超市最短路径运输配送问题
b论中国连锁超市的物流配送
论中国连锁超市的物流配送----以沃尔玛的物流配送为例有着百年历史的连锁经营，是提高零售连锁企业经营能力的一种有效方法，也是在发达国家普遍获得成功的零售经营方式和组织形式。
连锁经营实现了商品销售的"最少环节、最短路径、最低费用、最高效率"，降低了商品的零售价格，提高了企业的竞争力。
随着国内外零售连锁超市间竞争格局的展开，配送体系成为他们的竞争焦点。
物流配送的好坏是零售连锁超市经营的重要保证，关系到企业能否获得规模效益以及能否给供应链上企业带来价值增值。
本文以发展与完善我国超市物流管理为目的，分析沃尔玛的物流管理，着重提出在大型连锁超市物流管理中应该加强系统化、信息化、标准化、个性化、低成本化建设，以及创建更先进的物流配送体系来提高核心竞争力。
一、连锁超市配送概念一般来说，商品配送是物流运动中“配”与“送”两项活动的有机结合。
所谓“配”是指商品的分拣和配货等活动；所谓“送”则是指各种送货方式和送货行为。
从资源配置的角度出发，商品配送是以现代送货形式实现资源配置的经济活动；从实物运动形态的角度出发，商品配送是“按用户定货要求，在配送中心或物流结点进行商品配备，并以最合理的方式送交用户的经济活动。
”总之，商品配送是流通领域一种以社会分工为基础的、综合性、完善化和现代化的送货活动。
可以从两个方面理解：（1）商品配送的本质是送货，一方面是指连锁超市在向客户送货的过程中，有确定的组织和比较明确的供货渠道，有相关的制度进行约束；另一方面是指连锁超市的送货是一种建立在备货和配货基础之上、按照用户的要求组织和安排的一种经营活动。
完善的送货是商业经营一种强化服务的手段，是一种先进的物流方式和物流管理体制。
（2）商品配送是综合性的、一体化的物流运动。
从运动环节上看，包含着商品运输、集货、存储、理货、拣选、配货、配装等活动；从运作程序上看，商品配送贯穿着收集信息、备货、运送商品。
二、连锁超市配送的发展过程商品配送是随着市场成长的一种必然的市场行为，是伴随着生产和流通的发展而不断发展起来的。
物流配送车辆路径问题
27
精确算法
➢指可求出其最优解的算法，且一般要求问题能用 相应的数学模型表示。
18
2.2.4 带回程运输的VRP
（
VRP with backhauls，VRPB）
特点
➢客户集：去程客户，L={1, 2, …, n}
回程客户，B={n+1, …, n+m}
➢先服务去程客户，后服务回程客户。
描述
➢求一个具有最小总费用的由K条简单回路组成的集 合，并满足
（1）、（2）同CVRP；
22
2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势
➢Dantzig和Ramser于1959年首先对VRP进行了研究 。他们描述了一个将汽油送往各加油站的实际问 题，并提出了相应的数学规划模型及其求解算法 。
➢1964年，Clarke和Wright提出一种对DantzigRamser方法进行改进的较有效的启发式算法—— Clarke-Wright节约算法。
➢在这两篇开创性的论文发表后，VRP很快引起学
术界和实际工作者的极大重视，成为近二十多年
来运筹学领域的研究热点之一。特别是物流配送
活动中的配送车辆行驶路径问题，是近年来VRP
的重点研究对象和应用领域。
23
➢1983年，Bodin等人在长达140多页的对VRP的研 究进展进行综述的文章中，就列举了699篇相关的 参考文献。
1
车辆路径问题的特点
1. 道路网（road network） • 弧表示路段，点表示道路交叉点、配送中心和
客户。 • 弧的权cij表示其距离或行驶时间。
最短路径算法在货物配送中的应用
最短路径算法在货物配送中的应用货物配送是现代商业运作中的一个重要环节。
在日益发展的电子商务和物流行业中，如何合理安排货物配送路线、提高物流效率成为了一个严峻的挑战。
最短路径算法作为一种常用的路线规划方法，可以在一定程度上解决这个问题。
本文将探讨最短路径算法在货物配送中的应用，并介绍其中的几种典型算法。
一、最短路径算法简介最短路径算法是一种用于计算两点之间最短路径的方法。
在货物配送中，最短路径即为货物从起始地到目的地所需行驶的最短路线。
根据不同的场景和需求，可以选择不同的最短路径算法，常用的有迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法和A*算法等。
二、迪杰斯特拉算法在货物配送中的应用迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）是一种广泛应用于计算网络中最短路径的算法。
它以起始点为中心，逐步扩展搜索范围，直到找到目的地为止。
在货物配送中，可以将城市或地区抽象成一个由节点和边构成的图，节点表示不同的配送点，边表示两点之间的距离或时间成本。
运用迪杰斯特拉算法可以通过计算最短路径，确定货物配送的最佳路线，以减少行驶距离和时间。
三、弗洛伊德算法在货物配送中的应用弗洛伊德算法（Floyd's algorithm）是一种解决任意两点间最短路径问题的动态规划算法。
与迪杰斯特拉算法不同的是，弗洛伊德算法能够计算任意两点之间的最短路径，适用于规模较小的配送网络。
在货物配送中，如果需要同时考虑多个配送点之间的关系，可以使用弗洛伊德算法得出最佳的整体路线规划。
四、A*算法在货物配送中的应用A*算法（A-star algorithm）是一种启发式搜索算法，常用于解决图上的最短路径问题。
它结合了迪杰斯特拉算法和贪婪算法的优点，通过估计加权函数对搜索路径进行评估，从而找到最短路径。
在货物配送中，A*算法可以快速找到从起始点到目的地的最短路径，并且具有较高的搜索效率。
五、最短路径算法的优势与挑战最短路径算法在货物配送中有着诸多优势。
物流论文-配送中心车辆最短路径问题的研究
刘孝配：配送中心车辆最短路径问题的研究
参考文献...................................................................................................................... 31 附录 A........................................................................................................................... 32 附录 B........................................................................................................................... 33
II
山东交通学院毕业设计（论文）
目 录
前 言.............................................................................................................................. 1 1 绪论............................................................................................................................ 2 1.1 研究的背景及意义......................................................................................... 2 1.2 论文研究现状................................................................................................. 3 1.3 论文研究的内容.............................................................................................. 4 2 配送中心车辆最短路径问题概述............................................................................ 5 2.1 配送中心概述................................................................................................. 5 2.1.1 配送中心的概念................................................................................... 5 2.1.2 配送中心的功能................................................................................... 5 2.2 最短路径问题介绍......................................................................................... 5 2.3 最短路径问题的相关概念.............................................................................. 6 2.3.1 图论相关定义...................................................................................... 6 2.3.2 最短路径.............................................................................................. 7 2.4 最短路径问题的常用解决方法——Dijkstra 算法................................... 10 2.4.1 介绍..................................................................................................... 10 2.4.2 Dijkstra 算法思想.......................................................................... 10 2.4.3 Dijkstra 算法步骤.......................................................................... 10 2.4.4 Dijkstra 算法缺陷........................................................................... 11 3 配送中心车辆最短路径算法的实现...................................................................... 13 3.1 SPFA 算法解决最短路径问题...................................................................... 13 3.1.1 SPFA 算法介绍................................................................................... 13 3.1.2 SPFA 算法的理论基础....................................................................... 13 3.2 lingo 软件解决最短路径问题.................................................................... 17 3.2.1 软件概述............................................................................................ 17 3.2.2 利用 lingo 软件解决最短路径问题................................................. 18 4 案例分析及其结果分析.......................................................................................... 21 4.1 案例................................................................................................................ 21 4.1.1 案例说明............................................................................................ 22 4.1.2 案例分析............................................................................................ 23 4.2 SPFA 算法计算.............................................................................................. 23 4.3 Lingo 软件运行............................................................................................ 26 结 论............................................................................................................................ 29 致 谢............................................................................................................................ 30
超市物流配送效率的优化方法
超市物流配送效率的优化方法超市作为现代零售行业的重要组成部分，物流配送效率的优化对于提高运营效益至关重要。
本文将探讨超市物流配送效率优化的几种方法，以供参考。
一、优化运输路线合理规划运输路线是提高配送效率的重要手段。
超市物流部门可以通过运输网络的设计优化，合理划分配送区域，降低配送距离和时间。
同时，可以依托高新技术，利用地理信息系统（GIS）等工具进行路线规划，选取最短路径，减少行驶时间和交通拥堵。
二、建立合理的仓储管理系统超市的仓储管理系统对于保证物流配送效率至关重要。
通过合理规划仓库布局，优化货物存储和仓储流程，减少仓储时间和物料损耗。
同时，采用先进的仓储管理技术和自动化设备，提高仓库操作效率，降低人工成本，缩短出库时间。
三、有效利用信息技术手段信息技术在物流领域的应用对于提高超市物流配送效率具有重要作用。
超市可以引入物流管理系统，实现订单管理、运输跟踪和库存管理的信息化。
通过物流信息系统的建立，可以实时监测货物的运输状态，提高配送效率和准确性。
此外，超市还可以利用电子商务平台建立与供应商和客户的在线交流和协作平台，优化配送过程中的沟通和协调。
四、合理配置配送车辆合理配置配送车辆是提高运输效率的关键之一。
超市可以根据订单量和货物种类合理配置不同类型的配送车辆，如小型货车、中型货车和大型货车。
此外，还可以采用多式联运的方式，将不同运输方式（如公路运输、铁路运输和水路运输）相结合，进一步提高配送效率。
五、加强供应链协同管理供应链协同管理是提高超市物流配送效率的关键环节。
超市物流部门应与供应商、制造商和客户建立紧密的合作关系，进行信息共享和业务协同，通过提前预测需求、减少库存和加快物流流程等方式，实现供应链的高效运作。
同时，超市还可以通过采购批发、共同配送和共享物流资源等方式降低运营成本，提高整体效益。
总结起来，超市物流配送效率的优化方法包括优化运输路线、建立合理的仓储管理系统、有效利用信息技术手段、合理配置配送车辆和加强供应链协同管理。
配送路线优化(里程节约法)
5
P4
P5 2.4 10 16 18 16 12 P5
节约里程法
第2步：按节约里程公式求得相应的节约里程数
需求量 P0
1.5 8
P1
12 1.7 8
4
13 0.9 6
1
15 1.4 7
0
16 2.4 10
2
P2
4
10
P3
9
5
6
8
P4
18
16
12
0
0
5
P5
节约里程法
第 3 步：将节约里程按从大到小顺序排列
（0.9）
P3
4
（1.7）
P2
5
6
8
（1.4）
P4
7
P0
10
8
P5
（2.4）
P1 (1.5)
节约里程法
（0.9）
P3
4
5
（1.4）
P4
配送线路1
7
P0
10
（1.7）
P2
8
8
P5
（2.4）
P1 (1.5)
节约里程法 （0.9）
P3
4
5
（1.4）
P4
配送线路1
7
P0
10
（1.7）
P2
8
8
P5
P1 (1.5)
请为百家姓配送中心制定最优的配送方案。
第一步：计算最短距离。根据配送网络中的已知条件， 计算配送中心与客户及客户之间的最短距离，结果见表 11-11。 第二步：计算节约里程sij,结果见表11-12。
第三步：将节约sij,进行分类，按从大到小的顺序排 列，得表11-13
超市物流-配送路径优化-教案
学 科 超市物流 授课班级 物流专业 日期 .课 题 配送线路优化-(2) 授课类型 新授 课时 2 教 材 超市物流 任课教师 课序教学目标 认知目标1.认识到本课程的重要性，2.明确配送路线确定的目标条件3.掌握配送路线的确定原则4.熟悉破圈法以及里程节约法的基本思想能力目标1.培养学生的数学建模的能力2.掌握破圈法的要点并能够熟练运用3.熟悉节约法的基本思想，以设计最佳配送路线。
4.熟练运用利用节约里程法,查找最佳配送路线。
情感目标1.激发学生对本课程的兴趣和能动性2.培养学生提出问题、分析问题、解决问题的思维方式3.培养学生动脑筋的习惯，通过层层深入把握事物本质，提高科学素养。
4.让学生通过协作体会到团队合作的优势，培养学生的团队协作意识，提高学生团队协作的能力教学重点 1. 熟练掌握数学建模方式及使用破圈法解决实际问题2. 利用节约里程法对配送路线进行合理优化教学难点 1.数学建模2.破圈法3.节约里程法教学方法 讲解法、演示法、动手操作法、举例验证法、观察法、练习法、讨论法 课前准备教案、案例、PPT设计意图本课程的教学对象为中职学校物流专业学生，在前面的学习中已经了解了配送的基本概念、配送中心的功能和基本作业，熟悉配送运输的特点及其影响因素，了解配送运输的基本作业流程，以及掌握了配送车辆的装货配货技术。
本课中的亮点部分在于通过非常简单的“任务”引入教学，通过“小组讨论“充分调动一部分同学的积极性，使得学生有参和其中的感觉,一方面及时地将学生的注意力吸引回到课堂，另一方面也打消了学生的畏难情绪。
其次，由简到繁，由易到难的内容设置，恰当运用典型案例,层层深入，提出需要学生思考的问题，进而引出所授章节的基本理论和主要知识点。
学生在分析问题的过程中不但掌握了知识要点也提高了自身的学习能力,取得了良好的教学效果。
难度上有所取舍，着重讲授破圈法和节约里程法，本课题是对已学知识的综合运用，也为后续的学习打下基础。
数学模型最短路径问题(物流问题)
东北大学秦皇岛分校数学模型结课报告最短路径问题（物流路线设计）学院数学与统计学院小组成员513210 喻翔5133107赖巧明5133117楚文玉教师评语：指导教师签字：2015年12月14日1摘要现今社会网络越来越普及,网购已成为一种常见的消费方式，随之物流行业也渐渐兴盛,每个工厂为了自身的发展需要以最快的速度及时将产品送达所需单位，即高质量高速度的完成送货任务,针对本案例，我们采用了大量的科学分析方法，并进行了反复验证,得出如下结果：问题1:根据所给问题与数据，我们将题目中给出的城市,及其之间的线路可看成一个赋权连通简单无向图,采用了求这个图最小生成树的办法，求出最优线路.在此基础上，我们通过观察分析计算对上述结果进行修正,然后我们再采用穷举法对问题结果进行验证,结果相吻合。
最终得到如下路线：（下横线不停靠）北京→香港→湖南→海南→广西→重庆→河南→云南→西藏→新疆→青海→甘肃→宁夏→江苏→福建→上海→台湾→上海→黑龙江→内蒙古→黑龙江→吉林→北京。
（最短时间为61小时）问题2:要求问题1的花费最少,只需对前面模型做进一步优化即可,经过优化计算我们得到如下结果：最少花费为584250（元），路线如下：北京→香港→湖南→海南→广西→重庆→河南→云南→西藏→新疆→青海→甘肃→宁夏→江苏→福建→上海→台湾→上海→黑龙江→内蒙古→黑龙江→吉林→北京关键词：关键字：最短路径送货线路优化赋权连通简单无向图最小生成树2问题重述2.1 问题的背景现今社会网络越来越普及,网购已成为一种常见的消费方式,随之物流行业也渐渐兴盛,每个工厂为了自身的发展需要以最快的速度及时将产品送达所需单位,现有实业公司,该实业公司专业生产某专用设备产品,专用设备产品每件重达5吨（其长5米,宽4米,高6米）,该实业公司库房设在北京,所有货物均由一货机送货,该机种飞机翼展88.40米（机身可用宽20米）,机长84米（可用长50米）,机高18.2米（可用14米）,最多可装载250吨货物,起飞全重达600吨,平均速度为900公里/小时，将货物送至全国各个省辖市（图1所示红色圆点，除北京之外共19个省辖市），假定货机只能沿这些连通线路飞行,而不能走其它任何路线.但由于受重量和体积限制,货机可中途返回取货.经过的各个省市都要一定的停靠费用和停靠时间（停靠时间为常量2小时）,假设经过某个省市的停靠费用为：停靠费用=5000元×该省市的消费指数.2.2相关数据1．各城市之间的通路和权数图11．1上图1描述了中国各个省市之间的航班以及权重以图中标注为准；1．2有些省市之间是没有航班,需要中转.2．城市消费指数表表11．若图示中19个省辖市每个省辖市只要一件产品,请设计送货方案,使所用时间最少,标出送货线路。
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天津大学管理与经济学部夏令营学术论文展示学校：四川大学姓名：赵欢专业：工程管理申请专业：管理科学与工程研究方向：工程管理申请类型：学术型硕士一、研究目的1. 了解配送中心运输配送系统相关的数量方法在管理决策中的有效运用。
2. 锻炼运用节约算法法处理实际问题的能力3. 加强商业调查能力的训练二、研究内容与研究步骤1、数据调查我选择的调查对象是成都市的红旗连锁红旗超市, 成都红旗连锁有限公司成立于2000年6月。
2010年5月20日，成都红旗连锁股份有限公司正式创立。
公司现已发展成为中国西部地区最具规模的以连锁经营、物流配送、电子商务为一体的商业连锁企业。
目前在四川省内已开设上千家连锁超市，就业员工上万人，累计上缴税收6亿以上;拥有两座现代化的物流配送中心;与上千家供货商建立了良好的互利双赢的商业合作关系。
我就近选择了位于成都市武侯区簇马路2段11号的配送中心，对其半径三公里范围内的红旗超市配送进行了具体的数据调查和记录。
红旗连锁配送中心：成都市武侯区簇马路2段11号（选址如图1，A为该配送中心）配送范围：半径3000m图1：2、模型建立第一步：据调查出的配送中心及网点分布图，绘制出配送网点模型图如下：图2：第二步：由实地咨询及资料查阅后收集到的各网点和配送中心之间的路程数据，给出配送中心与分店，商店与商店之间的距离，0表示配送中心（完整数据见附表1：网点距离表）第三步：车辆数分析（完整数据见附表1：车辆调度情况）第四步：分店需求量分析（完整数据见附表1：每个分店平均每天的需求量）三、背景据介绍，自红旗连锁成立以后，其公司决策层就提出为适应市场发展需要，必须跟上先进零售企业信息化管理的步伐，完成对各分店的POS/MIS自动化管理系统，实现配送中心与财务中心的联网，以达到对单列商品准确的进、销、存的科学信息化管理，合理安排和使用流动资金，加快商品及资金周转率，以形成一套健全的、高效的商品自动化管理系统，包括商品的进销存管理系统、供应链管理系统，同时逐渐提升公司内部的信息化管理。
据悉，为了实现这一系列的信息化目标，公司每年在信息化上的投入就达到了几百万；公司领导更是亲自着手企业各流程的改造与管理，使企业能够更好的往信息化道路上发展。
业务流程图该超市配送中心物流管理系统主要包括采购、进货、退货、销售几个方面。
其中与供应商、连锁店、仓库、顾客之间有着实际联系。
图3本次实验是在武侯区的红旗超市店面和配送中心进行的，主要是实地采访、询问的方法，进行路线优化的方法是节约里程计算法。
节约里程算法：节约里程法核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小的幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。
优化过程分为并行方式和串行方式两种。
利用节约法确定配送路线的主要出发点是，根据配送中心的运输能力和配送中心到各个用户以及各个用户之间的距离来制定使总的车辆运输的吨公里数最小的配送方案。
另还需满足以下条件；（1）所有用户的要求；（2）不使任何一辆车超载；（3）每辆车每天的总运行时间或行驶里程不超过规定的上限；（4）用户到货时间要求。
其基本优化思想是为达到高效率的配送，使配送的时间最小距离最短成本最低，而寻找的最佳配送路线。
假如一家配送中心（DC）向两个用户A、B运货，配送中心到两用户的最短距离分别是La和Lb，A和B间的最短距离为Lab，A、B的货物需求量分别是Qa 和Qb，且（Qa+Qb）小于运输装载量Q，如果配送中心分别送货，那么需要两个车次，总路程为：L1=2（La+Lb）。
如果改用一辆车对两客户进行巡回送货，则只需一个车次,行走的总路程为：L2=La+Lb+Lab由三角形的性质我们知道：Lab<（La+Lb）所以第二次的配送方案明显优于第一种，且行走总路程节约：ΔL=（La+Lb）－Lab如果配送中心的供货范围内还存在着：3,4,5，…，n个用户，在运载车辆载重和体积都允许的情况下，可将它们按着节约路程的大小依次连入巡回线路，直至满载为止，余下的用户可用同样方法确定巡回路线，另外派车。
四、过程与分析步骤一：根据附表1：网点距离表中的网点距离图，计算各商店之间的节约里程（完整数据见附表2：节约里程表）节约值矩阵表步骤二：由节约里程表可知，根据最大的里程节约和各点的需求量限制，所以我们把13-14-15-16顺序连接起来，因为8的需求量是3，而货车只能限载5T，所以不能连在13-14-15-16里。
在节约里程表里把14、15两列和两行的节约里程都改为0。
（完整数据见附表2：节约里程附表1）节约里程附表1：因为12到13节约里程最大△L（12,13）=4050，其次是13到4节约的里程大△L（4,13）=2500，若13连接12点那么根据车辆的限载5T和各点的需求，只能P-11-12-13-14-15-16-P和P-4-8-P,此时总的节约里程△L1=22460；若13连接到4，那么线路为①P-4-13-14-15-16-P和②P-11-12-8-P。
此时的△L2=23660，因为△L2>△L1所以选择第二种方案：步骤三：在节约里程表里把4、11、12、13、14、15、16、8的横列和纵列全部改成0得到节约里程附表1。
通过排序得到节约里程顺序附表（完整数据位于附表2：节约里程附表1）。
节约里程附表1：因为18-19节约里程最大，把18-19连接起来，把18-19改为0，得到17-18最大，把17-18连接起来，得到17-18-19,17-18改为0，在这附近，所有的点的需求量Q加起来是10.3，所以为了使里程节约最大和配送量最大，得把边缘的一个点放在其他路线去，根据步骤1，只能把20或者10这两个点中的一个排在外面去。
若把10放在左边区域去，那么20与19连接，10就与21连接，节约的里程为△L10=2500+4000=6500；若把20放到左边区域，那么10与19连接，20与21连接，节约的里程△L20=3985+3100=7085，因为△L20>△L10，所以把20放到左边去。
得到17-18-19-10，此时这几点的需求量Q已经达到了4.7，不能再与其他点连接，所以直接17-P,10-P,得到路线③P-17-18-19-10-P。
此时节约的总里程△L3=4210+4320+3985=12515m车辆3：P-17-18-19-10-P，总里程=2100+2990+680+715+2100=5885m,配送量=4.7T。
步骤四：在节约里程附表1里面把10、17、18、19的横列和纵列都改为0得到节约里程附表2，通过排序得到节约里程顺序附表2。
（完整数据位于附表2：节约里程附表2）节约里程附表2：因为21-22节约里程最大，所以连接21-22，把21-22改为0,7-22最大，连接7-22，得到7-22-21，把7-22变为0，21-20最大，连21-20得到7-22-21-20，此时需求量Q=4.1，不能与附近其他点连接，所以直接与P 连接，得到线路④P-7-22-21-20-P 。
此时节约的总里程为△L4=4205+3610+3100=10915m 。
车辆4：P-7-22-21-20-P ，总里程=1800+890+695+1500+2400=7285m ，配送量=4.1T 。
步骤五：在节约里程附表2里把7、22、21、20的横列和纵列改为0得到节约里程附表3，通过排序得到节约里程顺序附表3。
（完整数据位于附表2：节约里程附表3）节约里程附表3：由节约里程顺序附表3可得，因为6-9节约里程最大，所以连接6-9，把6-9改为0，,5-9最大，再连接5-9得到6-9-5，把5-9改为0,3-6最大，连接3-6得到3-6-9-5，附近没有需要配送的点，所以与P 连接得到线路⑤P-5-9-6-3-P 。
此时节约的总里程△L5=2830+3040+2230=8100m 。
车辆5：P-5-9-6-3-P ，总里程=1400+470+660+670+1100=4300m ，配送量=5T步骤六：在节约里程附表3里把5、9、6、3的横列和纵列都改为0得到节约里程附表4，按顺序排列得到节约里程顺序附表4。
（完整数据位于附表2：节约里程附表4）节约里程附表4：由表可得只有1-2，连接1-2，再与P连接得到线路⑥P-1-2-P。
此时节约的总里程△L6=56m。
车辆6：P-1-2-P，总里程=31+800+825=1656m，配送量=5T。
综上：该模型优化后的最终线路分别是：①P-4-13-14-15-16-P ②P-11-12-8-P ③P-17-18-19-10-P ④P-7-22-21-20-P ⑤P-5-9-6-3-P ⑥P-1-2-P。
总里程L=7545+4995+5885+7285+4300+1656=31666m。
总节约里程△L=△L2+△L3+△L4+△L5+△L6=23660+12515+10915+8100+56=55246m。
车辆=6辆总配送量=4.1+4.5+4.7+5+5+4.1=27.4T五、结果总结利用节约里程算法进行路线优化，结合配送中心的运输能力和配送中心到各个用户以及各个用户之间的距离信息，从而制定使总的车辆运输的吨公里数最小的配送方案。
实验小组经过科学、严谨的逻辑推理和计算，得出最佳配送路线为线路分别是：①P-4-13-14-15-16-P ②P-11-12-8-P ③P-17-18-19-10-P ④P-7-22-21-20-P ⑤P-5-9-6-3-P ⑥P-1-2-P。
总里程L=7545+4995+5885+7285+4300+1656=31666m。
总节约里程△L=△L2+△L3+△L4+△L5+△L6=23660+12515+10915+8100+56=55246m。
车辆=6辆总配送量=4.1+4.5+4.7+5+5+4.1=27.4T优化后的结果路线如下如：正确合理地安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输，有效地节约了运输时间，增加车辆利用率，从而降低运输成本，提高企业的经济效益与客户服务水平，使企业达到科学化的物流管理，能够更好地提升企业自身竞争力。
对大部分企业来说，配送成本最低和满足客户对时间的高要求是配送中心急需解决的问题。
如果可以通过比较科学的路径优化模型和算法来实现企业的人工调度和车辆安排，使得物流中心本身运作效率更高，成本控制得当，企业的效益也会不断增加。
这一研究结果体现了运筹学的思想与实际项目的有机结合，对红旗连锁超市的货物配送的供应链优化具有现实的指导意义。
在物流快速发展大背景下，红旗连锁要充分利用物流理论，与实践相结合，同时考虑到时代赋予产品的特殊意义，积极拓展自身的经营方式，与客户保持积极的合作，给企业注入新的血液和活力。