桂林市好又多连锁超市配送路径优化研究

PAGE12桂林市好又多连锁超市配送路径优化研究摘要随着我国物流行业的迅速发展，社会对物流服务的要求也越来越高，各类生产、销售企业将物流效率的提高作为企业竞争战略的重要组成部分。企业为集中精力提高核心竞争力，迫切需要第三方的物流服务，这使得近年来第三方物流在我国得到了快速的发展。我国的第三方物流企业大多数是由运输或仓储企业转变而来，多数还沿用原有的管理模式，信息化程度较低。在第三方物流企业的业务和管理信息化的过程中，运输调度信息化是一个重要方面，运输调度的效率直接影响整个物流系统的成本。如何优化资源配置、降低管理成本、提高管理效率以及顾客满意度，是第三方物流企业面临的重要问题。基于此，本文就以桂林市好又多连锁超市为例，对其物流配送车辆调度问题进行研究。关键词：第三方物流；车辆调度；路径优化；节约算法

目录摘要 1第一章绪论 41.1研究背景 41.2研究目的和意义 41.3本文研究内容与研究方法 5第二章连锁超市配送相关理论 62.1物流配送概念 62.2连锁超市概述 62.3配送路线相关研究 62.3.1国外研究现状 62.3.2国内研究现状 8第三章桂林市好又多连锁超市配送现状 93.1桂林市好又多连锁超市简介 93.2桂林市好又多连锁超市配送问题 9第四章桂林市好又多连锁超市配送路线优化模型 104.1桂林市好又多连锁超市车辆路径问题 104.2车辆路径问题的主要求解方法 114.2.1节约思想 114.2.2节约里程法主要步骤 12第五章基于节约里程法的桂林市好又多连锁超市配送车辆路径优化 135.1几种配送路线优化方法的分析与对比 135.2对配送线路的相关数据进行收集整理 135.3利用节约里程法对配送路径进行优化 145.3.1节约里程法计算 165.3.2Logware软件运行 23结语 29参考文献 29附录 31第一章绪论1.1研究背景城市配送线路的选择直接影响物流配送中运输费用的重要因素，几乎可以预见，对城市配送线路进行合理的优化设计将会大大完善城市配送网络，提高城市配送效率，改善城市配送服务水平。然而，现代物流业一步一步向着全球化、一体化、信息化的方向发展，与同期的发达国家相比，国内物流起步较晚，绝大多数仍是处于发展初期“只配不送”的中小企业，导致城市配送成本高且效率低，同时还造成了环境污染、交通拥堵等城市问题。而发达国家的物流配送企业（如UPS）凭借自身完善的线路规划方案、雄厚的资金实力、发达的信息系统和标准化的管理模式渐渐开1.2研究目的和意义本论文以好又多超市在桂林市的城市配送路线优化作为主要内容从而展开论述，着眼于城市配送过程中的路线优化问题。首先介绍城市配送与路线优化的相关理论知识作为指导，明确了线路优化的方法;其次通过实地调研考察收集整理好又多超市在桂林市配送线路运行的基本资料，有针对性地提出其存在的配送路线混乱的问题，考虑了车辆载重和车辆最大行驶距离的约束条件，构建配送路线优化模型，利用分层聚类分析和节约里程法重点对好又多超市在桂林市的配送路进行规划研究，求解出优化后的配送线路方案:最后结合其他实际情况提出相关辅助建议共同推进配送优化的发展，为好又多超市桂林市配送线路优化提供参考。1.3本文研究内容与研究方法为了更好的研究节约里程法在物流配送路径优化中的应用，本文运用的研究方法主要有以下几种：（1）文献资料法，即通过图书馆和互联网相关工具，广泛收集阅读相关文献，总结研究趋势和研究成果，为本文研究提供理论支撑。（2）案例分析法：以桂林市好又多连锁超市承接的G日用品企业物流配送为研究对象，分析其现状以及存在的问题。（3）科学研究方法：采用科学的研究方法，以实际数据为支撑，通过节约里程法算法思想，对配送路径进行优化，并且对比优化结果，判别优化效果。第二章连锁超市配送相关理论2.1物流配送概念物流配送，即从商品流通的经营方式看的一种商品流通方式。是一种现代的流通方式。物流配送的根据电子商务的特点，按照用户的相关要求，同意的安排和调度相关信息管理，安全及时的将货物交送给收货人的一种物流方式。物流配送的许多环节都造成巨大的成本、人力、时间浪费，物流企业必须重视物流配送系统的信息化管理，来降低物流成本。2.2连锁超市概述连锁超市根据字面意思来进行理解的话，就是一个超市几家共同经营，它是使用输出管理模式的超市品牌效应，基于其业务流程和零售技术专业的改进和劳动的合理分工，它改善了组织的规模企业，进一步对于资源共享得到实现，在这种大的背景下，许多商店都进行了操作，这样就有了一个具有网络销售效应的建成。超市之所以要进行连锁经营，其目的就是为了对于销售“链接实现最短线路，成本最低，效率最高”的目标，从而使得商品的零售价格有所下降，为企业在经济市场竞争里面增加实力。由于我国的一个基本国情，国内外零售连锁超市之间的竞争模式，其中最为主要的内容就是分配制度的竞争。连锁超市里面关于物流配送的效果直接影响连锁超市的零售经营，直接影响企业的经济规模利益是不是能够实现，可不可以使供应链上面的企业后期创造的利润情况。2.3配送路线相关研究2.3.1国外研究现状国外对问题的研究时间很长，自从在年提出后，立即引起了运筹学、组合数学、图论及网络分析专家的普遍关注。到二十世纪年代Clarke和Wright提出了节约算法求解此类问题。到目前为止，对VRP的算法研究取得了相当大的成果，近两年还在不断的研究。国外的研究成果主要是采用分枝定界法或最短路径算法。RobertoBaldacci等人运用精确算法求解有容量限制的带时间窗的车辆路径问题。Azit等为求解有容量限制的车辆路径问题，将所有可行解列出，运用最短路径法算法进行求解、排序、选择。Lee等将动态规划的理论运用于车辆路径问题的研究中，并且也使用最短路径算法求解。最近，由于信息技术的发展与比较成本优势的带动，产品异地装箱、包装、分拨、售卖等增值服务，目前也逐渐包含进来。物流行业的过程经历了“港口到港口”、“门口到门口”与“货架到货架”等几个环节，其中过程在逐步扩展。Demirdas，E.A.&Uatun，Onden则重视研究第三方物流，第三方物流是指为发货人与收货人提供专业物流服务的第三方公司。物流服务企业在货物的实际移动链中已经不是一个单独的参与者，而是代表发货人员或者收货人员来执行。强调发展第三方物流，原区在于实现物流运营的科学化，并且使物流企业与物流需求者之间保持更紧密的联系。由于互联网的电子商务快速发展，电子物流配送迅猛发展。FilipMoodlift和JomefKoming认为欧美国家物流配送发展较迅猛的主要原因是：第一，运用高科技技术。欧美国家的配送在运送技术、存储保留技术、装载搬运技术、物品安检技术、组装技术、传送技术以及与配送各因素都保持紧密的处理信息技术等方面，已经都建立在领先的配送技术基础上，配送中心全部使用电脑管理。PingChen等针对需进行周期性配送的车辆路径问题，运用迭代邻域下降算法求解，为此类问题开拓了一种新的解法。Nikolakopoulou等构造了一个启发式算法求解VRP问题，首先将整个网络划分成若干子网络，然后在子网络中规划车辆的配送路径。Baker等针对VRP问题构造了一个遗传算法和邻域搜索算法相结合的混合遗传算法来求解，优化效果显著。2.3.2国内研究现状通过对城市配送的路径进行优化，可以在极大限度上减少道路资源的不合理占用，有利于降低配送运输成本，提高企业物流效益，所以城市配车辆送路线优化早己成为城市配送研究中最基本、最核心的问题之一。它的优化研究具有相对较大的实用价值和推广空间，其部分相关研究成果已经开始应用于我国生活的多个领域，比如连锁超市送货线路的规划、垃圾车日常作业的线路优化、航空线路的优化设计等。由于线路优化应用的领域各有千秋，研究学者们的研究方法也不尽相同。朱孟高和米娜率先引入一种可以针对复杂配送交通网络的集束式算法，先将具有相关联配送需求的客户点进行合并，再通过启发式构造算法对这些点进行分区整理，最后采用遗传算法或禁忌搜索算法计算客户的派送顺序，从而求出配送网络模型的近似最优解。赵璐、赵磊和朱道立将配送成本达到最低作为目标函数，结合农产品配送特殊的考量要求，建立了有道路限行的配送运输优化模型，进而应用遗传算法进行求解。吉凌燕、蔡庆亮、王辉应顾客需求多样化趋势，以深入研究节约算法为核心，组合Dijlcstra算法形成节约里程表算法，同时在这基础上完成了对物流路线规划模拟系统的开发研究，满足顾客的多样化需求。姜华、杨静、贾丽芬[28]对连锁超市配送中心的运行情况进行深入研究，采用节约里程法对其送货路线进行合理优化研究，解决其存在的各种不合理运输现象和提升配送质量，根据优化前后运行状况的对比分析，可以看出节约里程法具有相当大的实用性。刘俊娥、李奇对节约里程法的理论体系进行深入地分析研究，并将其相关研究结果应用于北京市家乐福的物流配送体系中，通过对比优化前后应用的相关数据，可以分析得出，节约里程法得到的线路优化方案可以提高企业经济效益，具有较大的应用效果。占义芳[30]通过深入调查分析，发现配送线路的选择直接影响着企业物流运营的成本，基于此对配送优化模型进行了相关改善，构造出基于时间窗的节约里程线路优化模型，并将其应用与物流企业中，满足企业的相关需求。第三章桂林市好又多连锁超市配送现状3.1桂林市好又多连锁超市简介桂林市好又多连锁超市有限公司于2001年02月16日在桂林市工商行政管理局登记成立，主要经营日用百货、粮油制品、土特产品、定型包装食品等，于2001年2月16日在桂林工商局登记注册挂牌成立，超市注册资本50（万元）。3.2桂林市好又多连锁超市配送问题本文以桂林市好又多连锁超市承接的桂林市好又多连锁超市日常配送业务为具体案例，分析该公司的配送需求。桂林市好又多连锁超市是一家日用品零售企业，对配送时间的要求是城区在12小时以内，城乡在3天以内。为处理桂林市好又多连锁超市的配送业务，桂林市好又多连锁超市采用了一套先进的物流信息系统对物流活动进行管理，包括运输管理、仓储管理、财务管理、设备管理、订单处理以及配送管理。但是，仍然还存在许多问题：（1）信息系统不健全，信息传递不畅。虽然已经采用了相对比较先进的SAP系统对企业进行管理，但由于人员素质、系统硬件方面的原因，使得信息系统仍然不够健全，整体的信息化水平比较低。这就使得在信息传递方面存在一定的缺陷，导致信息传递不畅。所造成的结果就是，企业在进行物流配送时，不能够及时的获取最新的信息去调整配送路线、配送车辆以及配送时间。（2）物流配送路线的选择存在无序性。日用品产品的销售具有非常明显的季节性特点，夏天和冬天是日用品产品销售的旺季。每当进入销售旺季，苏宁的物流配送就有点慌不择路了，完全没有系统的调配与管理，处于被动调配机制。哪家门店的存货告急，就先送到哪家门店，完全没有合理的路线选择与时间安排，出现了物流配送路线选择与车辆搭配的无序性问题。（3）配送中心选址不科学使物流配送路线的选择变得越发困难。起初，公司在配送中心选址上并没有综合的考虑各方面的因素，只是单纯的考虑了地价或者是租金方面的价格因素，而忽略了配送中心与各门店之间的关系，这种盲目不科学的选址方式，使得在后期的配送过程中，由于路程远、路况差、配送时间长等因素，造成了高昂的物流配送成本，给企业带来了损失。（4）在选择物流配送路线时没有考虑到搭配合适的车辆。采用不同的车辆运输货物时其载重量是不一样的，这对于选择合理的配送路线也是有很大影响的。载重量不够就不能用最少的出车次数送到全部的货物，就不能选择合理的配送路线，增加了物流成本，同时也影响了配送效率。第四章桂林市好又多连锁超市配送路线优化模型4.1桂林市好又多连锁超市车辆路径问题传统意义上的物流配送最短路径，指的是货物由配送中心向顾客移动的过程中，行驶的路径最短，因此，商家选定一条最短路径行驶，可以提高物品的时间价值，使成本降到最低，把配送的效率提到最高。车辆路径问题的简单描述：在一个有供需关系的环境下，配货中心、若干车辆、一定量的顾客，符合给定的约束情况，然后安排车辆合理出行，给顾客送货或从顾客那里取货，最后达到目标量的最优。VRP是典型NP难题，其被一定量条件限制，含若干个变量和多个目标，在这些要求下求出最短路径的问题，限制条件主要有发送量、车辆行驶里程限制、交货时间、车辆容量限制等。选择合理的配送路线，对是否能降低配送成本、加快配送速度、提高物流服务质量和提升物流配送的总体经济效益等等有直接的影响。到目前为止存在很多分类方法来区分配送路径优化问题，标准不同分类结果就相差很大。下面为几种主要分类方法：（1）按照配送中心多少分类：多配送中心、单配送中心。（2）车辆是否满载情况：满载、非满载、满载和非满载并存。（3）配送任务特征：单送货、单取货、送货取货并存。（4）顾客有无对货物送去时间有要求：对时间无限制、对时间有限制。（5）车辆的类型：多种车型、一种单车型。（6）优化的目标数量：多个目标、单一目标。（7）运输网络的特点：随时间变化的动态网络、不随时间变化的静态网络。4.2车辆路径问题的主要求解方法目前，学者们主要应用了精确算法和启发式算法对车辆配送路径优化问题进行研究，精确解法：这种算法主要包括割平面算法、动态规划、网络流算法、等等，这些算法通常一般都只有在路段数和客户节点数相对来说比较少的情况下才可以求得精确解，但是在现在生活中往往路段数和客户点都是比较多的，车辆的配送方案会成指数增加，所以这些精确算法的求解就会相当的困难，这也就是精确算法的局限性。因此，后来学者们在解决VRP问题的时候就把目光转向了启发式算法，这是研究这种问题的另一类研究的算法，启发式算法主要的优点就是它可以通过求得问题的近似解，把计算的精度问题进行解决。蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法及其相互有效组合而成的混合算法都是学者们在后期研究中经常用到的方法。本文配送路径的优化的方法是节约里程法。4.2.1节约思想节约里程法又称C-W算法，是由Clarke和Writ于1964年首次提出的。它是用来解决运输车辆数目不确定的VRP问题的最经典的启发式算法。采用这种方法不仅可以缩短配送距离，而且还可以提高车辆满载率，降低运输成本。其基本思想：设一家配送中心（P）向其两个配送点A、B送货，已知两配送点到配送中心的距离分别是PA和PB，A、B两配送点间的距离为AB，假设配送中心分别对这两个配送点送货，并且假设往程行驶和返程行驶距离相等，则其配送总路程为：P1=2（PA+PB），其配送线路如图1（a）所示。（a）（b）图1节约里程法图解基于节约思想，抛弃分别对配送点的直接配送模式，而采用一辆车在满足其它约束条件下连续对A、B两个配送点进行送货，其配送模式如图1（b）所示。这样就可以只使用一个车次，其行走的总距离为：P2=PA+AB+PB。由三角形的两边之和大于第三边的性质可知：AB<PA+PB。所以在满足一定的约束条件下，第二种配送方案明显优于第一种，且节约里程量为：ΔP=P1-P2=（PA+PB）-AB。并且同一条配送路网中配送点越多，里程节约量就越大。4.2.2节约里程法主要步骤（1）通过调查分析做出配送里程表，分别列出配送中心到各个配送点以及各个配送点之间的实际距离。（2）根据节约里程法的基本原理，按照节约里程公式求出各个配送点的节约里程数，制成节约里程表。（3）将节约里程表里的节约里程数进行降序排列，获得节约里程排序表。（4）确定约束条件，通常约束条件为车辆载重限制和车辆最大行驶里程限制。（5）根据节约里程排序表和约束条件进行配送线路优化。（6）绘出最终优化路线图。第五章基于节约里程法的桂林市好又多连锁超市配送车辆路径优化5.1几种配送路线优化方法的分析与对比随着社会的发展，人们对于物流管理的重视，对于物流配送路线优化方法的研究也越来越深入，在这样的大环境之下就出现了多种物流配送路线优化方法，如禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、节约里程法等。本文将上述四种方法进行综合比较，见表3.1。表3.1配送路线优化方法比较优点缺点效率难易程度禁忌搜索算法突破局部最优，不会失去全局最优性对初始解的依赖性强优化效率不高较难模拟退火算法易实现全局最优的串行结构的优化算法对于大规模的问题用时较长优化效率不高较难遗传算法利于全局择优，易于实现并行化参数选择比较困难，只能针对具体问题进行具体分析优化效率不高较难节约里程法简便、易行，缩短运输路程，体现了物流配送网络的优势对客户的需求变化反应速度较慢优化效率较高高简易由表3.1可以看出，相对于其他三种算法，节约里程法比较简便易行，对初始数据的要求不高，且优化效率比较高。当销售旺季到来时，对于配送效率要求比较高，如果采用其它三种方法，其效率是跟不上的，而且操作也比较困难。而节约里程算法的优化效率比较高，而且操作比较简易。因此，对于路线优化，本文采用节约里程法。5.2对配送线路的相关数据进行收集整理由于超市门店较多，收集起来较为困难，因此选取了几家超市作为代表，对其进行数据收集和分析。为了便于叙述，以下各门店和售后服务站就以A～J的字母表示，配送中心则以P表示。配送中心P到各门店的具体路程，为了便于叙述，以下各门店和售后服务站就以A～J的字母表示，配送中心则以P表示。配送中心P到各门店的具体路程，以及各门店间的具体路程如图3所示。图3.1配送网络图各门店每天的平均配送量见表3.2。表3.2门店平均每天配送量单位：t门店ABCDEFGHIJ配送量0.6目前，已知桂林市好又多连锁超市在给各门店配送货物时，使用最大装载量为2t和4t的两种厢式货车，根据车辆实际情况一次运行的距离应控制在45km以内。其中2t车运行单价为2.4元/km，4t车运行单价为2.7元/km。5.3利用节约里程法对配送路径进行优化桂林市好又多连锁超市有一物配送中心p，A-S表示p附近需要配送的各零售商，早上8点开始配送，要求与当天下午2点之前必须配送完毕，每辆车每天平均工作时间不超过6.5小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为25km/h，假设工厂只拥有20吨车，每次出发最多能带20吨的重量而且每次不超过6小时。并且限制车辆一次运输的最远距离为40公里，配送中心位于坐标原点，每个送货点的位置和货物重量如下表所示，并且假设街道的长度是两点间直线距离的1.21倍。请问怎样安排运输路线，使配送中心需要的最少员工数和车辆数，运输距离最小？表3.1配送中心配送位置需求量图x坐标y坐标需求量（t）x坐标y坐标需求量（t）p0.000.00J-1.005.006A-5.00-1.006K1.007.005B-4.001.005L1.003.004C-2.000.008M2.006.008D-6.009.005N3.0012.006E-5.007.007O4.001.004F-3.004.008P5.005.005G-3.005.003Q7.001.003H-1.003.009R9.002.006I6.0010.005S10.007.008图3.1站点位置坐标图其特点包括：（1）只送货不进行取货，只是单纯的送货问题。（2）车辆类型单一，都可以看成速度为25km/h，载重量为20吨车辆。（3）节点数量多，配送的节点数量多达19个，应当采取共同配送以减少送货时间及送货成本。（4）每次出发最多能带20吨的重量，并且从表3.1可以查看各个节点的信息，路线行驶时间不得超过6个小时。（5）配送中心和配送点的相对位置已经给出，各个节点的横坐标和纵坐标都在表3.1中给出了，并且给出了迂回因子，值为1.21。（6）在路径上运行的最长的时间被指定，最长不能超过6个小时。（7）车辆最早离开站点的时间和它返回最晚的时间被指定，即早上8点开始配送，要求与当天16点之前必须返回。（8）VRP的要求：每辆车只能服务一条路线，配送车辆都始发和终止于配送中心。（9）没有堵车等问题存在。5.3.1节约里程法计算利用节约里程法计算桂林市好又多连锁超市的案例。计算步骤如下：第一步，计算配送中心到配送点间的最短距离，画出距离表。由于知道各个配送点间的坐标，利用勾股定理即可算出配送中心到配送点间的最短距离。最后画出p到各个配送点之间的距离表（保留两位小数）矩阵。矩阵如表3.2所示。第二步，根据最短距离表，利用节约法计算出用户间的节约里程，并由大到小排列，编制节约里程顺序表，如表3.3所示。ΔL=（La+Lb）－Lab例如△L1=(LpA+LpB)－LAB=(5.10+4.12)－2.24=6.98第三步，根据节约里程顺序表和配送中心的约束条件，绘制配送路线。具体步骤如下：（1）初始解线路总数：19条；总运输距离：259.29（km）；车辆台数：19辆。如图3.2所示。表3.2配送中心到各配送点间的最短距离表（单位：km）pABCDEFGHIJKLMNOPQRSp0.005.104.122.0010.829.175.004.903.1611.665.107.073.166.3212.374.127.077.079.2212.21A5.100.002.243.1610.068.005.396.325.6615.567.2110.007.219.9015.269.2211.6612.1714.3217.00B4.122.240.002.248.256.083.164.123.6113.455.007.815.397.8113.048.009.8511.0013.0415.23C2.003.162.240.009.853.004.125.103.1612.815.107.624.247.2113.006.088.609.0611.1813.89D10.8210.058.259.850.002.245.005.007.8112.046.407.289.228.549.4912.8111.7115.2616.5516.13E9.178.006.083.002.240.003.612.835.6611.404.476.007.217.079.4310.8210.2013.4214.8715.00F5.005.393.164.125.003.610.001.002.2410.822.245.004.125.3910.007.628.0610.4412.1713.34G4.906.324.125.105.002.831.000.002.8310.302.004.474.475.109.228.068.0010.7712.3713.15H3.165.663.613.167.815.662.242.830.009.902.004.472.004.249.855.396.328.2510.0511.71I11.6615.5613.4512.8112.0411.4010.8210.309.900.008.605.838.605.663.619.225.019.068.545.00J5.107.215.005.106.404.472.242.002.008.600.002.832.833.168.066.406.008.9410.4411.18K7.0710.007.817.627.286.005.004.474.475.832.830.004.001.415.396.714.478.499.439.00L3.167.215.394.249.227.214.124.472.008.602.834.000.003.169.223.614.476.328.069.85M6.329.907.817.218.547.075.395.104.245.663.161.413.160.006.085.393.167.078.068.06N12.3715.2613.0413.009.499.4310.009.229.853.618.065.399.226.080.0011.057.2811.7111.668.60O4.129.228.006.0812.8110.827.628.065.399.226.406.713.615.3911.050.004.123.005.108.49P7.0711.669.858.6011.7010.208.068.006.325.106.004.474.473.167.284.120.004.475.005.39Q7.0712.1711.009.0615.2613.4210.4410.778.259.068.948.496.327.0711.703.004.470.002.246.71R9.2214.3213.0411.1816.5514.8712.1712.3710.058.5410.449.438.068.0611.665.105.002.240.005.10S12.2117.0015.2313.8916.1215.0013.3413.1511.705.0011.189.009.858.068.608.495.396.715.100.00表3.3节约里程表（单位：km）p-I-N20.43p-E-I9.43p-A-E6.26p-F-P4.01p-C-H2p-I-S18.87p-J-N9.41p-K-L6.23p-G-P3.97p-C-J2p-D-E17.75p-J-K9.34p-I-L6.22p-G-S3.95p-H-Q1.99p-R-S16.33p-F-G8.9p-D-P6.18p-A-C3.94p-B-L1.9p-N-S15.97p-D-M8.6p-D-H6.17p-H-P3.91p-H-O1.9p-K-N14.06p-E-M8.42p-J-P6.17p-L-Q3.91p-C-G1.8p-Q-R14.05p-J-M8.26p-J-S6.13p-B-C3.89p-G-R1.75p-P-S13.89p-O-R8.24p-G-M6.12p-J-R3.88p-F-Q1.63p-D-N13.7p-O-Q8.19p-E-P6.04p-F-S3.86p-A-M1.52p-I-P13.63p-C-E8.17p-B-F5.96p-B-H3.68p-F-O1.51p-I-K12.9p-I-J8.16p-F-M5.94p-L-O3.68p-C-K1.46p-M-N12.61p-G-N8.05p-F-H5.93p-A-G3.67p-C-N1.37p-Q-S12.57p-G-J8p-A-D5.87p-H-S3.66p-B-P1.35p-I-R12.34p-F-J7.86p-F-I5.85p-G-L3.59p-G-Q1.2p-I-M12.33p-O-S7.84p-H-K5.76p-E-R3.52p-A-I1.2p-N-P12.16p-N-Q7.74p-L-P5.76p-D-R3.48p-C-M1.11p-E-N12.1p-G-K7.5p-H-N5.68p-B-N3.45p-B-S1.1p-K-M11.98p-M-R7.48p-K-Q5.66p-B-K3.38p-A-L1.05p-P-R11.29p-F-N7.37p-L-S5.52p-J-Q3.23p-G-O0.96p-E-G11.24p-B-E7.21p-N-O5.45p-A-J2.99p-C-L0.92p-D-F10.82p-F-K7.07p-J-L5.43p-C-D2.97p-C-I0.86p-D-G10.72p-O-P7.07p-H-M5.24p-C-F2.88p-A-P0.51p-D-K10.61p-A-B6.99p-G-H5.23p-E-Q2.82p-C-P0.47p-E-F10.56p-D-S6.9p-E-L5.12p-J-O2.82p-C-S0.31p-M-S10.47p-K-R6.86p-M-O5.06p-B-M2.64p-A-S0.31p-D-I10.44p-B-D6.69p-H-I4.92p-D-Q2.62p-B-R0.3p-K-S10.28p-E-H6.67p-B-G4.9p-A-H2.6p-B-O0.25p-E-K10.24p-I-O6.57p-D-L4.76p-E-O2.47p-B-Q0.19p-M-P10.23p-E-S6.37p-A-F4.71p-B-I2.33p-C-O0.04p-N-R9.93p-L-M6.32p-K-O4.49p-H-R2.33p-C-R0.04p-E-J9.79p-M-Q6.32p-H-L4.32p-A-N2.2p-C-Q0.02p-I-Q9.68p-L-N6.31p-L-R4.32p-A-K2.17p-A-O0p-K-P9.67p-G-I6.27p-B-J4.22p-D-O2.13p-A-Q0p-P-Q9.67p-H-J6.26p-F-L4.04p-F-R2.05p-A-R0p-D-J9.51图3.2初始解线路（2）二次解首先选择最节约里程的路段（p-I-N），然后是（p-I-S），每条循环路线上的客户需求量之和要小于20吨，因为在余下选择中没有满足条件的客户，此时载重总量为19t，所以，第二回合的配送路线为（p-S-I-N）。线路总数：17条；总运输距离：220.00（km）；车辆台数：17辆。如图3.3所示。图3.3二次解线路（3）三次解先选择最节约里程的路段（p-D-E），其他步骤同（2），可得第三回合的配送路线为（p-G-E-D-K），此时载重总量为20t。线路总数：14条；总运输距离：180.41（km）；车辆台数：14辆。如图3.4所示。图3.4三次解线路（4）四次解先选择最节约里程的路段（p-Q-R），其他步骤同（2），可得第四回合的配送路线为（p-O-Q-R-P），此时载重总量为18t。线路总数：11条；总运输距离：146.87（km）；车辆台数：11辆。如图3.5所示。图3.5四次解线路（5）五次解先选择最节约里程的路段（p-J-M），其他步骤同（2），可得第四回合的配送路线为（p-J-M-L），此时载重总量为18t。线路总数：9条；总运输距离：132.28（km）；车辆台数：9辆。如图3.6所示。图3.6五次解线路（6）六次解先选择最节约里程的路段（p-A-B），其他步骤同（2），可得第四回合的配送路线为（p-A-B-F），此时载重总量为19t。线路总数：7条；总运输距离：119.33（km）；车辆台数：7辆。如图3.7所示。图3.7六次解线路（7）最终解最后只剩余（p-C）和（p-H）两条线路，按照载重量，两条线路可以进行组合，此时载重总量为17t。线路总数：6条；总运输距离：117.33（km）；车辆台数：6辆。如图3.8所示。图3.8最终解线路路径一：p-A-B-F-p，运行距离15.50km，20t车一辆，载重19t；路径二：p-C-H-p，运行距离8.32km，20t车一辆，载重17t；路径三：p-G-E-D-K-p，运行距离24.31km，20t车一辆，载重20t；路径四：p-J-M-L-p，运行距离14.59km，20t车一辆，载重18t；路径五：p-N-I-S-p，运行距离33.18km，20t车一辆，载重19t；路径六：p-P-R-Q-O-p，运行距离21.43km，20t车一辆，载重18t。总共走行里程117.33km，共节约里程259.29-117.33=141.96km。5.3.2Logware软件运行利用Logware软件ROUTE模块计算，根据所给出的信息，下面运用Logware软件解决问题：在parameters（限定因素）这个对话框中有depotdata（站点数据）、generaldata（总体数据）、load/unloadtimeformula(装货/卸货时间因素)三大部分组成。（1）在站点数据中，需要填写的数据有默认车辆速度，其速度为：25km/h。（2）在总体数据中，需要填写的数据有：路径上允许的最长行驶时间为：6h；迂回因子为：1.3。将各个数值填入到相应的地方，如图3.8所示图3.8限定因素步骤图在stops（节点）这个对话框中，有关于节点数据的信息，其中包括：1、节点的描述，即节点的名称；2、节点的类型，即取货点还是送货点，实例中都是送货点；3、节点的载货重量，可看表3.1；4、节点的载货体积，一律都是按重量计算，不用体积；5、节点的横坐标和纵坐标，可看表3.1；6、节点的停留时间，停留时间为十分钟；7、节点的开始和结束时间，即早上八点开始，十六点结束。查看表3.1，将实例中的信息填入到相应的地方，如图3.9。在vehicles（车辆）这个对话框中，有关于车辆数据的信息，其中包括：1、车辆的类型，该题目中是单一的车辆，所以车辆类型数为1；2、车辆的数量，因为该题目中每天的货物重量为111吨，每辆车最多能装20吨，所以可以取6（111/20=6）辆车。3、车辆的载重量，因为每辆车最多能装20吨，所以可以看成载重量为20吨；图3.9节点数据步骤图图3.10车辆数据步骤图4、节点的载货体积，一律都是按重量计算，不用体积；车辆数据步骤图，如图3.10所示。图3.11检验汇总数据步骤图在datacheck（数据检验）这个对话框中，将所填写的数据进行汇总检验，其检验汇总的结果如图3.11。数据填写完成后，点击Solve按钮，就可以得到解决的路线图，路径设计的结果在图3.12中。由于软件中配送点不能用A，B，C…，所以相应的配送点用1,2,3…代替。根据报告可以得出，配送路径为：路径一：p-A-B-F-p，运行距离15.50km，20t车一辆，载重19t，车辆从早上07:46从配送中心出发，在三个配送点耽误30分钟（3×10分钟）最终上午09:01到达配送中心。路径二：p-C-H-p，运行距离8.32km，20t车一辆，载重17t，车辆从早上07:55从配送中心出发，在两个配送点耽误20分钟（2×10分钟）最终上午08:39到达配送中心。路径三：p-G-D-E-L-p，运行距离22.51km，20t车一辆，载重19t，车辆从早上07:25从配送中心出发，在四个配送点耽误30分钟（3×10分钟）最终上午09:31到达配送中心。路径四：p-J-K-M-p，运行距离15.76km，20t车一辆，载重17t，车辆从早上07:46从配送中心出发，在三个配送点耽误30分钟（3×10分钟）最终上午09:01到达配送中心。图3.12结果报告图路径五：p-N-I-S-p，运行距离33.18km，20t车一辆，载重19t，车辆从早上07:48从配送中心出发，在三个配送点耽误30分钟（3×10分钟）最终上午09:31到达配送中心。路径六：p-P-R-Q-O-p，运行距离21.43km，20t车一辆，载重18t，车辆从早上07:50从配送中心出发，在四配送点耽误40分钟（4×10分钟）最终上午09:39到达配送中心。总共走行里程=15.50+8.32+22.51+15.76+33.18+21.43=116.7km，共节约里程259.29-116.7=142.59km。利用节约里程法算出的结果和用软件得出的结果不是完全相同，但是总共走行里程数与共节约里程基本相同，两个结果的差值仅为（117.33-116.7=0.63km）。由于两种方法各有优缺点，所得结果不尽相同，节约里程法没有考虑配送时间，还有配送中所花费的费用问题；Logware软件考虑了相关的时间和费用问题。解决方案运行完成后，在按下Report就可以得到一份报告。这份报告提供了关于所有路径和在各个路径上详细花费，和所耗时间的概要信息。结语现代物流的快速发展促进了物流运输与配送的建设。而配送环节的建设在现代企业发展中的作用是十分明显的，它不但可以降低物流时间及成本，而且凭借其强大的服务功能，可以为客户提供差异化服务，提高企业的市场竞争力。在对这篇论文的选题到最终的完成过程中，深深地意识到在我国物流企业建立物流运输与配送的合理化还有很长的路要走，部分物流企业要建立完备的配送工作环节，还需要进一步可行性研究的论证，规划设计，然后具体实施。参考文献[1] 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