扫描法--运输路径优化方法
公路运输线路优化技术 - 扫描法
扫描法由两个阶段组成，第一个阶段是将停留点的货运 量分配给货车，第二个阶段是安排停留点在路线上的顺 序。
扫描法的进行步骤：
（1）将仓库和所有的停留点位置画在地图上或坐标上。 （2）通过仓库位置放置一把直尺，直尺指向任何方向均
可，然后顺时针或逆时针方向转动直尺，直到直尺交到 一个留点。询问：累积的事装货量是否超过货车的载得 量或载货容积。如果是，将最后的停留点排除后将路线 确定下来，直至全部的停留点都被分配到路线上。
例：某公司从其所属的仓库用送货车送货到各客户点，全天送货量 见下图，送货量以件为单位。送货车每次可运载1万件。完成一次 运行路线一般需要一天时间。该公司要求确定需多少条路线（即多 少辆送货车）； 仓库每条路线上哪几个客户；送货车辆服务有关客 户点的顺序。
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“扫描法”解决方案
运输优化的方法-解释说明
运输优化的方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述运输是现代社会经济发展中不可或缺的环节之一，它涉及到各个行业和领域的物流运营和货物流转。
目前，随着市场竞争的加剧和全球化的发展，企业对运输效率和成本控制的需求也越来越高。
然而，传统的运输方法往往存在一些问题和挑战，例如路线规划不合理、运输量不均衡、成本过高等。
针对这些问题，运输优化成为了迫切需要解决的难题。
运输优化是通过科学的方法和技术手段，对现有的运输系统和运营流程进行分析和改进，以达到提高运输效率、降低运输成本、优化资源利用的目的。
它涉及到多个方面的因素，包括路线规划、货物配载、运输模式选择等。
本文将从传统运输方法的问题入手，探讨运输优化的重要性和基本原理。
同时，将介绍一些常用的运输优化方法，并通过案例分析来验证这些方法的有效性和可行性。
最后，对运输优化的未来发展进行展望，并对本文的结论进行总结。
通过本文的阐述，读者将能够深入理解运输优化的概念和意义，了解其基本原理和常用方法，并能够应用这些知识和技术来解决实际运输问题，提高运输效率和降低成本。
同时，本文也将启发读者对运输优化未来的发展趋势进行思考，以打造更加智能、高效的运输系统。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下信息：文章结构部分旨在介绍本篇长文的整体结构和组成部分，以帮助读者更好地理解文章的内容和逻辑。
本文主要分为四个部分：引言、正文、案例分析和结论。
引言部分（章节1）是文章的开头部分，它首先会给读者一个概述，简要介绍本文将要讨论的主题——运输优化的方法。
接着，引言部分会介绍文章的结构，并列出各个章节的主要内容。
最后，引言部分会提出文章的目的，即本文希望通过对运输优化的方法进行探讨，提供有关运输优化的实用方法和策略。
正文部分（章节2）是本文的核心部分，它详细介绍了传统运输方法、运输优化的重要性、运输优化的基本原理以及常用的运输优化方法等内容。
首先，正文部分会回顾传统运输方法，并分析其存在的问题和局限性。
物流管理中运输路径优化的使用教程
物流管理中运输路径优化的使用教程物流管理是现代企业不可或缺的一环，而运输路径优化是物流管理中的重要部分。
通过合理规划运输路径，企业可以降低物流成本、提高运输效率、优化客户体验等。
本文将为您介绍物流管理中运输路径优化的使用教程，帮助您更好地进行物流规划。
一、了解运输路径优化的意义运输路径优化是指在物流运输过程中，根据不同的因素，选择最佳的运输路径，以实现最佳的物流效果。
它的意义主要体现在以下几个方面：1. 降低物流成本：合理规划运输路径可以减少里程和时间，降低燃料和人力成本。
2. 提高运输效率：通过优化运输路径，可以减少中转次数、提高车辆利用率，从而提高运输效率。
3. 优化客户体验：运输路径优化可以确保货物能够按时送达，提高客户满意度，增强公司竞争力。
二、运输路径优化的关键要素进行运输路径优化需要考虑的关键要素主要包括以下几个方面：1. 距离：选择最短的运输路径可以降低成本。
2. 交通条件：考虑道路状况、交通拥堵情况等因素，选择最佳的交通路线。
3. 货物特性：根据货物的特性，选择适合的运输方式和运输路径。
4. 运输成本：综合考虑各种运输成本，选择最经济的运输路径。
5. 可靠性：选择可靠的运输路径，确保货物按时送达。
三、运输路径优化的方法和工具1. GPS导航系统：可以根据道路交通状况实时更新运输路径，避免拥堵路段，节省时间和燃料成本。
2. 运输管理系统：利用运输管理系统可以根据各种因素进行运输路径优化，提高运输效率。
3. 数据分析工具：通过对历史运输数据进行分析，找出运输路径中的瓶颈，提出优化方案。
4. 运输计划软件：一些专业的运输计划软件可以根据输入的货物信息、仓库信息等，自动生成最佳运输路径。
四、运输路径优化的步骤进行运输路径优化需要经过以下几个步骤：1. 收集相关数据：包括货物信息、运输成本、运输距离、交通状况等。
2. 分析数据：对收集到的数据进行分析，找出运输路径中的问题和瓶颈。
3. 制定优化方案：根据数据分析结果，制定运输路径优化的具体方案。
车辆运输路径规划优化
车辆运输路径规划优化在现代物流领域中，车辆运输路径规划优化已经成为了一个不可忽视的问题。
如何设计合理的路径规划方案，最小化物流成本，最大限度地提高运输效率，一直是物流企业和研究人员所关注的热点问题。
本文将从多方面探讨车辆运输路径规划优化的方法和实践。
一、车辆运输路径规划的意义车辆运输路径规划是一个非常重要的问题。
合理的路径规划不仅可以提高运输效率，减少物流成本，还可以有效缓解城市交通拥堵问题。
尤其是在当今经济高速发展的背景下，物流服务提供商需要不断提高自己的服务水平，以满足顾客的需求。
因此，车辆运输路径规划的意义也随之日益凸显。
二、车辆运输路径规划的方法在实际工作中，车辆运输路径规划通常采用数学模型和计算机软件等多种方法进行求解。
其中，最常用的方法是基于路径优化算法的车辆路径规划。
1. 蚁群算法蚁群算法是一种集群智能方法，其模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。
该算法以启发式方法建模，通过不断迭代来逐步寻求最优解。
在车辆路径规划中，蚁群算法通常用来解决成本优化问题，如最短路径问题、时间最短问题等。
2. 遗传算法遗传算法是一种进化计算方法，在车辆路径规划中也常被使用。
该算法以进化论原理为基础，通过染色体编码、交叉、变异等操作实现优化过程。
遗传算法可以有效解决可行性问题、投资问题等。
3. 粒子群算法粒子群算法是一种随机搜索算法，也是一种集群智能方法，与蚁群算法具有较高的相似度。
该算法基于随机粒子生成和不断优化过程，迭代寻求最优解。
在车辆路径规划中，粒子群算法主要用来解决动态路径问题，如城市公交车路线优化问题。
三、车辆运输路径规划的实践车辆运输路径规划是一个具有高度复杂性的问题，需要基于具体的实践应用场景进行研究和优化。
下面是一些车辆运输路径规划的实践案例。
1. 基于遗传算法的货运路线规划通过对物流基地、客户点、运输线路等数据进行采集和处理，将问题转化为TSP问题，即在路径和时间限制的条件下优化路线，设计基于遗传算法的货运路线规划模型。
物流运输车辆路径优化方案
物流运输车辆路径优化方案首先，对物流运输车辆的历史数据进行分析，以获取车辆行驶的时间、距离和载货量等信息。
这些数据可以通过物流公司的GPS系统、运单记录和货物信息系统等获得。
通过分析数据，可以找出一些重复运输或重复路线的模式，找出需求频繁地区和货物配送量大的地区。
第二步是路径规划。
根据分析的数据和需求，使用优化算法来规划最佳路径。
这里有一些常用的路径规划算法，如最短路径算法、模拟退火算法和遗传算法等。
这些算法可以根据不同的条件，在保证交货时间和距离的前提下，尽量减少运输成本。
在规划路径时，还应该考虑到交通状况和道路限制，以避免拥堵和不可达地区的发生。
最后，需要实时跟踪车辆的位置和状态，以便调整和优化路径。
通过安装GPS跟踪器和车辆管理系统，物流公司可以随时了解车辆的位置、到达时间和行驶状态。
这样可以及时调整路径，避免延误和浪费。
除了以上三个主要步骤，还有一些辅助措施可以帮助进一步优化物流运输车辆的路径。
1.分布式仓储：在物流路线中设置多个分布式仓库，可以减少运输距离和时间。
根据销售数据和需求分析，可以选择合适的位置来建设仓库，以便尽量靠近需求频繁的地区。
2.车辆调度系统：通过使用车辆调度系统，物流公司可以更好地管理车辆和驾驶员。
该系统可以自动分配任务、规划路径，并提供实时的路况信息。
这样可以提高调度效率和准确性，进一步优化路径。
3.合作共享：物流公司可以与其他物流公司或配送商进行合作共享，共同利用资源和网络。
通过共享车辆和运输流程，可以进一步减少成本和提高效率。
物流运输路径优化方法与算法研究
物流运输路径优化方法与算法研究物流运输是现代社会高效运作的重要环节之一。
不同于传统的人工计划安排，物流路径的优化可以大幅提升运输效率，减少时间和成本，并最大化客户满意度。
为此，研究者们致力于开发物流运输路径的优化方法和算法，以提升物流行业的整体效能。
一、问题描述物流运输路径优化是一种组合优化问题，即在给定的起点和终点之间，通过最优的路径选择，使得总的成本最小化的同时，满足各种约束条件。
这些约束条件可以包括货物的重量、尺寸、运输工具的可用性、道路交通情况等等。
因此，物流路径优化问题需要考虑多个因素，如时间、成本、可靠性和可行性等。
二、优化方法1. 数学规划方法：物流运输路径优化问题可以转化为数学规划问题，通过建立数学模型，利用线性规划、整数规划等方法求解最优解。
这种方法适用于规模较小的问题，但对于大规模的物流网络来说，求解时间和计算复杂度较高。
2. 启发式算法：启发式算法是一类基于经验和直觉的计算方法，通过不断优化和迭代来搜索最优解。
其中，遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等被广泛应用于物流路径优化问题中。
这些算法能够在较短时间内找到较好的解，但不能保证找到全局最优解。
3. 禁忌搜索算法：禁忌搜索算法是一种基于搜索空间的局部搜索算法，其主要思想是通过维护一个禁忌表，记录之前的搜索经验，避免陷入局部最优解。
禁忌搜索算法在物流路径优化问题中取得了显著的效果，能够在可行解空间中快速找到质量较好的解。
4. 进化算法：进化算法模拟自然界的进化过程，如遗传算法、粒子群优化算法等。
这些算法通过模拟基因遗传和个体适应度进化的过程，以找到最优解。
这些算法在解决物流路径优化问题方面具有一定优势，但计算复杂度较高。
三、应用案例物流路径优化方法和算法已广泛应用于实际物流运输中，取得了显著的效果。
以下是几个应用案例：1. 仓储分配优化：通过物流路径优化方法，可以确定最佳的仓储地点和货物分配方案，实现仓储资源的最大化利用和货物分配的最优化，从而提高物流效率和减少成本。
运输路线优化
例：有一种商品从A地运出400单位，从B地运出700单位，从 有一种商品从A地运出400单位， 400单位 地运出700单位， 700单位 地运出300单位， 300单位 地运出600单位，供给abc 600单位 abc三地分别为 C地运出300单位，从D地运出600单位，供给abc三地分别为 700、800、500单位 各地间的里程(km)图如下， 单位， (km)图如下 700、800、500单位，各地间的里程(km)图如下，采用图表 分析法进行运输路线的优化。 分析法进行运输路线的优化。
图上作业法
图上作业法根据交通图的点和线的关系， 图上作业法根据交通图的点和线的关系， 把 各种路线归纳为道路不成圈（无圈） 各种路线归纳为道路不成圈（无圈）和道路成圈 两类， 两类， • 道路不成圈，就是没有回路的“ 形路线， 道路不成圈，就是没有回路的“树”形路线， 包括直线，丁字线、交叉线、分支线等； 包括直线，丁字线、交叉线、分支线等；无圈的 流向图只要消灭对流，就是最优流向图。 流向图只要消灭对流，就是最优流向图。 • 道路成圈，就是形成闭合回路的“ 道路成圈，就是形成闭合回路的“环”状路 包括一个圈和多个圈， 线，包括一个圈和多个圈，成圈的流向图要达到 既没有对流， 既没有对流，又没有迂回的要求才是最优流向图
•
图上作业法的步骤
• • • • 1、编制商品产销平衡表 、 2、绘制佳通路线示意图 、 3、按交通路线示意图进行图上作业 、 4、将结果填入平衡表 、
表上作业法
表上作业法一般是运用线性代数及矩阵方法来 寻求运输网络系统的优化法案。它有两种方法， 寻求运输网络系统的优化法案。它有两种方法， 即最小费用和左上角法。 即最小费用和左上角法。通常一般研究的是最 小费用法， 小费用法，最小费法就是直接以商品运输费用 最小作为目标函数来求得最有运输方案。 最小作为目标函数来求得最有运输方案。一般 是利用单位运价表和产销平衡表等表格， 是利用单位运价表和产销平衡表等表格，运用 霍撒克制、调整初 始运输方案，求出运费最省的优化方案。 始运输方案，求出运费最省的优化方案。
多车辆配送路线的优化---扫描法
表2-1 客户数据信息
客户 Di(吨) Xi Yi 1 1.9 20.0 4.80 2 2.8 18.8 5.17 3 4 5 2 6 3 18.6 5.88 7 2.25 19.5 5.98 8 2.5 9 1.8 10 2.15 19.5 4.55 11 1.6 18.7 4.55 12 2.6 19.5 5.19 13 1.5 20.3 5.20 3.15 2.4
各客户点的坐标位置， 并在每个客户编号旁边 的方框中标注出该客户
1.8 1.5 13
2.8 2 3 3.1 5
的货运量。 然后，以仓库为极坐标 原点，向右的水平线为
4
2.4 11 1.6
零角度线。
X
图 2-1
扫描法
Part2.3
Part 1 实例分析
【解析】
2.5 2.25 8 7 9 12 2.6 1 1.9 10 2.15 0
多车辆配送路线的优化
Part1.3
Part 1 如何求解多车辆配送路线的优化问题
原则
2、避免行车路线交叉
D (a)不交叉线路
D (b) 交叉线路
3．尽可能使用大载重量车辆，减少出车数量 4．取货/送货混合安排 5．从距仓库最远的站点开始设计线路
2.扫描法
扫描法
Part2.1
Part 1 何为扫描法
2．以零角度为极坐标轴，按顺时针或逆时针方向，依角度大
小开始扫描。 3．将扫描经过的客户点需求量进行累加，当客户需求总量达 到一辆车的载重量限制且不超过载重量极限时，就将这些客 户划分为一群，即由同一辆车完成送货服务。接着，按照同
样的方法对其余客户划分新的客户群，指派新的车辆。
4．重复步骤3，直到所有的客户都被划分到一个群中。 5．在每个群内部用TSP算法求出车辆行驶最短路径。
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扫描法
【例】某公司从其所属的仓库用送货车辆到各客户点提货， 然后将客户的货物运回仓库，以便集运成大的批量再进行 远程运输。全天的提货量见下图，提货量以件为单位。送
多回路—扫描法
对起迄点Байду номын сангаас合问题，有一种简单有效的方法—扫描法
开始
将所有的停留点位置画在地图上 通过仓库位置放置一直尺，直尺指向任何方向均可
然后顺时针或逆时针方向转动直尺，直到直尺交到一个停留点。
选择最大的车辆装载这个停留点的货物
是
是否扫描完所有 停留点 否
继续转动直尺，扫描到下一个停留点，分配该车辆 装载货物
货车每次可运载1万件，完成一次运行路线一般需要一天
时间。该公司要求确定：需多少条路线（即多少辆送货 车）；每条路线上有哪几个客户点；送货车辆途经有关客
户点的顺序。
扫描法
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