下载文档原格式
科学管理时间和事务一、引言时间和事务是我们生活中不可避免的问题，无论是个人还是企业，都离不开时间和事务的管理。
科学的时间和事务管理，可以提高效率，缩短工作时间，让我们更好地利用时间和处理事务。
本文将从时间和事务管理的基本原则、时间和事务管理的工具和方法、时间和事务管理的实践三个方面展开论述。
二、时间和事务管理的基本原则时间和事务管理的基本原则有以下几点：1、重要的优先处理，紧急的优先处理。
2、做事有计划性，按部就班，把事情一件一件地完成。
3、不要为了完成任务而牺牲效率和质量。
4、分解大任务为小模块，先完成易办的，再做难办的。
5、适当委托任务，减轻个人负担。
三、时间和事务管理的工具和方法时间和事务管理的工具和方法包括以下几点：1、时间记录和安排工具：可以使用日历、备忘录等记录计划和待办事项，也可以使用手机、电脑等各种办公设备提醒事项。
2、任务清单：把工作任务列成清单，按重要程度和紧急性评定优先级。
3、分解任务和制定计划：把大任务分解成小任务，制定计划，按照计划完成每个小任务。
4、组织和优化工作流程：制定标准流程和规范操作，把各个环节优化起来，提高效率。
5、委派任务：有些任务可以主动委派给合适的人员，减轻自己的负担，也可以让其他人利用他们的优势和专业性更好的完成任务。
四、时间和事务管理的实践1、标准化操作流程制定标准化操作流程，可以提高任务的完成效率。
操作流程不仅仅是指具体的操作方式，还包括对于问题的处理、方案的制定和沟通协作等方面。
2、任务与计划在做事之前，应该制定一个可行的计划和目标，规划好每个步骤，可以制定一系列的流程、操作步骤和实现方法等，从而更好的掌握时间和自己的任务方向。
3、合理分配时间应该合理分配时间，既不要浪费时间，也不要让时间成为一种压力。
将时间合理利用起来，会让工作变得更加高效和愉快。
4、利用信息技术信息技术为我们提供了更多的信息管理和处理方式，可以选择适合自己的信息管理工具，例如老少皆宜的excel表格，可以方便进行数据统计和分析。
物流配送中的时间窗口问题研究摘要：随着电子商务的快速发展，物流配送业务的需求也日益增长。
然而，物流配送中的时间窗口问题给物流公司以及他们的客户带来了诸多挑战。
本文将研究时间窗口问题的原因和解决方案，旨在提供更高效、可靠的物流配送服务。
引言：随着互联网和移动技术的迅猛发展，消费者对快速、准时的物流配送服务的需求日益增长。
时间窗口问题对于物流公司来说是一个重要的挑战，因为它涉及到配送的准时性和可靠性。
在本文中，我们将研究导致时间窗口问题的原因，并提出一些解决方案来改善物流配送服务。
一、时间窗口问题的原因1. 不可预测的交通状况：交通拥堵、事故等因素会导致物流车辆的延迟，从而无法按时到达目的地。
2. 配送需求的不确定性：消费者可能在不同的时间段需要收货，而且在某些情况下可能会提前或延迟收货。
3. 配送路线的优化问题：物流公司通常需要同时处理多个送货任务，如何安排最优路线是一个复杂的问题。
4. 缺乏信息共享：物流公司、供应商和消费者之间缺乏及时、准确的信息共享，导致配送过程中的时间窗口问题。
二、解决时间窗口问题的方法1.使用交通智能化技术：通过GPS定位、实时交通信息和路线规划软件等技术，物流公司可以及时了解交通状况，以便及时做出调整，提高配送准时性。
2. 引入动态时间窗口：动态时间窗口是根据实际交通情况和配送需求的变化而调整的窗口。
物流公司可以根据交通状况和消费者需求的变化来调整送货窗口，提高可靠性和灵活性。
3. 优化配送路线：使用优化算法和物流规划软件来确定最佳配送路线，考虑交通状况、送货点的位置和配送量等因素，从而减少延误和不必要的行驶里程。
4. 加强信息共享：搭建物流平台，实现物流公司、供应商和消费者之间的实时信息共享，以提高协作效率和减少时间窗口问题。
三、案例分析以某电商物流公司为例进行案例分析。
该公司引入了交通智能化技术，并与地图软件合作，实时获取交通状况信息和路线规划。
通过优化配送路线和动态时间窗口的引入，公司成功减少了配送延误和不必要的行驶里程。
带时间窗物流配送车辆路径问题摘要本题是一个带有时间窗的车辆路径安排问题（VRPTW问题）。
根据题目条件，本文建立了一个求解最小派送费用的VRPTW优化模型，采用遗传算法，给出了该模型的求解方法。
然后，对一个实际问题进行求解，给出了一个比较好的路线安排方式。
模型一（见5.1.2）针对问题一，在需求量、接货时间段、各种费用消耗已知的情况下，决定采用规划模型，引入0-1变量，建立各个约束条件，包括车辆的容量限制，到达每个客户的车辆和离开每个客户的车辆均为1的限制，总车辆数的限制，目标函数为费用的最小化，费用包括车辆的行驶费用，车辆早到或晚到造成的损失。
模型一的求解采用遗传算法（见5.1.3），对题目给出的实际问题进行求解，首先按照需求期望根据模型一得到一个比较好的方案，然后按照这一方案进行送货，在送货过程中，如果出现需求量过大的情况，允许车辆返回仓库进行补充。
模型一的思路清晰，考虑条件全面。
但最优解解决起来困难，遗传算法只是一种相对好的解决方法，可以找出最优解的近似解。
模型二的想法比较合理，易于实施，但还有待改进。
关键词：规划 时间窗 物流 车辆路径 遗传算法一、 问题重述一个中心仓库，拥有一定数量容量为Q 的车辆，负责对N 个客户进行货物派送工作，客户i 的货物需求量为i q ，且i q Q <，车辆必须在一定的时间范围[],i i a b 内到达，早于i a 到达将产生等待损失，迟于i b 到达将处以一定的惩罚，请解决如下问题：（1）给出使派送费用最小的车辆行驶路径问题的数学模型及其求解算法。
并具体求解以下算例：客户总数N=8,每辆车的容量Q=8（吨/辆）, 各项任务的货运量i q （单位：吨）、装货（或卸货）时间i s （单位：小时）以及要求每项任务开始执行的时间范围[],i i a b 由附录1给出，车场0与各任务点以及各任务点间的距离（单位：公里）由附件二给出，这里假设车辆的行驶时间与距离成正比，每辆车的平均行驶速度为50公里/小时，问如何安排车辆的行驶路线使总运行距离最短； （2）进一步请讨论当客户i 的货物需求量i q 为随机参数时的数学模型及处理方法。
物流配送路径规划中的时间窗问题研究与应用摘要：在物流配送系统中，时间窗问题是一个重要的研究方向。
时间窗指的是物流配送过程中，每个客户对送货时间的限定。
在进行路径规划时，必须考虑到这些时间窗的限制，以确保配送的准时和高效。
本文将探讨时间窗问题的研究背景、定义、分类以及应用，并讨论相关研究的最新进展和未来发展方向。
1. 引言物流配送是现代经济运作中不可或缺的一环，它涉及到从供应商到客户的商品运输。
为了确保商品能够按时送达，保证供应链的顺利运作，物流配送路径规划成为一个十分复杂的问题。
在实际配送中，客户的送货时间限制成为了一项不可忽视的因素。
因此，研究如何在配送过程中合理安排时间窗成为了一项重要的课题。
2. 时间窗问题的定义与分类时间窗问题是指在物流配送过程中，每个客户对送货时间的限定问题。
通常来说，每个送货点都会对送货的时间窗进行要求，以确保送货的合理性和高效性。
时间窗问题可以分为硬性时间窗和软性时间窗。
硬性时间窗是指送货时间窗必须严格遵守，若送货晚于时间窗，则被视为违约，不符合客户的需求。
软性时间窗则允许在一定范围内有所延迟，但延迟时间越长，对配送成本和客户满意度的影响也越大。
3. 时间窗问题的应用研究时间窗问题在物流配送领域有着广泛的应用研究。
主要包括以下几个方面：3.1 路径规划优化时间窗问题的一个重要应用是在路径规划中进行优化。
通过考虑送货点的时间窗限制，并采用合适的算法和模型，可以在尽量减少配送成本的同时保证配送的准时性。
研究者提出了多种求解算法，例如遗传算法、模拟退火算法等，并结合实际场景进行验证和优化。
3.2 送货路线调整在实际配送过程中，由于各种原因（道路拥堵、天气等），送货路线需要进行调整。
时间窗问题可以帮助配送员进行及时调整，选择最优的路线以保证送货的准时性。
3.3 仓库和配送中心的布局规划仓库和配送中心的布局规划也需要考虑时间窗的因素。
通过合理规划仓库和配送中心的位置，可以减少配送距离和时间，提高配送效率，降低成本。
物流系统中的配送路径优化与时间窗问题章节一：引言在物流行业中，配送路径优化与时间窗问题一直是一个重要的研究方向。
随着物流网络的不断扩大和配送需求的增加，如何优化配送路径，提高物流效率成为了物流企业亟待解决的问题。
本文将从配送路径优化和时间窗问题两个方面展开论述，分析其意义、方法和应用。
章节二：物流系统中的配送路径优化2.1 配送路径优化的意义配送路径优化是指在给定的物流网络中，通过合理的路径规划和调度，使得物流资源得到最优利用、节约成本和提高效率。
优化配送路径可以降低货物运输时间，减少运输成本，提高客户满意度。
在物流系统中，配送路径优化是实现高效物流运作的关键环节。
2.2 配送路径优化的方法配送路径优化可以应用多种算法和模型进行求解。
常见的方法包括启发式算法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法可以通过对问题进行建模和求解，得出最优或近似最优的配送路径方案。
2.3 配送路径优化的应用配送路径优化在物流企业中有广泛的应用。
例如，电商平台需要确定最佳的配送路径，快递公司需要调度物流车辆进行最优路径规划。
在城市物流配送中，通过优化路径可以实现更快速、高效的派送，减少交通拥堵，提高快递员的配送效率。
章节三：物流系统中的时间窗问题3.1 时间窗问题的意义时间窗问题是指在配送过程中，为了满足客户需求和物流运作的要求，对配送时间设置了一定的限制和约束。
合理管理时间窗可以有效提高配送效率和服务质量。
3.2 时间窗问题的解决方法针对时间窗问题，可以通过线性规划、模糊数学、动态规划等方法进行求解。
线性规划可以将配送路径纳入到约束范围内，以最小化总配送时间为目标进行优化。
模糊数学可以处理时间窗的不确定性和模糊性，更加灵活地规划配送路径。
3.3 时间窗问题的应用时间窗问题广泛应用于物流配送、交通管理等领域。
在电商配送中，通过时间窗的合理安排，可以确保客户在特定时间段内收到货物，提升客户满意度。
在城市交通管理中，合理设置交通信号灯的时间窗可以减少交通拥堵，提高交通流畅度。
时间依赖型多配送中心带时间窗的开放式车辆路径问题研究一、本文概述本文致力于探讨一种复杂而实际的物流优化问题——时间依赖型多配送中心带时间窗的开放式车辆路径问题（TimeDependent MultiDistribution Center Vehicle Routing Problem with Time Windows, 简称TDMDCVRPTW）。
在现实世界中，物流企业在运营过程中时常面临此类挑战：需要从多个配送中心出发，向分布在不同地理位置且具有特定服务时间窗口的客户配送货物，并且行驶时间受到交通状况实时变化的影响，即存在显著的时间依赖性。
本研究旨在构建一个全面且实用的模型来解决这一难题，通过整合时间依赖性路况对行驶时间和路线选择的影响，同时考虑各个配送中心之间的协同运作和资源共享，以及客户节点的时间窗约束。
我们提出了一种改进的算法策略，旨在有效降低总行驶距离、减少行车时间以及提高服务水平，确保在满足所有客户需求的前提下，达到物流系统的高效运行与资源最优配置。
本文结构上，首先深入剖析问题背景与相关理论基础，接着详述所构建的数学模型及其关键参数定义然后介绍并阐述用于求解该类问题的设计思路与优化算法最后通过实例分析和仿真验证，对比现有方法评估本文算法的有效性和实用性，从而为相关领域的实践操作提供理论指导和技术支持。
二、相关理论与模型构建时间依赖型车辆路径问题（TimeDependent Vehicle Routing Problem, TDVRP）是经典车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的扩展。
在TDVRP中，车辆行驶时间不仅取决于路程长度，还受交通拥堵、时段、天气等因素的影响。
TDVRP更贴近现实情况，其核心在于如何在时间依赖的路网中优化车辆路径，以最小化总成本。
多配送中心车辆路径问题（MultiDelivery Center Vehicle Routing Problem, MDCVRP）是VRP的另一个变体。
带硬时间窗的共同配送车辆调度问题研究宾厚;王缙【摘要】A genetic algorithm, with the sweep algorithm combined with PMX operators, has been introduced to solve the problem of the joint distribution vehicle scheduling with hard time windows. With the distribution data of fresh produce joint distribution center in the Greater Changsha Metropolitan Region a test subject, the genetic algorithm has been introduced to make an analysis of a proper vehicle routing arranged for the clients, with a minimum total distribution cost, according to their deadline requirements. The result of a comparison made between this algorithm, the heuristic algorithm and the genetic algorithm shows that this algorithm provides a better solution to the joint distribution vehicle scheduling.%针对带硬时间窗的共同配送车辆调度问题，提出Sweep算法和PMX算子相结合的遗传算法。
以长株潭城市群生鲜食品共同配送中心区域内的配送数据作为实验对象，采用组合遗传算法进行分析，在客户要求的时间范围内，合理安排车辆的行驶路线，使共同配送总费用最低。
共同配送中时间窗问题探析王雪瑞（内蒙古财经学院，呼和浩特，010051）摘要：共同配送作为提高物流效率、降低物流成本的先进配送方式已为发达国家所采用。
在共同配送中，经常会遇到客户对于时间的特殊要求，从而形成了带“软时间窗”或“硬时间窗”以及“软”、“硬”时间窗兼有的共同配送问题，本文给出了解决此类问题所需的建立线性规划模型的具体方法和建模示例。
关键词：软时间窗、硬时间窗、共同配送1．共同配送1. 1共同配送定义共同配送也称协同配送，最早由Stalk提出，按照日本运输省的定义是指：“在城市里，为了使物流合理化，在几个有定期运货需求的几个货主的合作下，由一个运输组织，使用一个运输系统的配送”。
国内学者对共同配送也做了很多研究，综其所述，可以这样来理解共同配：在合作共赢的理念下，在不同的配送中心之间，以提高物流效率、降低物流成本为目标，对有限的配送资源进行最优化配置，以此来促进全社会物资流通水平的配送方式。
共同配送的内涵，在于合作共赢理念下建立的配送中心合作一体化。
配送中心间通过沟通、交流，逐步形成共识，在互信互利的基础上，通过协同组合、物流共同化等合作方式共享有限的资源，从而达到物流配送资源的整合，降低运营成本、提高获利能力，进而提升商品流通效率，促进商业环境现代化及整体社会资源的有效利用。
1. 2 发展共同配送的必要性1、发展共同配送是经济发展的客观要求。
随着国内各种配送中心的发展，物流网络和信息技术的不断开发和运用，共同化配送的发展已具备了相当的基础，它的建设将充分贯彻物流的合理化、标准化、系统化及物流现代化发展战略，有利于建立与国家经济、金融、贸易发展相适应的高效率、低成本、集约化、多功能的现代化物流体系。
2、加快共同配送的发展将有利于进一步提高国家流通领域的效率。
改革现有的商品流通体制，实现企业群体分工已是当务之急。
共同配送的发展进一步深化了这个改革思路。
使生产企业，销售企业与流通职能相分离，集中精力搞好自身的建设。
共同配送联盟与生产销售企业之间通过产权机制和利益机制实现联合，提高流通组织化程度，降低流通成本，形成总体规模效应。
3、发展共同配送是商业业态不断成熟的必然趋势。
近年来各种销售形式如:超市，便利店，仓储式商场的不断涌现和高速发展，对配送中心提出了更高的要求。
共同配送的发展不仅能缓解连锁企业内部本身配送中心的超负荷运转，还可以使分散经营的便利店、中小零售商分享到“第三利润源”;不仅能促进连锁商业等新兴业态的高速发展，其本身也作为一种专门从事物流活动的新兴业态在商品流通领域中逐步发展壮大。
2．共同配送中的时间约束问题在物流配送中，时间约束问题大体分为两种，一种是“允许延时”的“软时间窗”问题，一种是“不允许延时”的“硬时间窗”问题。
“软时间窗”问题是指，客户对配送的时间要求具有弹性，客户能够承受因各种原因导致的不能准时送达，但要索取因此而带来的损失。
比如，某客户要求配送中心在24小时内将A货物运达指定仓库，且同时做出如下要求：1.如果提前到达，则配送中心要承担因货物提前入库而带来的库存费用；2.如果延期到达，则配送中心要承担因耽搁入库而给客户带来的损失，客户要对配送中心进行一定的处罚。
当然，在这里所谓准时运达是指在一定的时间区间内的运达，比如[23,25]小时内运达都视为准时运达。
像这样，有时间要求，但允许有时间弹性的配送问题，即可视为具有“软时间窗”的问题进行处理。
“硬时间窗”问题是指，客户对最长运达时间具有严格要求，也就是说，在客户的时间要求之内，配送中心必须将货物配送到位，否则视为配送失败活不可进行的配送活动。
配送失败指的是配送中心有能力完成客户的配送要求，而因个人原因导致配送没有达到客户的时间要求，这样配送中心就要承担由此而给客户带来的损失。
不可进行的配送活动是指，配送中心本身无力完成客户的时间要求，这样就导致了物流流通的障碍和瓶颈。
3．带时间窗共同配送问题的解决方法3．1带“软时间窗”共同配送问题的解决带“软时间窗”共同配送的问题，可以通过建立线性规划模型进行求解[5] `[7]。
以i个厂商，j个配送中心，k个客户，配送一种商品的共同配送问题为例，建模过程如下；模型的目标函数定为成本最小，其主要考虑以下部分： 一、厂商到配送中心的运费也就是货物到达配送中心前发生的配送费用，可以表示为：∑∑==Ii Jj ij ijU C11，其中ij C 为产品从工厂i 到配送中心j 每单位运量的运输费；ij U 为产品从厂i 到配送中心j 的运量。
二、配送中心到客户的运费也就是货物从配送中心运出后发生的费用，可以表示为：∑∑==''Jj Kk jk jk U C 11，其中jk C '为产品从配送中心j 向客户k 运输单位运量的发送费；jk U '为产品从配送中心j 到客户k 的运量。
三、配送中心发生的费用这部分费用指配送中心本身的运营费用和货物处理费用的总和，即配送中心固定费用和流动费用的总和，可以表示为：∑=+Jj j j j F Y V 1])([θ，其中j V 为配送中心j 的单位运量的可变费用；θ为配送中心处理费用增加系数[21]， 0<θ<1；jF 为配送中心j 固定运营费用；j Y 为通过配送中心j 的运量，既∑==Ii ijj U Y 1；10()00j j j Y j r Y Y j >⎧⎪=⎨=⎪⎩，，配送中心被选中，，配送中心未被选中，主要用来体现配送中心的整合优化。
四、不能满足时间约束产生的费用主要是指因提前到达产生的额外库存费用和延时到达产生苦户对配送中心的惩罚费用，可以表示为；)()([111k++==='---'+∑∑∑jk ij k k Ii Jj Kk k jk ij t t T T t t βα＋，其中k α为客户k 对产品运输时间提前时产生的库存费用函数；k β为客户k 对产品延时时的惩罚（补偿）函数；},0max{)(X X =+； ij t 为产品从i 到j 运输用时；jkt '为产品从j 到k 运输用时；k T 为客户k 对产品要求的时间。
综上，目标函数可以表述为：Min ∑∑==Ii Jj ij ijU C11+∑∑==''Jj Kk jkjkU C 11+∑=+Jj j j j F Y V 1])([θ+])()([111k ++==='---'+∑∑∑jk ij k k I i J j Kk k jk ij t t T T t t βα＋ （3-1）再加上约束条件：(1)工厂生产能力约束；（2)保证配送中心流入流出的产品数量相同；(3)保证没有被选中的配送中心无货流入流出；(4)客户对产品数量需求的约束；(5）保证至少选中一个配送中心。
这样，一个完整的带软时间窗共同配送模型就建成了，利用遗传算法即可得到最优的共同配送方案。
3．2带“硬时间窗”共同配送问题的解决带“硬时间窗”的共同配送问题，也可通过建立线性规划模型求解。
通常是将时间约束作为一个约束条件进行建模。
仍以3.1中的情况为例，可以这样建模：目标函数定为成本最低，在目标函数中包括目标函数3-1中的前三项而不包括第四项，即考虑了所有的配送成本，可以表示如下：Min ∑∑==Ii Jj ij ijU C11+∑∑==''Jj Kk jkjkU C 11+∑=+Jj j j j F Y V 1])([θ （3-2）在约束条件中考虑“硬时间窗”的要求，即加入如下约束：kjk ij T t t ≤'+)(， 1,2,,1,2,,i I j J == ；；K k ,,2,1 = （3-3）其它约束条件与3.1中的模型相同。
同样，这个现行规划模型也可利用遗传算法得到最优的共同配送方案。
3.3同时考虑“软时间窗”和“硬时间窗”共同配送问题的解决在共同配送中，尤其是多客户参与的共同配送中，客户对时间的要求往往不一致，有的客户可能允许延时的“软时间窗”客户，有的可能是“不允许延时”的“硬时间窗”客户。
当共同配送中，同时出现了这两种客户时，如果想运用线性规划模型进行优化，就需要建立整合软硬时间窗的共同配送模型，也就是要将3.1和3.2中的两个模型整合成一个模型。
在线性规划模型中整合时间窗的方法是：在模型的目标函数中考虑“软时间窗”问题，在约束条件中加入“硬时间窗”的约束条件，再引入一个0－1变量Γ，用其取0或1的值来取舍一次计算中时间窗，也就是使得在一次迭代中，要么是在考虑“软时间窗”，要么是在考虑“硬时间窗”。
这样一来，整合的时间窗问题就在具体的计算过程中分解成了“单时间窗”问题。
具体模型如下：目标函数：111111111m in [()]IJMJKMJIMijm ijm jkm jkm j ijm j i j m j k m j i m C U C U V U F θ=========''+++∑∑∑∑∑∑∑∑∑1111[()()]IJK Mkmkm ijm jkm km km km ijm jkm i j k m t t T T t t αβ++====''+Γ+-+--∑∑∑∑ （3-3）约束条件：(1)工厂生产能力约束；(2)保证配送中心流入流出的产品数量相同；(3)保证没有被选中的配送中心无货流入流出；(4)客户对产品数量需求的约束；(5)保证至少选中一个配送中心；再加上约束条件(6) ：1()k ij jk k t t T 'Γ-+≤ 1,2,,1,2,,i I j J == ；；1,2,,k K = ；在本模型中，当Γ＝1时，目标函数3－3与3－1相同，而约束条件（6）变成了k T ≤0,显然成立，实际上相当于取消了条件（6），从而使模型与3.1的模型完全相同了，即模型此时成了“带软时间窗的共同配送模型”；当Γ＝0时，目标函数中的第四项实际上为0，也就相当于取消了第四项，使目标函数3－3与3－21相同，而约束条件（6）与3.2中的约束条件3－3相同了，从而使模型与3.2的模型完全相同了，即此时模型成了“带硬时间窗的共同配送模型”。
4.结论在共同配送前提下，本文提出通过建立线性规划模型解决配送优化问题。
针对实际配送中所遇到的“带软时间窗的共同配送问题”、“带硬时间窗的共同配送问题”以及成“整合软硬时间窗的共同配送问题”三类配送问题，本文一一给出了具体建模方法，并给出了建模示例。
参考文献：[1] Stalk G Jr. Time-the next source of competitive advantage [J]. Harvard Business Review. 1988，66(4):41-51。
