带时间窗的节约里程法 vrp matlab -回复

毕业论文开题报告物流管理节约里程法在一次性餐具配送线路优化中的运用研究一、立论依据1.研究意义、预期目标研究意义：货物配送是物流中一个直接与消费者相连的重要环节，对配送的路径和车辆调度进行优化，是物流系统优化中的关键一环。

当客户点和车场分散，数量较多时，如果用人工的方式进行货物配送路径安排和车辆分派，不仅工作繁重，而且很难找到最佳路径，同时，车辆安排也带有随机性。

而且配送线路是否合理对配送的速度、成本、效益有着直接的影响。

选取恰当的配送线路优化方案，可以加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度，降低服务商运作成本。

据统计我国车辆的运输成本是欧洲或美国的3倍，全国运输汽车的空驶率约37%，其中汽车物流企业车辆空驶率达39%，存在着回程空驶、资源浪费、运输成本高等问题。

可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。

对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆调度和线路优化是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。

预期目标：通过对安吉好洁公司一次性餐具配送的研究，发现配送线路选择中存在的问题，并提出可实施的解决方案，帮助计算设计配送线路，以达到降低配送成本，减少资金占用，杜绝物资浪费，提高客户服务水平，保证生产经营活动顺利进行的目的。

2.国内外研究现状国内研究现状:陈志伟在基于GIS的配送线路优化的研究与设计译文中提到配送线路优化的方法有：(1)Sweep算法。

该算法是由Wren,Gillett等人提出的。

即先计算出所要访问的点的极坐标，按照角度大小排序。

然后在满足可行性条件的前提下，按照角度大小归并到不同的子路径中。

最后再根据TSP的优化算法对所得到的子路径进行优化。

(2) Chrisofides-Mingozzi-Toth两阶段算法。

它主要面向CVRP 和DVRP。

该算法的求解过程分为两个阶段：第一阶段按最小路径的原则形成初始解，然后用k-opt算法对所得的各子路径分别进行优化；第二阶段是在各子路径间进行点的交换，以减小总行程，然后再用k-opt算法对点交换后的子路径进行优化。

求解MDVRP问题的混合蚊子追踪算法杨期江;汤雅连;滕宪斌;罗楚江;张志斌;毕齐林;魏安【摘要】针对现实生活中应用广泛的多车场车辆路径优化问题,建立相应的数学模型.根据\"就近原则\"将MDVRP问题分解为VRP问题,再根据约束条件的限制将VRP分解为TSP问题,提出一种蚊子追踪算法对TSP求解,详细介绍了蚊子追踪算法的理论基础和求解模型.仿真结果表明,该算法是有效可行的,并优于遗传算法、禁忌搜索和蚁群算法,且证明了该算法对求解这类NP完全问题有一定的指导意义.【期刊名称】《东莞理工学院学报》【年(卷),期】2019(026)003【总页数】7页(P1-6,45)【关键词】多车场;车辆路径优化问题;蚊子追踪算法;蚁群优化算法;遗传算法【作者】杨期江;汤雅连;滕宪斌;罗楚江;张志斌;毕齐林;魏安【作者单位】广州航海学院轮机工程学院,广州 510725;广东金融学院互联网金融与信息工程学院,广州 510521;广州航海学院轮机工程学院,广州 510725;广州航海学院轮机工程学院,广州 510725;广州航海学院轮机工程学院,广州 510725;广州航海学院轮机工程学院,广州 510725;广州航海学院轮机工程学院,广州 510725【正文语种】中文【中图分类】TP301多车场车辆路径优化问题(multi-depot vehicle routing problem，MDVRP)是车辆路径问题(vehicle routing problem，VRP)的扩展，也属于NP-hard问题[1]。

MDVRP是指车辆可以从多个车场出发，组织适当的行车路线，在满足一定的约束条件下(客户需求量、车辆容量、车辆数等)，实现目标的最优化(成本最小、路程最短、客户满意度最大等)，它的应用也已经渗透到各行各业，如水运、通讯、工业管理、电力等等。

近年来，许多学者从启发式算法和进化算法等方面对MDVRP进行了广泛研究。

物流工程与管理LOGISTICS ENGINEERING AND MANAGEMENT2019年 第4期第41卷总第298期物流技术doi ：10.3969/j. issn. 1674 -4993.2019.04.030基于节约里程法的物流配送低碳路径优化□蔺士文，杨金云，吴昊龙，张月，龚志成(徐州工程学院，江苏徐州221008)【摘要】针对徐州农副产品中心批发市场的物流配送低碳路径优化问题，建立了 VRP 模型，并分析其原配送路线的基本数据，同时考虑碳排放，根据车辆载重和最大行驶距离的限制，利用节约里程法，优化设计物流配送路径，最终获得最优的配送路线方案,从而节省了配送里程，减少了碳排放量,并提高了企业的经济效益。

【关键词】低碳物流；节约里程法;物流配送路径优化【中图分类号】F252.5 【文献标识码】A 【文章编号】1674 -4993(2019)04-0080 -03Low _ carbon Path Optimization of Logistics Distribution based on Saving Mileage Method□ LIN Shi-wen, YANG Jin-yun,WU Hao - long, ZHANG yue.GONG Zhi - cheng(Xuzhou University of Technology ,Xuzhou 221008,China)[Abstract] Aiming at the low - carbon path optimization problem of logistics distribution in Xuzhou agricultural andsideline products wholesale market , the VRP model was established and the basic data of the original distribution route wasanalyzed. At the same time , considering the carbon emission , according to the limitation of the vehicle load and the maximumdriving distance , the mileage saving method is used to optimize the design of the logistics distribution route , and finally the optimal delivery route plan is obtained. This saves mileage , reduces carbon emissions , and increases the economics of the business.[Key words] low carbon logistics ；saving mileage method ；logistics distribution path optimization1引言随着物流业的迅速发展，其运输和配送环节中大量油料的消耗导致碳排放量逐年增加。

物流配送路径优化研究论文摘要高效率合理的配送是物流系统顺利运行的保证，配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大。

所以正确合理地安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输可以使企业达到科学化的物流管理, 这也是企业提高自身竞争力的有效途径之一。

本文以帝峰模具有限公司的配送方案为例，对其配送现状中存在的问题进行分析，并运用节约算法、扫描算法以及改进后的最近插入法对配送线路进行优化，提出物流配送线路优化的方案，并且得到了相对满意的结果。

优化后的配送线路有效提高了帝峰模具有限公司的作业效率，降低物流成本，从而提升企业的经济效益，并让公司能够在激烈的竞争市场立足，同时，也可以给同类企业提供参考。

[关键词]：帝峰模具配送路径优化最近插入法扫描法节约算法[Abstract]Reasonable and efficient distribution is theinsurance of a smooth running logistics system,distribution line arrangement is reasonable or not has a great influence on the speed of delivery, costs and benefits.Therefore,to arrange a reasonable and correct delivery line for vehicle and achieve a reasonable transport line can enable enterprises to achieve scientific logistics management, which is one of the effective way for an enterprise to improve its competitiveness.This paper take Difeng Mold Co,Ltd. distribution as an example to analysis of the problems existing in the status of its distribution,through the saving algorithm, the improved insert method and scanning method of these three methods are optimized for distribution lines, logistics distribution route optimization scheme is put forward, and a relatively satisfactory results are obtained.Optimized distribution lines effectively improve the gravelslogistics company's efficiency, reduce logistics costs, thereby improve enterprise economic benefits, and gravels can in the fierce market competition, at the same time, also can provide a reference for similar enterprises.[Key words]Difeng Mold Co,Ltd Distribution route optimization scanning method the improved insert method the saving algorithm目录TOC \o "1-3" \h \z \u 第1章绪论 1.1 研究背景 61.2国内外研究现状7 1.2.1 国外研究现状7 1.2.2 国内研究现状9 1.3研究目的、意义和方法11 1.3.1 研究目的11 1.3.2 研究意义11 1.3.3 研究方法12 1.4本文研究内容12第2章相关理论概述2.1 物流配送14 2.1.1 物流配送的概念14 2.1.2 物流配送的功能14 2.1.3 物流配送的要素15 2.2 配送路径优化问题16 2.2.1 配送路径优化的目标16 2.2.2 配送路径优化问题的分类18 2.2.3 配送路径优化问题的解法分类192.3 本文配送路径优化方法20 2.3.1建立VRP模型20 2.3.2最近插入法21 2.3.3 扫描法22 2.3.4节约算法23节约里程算法主要步骤：24 第3章帝峰模具公司物流配送路径现状分析 3.1公司简介25 3.2 公司物流配送路径现状25 3.3 公司物流配送路径存在的问题路径分析28 3.3.1 路径迂回28 3.3.2对流运输29 3.3.3经验化操作过多30第4章帝峰模具公司物流配送路径优化策略4.1建立VRP模型优化配送路径31 4.2公司物流配送路径的优化31 4.3.1运用最近插入法优化314.3.2运用扫描法法优化35 4.2.3运用节约算法优化39 4.4三种优化方案比较分析44结论致谢参考文献第1章绪论 1.1 研究背景物流是为了满足消费者需要而进行的从供应地到接收地的原材料、中间产品、最终产品及相关信息的有效流动和储存计划、实施和控制的管理过程。

Multi-depot open vehicle routing problem with time windows based on vehicle leasing and sharing
作者： 刘家利[1];马祖军[1]
作者机构： [1]西南交通大学经济管理学院物流与应急管理研究所,成都610031
出版物刊名： 系统工程理论与实践
页码： 666-675页
年卷期： 2013年 第3期
主题词： 车辆路径问题;多配送中心;车辆租赁;车辆共享;时间窗;混合遗传算法
摘要：针对企业自身运力有限以及旗下多个配送中心在各决策周期运力不均衡的情况，提出了一类具有多个配送中心、需要进行车辆租赁和车辆共享、有时间窗限制、开环的VRP，建立了相应的混合整数规划模型．通过引入一个虚拟配送中心，将多配送中心VRP转化为单配送中心VRP，并设计了一种结合扫描算法和C—W节约算法、对车辆路径和车辆调度统筹优化的混合遗传算法．最后，以重庆天友乳业物流分公司的业务数据对该模型的可行性和有效性进行了验证，结果表明本文所提方法与该企业现有的配送方案相比，在配送总里程、配送总成本和车辆在途时间等方面均有明显改进．此外，进行了模型参数的灵敏度分析和算法的收敛性分析，结果表明该算法具有较好的性能．。

带时间窗的节约里程法 vrp matlab 节约里程问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）是指在给定的车辆数目、车辆容量以及一系列客户需求点的情况下，确定一条最优的送货路线，使得满足所有客户需求的同时，车辆行驶的总距离最小。

在实际应用中，VRP具有很广泛的应用领域，如物流配送、货物配送、旅行路线规划等。

带时间窗的VRP是VRP的一种变种，它要求在满足客户需求的同时，还需要考虑每个客户对货物送达时间的限制。

为了解决带时间窗的VRP问题，可以采用节约里程法（Savings Heuristic）。

该方法通过评估两个客户之间的节约距离，将距离较短的客户合并在一起，从而减少总行驶距离。

在本文中，将介绍如何使用Matlab编程语言实施带时间窗的节约里程法。

第一步：数据预处理带时间窗的VRP问题的解决，首先需要准备好所需的数据。

数据包括每个客户的坐标、需求量、时间窗和车辆的容量等信息。

可以通过Excel等工具进行数据整理，然后保存为CSV文件格式。

在Matlab中，可以使用`readmatrix`函数读取CSV文件，并将其保存为矩阵。

然后，根据需要将数据分配到不同的变量中，以方便后续处理。

第二步：计算节约距离在节约里程法中，需要计算两个客户之间的节约距离。

节约距离定义为：两个客户之间的直线距离减去从起始点到这两个客户的距离之和。

在Matlab中，可以使用以下公式计算节约距离：节约距离 = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2) - (d1 + d2)其中，(x1, y1)和(x2, y2)分别表示两个客户的坐标，d1和d2分别表示起始点到两个客户的距离。

为了计算节约距离，可以使用循环遍历每对客户，计算并保存节约距离。

第三步：生成初始解在带时间窗的VRP问题中，需要根据每个客户的时间窗限制，生成初始解。

初始解是指车辆的行驶路线和每个客户的访问顺序。

为了生成初始解，可以使用一些启发式规则，如最近邻法、最小时间窗等。