当前位置：文档之家 › 物流配送路径规划中的优化算法解析与实验

物流配送路径规划中的优化算法解析与实验

  • 格式：docx
  • 大小：37.58 KB
  • 文档页数：3

物流配送路径规划中的优化算法解析与实验

物流配送路径规划是指通过科学的方法和技术手段，合理安排货物的运输路径，以最小化成本、最大化效率，提高物流配送的质量和效果。而在物流配送路径规划中，优化算法扮演着至关重要的角色，通过对运输成本、运输时间、货物损耗等多个因素的综合考虑，能够帮助优化路径规划，提高物流配送效率和准确性。

在物流配送路径规划中，存在着多个经典的优化算法，如最优路径算法、智能优化算法等。接下来，本文将对这些算法进行解析，并结合实验案例来说明其实际应用。

1. 最优路径算法

最优路径算法主要是通过对不同路径的比较，选择出最短路径或者最优路径。其中，最常见的最优路径算法有Dijkstra算法、Floyd算法等。

Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，适用于有向图或者无向图，通过动态规划的思想，以源节点为起点，逐渐扩展路径，最终找到最短路径。它的基本思想是，从源节点开始，将所有节点划分为已确定路径的节点和未确定路径的节点两个集合，通过每次选择距离源节点最近的节点加入已确定路径的集合，并更新其他节点的距离值，直到将所有节点纳入已确定路径的集合为止。

Floyd算法是一种多源最短路径算法，通过生成任意两节点之间的最短路径矩阵，通过对矩阵的迭代更新，得到最终的最短路径矩阵。它的基本思想是，对于任意两个节点i和j，如果通过节点k能够使得i到j的距离缩短，那么就更新i到j的距离值为i到k再加上k到j的距离值。通过不断的迭代，最终得到任意两节点之间的最短路径。

实验案例：

在某物流配送中心有多个配送点需要送达，并且每个配送点之间的距离不同。通过使用Dijkstra算法，可以确定从物流配送中心出发，经过哪些配送点，才能最短地将所有货物送达。

2. 智能优化算法

智能优化算法主要是通过模拟自然界的进化、群体行为等原理，进行全局搜索，以找到问题的最优解。常见的智能优化算法有遗传算法、蚁群算法等。

遗传算法是一种模拟进化过程的算法，通过对个体的基因编码、选择、交叉、变异等操作，来模拟自然界的进化原理。在物流配送路径规划中，可以将每个路径看作一个个体，通过遗传算法的优胜劣汰机制，不断迭代生成更优的路径。 蚁群算法是通过模拟蚂蚁寻找食物的行为，来找到问题的最优解。在物流配送路径规划中，可以将每个物流配送点看作蚂蚁，通过蚁群算法，使得蚂蚁在路径上释放信息素，其他蚂蚁根据信息素的浓度选择路径，从而找到最优路径。

实验案例：

在某城市有多个物流配送点需要送货，每个配送点的订单量不同，并且还需要考虑交通拥堵等因素。通过使用蚁群算法，可以在考虑各个订单量和交通拥堵情况的基础上，找到最优的配送路径，以最短的时间和成本将货物送达。

优化算法在物流配送路径规划中的应用不仅能够提高配送效率，还能降低成本，并且能够在考虑多个约束条件的情况下，快速找到最优解。通过理论解析和实验验证，可见优化算法在物流配送中的重要性和应用前景。然而，不同的问题可能需要不同的优化算法进行处理，因此在实际应用中，需要根据具体问题的特点选择合适的优化算法，并结合实际情况进行优化路径规划。

合集下载

物流配送中几种路径优化算法

物流配送中几种路径优化算法

捕食搜索算法

动物学家在研究动物的捕食行为时发现，尽管由于动物物种的不同而造成

的身体结构的千差万别，但它们的捕食行为却惊人地相似.动物捕食时，在没有

发现猎物和猎物的迹象时在整个捕食空间沿着一定的方向以很快的速度寻找猎

物.一旦发现猎物或者发现有猎物的迹象，它们就放慢步伐，在发现猎物或者有

猎物迹象的附近区域进行集中的区域搜索，以找到史多的猎物.在搜寻一段时间

没有找到猎物后，捕食动物将放弃这种集中的区域，而继续在整个捕食空间寻

找猎物。

模拟动物的这种捕食策略，Alexandre于1998提出了一种新的仿生计算方

法，即捕食搜索算法(predatory search algorithm, PSA)。基本思想如下：捕食

搜索寻优时，先在整个搜索空间进行全局搜索，直到找到一个较优解;然后在较

优解附近的区域(邻域)进行集中搜索，直到搜索很多次也没有找到史优解，从

而放弃局域搜索;然后再在整个搜索空间进行全局搜索.如此循环，直到找到最优

解(或近似最优解)为止，捕食搜索这种策略很好地协调了局部搜索和全局搜索

之间的转换.目前该算法己成功应用于组合优化领域的旅行商问题(traveling

salesm an problem )和超大规模集成电路设计问题(very large scale integrated

layout)。

捕食搜索算法设计

(1)解的表达

采用顺序编码，将无向图中的，n一1个配送中心和n个顾客一起进行编

码.例如，3个配送中心，10个顾客，则编码可为:1一2一3一4一0一5一

6一7一0一8一9一10其中0表示配送中心，上述编码表示配送中心1负

贡顾客1,2,3,4的配送，配送中心2负贡顾客5,6,7的配送，配送中心3负贡顾

客8,9,10的配送.然后对于每个配送中心根据顾客编码中的顺序进行车辆的分配，

这里主要考虑车辆的容量约束。依此编码方案，随机产生初始解。

(2)邻域定义

4 仿真结果与比较分析(Simulation results and comparison analysis)

PSO算法在物流配送车辆路径优化模型中的应用

PSO算法在物流配送车辆路径优化模型中的应用

PSO算法在物流配送车辆路径优化模型中的应用

【摘要】物流配送中车辆路径优化问题是一类有实用价值的组合NP问题。粒子群算法是一种新出现的群智能优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立此问题的粒子群算法，并与实际情况作了对比，结果表明，粒子群算法可以快速、有效的求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。

【关键词】粒子群算法；物流配送；车辆路径优化

1.引言

随着市场经济的发展和物流技术专业化水平的提高，物流配送业得到了迅猛发展。物流配送是指按用户的订货要求，在配送中心进行分货、配货，并将配好的货物及时送交收货人。在物流配送业务中，存在许多优化决策问题，通过制定合理的配送路径，快速而经济地将货物送达用户手中，配送路径的选择是否合理，对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本及增加经济效益都有较大影响。

2.物流配送车辆路径优化问题描述

物流配送路径优化问题可以描述为：从配送中心(或称物流据点)用多辆汽车向多个需求点(或称顾客)送货，每个需求点的位置和需求量一定，每辆汽车的载重量一定，要求合理安排汽车路线，使总运距最短，并满足以下条件：

(1)每条配送路径上各需求点的需求量之和不超过汽车载重量；

(2)每条配送路径的长度不超过汽车一次配送的最大行驶距离；

(3)每个需求点的需求必须满足，且只能由一辆汽车送货。本文建立的车辆路径问题的数学模型考虑了上述物流配路径优化问题的约束条件和优化目标。

设配送中心有K辆汽车，每辆汽车的载重量为(k=1，2，…，K)，其一次配送的最大行驶距离为，需要向个需求点送货，每个需求点的需求量为(i=1，2，…，L)，需求点i到j的运距为，配送中心到各需求点的距离为(i、j=1，2，…，L)，再设为第k辆汽车配送的需求点数(=0表示未使用第k辆汽车)，用集合表示第k条路径，其中的元素表示需求点在路径k中的顺序为i（不包括配送中心），令=0表示配送中心，则可建立如下物流配送路径优化问题的数学模型：

零担物流中配送路径优化与接货整数规划——以大达物流宜兴派送中心为例

零担物流中配送路径优化与接货整数规划——以大达物流宜兴派送中心为例

陈湘州，等：零担物流中配送路径优化与接货整数规划一以大达物流宜兴派送中心为例　技术与方法　

ｄｏｉ：ｌ　０．３９６９４．ｉｓｓｎ．１　００５—１　５２Ｘ．２０１　６．０６．０３１　

零担物流中配送路径优化与接货整数规划　

一以大达物流宜兴派送中心为例　

陈湘州，文思倩，冯鑫海，陈为民　

（湖南科技大学商学院，湖南湘潭４１１２０１）　

［摘要】以零担物流中遇到最普通也最急需优化的成本来源一配送路径优化和接货整数规划为研究对象，结　

合江苏百成大达物流有限公司的日常货物运输安排进行分析，利用ｃ—ｗ优化算法和整数规划算法对每天派送中　

不同的客户地址和条件进行最低成本方案优化，并通过事例推理的方法对这些最低成本方案进行优化组合，建立　

起了派送与接货一体化考虑的优化系统，并用实例进行了验证。优化结果具有很高的经济价值，能为公司节约不　

必要的开支，而且节约下的车辆和司机可以配备到其他地区的配送路线中，或者应对一些突发状况，从而提高了　

公司的资源利用率。　

【关键词】零担物流；派送中心；路径优化；节约算法；ｏ－１整数规划　

【中图分类号］ＴＱＳｅＯ．６２；Ｆ２２４　［文献标识码］Ａ　［文章编号］１ｏｏ５—１５２Ｘ（２０１６）０６—０１２９—０５　

Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　Ｒｏｕｔｅ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃａｒｇｏ　Ｐｉｃｋ—ｕｐ　Ｉｎｔｅｇｅｒ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　ｉｎ　ＬＴＬ　Ｌｏｇｉｓｔｉｅｓ：Ｉｎ　ｔｈｅ　Ｃａｓｅ　ｏｆ　

‘　Ｙｉｘｉｎｇ　ＤｅＨｖｅｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ　ｏｆ　Ｄａｄａ　Ｌｏｇｉｓｔｉｅｓ　

Ｃｈｅｎ　Ｘｉａｎｇｚｈｏｕ，Ｗｅｎ　Ｓｉｑｉａｎ，Ｆｅｎｇ　Ｘｉｎｈａｉ，Ｃｈｅｎ　Ｗｅｉｍｉｎ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓ，Ｈｕｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉａｎｇｔａｎ　４１　１２０１，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｒｏｕｔｅ　ａｎｄ　ｃａｒｇｏ　ｐｉｃｋ—ｕｐ　ｉｎｔｅｇｅｒ　ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　ａｓ　ｔｈｅ　ｏｂｊｅｃｔ，ｗｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｔｈｅ　ｒｏｕｔｉｎｅ　ｃａｒｇｏ　

物流配送中多车多点路径规划算法研究

物流配送中多车多点路径规划算法研究

2019年 软 件 2019, Vol. 40, No. 11 第40卷 第11期 COMPUTER ENGINEERING & SOFTWARE 国际IT传媒品牌

基金项目: 2018年度政校行企项目--“超智能多车多点计重程兼送取路径规划云平台”(政201804)；东莞职业技术学院技艺能手项目(Y17040321) 作者简介: 李淑飞(1974–)，女，副教授，研究方向为计算机智能信息处理与控制、图形图像处理、职业教育研究；骆剑锋(1981–)，男，教授，研究方向为系统设计与软件开发。 物流配送中多车多点路径规划算法研究 李淑飞，骆剑锋 （东莞职业技术学院 计算机工程系，广东 东莞 523808） 摘 要: 物流配送中常用的Dijkstra、Floyd、A*等最短路径算法只能计算两点之间的最短路径，没有带约束条件和回程规划。多车多点路径规划算法利用神经网络对收送货地点进行分区，用百度地图API计算各点之间的最短路径，通过绕行遍历思想计算绕行贡献值，利用贪婪思想在车辆限载重、限路程的情况下组合回程，从而形成最优路径方案。该算法已用在物流企业的多车多点路径规划云平台上，大大提高了物流配送效率。 关键词: 多车多点；最短路径；绕行贡献值；规划算法；物流配送 中图分类号: TP312 文献标识码: A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.11.008 本文著录格式：李淑飞，骆剑锋. 物流配送中多车多点路径规划算法研究[J]. 软件，2019，40（11）：3438 Research on Multi-vehicle Multi-point Path Planning Algorithm in Logistics Distribution LI Shu-fei, LUO Jian-feng (Dongguan Polytechnic, Dongguan Guangdong, 523808) 【Abstract】: The Shortest path algorithms such as Dijkstra, Floyd, and A* commonly used in logistics distribution can only calculate the shortest path between two points, without constraints and backhaul planning. The multi-vehicle multi-point path planning algorithm uses neural network to partition the receiving and delivering places, and uses Baidu Map API to calculate the shortest path between the points，and the detour contribution is calculated by detour traversal idea, and the greedy idea is used to combine the backhaul under the condition of Lim-ited vehicle load and distance, thus forming the optimal path scheme. This algorithm has been used in multi-vehicle multi-point path planning cloud platform of logistics enterprises, which greatly improves the efficiency of logistics distribution. 【Key words】: Multi-vehicle multi-point; Shortest path; Detour contribution value; Planning algorithm; Logistics distribution 0 引言 在物流配送活动中，物流配送路径的最优化问题，是物流配送系统优化中关键的一环。随着配送路网的日趋复杂，配送成本日益增大[1]，在物流配送中规划合理的配送路线，避免迂回运输与重复运输，有利于节省配送费用，降低物流成本，提高物流配送的效率和经济效益。 物流配送问题是典型的组合寻优问题[2]，常用的路径最优算法有Dijkstra[3]、Floyd、A*等算法[4]。Dijkstra算法是经典的广度优先算法，该算法的主要特点是以起始点为中心搜索所有与其连接的点，从中心向外层延展，直到延展到终点为止，因此能够有效解决单源最短路径问题[5]。Floyd算法是经典的深度优先算法，该算法利用动态规划思想，寻找给定的加权图中多源点之间最短路径，因此能够有效解决任意两点之间最短距离[6]。A*算法是基于启发式的最短路径算法，是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，通过计算函数的慢相对最优解来筛选出发点周围的后继点[7]。这些算法都是求两顶点之间的最短路径，并且没有带约束条件，也没有规划回程。 李淑飞等：物流配送中多车多点路径规划算法研究