车辆调度算法研究及其应用文献综述
物流配送车辆调度问题算法综述
物流配送车辆调度问题算法综述陈君兰;叶春明【摘要】Delivery vehicle routing problems （VRP） is a kind of optimization problems, aiming at solving the vehicle routing problems in delivery section. And they have been a focus of research in logistics control optimization recently. After summarize different kinds of VRP, the article gives the relevant general models. The character and the application of genetic algorithm, simulated annealing, tabu search, ant colony algorithm, particle swarm optimization are analyzed and the current possibilities to solve VRP are also discussed. Finally, the development of VRP solution is presented, and point out that improved combined algorithm as well as new algorithm will be important measures to solve VRP.%配送车辆调度优化问题旨在解决配送中路径和车辆调度问题的一类组合优化问题，是近年来物流控制优化领域的研究热点。
文章对运输调度问题进行了分类总结，给出总体模型的概括描述，分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和微粒群算法的特点及其在求解配送车辆调度优化问题中的求解思路，并讨论了其求解现状，对未来研究方向进行展望，指出改进混合现有算法，开拓新算法将是更有效解决配送车辆调度问题的好方法。
基于智能算法的车辆调度算法研究
基于智能算法的车辆调度算法研究近年来，随着物流业的快速发展和电子商务的兴起，车辆调度问题变得越来越重要。
传统的人工调度方式已经无法应对高效、大规模的车辆调度需求。
而智能算法的应用使得车辆调度问题得到有效解决。
本文将介绍基于智能算法的车辆调度算法研究。
一、智能算法概述智能算法是指为了解决复杂问题而设计的算法体系，其灵感来源于自然界的进化、群体行为、神经机制等。
智能算法可以分为基于模型的方法和基于模拟的方法两种。
基于模型的方法是指将实际问题建立数学模型，通过优化模型中的参数来实现求解的过程，常见的有线性规划、整数规划等方法。
基于模拟的方法则是通过模拟实际问题，通过不断的试错和学习，得到最优解的过程。
常见的智能算法有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
二、车辆调度算法问题车辆调度问题是指如何合理地安排车辆的行驶路线，使得其运输距离最短，运输时间最短，耗费最小。
车辆调度算法要解决的问题包括：1. 车辆最短路径问题2. 安排合理的路线3. 最优的车辆调度方案4. 保证货物的及时到达5. 保证车辆的运输安全三、基于智能算法的车辆调度算法基于智能算法的车辆调度算法，是运用智能算法解决车辆调度问题的方法，其主要特点包括：1. 非常适用于大规模、复杂的车辆调度问题2. 可以通过不断的学习和试错来得到最优解3. 能够快速调整策略，适应各种变化基于智能算法的车辆调度算法包括多种方法，此处介绍下遗传算法和粒子群算法。
1、遗传算法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化方法，其基本思想是通过选择、交叉、变异等操作来优化种群中每个个体的基因，从而得到最优解。
在遗传算法中，最大的难点是如何定义种群和变量的编码方式，以及如何通过选择、交叉、突变等操作来产生新的解空间。
2、粒子群算法粒子群算法是模拟鸟群寻找食物路径的行为而来的优化方法。
在粒子群算法中，每个粒子代表了一种解，通过不断地学习和演化，得到最优解。
在粒子群算法中，每个粒子有自己的位置和速度，并通过自己的位置和速度来影响其他粒子。
物流车队调度优化算法的研究与应用
物流车队调度优化算法的研究与应用第一章绪论物流车队调度是指通过对配送车辆的合理调度，以达到最佳的配送效率和资源利用率。
物流车队调度是复杂的，它包含了车辆路径规划、货物装载、运输速度、调度准确性等多个因素。
因此，如何有效地规划和调度物流车队已成为物流领域中的研究热点。
当前，在物流车队调度需求不断增加的情况下，如何提高物流车队调度效率成为了一个亟待解决的问题。
第二章物流车队调度优化算法2.1 遗传算法遗传算法是模拟自然界进化规律而设计的一种优化算法，它适用于解决复杂的、非线性的问题。
遗传算法运用遗传进化中的自然选择、染色体交叉和基因突变等方式，通过染色体的基因重组来达到搜索最优值的目的。
在物流车队调度问题中，遗传算法可以根据车队的实际情况进行参数的精细化调整，从而使得搜索的结果更符合实际问题。
2.2 粒子群算法粒子群算法是一种群体智能搜索算法，其灵感来自鸟群或鱼群等生物群体的协同行为。
在粒子群算法中，每个“粒子”都代表了一个潜在解，并利用了一定的策略来搜索最优解。
这些粒子根据他们当前的位置和速度进行移动，并在搜索空间中进行搜索来寻找最优解。
在物流车队调度问题中，通过调整粒子在搜索空间中的速度和位置，可以找到最优调度方案并降低调度的时间和成本。
2.3 蚁群算法蚁群算法是利用蚂蚁群体行为进行搜索的算法，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物时的行为。
蚁群算法通过启发式的方法探索搜索空间，并沿着搜索过程中的最优路径进行搜索，以达到减少车队调度时间和成本的目的。
在物流车队调度问题中，采用蚁群算法可以使车队在搜索较短的路径并提高物流效率。
2.4 改进遗传算法改进遗传算法是指通过对传统遗传算法进行改进，以进一步提高其算法的搜索效率和精度。
改进遗传算法通常采用多种策略、算子和调节函数进行优化。
在物流车队调度问题中，改进遗传算法可以更精确地把握调度问题的关键节点，从而使得调度方案更加有效和准确。
第三章物流车队调度优化算法的应用3.1 实践案例1：快递公司物流车队调度快递公司物流车队调度一直以来都是一个复杂的问题，对于快递公司而言，减少车队调度时间和成本对于提升企业竞争力至关重要。
智慧物流系统中的车辆调度算法研究
智慧物流系统中的车辆调度算法研究随着物流业的发展，越来越多的企业开始关注智慧物流系统的建设。
智慧物流系统可以通过技术手段优化物流配送的全过程，提高效率，降低成本，为企业创造经济效益。
其中关键之一就是车辆调度。
一辆车的调度方案如何制定，是智慧物流系统的一个核心问题。
本文将从算法的视角，对智慧物流系统中的车辆调度问题进行研究。
一、经典算法智慧物流系统中的车辆调度算法有很多种，其中较为经典的有贪心算法、遗传算法和蚁群算法。
1. 贪心算法贪心算法是一种通过每一步来获得局部最优解的算法。
在车辆调度中，贪心算法的思路是尽可能多地装载货物，以减少车的往返次数。
具体来说，贪心算法按照货物的目的地进行排序，然后依次将货物按目的地分配到车上。
如果当前车能够装载的货物数量已经达到最大值，就将该车派往目的地，再重新派车进行进一步的分配。
贪心算法虽然简单，但对于简单的问题可以得到不错的结果。
但在实际运营中，由于需要考虑很多实际情况，例如车辆类型、货物种类、城市布局等，贪心算法的局限性也逐渐显现出来。
2. 遗传算法遗传算法是一种借鉴生物学的基因遗传思想进行优化的算法。
在车辆调度中，遗传算法的思路是先随机生成若干个车辆调度方案，然后通过交叉、变异等操作进行对算法进行演化，最优解即为演化出来的车辆调度方案。
遗传算法通过重新组合已有方案，避免了局部最优解的情况。
但需要注意的是，由于需要大量的演化计算，遗传算法的时间复杂度往往较高。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种通过模拟蚂蚁寻食，来求解复杂问题的一种算法。
在车辆调度中，蚁群算法的思路是通过蚂蚁在货物之间建立路径和信息素，并通过信息素的挥发和平衡来确定最优路径中各点的权重。
蚁群算法通过不断优化信息素的方式来获得最优方案，也是目前应用较广泛的算法之一。
以上三种算法是车辆调度中比较常用的算法，针对不同的问题，还可以结合其他算法进行混合应用。
二、创新算法除了经典算法外，近年来，还出现了一些新的车辆调度算法。
车辆调度算法研究及其应用文献综述
文献综述车辆调度算法研究及其应用一、前言局部车辆调度问题是现代物流系统优化中关键的一环，也是开展电子商务不可缺少的内容。
对车辆调度优化理论与算法进展系统研究是构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的根底[1]。
车辆调度问题是运筹学与组合优化领域的研究热点。
有效的调度车辆，不仅可以提高物流工作效率，而且能够为及时生产模式的企业提供运输上的保障，从而实现物流管理科学化。
由于该问题的理论涉及很多学科，很多实际问题的理论抽象都可归结为这一类问题，研究该问题具有很重要的理论意义和实际意义。
1 . VRP〔Vehicle Routing Problem〕问题描述及其分类VRP问题一般可定义为：对一系列的装货点或卸货点，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(货物需求量、发送量、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制)下，到达一定的目标(路程最短、时间最小、费用最省、车辆数目最少等)。
由于该问题研究范围非常广，根据其网络性能大致可以分为两类：一类为静态 VRP (StaticVRP, SVRP)，一类为动态VRP (dynamic VRP, DVRP)。
(1)静态VRP问题描述SVRP 问题是VRP 中较简单的一类问题，是大局部研究者研究的热点。
该问题具有一个很重要的特征：在安排初始路线时，和路线相关的所有信息，并且在安排路线以后其相关信息始终保持改变[2]。
以以下举了一些常见的SVRP 问题:仅考虑车辆容量限制的VRP(CVRP)、带时间窗的VRP(VRPTW)、带有回收的VRP(VRP with backhauls)、带有集派的VRP(VRPPD)。
除此以外，还有许多其它CVRP 的延伸问题，如顾客有优先权，考虑卸货时间、装卸时间、等待时间等，甚至综合了以上不同的特征。
这些问题的相关信息均且保持不变[3]。
(2)动态VRP问题描述所谓DVRP，是指在安排初始路线时，并不是和路线相关的所有信息都为，并且初始路线安排以后，其相关信息可能发生改变。
列车调度问题优化算法研究与应用
列车调度问题优化算法研究与应用引言：列车调度是铁路运输系统中的重要环节，影响着列车运行效率和客流体验。
针对列车调度问题，优化算法的研究与应用具有重要意义。
本文将介绍列车调度问题的优化算法研究进展，包括基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等的优化方法，并探讨其在实际应用中的效果。
一、列车调度问题概述列车调度问题是指如何合理安排列车的发车时间、运行路线和停站，以实现最优化的列车运输效果。
这个问题的复杂性主要体现在：列车之间的相互制约关系、列车与车站之间的时间窗口、列车运行速度和限速要求等多方面因素的综合考虑。
二、遗传算法优化调度问题遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车的发车时间、运行路径等视为种群中的个体，通过交叉、变异等操作，生成新的个体，以找到最优解。
遗传算法的优点是能够快速找到解空间中的全局最优解，并且可以灵活地应用于不同的列车调度问题。
三、蚁群算法优化调度问题蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车视为蚂蚁，车站之间的路径视为路径图，而蚂蚁在路径图上寻找最优路径。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素，并根据信息素浓度来决定下一步的移动方向，以找到最优解。
蚁群算法的优点是能够实现全局搜索，并且具有较强的自适应性。
四、模拟退火算法优化调度问题模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车的运行路径视为固体的状态，通过不断降温来消除能量。
模拟退火算法通过接受次优解的概率来避免困在局部最优解中，以求得全局最优解。
模拟退火算法的优点是能够在一定程度上避免陷入局部最优解，具有较好的全局搜索能力。
五、优化算法的应用案例优化算法在列车调度问题中的应用已经取得了一定的成果。
例如，在某高速铁路的列车调度中，通过遗传算法优化列车的发车间隔和速度，使得列车在满足时刻要求的情况下，实现了发车间隔的最小化和客流的最大化。
在另一个列车广播系统中，蚁群算法被用于优化车站之间的列车运行路径，以减少运行时间和提高效率。
货运物流车辆调度优化算法研究
货运物流车辆调度优化算法研究随着经济的发展和交通技术的不断进步，货运物流行业得到了蓬勃发展。
货运物流车辆调度是整个物流过程中不可或缺的一环，它的效率直接关系到物流时间和成本。
因此货运物流车辆调度优化算法的研究成为现代物流领域中的热点问题之一。
本文将从算法的研究角度出发，探讨货运物流车辆调度优化算法的相关问题。
一、调度优化算法的重要性首先，需要了解调度是什么？调度是对时间、地点、人员和设备等各方面因素进行计划，以达到最佳结果的过程。
货运物流车辆调度是指将货物按照一定的规则分配到相应的运输工具中，使得货物能以最短时间、最少次数到达目的地。
在物流行业中，调度优化算法可以优化任何物流系统的流程。
它可以帮助管理者更好地了解货物的流向，从而有效避免物流的拥堵和浪费。
同时，调度算法还可以满足客户不同的需求，增加公司的利润及市场份额。
二、调度优化算法的种类调度优化算法是物流行业中最常用的算法之一。
针对不同的需求和情况，可以采用不同的算法进行优化。
以下是几种常见的调度优化算法。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单易懂的算法，它利用当前的最优解来反复进行局部最优化，从而获得全局最优解。
在货运物流车辆调度优化中，可以利用贪心算法来计算货物的最短路径和最短时间，从而节省时间和成本。
2. 遗传算法遗传算法是一种仿生算法，它模拟了自然选择和自然遗传进化的过程。
在货运物流车辆调度优化中，可以利用遗传算法来遗传调度优化解，生成新的优化解，并筛选出最优解。
遗传算法可以在多个因素较复杂、需要考虑多种局部最值的问题中起到作用。
3. 模拟退火算法模拟退火算法是一种自适应搜索算法，通过模拟固体物质中分子在温度下的概率扩散行为，寻找导致问题最小的方案。
在货运物流车辆调度优化中，可以利用模拟退火算法来优化车辆在不同路段的路线。
此算法最大的特点是可适用于复杂的非线性问题且具有全局优化能力。
三、调度优化算法的影响调度优化算法对物流系统的影响是不可忽略的。
货车车队调度算法的研究与实践
货车车队调度算法的研究与实践第一章引言随着经济的发展和物流行业的兴起，货车运输扮演着越来越重要的角色。
对于货车车队来说，优化调度是提高运输效率、减少成本、提高服务质量的关键所在。
因此，货车车队调度算法的研究和实践也逐渐变得重要起来。
第二章相关技术概述货车车队调度算法主要依赖于优化算法和人工智能技术。
其中，优化算法主要包括遗传算法、禁忌算法、模拟退火算法等。
而人工智能技术主要包括神经网络、深度学习等，其中常用的神经网络模型主要有Hopfield、Boltzmann machine、Elman和Radical basis function等。
第三章货车车队调度算法的研究3.1 车辆路径问题对于货车车队来说，路径问题是最关键的问题之一。
这个问题既要考虑到不同车辆之间的路线协调，同时也要考虑到途中的交通和天气状况等不确定因素。
常用的优化算法主要包括遗传算法、禁忌算法和模拟退火算法。
通过对这些算法的比较分析，我们发现遗传算法能够更好地解决车辆路径问题，其次是禁忌算法和模拟退火算法。
3.2 车辆调度问题车辆调度问题是货车车队调度问题的另一个重要问题。
该问题主要涉及到车辆的数量、发车时间、装载量等相关因素。
在解决车辆调度问题时，主要运用的算法是贪心算法、动态规划和凸规划。
通过对这三种算法的比较，我们得出贪心算法能够更好地解决车辆调度问题。
3.3 库存管理问题库存管理问题是针对货车运输中的仓储问题而产生的。
该问题主要需要对存储位置、物品数量、物品类型等因素进行考量。
常用的算法主要包括网络流算法、贪心算法和分析层次法。
我们发现，分析层次法能更好地解决库存管理问题。
第四章货车车队调度算法的实践4.1 文化衫加工厂的实践文化衫加工厂的运输过程需要对车辆路径、车辆调度、货物装载量等多个因素进行综合考虑。
经过实践发现，通过遗传算法对车辆路径问题、贪心算法对车辆调度问题和分析层次法对库存管理问题的解决，能够提高运输效率并降低成本。
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文献综述车辆调度算法研究及其应用一、前言部分车辆调度问题是现代物流系统优化中关键的一环，也是开展电子商务不可缺少的内容。
对车辆调度优化理论与算法进行系统研究是构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础[1]。
车辆调度问题是运筹学与组合优化领域的研究热点。
有效的调度车辆，不仅可以提高物流工作效率，而且能够为及时生产模式的企业提供运输上的保障，从而实现物流管理科学化。
由于该问题的理论涉及很多学科，很多实际问题的理论抽象都可归结为这一类问题，研究该问题具有很重要的理论意义和实际意义。
1 . VRP（Vehicle Routing Problem）问题描述及其分类VRP问题一般可定义为：对一系列的装货点或卸货点，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(货物需求量、发送量、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制)下，达到一定的目标(路程最短、时间最小、费用最省、车辆数目最少等)。
由于该问题研究范围非常广，根据其网络性能大致可以分为两类：一类为静态 VRP (StaticVRP, SVRP)，一类为动态VRP (dynamic VRP, DVRP)。
(1)静态VRP问题描述SVRP 问题是VRP 中较简单的一类问题，是大部分研究者研究的热点。
该问题具有一个很重要的特征：在安排初始路线时，和路线相关的所有信息已知，并且在安排路线以后其相关信息始终保持改变[2]。
以下列举了一些常见的SVRP 问题:仅考虑车辆容量限制的VRP(CVRP)、带时间窗的VRP(VRPTW)、带有回收的VRP(VRP with backhauls)、带有集派的VRP(VRPPD)。
除此以外，还有许多其它 CVRP 的延伸问题，如顾客有优先权，考虑卸货时间、装卸时间、等待时间等，甚至综合了以上不同的特征。
这些问题的相关信息均已知且保持不变[3]。
(2)动态VRP问题描述所谓DVRP，是指在安排初始路线时，并不是和路线相关的所有信息都为已知，并且初始路线安排以后，其相关信息可能发生改变。
DVRP 研究范围较广，需求不确定、动态网络、服务车辆不确定、提供数据有偏差等都属于DVRP 的研究范畴。
从网络性能角度，DVRP 可以分为以下三种类型：1)时间依赖型VRP (TDVRP)。
2)概率VRP (PVRP)。
车辆运行时间以离散或连续概率发生变化。
在这种网络中可用期望运行时间代替路径运行时间，再进行问题的求解。
目前对该问题在最短路中研究比较多，一般是求得存在长度不超过给定值的路线概率及所给出路线为最短路的概率等[4]。
3)时间依赖且概率变化的VRP。
2. VRP问题算法描述(1)插入算法插入算法是指通过k 步迭代时，将第k 个节点插入到路线中。
算法的关键在于确定在第k+1 步可以被插入到路线中的点以及该点的最佳插入位置。
因此，该算法由两个关键的部分组成。
第一部分是节点选择阶段，即确定下一步被插入到路线中的顾客节点；第二部分是路径插入阶段，即确定所选择的顾客节点在路线中的最佳插入位置[5]。
(2) 节约算法节约算法是一类最为经典的构造型启发式算法之一，该算法最早由 Clark 和Wright 于1964 年提出[6]，通常被简称为C-W 算法。
该算法的思想是：根据顾客点之间连接可以节省的距离（节约值）最大的原则，将不在线路上的顾客点依次插入到路线中，直到所有的点都被安排进路线为止。
(3) 最短路径算法用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。
最常用的路径算法有：Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法[7]。
迪杰斯特拉提出的Dijkstra算法是最典型的最短路径算法[8]。
(4)遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是美国J.Holland 和他的学生于1975 年受生物进化论的启发而提出并建立发展起来的。
其基本思想是借鉴大自然生物进化中“适者生存”的规律，通过对产生的解（“父代”）不断操作（包括复制、交叉、变异和竞争）以产生新的解（“子代”），如此反复迭代，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而得到相对比较好的解[9]。
综上所述，各种优化方法在一定情况下都有各自的优点，都有解决某一问题的优越性。
最优化算法有一个共同的特点就是可以求得最优解，但不适应现在的复杂的车辆优化问题，尤其是对多配送点的大型配送服务，相对求得最优解比较费时费力，且难以实现；而传统的启发式算法比最优化算法相对好些，但仍有不太适用于现在于现在实际遇到的问题，和现代启发式算法相比有些不足，但可以将各种算法结合使用，这样就更方便使用解决实际当中遇到的各种问题。
求解VRP 问题时，我们旨在得到一系列路线，车辆按照该路线来服务顾客，在满足顾客需求的同时，使得总的运输费用最小。
在设计这些路线时，还要根据不同问题考虑不同约束，设计的路线不能够违背相应的约束。
二、主题部分1. VRP 问题研究的历史背景1959 年，Dantzig 等人首先从旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP 问题，）得到启发，提出了车辆分配问题TDP（Truck Dispatching Problem）。
这是一类具有重要研究价值的问题。
一方面，它代表了一类典型的组合优化问题，具有深远的理论意义；另一方面，它是一类重要的物流运输问题，直接影响着相关企业的运转效率，具有广泛的实践意义。
半个世纪以来，许多的专家学者对该问题进行了广泛而深入的研究，并将这类问题统称为车辆路径调度问题（Vehicle Routing Problem，简称为VRP 问题）。
他们从基本问题出发，根据不同的约束和目标，构建了不同的模型，并有针对性地开发出了有效的算法[5]。
2.VRP 问题算法的发展现状随着定位导航技术、数据通讯技术、自动控制技术、图像分析技术以及计算机网络和信息处理技术的快速发展，车辆优化调度问题作为智能交通系统的一个重要组成部分，在很多国家受到关注。
80年代以来，随着ITS研究领域和内容的不断深入发展，逐渐形成了美国、欧洲和日本三大智能交通体系，且三大体系研究方面各有侧重。
目前，某些常用且较成熟的算法并已被人们运用的有实际的动态车辆调度系统，美国利用最短路径算法、启发式算法开发计算机配送调度系统用来解决货运汽车作业计划路线优化选择和车辆分配等问题，使汽车里程利用率提高5%-15%，运输成本和运输时间也有了明显下降。
目前已经开发并应用于实践的动态车辆调度系统有美国IBM公司开发的VIIPX系统，其核心算法为最短路径算法和启发式算法；日本富士通公司开发的VSS系统，以节约为核心算法；美国美孚公司开发的HOCAD系统，以扫描为核心算法[10]。
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，因此近年来引起了人们极大的兴趣，运筹学、应用数学、组合数学、网络分析、图论、计算机应用等学科的专家与运输计算制定者和管理者进行了大量的理论研究及实验析，取得了很大的进展。
运用这些研究成果，车辆优化调度问题已被成功运用到邮件速递、出租车服务、奶品配送、生产计划、紧急服务等业务之中。
车辆的优化调度问题是一种具有相当广泛实用价值的学术研究问题，在理论上属于复杂的组合优化问题[11]。
当前，现代物流已被公认为是企业在降低物质消耗、提高劳动生产率以外创造利润的第三个重要源泉，也是企业降低生产经营成本，提高产品市场竞争力的重要途径。
配送是物流系统中的一个重要环节，它是指按客户的订货要求，在物流中心进行分货、配货工作，并将配好的货物及时送交收货人的物流活动。
在配送业务中，配送车辆调度问题的涉及面较广，需要考虑的因素较多，对配送企业提高服务质量、降低物流成本、增加经济效益的影响也较大。
该问题包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化等，是配送系统优化的关键。
3. VRP 问题算法的发展方向相对于精确算法，启发式算法具有更好的工程实际应用价值。
因为它既能够在合理的时间内得到问题的较优解，又能够使得到的较优解的精度满足工程要求。
从总结可以看到，启发式算法是一类基于直观或者经验设计而成的算法，因而算法设计具有较高的灵活性和较大的自由度[12]。
另外，随着人们对VRP问题研究的深入以及对VRP问题解的质量要求的提高，人们开始研究如何在算法中加进人的主观判断以提高解的质量，比如如何在行驶过程中判断到仓库补货的时机，这归结为补货策略问题；另外，人们也开始研究如何结合顾客库存的情况来制定运输策略的问题，这归结为库存运输问题；诸如此类的研究尚处于起步阶段，因此具有很大的研究潜力和意义。
4.VRP 问题算法的主要应用随着定位导航技术、数据通讯技术、自动控制技术、图像分析技术以及计算机网络和信息处理技术的快速发展，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。
(1) 智能交通系统车辆调度中的应用[13]。
在智能交通系统(ITS,Intellignet Transportation Systems)的各个子系统中,先进的公共交通系统(APTS,Advanced Public Transportation System)具有重要地位和作用,其中车辆调度问题是APTS的关键.为了提高车辆调度的智能化,提出了一种基于遗传算法(GA,Genetic Algorithm)的公交车辆智能调度方法,采用最小费用作为目标函数,考虑了车辆配置、时间、运营效率及资源利用等方面因素,通过选择、交叉及变异等遗传操作,得到了最优的调度排序方案,并对2种交叉方式进行了比较,仿真结果表明,利用GA解决车辆调度问题具有可行性、先进性和快速性.(2)物流管理[14]。
车辆调度问题是物流管理研究中的一项重要内容。
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。
(3)动态车队管理[15]。
开展货物运输作业的优化组织工作是降低运输成本、提高运输效率的重要手段和关键。
货运车辆作为货物运输的直接载体，同时也是货物运输作业过程中最重要的可支配资源。
运用所掌握的车辆资源合理安排组织运输任务，消除对流、迂回、重复等不合理现象，实现车辆的优化组合与配置，并达到以最少的资源投入获得最优经济效益的目的，是整个货物运输优化组织工作的核心内容。
车队管理问题的研究就是在这种背景与需求下提出的，通过对货运车辆的科学有效管理，可以大大提高车辆利用率，实现货物运输科学化。
同时，对车队管理问题展开系统化地研究工作也是构建高效的货物运输组织体系、建立现代调度指挥系统、实现物流集约化和科学化、发展智能交通运输系统的基础与关键。