。
同时，智能技术还可以进行车辆的自动导航和自动驾驶，提高车辆的运输效率和安全性。
物流配送的优化与智能调度策略研究
物流配送的优化与智能调度策略研究随着电子商务的迅速发展，物流配送的重要性日益凸显。
物流配送的效率直接影响着商品的交付速度和顾客的满意度。
如何优化物流配送过程，提高配送效率成为物流行业亟待解决的问题。
智能调度策略的研究和应用将成为未来物流行业发展的关键。
一、物流配送的挑战与优化方向现今物流配送面临着许多挑战，如道路交通拥堵、给排货物的不确定性和多样性、配送人员的不稳定性等。
这些挑战直接影响着物流配送的效率和成本。
因此，物流配送的优化方向主要包括以下几个方面：1. 路线优化：通过优化配送路线，减少行驶距离和时间。
采用网络优化算法，结合实时流量信息，选择最合理的路线，并避开拥堵路段，从而提高配送效率。
2. 负载平衡：合理分配货物载重量，确保配送车辆的负载均衡。
通过动态调整货物的分配和运输方式，实现货车的最大利用率，节约运输成本。
3. 仓储管理：优化仓库布局和货物存储方式，减少仓库内部空间的浪费。
通过合理的库存管理和仓库操作流程，提高物流配送的效率和货物周转率。
4. 环境保护：推广绿色物流配送，减少运输对环境的影响。
引入电动车辆和清洁能源，减少污染物排放，提高物流配送的可持续性。
二、智能调度策略的研究与应用智能调度策略的研究与应用能够提高物流配送的效率和准确性。
以下是智能调度策略的几个重要方面：1. 数据分析与优化模型建立：通过对历史数据的分析，建立物流配送的优化模型。
利用数学规划、智能算法和模拟仿真等技术，优化配送路径、调度车辆和分配货物，实现最优调度。
2. 实时监控与调度系统：借助物联网、云计算和人工智能技术，建立实时监控与调度系统。
通过实时监测车辆位置、配送状态和道路信息，及时调整配送计划，提高配送效率。
3. 人工智能技术的应用：利用人工智能技术，如机器学习和深度学习，进行配送线路规划和配送时间预测。
根据历史数据和实时信息，预测最佳配送方案，提前做出调度决策。
4. 无人配送技术的发展：随着无人驾驶技术和机器人技术的进步，无人配送将成为未来物流行业的发展趋势。
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。
物流配送系统中的资源调度技术使用方法探析
物流配送系统中的资源调度技术使用方法探析随着电子商务和物流行业的快速发展，物流配送系统的优化和资源调度变得越来越重要。
资源调度是指合理安排运输工具、载货物流线路和配送人员等物流资源，以提高运输效率和降低成本。
本文将探讨物流配送系统中的资源调度技术使用方法，帮助企业优化物流流程，提升物流运作效率。
一、智能调度系统的应用智能调度系统是一种利用先进的信息技术和数学模型，对物流资源进行优化调度的系统。
通过对物流运输网络拓扑图、货物信息和运输成本等进行分析，智能调度系统能够快速生成最优调度方案。
在实际应用中，可以通过以下方法使用智能调度系统：1. 数据采集和整理：物流企业需要收集相关的数据，包括货物供应链信息、运输工具信息、库存信息等。
这些数据将被输入到智能调度系统中进行分析和处理。
2. 建立数学模型：基于收集到的数据，通过建立数学模型，可以对物流网络进行建模和仿真。
这样可以分析不同调度方案的优劣，为资源调度提供决策依据。
3. 生成调度方案：智能调度系统可以根据输入的数据和数学模型，自动生成最佳的调度方案。
这些方案可以考虑货物的优先级、运输工具的利用率、配送路线的合理性等因素。
4. 实施调度方案：在生成调度方案后，物流企业需要将其实施到实际的配送环节中。
这要求企业具备良好的组织和执行力，确保调度方案的顺利实施。
二、优化调度算法的使用除了智能调度系统，优化调度算法也是物流配送系统中资源调度的重要工具。
优化调度算法是一种能够寻找最优解的计算方法，可以根据不同的限制条件和目标函数，进行资源调度的优化。
1. 背包问题算法：背包问题是一类经典的优化问题，常被用于物流资源调度中。
通过将货物和运输工具等资源看作物品，运输成本看作资源的价值，可以利用背包问题算法找到最优的资源分配方案，实现资源的最大利用。
2. 蚁群算法：蚁群算法模仿蚂蚁寻找食物的行为，利用信息素、启发式规则等方法，在资源调度中寻找最优的路径。
蚁群算法能够有效地解决运输车辆路径规划、货物配送路线优化等问题。
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。
智能物流系统中的配送路线优化研究
智能物流系统中的配送路线优化研究智能物流是一种基于现代先进技术的物流模式，通过应用人工智能、大数据、云计算等技术，实现了物流运输过程的智能化、高效化。
在智能物流系统中，配送路线的优化是非常重要的环节，可以有效地降低物流成本、提高配送效率。
本文将从不同的角度出发，分析智能物流系统中配送路线的优化研究。
1. 物流网络建设在智能物流系统中，首先需要进行物流网络的建设。
通过对仓库、物流节点位置的选择和布局，以及物流车辆的调度等方面的优化，可以建立一个高效的物流网络。
例如，可以根据货物的流向和需求量，合理规划仓储和配送中心的位置，减少货物在物流中心的停留时间，提高运输效率。
2. 配送需求预测为了优化配送路线，首先需要准确地预测配送需求。
通过分析历史数据和市场趋势，可以利用数据挖掘和机器学习等技术，预测不同地区、不同时间段的配送需求量。
这样可以避免运输过程中的空驶和重复配送，提高配送效率。
3. 路线规划算法在智能物流系统中，配送路线的规划是一个复杂的问题。
首先需要考虑多个仓库和配送点的位置，同时要满足配送时限和货车的运载能力等限制条件。
针对这个问题，可以采用基于遗传算法、蚁群算法等智能算法，快速求解最优的配送路线。
这些算法可以通过迭代优化来获得最佳解，从而降低物流成本、提高配送效率。
4. 实时路况监控智能物流系统中，及时了解实时的路况信息对于配送路线的优化非常重要。
通过安装车载传感器和GPS定位装置，可以实时监控车辆的位置和速度等信息。
同时，利用地理信息系统和交通网络模型，可以预测路况的变化。
这样可以根据实时的路况信息，调整配送路线，选择最佳的道路，避开拥堵区域，提高配送效率。
5. 车辆调度管理在智能物流系统中，合理的车辆调度管理也是优化配送路线的关键。
通过合理规划车辆的出发时间、路线和载货量，可以降低物流成本，提高配送效率。
例如，可以利用动态规划和线性规划等方法，确定最佳的车辆出发顺序和运输路径，减少车辆空驶和重复运输。
物流配送中车辆调度优化决策机理分析
响物 流配送车辆调度优化决策的 因素很多 ， 起决定性作用 的
主要 有 以下 几 方 面 的 因 素 。
１ １ 配送 距 离 科技
ＨＥＬＯＮＧＪＡＮＧ Ｉ Ｌ Ｉ ＪＡＯＴＯＮＧ Ｊ ＫＥ Ｉ
Ｎｏ ９，０１ ． ２ ０
（ 总第 １９期） ９
（ ｕ ｏ １９ Ｓ ｍ Ｎ ．９ ）
物 流 配 送 中车 辆调 度 优化 决 策 机理 分 析
刘安 业 孙 清华 ，
中图分 类号 ：４ ２ Ｕ９
文献标识码 ： Ｃ
文章 编号：０ ８ ３ ３ ２ １ ） ９— １ １— ２ １０ —３８ （ ０ ０ ０ ０ ９ ０ 辆调度 优化 的重要环节 。
１４ 运 输 费 用 ．
物 流 配 送 车 辆 调 度 优 化 问 题 最 早 由 Ｄ ｎｚ ａ ｔｇ和 Ｒ ｍｓｒ ｉ ａ ｅ 于 １５ 年首次提 出的， ９９ 一般 定义 为对 一系列 装货 点和 卸货 点， 组织适当的行 车路线 ， 使车辆有序地通 过它们 ， 在满足 一
发生冲突。为此 ， 就需要对各种 目标进行综合 比较分 析 ， 几种可行方 案 中 ， 出一种 较为满 意 的方案 。在 在 得 对影响物流 配送 中车辆调度优化决策 的主要 因素进行分析之后 ， 确定 了优 化 目标并构建 了优化决策框架 。
关键 词 ： 流 配 送 ； 辆 调度 ； 化 决 策 ； 径 优 化 物 车 优 路
运 费在 全部 物流费用 中占了很大 比例 ， 物流系统 的竞争 能力往往在 很大程 度上取 决 于运 费高 低。企业开展 货物配 送工作 ， 必然要支 出一定 的财力 、 物力和人力 ， 各种运输工具 的运用都要企业支 出一定 的费用。因此 ， 进行车辆调度优化 决策时 ， 受其 经济实力 以及费用 的制约 。 要
物流车辆调度的优化方案
物流车辆调度的优化方案在物流行业中，车辆调度始终是一个耗时且重要的不确定任务。
好的车辆调度可以最大程度地提高物流效率，减少物流成本。
为了优化物流车辆调度，下面介绍一些常见的优化方案。
实时监控车辆实时监控车辆是车辆调度中的一个重要环节。
通过安装GPS设备，可以实时监控车辆的位置和状态，并根据其位置和状态进行车辆调度。
当车辆出现故障或遭遇突发事件时，调度人员可以及时作出响应，采取相应的措施。
并且，监控车辆可以帮助提高车辆使用率，避免车辆空载和重载。
优化配送路线优化配送路线可以帮助提高物流效率和降低物流成本。
配送路线是由很多因素影响的，如货物体积、重量、数量、车辆的载重、路况等等。
针对这些不同因素，可以使用数学模型来进行优化，并考虑多个因素，例如时间、成本和距离。
计算机规划可以在不到一秒钟内快速计算出最优配送路线，最大程度地提高物流效率。
实时调整计划在进行物流调度时，由于外部环境的不确定性，很难准确估计运输时间和运输成本。
因此，实时调整计划可以帮助提高物流效率。
实际上，调度人员应该根据实时运输数据来定期调整物流计划。
例如，在货物集中区域发生交通拥堵时，调度人员可以更改配送路线来减少拥堵时间。
并且，实时调整计划可以帮助调度人员更好地与运输司机进行沟通，确保运输任务的完成。
优化仓库布局仓库布局直接影响物流车辆的调度。
优化仓库布局可以减少运输次数和运输距离，从而提高物流效率和降低物流成本。
例如，将相同产品的货架放置在相近的位置，可以减少货架到送货车辆之间的距离。
并且，通过仓库管理系统，可以及时查看货架存量，避免存货过多或过少。
集中管理车辆信息在物流车辆调度过程中，准确的车辆信息是非常重要的。
如果一辆车辆的信息不准确，可能会导致出现错误的配送路线或车辆不能使用。
因此，集中管理车辆信息是保障物流车辆调度的有效手段。
调度人员应该通过物流信息系统来管理车辆信息，包括车辆型号、使用时间、保养信息、维修记录等等。
这样，调度人员可以更好地掌握车辆情况，并做出相应的调度计划。
- 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)。
大行驶距离；（3）每个客户的需求必须满足，且只能由一辆汽车
送货。
设物流中心有 K 辆车，每台车辆的载重量为 Q（k k=1，2， …，K），其一次配送的最大行驶距离为 Dk，需要向 L 个客户送 货，每个客户的货物需求量为 q（i i=1，2，…，L），客户 i 到 j 的运 距为 dij，物流中心到各客户的距离为 d0（j i、j=1，2，…，L），再设 nk 为第 k 台车辆配送的客户数 （nk=0 表示未使用第 k 台车 辆），用集合 Rk 表示第 k 条路径，其中的元素 rki 表示客户 rki 在 路径 k 中的顺序为 i （不包括物流中心），令 rk0=0 表示物流中 心，若以配送总里程最短为目标函数，则可以建立如下优化物
0 ≤nk≤L
K
Σnk =L
k=1
Rk = Σrki │rki ∈ Σ 1，2，…，L Σ ，i=1，2，…，nk Σ
（式 4） （式 5） （式 6）
Rk1∩Rk2=φ （∨k≠k2）
Σ sign Σnk Σ= 1 nk ≥1 0 其他
（式 7） （式 8）
在上述数学模型中，（式 1）为目标函数；（式 2）保证每条线
遗传算法是根据生物进化的模型提出的一种优化算法。它 是基于进化过程中的信息遗传机制和优胜劣汰的自然选择原 则和搜索算法。它从一个种群开始，利用选择、交叉、变异等遗 传算子对种群进行不断进化，最后得到全局最优解或近似最优 解[1]，根据其算法特点，遗传算法非常适合于进行物流配送车辆 的优化调度。
１ 优化配送车辆调度的数学模型
【作者简介】陈远（１９８１－），男，安徽淮北人，讲师，硕士，研究方向：智能信息处理。
【基金项目】苏州经贸职业技术学院院级青年课题资助项目（ＪＭ Ｑ Ｚ １１０２）
70
ÁÂÅÆÄÅÇÈÉÆÃÇÈÃÉÄÂÂÁÅÄÆÉÆÈÇÄÈÇÅÁÁÂÅÆÉÃÄÈÄÆÉÁÂÂÅÉÄÇ 使编码简洁，代码前面可以省去一个代表配送中心的0，因为
在实验中采用了以下参数：种群规模取 20，交叉概率 Pt 取 0.95， 变 异 概 率 Pm 取 0.05， 进 化 代 数 取 50， 权 重 因 子 取 100km。用程序随机求解 10 次，计算结果见表 2。
其目标函数值为 Zi，则该个体的适应度 Fi 可用下式表示：
表 ２ 遗传算法解决物流配送路径优化问题的计算结果
适度的变异，既能保持种群内个体的多样化，又能提高遗 传算法的效率。本文采用一种新的变异方法，根据变异概率 Pm， 一旦染色体的某基因片段需要发生变异，则染色体上的另一片 段也要同时发生变异。例如染色体 10101101 的最后一位“1” 发生变异，则相应地有一位“0”也会发生变异，而具体哪一个 “0”变异则是随机的。
遗传算法在搜索过程中用适应度函数来评估个体的优劣， 并将此作为遗传操作的依据。适应度增大的方向与优化的方向 是一致的。
要评判某条染色体所对应的配送路径方案，既要看其能否 满足配送的约束条件，又要计算其目标函数值（即各条配送路 径的长度之和，式（1））。本文所使用的编码方法，能够保证每个 客户都得到配送服务（式（5））及每个客户仅由一辆汽车配送（式 （7））的约束条件，但不能满足每条路径上各客户需求量之和不 超过汽车载量（式（2））及每条配送路线的长度不超过汽车一次 配送的最大行驶距离（式（3））的约束条件。所以，对于每条染色 体所对应的配送路径方案，要对各条路径逐一进行判断，看其 能否满足约束条件。如果不满足，则该条路径为不可行路径，并 计算其目标函数值。对于某条染色体 i，设其对应的配送路径方 案的不可行路径数为 Mi （Mi=0 表示该个体对应一个可行解），
４ 结论
本文通过建立数学模型将遗传算法的思想应用于优化物 流配送中，实现了多目标参数的优化。通过实验和分析得出，用 遗传算法优化物流配送路径的方法成功率和得到的结果都比 较理想，最大程度地满足了调度车辆、合理安排行驶路径的要 求，具有科学性和实用性。
2.5 交叉操作 交叉是遗传算法的重要操作，有了不断的交叉才能不断产
生新的个体。先对群体中的个体进行随机配对，然后在配对个
参考文献 ［１］王小平，曹立明．遗传算法理论应用与软件实现［Ｍ ］．西安交通大学出 版社，２００２：２７－ ２８．
体中随机设定交叉处，使配对个体彼此交换部分信息。除第一 ［２］高鹏．物流配送线路优化的改进遗传算法研究［Ｊ］．交通运输系统工程
条染色体外，另 N- 1 条染色体要根据交叉概率 Pc 进行交叉配 对[4]。例如，随机在染色体 A、B 中选择一个交配区域，若 A=110 │110│1101，B=1110│10│1111，交换 A、B 的交配区域，得 到 A'=10│1111│1101, B'=1110│110│110。这样操作就能
说明该台车辆参加了配送，则取 sign(nk)=1，当第 k 辆车服务的 客户总数＜1 时，说明没使用该辆车，因此取 sign(nk)=0。
２ 优化物流配送路径的遗传算法
遗传算法具有简单通用，鲁棒性强，全局寻优，收敛速度快 等优点，而且适用于并行处理，尤其适用于解决复杂和非线性 问题。使用遗传算法优化物流配送路径的基本步骤如下： 2.1 编码
从表中数据可以看出，运行 10 次得出的结果都符合要求， 找到了问题的答案，且第 5 次还获得到了最优解 67.5km。利用 遗传算法可以快速有效地求得优化物流配送路径的最优解或 近似最优解。
由大到小排列，适应度最高的染色体，复制直接进入下一代。下 一代群体的另 N- 1 个个体需要根据前代群体的 N 个个体的适 应度，采用轮盘赌法则产生。首先计算上代群体中所有个体适 应度的总和（∑F）j ，再计算每个个体的适应度所占的比例（Fj / ∑F）j ，以此作为选择的概率。这样的选择方法既可保证最优个 体生存至下一代，又能保证适应度较大的个体以较大的机会进 入下一代。
３ 实验计算与结果分析
根据上述的遗传算法，编制出 C 语言程序，用实验的方法 分析计算了下面的案例。
某配送中心用 2 辆汽车对 8 个客户配送货物。设汽车的载 量为 8000kg，每次配送的最大行驶距离为 40km，配送中心与 客户、客户与客户之间的距离及各客户的需求量见表 1。
表 １ 配送中心与客户之间距离（Ｋ ｍ）及各客户的需求量
流配送路径的数学模型：
ΣΣΣ Σ K
minZ=
nk
Σ Σ drkΣ i- 1 Σ rki +drknk rk0·sign nk （式 1）
k=1 i = 1
nk
Σ s.t.
qrki ≤Qk
i=1
nk
Σ Σ Σ drkΣ i- 1 Σ rki +drknk rk0·sign nk ≤Qk
i=1
（式 2） （式 3）
首先需要将现实的问题表示成基因型串数据。这里采用二 进制编码的方式，用 0 表示货物的配送中心，用 1 表示某个待 配送的客户，L 个 1 表示有 L 个不同的待配送客户。配送中心 有 K 辆汽车，则会存在最多 K 条配送路径，每一条配送路径的 起点都始于配送中心，终点还回到配送中心。L 个 1 或 K- 1 个 0 随机排列成一条染色体（N+K- 1）位，对应于一种配送路径方 案。比如，有 7 个客户，用 4 辆汽车完成配送任务，则可以用 7 个 1 和 3 个 0 共 10 个字符随机排列，构成一种运输方案。为了
路上所有客户的货物需求量之和不超过配送车辆的载重量；
（式 3） 保证每条配送路径的长度不超过配送车辆一次配送能
行驶的最大距离；（式 4）表明每条路径上的客户数不超过总客
户数；（式 5）表明每个客户都能得到车辆的配送服务；（式 6）表
示每条路径上的客户组成；（式 7）限制了每个客户仅能由一台
配送车辆送货；（式 8）表示当第 k 辆车服务的客户总数≥1 时，
与信息，２００６，（１２）：１２０－ １２１． ［３］周明，孙树栋．遗传算法原理及应用［Ｍ ］．国防工业出版社，１９９９． ［４］温惠英．适于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法［Ｊ］．华南理工大 学学报，２００９，（２）：８２－ ８３．
保持群内个体的多样性。
2.6 变异
71
Fi =1/ !Zi +Mi G "
（式 9）
式中：G 为权重因子，应当取一个较大的正数，如果 G 值太
小则会影响适应度的比较。 2.4 选择操作
按照一定的选择概率对种群进行复制，选择好的串生成下 一代。个体适应度函数值越高，该串的性能越好，被选中的概率 越大，从而去掉较差的串。将每代种群中的 N 个个体按适应度
法。重点阐述了优化路径问题的染色体编码、适应度函数和遗传算子的设计。实验结果表明所设计的方法是一种实用有效的方法。
【关键词】 车辆调度；遗传算法；优化
【中图分类号】 Ｔ Ｐ１８ 【文献标识码】 A
【文章编号】 1003- 2673(2011)10－70－02
近年来，随着经济的快速发展，货物运输需求量剧增，物流 配送业也得到了迅速发展。面对能源及用工成本的不断上升， 企业必须对物流网络进行高效管理。物流配送是指按用户的订 货要求，在配送中心进行分货、配货，并将配好的货物及时交给 收货人的活动。在物流配送业务中，存在着很多优化决策的要 素。比如，路径的选取，供应点、中转点、需求点的位置，运输的 费用、时间和容量等等诸多因素。这些因素之间的关系错综复 杂，侧重考虑不同的因素，会得到不同的配送方案。
2011 年 10 月 第 10 期（总第 155 期）
广西轻工业
GUANGXI JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY
计算机与信息技术
物流配送车辆优化调度的研究
陈远
（苏州经贸职业技术学院机电系，江苏 苏州 ２１ ５００９）
【摘 要】 分析物流配送车辆的目标要求，建立优化该问题的数学模型，并给出利用遗传算法解决车辆优化调度问题的方
物流配送路径优化问题可以描述为：从某物流中心用多台