物流配送车辆优化调度和管理系统研究

家乐福超市物流配送路线优化

学年论文之 家乐福超市物流配送路线优化 专业物流工程 班级 姓名 学号 日期

在物流配送业务中，合理确定配送路径是提商服务质量，降低配送成本，增加经济效益的重要手段。物流配送系统中最优路线的选择问题一直都是配送中心关注的焦点，针对当前家乐福物流配送体系不完善等方面的现状，本文从可持续发展的角度，用系统的观念，来研究家乐福物流配送体系，优化配送路线，使配送体系合理化。 通过对家乐福超市现有物流配送路径的分析研究，发现其中存在的一些问题，并由此提出解决办法，结合背景材料，建立了数学模型，运用遗传算法对家乐福物流配送路线进行优化选择，并得出结果。由此可见，家乐福超市原有的物流配送路线还可以进行再优化，从而达到运输成本最小化的目标。 关键词：物流配送；路径优化；节约里程算法

1.绪论 (1) 1.1选题目的和意义 (1) 1.2国内外物流配送路线优化研究现状 (2) 2. 家乐福超市配送路线现状 (3) 2.1家乐福超市概况 (3) 2.2家乐福超市配送路线作业现状 (4) 2.2.1 配送距离分析 (4) 2.2.2 车辆数分析 (5) 2.2.3 需求量分析 (6) 2.2.4 商品品种分析 (6) 2.3家乐福超市配送现有路线问题分析 (7) 3.配送路线优化建模与求解 (9) 3.1研究对象目标设定 (9) 3.2模型的构建 (11) 3.3节约算法 (12) 3.3.1节约算法的基本原理 (12) 3.3.2节约里程算法主要步骤 (13) 3.3.3基于节约算法的配送路线优化 (13) 3.3.4优化后的配送线 (24) 4.优化结果分析 (25) 4.1优化前结果 (25) 4.2优化后结果 (25) 4.3结论 (26) 5.总结与建议 (27) 参考文献: (28)

配送路线优化

石河子大学毕业论文 题目：节约里程法在新疆国美电器物流配 送路线优化中的应用研究 院（系）：商学院商务管理系 年级： 2008级 专业：物流管理 班级：物流2008（1）班 学号： 姓名：张露露 指导教师：李霞 完成日期： 2012年03月10日 目录 引言 ................................................................................................................................... 1.物流配送概述 ................................................................................................................. 1.1物流配送的概念 ....................................................................................... 1.2物流配送的功能 (3) 1.3物流配送路线优化的意义 (3) 2.新疆国美电器物流配送中心基本概况 (3) 2.1新疆国美电器简介 (3) 2.2新疆国美电器配送中心运作现状及现有路线分析 (4) 2.2.1现有配送路线概况 (5)

2.2.2现有配送路线中存在的问题分析 (6) 3.节约里程法在新疆国美电器物流配送路线优化中的应用研究 (7) 3.1建立VRP模型 (7) 3.1.1物流配送模型 (7) 3.1.2节约里程法的基本理论 (7) 3.1.3新疆国美电器物流配送中心VRP模型的建立 (9) 3.2模型求解 (9) 3.3配送路线优化 (10) 3.4配送路线优化前后比较分析及思考 (16) 3.4.1优化前后比较分析 (16) 3.4.2节约里程法的思考 (16) 4.新疆国美电器物流配送中心配送路线优化对策分析 (18) 4.1完善物流配送体系，加强物流运作标准化 (18) 4.2构建物流信息系统平台，降低配送成本 (18) 4.3合理安排配送排程，减少不必要的配送路线 (18) 4.4优化配送资源，提高物流配送效率 (19) 结束语 (20) 致谢 (21) 参考文献 (22) 摘要 配送作为物流活动中直接与消费者相连的环节，在企业的物流成本中，配送成本占了相当高的比例。配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送线路的确定更为复杂。 正确合理地安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输，可以有效地节约运输时间，

物流车辆智能调度管理系统概要

2009机电工程技术年第38卷第08 期 物流车辆智能调度管理系统 赖顺桥,肖熠琳 (广州市光机电技术研究院广东省现代控制与光机电技术公共实验室, 广东广州 510663 收稿日期:2009-04-15 ,探讨了系统的工作原理,,更好地满足企业JIT (Just In Time ;工厂智能系统文献标识码:B 文章编号:1009-9492(200908-0019-03 1引言 现代物流不仅要考虑从生产者到消费者的货物配送问题,还要考虑从供应商到生产者对原材料的采购,以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各个方面,从而全面地、综合性地提高经济效益和效率。中国加入WTO 后,经济发展正面临着全球经济大融合的严峻考验,在激烈的竞争环境下,各企业纷纷实行供应商管理库存(VMI 、JIT (Just in time 即时采购等先进的供应链管理,在生产方式上纷

纷采用先进的生产管理方式——准时生产方式(JIT 生产。这些先进管理方式的主要目的都是为企业能够实现“零库存”。然而,绝大部分的企业和工厂都忽视了一个重要环节——材料装卸货环节(当材料从供应商出厂送到企业生产线上,必须经过装卸货,仍旧采用人工调度呼叫的管理方式。人工调度的方式大致如下: (1运货车辆到调度室用登记表登记; (2调度员通过对讲机询问在卸货区的工作人员是否可以调度该车辆进入卸货区,如果不可以,则叫该车到“待车区”等工作人员通知; (3得到卸货许可后,调 度员要去“待车区”寻找该车辆进入卸货区卸货。这种方式存在着出错概率大、效率低、易出现堵车、用工成本高等缺陷。 本文介绍一套满足现代化生产需求的物流车辆智能调度管理系统,彻底解决人工调度方式存在的种种不足,实现货车全自动、智能调度呼叫的管理方式,大大提高货场车位的使用周转速度,减轻了人的劳动强度,提高了卸货效率,确保工厂外围送货车辆顺畅有序运作,从而大大地 提高当前工厂物流的效率,对企业的增产和增收起着积极的作用。 2系统组成与工作原理 2.1系统组成 系统组成如图1所示。硬件系统主要包括计算机系统、传感器及信号采集系统、通讯系统、LED 显示系统、语音广播系统、电源系统等;软件系统主要包括数据采集模块、无线通讯模块、数据库模块、调度算法模块、指挥室车辆登记模块、参数设置模块、查询统计模块、打印模块、LED 显示模块、语音播放模块、待车超时提示模块、卸货超时报警模块及上位机界面设计模块等。 2.2工作原理

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法

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摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。 0 引言 2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类 Dantzig和Ramser于1959年首次提出，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30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。

车辆调度使用的方案

车辆调度使用的方案 针对我公司最近在车辆运输货物过程出现的脱拉，人员不到位，不能按时发货，货物卸完之后不能及时从工地返回等一系列现象，做出以下分析。 首先：调度上存在的问题，车辆司机全由办公室主任兼管，因一些个人和工作原因他并不是天天都在公司上班，而配送和安装在使用车辆前必须跟办公室主任提出申请，再由他安排司机开车，同一信息传达两遍，再加上有时电话联系不上，工作都被拖延，无形中大大降低了工作效率。 其次：在配送装完货之后，由于之前一直职责划分不明确，发货指令有时由配送部发出，有时又由安装调度来发号指令。整体工作过程都会感觉衔接很不紧凑和畅通。 再次：由于司机在不出车的情况下没有一个固定的办公环境，因此在正常上班的情况下有时看不到人，出现手机不通的情况又会耽误一系列工作。 最后：车辆到了工地以后卸完货不能按时回到公司，在业务大的情况下，这无疑导致了很多工作都不能高效地完成，还造成了因内部车辆不够，找外协车辆运货增加了运输成本。 根据目前的现状和存在的问题，我拟定出以下方案来开展以后的工作。 车辆的调度 司机和车辆仍属于车队队长管理，但是车队队长必须对车队全权负责，能保证其他部门在用车时司机能够马上到岗，上班时间电话保持畅通。配送部装车需提前告知车队队长，由车队队长安排司机开车。装车前安装部调度员需告知配送部负责人货物装完后车辆的准确发车信息（包括发车时间，工地卸货联系人，现场主管联系方式），若有特殊和紧急情况，信息有更改的需及时通知配送部负责人，以免出现货物早发或者晚发。安装部调车去接班组或者安排维修，以及其他部门用车的仍需通过车队队长，由他来安排。司机和车辆被派到用车单位后由用车单位来调度。用车单位人员务必掌握好用车时间及办事效率，原则上不得超时用车，若因特殊情况需延时用车须提前与车队队长联络，并经许可后方能继续用车。 二、给每位司机安排办公区域 司机的职责当然是开车外出作业，但是没任务的情况下应该给他们安排一个办公区域，一旦有任务，即使手机不通也可找到人，而不会经常出现货装完仓库找不到司机签字发放单据，配送找不到司机发车。建议启用豪华样房，该房已完工一年之多，但并未投入使用。 三、车辆的高效利用 车辆的高效利用无非就是车辆能在最短的时间内完成最多的任务，当然也不是说为了缩短时间而超速行驶，而是装车的过程中配送人员的效率要高，仓库做好备货，装完货没有意外情况马上发货。到了工地班组高效率地卸车，卸完货司机马上开车回来装下一个单。为了杜绝司机故意在工地上故意拖延返回时间，要求现场主管记录好车辆到工地和班组卸完货的具体时间，每周交给车队车长一次。 有了以上的方案并不能够完全地把我们的工作效率提高起来，为了行之有效，并加强运输车辆管理，保证货物运输正常秩序和运输安全，使车辆运行有章可循，统一调度，合理调配，节约运力，提高效益，特制定本制度（以下的调度包括车队队长以及其他部门经常使用车辆的调度人员）。 凡公司所属货物运输车辆及相关工作人员，都必须遵守本制度 二、调度和使用汽车运输货物人员，必须掌握货物运输的法律法规、标准规范和其他安全生产作业的要求；掌握监督、检查及违章处罚的有关规定。 三、调度员应以货物配送计划指导车辆运营调度，严格用车管理制度，以全局观念调度车辆，公正、公平、合理，不徇私情，大公无私。

物流配送的车辆路径优化

物流配送的车辆路径优化 专业：[物流管理] 班级：[物流管理2班] 学生姓名：[江东杰] 指导教师：[黄颖] 完成时间：2016年6月30日

背景描述 物流作为“第三利润源泉”对经济活动的影响日益明显，越累越受到人们的重视，成为当前最重要的竞争领域。近年来，现代物流业呈稳步增长态势，欧洲、美国、日本成为当前全球范围内的重要物流基地。中国物流行业起步较晚，随着国民经济的飞速发展，物流业的市场需求持续扩大。特别是进入21世纪以来，在国家宏观调控政策的影响下，中国物流行业保持较快的增长速度，物流体系不断完善，正在实现传统物流业向现代物流业的转变。现代物流业的发展对促进产业结构调整、转变经济增长方式和增强国民经济竞争力等方面都具有重要意义。 配送作为物流系统的核心功能，直接与消费这相关联，配送功能完成质量的好坏及其达到的服务水平直接影响企业物流成本及客户对整个物流服务的满意程度。配送的核心部分是配送车辆的集货、货物分拣及送货过程，其中，车辆配送线路的合理优化对整个物流运输速度、成本、效益影响至关重要。 物流配送的车辆调度发展现状 VRP（车辆调度问题）是指对一系列装货点和卸货点，组织适当的行车线路，使车辆有序的通过，在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量等限制）下，达到一定的目标（如路程最短、费用最少、时间最少、使用车辆数最少等）。一般认为，不涉及时间的是路径问题，涉及时间的是调度问题。VRP示意图如下 当然，VRP并不止是这样的一个小范围，而是又更多的客户点与一个仓库链接，从而达

到一整个物流集群。 根据路径规划前调度员对相关信息是否已知，VRP可分为静态VRP和动态VRP，动态VRP 是相对于静态VRP而言的。静态VRP指的是：假设在优化调度指令执行之前，调度中心已经知道所有与优化调度相关的信息，这些信息与时间变化无关。一旦调度开始，便认为这些信息不再改变。 而VRP发展到现在的问题也是非常突出的，例如，只有一单货物，配送成本远高于一单的客户所给的运费，在这种情况下，该如何调度车辆？甚至还有回程运输的空载问题，在这些问题之中，或多或少都涉及到了VRP的身影，那么在这样的配送中怎么有效的解决车辆的路径优化问题就是降低运输和物流成本的关键所在。 解决怎么样的问题？ 现如今对于VRP研究现状主要有三种静态VRP的研究、动态VRP的研究以及随机VRP的研究。 而我对于VRP的看法主要有以下几点。 有效解决VRP或者优化车辆调度路径优化问题，那么将非常有效的降低物流环节对于成本的比重，有效的增大利润。 而我想到的方法，就是归类总结法。 建立完善的信息系统机制，将订单归类总结出来，可以按地区划分出来，一个地区一个地方的进行统一配送，这样也有效的降低了物流配送的车辆再使用问题，降低了成本。如下图所示。 仓库 客户 变换前 由上图可以看出来这样的路径，车辆需要来回两次，严重增加了配送成本，也增加了运输成本，使得利润并不能最大化。

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法

物流配送车辆优化调度 的一种神经网络算法 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法 摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。 关键词：配送，调度，神经网络 0 引言 据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类 运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，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30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，

仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。 按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。 按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。 按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。 按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路径最短和费用最省。 按照货物的种类要求可分为同种货物优化调度和多种货物优化调度。多种货物优化调度问题是指运输货物的种类多于一种，车辆调度时可能要考虑某些种类的货物不能同时装配运输的要求，如灭害灵等杀虫剂和食品等不能混装运输等。

配送是物流系统的一个重要环节

配送是物流系统的一个重要环节,而配送业务中,配送车辆调度问题的涉及面广,是配送系统优化的关键。 物流配送车辆调度问题可以描述为:在一个存在供求关系的系统中，有若干台车辆、若干个物流中心和客户，要求合理安排车辆的行车路线和出行时间，从而在给定的约束条件下，把客户需求的货物从物流中心送到客户，把客户供应的货物从客户取到物流中心，并使目标函数取得优化。物流配送车辆调度问题的一般性定义是：物流配送车辆调度问题是把一系列的装货点和（或）卸货点，有机的组织起来，形成一系列行车线路，使待调度车辆能够高效、节能且有序地通过这些点。当然，这种组织方式是应该在满足一定的约束条件（例如：用户对货物的需求量、一次性发货量、应交发货时间、单个车场的车辆容量限制、路程约束、时间限制等），最终达到缩短里程、减少开支费用、缩短运输时间、使用车辆数尽量少等优化目标。 物流配送车辆调度问题一般研究的是在配送中心及用户位置均已知、资源及运输能力充分、各用户需求量己知的前提下，如何合理、高效、低成本的解决分配与运送的问题，也就是说如何将货物从配送中心按照一定的要求发送到若干个用户点。第二节车辆调度问题的构成要素 物流配送车辆调度问题主要包括货物，车辆，物流中心，客户，运输网络，约束条件和目标函数等要素。

（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。每批货物都包括品名、包装、重量、体积、要求送到(或取走)的时间和地点、能否分批配 送等属性。 （2）车辆 车辆是“车”与车的单位“辆”的总称。所谓车，是 指陆地上用轮子转动的交通工具；所谓辆，来源于古 代对车的计量方法。本文所说的车辆是指运载货物的 工具，车辆的主要属性包括：类型、工作时间、配送 前的停放位置、载重量以及配送任务完成后的停放位 置等。（3）物流中心 也称为物流基地、物流据点，是指进行集货、分货、 配货、配装、送货作业的配送中心、仓库、车站、港 口等。 在某配送系统中，物流中心的数量可以只有一个，也 可以有一个以上;物流中心的位置可以是确定的，也可 以是不确定的。对于某个物流中心，其供应的货物可 能有一种，也可能有多种;其供应的货物数量可能能够 满足全部客户的需求，也可能仅能满足部分客户的需 求。 （4）客户也称为用户，指的是物流配送的服务对象。

物流配送路径优化开题报告

海南大学应用科技学院（儋州校区） 毕业设计（论文）开题报告书（学生用表） 一、选题的目的、意义（理论、现实）和国内外研究概况 目的：随着经济全球化的不断发展，作为“第三利润源泉”的物流对经济活动的影响 日益明显，引起了人们越来越多的重视，成为当前“最重要的竞争领域”。配送是现代物流的一个重要环节，随着物流的全球化、信息化及一体化,配送在整个物流系统中的作用变得越来 越重要。物流配送路线的优化，又是物流配送中的一个关键环节。因此，在配送过程中，配送线路合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。设计合理、高效的配送路线方案，不仅可以减少配送时间，降低作业成本，提高企业的效益，而且可以更好地为客户服务，提高客户的满意度，维护企业良好的形象 意义：配送合理化与否是配送决策系统的重要内容，配送线路的合理与否又是配送合 理化的关键。选择合的理配送路线，对企业和社会都具有很重要的意义。对企业来说，(1)优 化配送路线，可以减少配送时间和配送里程，提高配送效率，增加车辆利用率，降低配送成本。 (2)可以加快物流速度，能准时、快速地把货物送到客户的手中，提高客户满意度。(3)使配送 作业安排合理化，提高企业作业效率，有利于企业提高竞争力与效益。对社会来说，它可以节省运输车辆，减少车辆空载率，降低了社会物流成本，对其他企业尤其是生产企业具有重要 意义。与此同时，还能缓解交通紧张状况，减少噪声、尾气排放等运输污染，对民生和环境也有不容忽视的作用。 国内外研究概况：物流配送路径优化问题最早是由Dnatzig和Rmaser于1959年首次提出, 自此,很快引起运筹学、应用数学、组合数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等学 科的专家与运输计划制定者和管理者的极大重视,成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热 点问题。各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及实验分析,取得了很大的进展。目前， 对于解决配送路径优化问题主要有两类方法，一类是精确算法，主要有动态规划法、分支定界法、节约算法、邻接算法、扫除算法、禁忌搜索算法等；另一类是启发式算法，主要有人工 神经网络算法、蚁群算法、人工免疫系统算法、粒子群算法、遗传算法等

物流配送车辆优化调度的神经网络算法

物流配送车辆优化调度的神经网络算法 0 引言 据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类 运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，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30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。 按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。 按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。 按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。 按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法

物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法 摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。 关键词：配送，调度，神经网络 0 引言 据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。 1 配送车辆调度优化问题分类 运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，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30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间

特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。 按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。 按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。 按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。 按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路径最短和费用最省。

基于ArcGIS的物流配送车辆调度系统设计_图文(精)

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

基于GPS信息的物流配送车辆路径优化模型_英文_

第32卷　第1期2008年2月 武汉理工大学学报(交通科学 与工程版) Journal of Wuhan University of Technolo gy (T r anspo rtat ion Science &Engineer ing ) V ol.32　N o.1Feb.2008 New Vehicle Routing Problem M odel Based on the Real T ime GPS Information Received:2007-08-04 Qiu Yin g w as born 1983.PHD S tu dent .Her research in teresting include tran sportation management and plammin g Q iu Ying Shi Q ixin Lu Huapu (I nstitute of T r ansp or tation Eng ineer ing ,T sing hua U niv er sity ,Beij ing 100084) Abstract :In this paper ,based on the br ief intr oduction of Global P osition System (G PS)appliance in fr eig ht distribut ion and the pr ofo und analy sis o f curr ent r esear ch situation o n V ehicle Routing Pr oblem (V RP ),we analyzed the sho rt co ming s o f the ex isted models .M or eov er ,a new modified model is pr oposed,which intr oduced the dy namic V RP t o optimize t he minimizatio n o f t ranspo r ta-tio n co st in log istics pr ocess with the applica tio n of t he real time info rmat ion co llected fro m G PS and a case study illustr ate the model is given. Key words :GP S ;V RP ;cust omer cho ice ;co st -minim izatio n 1　A pplication of GPS in logistics sy stem According to statistics in China ,50%o f ve-hicles running on the hig hw ay are unlo aded and the occupancy r ate of o perating vehicles is 45%.Logistics is at the initiate stag e currently in China .It takes up 40%of the total co mmo dity co st .Direct lo ss is o ver 50billion RM B per year and lo ss due to the lack of transpo rtation capaci-ty is 10billion RMB per y ear.In Am erica,the occupancy rate w as 80%decade ag o and now reaching up to 90%.T he problem is o bviously serious .T o solve the pro blem ,GPS w ill play a sig nificant role .Various applications o f GPS functions hav e been proved to be effective,espe-cially logistics distribution.Here are the m ain functions of GPS in freight distribution as fol-low s [1]: 1)Navigation.2)Tr acking vehicle. 3)Goo ds distr ibute r outine planning :(1) Auto motive routine planning ;(2)Artificial ro u-tine planning ;(3)Others .Infor matio n require-ment,urgent aid. 2　A nalysis of current research on vehicle routine problem Vehicle Routing Problem (VRP)is a pro b-lem that designs a least cost ro utine of v ehicle team serv ing a know n g roup of customers,w hich beg in and end at the sam e po int and must make sure each custo mer has been served once w ithin the vehicle ′s capacity.2.1　Existed research Ever since 1958Dantzi and Ram ser firstly pr omoted VRP,numerous resear cher s has been attr act to this field .A number of heur istics and sub heuristics alg orithms hav e ex isted ,such as Gi11ett and M i11er ′s sw eeping algo rithm ,Clark and Wright ′s saving algorithm,Lin ′s 22opt and 32o pt ex change alg orithm,Bramelt and Smchile-vi ′s based on locatio n choosing problem LBH al-

物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

第１８卷第１１期２００６年１１月 系统仿真学报＠ ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｙｓｔｅｍＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｖｂｌ．１８ＮＯ．１１ ＮＯＶ．．２００６物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法 蒋忠中１，汪定伟２ （１．东北大学工商管理学院，辽宁沈阳１１０００４；２．东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳１１０００４） 摘要：将实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型。为了求解上述模型，首先将模型进行清晰化处理，使之转化为一类确定性多设施车辆路径模型，然后设计了嵌入ＦＬＯＹＤ算法的捕食搜索算法对之进行求解。通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果。 关键词：物流配送；车辆路径；模糊规划；ＦＬＯＹＤ；捕食搜索算法 中图分类号：ＴＰ２９文献标识码：Ａ文章编号：１００４．７３１Ｘ（２００６）１１－３３０１．０４ＦｕｚｚｙＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ＭｏｄｅｌａｎｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆＬｏｇｉｓｔｉｃｓＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＶｅｈｉｃｌｅＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ ＪＩＡＮＧＺｈｏｎｇ．ｚｈｏｎ９１，ＷＡＮＧＤｉｎｇ—ｗｅｉ２ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ，１１０００４，Ｃｈｉｎａ； ２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎｏ曲ｅａｓｍｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ，１１０００４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｎｅｌｏｇｉｓｔｉｃｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｗｅｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄｉｎａＷａｙｏｆａｎｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅｕｎｄｉｇｒａｐｈ．ｗｈｉｃｈｃｏｎｓｉｓｔｅｄｏｆｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｎｏｄｅｓ．ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｅｎｔｅｒｎｏｄｅｓａｎｄｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒｎｏｄｅｓ．Ａｆｕｚｚｙｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｆｗａｓｂｕｉｌｔｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｌｏｇｉｓｔｉｃｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂ如ｍ．ｗｈｅｒｅｖｅｈｉｃｌｅｔｒａｖｅｌｔｉｍｅａｎｄｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｒｖｉｃｅｔｉｍｅａｒｅｆｕｚｚｙ．ｎｅｍｏｄｅｌｗａｓｆｉｒｓｔｌｙｃｏｎｖｅｒｔｅｄｉｎｔｏａｃｒｉｓｐｍｕｌｔｉ．ｄｅｐｏｔｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ．ａｎｄｔｈｅｎｉｔｗａｓｓｏｌｖｅｄｂｙａｐｒｅｄａｔｏｒｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＦＬＤｙＤ．Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅｓａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｗｉｔｈｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｈｏｗｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｏｇｉｓｔｉｃｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ；ｆｕｚｚｙｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ；ＦＬＯＹＤ；ｐｒｅｄａｔｏｒｙｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ 引言 随着电子商务的蓬勃发展，物流配送系统的完善和优化已成为了众多企业、专家和学者的研究热点【ｌ之］。车辆路径问题（ＶｅｈｉｃｌｅＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ，简称ＶＲＰ）作为物流配送系统优化的重要组成部分，自Ｄａｎｔｚｉｇ和Ｒａｍｓｅｒ于１９５９年首次提出以来，一直是运筹学和组合优化领域研究最活跃、成果最丰富的主题之一。ＶＲＰ一般描述为：为服务于已知的一组顾客的一个车队，设计一组开始和结束于一个中心（设施）出发点的最小费用路径，每个顾客只能被服务一次，而且，一个车辆服务的顾客数不能超过它的能力。目前国内外关于ＶＲＰ的研究较多，但是这些研究绝大多是将问题的各个参数视为确定数，即确定性ＶＲＰ。但在实际配送过程中，因为交通拥挤、天气变化、司机对车速的控制等原因会导致车辆在各个路段行驶时间的不确定性，而与顾客交接货的方便程度也会使得顾客的服务时问具有不确定性。Ｌａｐｏｒｔｅ、郭强【３，４】等学者提出将车辆行驶时间通过以往的资料统计其规律并用随机变量表示，建立了随机行驶时间的ＶＲＰ，然而在缺乏统计数据的情况下，随机变量分布函数的得到是极其困难的，另一方面对于某些没有规律的不确定因素（如司机 收藕日期ｌ２００５．０７—０４惨回日期ｌ２００５—１０—１１ 基金项目ｌ国家自然科学基金重点资助项目（７０４３１００３）。 作者简介。蒋蛊中（１９７９．），男，湖南祁阳人，讲师，博士，研究方向为电子商务物流系统的建模与优化研究；汪定伟（１９４８．），男，江西彭泽人，教授，博导，研究方向为复杂系统建模与优化，智能优化算法等研究。对车速的控制、交接货的方便程度）用随机变量描述亦是不恰当的。一个较好的方法是通过模糊数来表示这一类不确定信息。由于此种问题本身的复杂性，现有的文献极少，仅Ｔｅｏｄｏｒｏｖｉｃ和Ｌａｉ就带模糊行驶时间约束的单设施ＶＲＰ做了相应的研究［５～ｌ，但是他们的研究并没有考虑到车辆行驶时间对配送费用的影响，同时也不能适应当前众多具有多配送中心物流配送系统实际的需要。为此，本文结合实际的物流配送网络（见图１），采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立物流配送车辆路径优化的模糊规划模型，并开发了嵌入ＦＬＯＹＤｌ７］算法的捕食搜索算法【８】。 １问题的描述与模型 物流配送车辆路径优化模糊规划的基本思想可描述如下：根据企业某个时段顾客的商品订购情况（如顾客商品需求量和其地理位置），确定该时段实际配送网络，通过优化设计一套车辆配送路径，同时考虑车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，在预定时间内完成配送任务，使得配送总费用最小。这里总费用包括车辆配送费用和车辆一次性启动费用。为符合物流配送的实际情况，将模型描述的物流配送网络由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图表示，并作以下几个基本假设： １）配送中心有多个，每个配送中心各类商品数和车辆数一定，且一辆车仅隶属于一个配送中心； ２）每个顾客仅能由一辆车进行～次性配送服务，但可以被

车辆调度与优化

物流配送车辆调度问题是指：在给定运输任务的条件下，如何派车、组织循环运输，使空驶里程最少，运输成本最低。目前我国大多数的物流企业运输资源分配不均、配送路线安排不合理、运力资源浪费严重，而缺乏完善的物流配送车辆调度优化方案是造成此现象的重要因素之一。因此对物流配送车辆调度问题的研究具有重要的现实意义。 目前对单车场、封闭式物流配送车辆调度问题研究较多，而对多车场开放式物流配送车辆调度问题研究较少，但是多车场开放式物流配送车辆调度问题有很强的应用背景。本文针对此问题，建立了一种灵活的多目标组合优化模型，设计了适合多车场开放式车辆路径问题的通用染色体编码方案，并对遗传算法中的交叉变异操作做了详细说明。此模型可以方便的增减优化目标值，并通过测试用例验证了本文设计的优化模型和遗传算法在解决多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题中的可行性。 自动化立体仓库出库端车辆调度策略的设计是物流配送车辆调度中的一个关键问题，好的调度策略可以大大缩短出库端的配货时间。为此本文引入动态优先级理论，并利用该理论对大型 AS/RS 出库口车辆调度问题进行了深入研究与分析，提出了基于动态优先级的 AS/RS 出库端车辆调度策略，并开发了相应的AS/RS 出库口发货资源监控系统，即 AS/RS 出库口车辆调度系统，优化了 AS/RS 出库端车辆调度策略，大大提高了物流配送当中的配货效率。 本文建立的多目标组合优化模型以及设计的遗传算法求解方案，可以有效的缩减物流配送中的送货时间；设计的 AS/RS 出库端车辆调度优化策略及开发的AS/RS出库端车辆调度系统，可以有效缩减车辆在出库端的配货时间。本文对以上两种物流配送中的车辆调度问题进行研究，大大提高了物流配送效率、减少了物流配送成本。 关键词：物流配送；车辆调度；多目标组合优化；遗传算法 第一章绪论 课题背景 物流(Logistics)：指在合适时间，将合适的物品以适当的数量准确地送到