现代物流配送系统中优化调度模型的研究
某公司冷链物流配送路径优化研究-物流工程-毕业论文

---文档均为word文档,下载后可直接编辑使用亦可打印--- 摘要 ...................................................................... ABSTRACT .................................................................. 第1章绪论 .. (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究目的和意义 (1)1.2.1 研究目的 (1)1.2.2 研究意义 (2)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 国外研究现状 (2)1.3.2 国内研究现状 (3)1.4 研究内容 (4)第2章相关理论 (5)2.1 配送的基本理论 (5)2.1.1 配送的概念 (5)2.1.1 配送的特点 (5)2.2 冷链物流相关理论 (5)2.2.1 冷链物流定义 (5)2.2.2 冷链物流特点 (5)2.2.3 冷链物流构成 (5)2.3 车辆配送路径问题 (6)2.3.1 车辆路径问题定义 (6)2.3.2 车辆路径问题分类 (7)2.3.3 车辆路径问题要素 (7)第3章 J公司冷链物流配送现状及路径问题分析 (9)3.1 J公司简介 (9)3.2 J公司冷链物流配送现状 (9)3.2.1 配送中心的主要设备 (9)3.2.2 配送中心的主要功能 (9)3.2.3 配送作业流程 (10)3.2.4 配送网络分布 (11)3.2.5 配送路径方案 (12)3.3 公司冷链物流配送问题 (13)3.4 公司冷链物流配送路径问题分析 (14)第4章配送路径的优化求解 (16)4.1 J公司冷链物流配送路径优化问题描述 (16)4.2 节约里程法描述 (16)4.2.1 节约里程法概述 (16)4.2.2 节约里程法运算步骤 (16)4.3 基本假设与变量定义 (17)4.3.1 基本假设 (17)4.3.2 变量定义 (17)4.4 节约里程法求解 (18)4.4.1 基础数据收集 (18)4.4.2 求解过程 (20)4.4.3 Matlab验证结果 (35)第5章配送路线优化管理的成效分析 (39)5.1 路线优化管理的成效分析 (39)5.1.1 公司路线优化前后路程对比分析 (39)5.1.2 公司路线优化前后车辆利用效率对比分析 (40)5.1.3 公司路线优化前后成本对比分析 (41)5.2 路线优化后的管理启示 (43)5.2.1 加强管理流程优化 (43)5.2.2 提高公司的信息化处理 (43)5.2.3 加强资源的合理运用 (44)总结 (45)参考文献 (46)致谢 (48)第1章绪论1.1 研研研研物流作为一个服务性的行业,需要通过自身高质量的服务来提高客户的满意度,进而为公司,企业带来利润。
智能运输调度系统的研究与应用

智能运输调度系统的研究与应用近年来,智能运输调度系统在物流行业中得到了广泛的应用和研究。
智能运输调度系统通过运用先进的技术手段和算法优化空间分配和时间分配等物流资源,实现效率的提升和成本的降低,使得物流行业更加高效、便利、安全和绿色。
本文将就智能运输调度系统的实现原理、优点和应用案例进行探讨和分析。
1. 实现原理智能运输调度系统是从物流的具体需求出发,以大量的数据为基础,通过算法和模型等技术手段对物流资源及其流动规律进行分析和预测,实现精细化管理和协调调度,提高物流运输效率和供应链竞争力。
智能运输调度系统的主要实现原理可以分为以下几个方面:(1)建立智能化的物流信息平台。
通过物流信息平台,将经营和管理信息和相关技术手段相结合,实现物流数据的有效收集、储存、管理和处理,提高物流信息处理的质量和效率。
(2)自动化配送调度。
针对待配送订单进行智能规划和处理,利用精细化规划、动态优化以及协作决策等技术手段的结合,自动配送订单,并采用路径规划、车辆跟踪、实时监控等手段对配送进行全局性的自动化控制和管理。
(3)全面集成和优化物流资源。
将物流资源进行全面评价和有效利用,实现资源配置的最优化,包括车辆运输资源、物流网络、设备设施、工人资源等,并通过成本优化与效率优化的结合,实现物流资源空间与时间分配的最优化。
2. 优点智能运输调度系统具有以下几个主要的优点:(1)提高物流运输效率。
通过实现整个物流过程的全局性规划、智能化调度和自动化控制,实现物流的快速、高效、准确和安全的运输。
(2)降低物流成本。
通过对物流过程的精细化规划和优化调度,实现资源的最优化配置、成本的降低和效益的提高。
(3)提高供应链可靠性。
通过对物流数据集成分析和全局管控等手段,实现物流过程的可视化和实时监控,提高物流供应链的稳定性和可靠性。
(4)降低环保压力。
通过智能化管控和规划,减少不必要的物流行程和车辆行驶,降低物流造成的环境压力和公共资源占用。
物流行业物流配送路径优化方案

物流行业物流配送路径优化方案第一章物流配送路径概述 (2)1.1 物流配送路径基本概念 (2)1.1.1 物流配送路径的定义 (2)1.1.2 物流配送路径的分类 (2)1.1.3 物流配送路径的构成要素 (3)1.1.4 提高物流效率 (3)1.1.5 降低物流成本 (3)1.1.6 提升客户满意度 (3)1.1.7 促进可持续发展 (3)1.1.8 提高物流服务质量 (3)第二章物流配送路径优化方法 (3)1.1.9 概述 (4)1.1.10 遗传算法 (4)1.1.11 蚁群算法 (4)1.1.12 粒子群算法 (4)1.1.13 概述 (5)1.1.14 神经网络算法 (5)1.1.15 深度学习算法 (5)1.1.16 混合智能算法 (5)第三章节点选择与布局优化 (6)1.1.17 节点选择的重要性 (6)1.1.18 节点选择原则 (6)1.1.19 节点选择策略 (6)1.1.20 布局优化的目标 (6)1.1.21 布局优化方法 (6)1.1.22 布局优化步骤 (7)第四章货物装载与运输方式优化 (7)第五章路径规划算法与应用 (9)1.1.23 引言 (9)1.1.24 常见路径规划算法 (9)1.1.25 路径规划算法在物流配送中的应用 (9)1.1.26 车辆路径规划实例 (10)1.1.27 仓库内部路径规划实例 (10)1.1.28 城市配送路径规划实例 (10)第六章调度优化与实时调整 (10)1.1.29 启发式算法 (11)1.1.30 动态规划算法 (11)1.1.31 整数规划算法 (11)1.1.32 动态调度策略 (11)1.1.33 实时监控与预警策略 (12)1.1.34 应急调度策略 (12)第七章成本分析与控制 (12)1.1.35 成本分析方法 (12)1.1.36 成本控制措施 (13)第八章信息化建设与物流配送路径优化 (14)1.1.37 概述 (14)1.1.38 信息化建设策略 (14)1.1.39 系统概述 (15)1.1.40 系统功能模块 (15)1.1.41 系统应用效果 (15)第九章实施策略与效果评价 (16)1.1.42 组织架构调整 (16)1.1.43 技术支持与培训 (16)1.1.44 流程优化与规范 (16)1.1.45 激励机制与考核 (16)1.1.46 定量评价方法 (16)1.1.47 定性评价方法 (17)1.1.48 综合评价方法 (17)第十章发展趋势与展望 (17)1.1.49 智能化技术应用不断深入 (17)1.1.50 绿色物流成为主流 (17)1.1.51 协同配送成为新常态 (18)1.1.52 城乡配送一体化 (18)1.1.53 政策支持力度加大 (18)1.1.54 企业竞争加剧,创新能力提升 (18)1.1.55 物流配送网络不断完善 (18)1.1.56 以下建议: (18)第一章物流配送路径概述1.1 物流配送路径基本概念1.1.1 物流配送路径的定义物流配送路径是指在物流系统中,将货物从供应地运输至需求地的过程中,所采取的具体运输路线。
物流行业智能物流配送调度系统

物流行业智能物流配送调度系统第一章:引言 (3)1.1 系统背景 (3)1.2 系统意义 (3)1.3 系统目标 (3)第二章:智能物流配送调度系统概述 (4)2.1 物流配送调度系统定义 (4)2.2 智能物流配送调度系统特点 (4)2.3 系统架构 (4)第三章:物流配送调度算法 (5)3.1 经典调度算法介绍 (5)3.1.1 基本概念 (5)3.1.2 线性规划算法 (5)3.1.3 动态规划算法 (5)3.1.4 基于启发式的调度算法 (5)3.2 智能调度算法介绍 (5)3.2.1 基本概念 (5)3.2.2 基于机器学习的调度算法 (6)3.2.3 基于深度学习的调度算法 (6)3.2.4 基于强化学习的调度算法 (6)3.3 算法比较与分析 (6)3.3.1 优势对比 (6)3.3.2 劣势对比 (6)第四章:物流配送中心设计 (7)4.1 配送中心选址 (7)4.2 配送中心设施规划 (7)4.3 配送中心作业流程 (8)第五章:物流配送车辆调度 (8)5.1 车辆调度策略 (8)5.2 车辆调度优化算法 (8)5.3 车辆调度系统设计 (9)第六章:物流配送路径优化 (9)6.1 路径优化算法 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 常见路径优化算法 (9)6.2 路径优化模型 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 常见路径优化模型 (10)6.3 路径优化应用案例 (10)6.3.1 案例一:某城市快递配送路径优化 (10)6.3.2 案例二:某电商企业仓储配送路径优化 (10)6.3.3 案例三:某物流公司跨区域配送路径优化 (10)6.3.4 案例四:某冷链物流配送路径优化 (10)第七章:物流配送调度系统实施与运行 (11)7.1 系统实施步骤 (11)7.1.1 需求分析 (11)7.1.2 系统设计 (11)7.1.3 系统开发 (11)7.1.4 系统测试 (11)7.1.5 系统部署 (11)7.1.6 培训与上线 (11)7.2 系统运行维护 (11)7.2.1 监控与预警 (11)7.2.2 故障处理 (11)7.2.3 系统升级与优化 (12)7.2.4 数据备份与恢复 (12)7.3 系统功能评估 (12)7.3.1 系统响应时间 (12)7.3.2 系统并发能力 (12)7.3.3 系统可用性 (12)7.3.4 系统安全性 (12)第八章:智能物流配送调度系统应用案例 (12)8.1 典型应用案例一 (12)8.1.1 案例背景 (12)8.1.2 应用过程 (12)8.1.3 应用效果 (13)8.2 典型应用案例二 (13)8.2.1 案例背景 (13)8.2.2 应用过程 (13)8.2.3 应用效果 (13)8.3 应用案例分析 (13)第九章:物流配送调度系统发展趋势 (14)9.1 物流配送调度技术发展趋势 (14)9.1.1 信息化水平提升 (14)9.1.2 智能化调度算法优化 (14)9.1.3 自动化设备应用普及 (14)9.2 物流配送调度市场发展趋势 (14)9.2.1 市场规模持续扩大 (14)9.2.2 市场竞争加剧 (14)9.2.3 市场细分趋势明显 (14)9.3 物流配送调度政策发展趋势 (15)9.3.1 国家政策支持力度加大 (15)9.3.2 政策法规不断完善 (15)9.3.3 政策引导行业创新 (15)第十章结论与展望 (15)10.1 系统研究总结 (15)10.2 存在问题与改进方向 (15)10.3 未来研究展望 (16)第一章:引言1.1 系统背景我国经济的快速发展,物流行业已成为支撑国民经济的重要支柱产业。
物流配送车辆路径优化方案

物流配送车辆路径优化方案一、问题描述1.背景2.目标通过优化物流配送车辆的路径,降低配送时间和成本,提高运输效率和客户满意度。
3.约束条件考虑各个配送站点的货物数量、距离、配送时间窗口等因素,保证货物按时准确到达目的地。
二、优化方法1.数据收集收集物流配送过程中的关键数据,包括配送站点的地理位置、距离、货物数量、配送时间窗口等。
同时,根据历史数据和需求预测,估计未来一段时间内的货物量和配送需求。
2.车辆路径规划模型建立车辆路径规划模型,考虑货物量、距离、时间窗口等限制条件,以最小化总配送时间和成本为目标。
可以采用线性规划、整数规划等优化方法,通过求解模型得到最优的配送车辆路径。
3.车辆调度算法基于车辆路径规划模型,采用合适的调度算法对物流配送车辆进行调度,分配最佳的配送任务和路径。
常用的调度算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法等。
4.实时路况监控使用实时路况监控系统,获取道路交通情况、拥堵程度等信息,实时更新车辆路径规划。
通过自动更新路径,可以避免交通拥堵,优化配送车辆的路径选择。
5.优化配送站点规划根据货物的分布和需求,合理规划配送站点的位置和数量。
通过合理布局配送站点,减少车辆行驶距离和时间,提高配送效率。
6.智能配送系统建立智能配送系统,集成配送需求、车辆路径规划、调度算法和实时路况等功能,实现自动化的物流配送操作。
通过信息化手段,实现物流配送的可视化管理和监控,提高配送效率和客户满意度。
三、方案实施1.数据收集与分析使用物流管理系统、车辆跟踪系统等技术手段,收集配送过程中的关键数据。
通过数据分析,挖掘物流配送中存在的问题和瓶颈,为优化方案提供依据。
2.车辆路径规划模型建立与求解根据收集到的数据和分析结果,建立车辆路径规划模型。
根据模型,使用优化软件或编程工具,求解模型,得到最优的配送车辆路径。
3.车辆调度算法开发与实施根据求解的模型,开发车辆调度算法,并集成到智能配送系统中。
通过实施调度算法,对配送车辆进行任务和路径分配,提高配送效率。
运筹学在物流配送优化中的应用

运筹学在物流配送优化中的应用运筹学是一门研究如何优化资源利用的学科,其理论和方法在物流配送领域有着广泛的应用。
物流配送是现代社会中不可或缺的一环,对于企业来说,如何通过合理的运筹学方法来提高配送效率和降低成本,是一个亟待解决的问题。
本文将探讨运筹学在物流配送优化中的应用。
1. 优化配送路径运筹学通过建立数学模型,可以帮助企业确定最优的配送路径。
在实际配送过程中,有多个配送点需要覆盖,如何确定最佳的配送顺序和路径,可以大大减少行驶里程和时间,提高配送效率。
通过运筹学方法,可以将配送路径优化到最佳状态,提高效率的同时降低成本。
2. 车辆调度优化在物流配送过程中,车辆的合理调度对于整个配送系统的效率至关重要。
运筹学可以帮助企业优化车辆的调度计划,确保每辆车在最短的时间内完成配送任务,同时尽量减少空载里程和等待时间。
通过运筹学方法,可以实现车辆的合理调度和利用,提高配送效率。
3. 货物装载优化在配送过程中,如何合理地装载货物也是一个重要的问题。
通过运筹学方法,可以帮助企业确定最佳的货物装载方案,使得每辆车的装载量最大化,同时保证货物的安全和稳定。
合理的货物装载方案不仅可以提高配送效率,还可以减少车辆的行驶次数,降低成本。
4. 库存管理优化在物流配送过程中,库存管理是一个关键环节。
通过运筹学方法,可以帮助企业优化库存管理策略,避免库存积压和库存不足的问题。
合理的库存管理方案可以提高货物周转率,降低资金占用成本,同时确保及时供应和配送。
5. 多目标优化在实际的物流配送过程中,往往需要考虑多个指标和目标。
比如配送时间、成本、服务质量等多个方面。
通过运筹学方法,可以将多个目标进行综合考虑,建立多目标优化模型,找到最优的解决方案。
多目标优化可以在不同目标之间取得平衡,使得配送过程更加全面和有效。
综上所述,运筹学在物流配送优化中的应用是十分广泛和重要的。
通过建立数学模型、应用优化算法,可以帮助企业提高配送效率,降低成本,提升竞争力。
基于蚁群算法的物流配送优化研究

基于蚁群算法的物流配送优化研究随着互联网的快速发展,电商的崛起,物流配送也逐渐成为一个重要的话题。
高效的物流配送系统可以大幅缩短货物运输时间,降低物流成本,提升企业竞争力。
然而,如何实现这一目标,却是一个艰巨的挑战。
基于蚁群算法的物流配送优化研究,成为了当前的一项热门课题。
一、蚁群算法的概念蚁群算法是一种模拟蚂蚁群集在食物源之间搜索路径的算法。
它模拟了蚂蚁的行为,通过蚂蚁在空间中留下的信息素以及蚂蚁本身的搜索、移动、辨别等行为来寻找最优解。
在物流配送问题中,提供给蚂蚁的信息素包括地理位置、道路拓扑等基础信息,以及配送订单等业务信息。
对于每一个配送订单,蚂蚁根据任务的距离、紧急程度等信息决定路径和配送的优先级,以此实现效率最大化的配送策略。
二、蚁群算法的应用蚁群算法已被广泛应用于各种优化问题中,如TSP(旅行商问题)、VRP(车辆路径问题)、FJSP(柔性作业车间调度问题)等。
在物流配送中,蚁群算法主要应用于:1、配送路径规划传统的配送路径规划方法往往基于启发式算法或运筹学等理论,它们尝试通过给定的约束条件生成一组可接受的配送路线。
但实际配送问题往往具有极其复杂的业务约束,使得制定一种可行的算法变得异常困难。
而蚁群算法在此方面表现出色,它可以很好地处理高度复杂的路径规划问题,通过大量迭代和试错来求解最优解。
2、车辆调度在物流配送中,车辆调度是一项非常重要的工作。
由于客户需求的不同,每个车辆的负载量、行驶距离以及配送耗时都必须考虑到。
在传统的车辆调度算法中,往往采用“分区贪心法”或“遗传算法”等方法,但它们都可能会导致调度的不确定性。
而蚁群算法则可以在保证配送质量的同时,实现车辆调度的高效性。
3、全局多目标优化物流配送本质上是一种复杂的全局多目标优化问题。
在许多情况下,如何在达到最佳配送质量的同时,最大化配送效率,是物流配送中需要解决的难点。
而蚁群算法则可以帮助企业实现可持续发展,通过动态调整配送策略,不断提高配送质量的同时,实现物流成本的最小化。
电子商务下现代物流企业配送系统优化研究

S u y o o r g s c t r rs sr b t n S s m t ia o n E-Co me c v r n n t d n M de n Lo it s En e p ie Diti u o y t i i e Op i z t n i m i m r e En i o me t
在【 。
派算法等。而模拟退火算法 、 禁忌搜索算法 、 遗传算法 , 蚁群算 法及 神经 网络算 法等智 能算 法也 是解决 上述 问题 的常用 方
法 。
对配送车辆进行优 化调度是对物流配送系统进行 优化 的 基本 方式之一 。国内外学 者将车辆优 化调度 问题归 结为
V P V hce ceuigPol 车辆调度 问题 )V P V h l S ( ei hd l rbe lS n m, 、 R ( ei e c
杭州
30 1) 10 8
要】 根据电子商务环境下物流配送系统的特点 , 建立了带时间窗的车辆优化 调度问题 的数学模型 。设计 了一种混合遗
传算法 , 在求解 的过程 中加入 了模拟退火操作 , 对每一代 中的每个个体进行邻域搜索并依据模拟退火 中的接受概率选 择邻域个 体, 然后再进行选择 、 交叉 、 变异等遗传操作 , 以此来克服遗传算法早熟收敛的缺陷 。用此混合遗传算法对模 型进行求解 , 通过仿 真实例计算 , 并与遗传算法 比较 , 取得 了满意 的结果 。
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2011年 第3期 第33卷总第201期 物流工程与管理
LOGI STI CS ENGl NEERI NG AND MANAGEMENT 商品配送
doi:10.3969/j.i SSR.1674—4993.2011.03 038 现代物流配送系统中优化调度模型的研究
口翦象慧 。,王如龙 (1.湖南大学软件学院,湖南 长沙410082;2.湖南现代物流职业技术学院,湖南 长沙410l31)
【摘要】随着物流配送集约化、一体化的发展,常将配送的各环节综合起来考虑,核心部分为配送车辆的集 货、货物装配及送货过程。进行配送系统优化,主要就是指配送车辆的优化调度,包括车辆选择优化、装载货物选 择优化、配送路线规划优化, 以及三者一体化的优化。在处理该问题时,可以根据配送调度不同要求的目标函数, 如运距最短、配送时间最短、运输费用最少等,将调度问题归结为表述问题的数学模型,然后用计算机求得合理可 行的优化方案,在配送运作中付诸实施。文中主要是研究在现代物流配送系统中优化调度模型的基本结构及构造。 【关键词】物流配送;车辆调度;优化调度 【中图分类号】F252 【文献标识码】B 【文章编号】1 674-4993(2011)03—0096—03
The Research of the Modern Logistics Distribution System Optimization Scheduling Model 口JIAN Xiang-hui。。2 p WANG Ru-longl (1.Software School Hunan University,Changsha 41 0082; 2.Hunan Modern Logistics Occupation Technical College,Changsha 41 01 31,China) [Abstract]With the intensive,the integration of logistics development,it often links the distribution together.The core of the distribution vehicle parts are integrating goods,goods assembly and delivery process.For distribution system optimization,is mainly refers to the optimization of the distribution vehicle scheduling,including the vehicles selection optimization,loading goods Selection optimization,distribution route planning optimization,and the optimization of three integration.In dealing with this problem,can according to delivery scheduling different requirements,such as the distance of the objective function of the shortest,distribution the shortest time and transportation cost at least,will schedule problem boils down to express the mathematical model,and then seek feasible optimization solution with computer for practice in distribution operation.This paper is mainly studies optimization scheduling model and structure of the basic structure in modem logistics distribution system. [Key words]intensive;vehicle distribution;optimization ofthe distribut
1引言 物流配送中最经典的问题之一就是车辆调度问题,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。车辆调度问 题是一个NP—hard问题,它是学术界和产业界十分关注的热 点和难点问题。因此在现代物流配送系统中,实现优化调度 是整个系统的核心部分之一。 随着物流配送集约化、一体化的发展,常将配送的各环 节综合起来考虑,核心部分为配送车辆的集货、货物装配及 送货过程。进行配送系统优化,主要就是指配送车辆的优化 调度,包括车辆选择优化、装载货物选择优化、配送路线规 划优化,以及三者一体化的优化。在处理该问题时,可以根 据配送调度不同要求的目标函数,如运距最短、配送时间最 短、运输费用最少等,将调度问题归结为表述问题的数学模 型,然后用计算机求得合理可行的优化方案,在配送运作中 付诸实施。 2调度问题的分类 考虑集送货情况可以包含单纯的集货或送货等,将调度 过程分为直送式调度、多客户点调度、在途配送调度。 2.1直达式配送调度 当某个客户的货物量过大,超过单辆车的最大载重能力 时,即车辆满载情况下,采取直达式配送。如果车辆满载后 仍有多余的货物,则将多余货物部分划入多点配送调度中去。 直送式配送问题描述为:一个配送企业只对应一个客户 点来进行配送。配送分两步执行:第一步车辆选择,根据配 载货物的重量和类型来选择车辆;第二步路线选择,给不同
【收稿日期】201 1-03—10 {基金项目:湖南省教育厅课题,湖南省教育厅,项目编号:09C1250,基于GIS技术的物流配送系统研究。 【作者简介】翦象慧(1981-),湖南慈利人,湖南大学硕士在读,湖南现代物流职业技术学院,讲师,研究方向:物流信息 系统开发、GIS/GPS技术。 王如龙,男,湖南大学软件学院,教授。 第3期 翦象慧等:现代物流配送系统中优化调度模型的研究 97 的道路(例如道路的车流量、等级、滞留时间不同等)给予不同 的加权系数,求取最短路径即可实现。 2.2多点配送调度 多点配送即一个配送企业对应有多个需求点(客户点)的 状况,当客户数最较多,各客户所需货物量不大的情况下, 就需要对多个客户的货物进行装载配送。它需要考虑到多种 约束条件,合理选择车辆,实现货物的有效有序装载,生成 车辆的优化行驶路线。这是本文主要讨论对象。 2.3在途配送调度 在途配送调度问题属于一种信息动态变化类型的问题, 信息变化考虑的内容主要有:道路情况的变化、客户信息(客 户的更新或缺失、货物需求星、送货时间、送货地点)的变化、 车辆和司机的突发情况的不确定性。考虑变化内容越多,优 化调度问题的求解就越复杂。但当信息一旦明确已知,可以 把动态车辆调度问题转化为静态车辆调度问题来求解。在初 始调度方案上,根据新情况新需求的信息,局部调整车辆的 行驶路线,进行实时动态的调度管理。在途配送调度需要基 于GIS技术,在监控系统的支持下来实现。 3优化调度模型的基本结构 物流配送车辆调度问题的构成要素主要包括货物、车 辆、配送企业(配送中心)、客户、运输网络、约束条件和目 标函数等。 3 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。每批货物都包括名称、性质、包装、重量、 体积、要求送到(或取走)的时间和地址等属性。 3.2车辆 车辆是货物的运载工具之一。其主要属性包括:车辆的 类型、车辆的最大载重、车辆的装载容积、车速等。车辆的 类型有通用和专用之分。其中,装载量和装载容积属性,是 进行车辆装载决策的主要依据。 3 3配送中心 配送中心是指进行集货、配货、配装、送货作业的指挥 中心地。在不同的配送系统中,配送中心的数最可以只有一 个,也可以有多个。同时,对于某个配送中心,其供应的货 物可能有一种,也可能有多种。 3.4客户 客户是指货物的需求方或供应方,可以是一般用户,也 可以是下属仓库、零售商店等。客户的属性包括需求货物的 数量、需求货物的时间、需求货物的次数及需求货物的满足 程度等。其中,客户对配送时间的要求可分为无时问限制和 有时间限制。 3 5运输网络 运输网络是由顶点(指配送企业、客户l、无向边和有向 弧(道路)组成的边、弧的属性包括方向、权值和交通流量限 制等。某运输网络中可能仅有无向边:也可能仅含有向弧; 还可能既有无向边,又含有向弧。运输网络中边或弧的权值 可以表示距离、时间或费用。边或弧的权值变化分为以下几 种情况: ①固定,即不随时间和车辆的不同而变化; ②随时间不同而变化或者随车辆的不同而变化; ③既随时间不同而变化,又随车辆不同而变化。 3 6约束条件 配送车辆调度问题的约束条件主要包括:①满足所有客 户对货物品种、数量的要求;②满足客户对货物到达时间范 围的要求;③车辆在配送过程中的实际载货量不得超过车辆 的最大允许装载量和车辆容积④在配送企业现有运力范围 内;⑤在道路通过允许的条件。 3.7优化目标 对配送车辆调度问题,可以选则一个指标,也可以选用 多个指标。经常选则的优化方式有: ①配送的总距离最短。配送里程与配送车辆的耗油量、 磨损程度以及司机疲劳程度等直接相关,它直接决定运输的 成本,对配送业务的经济效益有很大影响。由于配送距离计 算方便,因此,它是确定配送路线时使用最多的一个指标。 ②配送车辆的利用率最大。即将配送货物的重量、体积 一与车辆的载重量和载重体积结合起来考虑,以所有配送车 辆的空间利用率或载重利用率最大为目标(一般为载重利用 率)。 ③综合费用最低。降低综合费用是实现配送业务经济效 益的基本要求。在物流配送中,与取、送货有关的费用包 括:车辆维护和行驶费用、道路交通管理费、货物装卸费 用、有关人员工资费用等。 ④准时性最高。在现代配送业务中,很多客户对交货时 间的要求越来越严格,为了提高配送的服务质童,很多配送 企业都己将配送准时性最高作为确定配送路线的目标。 4优化调度模型的构造 从前面的分析中,可以看出,现实中物流配送企业的车 辆调度作业很复杂,它涉及多方面的约束条件与用户需求, 包括货物需求量、发送量、车辆容量限制、时间限制等等。 根据这些分析,本文对优化调度问题的界定如下: 在一个存在供求关系的系统中,有一个配送企业、若干 个客户,该配送企业配有若干辆车,在营业时间内,配送企 业对一定区域范围内的客户进行物流配送服务,根据客户要 求向货物需求点执行配送任务。车辆从配送企业出发依次访 问各个客户,每辆车的一次载重量不能超过其额定载重星, 且每个货物要在客户要求的时间范围内得到配送,要求合理 调度车辆,安排车辆装载和车辆的出行时间及行车路线,使 整个配送过程实现优化。 为建立接近实际情况的物流配送车辆优化调度模型,本 文在前人研究的基础上建立了含有时间窗和容量、体积等约 束的综合优化调度模型。问题的基本假设为:在配送企业位 置、需求点位置和道路等己知的情况下,对m辆车,1"1个客 户点,确定车辆分配(每辆车负责的客户点)及每辆车的行驶 路线,同时满足下列条件: ①所有车辆路线的起始点和终止点都是配送始发点O;