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小型物流配送路径优化实证研究——以某高校小型水厂物流配送为例

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・２６・　价值工程　

小型物流配送路径优化实证研究　

——以某高校小型水厂物流配送为例　

Ａｎ　Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｍａｌｌ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　Ｒｏｕｔｅ：　

Ｔａｋｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｓｍａｌｌ　Ｗａｔｅｒ　Ｐｌａｎｔ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｉｎ　ａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｆｏｒ　Ｅｘａｍｐｌｅ　

邓良ＤＥＮＧ　Ｌｉａｎｇ　

（广州大学经济与统计学院，广州５１０４０５）　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　５　１　０４０５，Ｃｈｉｎａ）　

摘要：本文以某高校小型水厂物流配送为例，在实地调查的基础上进行小型物流配送路径优化实证研究，并探讨出配送线路的　

优化路径与评价。　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔａｋｉｎｇ　ｔｈｅ　ｓｍａｌｌ　ｗａｔｅｒ　ｐｌａｎｔ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｉｎ　ａ　ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｆｏｒ　ｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ　ｔｈｅ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｓｍａｌｌ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｒｏｕｔｅ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ｆｉｅｌｄ　ｓｕｒｖｅｙｓ，ａｎｄ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｐａｔｈ　ｏｆ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｌｉｎｅｓ　ａｎｄ　

ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．　关键词：小型物流；配迭路径；优化设计；实证研究　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｓｍａｌｌ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｒｏｕｔｅ；ｏｐｔｉｍａｌ　ｄｅｓｉｇｎ；ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　中图分类号：１７２５２　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—４３　１　１（２０１４）２０—００２６—０２　

１研究对象的选择　

本论文以某高校小型水厂（湛师燕玲泉）的物流配送　

为例进行调查研究与实证分析，该水厂主要面向该高校校　

内需求点及校外周边居民。饮用水需求点包括各师生公　

寓、学院各部门与二级学院的办公室和周边部分居民区。　

２分析方法的选择与实证　

２．１分析方法的选择最佳的配送路线应是车辆高效　

率运行而且所需车辆效用最大化，距离最短，所需时间最　

少，配送成本最低。除此之外，还应满足所有顾客的需求以　

及各配送路线的货物量不得超过车辆的限载量。在分析优　

化燕岭泉配送线路中，采用节省里程法优化配送路线。节　

省里程规划法的基本思路见图１所示，Ｐ为配送站所在　

地，Ａ和Ｂ为客户所在地，相互之间道路距离分别为ａ．ｂ、　Ｃ。最简单的配送方法是利用两辆车分别为Ａ、Ｂ客户配　

送；此时，车辆运行距离为２ａ＋２ｂ；然而，如果图３所示改　

用一辆车巡回配送，运行距离为ａ＋ｂ＋ｃ，如果道路没有什　

么特殊情况，可以节约小车辆运行距离为（２ａ＋２ｂ）一（ａ＋ｂ＋　

Ｃ）＝ａ＋ｂ—ｃ＞Ｏ，也被称为“节约行程”。　

Ｐ　ｂ　Ｂ　图１　Ｐ　——百—一Ｂ　图２　图３　

在实际上，水厂有数十家客户配送，应首先计算包括　

配送站在内的相互之间的最短距离，然后计算各客户之间　

的可节约运行距离，按照节约运行距离的大小顺序连结各　

配送地并规划出配送路线。但是，节约里程规划法所求出　

的配送路线不一定都是最适解，有时也有近似解。　

２．２实证分析为了尽量缩短车辆运行距离，必须求　

作者简介：邓良（１９８４一），男，广东湛江人，广州大学经济与统计　

学院讲师，经济学博士，研究方向为产业战略与物流　管理。　出最佳配送路线。　

第一步，首先测算相互之间最短，根据配送站至各用　

户之间，用户与用户之间的距离，得出配送路线最短的距　

离矩阵。如表ｌ所示。　

表１配送路线最短距离表　

Ｃ　Ｄ６　４．４２　Ｄ６　Ｄ，　４．４１　２．８　Ｄ　Ｄｌ　９．０３　９．２３　６．４３　Ｄｌ　Ｄ２　４．８８　６．６８　４．５７　４．５５　Ｄ２　Ｄ３　２．８　７．２２　９．１２　９．１　４．５５　Ｄ３　Ｄ　２．７８　７．２　７．１９　１０．５５　６　１．７７　Ｄ　Ｄ５　３．１２　７　７．５３　１１．５５　７　３．１７　１．４　

第二步，从最短距离矩阵中，计算出各用户之间的节　

约行程，例如计算Ｉ）６～Ｄ　的节约距离；Ｃ～Ｄ　的距离：ａ：　

４．４２，Ｃ～Ｄ７的距离：ｂ＝４．４１，Ｄ６一Ｄ７的足巨离：ｃ＝２．８，贝０　Ｄ６～Ｄ７　

的节约距离：ａ＋ｂ—ｃ＝４．４２＋４．４１—２．８＝６．０３。　第三步，按照节约行程排列顺序，组合成配送路线图。　

①初始解：如图４所示，从配送站Ｃ向各个苑区运输　

桶装饮用水，配送路线共７条，总运行距离为：（４．４２＋４．４１＋　

９。０３＋４．８８＋２．８＋２．７８＋３．１２）￣２＝６２．８８厘米。　

Ｄ　

图４　②最终解：按照节约行程大／Ｊ＼Ｊｌ￣序，应该是Ｄ：一Ｄ　，但　

由于Ｄ７，Ｄ６已经形成一条闭路。则取消Ｄ２－ＩＤ　、Ｄ广Ｄ　配送　

路线，那么连接Ｄ　一Ｄ５、Ｄ　一Ｄ　和Ｄ２一Ｄ３，都可能相邻间互相　

联接，但由于受车辆２４０桶装载量和考虑送水员工作与休　

息时间这两个条件限制，配送线路不能再增加Ｄ：用户，因　

此不能连接Ｄ：

～Ｄ３，所以组成配送路线Ⅱ，该路线装载量　Ｖａｌｕｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　・２７・　

道路运输对物流产业发展的影响研究　

Ｅｆｆｅｃｔｓ　ｏｆ　Ｒｏａｄ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　ｏｎ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　

马柯ＭＡ　Ｋｅ　

（周口市道路运输管理处，周口４６６０００）　

（Ｚｈｏｕｋｏｕ　Ｒｏａｄ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｚｈｏｕｋｏｕ　４６６０００，Ｃｈｉｎａ）　

摘要：本文从道路运输对物流产业的影响出发，提出道路运输促进物流产业发展过程中存在的问题，对道路运输促进物流产业　

发展的对策作出研究，具有一定借鉴效果。　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｒｏａｄ　ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｔｈｉｓ　ａｒｔｉｃｌｅ　ｐｒｅｓｅｎｔｓ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｉｎ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆ　ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ　ｔｈｅ　

ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ｂｙ　ｒｏａｄ　ｔｒａｎｓｐｏｒｔ，ａｎｄ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ｔｈｅ　ｍｅａｓｕｒｅｓ，ｆｏｒ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ．　关键词：物流产业；道路运输；发展　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ；ｒｏａｄ　ｔｒａｎｓｐｏｒｔ；ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　中图分类号：Ｆ５４０　文献标识码：Ａ　

１道路运输对物流产业的影响　

１．１道路基础设施的完善有助于提高物流效率道路　

运输作为我国国民经济的组成部分之一，在人们的生产、　

经营活动中发挥着巨大的作用，运输是支撑产品流通、消　

作者简介：马柯（１９８２一），女，河南周口人，中级经济师，周口运管　处网络管理员，研究方向为信息科技化在交通运输中　

的作用。　文章编号：１００６—４３１　１（２０１４）２０—００２７—０２　

费、分配的技术，运输成本为物流成本的重要环节，运输效　

率为物流服务的最佳体现。物流业以道路基础设施为基　

础，物流平台有产品流通、交易市场共同构建，辅以现代化　

信息手段，在相关政策的支持下，由物流企业的组织运营，　

保证在地区内商品的流通，为人们提供优质的物流服务，　

地区经济得到发展。　

１．２道路运输技术装备有助于创新物流服务以往的　

为６６＋４３＋９３＝２０２，运行距离为（４．４２＋２．８＋６．４３＋９。０３）＋　优化后，平均每人的日配送距离：　（３．１２＋１．４＋１．７＋２．８）＋４．８８ｘ２＝４１．５３。　

Ｄ　图５　

综上所述，完成了在雷阳区的配送路线规划设计，中　

转站Ｃ桶装饮用水是从水厂直接运送，途径第二教学楼　

和第三教学楼，由于两地不处于饮食和学生第二课堂等生　

活区，且日需求量较少，分别是４桶和８桶，因此在途径运　

送过程中可以直接满足两地需求，再从教三的燕岭二路直　

达中转站，最后由中转站向各客户配送。因此，在雷阳区，　

由中转站向各客户配送路线规划设计中，共有３条配送路　

线，运行距离为图上的４１．５３ｃｍ。　

同理，在燕岭区也形成相应的配送线路，原配送的初　始值为图上的３１厘米，优化后形成一条配送路线，路程为　

２８．６５厘米。那么在校园内整个配送总路程为４１．５３＋　

２８．６５＝７０：１８厘米。　３优化配送线路的评价　

从配送路程上分析，在其他条件不变下，燕岭泉水厂　

在校内的配送路程是图上的９３．８８厘米，经过优化后，配　

送路程为７Ｏ．１８厘米，则：　

优化前，平均每人的日配送距离＝　

墨墨＿：４６．９４　＾　。　配送总足巨离一　页　一　堡　璺堕童一　配送人员数一　

７０．１—８＝３５．０９　

从运输成本上分析，每单位的运输路程，需花费６单　

位耗油费用，那么燕岭泉水厂在校园内的配送路程缩短了　

２３．７厘米，则表２为其节省耗油成本一览表。　

表２水厂节省耗油成本一览表　

日节省费用ｆ　月节省费用　ｆ　年节省费用　

金额（元）　２３．７×６：１４２．２　１　２３．７×６×３０：４２６６　１　２３．７×６×３０×１２：５１　１９２　

由表２分析可知，通过在雷阳区建立配送中转站，优　

化水厂的配送线路，水厂送水员缩短了其配送路程，节省　

了水厂的配送费用，并提高其工作效率。图６为燕岭泉水　

厂在校园内配送优化后线路简图。　

图６湛师“燕岭泉”配送优化简图　

参考文献：　［１】霍红，马常红．流物管理学［Ｍ】．北京：中国物资出版社，２００８．　

【２］现代物流管理课题组．运输与配送管理【Ｍ］．广州：广东经济　

出版社，２００２．　［３］陈荣秋，　士华．生产与运作管理［Ｍ】．北京：高等教育出版　

社．２００５．

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运筹学在实际问题中的应用案例分析

运筹学在实际问题中的应用案例分析

运筹学在实际问题中的应用案例分析

运筹学作为一门研究如何最优化地解决决策问题的学科，在实际问题中得到了广泛的应用。本文将通过分析两个实际案例来探讨运筹学在解决复杂问题和优化资源利用方面的应用。

案例一：物流配送优化

物流配送是一个典型的运筹学应用领域。在现代社会，物流配送环节对于企业的运营效率和成本控制至关重要。如何合理安排车辆路线、调度和配送是一项复杂且具有挑战性的任务。运筹学可以通过数学建模和优化算法来解决这个问题。

首先，我们可以将物流配送问题建模为一个旅行商问题（Traveling

Salesman Problem，TSP）。TSP是一个经典的组合优化问题，目标是寻找一条最短路径，使得从一个地点出发经过所有其他地点后回到起点，且路径的总长度最小。通过运筹学方法，可以利用算法来求解最佳路径并优化物流配送效率。

其次，为了进一步优化物流配送的效率，我们可以引入车辆调度问题。例如，考虑到不同城市的交通堵塞情况，我们可以使用调度算法将不同城市的订单分配给不同的车辆，以减少整体行程时间和成本。

通过运筹学的应用，一家物流公司可以最大限度地减少行程时间、减少燃料消耗，提高物流配送的效率。因此，运筹学在物流配送问题中的应用具有重要的意义。

案例二：生产排产优化 生产排产是制造业中的一个重要环节，它关系到企业的生产效率、生产能力和订单交付时间。运筹学在生产排产中的应用可以帮助企业提高生产效率，降低成本并及时交付产品。

在生产排产中，我们通常需要考虑到多个因素，如机器的利用率、工人的工作时间和任务的优先级等。通过运筹学的方法，可以构建一个数学模型，通过数学规划算法来优化生产排产方案。

例如，假设一个工厂有多个机器和多个订单需要排产，每个订单有不同的完成时间和优先级。我们可以通过运筹学的方法，将这个问题建模为一个调度问题。然后，利用调度算法来确定每个订单的完成时间和最优的生产顺序，从而实现生产排产的优化。

配送路径优化的方法

配送路径优化的方法

配送路径优化的方法

引言

在物流配送过程中，优化配送路径是提高效率、降低成本的关键之一。优化配送路径可以减少司机行驶距离、减少配送时间、提高配送准时率。随着信息技术的发展，配送路径优化的方法也得到了很大的改进和创新。本文将介绍一些主要的配送路径优化方法，并分析其适用场景和优缺点。

一、传统优化方法

1. 最短路径算法

最短路径算法是最为经典和常用的优化方法之一。其中，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是两种常见的最短路径算法。这些算法通过计算路网中各个节点之间的最短距离，从而确定最优的路径。最短路径算法适用于规模较小、配送地点相对固定的场景。

• Dijkstra算法：以起始节点为中心，逐步计算其他节点到达起始节点的最短距离。

• Floyd-Warshall算法：通过动态规划的方式计算任意两个节点之间的最短路径。

2. 车辆路径规划

车辆路径规划方法主要是针对多车辆配送问题的优化。其中，主要包括贪心算法和遗传算法等。

• 贪心算法：按照某种优先级，每次选择最优的路径进行配送，直到所有路径都被配送完成。

• 遗传算法：通过模拟遗传进化的方式，在候选路径集合中寻找最优解。

二、基于智能算法的优化方法

随着信息技术的迅速发展，智能算法逐渐应用于配送路径优化领域，通过学习和优化来提高配送效率。

1. 遗传算法

遗传算法是一种模拟自然界遗传和进化规律的优化算法。在配送路径优化中，遗传算法可以通过不断迭代、交叉和变异，寻找最优的配送路径。

• 初始化种群：随机生成多个候选路径。

• 适应度评估：计算每个候选路径的适应度，即路径长度。 • 选择操作：根据适应度选择一部分候选路径进行进化。

• 交叉操作：随机选择两个路径，将它们的部分路径互换，生成新的候选路径。

• 变异操作：随机选择一个路径，对其进行变异，生成新的候选路径。

• 迭代操作：通过多次迭代，不断优化候选路径，直到找到最优解。

物流配送路径优化问题的数学建模与求解研究

物流配送路径优化问题的数学建模与求解研究

物流配送路径优化问题的数学建模与求解研究

随着全球化的发展，物流配送成为现代社会不可或缺的一环。物流配送路径的优化对于提高效率、减少成本以及满足客户需求非常重要。因此，数学建模与求解研究是解决物流配送路径优化问题的有效方法之一。

物流配送路径优化问题的数学建模主要涉及到两个方面的内容：节点选择和路径生成。首先，节点选择指的是在给定的一组客户节点中选择一部分节点作为配送路径的起点、终点和经过的中间节点。其次，路径生成是指根据所选择的节点，生成一条满足要求的最优路径，使得物流配送的总成本和时间最小化。

在数学建模的过程中，我们需要定义一些关键的参数和变量。其中，节点的位置和距离、客户需求量以及运输成本是决定物流配送路径的关键因素。我们可以使用图论的方法来表示物流网络，其中节点代表客户信息，边表示节点之间的路径。然后，运用数学模型来表示路径选择和路径生成的过程。

在路径选择方面，我们可以考虑使用贪心算法或者启发式算法。贪心算法的思想是每次选择最优的局部解作为全局解，通过不断的迭代求得最优路径。启发式算法则是通过设置适应度函数来评估路径的好坏，然后通过模拟退火等策略来寻找最优解。

在路径生成方面，可以使用最短路径算法，比如迪杰斯特拉算法或者弗洛伊德算法。这些算法可以帮助我们找到从起点到终点的最短路径，并考虑物流配送中的特殊要求，比如货物的体积和重量限制。同时，我们还可以考虑使用动态规划来解决具有多个约束条件的问题，以得到更加精确的求解结果。

数学建模和求解研究在物流配送路径优化问题中有着广泛的应用。它可以帮助企业优化运输成本，在有限资源的情况下提供快速、高效的物流配送服务。通过合理的路径规划和资源调度，企业可以降低成本、提高效率，并且满足客户的不同需求。

然而，在实际应用中，物流配送路径优化问题依然存在一些挑战。比如，在大规模网络中，节点数量庞大，路径的组合爆炸性增长，导致求解问题变得非常困难。此外，还有一些其他的实际约束条件需要考虑，比如交通拥堵、道路限制等。因此，寻找高效的算法和优化方法仍然是一个重要的研究方向。

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

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。