物流中的交通运输优化问题
物流行业中的运输路线优化
物流行业中的运输路线优化在当今竞争激烈的商业环境中，物流行业的高效运作对于企业的成功至关重要。
而在物流的众多环节中，运输路线的优化是提高物流效率、降低成本的关键因素之一。
运输路线的优化，简单来说，就是在满足各种约束条件的前提下，找到从起点到终点的最佳路径组合，使得运输成本最低、时间最短、服务质量最高。
这听起来似乎很简单，但实际上涉及到众多复杂的因素和变量。
首先，地理因素是影响运输路线选择的重要因素之一。
不同地区的地形、路况和交通状况都各不相同。
比如，山区道路崎岖，行驶速度慢，油耗高；城市道路拥堵，容易导致延误。
因此，在规划运输路线时，必须充分考虑这些地理特点，选择合适的道路。
其次，货物的性质和特点也会对运输路线产生影响。
例如，易碎品需要避免颠簸的道路；危险品的运输需要遵循特殊的法规和规定，选择特定的路线和运输方式。
再者，客户的需求也是不能忽视的因素。
有些客户对交货时间有严格的要求，这就需要优先选择快速的运输路线；而有些客户可能更关注运输成本，那么就需要在成本和时间之间进行权衡。
为了实现运输路线的优化，物流企业通常会采用一些方法和技术。
其中，最常见的是利用地图和地理信息系统（GIS）。
GIS 可以提供详细的地理数据，帮助规划人员直观地了解道路网络和地理环境，从而制定出更合理的路线。
此外，数学模型和算法也在运输路线优化中发挥着重要作用。
例如，线性规划、动态规划等数学方法可以帮助解决复杂的优化问题，找到最优的运输方案。
然而，运输路线优化并非一蹴而就，而是一个动态的过程。
因为路况、交通规则、客户需求等因素都在不断变化。
所以，物流企业需要实时监控运输过程，及时调整路线。
在实际操作中，运输路线优化还面临着一些挑战。
比如，数据的准确性和及时性。
如果所依赖的数据不准确或过时，那么优化的结果就可能是错误的。
另外，不同部门之间的沟通和协调也是一个问题。
运输部门、仓储部门、销售部门等都与运输路线相关，如果各部门之间信息不畅通，就难以实现整体的优化。
物流工程中的运输路线优化与规划方法
物流工程中的运输路线优化与规划方法随着全球贸易的不断发展，物流行业变得越来越重要。
物流工程中的运输路线优化与规划方法成为了提高物流效率和降低成本的关键。
本文将探讨几种常用的运输路线优化与规划方法。
一、基于数学模型的优化方法在物流工程中，运输路线的优化可以通过建立数学模型来实现。
这种方法的优势在于能够考虑到各种因素，并找到最优解。
常见的数学模型包括线性规划、整数规划和动态规划等。
线性规划是一种常用的数学工具，可以用来解决物流中的运输路线优化问题。
它通过建立一系列线性方程和不等式来描述问题，并通过求解线性规划问题的最优解来确定最佳路线。
整数规划是线性规划的一种扩展形式，它要求变量必须为整数。
在物流工程中，整数规划常用于考虑到运输车辆数量、仓库位置等离散变量的情况。
通过整数规划，可以确定最佳的运输路线和配送方案。
动态规划是一种递推的优化方法，它通过将问题分解为更小的子问题，并利用最优子结构性质来求解。
在物流工程中，动态规划可以用于求解多阶段的运输路线优化问题，例如考虑到不同时间段的需求和供应情况。
二、基于启发式算法的优化方法除了基于数学模型的方法外，物流工程中的运输路线优化还可以通过启发式算法来实现。
启发式算法是一种近似求解问题的方法，它通过模拟生物进化、天然选择等自然现象来搜索最优解。
蚁群算法是一种常用的启发式算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。
在物流工程中，蚁群算法可以用于求解多目标的运输路线优化问题，例如同时考虑到成本和时间的最优解。
遗传算法是另一种常用的启发式算法，它模拟了生物进化的过程。
在物流工程中，遗传算法可以用于求解复杂的运输路线优化问题，例如考虑到多个仓库、多个供应商和多个目的地的情况。
三、基于地理信息系统的规划方法地理信息系统（GIS）是一种能够处理、分析和展示地理数据的技术。
在物流工程中，GIS可以用于优化运输路线的规划。
通过GIS，可以将各种地理数据（例如道路网络、交通状况、仓库位置等）整合在一起，并进行分析和可视化。
物流配送行业存在的问题及优化思路
物流配送行业存在的问题及优化思路一、物流配送行业存在的问题1. 运输效率低下在当前物流配送行业中，运输效率仍然是一个重要的问题。
由于道路拥堵、交通管制等原因，货物往往需要花费较长时间才能到达目的地。
同时，受限于运力和车辆数量，许多企业在高峰期难以满足客户需求。
2. 成本过高成本是影响物流配送行业发展的一大难题。
包括人力资源、车辆维护、燃料费用等方面都会对企业造成负担。
特别是在短途配送领域，成本相对更高。
3. 物流信息不透明由于缺乏有效的跟踪和监控系统，许多企业无法准确了解货物所处位置和实时状态。
这导致了不可靠的交付日期估计，并增加了仓储时长和延迟交付风险。
4. 配送服务品质参差不齐由于行业竞争激烈，有些供应商可能为了降低价格而牺牲服务质量。
这包括延误交货时间、损坏货物以及客户投诉处理不当等问题，给物流配送行业形象带来负面影响。
5. 环境污染传统的运输方式如燃油车辆产生了大量的尾气排放，对环境造成了严重污染。
作为一个需要经常性在城市交通拥堵区域运营的行业，物流配送企业承担着减少环境污染的责任。
二、优化思路1. 利用先进技术提升效率随着互联网和物联网技术的发展，物流配送行业可以通过应用新技术来提高运输效率。
例如利用智能调度系统、GPS定位和实时数据分析等，确保货车路径最佳化，并及时调整交通冲突或阻塞。
2. 发展合作伙伴关系与其他市场参与者建立稳定而可靠的供应链合作伙伴关系是改善成本管理和服务品质的有效途径。
通过共享信息和资源，在仓储、配送等方面实现优势互补，降低操作风险和成本。
3. 提升信息透明度建立起全程追踪系统和实时监控平台可以提高整个物流配送过程中的信息透明度。
客户可以准确获得货物位置、交付时间和实时状态等信息，同时也能及时解决可能出现的问题。
4. 优化客户服务体验加强对员工培训和管理，确保他们具备良好的职业素养和服务意识，提升配送质量。
此外，设计合理的客服反馈机制和投诉处理流程也是提升客户满意度的关键。
物流行业中的效率问题与优化建议
物流行业中的效率问题与优化建议一、引言物流是指在生产和消费活动过程中，通过各种交通运输工具和设备以及信息技术手段，将产品从供应商输送至消费者的过程。
随着全球化的加速发展以及电子商务的兴起，物流行业变得愈发重要。
然而，在物流行业中存在一些效率问题，本文将探讨这些问题并提出相应的优化建议。
二、效率问题分析1. 运输环节低效运输环节是物流链条中最为关键且容易出现低效问题的环节之一。
例如，在城市拥堵时段或者交通管制区域内，货车经常会面临停滞不前的情况，导致货物无法按时到达目标地点。
此外，运输路线规划不合理也会造成浪费时间和资源。
2. 仓储管理瑕疵仓储管理是保证供应链高效运作所必需的组成部分之一。
然而，在实际操作过程中存在诸多瑕疵。
例如：未能有效规划仓库空间利用、缺乏先进技术支持导致手工操作负荷大等等。
3. 缺乏信息透明度物流行业中，信息的透明度是提高整个供应链效率的关键。
然而，许多企业存在信息不对称问题，导致供应商、仓库和运输公司之间无法有效沟通协作。
这种情况下会影响货物追踪能力，并增加误差发生的风险。
4. 人工操作过多在传统物流行业中，很大一部分工作依赖于人工操作。
虽然技术已经进步，但仍有很多重复、低效且容易出错的任务需要手动完成。
这不仅浪费时间和资源，还增加了错误发生的概率。
三、优化建议1. 运输环节优化为了解决运输环节低效问题，可以采取以下措施：- 通过智能物流路线规划系统来选择最佳路径和避免拥堵区域；- 鼓励城市政府制定更合理的交通管理政策以便减少交通阻塞；- 提倡共享经济思维，在货车载重未满时鼓励实现资源共享。
2. 仓储管理优化改进仓储管理可有效提高整体物流效率：- 引入先进的仓库管理系统（WMS），实现库存可视化和自动化管理；- 优化仓储布局，通过合理规划仓库空间来提高货物存储容量；- 实施供应链协同机制，与供应商、仓库和运输公司建立信息共享平台，以加强协作。
3. 提高信息透明度为了解决信息不对称问题，可以采取以下措施：- 推行统一的电子数据交换标准（EDI），以确保各方能够顺利地共享数据；- 引入物联网技术，在整个供应链中实时跟踪货物位置和状态；- 建立完善的监测系统和追溯体系，确保产品质量可控且具备可追溯性。
物流行业中的运输效率低下的原因和改善方法
物流行业中的运输效率低下的原因和改善方法一、物流行业运输效率低下的原因在物流行业中，运输效率低下是一个长期存在的问题。
以下是导致运输效率低下的几个主要原因：1.1 运输网络不完善物流运输过程中，良好的运输网络是保障高效率的基础。
然而，在某些地区，由于基础设施建设滞后或投资不足，导致交通拥堵、道路状况恶劣等问题频发。
这些问题严重影响了货物的准时送达和整体运输效率。
1.2 车队规模小许多小型和中小型企业在物流运营中采用独立车队方式进行货物配送。
这些车队规模相对较小，无法形成规模优势，难以保持高水平的利用率。
同时，车队管理方面也存在一定困难，包括司机管理、调度安排等方面，并且增加了成本。
1.3 路线规划不合理在传统物流行业中，运输路线往往是根据司机经验或简单的地图导航来选择的。
由于缺乏科学合理的路线规划技术和工具，造成了许多不必要的绕行和拥堵，导致运输时间延长和成本增加。
1.4 货物损失与损坏货物在运输过程中容易出现损失和损坏问题。
这可能是由于包装不合理、搬运不当、道路崎岖等原因引起的。
从而需要更多的时间和资源来进行修复和补救，进一步降低了运输效率。
二、改善物流行业中的运输效率的方法为了提高物流行业中的运输效率，以下是一些可行的改善方法：2.1 建设完善的运输网络政府和企业应加大对基础设施建设投资力度，提高道路、铁路、航空等运输网络的覆盖范围和质量。
通过扩展交通网络，减少拥堵状况，并促进各个地区之间货物的顺畅流动，从而提高整体运输效率。
2.2 集约化管理车队为了实现规模经济效益，可以鼓励车队规模小的企业进行资源整合或合并重组。
通过集约化管理车队，提高车辆利用率，减少空载等待时间。
同时，在司机管理方面加强培训和绩效评估，提高司机工作效率。
2.3应用现代科技通过应用现代科技手段，如物流信息系统、智能调度系统和路线规划软件，优化运输过程和路径选择。
物流信息系统可以实时监控货物的位置和状态，减少货物丢失和损坏的风险。
物流行业中货物运输效率的问题及提升建议
物流行业中货物运输效率的问题及提升建议一、引言随着全球经济的不断发展，物流行业成为支撑各个领域运作的重要组成部分。
然而，货物运输效率问题始终困扰着该行业的发展。
本文将就目前物流行业中存在的货物运输效率问题进行探讨，并提出相应的提升建议。
二、货物运输效率问题分析1. 运输路径选择不合理货物运输过程中最常见的问题之一是运输路径选择不合理。
在现实生活中，许多物流公司没有充分利用信息技术来提供合理且高效的路线规划服务。
导致很多时候货物需要绕远路或者途径拥堵地区，进而造成了时间与资源上的浪费。
2. 缺乏有效信息共享机制缺乏有效信息共享机制也是影响货物运输效率的因素之一。
各个环节涉及到大量数据和信息，而这些信息并没有得到适当共享。
例如，信息孤岛现象使得供应链上不同环节无法即时获取关键信息，从而减缓了整体运转速度。
3. 压力下质量管控不足在需求日益增长、市场竞争压力不断加大的情况下，一些物流企业为了追求数量上的增长而忽视了质量管控。
这导致出现货损、货差等问题，影响货物运输效率。
4. 值守人员素质与服务水平不高货物运输涉及到众多环节以及各个岗位，其中值守人员作为直接和客户交互的联系点，对整体服务质量起着至关重要的作用。
然而，由于缺乏专业培训和素质提升机制以及工作压力过大等原因，一些值守人员的服务态度和技能水平并不理想。
三、提升货物运输效率的建议1. 优化运输路径规划系统通过引入先进的信息技术，并充分利用数据分析和算法模型进行精准路径规划，可以明显提升货物运输效率。
物流公司可以开发或引入智能路线规划系统，并结合实时交通信息进行动态调整。
此外，加强与相关部门合作，在城市道路设计上也应考虑到物流需求。
2. 搭建共享信息平台建立一个共享信息平台可以帮助各个环节实现数据共享与实时交流。
例如，供应商、制造商和物流公司可以通过共享平台实时了解库存情况、运输进展等信息。
这有助于减少沟通环节，提高信息传递效率，并降低货物运输过程中的误差与延误。
物流行业中运输效率低的原因及优化建议
物流行业中运输效率低的原因及优化建议一、物流行业中运输效率低的原因在如今全球化经济和电子商务的大背景下，物流行业扮演着重要角色，其运输效率直接关系着商品的生产、销售及消费等方面。
然而，我们不难发现，在当前的物流行业中仍存在着许多运输效率低下的问题。
以下将从需求波动、交通拥堵、分散配送以及缺乏科技应用等几个方面来探讨这些原因。
1. 需求波动：物流市场需求具有季节性和突发性特点是导致运输效率低下的主要原因之一。
例如，节假日期间成千上万消费者涌向电商平台抢购商品，造成了订单量激增和峰值压力；而非常规事件（如疫情）也会导致供应链紊乱与货品备货不足。
这种呈现出忽高忽低需求波动使得很难进行合理调度安排司机资源以及优化路线。
2. 交通拥堵：城市交通拥堵是影响运输效率最常见但也最棘手问题之一。
由于人口密集或道路设计不合理等因素导致交通拥堵，运输车辆在路上花费大量时间，导致物流成本增加和配送延误。
特别是大城市的尖峰时段，更容易造成货车滞留、无法及时到达目的地。
此外，在一些窄小道路上行驶，并且缺乏合理的停车场也为物流企业增加了困难。
3. 分散配送：由于市场多元化和商品需求个性化的不断提升，现今许多产品都需要分散、小规模配送。
然而，这种分散式供应链管理往往会带来效率低下的问题。
过多的中转站点和分仓库使得物流设施布局不合理，并且导致了过多处理环节与等待时间增加；同时也增加了错发货、漏发货等操作失误风险。
4. 缺乏科技应用：相对于其他行业，物流行业在科技创新方面进展相对缓慢。
许多企业仍使用传统方式进行订单管理、数据跟踪以及路线规划等工作。
缺乏自动化和信息化系统导致工作效率低下并容易引发错误操作及信息丢失等问题。
二、优化建议针对以上列出影响运输效率的原因，可以从以下几个方面来进行优化，以提高物流行业中的运输效率。
1. 加强市场调研和规划：物流企业应积极引导供应链各参与方共同合作，通过足够准确地预测市场需求波动情况，制定有效的计划。
物流行业中的运输路径规划优化注意事项
物流行业中的运输路径规划优化注意事项随着经济全球化的加速以及电子商务的蓬勃发展，物流行业在全球范围内变得日益重要。
作为物流行业中的核心环节，运输路径规划的优化对于提高物流效率、降低运输成本具有重要意义。
在进行运输路径规划优化时，以下几个注意事项值得关注。
1. 数据准确性与精确性运输路径规划的优化依赖于准确、精确的数据。
在进行路径规划之前，需要收集并整理各种与运输路径相关的数据，例如货物重量、体积、运输距离、运输成本、交通流量等。
这些数据应该是准确可靠的，以确保路径规划的结果具有可行性。
2. 预测需求和交通流量路径规划的优化需要充分考虑未来的需求和交通流量。
预测未来的需求可以通过分析历史数据、市场趋势和预测模型来实现。
同时，了解交通流量情况对于选择最佳路径也至关重要。
利用交通流量数据、历史运输数据和实时信息，可以避免选择拥堵的道路并减少运输时间和成本。
3. 多样化的选择与灵活的规划在进行运输路径规划时，应保持多样化的选择和灵活的规划能力。
路径规划不仅仅涉及选择最短路径，还要考虑其他因素的综合影响，如天气条件、道路状况、交通限制等。
有时候，最短路径并不一定是最优选择，因此运输路径规划系统应具备强大的智能化和决策支持能力。
4. 资源与需求匹配路径规划的优化也要考虑到资源与需求的匹配。
根据货物的特性和需求，选择合适的运输工具，如卡车、船舶、飞机等。
同时，还要考虑资源的利用率，避免运输工具在运输过程中的空载和半空载状态，最大限度地提高资源利用效率。
5. 人工智能与技术应用人工智能技术在物流行业中的运输路径规划中发挥了重要作用。
借助人工智能技术，可以进行数据挖掘与分析，优化路径规划系统的预测和决策能力。
例如，利用机器学习算法可以预测交通拥堵状况，为路径选择提供参考。
此外，物联网技术和传感器的应用也可以实时监控货物的位置和状态，提供更精确的路径规划参考。
6. 考虑环境和可持续发展在进行运输路径规划的优化时，不仅要考虑经济效益，还要兼顾环境保护和可持续发展的因素。
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第三部分 设施定位 (Facility Location）
交通部规划研究院
设施定位
设施定位的定义
场站定位模型用于为仓库、医院、零售商场、制 造业工厂、以及其他类型的设施确定一个最佳的 位置。通常，为这些设施确定优化位置的目的是 为了提供高水平的服务、降低营运费用，或使利 润最大化。
交通部规划研究院
车辆路线安排
带有时间窗口的车辆路线安排问题（VRPTW）
交通部规划研究院
车辆路线安排
带有时间窗口的车辆路线安排问题（VRPTW）
交通部规划研究院
车辆路线安排
带有时间窗口的车辆路线安排问题（VRPTW）
交通部规划研究院
车辆路线安排
带有时间窗口的车辆路线安排问题（VRPTW）
交通部规划研究院
时间窗口
可能的选择 强加限制（统一限制） 强加限制（不同路线不同限制） 无强加限制 单一时间窗口 多时间窗口 强制时间窗口 灵活时间窗口
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排（VRS）－－问题分类（四）
特征 客户间出行成本
可能的选择 确定的（固定成本） 随机的（变化成本）
交通部规划研究院
车辆路线安排
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRSP）－－目标
• 运输车辆数目最小化 • 出行时间最小化 • 出行距离最小化
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排（VRS）－－问题分类（一）
特征 运输车队的大小
车辆的类型
车辆位置
可能的选择 一辆车 多辆车 同类车 异类车
单个场站 多个场站
交通部规划研究院
• 混合式启发式算法（ Mixed Heuristics Method）
交通部规划研究院
车辆路线安排
VRS－－启发式算法
• 路线生成
– 最近相邻法（Near Neighbourhood） – 向前推进插入启发式法（Push Forward
Insertion Heuristic (PFIH)） – 改进的PFIH（Modified – PFIH）
车辆路线安排问题（VRSP）
顾客
路线
场站
Hale Waihona Puke 交通部规划研究院车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRSP）－－特征
• 场站（数目、位置） • 车辆（容量、成本、工作起始时间、司机休息区段、
车辆类型及车辆数量、最长工作时间） • 客户（需求、强制或灵活的时间窗口、取货还是送货
、出入限制、优先） • 路线信息（路线最长长度或时间）
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRSP）
• 给定
– 一个特定车辆的集合 – 一个或多个场站和一个客户的集合
• 目标
– 在不违反所有限制条件的基础上，如：时间 窗口、车辆容量、路线总长度等，在访问所 有客户的前提下，安排最少的车辆行驶最短 的距离（或花费最少的时间）
交通部规划研究院
车辆路线安排
• 路线改进 – 局部搜索（Local Search）
交通部规划研究院
车辆路线安排
VRP－启发式算法搜索战略－降落法（Descent ） Method
F(S)
全局最优
局部最优 S
交通部规划研究院
车辆路线安排
VRP－简单启发式算法运算－单路线两交换
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j+1 n+1
交通部规划研究院
车辆路线安排
交通部规划研究院
车辆路线安排
销售员问题（TSP）
交通部规划研究院
车辆路线安排
销售员问题（TSP）
交通部规划研究院
车辆路线安排
销售员问题（TSP）
交通部规划研究院
车辆路线安排
销售员问题（TSP）
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRP） • 一个场站 • 需要被访问的一群客户 • 一个等待调度的车队 • 车辆有容量限制
VRP－简单启发式算法运算－双路线三交换
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i i+1
j j+1 n+1
0
k
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交通部规划研究院
车辆路线安排
VRP－简单启发式算法运算－三路线三交换
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交通部规划研究院
车辆路线安排
销售员问题（TSP） • 一个场站 • 需要被访问的一群客户 • 一辆没有容量限制的车
车辆路线安排
车辆路线安排（VRS）－－问题分类（二）
特征 运输方式
需求的特性
车辆容量限制
可能的选择 取货或送货 混合类 已知类（知道运输需求） 未知类（运输需求随即变化）
强加限制（统一类型） 强加限制（不同类型） 没有强加限制
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排（VRS）－－问题分类（三）
特征 出行路线最长时间
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRP）
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRP）
交通部规划研究院
车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRP）
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车辆路线安排
车辆路线安排问题（VRP）
交通部规划研究院
车辆路线安排
带有时间窗口的车辆路线安排问题（VRPTW）
• 一个场站 • 需要被访问的一群客户 • 一个等待调度的车队 • 车辆有容量限制 • 客户有提取货物时间限制的要求
车辆路线安排
最短路径
距离最短
时间最短 交通部规划研究院
第二部分 路径规划 (Arc Routing)
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路径规划
路径规划的定义 路径规划问题是在一个运输网络中寻求访问一个 连接路径集合的最有效出行顺序的一系列问题的 组合。
交通部规划研究院
路径规划
路径规划的应用
• 街道清扫 • 固体垃圾的收集 • 邮件的投递 • 或其他门到门服务
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物流中的交通运输优化问题
交通部规划研究院
物流中的三大运输问题
• 车辆路线安排（Vehicle Routing and Scheduling)
• 路径规划(Arc Routing) • 设施定位(Facility Location）
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第一部分 车辆路线安排 （Vehicle Routing and Scheduling)
车辆路线安排问题（VRP）－－数学解决方法
• 彻底搜索
• 启发式（ Heuristic） • Meta－启发式（Meta-Heuristic）
– 模拟退火法（Simulated Annealing） – 禁忌搜索（Tabu Search） – 遗传算法（Genetic Algorithm） – 蚂蚁算法（Ant Colony System）
VRP－简单启发式算法运算－单路线三交换
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j j+1 k k+1 n+1
交通部规划研究院
车辆路线安排
VRP－简单启发式算法运算－双路线两交换
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交通部规划研究院
车辆路线安排
VRP－简单启发式算法运算－双路线重新插入
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交通部规划研究院
车辆路线安排