《企业物流配送优化探究的国内外文献综述》

企业物流配送优化研究的国内外文献综述1.1国外的研究现状从1963年开始，一些国外的学者就开始系统研究配送线路的改善问题，经过60多年的研究和研究，已经有了许多的方法来解决这些问题，其中节约里程法是最早的，也是最有代表性的。P.Wark等在1994年，针对这一问题，提出了一种新的最优解，重复匹配法。该模型要考虑因素较多，例同时考虑时间和能力问题，以及大量的车辆路径问题，克服了传统算法无法求解的大范围大规模车辆路径问题。Gambardella等在1999年研究车辆路径问题时，使用多蚁群系统来解决，该方法的基本思想是以蚂蚁算法为基础，针对存在车辆和时间的问题，对车辆路径问题进行求解，但该方法多为快速计算，无法对路径问题进行综合、合理的求解。Baker（2003）等针对车辆路径方面有关的问题做了长期性系统性的研究，在现有解决办法的前提下，对遗传算法进行了优化。LiuS.C.（2004）等采用启发式方法，对优化的位置线路和存货管理的问题进行了求解，结果表明，利用这种方法可以有效地改善这种组合，降低产品的配送和储存成本，从而降低企业的物流成本，也增加了企业效益。BouhafsLyamine（2006）等将仿真退火算法与蚂蚁算法相结合，首次将两种算法结合在一起，解决了线路优化问题，也对后续的相关问题提出经验，对后续学者做相关研究改进起到了启示作用。MariaAlbareda,ElenaFernandez（2007）等，在研究物流效法随机规划相关问题的前提下，为解决LRP这一问题，提出并构建了两个时期的模型。这些模型将随机物流资源规划分为两个阶段，这是以前从未出现过的。这种方法看似行不通，但在实践中却起到了至关重要的作用，尤其是在两个阶段的启发下，它更接近于现实。RobertRussell，Wen-ChyuanChiang等依据以往的研究成果、使用禁忌搜索算法应对物流资源规划问题的成功经验，在解决问题时引入了具有时间窗约束这一个配送过程中避免不了的问题。如今，相当多的国外学者致力于研究有关电子商务物流“最后一公里”的路径优化、城市配送方式创新等相关方面问题。在路径优化方面，GromichoJ.学者提出使用限制性的动态规划算法，运用VRP模型进行模拟，如果在规划交通堵塞状况下的配送路线[7]。Ehmke等学者基于远程信息技术的交通数据采集，研究分析企业时间窗下的配送路径优化模型[8]。国外对城市电商物流末端配送各个方面的研究与讨论都对我国学者更深入的了解和发展城市末端配送具有积极的指导意义。1.2国内的研究现状受到国际学者的影响，国内也有许多学者系统性的对配送路线优化进行研究，近年来又逐渐地完善。陈鸿麒（2018）对节约里程法进行了分析，认为这种方法在改善线路时具有思路清晰、易于实际操作等优点，但在反应速度和灵活性上却不够条件。为此，他们从有关文献中分析了节约里程法的利与弊，并针对问题提出了切实可行的优化方案，使节约里程法在解决真实案例中更为方便和完善。冯福俊（2019）通过对物流配送的分析，得出了结论，配送效率和配送费用对物流配送服务有巨大影响。如何提升配送的效益，减少成本的支出，首先要做的，就是在综合考虑各种因素的情况下，对运输路线进行优化，然后再对车辆进行合理的调配。通过节约里程的方法，她解决了很多现实生活中的问题，而且在实践中取得了很好的效果，这些成功支撑了她的理论与观点，是一种值得后人研究借鉴的方法。曾晨曦（2021）为改善物流配送问题进行了长期的研究，并在掌握了节约里程法的相关应用后，对现行的这一方法进行了完善。在改进车辆调度问题上，他建立了一个时间窗口，用以约束车辆改进调度模式，并对配送过程中的空载现象进行了分析。以此为基础对车辆的配送路线和调度技术进行了改进，取得了不错的成效。邱景悦（2020）等认为物流配送管理的核心在于合理科学规划配送线路。在进行调查时，他们先将顾客分类，然后再简化线路改善模式。在此基础上，利用时间窗口作为约束因素，利用该模型对板料供应商的物流配送进行了分析，并取得了较好的效果。利用节约里程算法，使配送效益得到了提高。王荣花（2018）认为对于物流企业来说，物流的运营管理的核心就是配送路径的合理规划。若想得到更好的收益效益，为了降低成本，提高配送效率，就必须对配送线路进行优化，从而达到更好的效果，完成企业的既定目标。张颖敏（2018）通过对物流整体运作的过程的系统性研究后，他发现,对于物流来说，全过程中最为核心的部分就是商品的配送。他着重指出了一些制约物流运输的因素，比如交通车辆的数量量、货车的载重量等，然后利用节约里程法对其配送路线进行了优化。在此基础上，对建立和优化复合配送网络此类相对复杂的模型时提出来切实可行的有效途径。通过多年的发展，节约里程法通过了时间的考验，在配