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应急物流——走在时代前台应急物流——走在时代前台一、应急物流的引入应急物流最初是与军事活动紧密相连的，美国学者在这一方面的研究起步较早，研究较为先进。
作为一种特殊的物流形式，应急物流对于重大事故、突发性灾害等有效控制具有决定性的作用，因而其研究具有重大理论价值和现实意义，正逐渐成为研究的热点。
在我国，应急物流尚处于起步阶段，公共卫生设施建设、物流基础设施建设、国家冲突的应急储备等方面均存在诸多不足之处。
2008 年南方雪灾及汶川大地震，2009年玉树地震以及舟曲泥石流等诸多事件让中国经历了一次次严峻考验。
面对这些严重的自然灾害，我们更应该深刻思考应急物流的价值。
二、应急物流的概念、特点及发生原因物流是指物品从供应地向接收地的实体流动过程。
应急物流的概念，最初由欧忠文等人于2003 年提出，指以提供重大疫情、严重自然灾害、军事冲突等突发事件所需应急物资为目的，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标的特种物流活动。
它与普通物流一样，由流体、载体、流向、流量、流程、流速等要素构成，但又有着一定的区别。
如表1所示。
与普通物流比较分析可得，应急物流具有以下特点：①突发性。
由突发事件引起，最显著的特点是突然性和不可预测性。
应急物流对时效性的要求非常高，必须在最短时间内，以最安全、最有效的方式把应急货物送往突发事件发生地。
②不确定性。
不确定性源自突发事件的不确定性。
由于无法准确预测突发事件的持续时间、影响范围等，使得应急物流也具有不确定性。
如2008 年南方雪灾发生初期，政府对铁路、高速公路何时能够正常运营，滞留旅客的数量等都无法准确把握。
③非常规性。
本着特事特办的原则，省去许多中间环节，整个物流系统看上去十分紧凑，具有很明显的非常规性。
如2008 年汶川地震发生后，中央迅速成立了应急指挥机构，确保救灾物资能够及时、准确送达目的地。
④弱经济性。
只考虑物流的效率，甚至有时会成为纯粹的消费行为。
根据这些特点，我们在做应急物流的运作流程时必须认真思考，做必要的设计，这样才能在灾难来临时既保证人民生命财产安全又把物流成本控制在最低范围内。
电商物流配送路线规划优化模型随着电商市场的迅速发展，物流成为电商发展的重要环节，快速、安全和高效的物流体系能够有效促进电商的发展。
因此，做好电商物流的规划和优化，成为电商企业要解决的难题。
本文旨在探讨电商物流配送路线规划优化模型，在提高电商物流效率的同时，减少物流成本，提升企业竞争力和核心竞争力。
一、模型框架电商物流配送路线规划优化模型包括：数据采集、分析、建模和优化决策。
其中，数据采集与分析为模型的前期准备工作，建模和优化决策为模型的核心内容。
1.数据采集数据采集为电商物流配送路线规划优化模型的第一步，通过采集电商相关的数据信息，可以为模型的建立提供充足的数据基础。
数据采集包括以下内容：（1）电商物流配送里程（2）电商物流配送地址（3）配送人员和车辆的数量和实时位置（4）配送时间窗口2.数据分析数据分析为电商物流配送路线规划优化模型的第二步，通过对采集的数据进行分析，确定物流配送的需求和方案。
数据分析包括以下内容：（1）需求分析：分析电商物流配送的目标、范围和要求。
（2）方案分析：分析物流配送方案的可行性和优化性。
3.建模建立电商物流配送路线规划优化模型需要考虑多因素，如物流路径的长度、时间、成本等，涉及多个变量和约束条件。
因此，建模是电商物流配送路线规划优化模型的核心。
模型建立包括以下内容：（1）目标函数：确定优化目标，如最小化成本、最大化效率、最小化路径距离等。
（2）决策变量：确定决策变量，如配送路径、车辆行驶路径、配送车辆数量等。
（3）约束条件：设定约束条件，如配送时间窗、车辆内物品容量、车辆速度限制、配送区域限制等。
4.优化决策通过模型求解，即可得到电商物流配送路线规划优化的最终结果。
根据不同的优化目标，采用不同的求解算法，实现优化决策过程。
目前常用的求解算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
二、模型优化针对电商物流配送路线规划优化模型，我们可以采用以下几种方式进行模型优化。
1.算法优化算法优化是电商物流配送路线规划优化模型优化的重要手段。
中国储运网H t t p ://w w w .c h i n a c h u y u n .c o m共同体，已完成数百名学生培训。
为了进一步推进淮安“强兵兴业”工程，淮安市高级技术职业学校开展了淮安市物流快递后备管理人才培训班“强兵兴业”项目，通过理论知识学习和岗前实际操作培训，实践了学校理论学习与企业顶岗实践相结合的培养模式，较好地完成了培训任务。
（2）以实训基地为载体，组建结构化教学团队。
基于师资团队成员在教育教学改革、产学研结合能力等方面处于不同层次，校企深度合作组建结构化异质化教学创新团队，最大限度地发挥各层级教师在课程建设、专业建设、团队建设中的作用。
专业教师通过实训基地开展理实一体化教学，校企合作开发课程，鼓励所有青年教师参加相关教学改革课题研究、教学竞赛、技能竞赛、企业锻炼等活动，搭建教师培养体系和成长通道，实现团队内部的逐阶晋级，助力教师实现企业维度的跨界成长。
（3）以实训基地为载体，提升人才培养质量。
依托物流实训基地的“课堂—实训—企业”的体验式教学模式突出对学生职业素养和技能的培养，以职业活动为依据，以职业能力为核心的教学设计，将职业精神融入职业技能培养中，在实训基地中感受企业运作过程，让学生明确物流企业制度和职责，在有限的时间内让学生获得更多实施性经验，提高教学效率。
结合技能大赛竞赛系统进行教学，将所学的知识与技能直接运用于技能大赛中，成功实现了实训基地教学的成果转化。
（作者单位：淮安市高级职业技术学校）基金项目：课题：江苏省职教学会2021-2022年度职业教育研究课题1+X证书制度下物流管理专业实训基地建设研究，编号：X H Y -B L X 2021255引用出处[1]黄关山.“1+X ”证书制度背景下高职产教融合实训基地建设实践[J ].职教论坛,2021(09):5-8.[2]唐以志.1+X证书制度：新时代职业教育制度设计的创新[J ].中国职业技术教育,2019(12):5-11[3]毛少华.职业院校实施“1+X ”证书制度的现实困境与应对策略[J ].当代职业教育:2020(1):55-61[4]南海任茹丽.论1+X证书制度下职业院校实训基地建设的适应问题[J ].岳阳职业技术学院学报,2021(11):51-52.[5]程舒通.1+X证书制度工作的理念、思路、难点及对策[J ].教育与职业,2019(11):25-30.[6]李学礼.1+X证书制度试点方案的探索与实践[J ].工业和信息化教育,2019(12):1-5.应急物流是应对重大突发事件的一项特殊物流活动，在我国虽然起步较晚，但是发展迅速，国内学者对于应急物流的研究也日益增多。
物流网络模型优化随着全球贸易的发展和物流业的日益成熟，物流网络的优化变得越来越重要。
物流网络模型优化是利用数学模型和优化算法来评估和改善物流网络的运作效率和成本效益的过程。
本文将探讨一些常见的物流网络模型及其优化方法，以帮助企业提升其物流管理能力。
一、物流网络模型分类物流网络模型可以分为以下几类：1. 传统物流网络模型：传统物流网络模型主要关注运输和仓储节点之间的物流流动，以及两者之间的关系。
典型的传统物流网络模型包括供应链网络设计模型、配送中心选址模型等。
2. 多级物流网络模型：多级物流网络模型考虑了多个层级的供应链节点，如供应商、制造商、经销商和零售商等。
这种模型通常用于分析供应链中不同节点的库存水平、订单流量、运输成本等指标。
3. 多模式物流网络模型：多模式物流网络模型将不同的运输方式（如公路运输、铁路运输、海运运输等）结合起来考虑。
这种模型可以帮助企业确定最优的运输方式和运输路径，以降低物流成本。
二、物流网络模型优化方法为了优化物流网络模型，可以利用以下方法：1. 线性规划：线性规划是一种常用的数学优化方法，可以用于优化物流网络中的资源分配、路径选择等问题。
通过线性规划，可以找到使得物流网络效益最大化或成本最小化的最优解。
2. 整数规划：与线性规划不同，整数规划要求决策变量为整数。
在物流网络模型中，整数规划可以用于解决一些实际问题，如仓库选址、车辆路径规划等。
3. 启发式算法：启发式算法是一种用于求解较大规模物流网络模型的常用方法。
常见的启发式算法有遗传算法、模拟退火算法等，它们通过不断迭代的方式逼近最优解。
4. 模拟仿真：模拟仿真是指利用计算机模拟物流网络的运作过程，以评估不同策略对网络效果的影响。
通过模拟仿真，可以发现潜在的问题和改进的空间，从而优化物流网络。
三、物流网络模型优化案例以下是一个物流网络模型优化的案例，以说明如何应用上述方法来改进物流网络的效率。
假设某公司在不同城市设有多个仓库，并且每个仓库都可以通过不同的运输方式（公路运输、铁路运输、航空运输）进行货物配送。
冷链物流配送路径规划优化模型研究冷链物流在当今社会中发挥着重要的作用，特别是在食品、医药等行业中。
为了保证货物在运输过程中的新鲜度和质量，冷链物流配送路径规划是一个必不可少的环节。
本文将研究冷链物流配送路径规划优化模型，以提高物流效率和降低成本。
首先，我们需要确定研究的对象。
冷链物流的配送路径规划涉及到多个因素，如货物类型、温度要求、运输工具等。
我们可以选取一个具体的场景来进行研究，比如食品配送。
在这个场景中，我们需要考虑食品的特性、运输时间和距离、配送点等因素。
接下来，我们可以建立一个数学模型来描述冷链物流配送路径规划的问题。
一般来说，路径规划问题可以视为一个优化问题。
我们的目标是找到使得总体成本最低的路径方案。
为了实现这个目标，我们可以引入一些约束条件，如温度要求、配送时间窗口等。
在建立数学模型之后，我们可以使用某种求解算法来寻找最优解。
常见的算法包括遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法能够通过迭代优化的方式找到最优路径方案。
当然，选择适合的算法也是一个关键的步骤，需要考虑问题的规模和求解时间等因素。
除了算法选择，我们还可以考虑引入其他的技术手段来改进路径规划结果。
例如，可以利用物联网技术来收集实时的温度数据，以保证货物在运输过程中的质量。
同时，也可以利用数据挖掘和预测分析的方法来预测需求和优化配送计划。
在实际应用中，我们还需要考虑一些实际的因素，如交通拥堵、天气条件等。
这些因素都可能对路径规划结果产生影响，因此需要在模型中进行合理的考虑。
例如，可以引入实时交通数据来动态调整路径方案。
最后，我们可以通过实际案例和仿真实验来验证提出的模型和算法的有效性。
可以选择一些典型的城市或地区进行实地测试，比较优化模型与传统模型的配送效果和成本差异。
同时，也可以利用仿真平台进行大规模的实验，以验证模型的可行性和稳定性。
总结起来，冷链物流配送路径规划优化模型的研究对于提高物流效率和降低成本具有重要的意义。
通过建立数学模型、选择合适的求解算法和引入其他技术手段，我们可以找到最优的配送路径方案。
国内外应急物流研究综述李创【摘要】The role of emergency logistics in the face of unexpected events has become the domestic and foreign scholar’s research focus in recent years, this paper summarized the domestic and foreign literatures about emergency logistics from the basic theory, material transportation and transportation optimization, system building. It comprehensively and multi-angel re⁃viewed on the development of domestic and foreign literatures about emergency logistics.This paper had a certain reference value for summarizing the development course of emergency logistics,grasping the research situation of emergency logistics, forecasting the research trends of emergency logistics.% 应急物流在面对突发性事件时所发挥的重要作用已经成为国内外学者的研究重点，本文归纳整理了近些年国内外应急物流的研究文献，从基础理论、物资调运和运输优化、系统构建三个方面入手，全方位、多角度地对国内外应急物流近些年来的研究现状进行了综述分析，对总结应急物流的研究发展历程，把握应急物流的研究现状，预测应急物流的研究趋势有一定的参考价值。
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。
快递末端配送优化模型研究随着电商业务的飞速发展和全球贸易的繁荣，快递末端配送已经成为了当下最为普遍和重要的末端物流环节。
然而，在快递服务的全流程中，末端配送环节往往被认为是最困难和最复杂的，因为它涉及到的物流信息、物流成本、物流效率等等都有很大的难度和挑战性。
为了提高快递末端配送的效率和质量，研究者们开始进行快递末端配送优化模型的研究和实践。
一、快递末端配送的难点和挑战快递末端配送面临的主要问题包括以下几个方面：1. 安全问题。
快递配送最容易出现的问题就是包裹和物品的安全。
在配送过程中，如果没有合适的措施和方法，物品很容易被损毁、破坏甚至丢失。
2. 效率问题。
随着快递市场的逐步扩大，快递公司配送量也逐步增加。
快递服务效率和速度对于客户的满意度至关重要，但是快递员的数量有限，如何更好地安排配送路线和时间是一个难题。
3. 环境问题。
配送对于环境的影响也是一个问题。
快递配送逐渐增多，派送的车辆也在不断增加，而这些车辆所造成的空气污染、噪声污染等问题也越来越受到人们的关注。
二、快递末端配送优化模型在应对这些问题的过程中，研究者们开始探索一种快递末端配送优化模型。
快递末端配送优化模型可以根据不同的需要、目标和情况，设计出最优的末端配送计划。
1. 安全优化模型针对安全问题，快递末端配送优化模型可以从多个方面入手，例如加强物品管理，完善配送流程，提高人员素质等等。
具体而言，可以从以下几个方面做出优化：- 从源头上保证产品质量、避免破损：快递公司可以建立完整的物流管理体系，实行严格的品控流程，保证包裹在运输过程中不受损坏；- 优化快递派送方式：采用智能化、网络化的技术手段，提高订单匹配率和订单派发成功率，减少配送的次数和时间，提高配送效率；- 培训和考核快递员：为快递员提供完备的岗前培训、技能培养等资源，强化其责任意识和安全管理意识，定期考核和奖惩制度；- 提高仓库管理质量：建立完善的仓储管理体系，对物品进行分类、管理和装载，避免不合理装载造成的损坏预防。
