物流配送车辆路线求解算法

　万方数据

物流配送车辆路线求解算法

作者：牛永亮，王金妹， Niu Yong-liang， Wang Jin-mei

作者单位：牛永亮,Niu Yong-liang(东南大学,交通学院,江苏,南京,210096)，王金妹,Wang Jin-mei(福州大学,公共管理学院,福建,福州,350002)

刊名：

交通运输工程学报

英文刊名：JOURNAL OF TRAFFIC AND TRANSPORTATION ENGINEERING

年，卷(期)：2006,6(2)

被引用次数：12次

参考文献(8条)

1.胡大伟;宣登殿公路快速客运网络系统规划方法[期刊论文]-长安大学学报(自然科学版) 2004(02)

2.Min H;Jayaraman V;Srivastava R Combined location-routing problem:a systhesis and future research directions[外文期刊] 1998(1)

3.张波;叶家玮;胡郁葱模拟退火算法在路径优化问题中的应用[期刊论文]-中国公路学报 2004(01)

4.Wu Tai-his;Low C;BaiJiunn-wei Heuristic solutions to multi-depot location-routing problems[外文期刊] 2002

5.丁浩;李电生城市物流配送中心选址方法的研究[期刊论文]-华中科技大学学报(城市科学版) 2004(01)

6.张潜;高立群;胡祥培集成化物流中的定位配给问题的启发式算法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版) 2004(07)

7.赵建有;闫旺;胡大伟配送网络规划蚁群算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2004(03)

8.Paolo T;Daniele V Models relaxations and exact approaches for the capacitated vehicle routing problem 2002(1-3)

引证文献(12条)

1.孙有望.宋华骏以均衡为目标的车辆调度问题研究[期刊论文]-物流科技 2010(6)

2.郝勇.朱倩.张海婷.蔡诚物流配送问题的研究文献统计与综述[期刊论文]-物流科技 2010(6)

3.陈洁.任斌基于GPS的智能物流管理系统设计[期刊论文]-科学技术与工程 2008(20)

4.赵建有.吴利清.刘大学带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2008(1)

5.徐红梅.杨兆升.闫长文.王彦新基于蚁群算法求解物流订单派送问题[期刊论文]-长安大学学报（自然科学版）2007(6)

6.赵宁.王琦璐面向共同配送的建模仿真研究[期刊论文]-系统仿真技术 2007(3)

7.徐莹.李军蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用[期刊论文]-价值工程 2007(11)

8.胡大伟.陈诚.王来军带硬时间窗车辆路线问题的混合遗传启发式算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2007(5)

9.李芬.徐国虎基于遗传算法的配送中心选址问题求解[期刊论文]-商品储运与养护 2007(3)

10.赵忠杰.丁恒.田梅公路隧道交通疏散策略[期刊论文]-长安大学学报（自然科学版） 2007(1)

11.贺竹磬.孙林岩动态交通下车辆路径选择模型及算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2007(1)

12.王生辉物流流体理论体系及应用研究[学位论文]硕士 2007

本文链接：https://www.360docs.net/doc/3112437240.html,/Periodical_jtysgcxb200602019.aspx

物流配送中几种路径优化算法

捕食搜索算法动物学家在研究动物的捕食行为时发现，尽管由于动物物种的不同而造成的身体结构的千差万别，但它们的捕食行为却惊人地相似.动物捕食时，在没有发现猎物和猎物的迹象时在整个捕食空间沿着一定的方向以很快的速度寻找猎物.一旦发现猎物或者发现有猎物的迹象，它们就放慢步伐，在发现猎物或者有猎物迹象的附近区域进行集中的区域搜索，以找到史多的猎物.在搜寻一段时间没有找到猎物后，捕食动物将放弃这种集中的区域，而继续在整个捕食空间寻找猎物。模拟动物的这种捕食策略，Alexandre于1998提出了一种新的仿生计算方法，即捕食搜索算法(predatory search algorithm, PSA)。基本思想如下：捕食搜索寻优时，先在整个搜索空间进行全局搜索，直到找到一个较优解;然后在较优解附近的区域(邻域)进行集中搜索，直到搜索很多次也没有找到史优解，从而放弃局域搜索;然后再在整个搜索空间进行全局搜索.如此循环，直到找到最优解(或近似最优解)为止，捕食搜索这种策略很好地协调了局部搜索和全局搜索之间的转换.目前该算法己成功应用于组合优化领域的旅行商问题(traveling salesm an problem )和超大规模集成电路设计问题(very large scale integrated layout)。捕食搜索算法设计 (1)解的表达采用顺序编码，将无向图中的，n一1个配送中心和n个顾客一起进行编码.例如，3个配送中心，10个顾客，则编码可为:1一2一3一4一0一5一 6一7一0一8一9一10其中0表示配送中心，上述编码表示配送中心1负贡顾客1,2,3,4的配送，配送中心2负贡顾客5,6,7的配送，配送中心3负贡顾客8,9,10的配送.然后对于每个配送中心根据顾客编码中的顺序进行车辆的分配，这里主要考虑车辆的容量约束。依此编码方案，随机产生初始解。 (2)邻域定义 4 仿真结果与比较分析(Simulation results and comparison analysis) 设某B2C电子商务企业在某时段由3个配送中心为17个顾客配送3类商品，配送网络如图2所示。

带时间窗物流配送车辆路径问题

带时间窗物流配送车辆路径问题摘要本题是一个带有时间窗的车辆路径安排问题（VRPTW 问题）。根据题目条件，本文建立了一个求解最小派送费用的VRPTW 优化模型，采用遗传算法，给出了该模型的求解方法。然后，对一个实际问题进行求解，给出了一个比较好的路线安排方式。模型一（见，在需求量、接货时间段、各种费用消耗已知的情况下，决定采用规划模型，引入0-1变量，建立各个约束条件，包括车辆的容量限制，到达每个客户的车辆和离开每个客户的车辆均为1的限制，总车辆数的限制，目标函数为费用的最小化，费用包括车辆的行驶费用，车辆早到或晚到造成的损失。模型一的求解采用遗传算法（见，对题目给出的实际问题进行求解，得到3 首先按照需求期望根据模型一得到一个比较好的方案，然后按照这一方案进行送货，在送货过程中，如果出现需求量过大的情况，允许车辆返回仓库进行补充。模型一的思路清晰，考虑条件全面。但最优解解决起来困难，遗传算法只是一种相对好的解决方法，可以找出最优解的近似解。模型二的想法比较合理，易于实施，但还有待改进。关键词：规划时间窗物流车辆路径遗传算法一、问题重述一个中心仓库，拥有一定数量容量为Q 的车辆，负责对N 个客户进行货物派送工作，客户i 的货物需求量为i q ，且i q Q <，车辆必须在一定的时间范围[],i i a b 内到达，早于i a 到达将产生等待损失，迟于i b 到达将处以一定的惩罚，请解决如下问题：（1）给出使派送费用最小的车辆行驶路径问题的数学模型及其求解算法。并具

体求解以下算例： q（单位：客户总数N=8,每辆车的容量Q=8（吨/辆）, 各项任务的货运量 i s（单位：小时）以及要求每项任务开始执行的时间吨）、装货（或卸货）时间 i a b由附录1给出，车场0与各任务点以及各任务点间的距离（单位：公 , 范围[] i i 里）由附件二给出，这里假设车辆的行驶时间与距离成正比，每辆车的平均行驶速度为50公里/小时，问如何安排车辆的行驶路线使总运行距离最短； q为随机参数时的数学模型及处理方（2）进一步请讨论当客户i的货物需求量 i 法。二、问题分析本题主要在两种不同情况下，研究使派送费用最小的车辆行驶路径问题。车辆行驶派送的费用主要包括运输成本、车辆在客户要求到达时间之前到达产生的等待损失和车辆在客户要求到达时间之后到达所受惩罚等等。为满足派送费用最小的需求，即要使所选行车路径产生的总费用最小，从而确定出最佳的车辆派送方案。 q固定时，首先，我们根据题意，取若干辆车进行送当客户i的货物需求量 i 货，然后，主要考虑每辆车各负责哪些客户的送货任务，我们可以给出满足题中限制条件的很多参考方案供选用，并考虑以所选行车路径产生的总费用最小为目标的情况下，建立最优化模型确定最佳的车辆派送方案。 q为随机参数时，我们首先可以简化随进一步讨论，当客户i的货物需求量 i 机模型，根据客户i的货物需求量的期望与方差，确定每天应该运送给客户i的q，再根据第一题，确定最佳的车辆派送方案。货物量，即 i 但考虑到客户的储存能力有限及货物在客户处的储存费用，客户不需要将一天的货物一次性接收完，只要满足缺货的情况出现的概率很低，客户可以让配送中心一天几次送货，这样可以得到很多满足约束的方案，考虑以单位时间的储存费用最小为目标，建立最优化模型，确定配送中心给每位客户每次的配送量、配送周期与最有车辆行驶路径。三、模型假设（1）每个客户的需求只能由一辆配送车满足；（2）每辆车送货时行驶的路程不超过它所能行驶的最远路程；（3）中心仓库的车辆总数大于或等于当派送费用最小时所需的车辆数；（4）从配送中心到各个用户、各个用户之间的运输距离已知；（5）配送中心有足够的资源以供配送。四、符号说明

物流车辆智能调度管理系统概要

2009机电工程技术年第38卷第08 期物流车辆智能调度管理系统赖顺桥,肖熠琳 (广州市光机电技术研究院广东省现代控制与光机电技术公共实验室, 广东广州 510663 收稿日期:2009-04-15 ,探讨了系统的工作原理,,更好地满足企业JIT (Just In Time ;工厂智能系统文献标识码:B 文章编号:1009-9492(200908-0019-03 1引言现代物流不仅要考虑从生产者到消费者的货物配送问题,还要考虑从供应商到生产者对原材料的采购,以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各个方面,从而全面地、综合性地提高经济效益和效率。中国加入WTO 后,经济发展正面临着全球经济大融合的严峻考验,在激烈的竞争环境下,各企业纷纷实行供应商管理库存(VMI 、JIT (Just in time 即时采购等先进的供应链管理,在生产方式上纷

纷采用先进的生产管理方式——准时生产方式(JIT 生产。这些先进管理方式的主要目的都是为企业能够实现“零库存”。然而,绝大部分的企业和工厂都忽视了一个重要环节——材料装卸货环节(当材料从供应商出厂送到企业生产线上,必须经过装卸货,仍旧采用人工调度呼叫的管理方式。人工调度的方式大致如下: (1运货车辆到调度室用登记表登记; (2调度员通过对讲机询问在卸货区的工作人员是否可以调度该车辆进入卸货区,如果不可以,则叫该车到“待车区”等工作人员通知; (3得到卸货许可后,调度员要去“待车区”寻找该车辆进入卸货区卸货。这种方式存在着出错概率大、效率低、易出现堵车、用工成本高等缺陷。本文介绍一套满足现代化生产需求的物流车辆智能调度管理系统,彻底解决人工调度方式存在的种种不足,实现货车全自动、智能调度呼叫的管理方式,大大提高货场车位的使用周转速度,减轻了人的劳动强度,提高了卸货效率,确保工厂外围送货车辆顺畅有序运作,从而大大地提高当前工厂物流的效率,对企业的增产和增收起着积极的作用。 2系统组成与工作原理 2.1系统组成系统组成如图1所示。硬件系统主要包括计算机系统、传感器及信号采集系统、通讯系统、LED 显示系统、语音广播系统、电源系统等;软件系统主要包括数据采集模块、无线通讯模块、数据库模块、调度算法模块、指挥室车辆登记模块、参数设置模块、查询统计模块、打印模块、LED 显示模块、语音播放模块、待车超时提示模块、卸货超时报警模块及上位机界面设计模块等。 2.2工作原理

物流配送车辆路线求解算法

万方数据

物流配送车辆路线求解算法作者：牛永亮，王金妹， Niu Yong-liang， Wang Jin-mei 作者单位：牛永亮,Niu Yong-liang(东南大学,交通学院,江苏,南京,210096)，王金妹,Wang Jin-mei(福州大学,公共管理学院,福建,福州,350002) 刊名：交通运输工程学报英文刊名：JOURNAL OF TRAFFIC AND TRANSPORTATION ENGINEERING 年，卷(期)：2006,6(2) 被引用次数：12次参考文献(8条) 1.胡大伟;宣登殿公路快速客运网络系统规划方法[期刊论文]-长安大学学报(自然科学版) 2004(02) 2.Min H;Jayaraman V;Srivastava R Combined location-routing problem:a systhesis and future research directions[外文期刊] 1998(1) 3.张波;叶家玮;胡郁葱模拟退火算法在路径优化问题中的应用[期刊论文]-中国公路学报 2004(01) 4.Wu Tai-his;Low C;BaiJiunn-wei Heuristic solutions to multi-depot location-routing problems[外文期刊] 2002 5.丁浩;李电生城市物流配送中心选址方法的研究[期刊论文]-华中科技大学学报(城市科学版) 2004(01) 6.张潜;高立群;胡祥培集成化物流中的定位配给问题的启发式算法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版) 2004(07) 7.赵建有;闫旺;胡大伟配送网络规划蚁群算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2004(03) 8.Paolo T;Daniele V Models relaxations and exact approaches for the capacitated vehicle routing problem 2002(1-3) 引证文献(12条) 1.孙有望.宋华骏以均衡为目标的车辆调度问题研究[期刊论文]-物流科技 2010(6) 2.郝勇.朱倩.张海婷.蔡诚物流配送问题的研究文献统计与综述[期刊论文]-物流科技 2010(6) 3.陈洁.任斌基于GPS的智能物流管理系统设计[期刊论文]-科学技术与工程 2008(20) 4.赵建有.吴利清.刘大学带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2008(1) 5.徐红梅.杨兆升.闫长文.王彦新基于蚁群算法求解物流订单派送问题[期刊论文]-长安大学学报（自然科学版）2007(6) 6.赵宁.王琦璐面向共同配送的建模仿真研究[期刊论文]-系统仿真技术 2007(3) 7.徐莹.李军蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用[期刊论文]-价值工程 2007(11) 8.胡大伟.陈诚.王来军带硬时间窗车辆路线问题的混合遗传启发式算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2007(5) 9.李芬.徐国虎基于遗传算法的配送中心选址问题求解[期刊论文]-商品储运与养护 2007(3) 10.赵忠杰.丁恒.田梅公路隧道交通疏散策略[期刊论文]-长安大学学报（自然科学版） 2007(1) 11.贺竹磬.孙林岩动态交通下车辆路径选择模型及算法[期刊论文]-交通运输工程学报 2007(1) 12.王生辉物流流体理论体系及应用研究[学位论文]硕士 2007 本文链接：https://www.360docs.net/doc/3112437240.html,/Periodical_jtysgcxb200602019.aspx

车辆调度方法

11.2.3、车辆调度方法车辆调度的方法有多种，可根据客户所需货物、配送中心站点及交通线路的布局不同而选用不同的方法。简单的运输可采用定向专车运行调度法、循环调度法、交叉调度法等。如果配送运输任务量大，交通网络复杂时，为合理调度车辆的运行，可运用运筹学中线性规划的方法，如最短路法、表上作业法、图上作业法等。（一）图上作业法图上作业法是将配送业务量反映在交通图上，通过对交通图初始调运方案的调整，求出最优配送车辆运行调度方法。运用这种方法时，要求交通图上没有货物对流现象，以运行路线最短、运费最低或行程利用率最高为优化目标。其基本步骤为： 1．绘制交通图根据客户所需货物汇总情况、交通线路、配送点与客户点的布局，绘制出交通示意图。例：设有A1、A2、A3三个配送点分别有化肥40t、30t、30t，需送往四个客户点B1、 B 2、B 3 、B 4 ，而且已知各配送点和客户点的地理位置及它们之间的道路通阻情况，可据此制出相应的交通图，如图11-2所示。 2．将初始调运方案反映在交通图上任何一张交通图上的线路分布形态无非为成圈与不成圈两类。对于不成圈的，A1，B2的运输，可按“就近调运”的原则即可，很容易得出调运方案。其中（A1→B470km）＜（A3→B480km）, （A3→B270km）＜（A2→B2110km）,先假定（A1→B4），（A3→B2）运输。对于成圈的，A2、A3 B1所组成的圈，可采用破圈法处理，即先假定某两点（A2与B4）不通（即破圈，如图11-3所示），再对货物就近调运，（A2→B3）（A2→B4），数量不够的再从第二点调运，即可得出初始调运方案，如图11-3所示。在绘制

车辆调度使用的方案

车辆调度使用的方案针对我公司最近在车辆运输货物过程出现的脱拉，人员不到位，不能按时发货，货物卸完之后不能及时从工地返回等一系列现象，做出以下分析。首先：调度上存在的问题，车辆司机全由办公室主任兼管，因一些个人和工作原因他并不是天天都在公司上班，而配送和安装在使用车辆前必须跟办公室主任提出申请，再由他安排司机开车，同一信息传达两遍，再加上有时电话联系不上，工作都被拖延，无形中大大降低了工作效率。其次：在配送装完货之后，由于之前一直职责划分不明确，发货指令有时由配送部发出，有时又由安装调度来发号指令。整体工作过程都会感觉衔接很不紧凑和畅通。再次：由于司机在不出车的情况下没有一个固定的办公环境，因此在正常上班的情况下有时看不到人，出现手机不通的情况又会耽误一系列工作。最后：车辆到了工地以后卸完货不能按时回到公司，在业务大的情况下，这无疑导致了很多工作都不能高效地完成，还造成了因内部车辆不够，找外协车辆运货增加了运输成本。根据目前的现状和存在的问题，我拟定出以下方案来开展以后的工作。车辆的调度司机和车辆仍属于车队队长管理，但是车队队长必须对车队全权负责，能保证其他部门在用车时司机能够马上到岗，上班时间电话保持畅通。配送部装车需提前告知车队队长，由车队队长安排司机开车。装车前安装部调度员需告知配送部负责人货物装完后车辆的准确发车信息（包括发车时间，工地卸货联系人，现场主管联系方式），若有特殊和紧急情况，信息有更改的需及时通知配送部负责人，以免出现货物早发或者晚发。安装部调车去接班组或者安排维修，以及其他部门用车的仍需通过车队队长，由他来安排。司机和车辆被派到用车单位后由用车单位来调度。用车单位人员务必掌握好用车时间及办事效率，原则上不得超时用车，若因特殊情况需延时用车须提前与车队队长联络，并经许可后方能继续用车。二、给每位司机安排办公区域司机的职责当然是开车外出作业，但是没任务的情况下应该给他们安排一个办公区域，一旦有任务，即使手机不通也可找到人，而不会经常出现货装完仓库找不到司机签字发放单据，配送找不到司机发车。建议启用豪华样房，该房已完工一年之多，但并未投入使用。三、车辆的高效利用车辆的高效利用无非就是车辆能在最短的时间内完成最多的任务，当然也不是说为了缩短时间而超速行驶，而是装车的过程中配送人员的效率要高，仓库做好备货，装完货没有意外情况马上发货。到了工地班组高效率地卸车，卸完货司机马上开车回来装下一个单。为了杜绝司机故意在工地上故意拖延返回时间，要求现场主管记录好车辆到工地和班组卸完货的具体时间，每周交给车队车长一次。有了以上的方案并不能够完全地把我们的工作效率提高起来，为了行之有效，并加强运输车辆管理，保证货物运输正常秩序和运输安全，使车辆运行有章可循，统一调度，合理调配，节约运力，提高效益，特制定本制度（以下的调度包括车队队长以及其他部门经常使用车辆的调度人员）。凡公司所属货物运输车辆及相关工作人员，都必须遵守本制度二、调度和使用汽车运输货物人员，必须掌握货物运输的法律法规、标准规范和其他安全生产作业的要求；掌握监督、检查及违章处罚的有关规定。三、调度员应以货物配送计划指导车辆运营调度，严格用车管理制度，以全局观念调度车辆，公正、公平、合理，不徇私情，大公无私。

区域及同城配送方案

区域及同城配送方案 1 2020年4月19日

XXXX项目深圳地区物流配送方案单位：地址：电话：传真： 2 2020年4月19日

合作方（甲方）（乙方）合作理由经过双方合作，乙方能够提供全程、“一站式”、集成的系列服务，已超出单一的传统物流业务模式，在与客户的合作中扮演的是物流整体方案策划者的角色，为企业提供的是“一揽子”服务模式。对于任何一家物流公司来说，异地的物流配送业务一直都会困扰着公司，主要表现在操作成本居高不下及服务时效等方面。因此对于异地的物流配送业务只有经过与当地正规的、较规模的物流公司进行强强联合，才能保证对客户承诺的服务质量，才能更加有效降低异地的操作成本。而乙方作为深圳当地的物流公司，期望经过本身的资源整合，接手甲方深圳区域的物流配送业务，从而能够充分发挥甲、乙双方各自优势、降低经营成本，增强双方的竞争力和提高双方经济效益，实现双赢的策略。乙方合作优势一、乙方现有操作优势 1、乙方具有先进的物流管理信息系统：乙方凭借多年的实际操作经验，针对客户的物流需求，度身订做了一套适合于仓库管理及配送的物流管理系统，主要包括以下模块：订单管理、进货管理、库存管理、入库作业、出库作业、货 3 2020年4月19日

物分拣、配送管理等；其中：库存管理系统主要是经过采用计算机操作方法，利用系统功能直接分拣，达到先进先出、按货号、批号出货等；可提供库存产品的新鲜度以及货物的调拨管理、库存盘点及网上查询等；另配送管理系统功能主要包括：商品的集中、分类、车辆调度、车辆信息管理、车辆配装、配送路线规划及配送途中的跟踪管理、网上下单、远程打印等； 2、完善的城市配送网络：乙方在多年的高科技产品、日用产品及大批量产品等配送运作过程中积累了丰富的配送管理经验，现已发展成为拥有多个仓库；仓管人员、业务员100多人；配送汽车30辆的配送队伍。可根据不同配送量、送货距离及客户要求等安排不同的运输工具，确保每份订单都能及时快速准确送达。 3、熟悉商场超市的收货程序：乙方当前对配送深圳地区经销商、终端客户及各大型商场、超市整个架构及流程非常熟悉（包括仓储及配送的每个环节应注意的事项），可大大缩短交接磨合期，减少因交接过渡期的不熟可能导致的货源不足等原因引起销售量下降的损失。同时在合作过程中可提供有利于甲方产品销售的建议。 4、优越的运输保障：乙方拥有各大、中、小型货车30余辆。灵活调动车辆执行配送任务，可避免压单的现象；可保证货物准时的送达。为贵司产品的全方位销售提供强有力的保障。 5、良好的企业形象：乙方送货司机及送货员工均统一管理、统一服务标准，保证了甲方的外在企业形象。 4 2020年4月19日

配送是物流系统的一个重要环节

配送是物流系统的一个重要环节,而配送业务中,配送车辆调度问题的涉及面广,是配送系统优化的关键。物流配送车辆调度问题可以描述为:在一个存在供求关系的系统中，有若干台车辆、若干个物流中心和客户，要求合理安排车辆的行车路线和出行时间，从而在给定的约束条件下，把客户需求的货物从物流中心送到客户，把客户供应的货物从客户取到物流中心，并使目标函数取得优化。物流配送车辆调度问题的一般性定义是：物流配送车辆调度问题是把一系列的装货点和（或）卸货点，有机的组织起来，形成一系列行车线路，使待调度车辆能够高效、节能且有序地通过这些点。当然，这种组织方式是应该在满足一定的约束条件（例如：用户对货物的需求量、一次性发货量、应交发货时间、单个车场的车辆容量限制、路程约束、时间限制等），最终达到缩短里程、减少开支费用、缩短运输时间、使用车辆数尽量少等优化目标。物流配送车辆调度问题一般研究的是在配送中心及用户位置均已知、资源及运输能力充分、各用户需求量己知的前提下，如何合理、高效、低成本的解决分配与运送的问题，也就是说如何将货物从配送中心按照一定的要求发送到若干个用户点。第二节车辆调度问题的构成要素物流配送车辆调度问题主要包括货物，车辆，物流中心，客户，运输网络，约束条件和目标函数等要素。

（1）货物货物是配送的对象。可将每个客户需求(或供应)的货物看成一批货物。每批货物都包括品名、包装、重量、体积、要求送到(或取走)的时间和地点、能否分批配送等属性。（2）车辆车辆是“车”与车的单位“辆”的总称。所谓车，是指陆地上用轮子转动的交通工具；所谓辆，来源于古代对车的计量方法。本文所说的车辆是指运载货物的工具，车辆的主要属性包括：类型、工作时间、配送前的停放位置、载重量以及配送任务完成后的停放位置等。（3）物流中心也称为物流基地、物流据点，是指进行集货、分货、配货、配装、送货作业的配送中心、仓库、车站、港口等。在某配送系统中，物流中心的数量可以只有一个，也可以有一个以上;物流中心的位置可以是确定的，也可以是不确定的。对于某个物流中心，其供应的货物可能有一种，也可能有多种;其供应的货物数量可能能够满足全部客户的需求，也可能仅能满足部分客户的需求。（4）客户也称为用户，指的是物流配送的服务对象。

《物流车辆路径算法的优化与设计》

物流车辆路径算法的优化与设计【摘要】：随着物流业向全球化、信息化及一体化发展，配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要。运输系统是配送系统中最重要的一个子系统，运输费用占整体物流费用的50％左右，所以降低物流成本首先要从降低物流配送的运输成本开始。一个车辆集合和一个顾客集合，车辆和顾客各有自己的属性，每辆车都有容量，所装载货物不能超过它的容量。起初车辆都在中心点，顾客在空间任意分布，车把货物从车库运送到每一个顾客（或从每个顾客处把货物运到车库），要求满足顾客的需求，车辆最后返回车库，每个顾客只能被服务一次，怎样才能使运输费用最小。而顾客的需求或已知、或随机、或以时间规律变化，这正是本文要研究的课题。【关键词】：物流配送；路径；车辆路径问题(VRP)；MATLAB 1 前言 1.1 课题研究背景运输线路是否合理直接影响到配送速度、成本和效益，特别是多用户配送线路的确定是一项复杂的系统工程。选取恰当的车辆路径，可以加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度，降低服务商运作成本。因此，自从1959年Danting和Rams er提出车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)以来，VRP便成为近年来物流领域中的研究热点。 VRP一般定义为：对一系列发货点和／或收货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下，达到一定的目标(如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)。本文围绕VRP展开了研究，共包括五章内容。首先，本文收集国内外关于

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。关键词：配送，调度，神经网络 0 引言据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间

特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路径最短和费用最省。

物流运输系统中最短路径算法及应用

物流运输系统中最短路径算法及应用摘要：根据GIS中网络计算的实际情况，根据A*算法和Dijkstra算法中快速搜索技术的实现入手，采用最短路径算法结合GIS的方法，提出了一种解决物流运输中车辆路径问题的高效率实现的方法。引言：在竞争日益激烈的现代商业社会，企业只有以市场为核心去适应不断变化的环境并及时对市场做出发应，才能在竞争中立于不败之地。物流管理正是以实现上述要求为目标的。而物流配送是现代化物流管理中的一个重要环节。它是指按用户的定货要求，在配送中心进行分货、配货，并将配好的货物及时送交收货人的活动。在物流配送业务中，存在许多优化决策的问题。本文只讨论物流配送路径优化问题。合理选择配送路径，对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本以及增加经济效益都有很大影响。所谓的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem）VRP。它也是目前在物流系统中较受关注的一个方面。它是指在客户需求位置已知的情况下，确定车辆在各个客户间的行程路线，使得运输路线最短或运输成本最低。一、系统介绍求解物流配送路径优化问题的方法有很多是路径引导的功能。本设计主要功能是从给定的车辆位置和多个目标点位置，计算车辆遍历所有目标点的代价最优值，并给出代价值和路径描述，并在地图上进行路径显示。路径引导模块的主要过程：初始化路网->得到车辆信息和目标点信息->求车辆遍历所有目标点的代价最优值和遍历次序（仅求遍历次序，而不需求走什么道路）->求每个目标点遍历的最优路径（求具体的道路）->输出遍历次序和路径描述二、车辆遍历所有目标点的代价最优值算法本设计中的遍历次序的算法采用的是等代价搜索法，它是A＊算法的一种简化版本。等代价搜索法也是基于宽度优先搜索上进行了部分优化的一种算法,它与A＊算法的相似之处都是每次只展开某一个结点（不是展开所有结点）,不同之处在于：

基于遗传算法的物流配送路径优化分析

毕业设计

题目基于遗传算法的物流配送路径优化分析学生姓名学号专业班级指导教师二 0 0 九年十月

目录（空一行）摘要 (ⅰ) 一、引言（问题的提出） (1) 二、物流配送路径优化问题的数学模型……………………………X 三、物流配送路径优化问题的遗传算法……………………………X （一）遗传算法的差不多要素………………………………………X （二）物流配送路径优化问题的遗传算法的构造……………………X 四、实验计算与结果分析…………………………………………X 五、结论…………………………………………………………X 参考文

献…………………………………………………………X 致谢………………………………………………………………X

摘要：论文在建立物流配送路径优化问题的数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用遗传算法进行物流配送路径优化，能够方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。关键词：物流配送；遗传算法；优化 Study on the Optimizing of Physical Distribution Routing Problem Based on Genetic Algorithm Abstract：On the basis of establishing the optimizing model on physical distribution routing problem, this paper presents a genetic algorithm for solving this problem, and make some experimental calculations. The experimental calculation results demonstrates that the optimal or nearly optimal solutions to the physical distribution routing problem can be easily obtained by using genetic algorithm. Keywords：physical distribution；genetic algorithm；optimizing

从京东的物流配送谈车辆路径选择问题复习课程

从京东的物流配送谈车辆路径选择问题

从京东的物流配送谈车辆路径选择问题 1 京东商城简介京东商城是中国B2C市场最大的3C网购专业平台，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具有影响力的电子商务网站之一，京东商城之所以能成功，很大一部分归因于它良好的经营模式。同时京东商城提供了灵活多样的商品展示空间，在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品、在线旅游等12大类数万个品牌百万种优质商品。消费者查询、购物都将不受时间和地域的限制。 1.1 京东商城规模京东商城总部设在北京，管理中心和采购中心位于北京，一级物流中心有：北京、上海、广州、成都、武汉，二级物流中心有：沈阳、济南、西安、南京、杭州、福州、佛山、深圳，全国客服中心设在宿迁。自2004年初正式涉足电子商务领域以来，京东商城一直保持高速成长，连续六年增长率均超过200%。京东商城始终坚持以纯电子商务模式运营，缩减中间环节，为消费者在第一时间提供优质的产品及满意的服务。京东商城目前拥有遍及全国各地2500万注册用户，近6000家供应商，在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品等11大类数万个品牌百万种优质商品，日订单处理量超过30万单，网站日均PV（page view）即页面浏览量超过5000万。对于物流仓储来说京东商城布局已久，从08年开始，京东就自建物流配送系统，经过几年的积累，目前，京东商城已经具有完善的物流体系，仓储辐射范围以及终端配送辐射能力覆盖全国大部分城市。 1.2 京东网B2C物流流程 1. 下单：客户在京东网上决定购买某货物且提交提单的过程。 2. 系统确认订单：在顾客点击“提交订单”后新订单生成并将订单编号传递到系统。系统确认后有货，自动进入订单打印程序。 3. 订单打印：客户在网上下订单后，经过京东的网络系统可以在网上或现有的ERP系统中看到客户下的订购单。订单可分为单个打印和批量打印。待订单打印完后ERP系统中的打印栏由未打印变成已打印。再由信息员将已打印的订单进行确认，由订单变成为货物分拣界面。 4. 取货：京东的仓库中，商品按照字母A-P的顺序依次摆放着。而出库员手上的汇总订单也是按照A-P的顺序排列下来。这样就可以从A区到P区依次取货，正好绕着仓库走一圈，而不用走回头路。一次要为20份左右订单同时取货。 5. 分拣：在货物分拣完成后，交给发货包装组进行扫描出库和包装，同时分拣人员在ERP系统中的将分拣过的货品资料前面打勾后，点击确定。同时页面变成待发货页面，状态栏为待发货状态。再点击确定转为我们现有的ERP发货系统。 6. 扫描确认订单：库存组依据账物组交给的销售定单进行配货，配货结束在配货单上签字确认后交给发货组。发货组接到配货组交给的物品后依据销售定单号在ERP系统上进行扫描，扫描时核对销售单的数量，尺码大小。确认货品无误后送往发票开具区。 7. 打包：扫描和开具发票完成后，货品被送到打包区。打包员用塑料袋、泡沫和纸箱将货品包裹好封严。每一个打包员身边也有台电脑，打包员完成一次打包，就要往系统输入自己的编号和货品订单号。 8. 上车扫描：包裹在由仓库发往配送点时会进行上车扫描。如果选用第三方配送，快递公司把货物拿走的同时，会进行电脑扫描，此时，用户在页面上看到订单信息会变为已经配送。 9. 下车扫描：在包裹到达配送点后，操作员会对包裹进行“下车扫描”，这表示货物将分配给该区域的某一位配送员进行配送。

物流配送优化问题及算法

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幺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

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。关键词：配送，调度，神经网络 0 引言据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，

仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路径最短和费用最省。按照货物的种类要求可分为同种货物优化调度和多种货物优化调度。多种货物优化调度问题是指运输货物的种类多于一种，车辆调度时可能要考虑某些种类的货物不能同时装配运输的要求，如灭害灵等杀虫剂和食品等不能混装运输等。

多物流配送中心选址规划的算法分析_图文(精)

第10卷第4期 2010卑8月潍坊学院学报 Journal of Weifang University V01.10No.4 Aug.2010 多物流配送中心选址规划的算法分析。王 (潍坊学院,山东鑫潍坊261061 摘要:通过对多物流配送中心选址规划的不同算法进行分析,研究了鲍摩一瓦尔夫模型、单阶段 CFLP模型和多阶段CFLP模型、多产品模型、动态模型等的优缺点,指出了各自适用的不同条件和环境, 在进行多物流配送中心选址规划时,可根据实际情况和具体条件进行选用。关键词:物流配送中心;选址;算法中图分类号:U491文献标识码:A 文章编号:1671—4288(201004--0046—03 物流配送中心的地址几乎决定了整个物流系统的模式、结构和形状,物流配送中心选址决策包括设施的数量、位置和规模等。如果要配送的货物范围比较小,一般来讲配送货物的目的地都非常明确,可以考虑建设一个物流配送中心,在这种情况下,选址的因素主要考虑运费率和该点的货物吞吐量。如果要配送的货物范围分布广,用一个物流配送中心无法满足需求,就需要考虑设立两个或多个物流配送中心。实际上几乎所有的大公司的物流系统都有一个以上的物流配送中心,由于这些物流配送中心不能看成是经济上相互独立的,且可能的选址布局方案很多。文章结合选

址的普遍性问题如物流网络中物流配送中心数量、规模、地点等问题对一些常用的多物流配送中心选址方法进行了比较分析。 1鲍摩一瓦尔夫模型(Baumol--Wolfe model 对于从几个工厂经过几个物流配送中心向用户输送货物的问题,物流配送中心的选址分析一般只考虑运费为最小时的情况。这里需要考虑的问题是:各个工厂向哪些物流配送中心运输多少商品?各个物流配送中心向哪些用户发送多少商品? 总费用算法: f(X驰一∑(%+h。x。。+∑口i(硼i8+∑Fir(w: (1 i。J,j 2 f0(W.=0 式中,o划<1, “㈣2{l (W:>0 其中,cb为从工厂k到物流配送中心i每单位运量的运输费;h,j为从物流配送中心i向用户j发送单位运量的发送费㈣C k为从工厂k通过物流配送中心i向用户j 发送单位运量的运费,即Cijk=Cki+hi,;X。k为从工厂k通过物流配送中心i向用户j 运送的运量;w.为通过物流配送中心i的运量,即W;一≥:xot;v.为 j,女物流配送中心i的单位运量的可变费用;Fi为物流配送中心i的固定费用(与其规模无关的固定费用。总费用函数f(X¨k的第一项是运输费和发送费,第二项是配送中心的可变费用,第三项是物流配送中心的固定费用(这项费用函数是非线性的。该模型的计算方法是首先给出费用的初始值,求初始解;然后进行迭代计算,使其逐步接近费用最小的运输规划。这个模型具有一些优点,但也有些缺点,使用时应加以注意。

物流配送车辆优化调度的神经网络算法

物流配送车辆优化调度的神经网络算法 0 引言据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路