【S汽车有限公司物流配送车辆调度探究13000字】

S汽车有限公司物流配送车辆调度研究目录TOC\o"1-4"\h\u32368第1章绪论 第1章绪论1.1研究背景、目的与意义1.1.1研究背景随着社会经济的发展，物流对企业的竞争作用越来越重要。作为“第三利润源”的物流不仅对企业节省成本有着重要的意义，而且对整个供应链都具有提高效益的作用。运输成本作为大多数企业的一种单项成本，在保证用户需求和服务质量的前提下充分利用运输资源，这对企业可持续性生产提供了保障。优化物流配送的主要环节是车辆调度，且物流成本为其主要影响因素。车辆调度在物流管理中是一项重要内容，直接影响到物流成本和配送质量。配送路线安排和车辆调度的优化对物流效率的提高有着重要的作用。这里以S汽车有限公司企业为例，对其物流运输过程中的车辆调度问题进行研究优化。在本文中车辆调度问题(VehicleSchedulingProblem)VSP更多的是从供应地与需求地之间的距离关系、车辆装载量、运输成本等问题上进行考虑，从而制定合适的行车路径，使车辆有序的通过，在满足一定要求的情况下实现目标。S汽车有限公司在物流车辆调度的过程中，虽然采取了现代物流信息技术，如GPS、自动控制和通讯调度系统等。但是，该企业在实际操作中仍然存在运输调度不合理等问题。在实行货物运输过程中对车辆调度没有做到尽可能的科学使之并没有完全达到设定的目标，这也是今天研究的重要意义。总体而言，物流运输车辆方式的优化问题可以被描述为以一定的供应和需求为重点来组织一个合理的路线，并满足一定的要求（客户需求、车辆装载、车辆里程等）来实现一定的目标效益（运输成本、最短里程等）。本文以满足车辆调度费用成本最低为优化目标，来进行问题研究。1.1.2研究目的和意义在第三产业蓬勃发展的今天，物流起着不可或缺的作用。对于当今大多企业而言，物流是占据成本最大，同时也是最容易降低的一部分。本论文旨在通过对S汽车有限公司物流车辆调度的分析研究，一方面是以分析来定位出该企业在车辆调度方面的缺陷；更重要的一方面是通过建立车辆调度VRP模型对企业车辆调度的过程进行优化。对问题可行性分析后，不仅反映出的是配送流程中的某一个环节，更多是对企业业务流程整个供应链上下游的一种优化，以至于在物流成本、效率和客户服务上都有一定的优化。本文对S汽车有限公司的车辆调度路径进行优化分析具有很强的实际意义。首先能够减少S汽车有限公司车辆调度的总里程和工作时间，从而提高车辆调度效率；其次合理设计车辆调度路线能够合理分配运输车辆的数量和送货量，减少资源浪费，节省成本；最后通过成本的降低、效率提高能够有效提高企业在整个行业的竞争力，为企业提供科学设计的建议和方法，为企业未来的发展提供指导，同时对现代物流方面的政府决策具有指导和借鉴作用。1.2文献综述“S汽车有限公司物流配送车辆调度研究”主要从车辆调度模型的研究和车辆调度算法的研究两个方面进行文献综述。1.2.1有关车辆调度模型的研究车辆调度问题的优化对当今企业有着重要的作用，从提高效率到降低成本都有着一定意义。沈吟东等[1]通过对一般车辆调度问题的研究，把其应用到特定企业车辆调度时间窗问题中，从而使车辆调度的研究更具准确性。陈佳惠等[2]认为企业车辆调度过程实际上是一个不断寻求最优路线过程，通过优化车辆调度来降低企业的运输成本以及提高企业经营效率。胡雪松[3]认为运输作为物流体系的一个关键部分，对物流起着重要作用。在当今世界，如何降低企业的运输成本，提升企业的竞争力，最根本的是要从当今物流的真实情况出发，来分析其中存在的不合理现象，从而提出有效的解决方法，实现真正的第三利润源。随后，雷小青[4]指出运输是现代物流业最重要组成部分之一，应该得到更广泛的关注，因为运输的合理性可能是优化车辆调度的一个关键问题。在设计和管理物流系统时，最主要的任务是考虑运输合理性。MagnoA.GonzalezHuerta""MagnoA.GonzalezHuerta[5]提出综合运用多种运输方式的优点，整合了分散的运力资源，以其高效低耗的服务也是当今企业获得竞争力的重要源泉。之后，井康[6]指出世界上的矿产资源分布不均，并且根据日本矿产资产匮乏、消耗量大的事实提出了合理的世界经济和运输合理化对策。王永等[7]认为运用遗传算法在车辆调度的过程中进行求解是非常重要的，不仅可以增强求解的科学性和严密性，而且对于数据求解后的分析也是非常精确的。颜乐平等[8]分析了在大数据时代，物流已经成为降低企业物流成本的一项重要影响因素，从物流成本上降低企业总成本已经成为众多企业所追寻的。李军等[9]把时间窗车辆调度问题应用到物流配送车辆调度问题中进行了详细的描述，从基本定义到实例分析都有一定的信息支持，也进一步对时间窗车辆调度问题进行了分析。以上学者对车辆调度的研究主要从时间窗、实际应用等方面进行分析考虑，对车辆调度的研究有着非常重要的借鉴意义，同时也为本论文有着重要的学习意义。1.2.2有关车辆调度算法的研究在车辆调度算法的研究中，张红霞等[10]指出物流配送优化车辆调度问题的算法主要研究的是组织的行车路径能否使车辆在满足一定约束条件下有序通过供应和需求点达到里程最短、成本最少等目的。在蚁群算法上，张志霞""张志霞等[11]认为在车辆调度过程中使用蚁群算法，并且把时间窗问题应用到车辆调度中去。在求解过程中运用Matlab语言进行编程实现，应用到实例中对算法进行验证。在混合蚁群算法上，DorigoM.""DorigoM.,GambardellaL.M.""GambardellaL.M.[12]认为数学模型在求解车辆调度过程中有着重要的作用，通过国内外相关学者的研究，混合蚁群算法在求解车辆调度的过程中更具有可行性，并且通过具体的例子证明了该方法的可行性。随后，%E9%99%88%E5%8D%A0%E9%BE%99""陈占龙等[13]认为企业之间的竞争将转变为供应链与供应链之间的竞争，选择先进的数据创新和无线网络技术来实现供应链伙伴之间的数据通信和共享将是当今企业的中心竞争力。在启发式算法方面，张朋[14]提出通过运用遗传算法进行编码，构造和求解了车辆运输路径问题方面的算法，通过大量数据的运用证明了该启发式算法的有效性。同时，冯希[15]从GPS系统的角度阐述车辆调度的过程，详细解说了整个数据库的设计流程，并且进一步从出库流程和入库流程两个方面进行车辆调度优化。CHENAi-ling""CHENAi-ling等[16指出物流被称为“第三利益源”，考虑的情况也越来越多，逐渐成为国民经济的一个重要行业。运输是物流工作的重要组成部分，占物流工作成本的60%以上。为了降低运输成本，在物流路径优化过程中，基本上都会研究车辆的路线问题。高亚伟[17]考虑了多起讫点的多车场调度问题，即货物的转运点随着货物信息的动态变化而变化，更符合现实需求，以此为方向进行了实例研究。算法的研究对求解车辆调度问题有着重要的意义，在本文中主要考虑的是用蚁群算法进行求解车辆调度的问题，所以在这里主要更多的是学习有关学者对蚁群算法的相关研究。1.2.3研究评述对于上述文献综述可以看出，国内外学者对物流车辆调度问题的研究和应用已经取得了一定的研究成果，但在某些问题上还欠缺一定的研究：在现有的物流配送车辆调度优化研究中，研究主要为对车辆调度优化的研究。对与优化的研究主要通过收集数据，建立模型，改进算法，建立相关约束来进行。我国的物流发展还比较落后，相关领域的物流调度研究还比较缺少，以及对调度问题的深度不够。当然，很多学者对车辆调度的研究更多是体现在宏观方面，对具体企业实例涉及研究较少，本文以物流配送车辆调度为例，进行车辆调度的研究对发展运输调度具有一定的参考意义。1.3研究的内容与方法1.3.1研究内容本文以车辆调度中存在的问题为研究对象，通过建立VRP模型，使用蚁群算法进行优化车辆调度路线，选择最优配送路径，减少运输距离，以至于在车辆调度过程中降低成本、提高效率和满足企业运输需求。对本论文内容简述如下：第一章为绪论部分。主要是研究背景、研究目的与意义对车辆调度研究以及应用进行了国内外文献综述，最后介绍了本文的研究内容和研究方法。第二章为相关概念界定和理论基础部分。通过介绍运输的概念以及车辆调度的概念；并且对本文涉及到的VRP理论模型和蚁群算法进行了相关阐述。第三章为S汽车有限公司物流配送车辆调度的现状与问题分析。首先是对S汽车有限公司的基本情况做了简要说明；其次是对S汽车有限公司车辆调度现状研究；最后是对S汽车有限公司车辆调度问题及成因分析。第四章为S汽车有限公司车辆调度模型建立和优化。本章对于S汽车有限公司数据进行整理分析后，通过对VRP模型的应用，蚁群算法进行求解从而对车辆调度过程进行优化，得出最佳方案；并且最后将数据定量化，对比分析优化前后配送里程和运输成本两个方面，得出路径优化后的方案更合理。1.3.2研究方法本文有针对的通过阅读文献的基础上，结合物流配送和车辆调度等相关理论，采用了调查研究、蚁群算法、案例分析等方法。首先运用的调查法、访谈法对该公司车辆运输调度现状进行了调研，分析其运输调度存在的状况和问题。其次通过对如何实现车辆调度等问题建立模型，并使用蚁群算法进行求解，得出最有调度方案。最后结合案例验证了配送模型和算法的有效性，为S汽车有限公司的运输调度实现优化。第2章相关概念界定与理论基础2.1相关概念界定2.1.1运输的概念运输是一种使用某些设备和工具将对象从一个位置移动到另一个位置的操作。它是对象在完全不同的地理区域中的空间位移，以更改其空间位置。通过这种位移，可以实现商品的空间优势，体现其使用价值并满足社会的各种需求。运输是物流中最重要的环节之一，也是现代物流活动中最重要的任务。在运输中人、物、设备缺一不可，三者通过一定的生产关系联系到一块，在这个过程中，具有实践知识的人使用一定的生产工具制造产品。运输简单分为客运和货运，客运就是货物的位移、客运是人的空间位移。其目的是改变物品的空间位置，在这一个过程中实现经济增值，市场需求匹配。所以，运输是一个连续的过程，中间一般不会发生中断，直到工作任务完成。在运输的过程中不管是从经济效益还是社会效益都会对企业产生一定的影响。运输工具作为当今社会的必需品也体现出了在生活中的重要性，从基本的交通工具到高科技卫星发射都体现着运输的过程，我们不能否认在其中伴随着人为的影响因素，但是这也是其中所不可或缺的。人作为一个中介，不仅是运输的对象也是进行运输的主体，只有这样才能进行货物的位移从而实现产品的增值，其中包括经济附加值和社会附加值。把其看到社会中去，可以看做地理位置的迁移，不论是在什么地方迁移都可以产生一定的积极影响。如果把其定位到企业中则可以看做是企业内产品的移动，在移动的过程中可以实现企业盈利的目的。2.1.2车辆调度的概念车辆规划是指制定行驶路线，以便在某些条件下车辆可以正确地通过多个装卸点，以实现最短距离，最低成本和最短时间目标。车辆调度工作的内容运包括三个部分：计划，监视和统计分析。科学组织运输活动。适当安排运输工具，以确保配送工作正确完成。优化配送路线，以确保及时完成分发任务，以达到最小容量使用率。监督领导运输车辆的安全运行。在实行计划的运输过程中不断了解各种影响因素的变化，及时协调每个工作环节，并提出运营调整建议。及时执行配送任务，并对运输活动进行统计分析。在此基础上，提出了改善建议和措施，以提高运输车辆的效率和运行结果，并确保运输计划的完成和执行。车辆调度工作包含了车辆路径问题，在车辆路径问题(VRP)的基础上从学术和实际应用上进行研究车辆调度的不同情况的变化，其中包括车辆调度时间窗和寻求最佳路径等问题。结合以上问题，解决车辆路径问题的方法的可以分为精确算法和启发式算法。其中，精确算法包括分支边界法和分支切割法。启发式算法包括节约里程方法和蚁群算法。其中，蚁群算法具有解决组合优化问题的良好性能。车辆调度的过程也是一个循环的过程，我们不能把他简单的看成某一次的车辆调度，实际上它是一个循环优化的过程。优化的数值越精确越能够在调度的过程中寻求最优路径，完善运输过程和信息匹配，这样才能提高运输调度的效率和服务质量。从本质上来讲企业的车辆调度过程实际上就是把利润获取达到最大的过程，从而提高企业的盈利能力。2.2理论基础2.2.1VRP的基本描述VRP是指在车辆运输货物的过程中已经知道了供应地的地理坐标、运输承载能力和市场需求，通过一定的行车运输规则，选取一定指标（距离、成本等）为所求目标，在满足一定约束下（时间、服务等）合理规划车辆运输数量和路线，从而得出最优方案如图SEQ图\*ARABIC1所示：（其中表示供应地，表示需求地）图1配送方案最优图VRP从配送中心数量上分，可以表示为单配送中心和多配送中心，对物流依赖程度较大的企业往往拥有自己的物流运输部门或者进行外包，无论哪一种形式都会形成庞大复杂的物流网络，从而提高物流效率和客户满意度等。当然，精确算法能够运用车辆调度规划方法将VRP问题的数量关系表现出来并求出最优解。在建立多配送中心VRP模型之前需要研究S汽车有限公司面临的实际问题，然后进行相应的分析。具体应考虑以下因素：仓库，应考虑仓库的技术，容量和大小；其次是车辆，必须考虑车辆数量，装载能力，运输成本和最长行驶距离。最后是对顾客需求量、地理位置的考虑。通过以上问题的考虑分析对S汽车有限公司车辆调度问题进行设计、优化。2.2.2蚁群算法的基本原理蚁群算法是M．Dorigo等人在观察蚂蚁觅食过程中发现，通过观察分析，简单的来说就是众多蚂蚁在觅食的过程中会留下相应的信息素，在信息素的基础上蚂蚁之间通过交流达成一致最终形成一个最优路径。在基本的蚁群算法中，蚂蚁每走一步都要进行计算，首先要计算选择各条路径的选择概率P，然后再进行路径选择。在个体外出觅食道路优化阶段中，假设于某一时刻t，用bi(t)来表示地点i处觅食个体数量，假设总共存在m只蚂蚁到n个目标点寻觅食物，dij为觅食点i到j之间的距离，则存在等式：M=(i∈n)公式（2-1)定义相关参数的优化策略：在优化蚁群算法的过程中需要单只蚂蚁的探索能力，同时也需要整个蚁群的协同合作，信息在单个蚂蚁之间进行传递，在算法中起到非常重要的作用，从而使蚂蚁群落有序的进行工作。第3章S汽车物流配送车辆调度的现状与问题分析3.1公司简介S汽车有限公司主要产品是：五十铃轻、中、重型商用车等。在车辆销售的过程中，不管是从基础领域还是到核心领域，S汽车有限公司都有一定的管理系统进行运行。其商品质量在相应范围内都获得一个不错的口碑以至于在未来发展过程中发掘潜在客户；在世界领域，其先进的技术和高质量产品都有一定的竞争优势。在未来的发展过程中，S汽车有限公司有着明确的市场规划，追求在世界先进的创新和质量水平下降低成本，在产品性能方面取得进步，克服了世界品牌商用车成本高的主要问题，并将所有的产品转变为质量高、成本中等的水平。因此，S的市场区域和客户群体在很大程度上得到了改变。市场也在不断地拓展，从沿海到内陆、从东部地区到中西部地区，都有广阔的市场。S汽车有限公司在发展中有明确的市场定位和发展规划，其从车辆调度的过程中降低物流成本也成为在发展过程的关键。在车辆调度过程中，从公司目前状况来看虽然能够满足部分的市场需求，但是在公司未来发展中远远不够的。S汽车有限公司的产品主要是汽车零件、整架汽车等。在近三十年来，从营业利润上来看公司的年均营业利润大致在一亿元左右。在产品销售上基本占到一大半，但是经过分析如果公司的物流运输成本降低百分之一时，公司的营业利润可以上升三个百分点。这也是从物流运输成本出发去考虑公司营业利润的关键，只有物流成本有所下降才能在市场上获得一个不错的利润，才能提高企业的竞争力。S汽车有限公司在发展的过程中始终秉持着诚信、可靠的信念赢得市场客源和产品需求从而提高市场利润。3.2S汽车有限公司车辆调度的现状通过对近年来全球范围内汽车行业发展趋势的分析，可以发现汽车零部件的生产和配送形成了独立的体系，逐渐从汽车制造产业中独立出来，其中汽车零部件的配送作为物流业务外包给第三方物流服务公司。汽车生产商对时间约束十分看重，S汽车（集团）有限公司对于汽车零部件的实际配送情况，将物流配送成本最小化作为的优化目标，建立起有事实依据的车辆调度模型。下面是S汽车有限公司车辆调度的基本流程：在该公司车辆调度中主要有四个主体进行操作，分别为总调度、调度主管、客服总调度和操作员。在车辆调度工作中客服总调度收到派车申请并且核对信息的准确性以及对调度商品有无特殊需求；然后总调度与供应商进行联系并且发出具体派车指示从而制定派车计划；调度主管在车辆调度整个过程中进行协调整个工作内容以及货物的完整性；操作员进而进行货物跟踪、运输、装货等工作以及处理突发事件最终录入系统完成工作任务，四个主体之间相互配合完成S汽车有限公司车辆调度工作。在现阶段，S汽车有限公司有15个客户需求点信息如表一所示、两个调度中心分别是D1和D2其坐标和拥有车辆如表二所示；配送调度中心和顾客信息散点图如图2所示（为配送中心，为顾客坐标），其现今调度路径以及成本如表三所示：表SEQ表\*CHINESENUM1一客户信息任务点i任务点坐标任务量1（119,26）0.52（103,36）1.23（113,23）0.34（113,34）0.75（106,26）1.26(114,38)1.37（113,34）0.48（126,45）0.69（114,30）1.510（112,28）1.011（125,43）1.512（118,32）1.013（115,28）0.814（123,41）1.015（101,36）1.0表SEQ表\*CHINESENUM1二调度中心坐标和拥有车辆配送中心坐标/KM拥有车辆D1（117,31)20D2(106,38)16图SEQ图\*ARABIC2配送中心以及顾客信息散点图表SEQ表\*CHINESENUM1三现今调度路径以及成本配送中心路径访问顺序配送里程/km装载量/t总成本/元D1路径1（1,9,13,11）250.964.31625.98路径2（12,14,4,8）381.263.33025.22D2路径1（2,3，15）650.892.04025.66路径2（5,6，10，7,9）610.874.43120.58合计5151893.9814.011797.44通过表中数据可以得出，在现阶段S汽车有限公司2个调度中心配送货物到15个客户需求点的顺序分别为：D1→1→9→13→11→D1;D1→12→14→4→8→D1;D2→2→3→15→D2;D2→5→6→10→7→9→D2。其行驶总里程为1893.98km，行车总成本为11797.44元。很显然，S汽车有限公司在车辆调度过程中往往是根据行车人员固有的经验进行货物运输。比如：调度中心D1完全可以可以负责需求点6、7的货物运输从而减少行车里程和成本，但是在这里行车人员并没有如此运输。3.3S汽车有限公司车辆调度问题及成因分析通过对S汽车有限公司工作人员的实地访谈（其中包含高层主管100人、中层干部150人、基层工作人员200人）以及进行数据统计的结果如图SEQ图\*ARABIC3所示；其中对车辆调度路径缺乏整体性表现最为强烈有200人投票；车辆调度模型求解不精确较为突出有152人进行投票；管理随意化最为不强烈有98人进行投票。通过问题渗透出该公司基本存在的一些显性问题从而进行优化设计。图3数据统计图3.3.1车辆调度路径缺乏整体性S汽车有限公司在车辆调度过程中有许多种方法，根据不同的客户需求进行设定行车路径。但是，通过实时访谈的调查S汽车有限公司在车辆调度的过程中并没有真正的按照该模式进行货物运输，车辆司机在货物运输时没有通过科学的数据分析与线路规划，而是经常采用经验调度法，依据长期的车辆调度经验对运输车辆调配做出决定。这样极易不能考虑当时车辆调度的现状以及不同时期客户需求量的多少，以致不能从整体上考虑车辆调度路线分配进行科学的运输。在车辆调度过程中，S汽车有限公司的部分员工能够本着公司规定和要求行驶车辆以及之间的相互配合，在这一方面能够以尽可能多的效率去完成工作任务从而提升工作效率；但是经过实地访谈发现大部分的员工在车辆行驶的过程中并没有按照公司的要求去规划车辆的行车路径，而是按照自己往常的行车经验和道路状况去运输货物，更重要的是在车辆之间相互配合的过程中缺乏联系和沟通，不能够从整体上去优化车辆调度的行车路径。3.3.2车辆调度模型求解不精确图上作业法和蚁群算法在S汽车有限公司车辆调度过程中最为经常使用。图上作业法是以模型为基础进行问题分析，将配送业务反映在路径交通图上，然后进行方案调整，最后求出最优方案；蚁群算法是通过模型建立然后运用matlab软件进行求解。无论采取哪种方法，经过访谈，车辆调度人员在数据收集和求解时通常把数据进行整数化求解，从而忽视了其中的一些细节，不能够进行系统的分析总结，要知道在物流运输的过程中一些细节数据的错误也会产生一定的成本。科学性是进行算法计算时所必须注重的一个问题，只有保证数据科学、算法科学和结果科学才能在最后求解的过程寻求最优结果。有了最优结果之后，驾驶人员在行车时才能清楚定位行车路径和行车顺序，在之后的行车中才能相互配合，相互补充。这看似是一个基本的问题，但是车辆调度人员掌握施行之后能够最大化减少运输成本和运输里程。3.3.3管理随意化S汽车有限公司的车辆调度人员在车辆使用过程中虽然对车辆安全问题比较重视，但是对车辆分配不够精确。在车辆调度过程中，需要对车辆驾驶人员的驾驶信息进行普及，防止在运输行驶过程中出现违规情况。在访谈过程中，大量的驾驶人员都有在车辆驾驶时出现懈怠的情况，不能按时核对货物进行信息上传。在S汽车有限公司中由于管理配置不当很容易出现一人多车的人情况，这使得司机在驾驶时不了解路况。管理过程实际上也是了解车辆调度的一个过程，从基础工作操作到高层问题决策可以说是掌握整个车辆调度的工作。车辆调度的管理不仅是对驾驶人员的要求，也是对决策人员的检测，两者之间相互联系。通过驾驶人员可以反映出车辆路径决策者的决策是否正确，是否符合运输目标的要求；从决策人员的目标决策中可以体现出数据收集是否正确，是否符合目标要求。这是一个相互影响、相互制约的过程。第4章S汽车有限公司车辆调度模型建立和优化4.1车辆调度优化问题的假设在车辆运输路径优化中会受到各中因素的影响，同时车辆调度优化可以降低成本、优化行车路径、提高整体配合的一个效率。为了更加有效率的解决运输调度的问题，本文确定了路径车辆分配为研究目标：系统中存在多个配送中心，每个配送中心的货物和车辆都充足，并且不存在缺货和租车的状况。配送中心可以向任何一个顾客进行配送，且每个顾客只能由一个配送中心完成。(3)每辆车出发和返回的配送中心保持一致。(4)所有配送中心都有相同的车辆，每辆车都有一定的装载能力，运输过程中客户的总体需求不超过该车辆的装载能力，即不允许超载行驶。(5)单向物品流向，即单一送货。(6)车辆匀速行驶，且行驶速率已知。(7)已知顾客需求，并且在配送中没有任何变动。4.2S汽车有限公司车辆调度优化模型建立4.2.1变量的定义在描述基本模型之前，首先对在本文中涉及的相关参数进行定义：M｛m|m=1,2,…,N｝为配送中心集合：Km—配送中心m的车辆数，K=M*Km;1m配送中心车辆K经过i到j i=1,2,…N;j=1,2,…N;k=1,2,…m 0否则与dij中i,j的顾客编号为1,2，…,N中心编号为N+1，N+2，N+m,；表示第m个配送中心的车辆k从节点i行驶到节点j为1，否则为0，其中i≠j。4.2.2目标函数的建立在S汽车有限公司实例中考虑2个调度中心，15个客户需求点，即多配送中心调度问题。在目标函数建立的过程中只考虑车辆运输成本和车辆调度成本，其目标是使车辆调度总成本最小、收益最大，从而使企业获得一定的利润。则具有多配送中心的VRP模型，其目标函数表示如下：MinZ=+（4-1）其中，Pc表示车辆每公里消耗成本（元/km)；Pf表示每辆车调动的固定成本（元/车）；dij表示顾客i到j之间的距离（km),用0表示配送中心；第一项为所有配送中心车辆调度的运输成本，第二项为所有车辆的调度成本。4.2.3相关约束条件≤Q，k=1,2,…Km;(任意m)（4-2）≤mki=N+1,N+2,…,N+M;(任意m)（4-3）=≤1,i=N+1,…,N+M;k=1,2,…,km;(任意m)（4-4）=N（4-5）==0,j=N+1,…,N+M;k=1,2,…,km;(任意m)（4-6）其中，Q表示车辆最大装载量；N{n|n=1,2,…N}表示客户集合；K{k|k=1,2,…K}表示配送车辆集合。约束式（4-2）表示任意一个配送中心所用车辆运输量不小于顾客所需求量；约束式（4-3）表示每个配送中心出发的车辆总数不超过其拥有的车辆总数；约束式（4-4）表示每辆车均从配送中心出发，并返回出发的配送中心；约束式（4-5）表示所有顾客均得到服务；约束式（4-6）表示车辆路径必须经过顾客，不得在配送中心之间运输。4.3本文运用蚁群算法的设计过程在设计算法之前先对相关符号进行说明：sett表示初始时间，△τij表示信息浓度，k表示蚂蚁的数量，Lk表示总里程Step1初始化：sett=0，△τij=0。随机放置m个蚂蚁到n城市上；Step2令s=1，Fork=1tom，do把第k个蚂蚁的初始城市号码放置到tabuk(s)；Step3重复本步骤直到tabuklist被填满(这个步骤重复n-1次)Sets=s+1Fork=ltom，do根据概率Pkij(0)来选择下一步应该到达的城市j；Step4Fork=1tom，do通过一定规则，把第K只蚂蚁从城市tabuk(n)运行到城市tabuk(1)，算出第k只蚂蚁的总里程长度Lk，更新寻求最短路径。Fork=1tom，do根据公式，更新边上的信息素浓度△τij；Step5更新出每一条边τij(1+n)Set△τij=0Step6如果更新出并且不是所有的蚂蚁选择同一条路径那么清空所有的tabuklist，转到第step2步；否则转step7；Step7打印出最短路径，终止整个程序。4.4模型应用与分析通过对该公司资料收集，将S汽车有限公司实例描述如下：S汽车有限公司配送模式分为集中配送和直送两种。直送模式是由生产商直接发货，在这里我们只考虑直送模式。其调度中心信息和客户需求信息如第三章所描述：任务点客户量共15个，配送心调度中共2个，分别用D1、D2表示。每个服务点的位置坐标和任务量如表一所示；调度中心D1、D2的坐标和车辆数量如表二所示；配送中心以及顾客坐标散点图2所示（为配送中心，为顾客坐标）。如各客户点到调度中心的距离公式如下：Cij=在S汽车有限公司实例中我们在这里只考虑车辆相关参数和货损成本参数，其中模型参数和变量对应数值描述如下：（1）车辆相关参数。各调度中心的车辆型号一样，调度车辆的固定成本为350元；最大装载量为5.5t；平均车速为80km/h，调度车辆每百里耗油21L，每升油价为6.24元；将车辆过路费，修理费、管理费平摊到每辆车，则每辆车每公里费用约为14元。（2）货损成本参数。调度车辆在行车过程中出现货损、货物丢失的成本平均每辆车分摊约为62元。蚁群算法相关参数数值表四如所示：其种群规模为80，迭代次数为50，融合概率为0.4。表SEQ表\*CHINESENUM1四蚁群算法相关参数数值表种群规模迭代次数融合概率80500.4在本文中采用的是MATLABR2021a软件进行蚁群算法的求解，其求解的过程如下：（1）初始化变量→（2）把m只蚂蚁运行到n个城市中→（3）m只蚂蚁在概率函数运行下算出待选城市的概率状况，并且按概率选择下一个城市→（4）记录该次迭代最优路径→（5）更新信息素→（6）禁忌表清零并选出最优路径→（7）达到最优输出运行结果。通过以上的算法求解，从而得出车辆调度最优路径的货物运输顺序。对S汽车有限公司优化求解如下：（1）初始解。第一次求解配送中心D1、D2运输路线以及成本信息如表五所示，第一次蚁群算法运行结果图如图SEQ图\*ARABIC4所示（其中为D1，为D2）从表中可以看出D1有两个路径进行运输，其中路径1的总成本为1524.13元；路径2的总成本为2984.98元。D2也有两个运输路径，其中路径1的车辆运输总成本为3899.25元；路径2的车辆运输总成本为3000.54元。四条运输路径车辆运输的总成本为11408.90元。表五配送中心D1、D2运输路线信息配送中心路径访问顺序配送里程/km装载量/t总成本/元D1路径1（1,3,13,10）222.312.61524.13路径2（12,14,11,8）376.814.12984.98D2路径1（2,4，15）615.232.93899.25路径2（5,6，7,9）589.234.43000.54合计5151803.5814.011408.90图SEQ图\*ARABIC4第一次蚁群算法运行结果图（2）二次解。第二次求解配送中心D1、D2运输路线以及成本信息如表六所示，第二次蚁群算法结果运行图如图SEQ图\*ARABIC5所示（其中为D1，为D2）从表中可以看出调度中心D1有三条运输路径，路径1的调度总成本为1524.13元；路径2的调度总成本为2984.98元；路径3的调度总成本为2565.21元。车辆调度中心D2只有一条车辆调度路径，路径1的调度总成本为3899.25元。四条调度路径的总成本为10973.57元。表六配送中心D1、D2运输路线以及成本配送中心路径访问顺序配送里程/km装载量/t总成本/元D1路径1（1,3,13,10）222.312.61524.13路径2（12,14,11,8）376.814.12984.98路径3（5,9,7,6,16）198.214.42565.21D2路径1（2,4，15）615.232.93899.25合计5151412.5614.010973.57图SEQ图\*ARABIC5第二次蚁群算法运行结果图（3）最终解。第三次求解配送中心D1、D2运输路线以及成本信息如表七所示，第三次蚁群算法结果运行图如图SEQ图\*ARABIC6所示（其中为D1，为D2）从表中可以看出车辆调度中心D1有三条行车路径，其中路径1的车辆调度总成本为1639.31元；路径2的车辆调度总成本为2984.98元；路径3的车辆调度总成本为1905.86元。车辆调度中心D2有一条调度行车路径，其中路径1的车辆调度总成本为10184.25元。表七配送中心D1、D2运输路线以及成本配送中心路径访问顺序配送里程/km装载量/t总成本/元D1路径1（1,3,5,4，13,10）230.474.51639.31路径2（12,14,11,8）376.814.12984.98路径3（9,7,6,）220.772.51905.86D2路径1（2,15）527.152.23654.10合计5151355.2014.010184.25图SEQ图\*ARABIC6第三次蚁群算法运行结果图图中蓝色线条表示D1调度中心、红色线条表示D2调度中心。通过三次问题求解可以得出：第一次求解车辆调度，由D1、D2调度中心向15个需求地进行配送，通过蚁群算法进行求解，其配送总里程为1803.58km,所需成本为11408.90元。第二次求解车辆调度，其配送总里程为1412.56km，所需成本为10973.57元。第三次求解车辆调度，其配送总里程为1355.20km，所需成本为10184.25元。即第三次求解为S汽车有限公司车辆调度优化最优解。通过蚁群算法可以有效求解路径优化问题，从而实现路径选择配送距离最小，成本最低。4.5车辆调度路径优化前后对比分析通过数据分析，与优化前的配送顺序相比较，从车辆调度路径长度对比分析：（1）路径优化前的配送路径顺序为：D1→1→9→13→11→D1;D1→12→14→4→8→D1;D2→2→3→15→D2;D2→5→6→10→7→9→D2。其行驶总里程为1893.98km；对于四个路径装载量分别为：调度中心D1路径1的装载量为4.3t，路径2的装载量为3.3t；调度中心D2路径1的装载量为2.0t，路径2的装载量为4.4t。（2）路径优化后的配送路径顺序为：D1→1→3→5→4→13→10→D1;D1→12→14→11→8→D1;D1→9→7→6→D1;D2→2→15→D2。其行驶总里程为1355.20km；对于四个路径装载量分别为：调度中心D1路径1的装载量为4.5t，路径2的装载量为4.1t，路径3的装载量为2.5t；调度中心D2的装载量为2.2t。经过分析对比，通过建立模型并且用蚁群算法进行求解之后，车辆调度的里程节约了538.78km，节约里程约为28.4%。从车辆路径调度成本对比分析：在S汽车有限公司车辆调度研究的过程中主要考虑的是车辆固定成本、耗油费用、货损成本等。通过matlab进行蚁群算法求解之后，并且分析蚁群算法运行图后得出：优化前的车辆调度总成本为11797.44元，优化后的车辆调度总成本为10184.25元，路径优化前后的车辆调度成本节约了1613.19元，节约约为13.6%。物流运输成本虽然在许多企业中的重视程度不够，但是正是这种细微的成本的节约可以给企业带来丰厚的利润，所以这也是许多企业需要重视的地方，S汽车有限公司通过路径优化后可以在物流运输成本上起到节约的作用。结论与展望本文围绕着车辆调度问题，分析了目前S汽车有限公司车辆调度问题的现状，接着从分析一般车辆调度问题进行VRP建模。描述了蚁群算法的基本原理，应用一个实例描述了蚁群算法求解问题步骤，并通过多次试验来讨论最优解，证明算法的可行性。最后，将车辆调度优化问题进行实际的运用从而提高企业经营效率。车辆调度问题在路径优化上是非常常见的问题，使用蚁群算法进行求解能够把车辆调度问题更好的与企业实际情况相结合。在本文中用蚁群算法把VRP模型和和车辆调度问题结合在一起，科学的说明了蚁群算法在求解车辆调度的过程中是适用的，为优化车辆调度的相关问题提供了参考。但是本文采用蚁群算法来解决车辆路径规划问题，其中涉及到很多参数的设置，这种参数的设置必须根据经验和重复实验，这种人为主观性在计算时带