物流配送及其运输调度优化研究
物流配送系统优化解决方案研究
物流配送系统优化解决方案研究第一章：引言物流配送系统是企业运营中不可或缺的环节，其中重要的组成部分是物流配送系统。
随着互联网和物联网的迅速发展，传统物流配送系统面临着许多新的挑战。
为了实现更高效、更准确和更经济的物流配送运营，各企业迫切需要对其物流配送系统进行优化。
本文旨在研究物流配送系统优化方案，以便于提高配送效率和运营成本控制。
第二章：物流配送系统的特点物流配送系统是一个包括物流信息、物流资金、物流设施、物流人力资源、物流工作流程等多维度的系统。
物流配送系统的特点包括：分散的配送网络、信息交互稀疏、配送过程复杂、不确定性较大等。
同时，物流配送还有空间和时间上的限制。
第三章：物流配送系统的瓶颈物流配送系统中存在着多种瓶颈，需要对关键的瓶颈进行解决。
常见的瓶颈包括：1.配送路径问题：物流配送过程中，我们需要考虑的是如何把货物快速、准确地配送到客户手中。
在城市中，由于道路限制等种种原因，以及车辆之间的交通协调等问题，配送路径往往不是最优解。
2.配送时间问题：在物流配送过程中，不同的区域需要用不同的配送车辆和不同的物流人员，这个过程有很多的变量，往往需要耗费相当长的时间。
3.配送成本问题：在物流配送系统中，成本不仅包括物流人员、车辆运营、供应链等运营成本，还包括其他成本，例如滞留在目的地的库存，以及需要支付额外费用的逾期或脱单订单。
第四章：物流配送系统优化方案1.智能调度系统：智能调度系统可以较好的解决配送路径、配送时间问题。
通过AI算法，将数百条规模不一的订单，优化至最快最短路径。
在配送时间上，将会根据时间段，非标递送，环保配送等需求进行智能调度。
2.数据中心：数据中心是物流配送系统的最重要枢纽。
数据中心可以通过建立大数据中心，收集、整合和分析物流、车辆、订单、库存等方面的信息，以便更好地掌握物流配送过程中的变量和因素。
3.多仓库配送：多仓库配送方案可以有效的缩短配送时间，提高配送效率。
在城市中，不同的仓库往往位于不同的区域，如果能够建立多仓库物流配送系统，将有助于提高配送速度。
现代物流中货物配送调度优化研究
现代物流中货物配送调度优化研究在现代物流领域中，货物配送调度是一项关键且复杂的任务。
随着全球经济的发展和电子商务的兴起，物流运输变得更加多样化和复杂化，优化货物配送调度变得尤为重要。
本文将讨论现代物流中货物配送调度的优化研究，并分析一些常用的方法和工具。
一、货物配送调度的挑战货物配送调度过程中存在许多挑战。
首先是时间和路线规划问题。
物流企业需要在有限的时间内安排最佳路线，以保证货物在最短的时间内到达目的地，同时减少运输成本。
其次是资源优化问题。
物流企业需要合理分配运输车辆和人力资源，以最大程度地提高配送效率。
此外，交通状况的不确定性也是一个重要问题。
交通拥堵、天气变化和突发事件都可能对物流配送造成影响，这需要灵活的调度和管理。
二、货物配送调度优化方法为了解决货物配送调度的挑战，现代物流管理采用了许多优化方法。
以下是一些常用的方法和工具：1. 路径规划算法路径规划算法是优化货物配送调度的重要工具。
这些算法基于物流需求、运输距离和时间等因素，通过计算得出最佳路线。
常用的算法包括最短路径算法、遗传算法和模拟退火算法。
这些算法可以根据实际情况进行调整和修改，以适应不同的配送需求。
2. 智能调度系统智能调度系统是一种基于人工智能技术的货物配送调度工具。
它可以实时监控运输车辆的位置和状态，以及交通情况和货物需求。
智能调度系统能够根据这些信息做出智能决策，如调整路线、分配资源和实时通知司机。
这样可以大大提高物流配送的效率和准确性。
3. 大数据分析大数据分析在物流配送调度中起着关键作用。
通过收集和分析大量的数据，物流企业可以更好地了解运输需求、交通状况和客户行为。
基于这些数据，企业可以优化货物配送调度，预测货物需求，并进行实时的风险管理和问题解决。
4. 合作共享模式合作共享模式是指不同物流企业之间的合作与共享资源。
在货物配送调度中，物流企业可以合作共享运输车辆、仓库和人力资源。
通过共享模式，物流企业可以减少运输成本、提高配送效率，并且可以更好地应对突发事件和交通拥堵。
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。
物流配送优化方案研究
物流配送优化方案研究一、介绍现代物流配送的优化方案已经成为了许多企业探索的方向。
物流配送优化方案旨在通过提高物流配送效率，降低物流配送成本，增强物流配送服务质量，以满足客户的需求。
本文旨在研究物流配送优化方案，探讨优化方案的实践应用。
二、供应链管理在物流配送优化方案中，供应链管理起着至关重要的作用。
供应链管理是一种综合性管理模式，旨在通过整合供应链各个环节的资源，降低整体的运营成本。
供应链管理实践中的主要问题在于如何合理分配供应链各个环节的资源，提高供应链整体效率。
为了实现这一目标，企业需要构建一个联动的供应链管理体系，整合供应链各个环节的资源，进行数据共享和协同决策，提高运营效率。
三、物流中心物流中心是企业实施物流配送优化方案的重要组成部分。
物流中心通常由仓储、运输和配送三个环节组成。
在物流中心内，企业可以通过建立完善的物流管理系统，实现物流信息化、自动化和智能化。
通过优化物流中心布局、流程和管理机制，企业可以提高物流中心运营效率，降低物流成本，提高服务质量。
四、物流信息化物流信息化是实现优化方案的关键。
物流信息化不仅可以提高物流运营效率，降低物流成本，还可以提高物流配送服务质量。
物流信息化主要包括物流信息采集、物流信息处理和物流信息传递等环节。
通过物流信息化，企业可以实现物流全过程的实时监控和追踪，提高物流配送效率。
五、配送路线优化配送路线优化是实现物流配送优化方案的重要手段。
在配送路线优化中，企业需要考虑多种因素，如客户需求、配送距离、配送时效、配送成本等。
企业可以通过建立科学的配送路径规划算法，优化配送路线，降低配送成本，提高效率和服务质量。
六、运输管理运输管理是物流配送优化方案实施过程中的关键环节。
在运输管理中，企业需要考虑多种因素，如运输工具的选择、运输路线的选择、货物装载方式的选择等。
为了实现运输管理的优化，企业需要建立科学的运输管理模型，优化运输规划，提高运输效率。
七、总结物流配送优化方案可以有效提高企业的物流配送效率和服务质量，降低物流成本。
物流配送调度问题及优化算法研究
物流配送调度问题及优化算法研究一、引言物流配送作为供应链管理中不可或缺的一环，一直以来备受关注。
物流配送调度问题是指在满足客户需求和商业运营经济效益的前提下，如何安排车辆行驶路线、如何分配运输任务、如何处理各种意外情况等数学优化问题。
本文将针对物流配送调度问题及优化算法进行研究和分析。
二、物流配送调度问题物流配送调度问题包括多个方面，主要有以下三个问题：1. 城市配送路径优化问题：物流公司在城市内配送商品，需要合理规划出行路线，使得成本最小化，达到经济效益最大化。
2. 多产地货源配送优化问题：物流公司需要把多个产地的货源集中在中转站，然后再由中转站进行配送，如何确定中转站以及各个产地的配送任务问题。
3. 大型路网的物流配送优化问题：物流公司经常需要在复杂路网中进行配送，如何规划配送路线，降低成本、提高效率，成为了物流业中的难题。
以上三大问题是物流配送调度问题中比较普遍且具有代表性的问题。
三、优化算法研究1. 蚁群算法（ACO）蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁搜索行为的优化算法，可用于求解复杂的组合优化问题。
在物流配送调度问题中，蚁群算法主要用于解决城市配送路径优化问题。
通过模拟蚂蚁搜索行为，将蚂蚁看作物流配送车辆，以信息素信息作为信息传递和效能评估标准。
通过调整信息素信息及其更新过程，实现路径的选择。
2. 遗传算法（GA）遗传算法是一种模拟生物界遗传进化机制的优化算法。
在物流配送调度问题中，遗传算法主要用于解决大型路网的物流配送优化问题。
通过对种群进行遗传操作，即选择、交叉和变异，筛选出优秀的个体，一步步优化求解。
在物流配送调度问题中，种群中的每个个体可以看作是一组可能的解，通过遗传操作，筛选出更好的路径组合，降低成本、提高效率。
3. 粒子群算法（PSO）粒子群算法是一种仿生优化算法。
在物流配送调度问题中，粒子群算法主要用于解决多产地货源配送优化问题。
粒子群算法通过仿造鸟群在飞行中的行为，模拟粒子在解空间内向目标位置的自组织运动来寻找最优解。
运输调度方案优化
运输调度方案优化随着物流行业的快速发展，运输调度成为了提高物流效率和降低成本的关键。
在复杂的运输网络中，如何优化运输调度方案成为了物流企业面临的重要问题。
本文将探讨运输调度方案的优化策略，旨在提高物流运营的效率和降低运营成本。
一、调度方法选择在运输调度方案中，合理选择调度方法是最基本的步骤。
根据具体情况，可以采用集中调度、分散调度或者混合调度等不同方法。
集中调度适用于运输需求集中及调度工作集中的情况，可以充分利用资源，提高运输效率。
而分散调度则适用于运输需求分散或者距离较远的情况，可以减少物流成本和调度复杂度。
另外，混合调度方法可以根据不同需求区域采用不同的调度方式，灵活性更高。
二、路线规划和优化良好的路线规划是运输调度方案优化的核心。
在制定运输调度方案时，需要综合考虑多种因素，如运输距离、道路状况、交通拥堵情况等，并结合实际需求制定最优路线。
同时，还需考虑批次调度和拼车等方式，减少空载率和提高装载率。
此外，采用智能化的路线规划系统可以进一步提高规划的准确性和调度的效率。
三、车辆调度和资源优化在运输调度方案中，车辆调度和资源优化是不可忽视的环节。
对于车辆调度，需要根据不同的运输需求和路线规划，合理安排车辆的发车时间和数量，确保车辆的最大利用率。
同时，可以利用实时数据和信息技术手段，优化车辆的调度路径和调度策略，提高运输效率。
此外，还需充分考虑车辆的装载容量和装卸速度，以最大限度地提高运输效率。
四、信息技术应用信息技术在运输调度方案优化中发挥了重要作用。
通过建立物流信息平台，实现信息的共享和交流，可以大大提高运输调度的效率和准确性。
利用GPS定位技术和智能调度系统，可以实时监控车辆位置和运输状态，提前预警和修正调度方案，避免了不必要的延误和损失。
此外，信息技术还可以实现电子运单的使用，减少人为错误和提高运输的可追溯性。
五、运输调度方案的评估和改进在实施运输调度方案后，需要进行评估和改进。
通过运输数据的收集和分析，可以评估方案的实际效果和存在的问题，为后续的优化提供参考。
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策略研究
物流配送车辆调度优化策略研究随着电商业务的快速发展和全球化贸易的加速推进，物流配送车辆调度变得愈发关键。
传统的物流配送车辆调度方案往往存在着时间和成本的浪费，亟需高效且优化的策略来提升效率。
本文将探讨物流配送车辆调度优化的策略，以期为物流行业的发展带来积极影响。
一、需求分析首先，为了有效优化物流配送车辆调度，我们需要进行一系列的需求分析。
这包括对配送区域的了解、商品送达速度的要求以及行车路线的合理选择等等。
通过科学精准的需求分析，我们能够在策划物流配送车辆调度过程中做到有的放矢，提高效率，减少资源浪费。
二、路径规划优化在传统的物流配送过程中，往往存在着路径冗余和重复运输的问题。
通过引入路径规划优化的策略，可以有效解决这一问题。
路径规划优化是通过使用现代信息技术，结合路况信息、交通拥堵情况等因素，选择最佳的行车路径和配送站点，从而降低行车里程和时间成本，提高物流配送效率。
三、智能调度系统的应用智能调度系统是对物流配送车辆调度进行智能化管理的关键技术。
通过使用智能调度系统，可以实现实时监控车辆运行状态、优化调度方案、提高车辆利用率等目标。
智能调度系统通过数据分析和预测算法，能够根据实际情况动态调整调度方案，提供最佳的物流配送效果。
四、车辆调度协同与合作车辆调度协同与合作是物流配送车辆调度优化的重要策略之一。
在多车辆配送过程中，通过车辆之间的协同与合作，可以实现货物的批量运输和分拣，减少空载率和行驶里程，降低能源消耗和环境污染。
同时，车辆之间的协同与合作还可以减少交通拥堵，提高道路通行能力。
五、技术与数据的支持物流配送车辆调度优化需要依赖先进的技术和充足的数据支持。
在现代物流配送中，通过使用GPS、RFID等技术手段，可以实时跟踪车辆位置、监测货物状态等信息，提供准确的数据支持。
这些技术和数据的应用可以为物流配送车辆调度的优化提供必要的支撑，提高效率和准确性。
六、人力与管理的提升除了技术和数据支持外，物流配送车辆调度优化还需要人力和管理的提升。
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起来，通过高效的物流配送服务满足对单个供需客户之间小批量、多频度的物流需求。 所以，加强对物流配送业务的开拓与物流配送技术的研究对于航运企业发展物流具有
重要意义。
本课题以为从事物流配送的企业提供智能化、决策化支持的目标出发，对优化配 送运输调度的车辆路径问题（ＶＩ冲）和库存分布路径问题ＩＲＰ进行数学分析，分别提 出实用性强的配送车辆优化调度启发式算法和库存分布迭代算法，并根据典型物流配 送企业的业务为对象，研究如何建立计算机物流配送优化调度管理系统，这对于物流 配送企业实现计算机配送调度，降低成本和提高物流经营管理水平将具有重要的参考 价值。应该说，课题的研究具有较强的理论和实践意义。
ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｏｆ ｍｉｒｄ ｐａｒｔｙ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｉｓ ｎｏｗ ｆｌｏｕｒｉｓｈｉｎｇ．Ｈｏｗ ｔｏ ｌｏｗ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｏｓｔ ｉＳ ｃｏｎｃｅｍｅｄ．
Ｅｌａｂｏｒａｔｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｔｔｅｍｐｔｓ ｔｏ ｔａｋｅ ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｒｏｕｔｉｎｇ ａｎｄ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ａＳ ｔｈｅ ｔｗｏ ＣＯｒｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｆｏｒ ｆｕｒｔｈｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ．
在对库存问题上，本文分析了传统供应商按照零售商发出订单要求进行配送方 式所存在的缺陷，提出了国外新兴的供应商管理客户库存（ＶＭｌ）这一新型物流配 送方式。针对该方式下，存在配送运输和库存可以集成起来进一步优化配送系统总 成本这一实际情况，本文建立了该问题的数学模型和优化迭代算法，从而以系统优 化的角度确定出最佳的配送量、配送频率和配送路线。文章所给出的实例证明了该 模型和算法能够起到较好的效果。
ｎ
第１章绪论
１．１课题研究的背景及意义
近年来，物流作为“第三利润的源泉”受到国内各行业的极大重视并得到较快发 展。大量经营规模较大的制造企业和商业企业纷纷建立起配送中心向商品流通效率化 发起挑战，与此同时，相当部分的大型运输、仓储和航运企业开始转向第三方物流经 营，如中远国际货运公司为海尔、联想等企业开展的家电与电脑产品的配送业务；中 外运为菲力浦、摩托罗拉进行的产品配送：广州宝供集团为宝洁、通用电器、吉列、 安利、本田、上海家化等企业开展配送业务等。另外，我国具有强大物流配送资源优 势的邮政业更是在递送包裹的基础上为企业、商家和电子商务网站积极开展配送业 务。物流配送开始在我国迅速兴起发展起来，对物流配送的研究引起了国内物流专家 学者的广泛关注。
在对物流配送的研究当中，以有效控制配送中发生的库存成本、运输成本和运输 时间为内容的运输调度问题成为研究的核心和目标。物流配送运输调度即是在满足客 户需求的条件下，为客户配送合理的数量，派遣最少的车辆数量并为配送车辆指派运 输时间和运输费用最省的路线。通过利用最优化数学方法并用计算机来实现配送调度 计划是物流配送研究所要解决的问题，它可以很好地实现降低配送成本、提高配送效
ａｎ ｏｐｔｉｍａｌ ｉｎｔｅｇｅｒ－ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｏｎ ｔｙｐｉｃａｌ ＶＲＰ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｉｔ．ａ ｍｉｘｅｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ－ｉｎｓｅｒｔ ｉｓ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ，ｗｈｉｃｈ ｃａｌｌ ａｄｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｓ ｆｌｅｘｉｂｌｙ ａｎｄ ｒｅａｃｈ
在配送运输问题上，本文首先分析了物流配送中的车辆调度问题，并将该问题 按照复杂程度的不同进行了分级。然后，根据约束条件和优化目标，提出了该问题 的一般数学模型。随后，运用一种精确度高、运算速度快、对初值要求不严的启发
式一插值混合算法对其进行求解。最后，根据该算法进行了实例验算。结果证明该 方法大大节约了配送运输里程，降低了运输时间和成本。
半化发起挑战，与此同时，相当部分的大型运输、仓储和航运企业也开始朝向第三
方物流经营。物流配送开始在我国迅速兴超发展起来。如何在提高物流配送效率的 ｌ司时降低成本成为一个重要的研究课题。，
本文通过对物流配送业务作详细介绍的基础上，针对配送运输调度中所需考虑
的两个核心问题——运输和库存问题进行了深入研究。
Ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｓｐｅｒｏｕｓ ｆｕｔｕｒｅ ｏｆ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｉｄｅｄ ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｌｌ ｂｅ ｏｆｇｒｅａｔ ｎｅｃｅｓｓｉｔｙ．Ｂａｓｅ ｏｎ ｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙ ａｎｄ ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ，ｐｒｉｍａｒｙ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆｔｈｅ
ｒｏｕｔｉｎｇ ａｎｄ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎｔｏ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｊｏｉｎｔｌｙ，ａｎｄ ｂｒｉｎｇｓ ｆｏｒｗａｒｄ ａｎ ＩＲＰ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，ｒｅｓｕｌｔｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｃａＳｅ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈｅ ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｔｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．
关键词：物流未≤车辆丽趸
／／
库存分布，计算机配送调度
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ，ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ，ｔａｋｅｎ ａｓ‘＇ｔｈｉｒｄ ｐｒｏｆｉｔ ｒｅｓｏｕｒｃｅ”，ｈａｓ ｂｅｅｎ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｒａｐｉｄｌｙ．
Ｌｏｔｓ ｏｆ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｅｎｔｅｒｓ ｗｅｒｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔＯ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｇｏｏｄｓ
针对物流配送的快速发展和计算机配送调度系统面临着的巨大应用前景，本文
提出开发计算机配送调度系统的设想。根据实际物流配送业务中可能存在多种配送 类型和形式，指出所开发的系统应能根据实际业务特点加入多种约束，进行灵活的 优化调度处理。在所设想的基础上，以第三方物流配送企业为背景，对配送运输计 算机优化调度系统进行了初步设计。
Ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｒｏｕｔｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍ，ｆｉｒｓｔ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｖｅｈｉｃｌｅ ｒｏｕｔｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｄｅｌｉｖｅｒｙ
ａｒｅ ｃｌａＳｓｉｆｉｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅｉｒ ＣＯｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆｔｈｅ ｒｅｓｔｒａｉｎｓ ａｎｄ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ，
率的要求。
目前，一般意义上的物流配送运输调度，指配送中心按照不同客户的多频度、小 批量的订货要求进行组织配送，其主要内容指根据确定的配送货物景分配车辆和选择 优化路线，亦即广受研究的ＶＩ冲（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ ａｎｄ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍ）问题。由 于从事物流配送的汽车货运工作尤其是从事城市配送的汽车货运工作条件复杂，不仅 货运点多、货物种类繁多、道路网复杂，而且运输服务地区内运输网点分布也不均匀， 同时，很多客户还对配送需求提出了对时间的要求。因此，如何应用现代数学方法及 计算机快速求解优化调度方案是国内外专家学者普遍探索的重要课题。
物流的魅力在于其潜在着很大的利润空间，只要不断挖掘，将会产生很多意想不 到的利润之源。提高物流经营水平，降低物流成本是现代物流追求的永恒主题。目前， 航运业正向第三方物流综合服务商转变，其中，航运企业不仅仅在原来港到港的基础 上提供ｆＩＮＮ多式联运业务，而且利用分布在国内、外密集的营运网点和强大的海运 航线、陆运车辆、堆场、仓储等物流设施优势正以积极的态势进一步深化服务，与供 应商与需求商建立起稳定的战略伙伴关系，与供、需双方一起策划制定能够适应市场 变化和厂商生产、供应节奏和营销战略的低成本、高效率物流方案（这里，不仅仅指 多式联运运输过程，而是与客户的生产节奏、销售速度、合理库存等决策相匹配起来 的一体化的运输服务过程和其它一些物流辅助性包装、流通加工服务。如通过对整个 物流过程的控制，为货主提供安全、稳定、快速、一致、准时、简便、小批量、多频 度的、可跟踪的运输服务从而为货主降低库存、提高库存周转最终达到零库存目标， 或者为贸易进出口商、大型销售企业提供港日货物分拨和拼箱货配送业务）并以第三 方的角色通过高效的物流信息系统将以前零散孤立的供应商与需求商物流过程整合
随着现代互联网信息技术的高度发展和人们对物流认识的进一步深化，现代物流 管理开始超出企业范围以内向上、下游不同企业联合协作，共同进行物流管理即向供
应链管理的方向发展，近年来，在西方发达国家开始出现基于供应链管理的…种新型 的物流配送方式，即供应商管理客户库存（Ｖｅｎｄｏｒ Ｍａｎａｇｅｄ Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ，简称ＶＭＩ） 物流配送方式。这种物流配送得最大特点是零售商等下游客户的库存补充任务交由生 产厂商等上游供应商来管理。这样供应商的物流配送任务就不是单纯根据每天客户指 定好了的订货需求量和客户位置来分配车辆和选择行驶路线了，而是根据一个时间阶 段内（如一个月或一季度）客户的每天销售情况和库存情况来决定每天应该给那些客 户进行配送、何时配送、配送多少量，然后才是车辆分配和行驶路线优化问题，即库 存分布配送路径问题（Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍ，简称１ＲＰ）。可见，ＩＲＰ应是以ＶＲＰ 为基础结合库存发展而来的。由于客户的需求受市场影响变化大，需求不稳定，并且 配送客户选择和配送量多少与车辆分配和路线选择存在互动关系，此外每天配送方案 的选择也影响以后的配送方案的优化。所以此种物流配送方式下的运输调度优化更加 复杂，用计算机实现解算更加困难，但此类问题的研究确实具有较大的实际应用前景。 目前，国外对这类问题的研究也正处于探索阶段。因此本课题对于此方面的研究探索 将具有一定前瞻性意义和实际性价值。
ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙ ｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａ ｃａｓｅ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｔｈｅ
ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．
Ｏｎ ｔｈｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｐｒｏｂｌｅｍ，ａｆｔｅｒ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｄｒａｗｂａｃｋ ｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗａｙ