物流配送车辆调度模型

物流配送优化模型及算法综述一、物流配送问题概述物流配送问题是指在给定的时间窗口内，从指定的供应点或仓库将货物分配到指定的需求点或客户，并通过最优路线和车辆载重量进行配送的问题。

其目标是通过合理的路线安排、货物装载和车辆调度，使得整个物流系统的运营成本最小化，同时满足各种约束条件。

二、物流配送优化模型1.车辆路径问题（VRP）车辆路径问题是物流配送问题的经典模型，主要考虑如何确定最佳配送路线和货物装载方案，以最小化总行驶成本或最大化配送效率。

其中常用的模型包括TSP（Traveling Salesman Problem）、CVRP（Capacitated Vehicle Routing Problem）和VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）等。

2.货车装载问题（BPP）货车装载问题是指在给定的车辆装载容量限制下，如何合理地将货物装载到车辆中，以最大化装载效率或最小化装载次数。

该问题常常与VRP结合使用，以使得整个配送过程达到最优。

3.多目标物流配送问题多目标物流配送问题是指在考虑多种目标函数的情况下，如何找到一个平衡的解决方案。

常见的多目标函数包括成本最小化、配送时间最短化、节能减排等。

解决该问题常常需要使用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。

三、物流配送优化算法1.精确求解算法精确求解算法是指通过穷举所有可能的解空间，找到最优解的方法。

常用的精确求解算法包括分支定界法、整数规划法、动态规划法等。

这些算法可以保证找到最优解，但在规模较大的问题上效率较低。

2.启发式算法启发式算法是指通过设定一些启发式规则和策略，寻找近似最优解的方法。

常用的启发式算法包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。

这些算法在求解复杂问题时效率较高，但不能保证找到最优解。

3.元启发式算法元启发式算法是指将多种启发式算法结合起来，形成一种综合的解决方案。

常用的元启发式算法包括蚁群算法、粒子群算法等。

货车调度问题的模型与求解近年来，随着全球经济的发展和物流业的快速扩张，货车调度问题成为了一个热门话题。

货车调度问题是如何安排货车的路线和时间表，以最大化货车效率的问题。

在这个背景下，货车调度问题的研究越来越受到关注。

货车调度问题具有许多复杂性质，如车辆旅行商问题、装载问题、时间窗口问题以及限制条件问题等等。

此外，实际应用中，货车调度问题还往往存在多个目标的优化问题，如最小化总运输成本、最大化客户需求满足率等等。

为了解决这些问题，许多学者在货车调度问题研究中提出了许多有效的模型和算法。

其中最常用的模型之一是车辆路径问题（VRP）。

VRP的目标是在有约束的条件下有效地分配货车来完成指定的配送任务。

VRP以图形化的方式表示，其中货车是顶点和弧的集合，每个节点代表一个客户地址。

VRP的目标是最小化车辆的总行驶里程数或总成本，同时保证每个客户时间窗口的要求都满足，并且每个客户都由一辆车给予服务。

此外，近年来，更加复杂的变种VRP也逐渐成为了研究人员关注的热点，如带有时变需求的VRP、带有时间窗口和容量限制的VRP等等。

为了解决这些问题，研究人员们提出了许多有效的算法。

其中，一种常用的算法是禁忌搜索算法。

该算法通过禁忌表机制来保证搜索过程中不陷入局部最优解，同时本地搜索方法可以快速计算出每个基本贪心解的邻居。

这种算法被广泛应用于许多种货车调度问题的求解中。

此外，人工智能技术也被应用于货车调度问题的求解中，如遗传算法、模拟退火算法、深度学习等等。

这些方法的共同点是在搜索空间内的全局和局部探索中，采用不同的技术进行搜索，并以某种方式传递有价值的搜索信息。

这些方法的不同之处是采用的技术不同，有些侧重于全局搜索，有些则更加注重局部搜索和局部更新。

在实际应用中，货车调度问题的解决方法应该根据具体的需求和实际情况，选择相应的算法来求解。

因为每种算法都有其优缺点，所以在选择求解算法时，需要根据问题的复杂度和求解目标等因素来判断。

物流管理系统中的运输调度模型研究在物流管理系统中，运输调度是一个关键的环节。

如何合理安排运输计划，优化运输路径，降低运输成本，提高运输效率，一直是物流管理者所追求的目标。

而在这个过程中，一个有效的运输调度模型就显得尤为重要。

一、物流管理系统中的运输调度模型运输调度模型是指运输管理系统中的一个计算模型，用于指导物流公司合理安排运输计划，以达到优化运输路径、降低运输成本等目的。

一个合理有效的运输调度模型，需要考虑到如下几个方面。

1. 运输车辆的数量在运输调度模型中，需要考虑到运输车辆的数量。

一般来说，物流公司需要对自己的运输成本、运输路线、货量等一系列因素进行分析，选择合适的运输车辆数量，才能够有效地降低成本，提高效率。

2. 运输路径的规划运输路径的规划是运输调度模型中另一个非常重要的环节。

在物流管理系统中，运输路径的规划需要考虑到货物的运输距离、物流设施的位置、道路运输的效率等多方面因素，以合理安排运输路径，提高运输效率。

3. 运输时间的选择在运输调度模型中，物流公司需要考虑到运输时间的选择，以达到减少周转时间、提高货物流转效率的目的。

一般来说，物流公司需要根据货物的种类、运输距离、运输量等因素，选取合适的运输时间，以降低成本、提高效率。

二、运输调度模型的研究现状目前，国内外对于运输调度模型的研究已经比较成熟。

在国内，运输调度模型的研究主要集中在物流企业的部分分布式调度问题、集装箱码头调度问题、城市市内配送问题等方面。

在国外，运输调度模型的研究已经涉及到了动态调度、多维调度、组合调度、随机调度等多个领域。

三、运输调度模型的应用案例1. 某电商企业的运输调度模型近年来，电商业务的迅猛发展，对物流管理提出了更高的要求。

例如某电商企业，其快递订单量高达每天200万单，如何合理安排运输调度，降低运输成本，提高送货速度，成为了物流管理者面临的一大难题。

针对这一难题，该电商企业采用了一种运输调度模型。

通过流程优化、联合派件和运转稳定等措施，使每辆快递车的派件量减少20%，每辆快递车的出发时间提前约40分钟，每辆快递车的涉及范围平均扩大30%，从而提高了运转效率，降低了物流成本。

物流配送车辆调度模型一般配送费用由车辆费用、工资费用、延迟费用和等待费用组成。

车辆费用由燃料费、折旧费和维修费等变动费用组成，中心根据经营情况可核算出每车公里应摊的车辆费用。

工资费用根据途中工作时间计算，若工作时间超过8小时，则超时部分应按加班补助计算。

客户通常要求货物在一定时间窗范围内送达，否则中心需支付惩罚费用。

若提前到达，支付等待费用；若延迟到达，支付延迟费用。

设单一配送中心向l 个客户送货，第i 个客户货运量g i 为，卸货时间为i ut ，时间窗为[i et ，i lt ],每小时延迟费用i r ,中心与客户、客户与客户两两间的最短运距、平均车速和车辆费用分别为ij ij ij r v d 和、(i,j=0,1,2…,l;0表示配送中心)；可用m 类卡车送货，第p 型卡车有p n 辆，装载容量为p v (p=0,1,2,…，m)；每小时等待费用为r ，行车补助和加班补助分别为每小时s 和es ；途中运行到中午12：00和下午6：00时安排30分钟吃饭时间，车辆当天返回配送中心，再设pg n 为第p 类车的第q 辆配送的需一求点数(pg n =0表示未使用第p 类车的第q 辆车)，确定车辆调度方案。

4.2.2 物流配送车辆调度模型根据上述对问题的描述，可以构造数学模型，定义变量：⎩⎨⎧),(0),(1j i pq j i pq x ijpq 经过弧段表示车辆经过弧段表示车辆⎩⎨⎧=送货不给顾客表示车辆送货给顾客表示车辆i pq i pq y ipq 01 得到配送调度模型如下：目标函数：∑∑∑∑∑∑∑∑========+-•+•+•+=l i l i i i l i il l j m p m p n q pq pq n q ijpq ij ij t r lt t r es t e s t x r d MinZ p p 110i 01111)()0,max()(ωωω（4.3）约束条件：∑=≥li i t t f l 1%80)(1 （4.4） p l i ipq iv y g ≤∑=1（4.5） l i ym p n q ipq p，，，...21111==∑∑== （4.6）pq l j y xjpq l iijpq ∀==∑；，，，...10 （4.7）pq l i y xipq l j ijpq ∀==∑=；，，，...101 （4.8）式中：（4.3）为目标函数，即使车辆在完成配送任务时的最小配送费用； （4.4）为顾客满意度约束，即：每一顾客满意度的平均值必须到80%以上；（4.5）为车辆的能力约束，即：某一车辆所访问的全部客户的需求量不能超过车辆本身的载重量；（4.6）确保顾客i 仅由第p 类车的第q 辆车完成配送任务；(4.7) (4.8) 为到达某一顾客的车辆唯一性约束，即每一顾客仅由一辆车服务；其中，)(i i t ω表示当顾客i 的开始时间为i t 时，车辆在顾客i 处的等待时间:ij ij j j i v d ut t t /++=,j 为i 的前一个站点，当i t <12且j t ≧12,或j t <18且j t ≧18，有5.0+=j j t t ；)8,min(0'0t t t pq -=ω，)0,8max(0'0--=t t t e pq ω，0t 为发车时间，'0000/t v d et t i i i -=为收车时间。

快递公司的配送问题摘要配送是物流系统中非常重要的一个环节，在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例，减少配送里程以降低物流配送成本成为物流管理过程中首要考虑的问题之一。

本文在已知货运车容量、各客户所需货物重量、快递公司与客户以及客户与客户之间的距离的条件下，建立了以单车场路径问题模型（即VRP模型）为基础、以车辆总行程最短为目标函数、以货物运输量小于汽车载重量以及在客户要求的时间范围内运送货物等为约束条件的单目标线性规划模型。

对于问题一，本文建立了两个模型：模型I：硬时间窗车辆路径规划模型首先根据题目所给条件，对运货所需的车辆数进行预估，然后结合货物运输量小于汽车载重量、一个客户点的货物仅由一辆车配送等约束条件，同时考虑线路的连通性和汽车到达客户点的时间范围，采用0-1规划法建立使总运行里程最小的车辆路径规划模型。

模型II：软时间窗车辆路径规划模型在模型I硬时间窗车辆路径规划模型的基础上，将模型I中的关于时间范围的约束条件，通过设定惩罚函数的系数，变成目标函数的一部分。

本文在考虑路程最短的目标的同时，也要求尽可能在时间范围内到达。

因此，建立了以成本（包括惩罚成本以及行驶过程中带来的成本）最小为目标的函数，以运输量小于汽车载重量以及线路的连通性等为约束条件，建立软时间车辆路径规划模型。

最后运用遗传算法求解模型。

对于问题二，根据题目所提供的数据，利用硬时间窗车辆路径规划模型。

首先，根据货运车的载重量和客户点的需求总量，估计出运货所需车辆数为3，然后，借助Lingo 求解该模型。

得到最优路径的总里程数为910千米，快递公司每天的配送方案应为:每天出动3辆车。

3辆车的行驶路径分别为：0->3->1->2->0，0->6->4->0，0->8->5->7->0关键词： VRPTW 遗传算法 0-1规划法 Lingo目录一、问题重述 (1)二、模型假设和符号说明 (1)三、问题分析 (2)四、模型的建立与求解 (3)4.1问题一的解答 (3)4.1.1模型的准备 (3)4.1.2模型的建立 (3)4.1.3模型的求解 (6)4.2问题二的解答 (7)4.2.1对货运车辆数的估计 (7)4.2.2路线的规划 (7)五、模型的评价与改进 (10)5.1模型的优缺点分析 (10)5.2 模型的改进 (11)六、参考文献 (11)七、附录 (12)一、问题重述某快递公司在某个地区拥有一支货运车队，每台货运车辆的载重量（吨）相同、平均速度（千米/小时）相同，该快递公司用这样的车为若干个客户配送物品，快递公司与客户以及客户与客户之间的公路里程（千米）为已知。

收稿日期：2017-11-22作者简介：卢军莉（1992-），女，甘肃定西人，兰州交通大学交通运输学院硕士研究生，研究方向：交通运输规划与管理；傅忠宁（1978-），本文通讯作者，女，四川成都人，兰州交通大学交通运输学院，副教授，博士，研究方向：物流。

•交通运输•文章编号：1002-3100(2018)02-0108-05物流科技2018年第2期Logistics Sci-Tech No.2,2018摘要：车辆调度问题（VRP ）的优化是当前物流研究领域的核心问题，是当前物流运输系统经营绩效的关键性要素，可以在很大程度上降低物流运输总成本，并且可以提供优质高效的物流服务。

文中主要运用启发式算法中的C-W 节约法和Logware 软件来进行VRP 问题的优化和路径选择。

主要是通过MATLAB 编程实现C-W 节约法的计算和利用Log -ware 软件找出车辆调度的最优解。

并且对二者的计算结果做出了比较，发现Logware 软件比C-W 节约法在路径选择上更优。

找出来Logware 比C-W 优化的原因。

关键词：城市物流配送；车辆调度；优化；C-W 节约法；Logware 软件中图分类号：F252.14文献标识码：AAbstract:Vehicle routing problem （VRP ）optimization is the core issue of current logistics research field,it is currently the key elements of logistics transport system's performance can be largely reduced the total cost of logistics,and can provide quality and efficient logistics services.In this paper,it uses the heuristic algorithm in C -W saving method and Logware software for the optimization of VRP problems and path se -lection.Mainly through MATLAB programming C -W saving method of calculation and using Logware software to find the optimal solution of vehicle scheduling.Calculating results of the two made a comparison and finding logware software isbetter than C-W save method on the path selection.Key words:city logistics distribution;vehicle routing problem;route optimization;C-W algorithm;Logware software城市物流配送车辆调度模型及优化Urban Logistics Distribution Vehicle Scheduling Model and Optimization卢军莉，傅忠宁，李金萍LU Junli,FU Zhongning,LI Jinping（兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州730070）(School of Traffic and Transportation,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China)引言车辆路径问题（Vehicle Routing Problem ，VRP ）最早是由Dantzig 和Ramser [1]于1959年首次提出，是指拥有一定量的客户数，各自都具有不同数量、不同品种的货物需求，物流配送中心向需求客户提供货物，由一个配送车队负责配送货物，选择最优的行车配送线路，使得客户需求得到满足，并且在特定的约束条件下，达到一些比如路程最大、费用最低和成本最小以及时间最少等目的。