基于ArcGIS的物流配送车辆调度系统设计_图文(精)
基于ArcGIS Engine的物流管理系统开发
基于ＡｒｃＧＩＳＥｎｇｉｎｅ的物流管理系统开发【摘要】：传统的基于MIS的物流管理系统不能为物流管理人员提供地理空间数据的管理和分析。
根据物流行业对空间信息处理的发展需求，文章提出了基于ArcGIS Engine的物流管理系统，并介绍了建立该系统的具体方案和实现方法。
【关键词】：地理信息系统；物流管理系统；系统开发1. 引言传统的物流管理系统不能为货物运输路径选择、仓库地址选择等涉及到大量空间数据的问题提供辅助决策，而这却正是物流系统缩短物流时间、降低成本的关键。
利用GIS强大的空间数据和属性数据采集与分析功能，建立基于GIS 的现代物流管理系统，将是解决这些问题的最佳方法，也是物流行业未来发展的必然趋势。
基于CIS技术的物流管理系统，可以实现在一张图上实时动态显示资源相关变化情况，还能将资源管理过程中的地理要素的作用和影响直观地表示出来，便于发现与地理因素有关的各种资料和知识，为科学决策提供依据。
为此，作者利用ESRI公司提供的ArcGIS Engine组件和微软的C#语言进行了物流管理系统的开发。
与ArcObjects相比，ArcGIS Engine组件能够脱离ArcGIS桌面软件环境而独立运行，极大降低了应用软件开发成本。
同时，它也继承了ArcObjects组件库强大的数据处理和分析功能，具有更强的灵活性和适应性, 代表了ArcGIS二次开发的新趋势。
2. 系统设计与实现2.1 系统数据流程设计物流管理系统涉及的数据来源多样，主要有来自测绘部门的基础地形图数据、来自交通部门的城市交通状况数据、来自工商部门的城市各区域商业网点经营状况数据、来自物流公司内部数据和来自客户数据。
这些来源不同的数据具有不同的数据格式，这就要求系统具备强大的数据转换能力，能够将不同类型数据整合起来，方便系统使用和管理。
这些数据从空间表现形式来看，主要分为空间数据和非空间数据。
对于物流管理系统，将需要的城区交通图、配送点分布图、配送中心分布图等图件通过GIS桌面软件对其配准并数字化，划分成不同的专题图和图层，并进行属性编码和空间索引设计，建立空间拓扑结构，通过拓扑结构图，可以方便的进行一些空间分析，如：最佳路径选择、配送中心选址等。
基于ArcGIS的物流车辆路径规划信息系统
基于ArcGIS的物流车辆路径规划信息系统摘要：现代物流系统已进入信息化、智能化的发展阶段，将gis 引入物流配送系统是物流配送智能化的一个重要方向。
特别是对于现代物流领域中备受关注的车辆路径问题，可以有效的结合最优路径、各种vrp模型、车辆行驶成本等要素，在可视化分析以及物流规划路径分析等方面具有不可替代的作用。
本文将物流车辆路径规划理论算法的研究与地理信息系统自身的网络分析模块相结合，经过二次开发，形成了用于实际的物流车辆路径规划和调度系统。
关键词：物流系统；智能化；车辆路径；规划中图分类号：p208 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013）02-0000-021 概述物流产业随着基础工业的不断壮大及消费市场的蓬勃发展而快速兴起。
而中国的物流企业不论从技术装备还是管理水平与国外仍存在较大差距，概括起来有一下几个方面：对现代物流理念上的差距，企业规模方面的差距，社会需求方面的差距，管理体制方面的差距，专业手段方面的差距，专门人才方面的差距。
据对美国物流业的统计与分析，以运输为主的物流企业年平均资产回报率为8.3%（irr），仓储为7.1%，综合服务为14.8%。
在中国大部分物流企业的年平均资产回报率仅为1%。
这一数据，不仅说明了中国物流效率低下，同时企业仍有很大的空间通过物流来降低成本。
如何应用先进的技术手段来提高物流业的经营效率，及时高效、经济地将商品配送到客户手中，成了大家探讨的话题，这也就是现代物流领域中备受关注的车辆路径问题（vehicle routing problem，vrp）。
物流配送路径规划的优化与否，对物流配送效率、费用和服务水平影响较大。
而此类问题都涉及如何处理大量的空间数据与属性数据而缩短物流时间、降低成本的问题。
地理信息系统作为不仅具有对空间和属性数据采集、处理和显示功能，而且可为系统用户进行预测，监测、规划管理和决策提供科学依据。
它可以有效的结合最优路径、各种vrp模型、车辆行驶成本等要素，在可视化分析以及物流规划路径分析等方面具有不可替代的作用。
基于GIS的物流配送车辆调度系统的设计与实现
基于GIS的物流配送车辆调度系统的设计与实现滕威【摘要】基于传统物流配送车辆调度中人工操作出现的资源利用不合理、运营成本过高以及服务质量较差等一系列问题,为了提高物流配送企业的工作效率和资源利用率,本文采用优化启发算法,借助GIS中强大的图像处理功能,实现数据处理的可视化效果,优化和调度物流配送车辆,结合实例运营试验,该系统通过GIS数据采集实现可视化的功能,经过系统的运用测试后,系统的通讯模式测试结果显示数据传送的速率每次均低于1 s,进而保障了系统数据传输的可靠性和稳定性;一辆车工作8小时,每秒传输一次数据,一天的传输量为0.441 M,一天一台车的数据成本低于1.5元,大大降低了物流配送的监控成本.%A series of problems of the traditional logistics distribution vehicle scheduling in the manual operation of irrational use of resources, high operating costs and poor service quality and so on, in order to improve the utilization rate of logistics distribution enterprise work efficiency and resource optimization, heuristic algorithm is adopted in this paper, the image processing function of GIS, realize the visualization of the data processing. And, the optimization of logistics distribution vehicle scheduling, combined with examples, the system realizes the visualization operation test, through the GIS data acquisition function, tested using the system, the test results show that the system communication mode of each data transfer rate is lower than that of 1 s, which guarantees the system data transmission reliability and stability; a car to work for 8 hours second, transmission of a data transmissionquantity, day 0.441 M, day a data cost less than 1.5 yuan, greatly reducing the cost of logistics and distribution monitoring.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)018【总页数】4页(P50-53)【关键词】GIS;物流配送;车辆调度系统;设计【作者】滕威【作者单位】陕西交通职业技术学院陕西西安 710018【正文语种】中文【中图分类】TN99地理信息系统（GIS）是以地理空间数据作为研究的基础，借助地理模型分析，提供动态的地理信息。
基于GIS的物流信息系统设计研究以唐山金益物流公司为例
、实时监控等；用户层则面向用户，提供一个易于使用和直观的界面。
3、技术实现
为实现该系统，我们采用了以下的GIS技术和工具： 1、使用地理数据库来存储和查询地理信息
2、利用地图API进行地图可视化 3、采用空间分析算法进行路径规划和优化 4、通过Web服务和技术（如RESTful API）提供数据和服务的接口
5、使用前端框架（例如React或Vue.js）来构建用户界面 6、集成GPS和其他传感器数据以实现实时监控
三、应用实例
我们以唐山金益物流公司的实际运营为例，说明该系统的应用。该公司在使 用了基于GIS的物流信息系统后，货物配送效率提高了20%，运输成本降低了15%， 客户满意度也大幅上升。通过实时的货物位置和运输状态监控，客户可以更加放 心地使用公司的服
这对于应对全球化和电子商务的挑战，提高物流行业的竞争力具有重要意义。
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3、分析与优化
基于GIS技术的物流信息系统能够对收集到的数据进行深入分析，包括网络 优化、路径规划、物流模拟等。通过这些分析，系统可以实时调整物流策略，优 化资源配置，提高物流效率。
4、可视化展示
GIS技术可以将复杂的数据以直观的方式展示出来，包括地图、图表等。在 物流信息系统中，通过可视化展示，用户可以直观地了解物流状态、趋势和问题， 从而做出更准确的决策。
一、GIS技术概述
GIS是一种综合性的信息技术，它通过收集、存储、管理、分析和表示地理 数据，提供对地理空间信息的查询、分析和显示功能。在物流信息系统中，GIS 技术可以用于优化物流网络、路线规划、位置定位、可视化分析等方面。
二、基于GIS技术的物流信息系 统设计架构
基于GIS技术的物流信息系统设计架构包括以下五个主要组成部分：
基于GIS的现代物流管理系统设计与实现
基于GIS的现代物流管理系统设计与实现物流（Logistics)是指物品在从供应地向接收地的实体流动过程中，根据实际的需求，将运输、贮存、装卸、运输、包装、流通加工、配送、信息服务等功能有机的结合起来，以实现客户要求的过程[1]。
伴随着现代科技，尤其是信息技术与计算机技术的高速发展，人们提出了现代物流这一概念，其总体趋势是自动化5]、网络化、集约化和信息化，核心内容则是物流信息化，这也是区分现代物流和传统物流的重要标志。
为解决传统物流成本高、竞争力低等问题，利用现代信息管理手段如数据库技术、条码技术、地理信息系统（GIS)、电子数据交换技术（EDI)、移动通讯技术（GSM)、全球定位系统（GPS)等[]对传统物流系统进行改进，建立新型的现代物流管理系统是非常必要的。
地理信息系统(geographicinformationsys?tem，GIS)将地图的视觉表达、强大的空间分析功能与数据库功能结合在一■起，从而提供了一■种对空间数据的集管理、显示、分析、表达、查询为一体的综合的智能化手段[7]。
空间数据包括了空间要素间的拓扑关系，使得GIS能够支持一般管理系统所不能支持的空间分析和空间查询功能，以便于制定决策和规划。
物流对地理空间具有较大的依赖性，在物流中心选址、配送运输过程中的地理数据、位置坐标数据和交通网数据都属于空间数据，将GIS引人到物流系统中不仅可以依据真实的空间数据，运用相应的模型与算法，利用GIS的空间分析功能，得出相应的方案，直观地显示在电子地图上，给用户提供辅助决策；还可以使用户根据自己的需求动态地查询所需的空间信息，借助于用户也将极大方便位置及路网信息的更新和处理。
1关键技术及难点将GIS技术与物流管理技术相结合，构建基于GIS的现代物流管理系统首先需要解决的是信息系统数据库建设，其次是系统平台及分析功能的实现。
现代物流管理系统构建的关键技术是数据集成、功能集成与求解算法的选择。
基于GIS的物流配送系统解决方案(精)
基于GIS的物流配送系统解决方案高效、快捷的物流配送系统对企业，尤其对电子商务的发展至关重要[1]。
本文在对两者的融合进行了探讨，并提出了基于GIS的物流配送系统解决方案，以实现对物流配送过程的全程管理。
关键词：地理信息系统，物流，电子商务1引言物流是指计划、执行与控制原材料或最终产品从产地到使用地点的实际流程，物流服务具体包括定单管理、运输、仓储、装卸、送递、报关、退货处理、信息服务及增殖业务。
显然，货物运输路径的选择，仓库地址的选择等，都涉及到如何处理大量的空间数据与属性数据而缩短物流时间，降低成本的问题，而地理信息系统（以下简称GIS）不仅具有对空间和属性数据采集、输入、编辑、存储、管理、空间分析、查询、输出和显示功能，而且可为系统用户进行预测、监测、规划管理和决策提供科学依据。
可见，将其应用于物流配送系统中，可大大加强对物流过程的全面控制和管理，实现高效、高质的物流配送服务，本文分以下几部分对GIS在物流配送中的应用进行探讨。
2现代物流与GIS融合1）地理信息系统的发展地理信息系统是集计算机科学、地理学、信息科学等学科为一体的新兴边缘科学，可作为应用于各领域的基础平台。
这种集成是对信息的各种加工、处理过程的应用、融合和交叉渗透，并且实现各种信息的数字化的过程。
在GIS中，空间信息和属性信息是不可分割的整体，它们分别描述地理实体的两面，以地理实体为主线组织起来。
空间信息还包括了空间要素之间的几何关系，使GIS能够支持一般管理信息系统所不能支持的空间查询和空间分析，以便于制定规划和决策。
现在网络地理信息系统（WebGIS）的兴起更使其被越来越多的商业领域用来作为一种信息查询和信息分析工具[3]，GIS技术本身也融入了这些商业领域的通用模型（如ARC/INFO的网络分析模块），因而GIS技术在各个商业领域的应用在深度上和广度上不断发展。
事实上，凡是涉及到地理分布的领域都可以应用GIS技术。
2）物流的发展随着经济全球化的发展，物流也向着现代化方向迅速发展。
基于GIS_GPS技术的城市货运信息服务系统设计
收稿日期：2010-08-27作者简介：王彦庆（1963-），男，黑龙江绥化人，哈尔滨商业大学管理学院，教授，博士，研究方向：物流工程；姚晓文（1985-），女，河南南阳人，哈尔滨商业大学管理学院硕士研究生，研究方向：物流工程。
Logistics Sci-Tech No.11,2010物流科技2010年第11期摘要：根据目前政府、物流企业及货主对物流服务的信息需求，结合城市货运的业务操作流程，应用信息技术、GIS 技术，设计了基于GIS/GPS 技术的城市货运信息服务系统。
通过该系统实现了物流信息的空间统计分析和对货运车辆的定位监控与警情处理，从而改善了原有的货运信息服务系统。
关键词：城市货运信息服务系统；地理信息系统;卫星定位系统；物流中图分类号：C931.6文献标识码：AAbstract:According to the freight information demand of the government,modern logistics enterprises and cargo owner,combined with the actual logistics operational processes and bringing into computer technology.GIS,the freight information system based on GIS/GPS technology is introduced in this paper to get a good design scheme which is more useful comparing with the traditional service model and will help realize the spatial analysis of logistics information.Key words:freight information system;GIS;GPS;logistics0引言目前，全国各大城市基本都建立了自己的货运信息服务系统，但系统的建立存在着许多问题。
基于GIS的物流配送调度系统需求
一、功能需求（一）地图浏览和标注（基本GIS模块）1.地图缩放、漫游和指定区域显示，比例尺和图例的控制显示2.分层控制显示对主要的信息点（POI）提供根据图层进行分类控制显示功能；3.初始地图的保存和返回用户登录系统时，可以自动返回到上次退出时保存的地图显示区域。
4.经纬度查找位置根据用户输入的经纬度坐标，定位显示地图的功能；本功能的实现与所购买的具体区域的地图采用的坐标系统有关。
5.标注功能用户可以在地图上添加、修改和删除信息点，并根据需要显示和关闭信息点的显示。
6.清除轨迹在使用"历史轨迹"等功能时会在地图上产生轨迹，用户可利用此项功能清除地图轨迹。
（二）服务区域管理（基本业务模块）1.服务区域的划分（1）通过鼠标在地图上进行服务区域的自定义划分；（2）在地图上合并相邻（行政）区域定义服务区域；（3）通过选定的道路定义服务区域；（4）删除指定服务区域。
2.基于地址的服务区域查询（1）根据（门牌）地址信息，地图自动定位/返回到相应的服务区域；A．根据门牌号定位时，需要提供相应的地图数据；B．根据道路交叉口定位，可以突破该限制。
（2）根据地址信息，返回对应的经纬度信息本功能与具体的地图坐标系统有关。
（三）物流配送调度（核心业务模块）1.优化调度配载需求说明系统需支持多点装载多点卸货。
首先，系统根据各节点待发货物数量、体积、重量，以及待运货物的目的地节点，然后再根据各节点的所在区域、特殊要求及道路情况计算出最合理的运输路线、车辆途径的节点、车辆在各途经节点货物的装载和卸载安排。
若业务量太大，车辆不够分配，系统则提供列表，说明有哪些节点那些运单尚未安排到，共多少体积、重量及数量。
用户业务模式为多节点间的货运班车的配载计划和路线优化，。
优化配送需要考虑的因素：◆货物尺寸、重量。
◆货物属性：家电、食品、医药品、模具制造等（即货物相容性，某些类型货物间不能装载在同一辆车上，如食品和化工产品）◆节点区域：依据节点地址确定所属区域。
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基于 ArcGIS 的物流配送车辆优化调度系统设计设计者:杨松,刘士广,侯一萌,(南京农业大学工学院江苏南京 210031摘要本文首先对现代物流配送车辆调度系统和地理信息系统 (GIS 的特点进行了分析,提出 GIS 与配送系统集成的必要性;在此基础上,提出了基于 ArcGIS 的物流配送系统集成的总体设计框架。
最后利用 Visual Basic 开发环境,调用 ArcGIS 生成的电子地图和数据库,达到物流配送车辆优化调度的集成系统设计。
关键字:物流配送;车辆优化调度; ArcGIS ; Visual Basic;集成1. 研究背景物流配送系统包括货物集中,库存管理,车辆调度,配送运输等多个环节。
配送系统的最终目标是降低成本,从而获取“第三利润” 。
其中,车辆优化调度是物流配送系统优化的关键。
随着现代物流业的快速发展,物流信息量地迅速增加,对配送系统的要求也更高。
在货物需求信息复杂, 拥有运输车辆较多的情况下, 单纯采用人工办法在规定时间内连续确定运输车辆整体调度的每日最佳方案显然是不可能实现的。
因此, 提高系统决策的科学性, 可视性和信息化程度非常必要, 而 GIS 与物流配送系统的集成则能很好的实现这一目标。
本系统选用 ESRI 公司推出的一条为不同需求层次用户提供的全面的、可伸缩的 GIS 产品线和解决方案— ArcGIS Desktop以及面向对象的编程工具— VB6.0构成开发环境, 实现 GIS 与物流配送车辆优化调度系统的集成。
2.GIS 与车辆优化调度系统物流活动作为物体在空间上的移动,是时间和空间的集合。
由此,与空间有关的地理信息系统(GIS 便有了用武之地。
基于 GIS 的车辆优化调度系统以区域电子地图为基础地理信息来源, 同时可以连接各种动态数据库。
它为用户的商业配送业务提供全面的解决方案、信息搜索、管理、统计分析。
由此可知。
基于 GIS 的物流配送系统集成是物流配送现代化的必然方向。
但目前, 将 GIS 技术引入到物流配送系统中,实现过程中仍然有不少技术上的困难。
主要表现在:(1前期的地理空间、属性数据的采集以及更新困难。
主要包括各种影响因素的定量化和路况等数据的实时更新方面。
(2 GIS 空间分析与配送模型的集成。
传统模型多为理想的图或者网络模型,忽视了地理空间数据对配送优化的巨大影响, 如何将传统的理想模型转换为接近实际的模型,并于 GIS 空间分析功能相结合,是目前最需要解决的问题。
(3计算机提供的最优决策方案的评价。
由于评价的标准不一样,常出现分析出的最优结果不是我们所想要的结果, 如何对计算机分析的最优性进行评价, 并使其与人的主观经验相结合,也是当前碰到的难题之一。
3. 集成系统的基础设计3.1 VRP 问题的模型及节约算法编程实现假设配送中心的编号为 0, 各客户点的编号为 i ( i = 1, 2,⋯⋯ , h ,各车的编号为 s ( s = 1, 2, ⋯⋯ , k 。
我们来建立数学模型 , 建立模型的目标就是要使总的运输成本最小。
一般情况下 , 运输成本与车辆行驶路径成正比 , 行驶路径越短 , 车辆的耗油量越少 , 司机的工作时间越少 , 总的运输费用也就越少。
因此建立如下以行驶路径最短作为目标函数的数学模型 :001m in h h kij ijs i j s D CX ====∑∑∑ …………………………………………… ... …… .(1(110,1,..., 1n ij i X j n +===+∑…………………………………………………… .(20, 1, 2,..., ; h js s ijs i Xy j h ===∀∑…………………………………………………… .(3, 1, 2,..., ; his s ijs j X y i h ===∀∑………………………………………………… . … .(40, h s si is i gy q =≤∀∑………………………………………………………………… .(5 11,2,..., 01{i h kisk i s y ====∑ ……………………………………………… ..... ……… .(6在上述模型中 :(1式为目标函数 ,Cij 表示从客户点 i 到客户点 j 的运输成本 ,X 表示车辆 s 由点i 驶向点 j, 当事件发生时取值 1, 否则取值 0;(2式和 (3式中 , js y 表示客户点 i 的货运任务由车辆 s 来完成。
当事件发生时取值 1, 否则取值 0。
这两个式子放在一起 , 表示对任何一个由车辆 s 服客户点 j, 必定有且只有一个 (不同于 j 的由车辆 s 服务的客户点 (包括配送中心 i, 车辆 s 从客户点 i 到达客户点 j, 而对由车辆 s 服务的客户点 i 同样存在由车辆 s 服务的另一客户点 , 车辆 s 是从该客户点到达 i 的 ;(4式中 , s q 表示由车辆 s 的最大承载量 , 每辆车装载的货运总量不得超过本辆车的最大承重量 ;(5式保证了每个客户点仅能由一辆车配送针对 VRP 问题的数学模型,应用节约算法,我们将其付诸编程语言,以下是我们的部分节约算法编程代码:3.2 电子地图的设计在车辆调度系统中, 为了辅助工作人员完成车辆优化调度, 系统必须借助电子地图完成地图显示、定位和自动路径设计等功能。
其中,自动路径设计要用到准确的道路长度、道路等级等与车辆实际运行密切相关的数据; 定位操作则需要准确的街道名或者标注性以及操作人员自定义的位置属性等数据。
车辆优化调度系统的需求决定了电子地图的内容。
毫无疑问道路网络是本系统最重要的组成部分,其次是送货点分布信息,同时也应包含与车辆行驶相关的各类标志,除此之外,电子地图还应该包含与企业行管的出行,商务等非街道信息。
根据以上电子地图的需求和内容分析,进行电子地图的设计。
GIS 一般是以数据库的形式来组织信息的, 数据库与地图之间通过地图图层建立密切的关系。
每个图层包含了整个地图的一个不同方面, 根据数据的性质来进行分类, 性质相同或者相近的数据归并在一起,形成一个图层,这样有利于 GIS 管理数据。
下面就以北京市为例,设计 GIS 平台的电子地图:【图】仅点线面图层的简单图层叠加效果【图】街道建筑送货点信息图层叠加效果4. 系统集成结构设计使用 ArcMap 和 VB 开发车辆优化调度系统,其中使用 ArcMap 进行运输调度信息如送货点的位置、走向,送货点时刻、道路情况,货物的流向分析等的直观表达、分析统计和属性数据、空间数据的维护管理、同时用来读取实时车辆优化调度方案在地图上的显示;使用 VB 与之集成来实现系统目标, VB 主要用来构建系统框架、实现车辆优化调度算法和管理其他非空间数据。
物流配送车辆优化调度系统主要由 7个主要模板组成,其结构框图:【图】物流配送车辆优化调度系统结构各模块之间的关系是:主应用程序调用发运计划生成系统模板生成实时发运计划, 然后调用 MapInfo 将它在地图上显示出来, 主应用程序调用数据库维护模板对底层数据库进行维护。
5. 系统实现作为系统和用户实现交互的界面部分, 表现了系统的整体感觉, 所以较为友好和整洁的操作界面可以使用户更快的接收系统。
该系统界面主要包括菜单、工具栏、地图的显示窗口、工作区窗口、图层、属性窗口等部分。
系统提供了以下部分的功能:(1 桌面地图功能:对电子地图提供基本操作,如分层显示、分层控制、直线选择定位等功能;对电子地图的编辑操作;对电子地图进行综合信息分析,并创建专题图。
(2 基础数据建立:将收集到的用户、车辆、司机信息录入到系统中,并可做相应修改。
(3 信息维护:输入货物需求计划,并对建好后的基础数据发生变化时进行变更处理。
(4 运输计划制定:通过车辆优化调度模型的计算,形成优化配送方案。
具体可以:求解人意两点间的最优路径;求一天内所有货物任务的分配方案。
(5 查询:系统可按照给定的查询条件从不同方面查询用户、车辆、司机和运输货物信息,并可结合地理图形进行综合信息查询。
(6 统计分析:系统可按照给定的统计条件从不同方面统计分析用户、车辆和运输货物信息,并可结合地理图形进行综合信息统计分析。
(7 系统管理:提供整个系统的管理和维护功能。
整合以上这些功能,我们最终设计出了我们的物流配送车辆调度系统设计。
为了验证系统的实用性以及配送的优化性,我们取南京市苏果马群物流配送中心为例,设计了一个物流中心以及多个苏果超市为零售商的实例, 并通过验证优化了配送计划以及配送路线图。
【图】系统运行界面6. 应用前景由于目前此进程处于探索阶段，涉及的面宽，实际情况比较复杂，与企业的经济效益有较大的联系，因此如何能够准确、全面、有效地抓住企业的需求，跟上企业管理科学化、信息化的步伐，将是我们不断研究和考虑的问题。
但是，这也从很大程度上证实了 GIS 在物流配送系统中的重要地位和应用。
该系统为物流配送车辆优化调度和日常业务管理提供了一个方便、科学有效的工具，为车辆优化调度算法的应用提供了一个好的使用环境。
建立车辆优化调度计算机系统为货运组织提高了工作效率，增加经济效益，具有良好的应用和经济前景。
5．参考文献参考文献 [1] 胡志杰，王长琼．基于 ArcGIS 的物流配送系统集成研究．物流技术．2005.3. [2] 张学志,陈功玉.车辆路线安排的改进节约算法.系统工程, 2008.11 [3] 杨凌杰李静.基于 C-W 节约算法的 TSP 教学辅助系统研究与设计.《微计算机应用》.2008.9 [4] 郎茂祥. 配送车辆优化调度模型与算法.电子工业出版社.2009.3 [5] 周宏伟，管珍.基于 ArcGISEngine 的青海旅游交通查询系统的设计与实现.宜春学院学报.2010.12 [6] GIS 技术在物流企业信息平台中的应用研究.《商业研究》2005.1 [7] Laporte G, GendreauM, Potvin J Y. Classical andMod2ern Heuristics for the Vehicle Routing Problem[ J ]. IntlTrans in Oper Res, 2000, 7 (4 /5 : 285 - 300. [8] Thangiah S R. Vehicle Routing Problem with TimeWin2dowsUsing GeneticAlgoriths[ C ] / /App lication Hand2book of Genetic Algorithms: New Frontiers (VolumeH. Boca Raton: CRC Press, 1995: 253 - 277. [9] Berger, Salois J M, Begin R. A Hybrid Genetic Algo2rithm for the Vehicle Routing Problem with TimeWin2dows[ C ] / /The A I 98 12 th Canadian Conference on Artificial Intelligence. Vancouver, 1998: 114 - 127.。