第二章 物流配送车辆路径问题
《车辆路径问题》PPT课件
3.路线间节点交换
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高开周
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车辆路线问题研究现状
经过几十年的研究发展，车辆路线问题研究取 得了大量成果。下面从车辆路线问题的现有研究型 态和求解方法两个方面介绍车辆路线问题的研究现 状。
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车辆路线问题研究现状
车辆路线问题型态
在基本车辆路线问题（VRP）的基础上，车辆路 线问题在学术研究和实际应用上产生了许多不同的延 伸和变化型态，包括时窗限制车辆路线问题（vehicle routing problems with time windows，VRPTW）、 追求最佳服务时间的车辆路线问题（VRPDT）、多 车 种 车 辆 路 线 问 题 （ fleet size and mix vehicle routing problems，FSVRP）、
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车辆路径问题的方法
• 数学解析法（Exact Procedure）； • 人机互动法（Interactive Optimization）； • 先分群再排路线（Cluster First–Route Second）； • 先排路线再分群（Route First–Cluster Second）； • 节省法或插入法（Saving or Insertion）； • 改善或交换法（Improvement or Exchanges）； • 数学规划近似法（Mathematical programming）。2019/5/9源自高开周11数学解析法
3、动态规划法主要是将一个大问题分解成几 个小问题来求解，以反向工作的方式，求 解路径中连接两点的最短距离，但是动态 规划法缺乏效率，比较适合小问题和批次 问题。Bodin（1983）等人同时也指出，此 类方法虽然可以求得最佳解，但其求解范 围太小，当需求点数目大于25时便无法使 用。
物流配送优化模型及算法综述
物流配送优化模型及算法综述一、物流配送问题概述物流配送问题是指在给定的时间窗口内，从指定的供应点或仓库将货物分配到指定的需求点或客户，并通过最优路线和车辆载重量进行配送的问题。
其目标是通过合理的路线安排、货物装载和车辆调度，使得整个物流系统的运营成本最小化，同时满足各种约束条件。
二、物流配送优化模型1.车辆路径问题（VRP）车辆路径问题是物流配送问题的经典模型，主要考虑如何确定最佳配送路线和货物装载方案，以最小化总行驶成本或最大化配送效率。
其中常用的模型包括TSP（Traveling Salesman Problem）、CVRP（Capacitated Vehicle Routing Problem）和VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）等。
2.货车装载问题（BPP）货车装载问题是指在给定的车辆装载容量限制下，如何合理地将货物装载到车辆中，以最大化装载效率或最小化装载次数。
该问题常常与VRP结合使用，以使得整个配送过程达到最优。
3.多目标物流配送问题多目标物流配送问题是指在考虑多种目标函数的情况下，如何找到一个平衡的解决方案。
常见的多目标函数包括成本最小化、配送时间最短化、节能减排等。
解决该问题常常需要使用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
三、物流配送优化算法1.精确求解算法精确求解算法是指通过穷举所有可能的解空间，找到最优解的方法。
常用的精确求解算法包括分支定界法、整数规划法、动态规划法等。
这些算法可以保证找到最优解，但在规模较大的问题上效率较低。
2.启发式算法启发式算法是指通过设定一些启发式规则和策略，寻找近似最优解的方法。
常用的启发式算法包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法在求解复杂问题时效率较高，但不能保证找到最优解。
3.元启发式算法元启发式算法是指将多种启发式算法结合起来，形成一种综合的解决方案。
常用的元启发式算法包括蚁群算法、粒子群算法等。
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5.1.2）针对问题一，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5.1.3），对题目给出的实际问题进行求解，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：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 q （单位：吨）、装货（或卸货）时间i s （单位：小时）以及要求每项任务开始执行的时间范围[],i 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； （2）进一步请讨论当客户i 的货物需求量i q 为随机参数时的数学模型及处理方法。
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。
第二章物流配送车辆路径问题
分支定界法（Branch-and-Bound Algorithm）
分支切面法（Branch-and-Cut Algorithm）
割平面法（Cutting Plane Method）
因VRP是NP-难问题，其精确算法的计算量随问题规模的增大呈指数增长，在实际中的应用范围有限。但在对相应的启发式算法的质量评估等理论研究工作中却很有意义。
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1983年，Bodin等人在长达140多页的对VRP的研究进展进行综述的文章中，就列举了699篇相关的参考文献。
1995年出版的《Handbooks in Operations Research and Management Science》中，第八卷就是专门讨论车辆路径问题的。
2002年，Paolo Toth和Daniele Vigo在其出版的著作《The Vehicle Routing Problem》中，对VRP的最新研究进展和发展趋势进行了比较全面的分析。
对VRP求解算法的研究一直是重点和难点。
现已证明，几乎所有类型的VRP均为NP-难问题。
VRP之所以引起学术界的极大重视，除了它具有广泛的应用背景外，是因为相当难解，从而富有挑战性。
目前已提出了许多求解VRP的算法，究其实质，可分为精确算法和启发式算法两大类。
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精确算法
指可求出其最优解的算法，且一般要求问题能用相应的数学模型表示。
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7.行驶距离和行驶时间
必须知道客户点与客户点之间，配送中心与客户点之间的行驶距离和行驶时间。
8.目标（objectives）
最小化总运输成本，其大小取决于所需要的车辆数（或线路数）、总行驶距离（时间）；
最小化与客户的不完全服务等有关的惩罚值；
2024年物流配送存在问题及解决方案范文（2篇）
2024年物流配送存在问题及解决方案范文摘要：随着经济全球化的加速以及互联网经济的快速发展，物流配送已经成为现代社会经济发展的重要基础，然而，在物流配送行业发展过程中还存在着一系列问题，如运输效率低下、配送成本高昂、环境污染等。
为了解决这些问题，本文提出了一些解决方案，包括优化物流网络、推广物联网技术、倡导节能环保等。
1. 引言物流配送作为现代经济发展的重要组成部分，承载着货物流通和商业活动的重要任务。
然而，随着全球经济一体化进程的加速以及互联网经济的不断迭代升级，物流配送行业也面临着一系列问题，如物流网络不完善、运输效率低下、配送成本高昂等，这些问题亟待解决。
2. 问题分析2.1 运输效率低下目前物流配送行业面临的一个重要问题是运输效率低下。
这主要表现在运输路线不合理、运输工具利用率低等方面。
由于物流网络的局限性，不少地区的运输路线不够直接和高效，导致货物运输时间延长，影响了物流配送的效率。
2.2 配送成本高昂物流配送过程中，配送成本也是一个不容忽视的问题。
目前，很多企业的配送车辆利用率偏低，同时还存在着人力成本高、油价上涨、道路拥堵等问题，这导致了配送成本的上升。
2.3 环境污染物流配送行业存在的另一个问题是环境污染。
随着货物配送量的增加，配送车辆的使用也日益增多，这导致了交通拥堵、尾气排放等问题，进一步加剧了环境的污染。
3. 解决方案为了解决上述问题，提高物流配送的效率和环境友好性，以下是一些解决方案供参考。
3.1 优化物流网络优化物流网络，提高配送的效率是解决运输效率低下问题的关键。
可以通过建设高效、直达的物流线路，避免不必要的周转和中转，降低货物在运输过程中的时间成本。
另外，还可以合理规划物流节点和仓储设施，实现供应链的协同和优化。
3.2 推广物联网技术物联网技术的广泛应用可以提高物流配送的管理水平和效率。
通过在货物和运输工具上安装传感器和标签，可以实现对货物的实时追踪和监控。
此外，物联网技术还可以用于配送车辆的调度和路径规划，提高物流配送的效率和可靠性。
物流配送中的车辆路径优化
物流配送中的车辆路径优化第一章：引言物流配送是指将货物从生产地点送达目的地的过程，是现代供应链管理中不可或缺的一环。
而车辆路径优化则是物流配送过程中的关键问题之一。
在这个信息化时代，优化车辆路径可以提高配送效率、降低成本，并确保及时送达客户手中。
第二章：车辆路径规划的挑战2.1 配送需求多样性在现实的物流配送中，不同的货物有不同的重量、体积和价值，而不同的客户也有不同的需求，这就导致了配送需求的多样性。
2.2 多目标优化问题车辆路径优化既要满足配送效率的最大化，又要兼顾交通拥堵的最小化，同时还要考虑物流成本的降低，这就使得车辆路径优化变成了一个多目标优化的问题。
2.3 实时交通信息获取难题车辆进行路径规划需要了解路况状况，但实时交通信息的获取并不容易，尤其是在庞大的城市交通网络中，很难准确把握路况。
第三章：车辆路径优化算法3.1 蚁群算法蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为而提出的一种启发式算法，它模拟了蚂蚁在寻找食物时释放信息素以指引其他蚂蚁前往食物的过程。
通过不断迭代，蚁群算法可以找到全局最优解。
3.2 遗传算法遗传算法是模拟自然界的进化过程而提出的一种启发式算法，它通过模拟个体的基因变异、交叉等操作来搜索问题的最优解。
遗传算法具有全局寻优能力，适用于求解复杂的优化问题。
3.3 禁忌搜索算法禁忌搜索算法通过定义禁忌表和禁忌准则来避免算法陷入局部最优解，并通过引入随机扰动来寻求更优解。
禁忌搜索算法可以在较短时间内找到较好的解。
第四章：车辆路径优化实践案例4.1 电子商务配送中的车辆路径优化在电子商务配送中，配送需求复杂多样，要求配送速度快、配送成本低，而车辆路径优化可以满足这些需求。
通过应用车辆路径优化算法，可以大幅度缩短配送时间，提高配送效率，并减少配送成本。
4.2 快递行业中的车辆路径优化快递行业是现代物流配送的典型代表，快速、准确地送达客户手中是快递行业的核心竞争力。
通过优化车辆路径，快递公司可以实现快速配送、精确时间预计，并提高用户满意度。
专题2-车辆路径问题ppt课件
四、VRP问题的分类
按义务特征分类
装货问题(Pure Pick Up )、卸货问题 (Pure Delivery)及装卸混合问题 (Combined Pick Up and Delivery)
按ห้องสมุดไป่ตู้务性质分类
有对弧效力问题(如中国邮递员问题) 和对点效力问题(如游览商问题)
以及混合效力问题(如交通车道路安排问 题)
2006.12.8 张军
主要内容
什么是VRP VRP背景及运用 VRP问题定义 VRP问题的分类 VRP问题数学模型 VRP算法类型及简要引见 近年来关于VRP的研讨
一、什么是VRP
VRP〔Vehicle Routing Problem〕 车辆途径问题
当不思索时间要求，仅根据空间位置安排 线路时，称为车辆途径问题。
) )
六、VRP算法类型及简要引见
VRP算法类型
准确解法
分枝定界法(Branch and Bound Approach) 割平面法(Cutting Planes Approach) 网络流算法(Network Flow Approach) 动态规划算法(Dynamic Programming Approach)
D
20
25
x
各点对之间的间隔，cij=cji
到 从
A
B
C
D
E
F
G
A
0 14.14 24.7 23.71 19.24 17.03 13.00
B
0 13.04 23.71 15.81 13.04 10.44
C
0 20.10 12.65 11.66 13.45
D
0 8.25 10.77 13.60
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。