物质配送优化设计123
物流配送系统的优化设计与管理
物流配送系统的优化设计与管理一、引言随着互联网和电子商务的发展，物流配送系统成为商业活动中不可缺少的一部分。
为了提高物流配送系统的效率和准确性，有必要对该系统进行优化设计与管理。
本文将从系统构建、技术选型、数据管理、运营监控和反馈改进等方面入手，探讨物流配送系统的优化设计与管理。
二、系统构建物流配送系统的优化设计应该基于完整的系统构建。
系统构建包括系统目标、业务流程、组成部分等。
在设计物流配送系统之前，需要清晰地定义系统目标，明确系统的最终目的和要求，以便设计人员在设计过程中能够有效地满足这些要求。
业务流程应该有一个明确的、完整的流程，包括订单生成、发货、配送和收货等各个环节。
系统的组成部分也需要进行明确的定义，以便能够组织系统的模块化设计，进一步提高系统的效果和可维护性。
三、技术选型物流配送系统的优化设计需要考虑技术选型。
在技术选型方面，应该考虑系统的实现效率、系统的可维护性、数据安全等因素。
技术选型中包括系统架构选择、编程语言选择、数据库选择、算法选择等。
在选择合适的技术平台时，我们应该兼顾这些因素，以保证系统的稳定性和可靠性。
四、数据管理物流配送系统是一个复杂的系统，需要大量的数据来支撑和保证其正常运行。
数据管理主要包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据分析等方面。
在数据采集方面，可以通过传感器或者自动化设备来实现自动采集，提高数据的准确性和稳定性。
数据清洗是为了避免数据的不准确和不完整，例如清洗掉不规范的数据或者缺失的数据。
数据存储是指将数据存储在合适的数据库中，并基于数据库来进行数据处理和分析。
数据分析是指根据数据来评估系统的运作情况，了解哪些环节需要优化和改进。
五、运营监控运营监控是指对整个物流配送系统的运作情况进行实时监控。
通过对系统运作情况的实时监控，可以及时发现问题，并及时采取相应的措施加以处理。
运营监控包括系统性能监控、数据质量监控、异常报警与处理等方面。
系统性能监控是指对整个系统的运营效率和系统稳定性进行监测，数据质量监控是指对数据质量进行实时监测，以保证数据的准确性和完整性。
物流配送中心的优化设计方法
物流配送中心的优化设计方法一、引言随着经济的快速发展和信息化程度的提高，物流运输已成为现代社会不可或缺的一部分。
然而，地理条件和交通限制对物流配送存在着很多困难，为此需要优化物流配送中心的设计和组织。
本文将介绍物流配送中心的优化设计方法。
二、物流配送中心的作用物流配送中心作为物流运输的重要环节，主要承担以下几个方面的工作：1. 货物集中：将分散的货物集中到一个地方，方便对货物进行整合和管理。
2. 货物配送：将集中的货物运送到目的地，确保各方面的物流安排得到有效执行。
3. 货物分拨：将集中的货物按照不同的区域或目的地进行分类，方便后续的运输和配送工作。
4. 信息管理：通过信息和管理系统，保证生产、配送和销售的协调性和高效性，提高物流配送的效率。
三、物流配送中心的优化设计方法1. 选址与规划：选址和规划是物流配送中心设计的重要环节。
需要考虑到市场需求、运输路线、交通条件等重要因素，合理规划人员和设备的分布，确保配送工作的顺畅进行。
2. 设施建设：物流配送中心的设施建设包括货运场、仓库、车辆调度中心、信息管理中心等多个方面。
需要充分考虑各个环节的工作量和时间，合理规划设备和人员的使用，提高物流效率和安全性。
3. 车辆调度：车辆调度是物流配送中心中最为核心的工作之一，需要通过合理的计划和调度，实现车辆的最大化利用和配送的高效率。
同时，还需要保证车辆的安全性和运行效率。
4. 收发货管理：收发货管理是物流配送中心的一项重要环节，需要严格按照收货规范和操作流程，保证货物质量和安全。
同时，还需要充分考虑货物的存储和保管，提高货物的有效利用和安全性。
5. 信息管理：信息管理是物流配送中心的一个非常重要的环节，需要通过信息技术和管理工具，提高物流配送的效率和安全性。
包括物流信息系统、仓库管理系统、订单管理系统等多个方面，需要保证信息的及时性、准确性和安全性。
四、物流配送中心的实际应用物流配送中心的优化设计方法，已经广泛应用于实际生产和配送中心中，取得了良好的效果。
配送路径优化设计(范本模板)
配送路径优化设计(范本模板)1. 背景随着电子商务的发展，配送服务在现代物流中起着至关重要的作用。
为了提高配送效率和降低成本，配送路径的优化设计变得非常关键。
本文将介绍一种简单而有效的配送路径优化设计方法。
2. 方法2.1 数据收集首先，我们需要收集相关的数据来进行配送路径的优化设计。
这些数据包括配送地点、配送时间窗口、配送物品的数量和重量等信息。
可以通过与物流供应商和客户进行沟通，以及使用现有的物流管理系统来获取这些数据。
2.2 地图分析在收集到数据后，我们可以使用地图分析工具来对配送地点进行可视化分析。
地图分析可以帮助我们了解不同地点之间的距离和交通情况，以及确定最佳的配送路线。
2.3 优化算法基于地图分析的结果，我们可以使用优化算法来计算最佳的配送路径。
最常用的算法包括贪心算法、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法可以考虑多个因素，如距离、交通状况、配送时间窗口等，以找到最优的配送路径。
2.4 结果评估完成优化算法后，我们需要对结果进行评估。
评估指标可以包括总配送时间、总里程数、配送成本等。
通过与原始路径进行比较，我们可以评估优化设计的效果，并进行必要的调整和改进。
3. 实施步骤3.1 数据准备收集和整理配送相关的数据，包括配送地点、时间窗口、物品信息等。
3.2 地图分析使用地图分析工具将配送地点可视化，并获取地点之间的距离和交通情况。
3.3 优化算法设计选择合适的优化算法，并根据实际情况进行参数配置和优化模型的设计。
3.4 算法实施使用编程语言或优化软件实施优化算法，并计算出最佳的配送路径。
3.5 结果评估和调整评估优化结果，并与原始路径进行对比。
根据评估结果进行必要的调整和改进。
4. 结论通过使用上述的配送路径优化设计方法，我们可以提高配送效率，降低成本，并提供更好的配送服务。
这种简单而有效的方法可以适用于不同规模和复杂度的配送需求，为物流和电子商务行业带来实际的价值。
货运物流配送系统优化设计
货运物流配送系统优化设计随着互联网和全球化的发展，物流业也在迅速发展。
物流业的发展对于商品流通、市场营销、生产管理等方面都有着重要的作用。
货运物流配送系统是物流过程中的重要环节。
如何优化设计货运物流配送系统，提高物流效率，成为了物流业界关注的重点。
一、优化设计货运物流配送系统的意义货运物流配送系统是指将物流信息、物流资源、物流工具有机地结合在一起，在最短时间内，最低成本地将货物从生产地点运送到消费地点的系统。
货运物流配送系统的优化设计，可以提高物流效率，降低物流成本，促进物流业发展。
同时，还可以满足人们日益增长的物流需求，推动相关领域的健康发展。
二、影响货运物流配送系统效率的因素1、地理环境因素：物流配送的效率与地理环境息息相关。
如道路、铁路、水路交通等物流渠道的便捷程度、交通拥堵情况等。
2、物流设备因素：物流配送的效率与物流设备的种类、数量和质量有关。
如车辆、货运仓库、物流信息系统等。
3、物流人员因素：物流配送的效率与物流人员的素质、数量有关。
如物流工人的经验、技术水平等。
4、物流信息因素: 物流配送的效率与物流信息的传递、管理有关。
如物流信息系统的软硬件设备、物流信息的传递速度和准确性等。
三、优化设计货运物流配送系统的措施1、优化物流配送渠道: 提高物流配送渠道的便利程度，如加强道路、铁路、水路交通的基础设施建设，增设物流配送服务点等。
2、优化物流设备: 更新物流设备，提高物流设备的效率和质量。
如使用高效节能型物流车辆，提高仓库货区存储能力等。
3、提高物流人员的培训和素质: 培训物流人员的专业技能，提高物流人员的服务意识和工作效率，提升物流从业人员整体素质。
4、开发物流信息系统: 建设物流信息系统，提高物流信息的传递速度和准确性。
如使用云计算技术、无线通讯技术等，完善物流信息管理系统。
四、结语货运物流配送系统的优化设计，是物流业的必然趋势。
只有通过不断提高物流配送的效率、降低物流成本，才能推动物流业的发展，促进社会和经济的长期稳定和增长。
物流配送网络的优化设计与管理
物流配送网络的优化设计与管理随着电商的兴起和消费者对物流服务的不断要求提升，物流配送网络的优化设计和管理已经成为了一个越来越重要的话题。
物流配送网络的优化设计和管理不仅是提高运营效率和降低成本的重要手段，也是提升客户满意度和增强市场竞争力的关键环节。
一、物流配送网络的优化设计物流配送网络的优化设计主要包括以下几个方面：1、货源配送业务流程的优化设计货源配送业务流程指的是物流企业从收货到配送的全流程。
该流程的优化设计包括几个方面：一是对于货车的发运安排要合理，以达到货车最大负载或装载率;二是货车的线路规划要合理，减少人员配送的时间和成本;三是打包和标识的过程要规范统一，减少后续操作的时间和失误率;四是货物的转运点要选择合适，减少货物在运输过程中的调整和损耗。
2、配送节点的优化设计配送节点是指物流配送过程中运营人员的实际操作环节，如确认、打包、运输、配送、签收等工作流程。
为优化物流配送过程，配送节点的优化设计应该包括以下几个方面：一是提前收集用户需求，以便更好地配送货物，减少配送时间;二是进行订单管理，提高客户满意度和品牌声誉;三是制定优化的物流配送计划，并利用智能化管理系统来优化执行过程;四是对物流配送工作人员进行培训，确保他们的素质和技能。
3、物流配备和设备的优化设计物流配备和设备的优化设计是指物流配送过程中针对不同类别需求的不同配送水平，物流企业必须准确了解不同客户和订单类型，制定相应的配送方案，以便更好地完成配送任务，包括以下方面：一是监测和更新物流配备和设备，确保其能够适应不同类型的订单需求;二是建立高效透明的运营供应链，推动物流配备和设备的优化升级;三是探索新型物流设备，如无人机、机器人等，提高物流配送的智能化水平。
二、物流配送网络的管理物流配送网络的管理主要包括以下几个方面：1、定价策略物流企业需要根据运输成本、货物特性、市场需求、供需状况等因素，制定差异化的定价策略，以提高市场竞争力和经济效益。
物流仓储与配送优化设计
物流仓储与配送优化设计物流仓储与配送优化设计是指利用先进的技术和方法，通过对物流仓储与配送环节进行分析、改进和优化，提高企业的物流效率和降低成本。
下面将从物流仓储与配送的关键环节，以及设计优化的具体措施方面进行讨论。
在物流仓储与配送环节中，仓储管理和配送流程是最为关键的两个环节。
对于仓储管理，优化设计包括仓库布局的优化、货物分类与标识的优化、库存管理的优化等。
首先，通过优化仓库布局，合理规划储存空间，使得货物的存放更加方便快捷，节约时间和人力成本。
其次，在货物的分类与标识方面，利用科技手段如条形码、RFID等技术，实现货物的快速识别和分类，提高货物的跟踪能力和查询效率。
最后，在库存管理方面，通过建立合理的库存管理模型，达到降低库存成本的目的，同时也能保证货物的供应稳定性。
在配送流程方面，优化设计的具体措施包括路线规划的优化、运输方式的优化、人员配备的优化等。
首先，在路线规划方面，通过利用专业的物流配送规划软件，针对多个目的地和物流节点，实现最短路径和最佳配送方案的确定，减少运输的里程和时间，降低配送成本。
其次，在运输方式方面，根据不同的货物特性和业务需求，选择合适的运输方式，如陆路运输、水路运输、航空运输等，以及合理组织车辆的装载和运输，提高运输效率和运输成本的控制。
最后，对于人员配备方面，通过科学合理的人员安排和培训，提高搬运和配送过程的操作效率，减少人力资源的浪费，提高企业物流配送的效益。
另外，物流仓储与配送的优化设计还需要充分利用信息技术手段，构建高效的信息平台，实现物流信息的实时监控和沟通。
通过与供应商、客户和运输公司等多方的信息互通，实现物流环节的协同配合，提高整个物流系统的运作效率和协调性。
综上所述，物流仓储与配送优化设计是一个系统工程，需要从仓储管理和配送流程两个关键环节入手，通过优化布局、分类与标识、库存管理、路线规划、运输方式、人员配备等方面的措施，实现物流效率的提升和成本的降低。
物流配送系统优化设计研究
物流配送系统优化设计研究
物流配送系统是现代物流管理的重要组成部分，它负责货物从供应链
的起点运输到最终用户的过程。
优化物流配送系统可以提高物流效率，减
少成本，提升客户满意度。
本文将对物流配送系统的优化设计进行研究，
提出一些改进方案。
首先，为了提高配送效率，可以采用智能路线规划算法。
传统的物流
配送系统通常只考虑最短路径，而不考虑交通拥堵等因素。
采用智能路线
规划算法可以根据实时交通情况选择最优的路径，避开拥堵区域，减少配
送时间。
第三，可以利用大数据分析来优化物流配送系统。
通过分析大量历史
数据，可以预测订单的需求量和分布规律，从而合理安排仓储和运输资源，减少空车和空仓的情况。
同时，还可以利用大数据分析来优化配送路线，
减少行驶里程，降低配送成本。
此外，为了提升客户满意度，还可以建立在线客户服务平台。
通过在
线客户服务平台，客户可以随时随地查询货物的位置和状态，提出投诉和
建议，与物流公司进行实时沟通。
这样可以提高客户对物流服务的满意度，增加客户的忠诚度。
最后，可以引入自动化设备来提高物流配送系统的效率。
例如，可以
使用自动化仓储设备来替代人工操作，减少错误和时间成本。
另外，还可
以使用自动化分拣设备来提高分拣效率，减少配送时间。
总之，优化物流配送系统可以提高物流效率，降低成本，提升客户满
意度。
通过智能路线规划、物联网技术、大数据分析、在线客户服务平台
和自动化设备的引入，可以使物流配送系统更加智能化、高效化和可靠化。
物流配送中心的优化设计与运营管理
物流配送中心的优化设计与运营管理随着电子商务的迅速发展，物流配送中心扮演着至关重要的角色。
物流配送中心的优化设计与运营管理对于提高企业的效率和提供卓越的客户服务至关重要。
本文将探讨物流配送中心的优化设计和运营管理的关键要素，为企业提供指导和建议。
物流配送中心的优化设计是指通过改进配送过程、优化仓储布局以及提高设备和技术的使用效率来减少时间和成本。
首先，一个有效的物流配送中心应该能够满足不同类型产品和不同规模的配送需求。
合理规划仓储空间，根据产品的类型和特性进行分类存储，可以提高货物的取放效率，减少混乱和错误发货的可能性。
而且，合理布局货架和货位，便于对货物进行分拣和领取。
此外，引入自动化设备和技术，例如智能仓储系统、自动化分拣系统和RFID技术，可以提高仓储和配送的效率，减少人为错误。
物流配送中心的运营管理是指通过合理的人员配置、科学的工作流程和有效的信息系统来实现高效运营。
首先，科学的人员配置是提高运营效率的关键。
需要根据配送量、仓库大小和工作强度来合理安排人员数量，避免人员过剩或不足。
对工作人员进行培训和考核，确保他们熟悉仓储系统和操作流程，以减少错误和提高工作效率。
其次，建立科学合理的工作流程，确保物流配送中心的运营顺畅。
从货物接收、入库、分拣到配送，每个环节都需要有明确的操作流程和标准，以减少反复操作和时间浪费。
此外，还应建立实时的监控系统，对仓储和配送过程进行监控和追踪，及时发现并解决问题。
与此同时，信息系统在物流配送中心的运营管理中起到至关重要的作用。
信息系统可以帮助管理者实时掌握仓库存货情况、配送进度以及仓储和配送效率等关键指标。
通过数据分析和挖掘，管理者可以及时获取并分析配送过程中的数据，找出潜在问题并采取相应措施，进一步优化仓储和配送过程。
另外，物流配送中心的信息系统也可以与供应商、零售商和客户的系统进行对接，实现信息的共享和交流，提高整个供应链的效率和协同性。
物流配送中心的优化设计和运营管理还需要注重节能环保。
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物资配送优化研究摘要物资配送策略的研究对商品经济发展、人力资源增广有正向推进作用。
本文采用改进的递阶遗传算法对物资配送方案进行优化设计。
问题一，是针对给定物资配送任务，设计最佳送货方案的多旅行商问题。
首先，在数据预处理阶段，采用Floyd算法求解出任意两点最小运输时间；然后，在此基础上，以运输里程最短为唯一目标函数，建立0—1变量优化模型；最后，利用递阶遗传算法以及启发式算法思想对模型进行分析，并采用Matlab软件编写程序（命令及全部计算机源程序见附件1）得到物流中心应同时出动货车，通过指定路径给所有客户点送货，使得运行里程达到最短为。
问题二，需要建立每天最佳送货策略的一般数学模型及相应的求解方法。
首先，将问题一有效转化为经典车辆调度（VRP）问题，加入指派车辆数目最少，以及客户满意程度最高为目标函数；然后，建立0—1变量多目标优化模型，并通过功效系数法，将多目标转换为单目标，由此建立每天最佳送货策略的一般数学模型（模型二）；最后，通过改进的递阶遗传算法（见）对模型进行求解。
问题三，就问题二的基础上，考虑客户数量较大的情况。
将问题二中的一般优化模型通过四叉树分区思想进行调整，建立分区巡回优化模型。
在求解数据精度降低的同时，大大降低求解问题的时间复杂度。
最后，利用递阶遗传算法对分区后的TSP模型进行求解，即给出时间复杂度较低的求解方法。
最后，在文章结尾，对模型结果进行合理性分析，均得出计算结果合理的结论。
并就文章进行优缺点评价。
关键词：Floyd算法；递阶遗传算法；多旅行商问题；0—1变量优化模型；分区巡回优化模型；时间复杂度。
1.1问题的背景物资配送是物资流通企业按照用户的订货需求及其标准，以最经济的货物进行采购、储存、加工、分炼、配装、运输直到把货物交至用户手中的物资流通活动。
并且物资配送具有以下特点[1]（见图1）：物资配送特点配送是从物流据点至用户的中转型送货形式。
配送在物资运输的整个、活动中处于“支线输送”“终端输送”的位置。
配送是送货上门式的服务性供应，直接将物资送到用户指定地点配送不单是运送活动，还包括大量的分货，配货、配装等工作配送多定时、定线，距离短，批量小，品种多。
图1.物资配送具备特点示意图本题主要针对配送运输过程进行优化研究：需要根据当天客户所需物资的重量、物流中心与各客户以及各客户间的公路里程设定一个最佳的送货方案（方案包括当天出动车辆数、行驶路径、当天总运行里程）在满足客户所提出的时间要求下，使配送中心配送费用最小或总运行里程最短。
1.2问题的提出现有一批物资配送任务及其要求，其中货车载重量为8T、平均速度为50km/h，送货车辆从物流中心出发，为8个客户配送物资。
已知，8个客户所需物资的重量、在任意客户处所需要的卸货时间以及物流中心与各客户以及各客户间的公路里程。
根据各客户要求送货车辆到达的时间范围需求解：1. 给当日设计一个最佳的送货车辆安排方案（包括出动车辆的台数以及每一台车辆的具体行驶路径），使总运行里程最短；并给出你们实际使用的软件名称、命令和编写的全部计算机源程序。
2. 将数据一般化，为物流中心建立一个每天最佳送货策略的数学模型，并给出求解方法。
3. 将问题实际化，考虑此物流中心的客户数量较大，建立模型和求解方法将做哪些调整？2.1 问题分析 1问题综述本文主要对物流中心配送物资方案进行优化研究，主要包括三个问题，且三个问题属于层层递进关系。
无论约束与目标如何变化，问题最终需求最佳方案均需含有：当天出动车的数量、行驶路径及总运行里程。
整体分析问题，需按（图2）流程进行完成。
图2.全文主要思维流程图2 具体问题的分析（1） 问题一的分析问题一是为物流中心具体任务设计最佳配送方案。
此问题属于组合优化问题，指派多辆货车从同一地点出发，选择一条路线进行货物配送，并让每一客户点能够准时得到所需货物。
此类问题可以采用多旅行商问题建立模型，并基于遗传算法和计算机仿真模拟对模型进行求解，得出最佳方案。
图3.关于问题一的分析流程图（2）问题二的分析问题二是对问题一的深入思考，拟在建立没有具体的数据的一个每天最佳送货策略的一般数学模型。
本题可以采用启发式算法思想，在问题一的基础上，加入派遣车辆数量最少以及客户满意程度为目标。
并给出求解此模型的求解方法。
（3）问题三的分析问题三属于问题二的深入理解。
在问题二的基础上加入客户数量较大这一条件。
从现实入手分析，客户数量较大可能导致客户中心拥有货车数量不够、运输时间过长等结果。
选择分区思想，考虑选取一辆车对一个区域的所有客户进行运送货物。
并且由于客户数量的增加，考虑物流中心的忙碌程度，可以通过降低计算最短路径的精度，提高方案的时间有效率。
3关键问题的理解（1）关于两客户点之间路径选择的理解由于要使送货的路径达到最小，合理选择路径是解决此类问题的关键。
不难发现，表格中任意两点之间的距离并不为最佳（如：从物流中心直接达到第5个客户处需要200km，而从物流中心途径第一客户处，再转向到第5客户处仅需要经过90km，类似的还有从物流中心到第7客户处、从第3客户处到第8客户处）。
（见图4）从时间角度观测，从物流中心到第5个客户处需要经过的时间包括：从物流中心到第5节点处的最短路径行驶过程所消耗时间；在第5节点处卸货所花费的时间。
（注：此处并不在中间任意客户点卸货，只是由于最短路径的需要而途径中间节点，故不考虑途径任意节点卸货时间）。
90km图4.特殊点路径选择示意图（2）关于配送费用最小或总运行里程最短的理解根据题目所设所需求解目标为配送费用最小或运行里程最短。
文中考虑物资配送过程中，运输过程占有最为昂贵的费用，那么要合理控制运送费用需要尽可能减少运输的里程数。
而运送过程受时间限制，一味追求里程的优化可能造成时间的延迟和不充分利用。
由于题目假设车辆以平均速度前行，可思考将文章最终目的转换为寻找运送过程时间最短的优化。
（3）关于早到损失、迟到惩罚的理解配送时间是配送方案的重点考虑对象，到达客户点的快慢对物流中心和客户均会造成影响。
由于车辆较早到达会造成资金损失，车辆在规定时间以后到达会降低客户对此物流中心的满意程度。
于是针对此关键问题，在基本时间约束的条件下，引入客户满意度函数，综合考虑车辆早到以及迟到所造成的影响，得到最佳方案。
（4） 顾客数量较大的理解顾客数量较大会对方案造成一定的影响，数量的增加可能导致时间约束的改变。
数量的增加对时间的要求更为严重，所以此情况应该考虑适当的算法降低时间复杂度，减少计算的精度，增加计算的速度，从而得到顾客数量较大情况下的优化模型。
三 模型假设[1] 假设货车在接到任务安排后，同时出发，将货物送至各客户点。
[2] 假设不考虑货运途中突发情况及红绿灯等待时间。
[3] 假设物流中心车辆足够，不会出现运输车辆不足的情况。
[4] 假设同一客户点只需要一辆运货车辆进行物资运送。
[5] 假设物流中心所指派的车辆均只运行一次（及一个回路）。
四 模型说明五 数据预处理5.1 建立各段最小运输时间模型根据题目中所给数据（表2），根据任意两点之间的距离，绘制出任意两点间的网络赋权图。
并建立距离的邻接矩阵，形如：()ij n nA a ⨯= (1)其中ija 表示：从i 个客户点到第j 个客户点的距离。
然后，由关键问题分析，明确任意两点之间的距离并不是任意两点之间的最小路径。
下面就任意两点之间的最短距离进行求解：算法选择：其中Floyd 算法又称为弗洛伊德算法[2]，插点法，是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。
要找到各段之间的最小运输时间，可以利用最短路径进行等效转换。
对于最短路径的求解，采用Floyd 算法较为简单、方便。
算法步骤：step 1：从任意一条单边路径开始。
所有两点之间的距离是边的权，如果两点之间没有边相连，则权为无穷大。
step 2：对于每一对顶点u 和v ，看看是否存在一个顶点w 使得从u 到w 再到v 比已知的路径更短。
如果是更新它。
step 3：将求解得到的任意两点之间的最短路径写入表格，得出结论。
算法结果：利用Matlab 软件（见附件1），求解出任意两点之间的最短路径（见表1）：并将上述结果，通过矩阵进行表示，可写作：()ij n nD d ⨯= (2)那么，根据物流中心派发货运车队的车辆的平均速度可以求解到：从第i 客户点到达第j 客户点的最短时间：ij ij d t v=(3)根据任意两点之间运输的最短时间，可以得到关于运输过程最短时间的矩阵，形如：()ij n nT t ⨯= (4)将矩阵用表格的形式表示出来，可写作（见表2）：表2.运输过程中各点之间行驶的最小时间（单位：小时）六 模型建立与求解6.3 运行里程最短的优化模型（问题一） 6.1.1多旅行商（MTSP ）问题旅行商问题(traveling salesman problem,TSP )：是一个典型的组合优化难题,它在许多领域都有着广泛的应用,已被证明属于NP 问题。
所谓TSP 是指有N 个城市,要求旅行商到达每个城市各一次,且仅一次,并回到起点,且要求旅行路线最短。
多旅行商问题(multiple traveling salesman problem ,MTSP )[3]：是指M 个旅行商从同一个城市(或不同城市)出发,分别走一条旅行路线,使得每个城市有且仅有一个旅行商经过(出发城市除外),且总路程最短。
有关TSP 的研究在现实问题中有很大的使用价值,诸如交通运输、管道铺设、路线的选择、计算机网络的拓扑设计、邮递员送信等,都可抽象成TSP 或MTSP 。
6.1.2多旅行商问题选择理由解决此类组合优化问题并不容易，再得到物资配送任务之后，物流中心会派出公司的车辆分别对不同地点客户进行送货。
那么，物流公司将指派一定数量的车（从客户所需求的货物总量与每辆车载重量进行比较，可以确定指派车辆不止一辆），可以看作多旅行商问题中的旅行商。
而根据数据预处理阶段所做工作，将要求问题等效转换为每个客户点有且仅有一辆指派车辆经过，且所消耗时间最短，此为一组组合优化问题，故求解问题选择使用多旅行商问题。
6.1.3物资配送过程时间最短的优化模型建立1. 决策变量定义车辆k 是否从第i 个客户点到第j 个客户点为：{1,0,ijk k i j x k i j =车辆要从第个客户点到达第个客户点车辆不从第个客户点到达第个客户点(5)并且，定义车辆k 是否对第i 个客户点进行送货：{0ki k i y k i =1，车辆为第个客户点送货，车辆不对第个客户点送货(6)2. 目标函数根据题目要求，需要通过设计一个较为优化的方案，使得配送中心的配送费用最小或总运行里程最短。
问题一意在追求总运行里程最短。