配送优化算法及关键代码
物流配送优化模型及算法综述
物流配送优化模型及算法综述一、物流配送问题概述物流配送问题是指在给定的时间窗口内，从指定的供应点或仓库将货物分配到指定的需求点或客户，并通过最优路线和车辆载重量进行配送的问题。
其目标是通过合理的路线安排、货物装载和车辆调度，使得整个物流系统的运营成本最小化，同时满足各种约束条件。
二、物流配送优化模型1.车辆路径问题（VRP）车辆路径问题是物流配送问题的经典模型，主要考虑如何确定最佳配送路线和货物装载方案，以最小化总行驶成本或最大化配送效率。
其中常用的模型包括TSP（Traveling Salesman Problem）、CVRP（Capacitated Vehicle Routing Problem）和VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）等。
2.货车装载问题（BPP）货车装载问题是指在给定的车辆装载容量限制下，如何合理地将货物装载到车辆中，以最大化装载效率或最小化装载次数。
该问题常常与VRP结合使用，以使得整个配送过程达到最优。
3.多目标物流配送问题多目标物流配送问题是指在考虑多种目标函数的情况下，如何找到一个平衡的解决方案。
常见的多目标函数包括成本最小化、配送时间最短化、节能减排等。
解决该问题常常需要使用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
三、物流配送优化算法1.精确求解算法精确求解算法是指通过穷举所有可能的解空间，找到最优解的方法。
常用的精确求解算法包括分支定界法、整数规划法、动态规划法等。
这些算法可以保证找到最优解，但在规模较大的问题上效率较低。
2.启发式算法启发式算法是指通过设定一些启发式规则和策略，寻找近似最优解的方法。
常用的启发式算法包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法在求解复杂问题时效率较高，但不能保证找到最优解。
3.元启发式算法元启发式算法是指将多种启发式算法结合起来，形成一种综合的解决方案。
常用的元启发式算法包括蚁群算法、粒子群算法等。
配送路线优化方法
配送路线优化方法
配送路线优化方法主要有以下几种：
1. 贪心算法：将配送路线划分为多个子问题，每次选择最优的子问题解决，然后将其合并得到全局最优解。
贪心算法的优点是简单易实现，但可能得到次优解。
2. 动态规划：将配送路线划分为多个子问题，并利用之前的子问题解来解决当前问题，得到最优解。
动态规划的优点是可以得到全局最优解，但计算量较大。
3. 遗传算法：通过模拟生物进化的方式来优化配送路线。
将每个配送路线看作一个个体，通过交叉、变异等操作产生新的个体并筛选出适应度较高的个体，逐代演化得到最优解。
遗传算法的优点是能够在复杂的问题中快速找到较优解，但可能不能保证全局最优解。
4. 模拟退火算法：模拟退火算法通过模拟物质退火过程，利用温度参数来控制搜索空间，在搜索过程中接受概率较低的解，以避免陷入局部最优解。
模拟退火算法的优点是可以在解空间中跳出局部最优解，但需要较多的计算时间。
5. 禁忌搜索算法：禁忌搜索算法引入禁忌表来记录搜索过程中的禁忌解，避免陷入局部最优解，并通过引入随机扰动和策略调整来搜索全局最优解。
禁忌搜索算法的优点是相对于局部搜索算法来说，在全局搜索的过程中增加了多样性和全局搜索能力，但可能需要较长的计算时间。
以上是几种常见的配送路线优化方法，具体选择哪种方法应根据具体问题的任务目标、计算资源和时间限制来确定。
配送路径优化的方法
配送路径优化的方法引言在物流配送过程中，优化配送路径是提高效率、降低成本的关键之一。
优化配送路径可以减少司机行驶距离、减少配送时间、提高配送准时率。
随着信息技术的发展，配送路径优化的方法也得到了很大的改进和创新。
本文将介绍一些主要的配送路径优化方法，并分析其适用场景和优缺点。
一、传统优化方法1. 最短路径算法最短路径算法是最为经典和常用的优化方法之一。
其中，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是两种常见的最短路径算法。
这些算法通过计算路网中各个节点之间的最短距离，从而确定最优的路径。
最短路径算法适用于规模较小、配送地点相对固定的场景。
•Dijkstra算法：以起始节点为中心，逐步计算其他节点到达起始节点的最短距离。
•Floyd-Warshall算法：通过动态规划的方式计算任意两个节点之间的最短路径。
2. 车辆路径规划车辆路径规划方法主要是针对多车辆配送问题的优化。
其中，主要包括贪心算法和遗传算法等。
•贪心算法：按照某种优先级，每次选择最优的路径进行配送，直到所有路径都被配送完成。
•遗传算法：通过模拟遗传进化的方式，在候选路径集合中寻找最优解。
二、基于智能算法的优化方法随着信息技术的迅速发展，智能算法逐渐应用于配送路径优化领域，通过学习和优化来提高配送效率。
1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界遗传和进化规律的优化算法。
在配送路径优化中，遗传算法可以通过不断迭代、交叉和变异，寻找最优的配送路径。
•初始化种群：随机生成多个候选路径。
•适应度评估：计算每个候选路径的适应度，即路径长度。
•选择操作：根据适应度选择一部分候选路径进行进化。
•交叉操作：随机选择两个路径，将它们的部分路径互换，生成新的候选路径。
•变异操作：随机选择一个路径，对其进行变异，生成新的候选路径。
•迭代操作：通过多次迭代，不断优化候选路径，直到找到最优解。
2. 蚁群算法蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为规律，通过蚁群中蚂蚁之间的信息交流和合作，找到最优的配送路径。
物流配送路径优化
物流配送路径优化随着电子商务的快速发展和消费需求的不断增加，物流配送的重要性日益凸显。
物流配送路径优化成为了提高物流效率和降低成本的关键因素。
本文将介绍几种常见的物流配送路径优化方法，并探讨它们的优缺点。
一、网络优化算法网络优化算法是物流配送路径优化的核心方法之一。
其基本原理是利用计算机算法对物流网络进行优化，以达到最短的路径和最低的成本。
1.最短路径算法最短路径算法是网络优化算法中的经典算法，常用的有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
这些算法可以找到从起点到终点的最短路径，并给出路径上的节点集合和距离。
物流配送中，可以将每个物流节点看作网络的节点，通过最短路径算法来确定货物的运输路径，从而减少货物的运输时间和成本。
2.遗传算法遗传算法是一种模拟生物演化的优化算法，通过模拟自然选择、遗传变异和交叉等过程来搜索最优解。
在物流配送中，可以将物流节点看作遗传算法的个体，通过迭代演化得到最优的配送路径。
二、智能调度系统智能调度系统是物流配送路径优化的另一种重要方法。
它利用现代信息技术、优化算法和人工智能等技术手段，对物流配送进行实时调度和优化。
1.实时路况监测实时路况监测是智能调度系统中的关键环节。
通过安装在物流车辆上的GPS定位装置和速度传感器，可以实时监测道路的拥堵程度和车辆的实际行驶速度。
智能调度系统根据实时路况信息，调整物流配送路径，选择较为畅通的道路，从而减少配送时间和成本。
2.智能算法优化智能调度系统利用算法优化物流配送路径。
例如，可以采用启发式算法、模拟退火算法等方法，对物流节点进行排序和规划，以最小化总行驶距离和成本。
同时，智能调度系统还可以考虑其他因素，如货物重量、大小和运输优先级等信息，进行更加精准的路径规划。
三、仓库位置优化除了优化物流配送路径，合理的仓库位置选择也是提高物流效率和降低成本的重要环节。
通过合理选择仓库的位置，可以减少配送距离和时间，降低运输成本。
物流配送优化问题及算法（转自founder）
物流配送优化问题及算法（转⾃founder）物流配送优化问题及算法1、旅⾏商问题（Traveling Salesman Problem, TSP） 这个问题字⾯上的理解是：有⼀个推销员，要到n个城市推销商品，他要找出⼀个包含所有n个城市的具有最短路程的环路。
TSP的历史很久，最早的描述是1759年欧拉研究的骑⼠周游问题，即对于国际象棋棋盘中的64个⽅格，⾛访64个⽅格⼀次且仅⼀次，并且最终返回到起始点。
TSP由美国RAND公司于1948年引⼊，该公司的声誉以及线性规划这⼀新⽅法的出现使得TSP成为⼀个知名且流⾏的问题。
2、中国邮递员问题（Chinese Postman Problem CPP） 同样的问题，在中国还有另⼀个描述⽅法：⼀个邮递员从邮局出发，到所辖街道投递邮件，最后返回邮局，如果他必须⾛遍所辖的每条街道⾄少⼀次，那么他应如何选择投递路线，使所⾛的路程最短？这个描述之所以称为中国邮递员问题，因为是我国学者管梅古⾕教授于1962年提出的这个问题并且给出了⼀个解法。
3、“⼀笔画”问题（Drawing by one line） 还有⼀个⽤图论语⾔的描述⽅式：平⾯上有n个点，⽤最短的线将全部的点连起来。
称为“⼀笔画”问题。
4、配送路线问题（Route of Distribution） TSP问题在物流中的描述是对应⼀个物流配送公司，欲将n个客户的订货沿最短路线全部送到。
如何确定最短路线。
TSP问题最简单的求解⽅法是枚举法。
它的解是多维的、多局部极值的、趋于⽆穷⼤的复杂解的空间，搜索空间是n个点的所有排列的集合，⼤⼩为（n-1）！。
可以形象地把解空间看成是⼀个⽆穷⼤的丘陵地带，各⼭峰或⼭⾕的⾼度即是问题的极值。
求解TSP，则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到⼭顶或⾕底的过程。
5、多回路运输问题（Vehicle Routing Problem, VRP） 多回路运输问题在物流中的解释是对⼀系列客户的需求点设计适当的路线，使车辆有序地通过它们，在满⾜⼀定的约束条件下，如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆载重量限制、⾏驶⾥程限制、时间限制等等，达到⼀定的优化⽬标，如⾥程最短、费⽤最少、时间最短，车队规模最少、车辆利⽤率⾼。
物流配送路线优化算法研究
物流配送路线优化算法研究在当今全球化的时代背景下，物流配送作为对商品运输的关键环节，日益受到重视。
如何合理安排物流配送路线，以提高效率、降低成本，是物流管理者不断努力的目标。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种优化算法，本文将介绍其中几种常见的物流配送路线优化算法。
一、贪心算法（Greedy Algorithm）贪心算法是一种简单而高效的算法，在物流配送中得到广泛应用。
该算法的基本思想是每一步都选择当前状态下最优的策略，希望通过局部最优解来达到全局最优解。
对于物流配送而言，贪心算法可以按照距离或时间最短的原则，选择最近的配送点进行派送。
这样一来，可以减少整体的行驶距离和时间，提高配送效率。
二、模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，通过模拟金属退火的过程来搜索最优解。
在物流配送中，模拟退火算法可以通过随机选择下一个配送点并计算其成本变化，根据一定的概率选择是否接受该解，以达到寻找全局最优解的目的。
该算法适用于复杂的物流网络和较大规模的配送问题，能够尽可能地接近最优解。
三、遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法是从自然界中演化出来的一种优化算法，模拟了生物进化的过程。
在物流配送中，遗传算法通过将每个解表示为一串基因，并通过基因的变异和交叉来产生新的解。
通过逐代进化，选择适应度较高的个体进行繁殖，最终得到最优解。
这种算法具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的物流环境下找到最佳的配送路线。
四、禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm）禁忌搜索算法是一种基于搜索邻域解的局部搜索算法，通过在搜索过程中记录禁忌列表，避免陷入局部最优解而无法跳出的情况。
在物流配送中，禁忌搜索算法可以通过定义合适的邻域解空间和合适的禁忌规则，来搜索最优的配送路线。
与其他算法相比，禁忌搜索算法具有较强的局部优化能力，可以在相对较短的时间内找到较优解。
配送线路优化
解决百家姓的“烦恼”
节约里程法的基本
原理：
A
A
P
P
B
B
2PA+2PB
PA+PB+AB PA+PB-AB
节约里程法“节约”什么？
1.减少配送车辆使 用
2.缩短配送运输里 程
3.缓解交通紧张压 力
三、解决百家姓的“烦恼”
解决“烦 恼”
现行 方案
节约里程 法
优化 方案
结果 比较
现行方案：从P0向各门店分别派车送货
配送线路优化设计
理论知识点：
配送线路优化的方法（节约 里程法）
能力目标：
能运用节约里程法优化设计 配送线路
教学程序： 课课前前复复习习
任任务务引引入入
任务训练
归纳总结
复习
车辆的装载技术
• 车辆积载的原则 • 车辆合理调度的方法： 经验调度法：在能够保证满载的
情况下，优先使用大型车辆，且 先载运大批量的货物。 运输定额比法：车辆的运送能力 计算每种车运送不同的定额比
辆7
j（0.6）
7
（1.5）
f
30km， 4t车一 3
辆
g 6
4 h
线路3：运距
1023km，辆2t车（一0.5）
（0.8） 9
i
（0.6）
修正结果：运距——80km，车辆——4t2辆，2t1辆
方案对比
现行方 案 1、10辆车、利用率44%
2、总运输里程148km
优化方 案 1、3辆车、利用率达到
完成任务步骤
发现 问题
分析 问题
解决 问题
百家姓的“烦恼”
一、问题出现的原因？
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
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实验报告
实验课程：物流运作管理
实验名称：配送算法
任课教师：程八一
专业：物流管理
年级：13-2班
姓名：袁琦
学号：2013218435
实验日期：2015年10月14日实验配送算法
实验环境：C++或JA V A
实验目的：掌握配送原理，了解配送算法
实验内容：
1.物流企业为N个客户配送产品，企业有一台卡车，客户的包裹
均为小件，一车可以全部装载。
请设计配送路径，使得配送所通过的总路程最短。
2.分别做三次实验，每次试验中客户数分别为N = 10, 100, 1000
3.每次实验按下述步骤进行：
(1)客户分别为1, 2, …, N，随机产生每两个客户之间的距离
(2)卡车从物流企业出发，遍历所有客户，每个客户只需访问一
次，最后卡车要返回物流企业
(3)记录下卡车访问客户的顺序π，同时计算卡车所通过的总路
程L
(4)首先按顺序遍历，即访问客户的顺序为1, 2, …, N，记录总
路程L0。
然后，请设计配送方法，所得配送总路程L1，计
算改进的百分比α：
α = (L0 –L1)/L0
若α > 30%，实验成功。
记录下此时的算法、访问顺序和总
路程。
优化算法：
设物流企业为0，客户为1,2,3……N，m到n的距离为a[m][n];
（1）从物流企业(0)出发，选择距离物流企业最小(min a[o][m])的客户(m)，将其作为下一个起点；
（2）从上一个选定的起点(m)出发，在未配送的客户中选择距离最小(min a[m][n])的客户(n)，将其作为下一个起点(m=n)；
（3）若全部客户都配送完成，则返回物流企业；否则返回到（2）；（4）根据此顺序计算出优化后的路程.。
关键代码（优化算法的代码）：
运行截图：
当客户数量为10的运行结果：
当客户数量为100的运行结果：
当客户数量为1000的运行结果：
结果：
在这次的实验过程中，我首先对于自己的编程能力有了一个提高，在编程的过程中，我因为基础不扎实的原因遇到了很多的困难，我通过查阅资料和向他人请教，掌握了很多C语言的知识，最后成功的运行出了程序。
我原来对于配送的了解只是局限于课本上的知识，经过这次实验，我了解到了配送在物流企业中，尤其是规模比较大的物流企业中，它是十分重要的一个环节，他与客户直接接触，所以他的效率会影响顾客的对于服务的感知，当物流企业达到一定规模后，我们就有必要对配送的路径进行规划。
本次的优化算法采用的是很简单的运筹学原理，但当客户数量为10时，它能优化30%~40%；当客户数量为100时，它竟能优化90%以上；当客户数量达到1000时，它能优化95%以上。
这些数据让我充分认识到对于企业物流运作管理的重要性，它能极大的降低企业的成本，提高企业的效率，避免不必要的浪费。