【S烟草公司物流配送线路优化设计9000字】

S烟草公司物流配送线路优化设计1引言 32物流配送线路及其优化方法 32.1配送线路的类型 32.1.1多点配送线路 32.1.2多点巡回配送线路 42.2配送线路优化的原则 52.2.1确定目标 52.2.2确定配送路线的约束条件 63节约算法 64VRP模型 85S市烟草公司配送现状分析 95.1S市烟草公司配送现状 95.2S市烟草公司配送现状存在的问题 96以S市烟草公司为例建模 106.1模型的目标 106.2限制条件 107优化S市烟草公司物流配送线路 117.1运用节约算法优化配送线路 127.1.1确定各配送点间的最短距离 127.1.2求节约里程 137.1.3求初始解 137.1.4优化结果 137.2配送线路优化方法 147.2.1智能化车辆调度 147.2.2车辆运行监控 14结论 14参考文献 17摘要近年来,我国大力发展现代物流业,许多省市将现代物流业作为了当地的一项支柱产业来发展,从而在我国掀起了一股发展现代物流业的热潮。随着我国社会经济的不断发展,烟草行业面临着严峻的挑战,只有大力发展现代烟草物流配送,才能增强我国烟草企业的竞争力。因此,有必要对我国烟草物流配送作业进行研究,探索优化烟草物流配送作业的途径。在整个物流系统中，配送是与消费者有着密切关联的一个重要环节，而物流配送中的路径优化，则在物流系统优化环节中起关键作用。本文通过对节约里程算法的研究探讨，针对S市烟草公司各分公司的需求情况、道路交通网、企业车辆及运行限制等因素，利用节约算法对该公司的配送线路进行优化，并得出了较理想的优化结果。关键词：物流配送；线路优化；设计1引言配送是物流活动中直接与消费者相连的重要的环节，在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。因此，配送线路是否合理直接影响着配送的速度、成本和效益等，如何科学合理地确定配送活动中的配送线路是一项非常重要的工作。对企业来说，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；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；可以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。物流管理是指在社会再生产过程中,根据物质资料实体流动的规律,应用管理的基本原理和科学方法,对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督,使各项物流活动实现最佳的协调与配合,以降低物流成本,提高物流效率和经济效益。中国烟草物流的发展引起了人们的广泛关注。我国烟草行业己经具有了现代物流成长的沃土,具备了大力发展现代物流配送的基础条件。目前烟草行业的很多商业企业已经实行由物流中心直接配送到户的对接配送模式。上自国家烟草专卖局,下至各级烟草企业都认识到,只有牢牢掌握住销售渠道,抓紧建设高效的卷烟销售网络,特别是大力发展现代烟草物流配送,增强企业竞争力,烟草企业才能发展壮大。因此,有必要对我国烟草物流配送进行研究,探索优化烟草物流配送的途径。本文针对S市烟草公司各分公司的需求情况、道路交通网、企业车辆及运行限制等因素进行了较充分的分析，利用节约里程算法对公司的配送区域和线路规划进行设计与优化。结果较为理想，可降低运输成本，提高效益。2物流配送线路及其优化方法2.1配送线路的类型2.1.1多点配送线路多点配送线路选择问题可以看作是通常意义下的车辆路线问题（VehicleRoutingProblem）,被认为是（NP-hard）问题。该问题是指在设施位置己知的前提下,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。问题中,考虑了车辆在各个客户点间巡回访问的特性,提高了运输效率,并与实际情形相吻合。2.1.2多点巡回配送线路多点巡回配送线路选择问题可以定义为：运输车辆从一个(配送中心)或多个设施(仓库)到多个地理上分散的客户点，优化设计一套货物流动的运输路线，并满足一系列约束条件。该问题的前提条件是设施位置、客户点位置和道路情况己知，由此确定一套车辆运输路线，以满足目标函数。通常，VRP的目标函数是总费用最小。多点配送线路问题中的用户较多，交通路线又较复杂，如何组合成最佳路线，如何使配装和路线有效搭配等，是难度较大的工作。因此，规划一个合理而且有效率的配送路线就显得非常重要。多点巡回线路的配送运输方式大致可分为三种:（1）根据需要，派车进行配送的方法，即接到配送订单后，按顺序装货并依次发车，这种方法叫做“时间配送”。配送订单多、整天订单不断、需要尽快送货时，这种方法是很方便的，所以至今很多配送都是用这种方法操作的。但是，这种方法浪费很多。车辆的实际载货率下降，用户分布各地，车辆的行驶效率恶化，这种方法不能够对配送进行计划性管理。所以，现代配送管理中己不采用这种方法。于是，考虑计划性管理配送的方法，即计划配送的方法，也就是采取配送车分配在一定的线路或一定的范围进行配送作业的方法。为此，需要研究决定是定线路还是定范围的问题。（2）所谓定线路配送，就是每台配送车都行驶于事先定好的线路，为分布于该线路上的客户配送物品。这样，把线路和担当配送作业的配送车辆事先定下来，配送管理就相对轻松了，而且，在某种程度上也可以预定配送时间，这种配送方式叫做“线路配送”。为位于线路上的客户配送货物的顺序也可以先定，就像铁路列车运行那样，按顺序配送.这种方法称为“运行图表配送”。（3）把配送地区分成几块，在其范围内自由配送，这种方法叫做“范围配送”。接到订单后，把配送作业委托给提出该订单要求的客户所在范围的配送车辆。这时，会碰到一个问题，那就是每个范围的配送量不同，有的范围非常忙，配送作业多得完成不了:有的范围货物量、客户却很少，配送效率、车辆使用率恶化。这与配送范围的设定方法有关，如何决定配送范围，是重要课题，即使配送范围决定得再好，不同的时间，就会发生各范围用户数量不同、配送量不同的问题。因此，需要对每天的配送范围进行调节。线路配送也好，范围配送也好，如果采用一旦决定就教条执行的方法，就会导致效率的恶化、配送管理者应该根据实际状况，调整每天的配送作业。现在，多数情况都是通过计算机设定、调节线路和范围的。2.2配送线路优化的原则配送路线合理与否对配送速度、成本、效益影响颇大，因此，采用科学合理的方法确定配送路线是配送活动中非常重要的一项工作。确定配送路线可以采取各种数学方法和在数学方法基础上发展和演变出来的经验方法。无论采用何种方法，首先应建立试图达到的口标，再考虑实现此目标的各种限制因素，在有约束的条件下寻找最佳方案，实现试图达到的目标。2.2.1确定目标目标的选择根据配送的具体要求，配送中心的水平、实二及客观条件而定，可以有以下许多种选择。（1）效益最高：在选择效益为月标时，一般是以企业当前的效益为主要考虑因素，同时兼顾长远的效益。效益是企业整体经营活动的综合体现，但可以用利润来表示，因此，在计算时是以利润的数值最大化为口标值的。由于效益是综合的反映，在拟定数学模型时，很难与配送路线之间建立函数关系，一般很少采用这一目标。（2）成本最低：计算成本比较困难，但成本和配送路线之间有密切关系，在成本对最终效益起决定作用时，以成本最低为目标实际上就是选择了效益为目标，但却有所简化，比较实用，因此是可以采用的。（3）路程最短：如果成本和路程相关性较强时，可以采取路程最短的目标，这可以大大简化计算，而且也可以避免许多不易计算的影响因素。需要注意的是，有时候路程最短并不见得成本就最低，如果道路条件、道路收费影响了成本，单以最短路程为最优解则不合适了。（4）吨公里最小：吨公里最低是长途运输时常作为目标选择的，在多个发货站和多个收费站的条件下，而又是整车发到情况下，选择吨公里最低为目标是可以取得满意结果的。在配送路线选择中一般情况是不适用的，但在采取共同配送方式时，也可用吨公里最低为目标。（5）准时性最高：准时性是配送中重要的服务指标，以准时性为目标确定配送路线就是要将各用户的时间要求和路线先后到达的安排协调起来，这样有时难以顾及成本问题，甚至需要牺牲成本来满足准时性要求。当然，在这种情况下成本也不能失控，应有一定限制。（6）运力利用最合理：在运力非常紧张，运力与成本或效益又有一定相关关系时，为节约运力、充分运用现有运力，而不需外租车辆或新购车辆，此时也可以运力安排为目标，确定配送路线。（7）劳动消耗最低：以油耗最低、司机人数最少、司机工作时问最短等劳动消耗为目标确定配送路线也有所应用，这主要是在特殊情况下(如供油异常紧张、油价非常高、意外事故引起人员减员、某些因素限制了配送司机人数等)必须选择的目标。由于配送系统的目标和整个物流大系统的口标是一致的，就是要在满足一定的服务水平的前提下，尽可能降低配送过程中的费用。因此，本文将运输费用最小、运输时间及全部客户等待时问最短(准时)作为优化指标。2.2.2确定配送路线的约束条件以上目标在实现时都受到许多条件的约束，必须在满足这些约束条件的前提下取得成本最低或吨公里最小的结果。影响配送效果的因素很多:（1）动态因素，如车流量变化、道路施工、配送客户的变动、可供调动的车辆变化等；（2）静态因素，如配送客户的分布区域、道路交通网络、车辆运行限制等。各种影响因素互相影响，很容易造成送货不及时、配送路径选择不当、耽误交货时间等。因此，以上目标在实现时有时会受到许多条件的约束，必须在满足这些约束条件的前提下取得预期的目标。因此，如何快速高效地完成货物的配送，需要根据客户的具体位置、沿途的交通情况等做出优先选择和判断，除此之外，还必须考虑有些客户或其所在地点、环境对送货时间等方面的特殊要求。3节约算法配送路线是指各送货车辆向各个用户送货时所要经过的路线。配送线路的合理与否对配送速度、合理利用车辆和配送费用都有直接影响，因此配送线路的优化问题是配送工作的一个主要问题。随着配送的复杂化，配送线路的优化一般要结合数学方法及计算机求解的方法来制定合理的配送方案，下面主要介绍确定优化配送方案的一个比较成熟的方法—节约法，也叫节约里程法。利用节约法确定配送线路的主要出发点是，根据配送中心的运输能力包括车辆的多少和载重量和配送中心到各个用户以及各个用户之间的距离来制订使总的车辆运输吨公里(t·km)数最小的配送方案。为了便于介绍节约法的基本思想，有以下几个假定条件：①配送的是同一种货物；②各用户的坐标，及需求量均为已知；③配送中心有足够的运输能力。利用节约法制订出的配送方案除了使吨公里最小外，还满足以下条件：①方案能满足所有用户的要求；②不使任何一辆车超载；③每辆车每天的总运行时间或行驶里程不超过规定的上限；④能满足用户到货时间要求。节约法的基本思想如下所述。节约算法是用来解决运输车辆数目不确定的VRP问题，它是迄今为止用来解决VRP模型最常用的一种启发式算法。节约算法主要步骤基本条件：已知车辆的集合NT={1，2，…，m}，各车辆最大载重量为Wi，各配送节点组成的点集为NR={1，2，…，n}，各节点的需求量为Ri，各个节点之间的最短距离为cij。(1)将车辆按照最大载重量从大到小依次排序，满足W1≥W2≥…≥Wi≥…≥Wn。(2)计算所有的客户对(i，j)的节约里程的Δcij值，其中Δcij=coi+coj－cij，(i，j=1，2，…，n)(1)将其中大于0的Δcij从大到小依次排成队列。(3)求可行解。确定各车辆的配送点集I1，I2，…，Im，令Ij={j}，(j=1，2，…，n)(先对各点进行单点配送)。(4)合并配送路径。直到节约里程Δcij的队列空为止，重复下列步骤：按照节约里程Δcij队列从大到小的顺序，分析客户i和j之间合并的可能性(是否满足装载限制条件、不在同一路径内以及合并次数不超过2)，将i，j连接起来，即可令Ii'=Ii∪Ij；Ij=Ø。如果不是这样，则从节约里程队列中去除当前的节约里程，分析下一个客户对。根据节约法的基本思想，如果有一个配送中心P0分别向N个用户Pj(j=1，2，…，N)配送货物，在汽车载重能力允许的前提条件下，每辆汽车的配送线路上经过的用户个数越多，则配送线路越合理，总配送距离越小。配送路线的优化不仅包括线路的优化，还包括配送车辆的优化调度。在配送过程中，如果不考虑时间要求，只根据空间位置来安排线路，我们称它为车辆线路安排问题（VehicleRoutingProblem，简称VRP）；如果既考虑时间要求，又考虑空间位置来安排线路，我们称它为配送路线车辆优化调度问题（VehicleSchedulingProblem，简称VSP）。本论文主要研究有时间要求和空间位置要求的配送路线车辆优化调度问题。配送路线车辆优化调度问题以配送货运车辆为研究对象，根据任务的性质将货物运输分为两类：一类是非满载车辆优化调度问题；另一类是满载车辆优化调度问题。在非满载车辆优化调度问题中，当货运量小于车辆容量时，用一辆车执行任务，存在不满载运行情况，调度时可安排一辆车执行多项任务，即在一辆车上可同时装载有不同货主的货物，该类问题根据任务特征又可分为集货或送货的车辆优化调度、集货和送货一体化的车辆优化调度两类。在满载车辆优化调度问题中，当货主的货运量不小于车辆容量时，执行每项任务需要的车辆可能不只一辆，车辆为完成任务，需满载运行，根据任务特征也可分为集货或送货的车辆优化调度、集货和送货一体化的车辆优化调度两类。根据实际调研情况，本论文拟研究集货或送货的非满载车辆优化调度问题。4VRP模型多回路运输问题现实生活中十分普遍的一种调配问题。解决此类调配问题时，核心问题是如何对车辆进行调度。因此就出现了VRP模型，并成为解决这种运输问题的一个很成功的模型。VRP模型问题描述为：确定一个配送中心，该中心有N辆车，对M个节点进行配送，每个节点的需求量是Ri(i=1，2，…，n)，每辆运输车辆的载重限制是D。设cij表示节点i到节点j的运输成本，如时间、路程和花费等。配送中心编号为0，各配送节点标号为i(i=1，2，…，n)，定义变量如下：xijk=1，车辆由节点ixijk=0，否则yik=1，节点iyik=0，否则建立此问题的数学模型：minZ=cijxijk(2)Riyik≤Q，k=1，2，…，n(3)1，i=1，2，…，M(4)N，i=0xijk=yik，j=1，2，…，M，k=1，2，…，N(5)xijk=yik，i=1，2，…，M，k=1，2，…，N(6)该模型中，式(3)为车辆的容量约束；式(4)保证了每个节点的运输任务仅由一辆车完成，而所有运输任务则由N辆车协同完成；式(5)和式(6)限制了到达和离开某一节点的车辆有且仅有一辆。5S市烟草公司配送现状分析5.1S市烟草公司配送现状S市烟草公司位于宜春市袁山大道，旗下设有十个分公司。该公司总部设有一个总配送中心，由该中心向旗下的十个分公司进行配送，再由十个分公司的配送中心将卷烟送往各地的零售商。由于需求量不断增大，现今该公司实行每日定点定量配送。需求量大的县市日需求量达到460多件，需求量小的县市则为60多件。公司现拥有5辆5t的货车，5辆2.5t的货车，5t货车可装卷烟330件，2.5t货车可装卷烟150件，每件卷烟约15kg，所以当货车装满时仍然不会超重。5.2S市烟草公司配送现状存在的问题现在公司采用的是“点到点”的直接配送模式。其配送模式如图1所示。共需10辆货车，该模式的缺陷在于：首先，配送线路选择不够合理，没有得到优化，导致配送成本过大；其次，采用此种模式使得剩余货运量在进行直接配送时出现货车装不满，造成资源浪费，导致配送成本进一步加大，严重影响公司的效益。图5-1原有配送线路图图5-2节约算法求解线路结果公司物流中心实行的是定时、定线路配送,卷烟销售旺季时,随着客户订单量的增大,导致送货量的增加,车辆的调配较为频繁而销售淡季时,在少数车辆就能完成配送任务的情况下,仍要动用全部车辆,有时为了几个偏远的零售客户在订单量很少的情况下还要跑很远的路,从而导致车辆的空载率增加,维护费用和人员费用也相对增加。固定的送货线路是人为设定的,不合理性较大,针对不同线路,存在送货数量、送货时间、送货里程及工作强度的不均衡,容易使送货人员产生攀比心理,打击员工的工作积极性,从而影响整体服务质量和水平。不利于对车辆的有效管理监督。对配送区域小、客户数量少的车辆在工作量较小的情况下,容易出现早出晚归、公车私用等现象的发生,给日常配送管理工作也带来了不小的困难。6以S市烟草公司为例建模6.1模型的目标确定所需要的车辆的总数n、车辆的类型以及它们的路线，并将这些车辆放在同一个回路中，同时包括回路内的路线安排和调度，使总费用最小。6.2限制条件(1)基于人性化的考虑，司机每天工作不超过6小时(配送车辆的车速一般控制在50km/h)。由于在本模型中考虑时间窗的限制会加大解题的难度，因此对配送时间的限制转换为在规定时间内对行驶里程的限制，即各车最大运输距离为500km。(2)完成任务之后每辆车都要回到0处。(3)不允许超过车辆的最大容量限制。由于用一辆5t货车的运量约为2.5t货车的2倍，并且在运输路径、物流成本方面也会有很大的节约，因此先选用5t的货车限制容量。5t货车最多装330件，2.5t货车最多装150件。7优化S市烟草公司物流配送线路已知市烟草公司为0点，分别向10个分公司配送卷烟，其拥有5辆5t的货车和5辆2.5t的货车，5t货车最大载重量为330件，2.5t货车最大载重量为150件，设各点间的距离为C，C={cij|i，j=1，…，10}，节约距离为Δcij。每辆车的载重量为ri，各点需求量为Ri(i=1，…，10)，每辆车的行驶里程为Li(i=1，…，10)，且Li≤500km，袁州区为0点，客户点1，2，…，10，现有的配送量如表1。车辆调度采用以下方案：按需求量的多少选配车辆。如，袁州区分公司的需求量为372件，可先采用1辆5t货车进行一次直接配送，剩余42件使用节约算法的原理进行配送，其他各县市的货运量均按该方法进行整理，整理后如表2所示。表7-1现有配送任务表分公司1袁州区2万载县3铜鼓县4宜丰县5上高县6高安市7奉新县8靖安县9丰城市10樟树市日需求量(件/d)3722696811714529512360468190配送距离(km)1.538.612292.391.8143197209174135表7-2整理后的配送任务表分公司1袁州区2万载县3铜鼓县4宜丰县5上高县6高安市7奉新县8靖安县9丰城市10樟树市日需求量(件/d)422696811714529512360138190配送距离(km)1.538.612292.391.81431972091741357.1运用节约算法优化配送线路在表2中，采用节约算法对有剩余货运量的10个县市进行配送线路优化。7.1.1确定各配送点间的最短距离因为cij=cji，各分公司间最短距离如表3所示。表7-3各分公司间最短距离表(单位：km)县市0市公司1袁州区2万载县3铜鼓县4宜丰县5上高县6高安市7奉新县8靖安县9丰城市10樟树市0市公司0038.612292.391.81431972091741351袁州区-1.539.8123.693.893.6145.2198.7210.8176.2137.32万载县--084.354.356.91081491741671413铜鼓县061.786.31371271512662264宜丰县024.671.991.21091341115上高县052.986.310911087.76高安市042.164.958.551.87奉新县022.999.11218靖安县01221449丰城市029.310樟树市07.1.2求节约里程根据最短距离表，计算出用户间的节约里程，并由大到小排列，编制节约里程Δcij顺序表，如表4所示。表7-4节约里程顺序表(单位：km)连接点节约里程连接点节约里程连接点节约里程连接点节约里程连接点节约里程7－8383.17－102113－81803－5127.52－945.66－7297.95－7202.54－6163.44－10116.32－1032.66－8287.18－102004－5159.52－786.63－10319－10279.74－7198.15－9155.82－476.63－9307－9271.94－8192.33－4152.62－376.31－80.58－92613－71925－10139.12－673.61－20.36－9258.55－8191.84－9132.32－873.61－50.36－10226.25－6181.93－61282－573.51－70.37.1.3求初始解令Ii={i}(i=1，…，10)，最短路径Li=2c0i(i=1，…，10)，且Li≤500km，载重量ri=Ri，且Ri≤330件，对10个客户点进行标记B1=B2=…=B10=0，且Bi≤2。7.1.4优化结果按节约里程从大到小合并路径得到的优化结果如表5所示，优化线路结果如图2所示。表7-5节约算法优化结果路线运程(km)剩余配货量(件)需车型及数量0→5→7→8→04103285t车1辆0→9→10→0338.33285t车1辆0→3→4→02761855t车1辆0→1→2→079.93115t车1辆0→6→02862955t车1辆总运输里程为所有路径之和，求得为1390.2km，共需5t车4辆。与优化前相比，节约了5辆2.5t的车，节约里程数为1018.2，使得公司的配送效率大大提高。7.2配送线路优化方法随着科学技术的日新月异，许多新技术应用到物流配送领域，应充分利用这些新技术实时、动态地优化配送线路，提高配送效率，降低物流成本。7.2.1智能化车辆调度建立车辆调度管理系统，来自业务系统的订单信息经过送货线路优化模块自动排单系统处理，在地理信息系统（GIS）的支持下，每日生成动态的送货指导线路和分拣配货策略，分拣配货策略由计算机网络发送到配货流水线,送货计划则打印成送货清单交给送货员，以确保卷烟安全、及时送达。