GIS在物流配送中的应用 物流管理毕业论文.doc

毕业设计（论文） 课 题 名 称 ： gis 在物流配送中的应用 学 院 ： 专 业 ： 物流管理 姓 名 ： _ 学 号 ： 指 导 教 师 ： 二零壹零年 九 月 至 二零壹零年 十一月 gis 在物流配送中的应用 i gis 在物流配送中的运用 摘要 随着经济全球化和信息技术的发展，也被称为“第三利润源“ 的现代物流的 理论研究和实践活动正在世界范围内蓬勃兴起。竞争的国际化、需求的多样化、 市场的一体化使现代物流的发展进入了一个高级阶段，高效、快捷的物流配送 系统对物流的发展至关重要。gis 应用于物流分析，主要是利用 gis 强大的地 理数据功能来完善物流分析技术。在物流领域的应用可以实时监控车辆等移动 目标的位置，根据道路交通状况向移动目标发出实时调度指令。建立功能强大 的物流信息系统，提高物流的效率降低物流的成本。 本文在对地理信息系统（geography information system，gis）和物流配送 系统融合进行了探讨，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。为了提高物流效率降低物流成本 gis（geography information system 地理信息系统）的应用将会成为现代物流管理主要应用技术。 关键词： 物流配送，gis(地理信息系统)，效率，成本 gis 在物流配送中的应用 ii 目录 1 绪论 .1 1.1 物流配送及配送原则 .1 1.1.1 物流配送的概念 .1 1.1.2 配送原则 .1 1.2 我国物流企业现状 .2 2 地理信息技术(gis)在物流配送中的应用 4 2.1 物流配送中的 gis 应用分析 4 2.2 gis 物流管理系统的结构 6 2.3 现代物流与 gis 的融合 7 2.3.1 地理信息系统（ gis）的发展 .7 2.3.2 物流业的发展 .8 3 智能配送体系及优化调度模型 .10 3.1 智能配送体系 .10 3.2 物流智能配送的优化调度 .12 3.3 优化调度模型基本结构 .13 3.4 优化调度模型的构造 .15 3.4.1 模型构造 15 3.4.2 数学模型： 16 3.4.3 模型说明： 17 3.5 目标适应度函数设计 .18 3.6 优化调度模型算法的应用 .19 4 结束语 .22 参 考 文 献 .23 致 谢 .25 gis 在物流配送中的应用 1 1 绪论 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。 1.1 物流配送及配送原则 1.1.1 物流配送的概念 物流配送的概念就是在小的范围内，根据客户的要求将货物进行拣选、加 工、包装、组配后按时送达指定地点或客户手中的物流活动。 配送是物流中一种特殊的、综合的活动形式，一般配送是由装卸、包装、 保管、运输等一系列活动组成的，它几乎包括了所有的物流活动，是物流活动 的一个缩影或在一个小范围内整个物流活动的体现。但配送又不能简单的等同 于运输或其他物流活动的全部。因为配送是要在恰当的时间、通过恰当的方式、 以恰当的费用将货物送达指定的地点或客户手中。 1.1.2 配送原则 配送调度是否合理对配送的成本、效益的影响很大，因此，优化调度方案 是配送业务过程中非常重要的一个环节。为了能达到配送合理化的要求，在日 常的配送作业时就必须遵循一定的优化原则： （1）准时原则：配送中心必须按客户要求的时间将货物及时送达客户指定 的地点。 （2）最短路线原则：能够按照最短的路径，对所有的客户订单进行综合考 虑，即一车装多个客户点的货物情况下，车辆行驶的路程最短。 gis 在物流配送中的应用 2 （3）成本原则：成本原则亦可称为效益原则；计算成本比较困难，以最低 成本为目标实际上就是选择了以效益为目标；但成本和配送之间有着密切的关 系，在配送成本中运输费用占了很大比例，而运输费用的降低，是配送合理化 的一个重要目标。也是各种合理化实施是否有效的判断依据之一。 （4）满载原则：能对物流中心所有车辆进行管理，根据订单要求合理挑选 所需车辆的类别，还要保证车辆的装载率越高越好。 因此，合理使用运输工具，优化运输环节，选择运输线路，正确安排运输 时间，有效降低运输费用是配送管理要实现的重要功能。 1.2 我国物流企业现状 1、我国物流运输企业的信息化程度低，尤其是在运输管理中的劣势更加明 显，由于运输移动性的特点，车辆运行的区位信息和状态难以脱离在信息技术 的情况下掌握。就企业自身的情况来讲，必然影响到企业的运作效率，难以掌 握企业自身的资源的利用状况，以及自身服务的企业难以进行实时交流，服务 效率难以提高，久而久之，降低企业的形象。 2、在进行运输配送的过程中，现有技术难以掌握具体的运输路线的实时信 息，只能通过已有的经验计算运行路线，运行时间由于路线状况的不确定可能 造成延长。车辆的运作由于道路等信息的不确定，必须存有一定的闲置车辆来 应付紧急情况的处理，效率降低。 3、由于运输的移动性，司机在运输过程中的行为难以受到约束。在物流企 业中，为了逃避过桥费而绕远路延误时间，私自拉货，途中私自停留等现象司 空见惯，反正山高皇帝远，物流企业不能有效监控司机的行为。由于其个人的 行为， ，造成了企业自身业务效率的降低。 4、对于货主来说，难以了解所需货物的详细信息，比如运行的位置、质量 状况、到货时间等，难以对企业的工作计划进行合理的不安排。 5、企业的灵活性差，由于企业自身的技术限制，当在运输过程中由于计划 的突然改变，需要返回或者就地卸货时难以控制，造成无效运输。另外，企业 难以掌握某一时段的市场需求状况，不能合理利用资源，提高运输效率。 在信息技术高度发达的今天，我国物流企业在利用信息方面的发展比较落 后，大多数企业仍然沿用过去企业管理的老办法。管理方法的落后，导致物流 gis 在物流配送中的应用 3 企业，特别是第三方物流企业的运作效率的低下。从而导致我国的物流成本居 高不下。王之泰教授曾经算过这样一笔帐，在一般的社会产品中，我国的人力 资源成本相当于发达国家的五分之一，而生产成本中含的物流成本高于他们三 倍(我国的物流成本占生产成本的 40%左右，而发达国家仅占 10%)；在社会流 通领域，我国物流成本占 gdp 的比重接近 20%，美国不到 10%，也比发达国 家高出近一倍。虽然我国许多产品由于生产批量大，劳动力成本低，在国际上 很有竞争力，但由于存在上述问题，我国的物流成本却大大高于发达国家，在 综合成本中起的是抵消作用。 因此，解决物流障碍，把这部分物流成本压缩下来，不仅可以大大提高国 民经济的总体运行水平，还将使我国在国际竞争中提升一个层次。 近年来，我国的物流业发展还是比较迅速，物流成为社会关注的热点，传 统的物流逐渐被现代物流所取代。为适应我国经济快速发展及物流产业信息化 的基本要求，以提高我国物流企业利润与管理效率为目标，利用现代信息网络 与 gis/gps 技术，建立一个集科学化、可视化、智能化于一体的物流管理系统， 为物流企业科学、高效管理物流物资配送过程，提供方便快捷的管理决策工具。 gis 在物流配送中的应用 4 2 地理信息技术(gis)在物流配送中的应用 2.1 物流配送中的 gis 应用分析 gis 在物流配送中的应用，主要是指利用 gis 强大的地理数据功能来完善 物流分析技术。gps 在物流领域的应用可以实时监控车辆等移动目标的位置， 根据道路交通状况向移动目标发出实时调度指令。而 gis、gps 和无线通讯技 术的有效结合，再辅以车辆路线模型、最短路径模型、网络物流模型、分配集 合模型和设施定位模型等，能够建立功能强大的物流信息系统，使物流变得实 时并且成本最优。gis/gps 在物流企业应用的优势主要体现在以下几个： 1、打造数字物流企业，规范企业日常运作，提升企业形象。gis/gps 的应 用，必将提升物流企业的信息化程度，使企业日常运作数字化，包括企业拥有 的物流设备或者客户的任何一笔货物都能用精确的数字来描述，不仅提高企业 运作效率，同时提升企业形象，能够争取更多的客户。 2、通过对运输设备的导航跟踪，提高车辆运作效率，降低物流费用，抵抗 风险。gis/gps 和无线通讯的结合，使得流动在不同地方的运输设备变得透明 而且可以控制。 结合物流企业的决策模型库的支持，根据物流企业的实际仓储情况，并且 由 gps 获取的实时道路信息，可以计算出最佳物流路径，给运输设备导航，减 少运行时间，降低运行费用。 3、利用 gps 和 gis 技术可以实时显示出车辆的实际位置，并任意放大、 缩小、还原、换图；可以随目标移动，使目标始终保持在屏幕上，利用该功能 可对重要车辆和货物进行跟踪运输。对车辆进行实时定位、跟踪、报警、通讯 等的技术，能够满足掌握车辆基本信息、对车辆进行远程管理的需要，有效避 免车辆的空载现象，同时客户也能通过互联网技术，了解自己货物在运输过程 中的细节情况。比如在草原牧场收集牛奶的车辆在途中发生故障，传统物流企 业往往不能及时找到故障车辆而使整车的原奶坏掉，损失惨重。而 gis/gps 能 够方便的解决这个问题。 4、人的因素处处存在，而 gis/gps 能够有效的监控司机的行为。在物流 gis 在物流配送中的应用 5 企业中，为了逃避过桥费而绕远路延误时间，私自拉货，途中私自停留等现象 司空见惯，反正山高皇帝远，物流企业不能有效监控司机的行为。而对车辆的 监控也就规范了司机的行为。扩大企业的活动范围，进而提高企业的在全国乃 至世界范围的服务空间。gis/gps 可以通过互联网，实施在世界任一角落的监 控。通过接受设备的反馈，掌握设备的运行状况。 5、通过物对物流运作的协调，促进协同商务发展，让物流企业向第四方物 流角色转换。由于物流企业能够实时的获取每部车辆的具体位置，载货信息， 故物流企业能用系统的观念运作企业的业务，降低空载率。这一职能的转变， 物流企业如果为某条供应链服务，则能够发挥第四方物流的作用。 6、辅助决策。在精确物流环境中，为优化企业经营者的利益，最大限度地 体现消费者权益，必须将商品需求、商品流通和商品生产有机地联系在一起， 实现在库存数量、存货地点、定货计划、配送运输等方面实现最佳选择，而且 能够在准确的时间、准确的地点、以恰当的价格和便捷的方式将商品送到消费 者手中。因此，针对物流配送的各项分析和决策就显得非常重要，这些分析和 决策主要包括位置决策：指在建立配送体系时的设施定位；生产决策：主要是 根据存在的设施情况，确定物流在这些设施间的流动路径等；库存决策：主要 是关心库存的方式、数量和管理方法；运输决策：包括运输方式、批量、路径 以及运输设备的尺度等。数据集成、空间分析、可视化表达，gis 堪称最佳决 策支持系统。gis 以快速有效的信息获取、加工处理手段，使用户足不出户便 可运筹帷幄。 7、商业服务。在物流过程中，不管是企业在不断变化的客户环境中寻求建 立合适的零售商店，还是消费品厂商试图扩大市场，gis 总能帮助用户正确决 策，以满足市场目标。掌握精确的顾客资料是成功的关键，分析 gis 中的顾客 和商务数据，能够帮助用户发现最好的顾客，发掘潜在市场，并针对特定顾客 设计独特的广告和促销活动，并选择办公设施的最佳位置。 利用 gis 还可准确掌握潜在顾客的地理分布，降低经营成本，提高收益。 了解顾客市场的顾客数据库是企业最宝贵的财富之一。充分利用顾客数据库的 关键是地理定位，gis 可以根据顾客的地址给顾客信息赋以地理位置值，并使 这些信息与顾客收入、心理因素、购买行为等许多有关数据联系起来，从而分 gis 在物流配送中的应用 6 析出潜在的顾客。 8、实时跟踪物资的流通。现代化的物流是一个成品从原材料直至终端客户 手中的大物流体系，具体可分为三个部分，即原材料流通至生产厂、生产厂内 原材料转变为成品的流动和成品从生产厂至消费者手中的过程。无论哪一种流 动，对附有条码等信息载体的流动物品，都可以利用地理信息技术的全球定位 功能，对其实现实时的跟踪与控制。 此外，在提高仓库等物流设施的利用率方面也可以应用地理信息技术。据 统计，目前我国物流设施的空置率高达，仓库利用率不足，名不 副实、重复建设、资源浪费的现象十分严重，这在全球物流业是绝无仅有的。 应用地理信息技术进行空间数据分析，可以辅助决策物流设施的分布，从而减 少浪费。 2.2 gis 物流管理系统的结构 整个系统一般由终端、物流控制中心和物流管理台组成，如图 1 所示： 图 1 企业 gis 物流管理系统的结构 1）终端 终端包括各种通讯器材和处于局域网中的终端计算机。各车间工位及仓库 gis 在物流配送中的应用 7 内设置电话或对讲机等设备，保持各位置与物流控制中心和物流管理台的联系， 同时分布在车间、仓库的计算机终端获取物流控制中心的部分指令，返回控制 区域的生产、管理情况。通过这些联系，及时通报各点情况、获得控制指令， 保持整个生产的一致性及物流一体化。内部物流配送的车辆可以通过对讲机和 中心取得联系。对于企业外部的物流配送，还可以用 gps 进行定位，通过对讲、 手机通信等联系的方法获取配送的实时信息，以高效迅速地完成配送、取货任 务。 2）物流控制中心 物流控制主要是高性能的服务器或大型机，运行大型数据库系统，负责各 种数据，调度信息的存储和调用任务。物流控制中心一方面接收、存储各位置 发送来的信息，另一方面将物流管理台的监控信息发往车间、仓库各工作岗位。 3）物流管理台 物流管理台是监控和调度目标运行的终端，其实质是一个能接收并显示动 态信息的 gis 平台，它们分布在主要的决策部门。它的功能是通过读取物流控 制中心存储的相关信息，将目标信息动态的显示在电子地图上；进行空间和属 性信息检索；进行地图开窗缩放等基本操作。查询各位置生产进程中的物资变 化、生产进度等情况；发布物资、产品配送计划、路径信息等。 2.3 现代 物流与 gis 的融合 2.3.1 地理信息系统（gis）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，它是以地理空间数据为基础，采用地理模型分析方法，适时地提供多 种空间和动态的地理信息，是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术系 统。并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 gis 在物流配送中的应用 8 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，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。 2.3.2 物流业的发展 随着经济全球化的发展，物流也向着现代化方向迅速发展。物流现代化不 仅是指物流手段（物流设施、设备等）和物流技术达到或接近世界先进水平， 还包括物流管理（包括物流组织、物流计划的编制、物流运输方案的选择、经 济指标的确定，等等）的科学化。 现代物流就是信息化、现代化、社会化的物流。它是指物流企业采用网络 化的计算机技术、先进的硬件设备、软件系统以及现代化的管理手段，针对社 会需求，严格地安客户要求进行一系列的分类、编辑、分工、仓储、配货、运 输等。 现代物流作为一种先进的组织方式和管理技术，已经被认为是企业在降低 物资消耗、提高劳动生产率以外重要的“第三利润源 “，它通过降低流通费用， 缩短流通时间，可以整合企业价值链、延伸企业的控制能力，加快企业资金周 转为企业创造新的利润。 企业为了降低成本，提高效率就必须把各种有利于企业发展的技术（包括 gis 技术）融合到物流管理过程中，对提高企业管理水平和实行对各种数据高 效的统计分析，并对其中涉及的问题如运输线路的选择、仓库位置的选择、仓 库的容量与设置、合理装卸策略、运输车辆的调度和投递路线的选择等进行有 效的管理与决策，这样才符合现代物流的要求，才有助于物流企业有效的利用 现有资源。 尤其在电子商务环境下，供应商必须全面、准确、动态地掌握散布在全国 各个中转仓库、经销商、零售商以及各种运输环节之中的产品流动状况，并以 此制定生产和销售计划，及时调整市场策略。因此电子商务的发展更加推动了 现代物流业迅速兴起。随着社会的发展，科技的进步，地理信息系统（gis） 技术必将成为物流管理中不可缺少的一部分。 那么，把 gis 技术融入到物流配送的过程中，就能更容易地处理物流配送 gis 在物流配送中的应用 9 中货物的运输、仓储、装卸、送递等各个环节（如图 2） ，并对其中涉及的问题 如运输路线的选择、仓库位置的选择、仓库的容量设置、合理装卸策略、运输 车辆的调度和投递路线的选择等进行有效的管理和决策分析，这样才符合现代 物流的要求，才有助于物流配送企业有效地利用现有资源，降低消耗，提高效 率。实际上，随着电子商务、物流和 gis 本身的发展，gis 技术将成为全程物 流管理中不可缺少的组成部分。 图 2 物流配送过程 gis 在物流配送中的应用 10 3 智能配送体系及优化调度模型 3.1 智能配送体系 随着大批量、少批次的物流活动逐步被小批量、多批次的物流配送所取代， 企业为了降低成本，提高效益，物流智能配送体系就越来越重要了。物流智能 配送体系就是运用 gis 技术、计算机技术、数据库技术等，依托高精度的电子 地图，对物流配送业务进行管理。其体系结构图如 3 所示： 图 3 智能配送体系结构图 智能配送体系就是通过计算机实现对配送业务的信息化处理，将所有受理 的业务中所收集到的信息进行汇总整理；在调度过程中根据整理好的数据生产 最佳的调度方案，从而实现车辆装载及运输线路的统一安排，并对在执行任务 的车辆进行实时监控，能够对其进行实时的动态调度，进而满足现实需求的变 化。 从配送业务流程的分析中，可以提炼出智能配送体系需要实现的功能（如 图 4）有： （1）配送信息资源收集处理：系统可以根据前台受理、网络订单、自提货 及送货信息等多种途径收集客户信息。然后对这些信息进行归类整理，确定信 gis 在物流配送中的应用 11 息类别，系统根据不同的信息类别将信息分发到不同的职能部门进行处理。 （2）优化调度管理：包括配载和配送线路的最优化。配送业务要求按时或 尽快的将货物交到客户的手中，而货物的配载和送货路线的规划是配送业务的 主要组成部分。货物的配载和送货路线的规划是紧密联系在一起的，货物配载 必须根据车辆的装载能力和车辆的行驶线路进行分配的，而车辆的行驶线路是 根据各种需求信息和道路信息分析出的车辆最佳行驶路线，确保运输车辆的装 载率较高，且配送在能够满足客户需求的情况下达到配送成本最低化和综合目 标最优化。 （3）实时监控调度管理：通过 gis、gps 等技术，实时地将道路信息、车 辆信息以及行驶信息等进行收集、存储、处理，能够随时获知正在执行任务的 所有车辆的情况，帮助调度监控人员对车辆进行实时地调度管理。 （4）对客户进行服务：建立完善的客户管理模块，将客户的相关信息（详 细地址、单位、电话、手机、邮箱等）存入数据库中，建立客户档案，对各类 信息进行存储、分析，方便以后改进作业流程，通过客户的满意度。 （5）各种费用的管理：收集到客户委托配送消息后，根据货物的重量、货 物的性质、需要配送的距离，确定对客户收取的费用总和，并对费用信息进行 图 4 智能配送系统主要功能 gis 在物流配送中的应用 12 保存，为以后财务汇总，查询等做准备。 智能配送体系与现有的配送方式相比，智能配送体系的优势和社会经济效 益主要体现在： 合理化管理可以减轻调度人员和司机的劳动强度； 合理化调度可以降低运输成本，时满足客户需求，提高物流配送的服务质 量，实现物流配送的准确性、及时性和专业性； 提高工作效率，缩短总体配送时间（总体配送时间=调度时间+运输时间） 提高物流企业的决策分析能力，降低社会物流成本，提高经济效益，进而 增强企业的竞争力。 3.2 物流智能配送的优化调度 物流配送中最主要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，确定车辆在配送过程中的行驶路线，达到运输线路最短或运输 成本最低化，这将直接影响到配送的效率、服务质量和配送成本或企业效益。 因此在配送系统中，实现优化调度将会成为整个配送系统的核心部分。 调度可分为直送式调度（点到点） 、多客户点调度（一对多） 、在途调度三 种调度方式。 1、直送式调度 当某个客户的货物量过大时，达到车辆的最大装载量，即车辆满载情况下 时，采用直送式配送。 直送式调度只对应一个客户点进行配送；配送一般分为两步执行：首先是 进行车辆的选择，根据需要配载货物重量、体积和类型来选择车辆；第二步是 选择运输线路，根据不同的道路情况（例如道路的正常车流量、等级等） ，利用 gis 系统中常用的最短路径功能可直接求取最短线路。 2、多客户点调度 多客户点调度就是配送企业对应有多个需求点（客户点）时的情况下，各 客户所需要的货物量又不大，在这样的情况下就需要对多个客户的货物进行配 送。这就需要考虑到多种约束条件，合理地选择车辆，还要根据车辆的最优行 驶线路，对货物进行有序装载。 3、在途调度 gis 在物流配送中的应用 13 再涂调度问题属于信息动态变化类型的问题，信息变化的主要有：道路情 况的变化、客户信息变化（例如：客户的更新或丢失、货物需求量的变化、送 货时间的变化、送货地点的变化等）等。但是当这些变化的信息一旦明确已知 后，就可以把原本动态车辆调度问题转化为静态车辆调度问题来解决。 3.3 优化调度模型基本结构 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。 (l)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。 (2)车辆 车辆是货物的运载一具。其土要属性包括: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)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。 (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以下儿种 情况: 无时间限制； 有时间限制，并要求只能在指定的时间(也称为硬时间窗)内完成任务: 有时间限制，但可以不遵守(也称为软时间窗)，只是违反时要给予一定 的惩罚。 (5)运输网络 gis 在物流配送中的应用 14 运输网络是由顶点(指配送企业、客户)、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儿种情况： 固定，即不随时间和车辆的不同而变化； 随时间不同而变化或者随车辆的不同而变化； 既随时间不同而变化，又随车辆不同而变化。 (6)约束条件 配送车辆调度问题的约束条件土要包括： 满足所有客户对货物品种、数量的要求； 满足客户对货物到达时间范围的要求； 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； 在配送企业现有运力范围内； 在道路通过允许的条件下。 (7)优化目标 对配送车辆调度问题，可以选用一个指标，也可以选用多个指标。经常选 用的优化有： 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。 配送车辆的利用率最大。即将配送货物的重量、体积与车辆的载重率和 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) 。 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。 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 gis 在物流配送中的应用 15 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。 3.4 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，包括货物需求斌、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，安排车辆装载和乍辆 的出行时间及行车路线，使整个配送过程实现优化。 3.4.1 模型构造 为建立接近实际情况的物流配送车辆优化调度模型，现假设配送企业位置、 需求点位置和道路等己知的情况下，对 m 辆车，n 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： (l)所有车辆路线的起始点和终止点都是配送始发点 o； (2)每个客户有一个非负的货物需求量； (3)一辆车可以为多个客户服务； (4)每辆车要在客户要求的时间范围内送到各客户点。 变量和参数符号说明: n：表示配送需求点的数目(即客户点)； i，j: 均表示车辆需要经过的某个客户点(i，j=0，l，2，3n);其中，将配送 企业看作一个特殊客户点，当 i=0 或 j=0 时，该点表示为配送企业点； k：表示执行配送任务的某一辆车(k=l ，2，k)； k：表示使用的车辆数目； qi：表示客户点 i 的货物重量； vi:表示客户点 i 的货物体积大小; gis 在物流配送中的应用 16 eti， lti：为客户点 i 要求货物送到的时间范围(其中，eti 为最早到达时 间，lti 为最晚到达时间)； sti：表示车辆在客户点 i 服务的时间，通常服务时间与客户点 i 的货物量 有关系，为方便表达，本文以正比关系表示两者的关系； qk：表示车辆 k 的最大载重，为方便计算，可将车辆看为同一型号的车， 载重量相同； vk：表示车辆 k 的最人体积容量，同一型号的车辆，其体积容最相同； cij：表示客户点 i 到客户点 j 的运输成本(它也可表示为客户点 i 到 j 的运 输距离、运输时间等，但通常认为运输成本是与运输距离成一定比例关系，因 此，本模型中直接以距离表示来说明问题，即 i 到 j 的距离与 cij 为 l:1 关系)， 而当 i=j 时， cij = 0； si：车辆到达客户点 i 的时间； w1：车辆剩余载重的惩罚系数； w2：早到等待的惩罚系数； w3：迟到的惩罚系数； b：装卸耗时与货物量的比率关系，b0。 3.4.2 数学模型： 3.4.3 模型说明： 式(1)为目标函数，它将各项最低化目标综合进行考虑，包括距离最少化、 gis 在物流配送中的应用 17 空载率最低化和配送时间最准时化： 其中 表示车辆运输距离或运输成本，这与 cij 所代表的 意义相关( 为清晰地说明问题，本文直接以 cij 表示 i 到 j 的距离进行问题研究)： 表示车辆的剩余载重代价： 表示车辆到达每个客户点 i 的 时间，应该在客户 i 要求的时间范围eti，lti 内到达，否则对其进行惩罚，当 惩罚系数为无穷大时，即为硬时间窗问题，表示不满足时间要求的话，即为不 可行解。 式(2)(7)为模型的约束条件： 式(2)表示车辆 k 是否从客户点 i 处行驶至客户点 j 处，如果是则为 1，否则 为 0； 式(3)表示客户点 i 的货物是否由车辆 k 来运输，如果是则为 1，否则为 0； 式(4)表示车辆 k 运输的货物重量总和不能超过车辆 k 的最大载重能力； 式(5)表示一乍辆 k 运输的货物体积总和不能超过车辆 k 的体积装载能力； 式(6)表示车辆 k 在客户点 i 停留的时间，与该客户的货物需求童成正比； 式(7)表示使用的车辆数目 k 应不超过配送企业的现有车辆数目 m。 该模型具有一定的通用性，根据现实中不同的需求情况，可以对日标函数 中的惩罚系数进行相应的设置，将其转化为不同类型的问题。即对 w1，w2，w3 的值根据追求的目标不同，进行改变。 其中，当 w1，w2，w3 极小时，目标函数可以简化为 当 w1，w2，w3 极大时，目标函数可以简化为 具体的参数设置需根据具体应用的要求来设定。随着越来越多的客户对物 流配送企业提出即时配送的配送要求，是否能做到准时配送成为考查现代配送 企业服务水平的一项重要指标，因此，客户所提出的时间表，将成为配送企业 对配送车辆制定调度计划的重要依据。 gis 在物流配送中的应用 18 3.5 目标适应度函数设计 从前面的模型构造中，已经发现求解优化调度模型的目标是多样化的，可 以是费用最少，车辆使用率最大，也可以是服务窗时间最优先满足。通用的目 标函数如下式所示，在各子目标前修改适当的权重，可以得到不同的优化日标。 其中，当 w1，w2，w3 极小或者极大时，目标函数会成为仅考虑运输距离的问 题或者不考虑距离而仅考虑车辆载重率及配送时间的问题。因此，为了使各子 目标不被边缘化，需要平衡各自之间的比重。为了能与配送行驶距离更好的联 系起来，可以令 w2=车辆的平均行驶速度 (李怡，2006)，同时另 w3 为无穷大， 即必须在规定的最晚时间内到达，可以早到等待，但不能延迟到达。 以一个例子模拟上面所设计的算法的执行步骤，基本数据为:设有一个货物 调度中心，营业时间为 8:0022:00，现有 8 个需求客户，各客户的需求量为 qi(单位：吨) ，服务时间窗范围 eti，lti，客户需求信息由表 33 给出， 调度中心及各客户之间的距离由表 34 给出，假设客户点配送停留时间 sti (单位：小时 )与 qi 成 3:10 比例，这些客户需求由容量为 5 吨的同种类车辆完成 服务，汽车平均速度为 40km/h，迭代次数设为 100，且调度中心派出车辆执行 调度的时间根据需求不断变化。 表 33 客户需求信息 客户点 i 1 2 3 4 5 6 7 8 需求量 qi（吨） 0.7 1 0.5 0.7 1.5 2.5 0.25 1 配送停留时间 sti（小时） 0.21 0.3 0.15 0.21 0.45 0.75 0.075 0.3 预定配送到达 时间范围 eti，lt i 09:00 10:00 11:00 13:00 14:00 17:00 13:00 15:00 09:00 12:00 10:00 14:00 12:00 15:00 09:00 12:00 表 3 一 4 距离信息(km gis 在物流配送中的应用 19 距离 cij 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0 20 30 38 45 100 50 80 40 1 20 0 33 20 50 25 38 55 50 2 30 33 0 38 50 50 38 38 38 3 38 20 38 0 50 25 45 45 75 4 45 50 50 50 0 50 38 38 50 5 100 25 50 25 50 0 35 45 38 6 50 38 38 45 38 35 0 35 50 7 80 55 38 45 38 45 35 0 50 8 40 50 38 75 50 38 50 50 0 计算结果为： 考虑时间窗的情况下：计算结果为 01582730640，即共需要 2 辆车，路径 总长 375km。车辆 1 的行驶顺序为:配送中心 0客户 l客户 5客户 8客户 2客户 7客户 3配送中心 0，最佳出发时间为 8:55，车辆 2 的行驶顺序为: 配送中心 0客户 6客户 4配送中心 0，最佳出发时间为 12:18。根据生成的 配送路线，则客户货物的装载也可以得到，车辆 1 的客户货物装载顺序为：客 户 3客户 7，客户 2客户 8客户 5客户 1；车辆 2 的客户货物装载顺序为： 客户 4客户 6。车辆 l 的装载任务必须在 8:55 之前完成，车辆 2 的装载任务必 须在 12:18 之前完成，不耽误车辆的最佳出发时间。 不考虑时间窗的情况下，将时间惩罚系数设为 0，则计算结果为 01358027640，即共需 2 辆车，路径总长为 329km。车辆 1 的行驶顺序为：配送 中心 0客户 1客户 3客户 5客户 8配送中心 0，车辆 2 的行驶顺序为： 配送中心 0客户 2客户 7客户 6客户 4配送中心 0。同样的，车辆 1 的 客户货物装载顺序为：客户 8客户 5客户 3客户 1；车辆 2 的货物装载为： 客户 4客户 6客户 7客户 2。 算法生成的装载顺序是根据货物送达顺序， “先送后装”的原则给出的参考 装载顺序，在实际装载过程中，还需要通过人 l:的干预，考虑:货物重不压轻， 大不压小，货物堆放重心平衡等因素，进行实际的装载工作。 3.6 优化调度模型算法的应用 (l)在系统设计界面中加入 gis 组件，以实现物流地理数据的显示、分析 (2)基于 gis 提供的实际地理基础数据，实现优化调度的基本问题: 最短路径 gis 在物流配送中的应用 20 问题 在进行优化调度决策时，首先要确定调度模型涉及的算法参数。在 gis 中， 距离参数必须通过空间数据的计算得到客户点及配送企业点的两两之间的实际 路径距离。两点之间的路径可以有很多条，在进行优化调度的时候，必须保证 车辆走最短的路程，这是总成本最低的保证，同时也是总路径最短的保证。那 么求解任意两点之间的最短路径就成了解决优化调度问题的基础。 最短路径不仅仅指一般地理意义上的距离最短，还可以引中到其他的度量， 如时间、费用、线路容量等。相应地，最短路径问题就成为最快路径问题、最 低费用问题等。无论是计算最短路径还是最佳路径，其算法都是一致的，不同 之处在于有向图中每条弧段的权值设置。 如果需要计算最短路径，则权值设置为两个节点的实际距离:而要计算最佳 路径，则可以将权值设置为从起点到终点的时间或费用。因此，无论是距离最 短、时间最快还是费用最低，它们的核心算法都是最短路径算法。假设道路的 通行质量是相同的，而且是随时间也没有变化。那么，行车时间和距离之间就 存在着简单的正比关系。要计算两点之间的行车时问，只要知道两点之间的距 离就可以了。这样，问题就集中在求两点之间的距离了。 最短路径问题是 gis 网络分析中的最基本最关键的问题。本文研究过程中， 采用 gis 最短路分析功能获得目标点间距离信息，为后续调度决策做准备。 (3)将最短路分析得到的实际路程距离作为优化调度模型中的距离参数 q， 对算法的迭代次数、车辆速度等参数进行设置，利用采集到的客户需求信息， 如:货物需求量，配送时间段等分别对应到模型中的各个参数，进行算法的运算， 制定出优化调度的方案。 然而，实际配送过程中，配送企业的客户需求信息是不断变化的，路网中 的交通流量也每时每刻都在变化.初始调度计算出的最优结果往往在实际运行中 并不是最合适的线路，不能满足实际配送业务和客观变化的需求.因此，调度的 过程井不仅仅是事先性和一次性的，需要不断对行驶中的车辆进行监控和实时 调度，必须根据动态条件进行运输路线选择。这一动态调度的实现需要在车辆 监控系统的支持下，依靠 gis、gps 等多种技术来实现.在信息动态变化的条件 下解决在途调度问题，通常可用两种调度策略:一种是整体重新调度策略，另一 gis 在物流配送中的应用 21 种是局部调整调度策略(刘云霞，2004)。所谓整体重新调度，是当出现新的需 求或特殊情况时，按照初始调度的策略对所有在途车辆重新生成调度方案，即