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车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定条件下，求解车辆如何合理地选择路径和行驶顺序，以达到某种最优化目标的问题。
在现实生活中，车辆路径规划问题广泛应用于物流配送、公交线路规划、交通流控制等领域，对于提高交通运输效率、减少能源消耗、缓解交通拥堵具有重要意义。
随着信息技术和智能算法的发展，车辆路径规划问题得到了越来越多的关注和研究。
一、车辆路径规划问题的分类车辆路径规划问题可以分为静态车辆路径规划和动态车辆路径规划两大类。
静态车辆路径规划是指在路网、需求、车辆等参数全部给定的情况下，确定车辆的最优路径和行驶顺序。
而动态车辆路径规划则是指在一定时间段内，根据实时交通信息和需求变化，动态地调整车辆的路径和行驶顺序。
静态车辆路径规划问题通常应用于物流配送、固定路线的公交线路规划等场景，而动态车辆路径规划问题更多地应用于交通流控制、共享出行等领域。
二、车辆路径规划问题的方法1. 传统方法在早期，对车辆路径规划问题的研究主要依赖于传统的规划和优化技术，如线性规划、整数规划、动态规划等。
这些方法在一定范围内能够解决一些简单的车辆路径规划问题，但对于复杂的实际问题往往效率不高，无法在合理的时间内给出最优解。
2. 启发式算法随着计算机科学和运筹学的发展，启发式算法逐渐被引入到车辆路径规划问题的研究中。
启发式算法是一类基于经验和规则的算法，能够在有限时间内找到接近最优解的解决方案。
蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等成为应用较多的启发式算法。
这些算法通过模拟自然界的优化过程，使得车辆路径规划问题的解空间得到了更好的搜索，能够有效处理一些中等规模的问题。
3. 智能算法近年来，随着人工智能和深度学习技术的发展，越来越多的研究者尝试将这些技术引入到车辆路径规划问题的研究中。
神经网络、深度强化学习等技术被应用于解决车辆路径规划问题，在一些复杂的场景和大规模问题中取得了较好的效果。
智能算法具有较强的适应性和泛化能力，能够在复杂的实际环境中进行路径规划和决策。
货物配送中的车辆路径规划与装载优化方法研究在现代物流配送中，车辆的路径规划和货物的装载优化是关键的环节之一。
如何科学合理地规划车辆的行驶路线，同时有效地利用车辆的空间，提高运输效率，降低成本，成为物流行业面临的挑战之一。
本篇文章将对货物配送中的车辆路径规划和装载优化方法进行研究和探讨。
1. 车辆路径规划方法1.1. 精确求解方法精确求解方法是一种通过计算所有可能路径的模型来寻找最佳路径的方法。
这些方法通常基于图论算法，如最短路径算法、旅行商问题算法等。
其中，最短路径算法可以通过计算两点之间最短路径的权重来确定车辆的路径。
旅行商问题算法则适用于多个地点之间的路径规划，通过遍历所有可能的路径来找到最短路径。
这种方法可以得到最优的路径结果，但计算复杂度较高，需要耗费大量时间。
1.2. 启发式算法启发式算法是一种基于经验或规则的搜索算法，它可以在较短的时间内找到较好的解。
其中，最常用的启发式算法是遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法。
遗传算法是通过模拟生物进化的过程来搜索最优解的算法，模拟退火算法则通过模拟金属从高温冷却的过程来搜索最优解，而蚁群算法则根据蚂蚁寻找食物的行为来搜索最优解。
这些算法在车辆路径规划中应用广泛，能够在较短时间内得到较好的解，并具有一定的优化能力。
2. 货物装载优化方法2.1. 二维装载问题二维装载问题是指如何在有限的车辆载重和车辆体积条件下，合理地装载货物的问题。
对于二维装载问题，可以使用贪心算法、动态规划和回溯算法等方法进行解决。
贪心算法通过选择当前最优的装载策略，每次选择最能填满空间的货物进行装载；动态规划算法则通过构建状态转移方程，计算每个状态对应的最优装载策略，从而得到全局最优解。
回溯算法则是一种通过不断尝试所有可能的装载方式来搜索最优解的算法。
2.2. 三维装载问题三维装载问题是指如何在有限的车辆载重、车辆体积和车辆高度条件下，合理地装载货物的问题。
与二维装载问题相比，三维装载问题增加了对货物高度的限制。
动态模拟技术在交通运输规划中的应用一、引言随着城市交通网络的不断扩大和交通运输的分工不断深入，交通运输规划越来越需要高效准确的模拟技术支持。
此时，动态模拟技术在交通运输规划中的应用就展现出了其重要的价值。
本文将重点探讨动态模拟技术在交通运输规划中的应用。
二、动态模拟技术的概念动态模拟技术是一种复杂系统分析方法，其在计算机上建立了一个能够模拟现实世界动态演化过程的模型。
动态模拟技术运用各种算法和模型来解决运输规划中的问题，如交通拥堵、物流配送等。
三、动态模拟技术在交通拥堵分析中的应用在交通规划中，交通拥堵是非常常见的问题。
通过动态模拟技术，可以模拟出交通拥堵时车辆的运行状态，并预测未来交通状态。
这种方法基于大量历史流量数据和预测趋势数据，可以为交通运输规划人员提供具体的数据支持，来帮助他们做出更加准确的规划和决策。
四、动态模拟技术在路网设计中的应用动态模拟技术可以在路网设计中发挥重要作用。
在设计路网时，需要考虑许多因素，如速度、容量和交通流量等。
通过动态模拟技术，可以模拟不同路网方案下的交通流量和速度，从而比较各个方案之间的优劣，帮助交通规划人员选择最佳的路网方案。
五、动态模拟技术在公共交通调度中的应用在公共交通规划中，需要更准确地预测每一辆车的行驶时间和路径。
通过对公共交通线路进行动态模拟分析，可以分析机制和规律，更好地规划公共交通线路和服务，从而提高公共交通系统的运行效率和服务水平。
六、动态模拟技术在物流配送中的应用在物流配送中，动态模拟技术可以帮助企业管理其运输动态，提高运输效率和准确度。
通过动态模拟分析，可以预测各种情况下的货车路径，以便制定最合适的货车配送计划，并根据实际情况实时调整计划。
七、动态模拟技术的现状当前，动态模拟技术在交通运输规划中得到了广泛应用。
各种模拟软件和模型不断发展和更新，应用中涉及的工具逐渐增多和完善。
但是，在应用中存在着许多挑战，如数据收集和管理的难度、准确性的问题、计算速度等问题。
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在特定条件下，对车辆的路线进行规划，以达到最优或最优化的目标。
它是一种典型的组合优化问题，涉及到多个领域，如计算机科学、数学、人工智能、交通运输、物流管理等。
研究这些问题的主要目的是为了解决一系列实际应用问题，如物流配送、智能交通管理、货车配送等。
本文将从路线规划问题的定义、算法、应用等方面进行综述。
一、定义车辆路径规划问题可以分为两大类：静态路径规划问题和动态路径规划问题。
静态路径规划问题是指在已知起点和终点的情况下，寻找一条最优路线，使得路线具有一定的性质或满足一定的限制条件。
这些限制条件可以是时间限制、路程限制、交通流限制、成本限制等。
常见算法如Dijkstra算法、A*算法、Floyd算法等。
而动态路径规划问题则是指车辆在运行过程中，需要实时调整路线，以适应环境变化或路况变化。
动态规划问题相对于静态规划问题而言，难度更大，需要更加复杂的算法来求解。
常见算法如遗传算法、模拟退火算法、福尔摩斯算法等。
二、算法1.贪心算法贪心算法是一种基于局部最优原则作出选择的策略。
该算法对于寻找单个最优解十分有效，但在寻找多个最优解或全局最优解时，可能会产生局部最优解而不是全局最优解的问题。
2.动态规划算法动态规划算法是一种可解决具有重叠子问题和最优子结构的问题的算法。
它以自底向上、递推的方式求解问题，具有高效、简单的特点。
该算法可以使我们更加深入地理解问题，在计算机视觉、自然语言处理等领域有广泛的应用。
3.遗传算法遗传算法是一种仿生优化算法，通过模拟进化的过程求解最优解。
在车辆路径规划问题中，该算法一般用于实现路线的优化，通过对种群的遗传进化，不断优化路线，达到最优化的目标。
4.强化学习算法强化学习算法是一种在不断试错过程中学习，以最大化预期收益的方法。
在车辆路径规划问题中，该算法可以用于实现车辆的自主控制和智能驾驶，根据环境变化或路况变化，快速做出反应和调整。
车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定的道路网络中，找到最佳的路径规划方案，使得车辆能够以最短的时间或最短的距离到达目的地，并且避免拥堵、交通事故等因素的影响。
这个问题在现代交通管理、物流配送等领域中具有重要的应用价值，因此吸引了大量的研究者投入其中。
本文将对车辆路径规划问题的研究现状进行综述，探讨相关的算法、模型以及应用情况，以期为相关领域的研究者提供参考。
一、车辆路径规划问题的分类车辆路径规划问题可以根据不同的约束条件和目标函数进行分类。
根据约束条件的不同，可以将车辆路径规划问题分为静态路径规划问题和动态路径规划问题。
静态路径规划问题是指在起点和终点已知的情况下，通过对道路网络的分析和计算，找到最优的路径规划方案。
而动态路径规划问题则考虑了实时交通信息的影响，需要根据实时的道路状况对路径进行调整，以求得最优的行驶方案。
根据目标函数的不同，车辆路径规划问题可以分为最短路径问题、最小耗费路径问题、最短时间路径问题等。
最短路径问题是寻找两点之间的最短路径，即使得权重和最小的路径。
最小耗费路径问题是在考虑了车辆油耗、路费等因素的基础上，寻找最小耗费的路径。
最短时间路径问题则是在考虑了交通拥堵、限速等因素的基础上，寻找最短时间的路径。
车辆路径规划问题的解决需要借助于一系列的算法，常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法，通过不断更新起点到各个节点的最短距离来找到最短路径。
A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法和启发式函数，能够更快的找到最短路径。
遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等是一些元启发式算法，它们通过模拟生物进化、物理退火等过程来搜索最优解，适用于复杂的路径规划问题。
在动态路径规划问题中，常用的算法包括实时A*算法、实时Dijkstra算法、实时禁忌搜索算法等。
这些算法能够结合实时的交通信息，动态调整路径规划方案，以应对复杂的交通环境。
物流配送中的车辆路径规划与优化研究随着电子商务的快速发展，物流配送的重要性日益凸显。
车辆的路径规划与优化是物流配送中的关键环节，对于减少配送时间、降低运输成本以及提高配送效率具有重要意义。
本文将探讨物流配送中车辆路径规划与优化的研究。
1. 背景介绍随着电子商务的不断普及，人们对快速、准确的物流配送需求越来越高。
在物流配送中，车辆路径规划与优化是实现高效配送的关键。
随着物流业务量的增加，传统的手工规划已经无法满足需求，因此，利用计算机算法对车辆路径进行规划和优化成为了必要。
2. 车辆路径规划方法车辆路径规划方法可以分为传统方法和智能算法两大类。
2.1 传统方法传统方法主要包括贪心算法、最近邻算法、遗传算法等。
贪心算法基于局部最优原则，每次选择当前最优路径，然后逐步进行迭代优化。
最近邻算法则是选取距离最近的点作为下一个访问点，直到访问完所有点。
遗传算法则通过模拟自然进化的机制，在全局范围内进行路径规划。
2.2 智能算法智能算法涵盖了模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法等。
模拟退火算法通过模拟金属退火过程，逐渐收敛到全局最优解。
蚁群算法则通过模拟蚁群寻食过程，利用信息素的更新和挥发，选择最优路径。
遗传算法通过模拟生物进化过程，利用交叉和变异操作，不断优化路径。
3. 路径规划与优化的考虑因素在车辆路径规划与优化中，需要考虑以下因素：3.1 配送时间窗口配送时间窗口指的是客户指定的时间段，货物必须在这个时间段内送达。
因此，优化路径时需要尽量满足客户的时间要求，减少延误。
3.2 车辆容量限制车辆容量限制指的是车辆可以携带的货物数量或重量有限。
在路径规划时，需要确保每辆车所携带的货物不超过容量限制，避免造成不必要的运输。
3.3 道路拥堵情况道路拥堵情况直接影响了车辆的行驶速度和时间。
为了减少配送时间，路径规划需要综合考虑道路拥堵情况，选择较为畅通的道路。
4. 优化算法的应用在实际物流配送中，优化算法得到了广泛应用。
基于重心法和动态规划方法求解出美的销售物流车辆路径安排一．重心法概述（1）重心法(The centre-of-gravity method)是一种选择销售中心位置，从而使销售成本降低的方法。
它把销售成本看成运输距离和运输数量的线形函数。
此种方法利用地图确定各点的位置，并将一坐标重叠在地图上确定各点的位置。
重心法是一种设置单个厂房或仓库的方法，这种方法主要考虑的因素是现有设施之间的距离和要运输的货物量，经常用于中间仓库或分销仓库的选择。
商品运输量是影响商品运输费用的主要因素，仓库尽可能接近运量较大的网点，从而使较大的商品运量走相对较短的路程，就是求出本地区实际商品运量的重心所在的位置。
（2）重心法 - 重心法计算公式重心法首先要在坐标系中标出各个地点的位置，目的在于确定各点的相对距离。
坐标系可以随便建立。
在国际选址中，经常采用经度和纬度建立坐标。
然后，根据各点在坐标系中的横纵坐标值求出成本运输最低的位置坐标X和Y，重心法使用的公式是：公式中Cx-- 重心的x坐标；Cy-- 重心的y坐标；Dix--第i个地点的x坐标；Diy--第i个地点的y坐标；Vi--运到第i个地点或从第i个地点运出的货物量。
最后，选择求出的重心点坐标值对应的地点作为要布置设施的地点。
二．重心法在本题中的运用。
由于要使用动态规划的方法进行路径优化，则需明确动态规划求最短路问题中的起点S和终点T。
在美的邯郸生产基地的实际问题中，起点明显为邯郸，而终点需要作进一步的假设确定（因为把销售网点中的每个城市作为终点来计算路径并没有意义）。
逆用重心法可以初步确定对整个销售网络重心最有影响力的几个点。
2007年美的北方主要销售商销售量分布表单位（万元）比较各个销售网点之间的f(d,v)=D*V=距邯郸的距离*估计销售量可知北京f=381.1*（825.64+561）哈尔滨f=1501.9*358.7青云f=1074.6*190.79分列f(d,v)最大的三个城市，故由重心法的原理可知，这三个城市对销售重心的影响力最大，且各自代表了一个销售方向和片区。
物流配送中的车辆路径规划算法研究随着电子商务的快速发展，物流配送成为了重要的商业环节。
物流配送中的车辆路径规划算法研究，旨在通过优化路径规划，降低物流成本，提高物流效率，并最大程度地满足客户需求。
在物流配送中，车辆路径规划算法的研究可以分为两个阶段，即静态路径规划和动态路径规划。
静态路径规划是指在物流配送开始之前，根据已知的信息进行路径规划。
这种路径规划主要依赖于有效的地理信息系统和网络模型，以确定最佳的交通路线。
静态路径规划算法中，最常用的算法包括最短路径算法、最小生成树算法以及遗传算法等。
最短路径算法是最常用的静态路径规划算法之一。
其中最著名的是迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
迪杰斯特拉算法通过动态规划的方法来计算两个节点之间的最短路径，适用于单源最短路径问题。
而弗洛伊德算法则是一种求解所有节点之间最短路径的算法，适用于多源最短路径问题。
通过这些算法，物流配送可以找到最优路径，最大限度地减少行驶距离和时间。
最小生成树算法是基于图论的一种静态路径规划算法。
该算法通过连接所有节点的最小总权重边来构建一棵最小生成树，从而找到最佳路径。
这种算法适用于需要覆盖所有节点的场景，并且能够减少行驶距离，提高配送效率。
另外一种常用的静态路径规划算法是遗传算法。
遗传算法模拟了生物演化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化路径规划。
这种算法可以在解空间中搜索最优解，适用于复杂的路径规划问题。
除了静态路径规划算法，动态路径规划算法也在物流配送中发挥重要作用。
动态路径规划是指根据实时的交通状况和订单变化，即时调整车辆的路线。
这种算法需要实时获取交通信息，并通过实时分析和决策，来调整车辆的路径。
动态路径规划算法主要考虑了实时路况、订单紧急程度和配送需求等因素。
其中最常用的算法包括基于贪心算法的局部搜索算法和基于启发式算法的全局搜索算法。
基于贪心算法的局部搜索算法主要根据当前车辆所在位置附近的最短路径，通过贪心选择策略来决定下一步的移动方向。
动态配送路线规划优化算法研究在如今快速发展的科技社会中，物流配送已成为了人们不可或缺的一部分。
尤其是随着电商的快速发展，同城配送成为了快递业的一大趋势。
而城市的交通状况以及物流人力资源的限制，给同城配送带来大量的困扰。
如何通过算法优化配送路线，提高配送效率成为了亟待解决的问题之一。
一、问题的提出对于一队配送员而言，如何在最短时间内完成配送任务是非常重要的。
而在这个过程中，选择最优路线也是至关重要的一步。
目前市面上已经出现了很多配送路线规划的算法，但是针对于快递公司自身的特点，这些算法仍然存在一些不足之处。
比如，传统的路线规划算法往往是以车辆数量和配送点之间距离为主要指标，不考虑道路拥堵等复杂因素。
而城市中的道路拥堵情况是不断变化的，如果简单地选择路线，很有可能会拥堵、停滞甚至修改配送点等，最终导致时间、人力和其他资源的浪费。
二、算法模型优化为解决这个问题，我们可以采用动态配送路线规划算法。
通过不断收集道路拥堵情况的数据，如红绿灯的时间、路况、道路工程施工等，可以不断调整配送员的路线，以求最短的时间和最少的道路阻塞。
基于动态配送参数，我们可以提出一种改进的遗传算法。
该算法利用遗传进化思想和基于混沌的控制方法，可以更好地模拟城市的变化性。
这种算法可以针对不同的城市，不同的交通状况和不同的快递公司进行优化。
三、遗传算法的优越性遗传算法在动态配送中的应用非常广泛。
优势在于它可以很好地模拟复杂的环境和响应环境变化。
同样，遗传算法的灵活性也非常大，因为遗传算法中不依赖具体模型规程，而是依赖于数据和应用环境来确定适应度函数。
因而，遗传算法应用于数据完备的、沟通有效和优化高度的领域会更加成功。
四、混沌控制以及异质集合的优化设计混沌控制以及异质集合的优化设计也非常关键。
混沌是以确定性的方式表现出随机性。
异质集合是一群不同种类的不同个体的集合。
采用混沌控制和异质集合的优化设计方法可以更好地模拟复杂的城市环境和响应环境变化的过程，提高算法的精度和运算效率。
动态规划法在服装运输车辆路径优化中的应用研究
作者：郑飞
来源：《物流科技》2016年第02期
摘要：连锁服装配送中路径的优化对提高连锁服装企业的服务水平、降低成本、提高企业效益具有重要意义。
根据动态规划的基本思想，结合连锁服装物流配送过程中的路径选择问题以及时变因素，引入突发事件影响因子，提出了适合连锁服装物流配送过程中改进的路径优化算法。
通过具体实例，验证了该方法在连锁服装物流配送的路径随机选择中的实用性和可行性，并可将此算法推广到其他物流配送的路径选择中。
关键词：动态规划法；服装连锁；配送；路径优化
中图分类号：U116.2 文献标识码：A
Abstract： It is very important for the routing optimization of the apparel chain distribution to raise the service level， reduce the product costs and improve the enterprise benefit of the apparel chain enterprise. According to the basic thought of the dynamic programming， and in combination with the problem of the routing selection and the time-varying factor in the apparel chain distribution logistics process， the impact factor of the unexpected events is introduced and the improved routing optimization algorithm suitable for the apparel chain logistics distribution process. In conjunction with the specific example， the effectiveness and the feasibility of the routing optimization algorithm is validated and the method is too extended to the touting selection of another logistics distribution.
Key words： dynamic programming； apparel chain； distribution； routing optimization
0 引言
近年来，随着市场经济的不断深入以及人们生活水平的不断提高，服装连锁经营在我国有了很大的发展，品牌服装的销售量日益增加，连锁门店市场的竞争越来越激烈[1]。
在电子商
务出现以后，由于电子商务突破了时空限制、新媒体对服装全方位的展示、低的交易成本与低库存、较少的中间环节所带来的交易费用的优势等，给连锁服装门店的经营带来了新的挑战[2-3]。
在人们日益追求服装个性化、高增值服务的时代，在原材料与人力资源成本挖掘的空间越来越小的情况下，服装连锁企业越来越关注作为企业第三利润源泉的物流的作用[3]，通过
降低物流成本、加快配送速度、优化配送路径等措施来提高企业的竞争力。
在优化配送路径方面，人们做了很多工作。
20世纪50年代，美国数学家Bellman等人在研究多阶段决策过程的优化问题时提出了动态规划法。
动态规划法解决了线性规划和非线性规划无法处理的多阶段决策问题[4]。
后来，试图将图的广度优先搜索算法、蚁群算法与动态规
划法结合求解关键路径问题[5-9]，或者简单使用动态规划法研究物流配送的最短路径[10-11]，但所有这些方法都无法对时变环境下的路径进行随机选择。
本文根据动态规划的基本思想，通过对传统动态规划模型的改进，将服装物流配送过程中因道路、天气、车辆状况等引起的突发事件考虑到模型中，提出了一类高效实用的服装物流配送路径优化方法。
通过该模型的应用，服装连锁企业可以得到尽量优化的配送路径，对降低配送成本、提高服务质量、提高企业经济效益具有重要的意义。
1 动态规划法简介
1.1 动态规划法的基本思想[4]
美国数学家Bellman等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，通过将多阶段过程转化为一系列单阶段问题，然后逐一求解，创立了解决多阶段过程的动态规划方法，即通常所说的Bellman最优性原理。
动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解为若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。
因此，为了运用动态规划法，所考虑的问题：（1）必须能够分解为相互重叠的子问题；（2）满足最优子结构的特性——子问题的局部最优将导致整个问题的全局最优；（3）无后效性——当前状态是此前历史的总结，此前的历史只能通过当前的状态去影响未来的决策。
1.2 动态规划法的求解过程
各个子问题之间的重叠关系通过状态转移方程（或动态规划函数）来表现。
为了避免重复计算，将子问题的解填入表中。
动态规划法利用最优性原理，采用自底向上的方式，先求出子问题的最优解，然后逐步求得整个问题的最优解，其求解思路如图2所示。
因此，使用动态规划法进行决策，需要将原问题分解为若干个相互重叠的子问题，进行分段决策；然后根据最优性原理，分析问题，建立状态转移方程（或动态规划函数）；最后采用自底向上的求解方法，求出问题的解，从而实现动态规划过程。
为了构建简单实用的服装运输车辆配送路径选择的数学模型，假设：
（1）配送车辆满足一次配送要求；
（2）配送点是可达的；
（3）完成一次配送所采用的运输方式相同；
（4）单位成本固定；
（5）配送时间在可接受的范围内。
所以，从服装物流配送中心S出发的服装物流配送最短路径长度为27，最优路径为
S→C→B→A→D→S。
服装连锁企业一般位于人口稠密、交通拥挤的市中心，另外受天气（如广东、福建等沿海地区的台风，北方的雾霾）和道路维护等的影响，在服装配送过程中，随时都会发生道路拥堵、车辆故障等突发事件，而且这种突发事件一旦发生，毫无疑问会延误对其他连锁店的配送时间。
因此，在使用动态规划法设计服装物流最短路径时，必须考虑这些因素的影响。
假设突发事件的影响因子为e，其取值为0？刍e≤10，若e=1表明道路通畅、能见度正常，e？刍1表明道路、天气等优于正常情况，e？酆1表明道理拥堵、能见度低，此值越大，说明情况越糟。
假设图3中各边的权重是e=1时的情况，CB段和DS段因道路维护造成拥堵，使得突发
事件影响因子e？酆1，令e=5，则图3调整后得到图4所示。
对图4使用上述动态规划法，得到表2。
由表2可知，当CB段与DS段发生突发时间造成拥堵时，有两条最优路径可选，即
S→C→D→B→A→S或S→B→D→C→A→S，且最优路径长度均为28。
遇到这种多路径可选的情况，可根据车辆积载情况、配送的具体情况合理选择，在此不作详细讨论。
4 结论
根据动态规划的基本思想，在考虑天气、路况、车况等突发因素的情况下，引入突发事件影响因子，提出了改进的动态规划算法，并通过实例，演示了所提算法求解连锁服装物流配送的最短路径的过程，对降低连锁服装企业的配送成本、提高服务水平和企业经济效益具有一定的实用价值，同时也可以将此算法推广应用到其他行业。
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