快递员的送货策略问题
快递公司工作人员的货物配送策略
快递公司工作人员的货物配送策略快递行业在当今社会扮演着重要的角色，快递公司的工作人员是保证快递顺利配送的关键因素之一。
为了提高配送效率和顾客满意度，快递公司需要采取一系列的货物配送策略。
本文将探讨几种常见的策略，并分析其优劣势。
一、多点配送策略多点配送策略是指快递员在一个行程中，依次送达不同的收件人。
该策略的优点是能够充分利用快递员在一个区域内的行程，减少空驶的距离，提高配送效率。
同时，这种策略也能够减少交通拥堵对配送时间的影响。
然而，多点配送也存在一些问题。
首先，快递员需要在不同的收件人之间进行跳跃式的配送，可能会增加配送员的工作负担。
其次，由于要配送的快递包裹数量较多，可能会导致配送员时间上的压力，从而影响服务质量。
二、智能化路径规划策略智能化路径规划策略是指通过使用先进的技术手段，如人工智能、大数据等，对快递员的配送路径进行优化和规划。
该策略能够根据不同的配送需求和实际情况，快速规划出最优的配送路径，提高配送效率。
此外，智能化路径规划还能够根据交通情况实时调整配送路线，避免拥堵，减少配送时间。
然而，该策略的实施需要先进的技术支持和高昂的成本投入，同时也可能会引起一些隐私和数据安全的问题。
三、分时段配送策略分时段配送策略是指根据不同的时间段划分出不同的配送区域，在每个时间段内进行配送。
该策略的优点是能够避开高峰期，减少拥堵对配送的影响，提高配送效率。
同时，分时段配送还能够满足顾客对送货时间的个性化需求，提高顾客满意度。
然而，分时段配送也存在一些问题。
首先，需要额外的人力资源来适应不同时间段的配送需求，增加了运营成本。
其次，由于配送区域的划分，可能会导致部分快递顾客的配送时间较长，影响服务质量。
四、末端派送策略末端派送策略是指快递公司将货物配送至离收件人最近的快递站点，由收件人自行前往领取。
该策略能够减少快递员的行程距离和派送时间，提高配送效率，并且可以解决一些场地受限或人员受限的问题。
然而，末端派送可能会增加收件人的不便，需要他们额外的时间和精力前往快递站点领取货物。
快递公司工作人员的配送路线与优化策略
快递公司工作人员的配送路线与优化策略随着电子商务的迅猛发展，快递业务得到了蓬勃的发展。
而在快递业务的核心，快递公司的工作人员在保证快递准时到达的同时，也面临着配送路线与优化策略的挑战。
本文将探讨快递公司工作人员的配送路线与优化策略，以实现更高效的快递配送服务。
一、配送路线的规划快递公司工作人员的配送路线规划直接关系到快递包裹的准时送达和成本控制。
为了确保快递的时效性和安全性，快递公司需要采用科学的路线规划策略，使得工作人员能够在最短的时间内完成配送任务。
1.1 优化地图数据快递公司首先需要获取准确且实时的地图数据，包括道路、交通状况、建筑物等信息。
通过使用现代化的地理信息系统（GIS），快递公司可以将这些地图数据与快递包裹信息结合起来，从而更好地规划配送路线。
1.2 距离优先策略在规划配送路线时，快递公司可以采用距离优先策略。
即根据快递包裹的目的地与快递员当前所处位置之间的距离，优先选择最近的配送点进行配送。
这样可以大大缩短每个配送员的行驶距离，提高配送效率。
1.3 地理信息系统（GIS）的应用地理信息系统（GIS）可以帮助快递公司实现智能路线规划。
通过将包裹信息与地理数据结合，GIS可以为快递员提供最佳的配送路线。
同时，它还可以根据实时的交通状况进行动态调整，以响应交通拥堵或其他不可预见的情况，提高配送效率。
二、优化策略的实施除了配送路线的规划外，快递公司还可以采取一些优化策略，以进一步提高配送效率和客户满意度。
2.1 区域分担策略快递公司可以将服务区域划分为多个小区域，然后为每个小区域指派相应的配送员负责配送工作。
这样可以确保每个配送员熟悉自己所负责的区域，熟悉该区域的道路状况和配送点位置，提高配送效率和准确性。
2.2 车辆载重优化在配送过程中，快递员通常使用汽车或摩托车进行配送。
快递公司可以根据快递量和配送区域的不同，合理安排车辆的装载量。
例如，对于快递量较大的区域，可以使用大型货车进行集中配送；对于快递量较小的区域，可以使用摩托车进行灵活配送，以减少运输成本。
快递公司送货策略
数学建模模拟题第十五组成员：李鑫焦赞贾方方快递公司送货策略摘要 本文是关于如何优化快递公司送货策略的问题。
针对第一个问题从业务人员尽可能少和总运行路线尽量短这两方面考虑，提出了四个可行的方案，通过比较分析，发现按照方案一得出的运行路径和业务人员只需４７7ｋｍ和５人，是比较合理的。
问题二试图从问题一的五种方案考虑综合考虑，寻找费用最少的运行路径，结果得到两种方案:方案一所需的费用１４３２８.７元，案二所需的费用为１３７５０.７元，因此方案二较好，最后得到费用最省的策略。
关键词 快递公司 送货策略 优化一、 问题的重述假定所有快件在早上7点钟到达，早上9点钟开始派送，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作时间不超过6小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为每次出发最多能带25kg 的重量。
为了计算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为184.5kg ，公司总部位于坐标原点处（见附录中图），每个送货点的位置和快件重量（见附录中表3），并且假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。
（1）请你运用有关数学建模的知识，给该公司提供一个合理的送货策略（即需要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数）；（2）如果业务员携带快件时的速度是20/km h ，获得酬金3元/.km kg ；而不携带快件时的速度是30/km h ，酬金2元/km ，请为公司设计一个费用最省的策略；（3）如果可以延长业务员的工作时间到8小时，公司的送货策略将有何变化？二、问题分析问题要求给出快递公司送货的策略，要求我们根据不同情况和要求为快递公司提供合理的送货策略，题中给出了实际送货点的位置和快件重量表，并且抽象到一个平面的二维坐标系中，题中假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线，则我们可以用平行于坐标轴的折线连接两个送货点，它们之间的距离为两坐标差的绝对值j i j i y y x x D -+-=.题中还给出了几个已知条件和限制条件：1.早上9点钟开始，17点之前结束；2.每个业务员平均工作时间不超过6小时；3.在每个送货点停留的时间为10分钟；4.途中速度为25/km h 5.每次出发时带的重量不超过25kg ；6.平均每天收到的货物总重量为184.5kg 对于问题一，给该公司提供一个合理的送货策略。
快递公司工作人员的货物配送策略
快递公司工作人员的货物配送策略随着电子商务的迅速发展，快递业务成为了现代社会中不可或缺的一部分。
而在快递业中，快递公司工作人员的货物配送策略至关重要，直接关系到客户的满意度和公司的声誉。
本文将探讨快递公司工作人员的货物配送策略，并提出一些改进的建议。
一、建立高效的配送路线规划在快递配送中，高效的路线规划是提高快递公司工作人员配送效率的关键。
针对每个配送区域，快递公司可以利用现代化的路线规划系统，结合交通拥堵状况和配送需求，制定最佳的配送路线。
通过合理而高效地安排配送顺序，可以减少空驶里程，提高送货效率。
此外，快递公司还可以利用大数据分析和人工智能技术，对不同时段和不同地区的配送量进行预测，进一步优化配送路线规划。
通过及时的数据分析，快递公司可以更具体地了解各个区域的客户需求，提前调配资源，以应对高峰时段和突发情况。
二、提升配送人员的服务质量配送人员是快递公司最重要的一环，他们直接与客户接触，对客户体验产生直接影响。
因此，提升配送人员的服务质量至关重要。
首先，快递公司应加强对配送人员的专业培训。
培训内容可以包括如何与客户进行有效沟通、正确操作物流设备和维护配送车辆等。
通过提供全面的培训，配送人员可以具备专业的知识和技能，提高客户满意度。
其次，快递公司可以建立有效的绩效评估机制，将配送人员的服务质量纳入考核体系。
通过激励措施，如提供奖励和晋升机会，可以激发配送人员的工作积极性和服务质量意识。
三、优化配送设备和技术应用在快递配送中，合理利用先进的配送设备和技术应用，可以提升配送效率和准确性。
快递公司可以考虑引入智能化的配送设备，如无人机或机器人等。
通过自动化配送，可以减少人力成本和错误率，并提高配送速度。
此外，快递公司还可以利用GPS和物联网技术，实时跟踪货物的位置信息，提供给客户准确的配送时间和实时的配送进度。
四、加强与客户的沟通和反馈与客户的沟通和反馈是快递公司工作人员成功配送的关键一环。
快递公司可以通过短信、电话、电子邮件等方式，及时向客户提供详细的配送信息和预计到达时间。
送货路线设计问题
现今社会网络越来越普及，网购已成为一种常见的消费方式，随之物流行业也渐渐兴盛，每个送货员需要以最快的速度及时将货物送达，而且他们往往一人送多个地方，请设计方案使其耗时最少。
现有一快递公司，库房在图1中的O点，一送货员需将货物送至城市内多处，请设计送货方案，使所用时间最少。
该地形图的示意图见图1，各点连通信息见表3，假定送货员只能沿这些连通线路行走，而不能走其它任何路线。
各件货物的相关信息见表1，50个位置点的坐标见表2。
假定送货员最大载重50公斤，所带货物最大体积1立方米。
送货员的平均速度为24公里/小时。
假定每件货物交接花费3分钟，为简化起见，同一地点有多件货物也简单按照每件3分钟交接计算。
现在送货员要将100件货物送到50个地点。
请完成以下问题。
1.若将1~30号货物送到指定地点并返回。
设计最快完成路线与方式。
给出结果。
要求标出送货线路。
2.假定该送货员从早上8点上班开始送货，要将1~30号货物的送达时间不能超过指定时间，请设计最快完成路线与方式。
要求标出送货线路。
3.若不需要考虑所有货物送达时间限制（包括前30件货物），现在要将100件货物全部送到指定地点并返回。
设计最快完成路线与方式。
要求标出送货线路，给出送完所有快件的时间。
由于受重量和体积限制，送货员可中途返回取货。
可不考虑中午休息时间。
以上各问尽可能给出模型与算法送货路线设计模型一.摘要本文是关于快递公司送货路线设计问题，即在给定送货地点和给定设计规范的条件下，确定送货员的最短运行线路，即耗时最少的送货线路。
本文为了能够全面的利用所有的数据，决定建立模型一：采用D-J模型。
在此模型中，运用Dijkstra算法和Kruskal 算法相结合求解，然后套用此模型可以得到最优的结果是：送货员所走过的总路程：56.27114573千米；送完全部货物所需时间：3.8446小时。
本文为了能够解决更通俗的套用模型，由此建立模型二：“分析&递推模型”。
高效的快递配送服务策略
高效的快递配送服务策略随着电子商务的迅猛发展和消费者对快速、便捷配送的需求不断增长，高效的快递配送服务策略变得至关重要。
如何提供快速、准时可靠的配送服务成为了快递行业的核心竞争力。
本文将从人力资源管理、物流管理、技术应用等方面探讨高效的快递配送服务策略，并提出相应的解决方案。
一、人力资源管理高效的快递配送服务离不开专业且高素质的人才队伍。
快递企业应注重人力资源的培养与管理，以确保员工在配送过程中发挥最佳水平。
1.培训与发展：快递企业应提供全面的培训计划，确保员工具备专业的配送知识和操作技能。
此外，还可以通过举办内部研讨会和定期培训来提升员工的运营意识和服务质量。
2.激励机制：建立激励机制可以激发员工的积极性和工作动力。
快递企业可以制定相应的激励政策，如奖金制度、晋升机会等，以鼓励员工提高配送效率和服务质量。
二、物流管理物流管理是保障快递配送高效性的关键环节。
通过优化物流管理，可以降低配送成本、提高运营效率。
1.仓储管理：合理规划仓库布局，设置合适的货架、存储区域和标识，以便快速捡货和装载。
采用仓储管理系统，实现库存的实时监控和管理，提高货物周转率。
2.运输路线规划：利用现代化的智能系统，对不同区域的运输路线进行规划和优化。
根据货量分布、交通状况和配送需求等因素，合理安排车辆的调度，降低运输成本和时间。
三、技术应用快递配送服务的高效性离不开科技的支持。
通过运用先进的技术手段，可以提高服务效率和配送质量。
1.物联网技术：利用物联网设备和传感器，实现对快递车辆和货物的实时追踪和监控。
快递企业可以借助物联网技术建立起完整的物流信息系统，提供准确的配送时间和状态信息给消费者。
2.大数据分析：通过对大数据的分析，可以实时获取配送路线、配送时间和货物状态等相关信息。
快递企业可以凭借这些数据做出科学决策，优化运营流程，提升配送效率。
综上所述，高效的快递配送服务策略需要在人力资源管理、物流管理和技术应用等方面共同努力。
快递公司工作人员的运输路线与配送策略
快递公司工作人员的运输路线与配送策略快递服务在现代社会中扮演着重要的角色，而快递公司的工作人员是保证快递能够安全、准时送达的关键。
为了提高配送效率、节约成本，并且满足客户的需求，快递公司需要制定合理的运输路线与配送策略。
本文将探讨快递公司工作人员的运输路线与配送策略的相关要点。
一、运输路线的策划与优化快递公司的运输路线策划与优化能够最大程度地提高配送效率，减少时间浪费和成本支出。
以下是一些常见的优化方法：1. 数据分析：通过分析大量的配送数据，包括运输距离、包裹数量、派送频率等信息，快递公司可以找到最优的运输路线。
使用专业的数据分析工具，帮助决策者制定最佳路线，减少重复的行进和拥堵。
2. 路线规划软件：快递公司可以利用现代化的路线规划软件，例如地图应用或者专业的物流软件，帮助工作人员规划最佳运输路线。
这些软件可以根据实时路况、交通拥堵、交通规则等因素，为每个配送员提供最佳的行进路线。
3. 合理的车辆分配：根据快递量的多少和篇幅大小，快递公司应该合理安排不同类型的车辆，使得每个车辆都能够以最理想的状态进行运输。
这样不仅可以提高效率，还能够降低能源消耗和运输成本。
二、配送策略的制定与实施除了运输路线的策划与优化，快递公司还需要制定合理的配送策略，保证快递能够准时、安全地送达客户手中。
以下是一些值得考虑的配送策略：1. 派送时间窗口：根据客户的需求，快递公司可以设定不同的派送时间窗口。
例如，早晨送货、午休期间不派送、晚上送货等。
这样一来，可以更好地满足客户的需求，减少投递失败的情况。
2. 人员培训与指导：快递公司的工作人员需要接受专业的培训和指导，熟悉运输路线和配送策略。
他们应该掌握相关技巧，如遵守交通规则、礼貌待客、保护货物等，以提供良好的快递服务。
3. 定期保养与检查：快递公司的车辆需要定期保养和检查，确保其在运输过程中的安全可靠性。
定期保养和检查可以大大减少故障和事故的发生，同时延长车辆的使用寿命。
快递公司的送货策略
快递公司的送货策略指导教员：彭宜青第三组：鲁斌常宇飞李少霄张焕璐摘要本文是关于快递公司送货策略的优化设计问题，即在给定送货地点和给定设计规划的前提下，确定所需的业务员人数，每个业务员的行程路线，总的运行公里数及费用最省的策略。
对此,本文重点讨论的问题是快递公司如何雇佣多少业务员送货,如何确定每个业务员的运行线路以达到费用最省的目的。
在问题一中，由于不要考虑业务员费用，所以我们以时间、货重等为约束条件，业务员所走路程最短为目标函数，建立动态规划模型。
然后我们采用了三种方案，分别建立了以某些点货物重量之和最大逼近或等于最大25kg的分区方案一；从最远的送货点向距离最近的点开始搜索直到货物重量最大逼近达到最大的逆推方案二；从公司总部向最远送货点开始搜索直到货物重量最大逼近达到最大的顺推方案三。
通过MATLAB编程求得三种方案的最少人员和最短路程，并给出了每个业务员每天送货的路线和所需时间等。
通过对三种方案的分析比较，得出了一个相对较优的策略，优化模型结果为：需要5个业务员，总行程是467km, 总时间是23.67h。
对于问题二，以业务员的酬金最少为目标，选取最优路线时应尽量避免回送现象，并且物重较重的送货点应尽量靠近原点，建立多目标动态规划，运用matlab编程求得业务员酬金最少的策略：共安排了6个业务员，跑8条路线，其中1号业务员跑的路线为0-2-6-16-17-0和0-4-7-14-25-0，2号业务员跑的路线为0-5-20-18-24-0和0-1-3-8-13-0，3号业务员的路线为0-19-26-28-0，4号业务员的路线为0-12-27-0，5号业务员的路线为0-9-11-15-29-30-0，6号业务员的路线为0-10-22-21-23-0。
这样，总用时间是27.4335小时，总运行公里数为538km，总费用为13824.5元。
对于问题三，由于业务员工作时间的调整，他们的上班时间也要由公司作相应的调整，但是它对总的运行路线的影响并不大，只需对业务员的数量以及各业务员的安排路线进行调整即可。
快递公司送货策略研究
快递公司送货策略研究【摘要】快递公司的送货策略在如今的电商时代扮演着至关重要的角色。
本文首先介绍了快递公司送货策略研究的重要性与背景，随后分析了目前快递公司送货策略的现状以及其优势与挑战。
接着提出了改进方向，讨论了实施方法和效果评估。
总结了快递公司送货策略研究的启示和展望。
通过对快递公司送货策略进行深入研究，可以帮助快递公司更好地应对市场需求变化，提高送货效率和客户满意度。
未来，随着科技的不断发展和消费者需求的持续演变，快递公司送货策略的研究将持续进行并不断完善，为整个物流行业的发展和进步做出贡献。
【关键词】快递公司, 送货策略, 研究, 现状分析, 优势, 挑战, 改进方向, 实施方法, 效果评估, 启示, 展望.1. 引言1.1 快递公司送货策略研究的重要性快递公司送货策略研究的重要性在于对快递行业的发展和提高服务质量起着至关重要的作用。
随着电商的快速发展和人们对于便利、快捷的需求不断增加，快递公司送货策略的研究成为了推动行业发展的重要驱动力。
通过对送货策略进行深入研究，可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而精准定位服务目标，提高送货速度和准确性，增强用户体验和忠诚度。
快递公司送货策略的研究还有助于优化运输成本，提高运营效率，降低货物损坏率和丢失率，提升公司整体竞争力。
通过科学合理地制定送货策略，可以实现物流系统的优化和资源的合理配置，提高运输效率，降低运营成本，从而实现行业内快递公司的持续发展和壮大，促进整个物流行业的健康发展。
对快递公司送货策略的深入研究和持续改进具有重要的现实意义和战略意义，有助于推动快递行业的发展，提高服务质量，满足消费者需求，促进城市经济的繁荣和发展。
1.2 快递公司送货策略研究的背景随着电子商务的蓬勃发展，快递行业也迎来了高速增长的时期。
随之而来的是快递公司如雨后春笋般涌现，竞争日益激烈。
在这样的背景下，为了提升服务质量，降低成本，快递公司纷纷开始研究和优化送货策略。
快递公司送货策略
快递公司送货策略汇报人：日期:•快递公司概述•快递公司送货策略的重要性•快递公司送货策略的制定•快递公司送货策略的实施与监控•快递公司送货策略的挑战与解决方案目•快递公司送货策略案例分析录01快递公司概述•快递公司是指专门从事快递服务的物流企业，它们通过快速、准确、安全地将包裹、文件等物品送达到目的地来满足客户的物流需求。
快递公司的特点是提供门到门的便捷服务，通常采用陆运、空运或海运等运输方式，运输速度较快，价格相对较高。
快递公司的定义与特点•随着电子商务的快速发展，快递市场也迅速扩大，快递公司的数量和规模不断增长。
目前，国内快递市场竞争激烈，主要的大型快递公司包括顺丰、中通、申通、圆通等，它们通过价格战、服务差异化等方式争夺市场份额。
快递市场的发展与竞争•快递公司可以根据业务范围和特点分为不同的类型，如国内快递、国际快递、同城快递等。
国内快递是指将包裹、文件等物品从国内一处地点送达到另一处地点的快递服务，国际快递是指将包裹、文件等物品从一个国家送到另一个国家的快递服务，同城快递是指在一个城市范围内提供的快递服务。
02快递公司送货策略的重要性快速、准确送达制定合理的送货策略，确保快递能够快速、准确地送达客户手中，提高客户满意度。
增强品牌形象通过高效的送货服务，树立快递公司良好的品牌形象，提高客户对公司的信任度和忠诚度。
提升客户满意度优化运输路线通过大数据分析和人工智能技术，优化快递的运输路线，减少运输时间和成本，提高送货效率。
合理分配资源根据不同地区、不同时段的快递需求，合理分配运输资源，确保快递能够及时送达。
提高送货效率通过优化运输路线和合理分配资源，提高运输效率，降低运输成本。
提高运输效率减少快递在各环节的停留时间和搬运次数，降低人力和物力成本。
减少配送环节降低运营成本应对市场竞争提高竞争力制定有效的送货策略，提高快递公司在市场上的竞争力，扩大市场份额。
灵活应对市场变化根据市场需求和竞争状况，灵活调整送货策略，保持竞争优势。
快递公司派件业务面临的问题及发展的思路、对策探讨
快递公司派件业务面临的问题及发展的思路、对策探讨问题分析目前，随着电子商务的迅猛发展，快递行业面临着一系列的问题。
其中派件业务存在以下几个主要问题：1. 派件延误：由于订单量增加和网点分布不合理，快递派件时常遇到延误的情况。
这给客户造成了不便，也损害了快递公司的声誉。
2. 末端配送困难：尤其是在城市交通拥堵和无人配送点较少的地区，快递员往往面临末端配送困难，导致派件效率低下。
3. 快递安全问题：偷盗、损坏以及包裹丢失都是快递业面临的安全问题。
这些问题不仅使客户遭受损失，还对快递公司造成了不良影响。
4. 环保压力：随着环保意识的提高，人们对快递包装的要求越来越高。
快递公司需要寻找更环保的包装材料和配送方式，以降低对环境的影响。
发展思路与对策为解决以上问题，快递公司可以采取以下发展思路与对策：1. 优化路线规划：通过大数据分析和智能算法，优化快递派送路线，减少派件延误和末端配送困难。
同时，合理规划网点的位置和数量，提高派件效率。
2. 引入新技术：快递公司可以考虑引入无人配送技术、机器人配送等新技术，提高末端配送效率，减少人力成本。
3. 安全保障措施：加强对库房、配送车辆和快递员的安全管理。
利用现代科技手段如视频监控、物联网等，提高快递安全性和监控能力。
4. 推广环保包装：快递公司可以推广使用环保包装材料，并计划包装回收方案。
同时，鼓励客户选择电子运单和可重复使用的包装，减少包装的浪费。
5. 合作共赢：快递公司可以与电商平台、物流企业和相关政府部门展开合作，共同解决快递业面临的问题。
通过合作，优势互补，实现共同发展。
综上所述，快递公司在面对派件业务问题时，可以通过优化路线规划、引入新技术、加强安全保障、推广环保包装和合作共赢等对策来实现业务发展。
这些对策将提高派件效率、保障快递安全并减少对环境的影响，为快递行业的可持续发展贡献力量。
快递公司工作人员的投递优化策略与案例分享
快递公司工作人员的投递优化策略与案例分享一、引言快递业务的发展迅猛，为了满足日益增长的快递需求，快递公司工作人员的投递效率至关重要。
本文将探讨快递公司工作人员的投递优化策略，并通过实际案例分享来帮助读者理解并应用这些策略。
二、提前规划派送路线在投递之前，工作人员可以通过规划派送路线来提高效率。
首先，根据派送范围和订单数量，工作人员可以合理划分区域，确保投递路线的合理性和连贯性。
其次，利用地图或导航软件，确定最佳路径，避免拥堵路段和重复行驶问题。
此外，考虑到不同时间段交通流量的差异，选择合适的投递时间段也是投递优化的一部分。
三、合理分配工作量快递公司工作人员投递数量的合理分配是提高投递效率的关键。
一方面，根据工作人员的能力和经验，合理评估他们的工作能力和产能，避免因过度工作而导致劳累或出现差错。
另一方面，根据订单的数量和投递地点的分布，进行工作量的合理分配，避免出现部分地区快递堆积或快递延误的问题。
四、提供培训和技能提升为了确保投递员的专业素质和技能，快递公司应该提供培训和技能提升机会。
培训内容可以包括投递技巧、服务礼仪、危险品处理和包装规范等方面。
通过提供系统的培训，投递员可以不断提升自己的专业水平，提高快递服务的质量和效率。
五、应用技术手段随着科技的不断发展，快递公司可以应用技术手段来优化投递流程。
例如，利用智能化的快递单号识别系统，可以实现快速扫描和录入订单信息，减少人工操作的时间和错误率。
此外，利用物流追踪系统，可以实时追踪快递包裹的位置和状态，提供更准确的派送时间和信息，提高客户满意度。
六、案例分享下面将分享一个快递公司工作人员投递优化的实际案例：某快递公司在投递优化方面采取了一系列措施。
首先，他们通过规划派送路线，将投递区域划分为不同的片区，并根据订单数量和地理位置合理安排投递员的工作路线。
其次，快递公司对投递员进行了技能培训，包括投递技巧、服务礼仪等方面的培训，提高投递员的专业水平。
快递员派送路线规划建议
快递员派送路线规划建议随着电子商务的快速发展，快递行业日益繁荣。
作为快递员，如何规划派送路线，提高工作效率，缩短送货时间，是他们面临的一个重要问题。
本文将从路线规划的意义、影响规划的因素和优化路线的策略三个方面来探讨如何更好地为快递员提供派送路线规划建议。
一、路线规划的意义派送路线的规划对快递员来说具有重要意义。
首先，合理规划路线可以节省时间和成本。
快递员在送货时，如果能够选择最优的路线，避免绕路和重复行驶，不仅可以缩短送货时间，还可以降低油费等成本。
其次，好的路线规划有助于提高客户满意度。
快速、准确的送达可以给客户留下良好的印象，从而提升客户对快递公司的信任度和忠诚度。
二、影响路线规划的因素在制定派送路线时，快递员需要考虑到诸多因素。
首先是送货地址的分布。
送货区域内的客户分布情况、街道布局和交通状况等都会影响到路线的选择。
其次是时间要求。
快递员需要根据送货时间的要求来安排路线，确保按时送达。
此外，货物类型和数量也会对路线规划产生影响。
例如，同时送货的货物数量和大小可能会影响到车辆的选择和装载方式。
三、优化路线的策略为了提高派送效率，快递员可以采取以下策略来优化路线。
首先，利用智能配送系统。
通过智能配送系统，快递员可以获取到送货区域内的实时交通信息和路况，以便选择最佳路线。
此外，智能配送系统还可以根据送货地址的分布和数量，自动规划出最优的送货路线，为快递员提供参考。
其次，采用分段式配送方法。
对于路线较长的送货区域，可以采用分段式配送方法。
将送货区域分成若干个小的区域，分别规划出最短路线的组合，这样可以减少重复行驶和绕路的情况，提高整体效率。
再次，根据交通状况调整路线。
在高峰期或者拥堵路段，可以通过绕道或者选择其他交通方式来避免拥堵。
此外，根据实时交通信息调整路线，选择路况较好的路段行驶，也是优化路线的有效方式。
最后，建立有效的沟通机制。
快递员可以与收货人保持沟通，了解收货人的具体位置和收货时间，以便更好地规划路线。
快递员派件经验和技巧
快递员派件经验和技巧1. 规划路线可是很关键的呀！就像出门旅游要先规划好行程一样。
我一般会在早上先把要派送的区域划分出来，按照远近和先后次序来安排，这样能大大提高效率呢！比如今天有一堆件要送小区 A 和小区 B，那肯定先送近的小区 A 嘛，这不是很明显的道理嘛！2. 与客户沟通也超级重要哇！这就好比是和朋友聊天，要亲切自然嘛。
送件前提前联系一下客户，问问方便收件不，遇到问题也及时沟通，可别小看这一点哦！有次我送一个件，提前打电话问了，客户说不在家让放门口，多顺利呀，不然我不就白跑一趟啦！3. 时间管理得做好呀！这就如同一场和时间的赛跑。
合理安排每个件的派送时间，别磨蹭也别慌乱，得稳稳当当的。
有回我就是因为在一个件上耽误太久，结果后面的都差点来不及送啦，哎呀，可不能再犯这样的错咯！4. 对快件得爱护有加呀，就像爱护自己的宝贝一样。
轻拿轻放，可不能让快件有任何损伤，这是咱的责任呀。
记得有一次有个易碎件，我特别小心地捧着送过去，成功交到客户手里时，那叫一个安心呐！5. 熟悉地形那是必须的呀！这跟你熟悉自己家周围一样重要。
哪条路近，哪个地方好停车，都得清楚。
我送了这么久，这片区域的大街小巷我都门儿清啦，找地方可轻松啦！6. 保持良好的心态哟！不管遇到啥情况都别着急上火呀，就像海上遇到风浪也得稳稳航行。
有时候遇到刁难的客户，咱也得笑着应对呀，可不能跟人置气。
有一次被客户埋怨送晚了，我还不是笑着解释，最后人家也理解啦！7. 注意安全可牢记在心呐！这就像开车系安全带一样重要。
送件途中要小心车辆和行人，保护好自己。
千万别为了赶时间就不顾安全啦，那可得不偿失哟。
有回我看到一个同行骑车太快差点出事，把我都吓一跳，安全第一呀！8. 随时应变很重要哇！就好比打仗要根据战场情况改变战术。
天气不好啦，交通堵塞啦，都要有应对的办法。
有次下大雨，我就赶紧把快件保护好，不能让它们淋湿呀，这都是经验呐！我的观点结论就是：快递员派件真是门学问，做好这些经验和技巧，才能把工作干得又快又好！。
全面版的配送策略
全面版的配送策略目标我们的目标是建立一个全面的配送策略，以提高配送效率和客户满意度。
策略概述我们将采取以下策略来实现目标：1. 区域分配：将市场划分为不同的配送区域，每个区域由专门的配送团队负责。
这样可以减少配送距离，提高效率。
2. 配送时间优化：根据客户需求和交通情况，确定最佳的配送时间窗口。
我们将尽量在客户最方便的时间段内进行配送。
3. 配送路线优化：利用现代物流技术和算法，优化配送路线，减少运输时间和里程。
我们将使用实时交通信息来避免拥堵和交通延迟。
4. 多渠道配送：除了传统的配送方式，我们还将探索新的配送渠道，如无人机、自动驾驶车辆等。
这将提高配送效率和灵活性。
5. 配送员培训：我们将为配送员提供专业培训，包括客户服务技巧、路线规划等方面的知识。
这样可以提高配送员的专业水平，提升客户满意度。
6. 客户反馈机制：建立客户反馈机制，收集客户对配送服务的意见和建议。
我们将根据反馈不断改进和优化配送策略。
7. 仓储管理优化：合理规划仓储设施，优化仓储管理流程。
这将确保货物按时出库，提高配送效率。
8. 合作伙伴关系：与供应商和物流公司建立紧密的合作伙伴关系。
我们将共享信息、资源和技术，共同提高配送效率和服务质量。
实施步骤为了实施全面的配送策略，我们将按照以下步骤进行：1. 制定详细的配送计划，包括区域划分、配送时间窗口、配送路线等。
2. 与相关部门和合作伙伴沟通，确保他们理解并支持配送策略。
3. 配备必要的技术设备和软件，以支持配送路线优化和仓储管理。
4. 培训配送团队，提高他们的专业水平和服务意识。
5. 建立客户反馈机制，及时收集和处理客户的反馈信息。
6. 定期评估配送策略的有效性，并根据实际情况进行调整和改进。
结论通过实施全面的配送策略，我们将提高配送效率，减少运输成本，提升客户满意度。
这将有助于增强我们在市场中的竞争力，并实现持续的业务增长。
快递员的送货策略问题
2021 高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了?全国大学生数学建模竞赛章程?和?全国大学生数学建模竞赛参赛规那么?〔以下简称为“竞赛章程和参赛规那么〞，可从全国大学生数学建模竞赛下载〕．我们完全明白，在竞赛开场后参赛队员不能以任何方式〔包括、电子、网上咨询等〕与队外的任何人〔包括指导教师〕研究、讨论与赛题有关的问题．我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规那么的，如果引用别人的成果或其他公开的资料〔包括网上查到的资料〕，必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出．我们重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规那么，以保证竞赛的公正、公平性．如有违反竞赛章程和参赛规那么的行为，我们将受到严肃处理．我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进展公开展示〔包括进展网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进展正式或非正式发表等〕．我们参赛选择的题号是〔从A/B/C/D中选择一项填写〕： A我们的参赛报名号为〔如果赛区设置报名号的话〕：A06007001所属学校〔请填写完整的全名〕：北华大学参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：〔论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名．以上容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改．如填写错误，论文可能被取消评奖资格．〕日期：2021 年9 月日赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进展编号〕：2021 高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进展编号〕：全国统一编号〔由赛区组委会送交全国前编号〕：全国评阅编号〔由全国组委会评阅前进展编号〕：快递员的送货策略问题摘要在货物运输的过程中，合理的选择货物路线很重要，他不仅可以加快配送速度，提高效劳质量，还可以降低配送本钱，增加经济效益．本文构建货物路线的规划模型，运用图论思想，Dijkstra算法，经典Floyd算法，利用lingo与MATLAB进展编程求解，给出了最正确的送货路线，另外将货物的分配问题转化成旅行商推销问题，进展编程求解；根据运输路线策略中的成组法，用射线旋转法进展区域划分，以送货员最大承受力为50公斤，货物体积不大于1立方米为依据，利用整体规划进展区域规划，从而得到最优化模型．问题一以最快完成送货任务并返回仓库的路线与方式，分析题知尽可能地缩短路径可以到达尽快完成任务的目标．在题目所给的各个点的坐标根底上，为确定最短路径，先应用Dijkstra算法求解出任意两点的直线距离，运用Floyd算法，借用MATLAB求出任意两点之间的最短距离，应用lingo软件进展优化求解，求得遍历路程结果为125499.5m，时间为493.7min．问题二在问题一的前提下进展了对送货时重量和体积的约束，经过分析，快递员需要在送货途中返回一次仓库，进展补货．根据问题一中最小生成树，根据聚集原那么，将区域分成两局部，进展分次求解，第一局部路程为67554.8m,时间为261.9min ，第二局部路程为66624.56m，时间为246.8min ．关键字：Dijkstra算法；经典Floyd算法；0-1规划法；最小距离一、问题重述小是某快递公司送货员，其负责送货的区域如图，该区域包含50个送货地点，仓库在图中O点处．送货时，小只能沿图中的道路行进，没有其他道路可选．送货时，小的平均行进速度为24公里/小时，每件货物交接时间3分钟〔如同一地点有多件货物，交接时间也按每件3分钟计算〕．根据某天小的送货清单，请你们帮助他解决以下问题：1.设计最快完成送货任务并返回仓库的路线与方式，给出结果并注明送货路线．2.实际上小每次送货时，只能装载重量不超过50公斤，体积不超过1立方米的货物．这样，小不能将全天的货物一次取走，只能中途返回仓库取货．在这种情况下，设计最快完成送货任务并返回仓库的路线与方式，给出结果并注明送货路线．以上两种情况都不考虑中午休息时间．图1 送货地点示意图表1：送货地点坐标二、问题分析在日常生活中购物送货问题，如何在有效的时间送到货物且能最大限度的节约本钱，合理规划过程中的最短路线．我们需要在考虑题的过程中重点分析各个点的路径问题，送货员能承受的重量体积等因素条件下，规划处最优路线．首先我们利用excel处理数据，求出总重量，总体积等数据，在求出每条路的总距离，对于送货员能承受的重量等情况，我们利用射线旋转法进展划分，0-1型规划法对问题进展巧妙的转化，从而求解．对于问题一：不考虑装载重量和物体体积，最正确运送方案就为找出一条走遍所有送货点然后返回出发点的最短路线．根据表1和表2所给出的送货点位置信息即可计算出所有直通点的距离．根据以上数据即可利用Floyd算法算出任意两点间的距离矩阵．然后运用lingo软件就可以得到最优路线．对于问题二：由于质量和体积的约束，综合总的质量与体积得出送货员将货物的分配问题转化成旅行商推销问题，进展编程求解，根据运输路线策略中的成组法，用射线旋转法进展区域划分，以送货员最大承受力为50公斤，货物体积不大于1立方米为依据，利用整体规划进展区域规划，从而得到最优化模型．三、问题假设1.假设送货员只能沿如图路线图行驶，不能走其他的任何路线．2.在联通线路中，送货员可自由选择路口．3.交接货物只需要3分钟，行进速度总是24公里/小时，路上行进畅通无意外阻碍．4.如果要从任意一点出发前往另一点，送货员必然选择最短路径．5.送货员路程中都是匀速行走．6.不考虑送货员中午休息及中途休息．四、符号说明五、模型建立与求解5.1模型分析不考虑装载重量和物体体积，所以最正确运送方案就为找出一条走遍所有送货点然后返回出发点的最短路线．根据表1和表2所给出的送货点位置信息即可计算出所有直通点的距离．〔程序见附录3〕根据以上所得数据，即可采用0-1规划模型寻找送货点间的最短路径．图2坐标点之间的关系5.2模型的建立利用图论思想，将已连接的送货点一一标明，送货点抽象为以下列图的顶点．任意两顶点间都有通路．讲两点之间的路线权值赋为，两坐标间的距离．这样送货点的分布图就构成了加权网络图见图〔2〕．问题就转化为在给定加权网络图中寻找从原点0出发满足做给约束条件下，行遍所有顶点，并再回到0点，使得总权最小．设假最正确送货路线问题由送货点1，2，3…,n组成，W ij表示送货点i到送货点j之间的距离决策变量定义为：1，选择从送货点i到送货点j,X ij=0, 否那么，其线性〔整数〕规划模型为：引入0-1决策变量，最短路经过弧〔i,j 〕，，最短路不经过弧〔i,j 〕．考虑最短路径唯一和，必须从O 点出发并反回O 作为约束条件．目标函数是路径上所有弧长度之和最小，我们建立0-1规划模型：∑∑===511511min i j ij ij x h z1511511≤=∑∑==j ji i ij x x1,151115111==∑∑==i i j j x x∑===nj ij n i x 1,...,2,1,1,...,3,2,,,1n j i j i n nx u u ij j i =≠-≤+-n,1,2...,j i,j,,10=≠=i ij x 或n j u j ,...,,,210=≥1.上式目标函数〔1〕给出了送货路线的总长度．2.约束〔2〕保证由送货点i 到送货点j ，3.约束〔3〕保证i 只能到一个送货点．4.〔4〕式保证了经过全部送货点．在以上约束下用MATLAB和lingo软件求解最正确路线．5.3模型的求解〔1〕求任意两点之间的直线距离：根据Dijkstra算法，并运用MATLAB，可求出任意两点间的直线距离〔程序见附录3，结果见附录4〕．从中选出可行解：〔2〕求任意两点间的最短距离：运用经典Floyd算法，并借助MATLAB，可解出任意两点间的最短距离〔程序见附录5，结果见附录6〕．〔3〕求快递员遍历的最短距离：lingo是一种用来解规划的常用软件，故本问采用lingo进展求解〔程序见附录7〕．由lingo计算出的结果可以给出送货路线如下：0→15→8→10→20→9→19→48→37→46→17→34→42→11→23→33→47→44→18→22→29→45→31→38→16→14→7→26→41→13→17→50→24→30→36→2→5→3→12→32→1→40→21→4→49→39→43→25→35→28→6→0总路程为125499.5m,时间为493.7min5.4问题二模型的建立与求解1． 模型建立：∑∑===511511min i j ij ij x h z 1511511≤=∑∑==j ji i ij x x 1,151115111==∑∑==i i j j x x ∑===n j ij n i x 1,...,2,1,112t t t =+ ;1t t t =+路货;2t t t =+路货;050n ij i m=<=∑；50050nij i m-=<=∑； 050n ij i V=<=∑； 50050niji V -=<=∑；2．模型的求解：送货员将60个包裹最快送到50个指定地点，经过计算60个包裹的总质量为87.73公斤，总体积为1.7588立方米，送货员每次携带货物质量不能超过50公斤，体积不能超过1立方米，可以将路线分成两个片区根据最小生成树，和聚集原那么还有根据分组，我们在每一个最短区域根据分动态线性规划寻找最短最正确路线，根据运筹学中满载率的规定为80%-90%，为使用时时间最短，两个子区域区域区分如下：根据遍历程序，解得区域一的最短遍历路径，即路径1为：0→15→8→10→43→9→20→19→48→37→46→17→42→34→42→11→23→21→4→49→39→44→33→47→33→18→22→29→45→29→22→31→22→15→0；第一区域路程为67554.8m，用时261.9min．解得区域二的最短路径，即路径2为：0→6→35→25→35→28→5→3→5→2→36→30→24→50→26→7→26→27→13→41→13→27→26→14→16→38→32→40→12→40→1→32→6→0第二区域路程为66624.56m，时间为243.8 min．六、模型的优缺及评价6.1模型的评价在现实的物流配送中，人们多数是按照经历去制定送货路线．而此模型在运用满载率原理对送货区域进展合理化而科学划分的根底上，用0-1整数规划的方法对路线进展优化，得到最优的送货路线和最优的分配方案，非常贴近生活实际．对现实的物流派送有较强的指导意义．以此，物流公司或其他机构可以根据这个采用划分区域，进展线性规划的方法提高自己的送货情况的路径优化，可以提高自己的效率，降低本钱，提高企业竞争率．有利于降低社会交易话的本钱．6.2模型优点1、模型是从简单到复杂一步一步的进展的，使得更加贴近实际2、本文模型简单，算法直观，容易编程．3、本文注重数据的处理和储存方式，大大提高了规划效率．6.3模型缺点在建模和编程过程中，使用数据只是现实数据的一种近似值因而得出的可能与现实有一定差距，不过差强人意，理论要求强计算比较复杂，这个模型在现实中运用可能还有一些其他因素影响，所以实际运用中需进一步考虑．七、参考文献1．丹,海滨. MATLAB从入门到精通[M].:中国铁道,2021.2. 金星,薛毅编.优化建模与lingo[M].:清华大学,20053. 薛毅.数学建模[M].:工业大学出版,20044. 杰.运筹学模型与实验[M].:中国电力,20075. 静.数学建模与数学实验[M].:高等教育,20036. 龚劬.图论与网络最优化算法[M].: 大学出版,2021附录附录1：表2：道路连通信息附录2表3：送货清单附录3：x=[7750,12455,15430,14565,1120,15500,7925,7645,7440,8955,8615,840,13475,6235,6135 ,6365,6475,1765,4935,5635,6945,940,5900,675,15005,13320,7165,6045,13720,5500,15440 ,6670,10800,3700,1785,12950,15330,4390,7835,2350,11815,5100,1855,10675,4490,3950,4 585,1450,4625,1500,10025];y=[5000,8150,8730,5920,15115,6815,7175,15220,3230,635,1835,4425,8840,15435,13420, 5140,11565,5085,8720,1165,1235,12970,6605,7990,13380,2155,13800,14435,5975,5615,1 4555,8210,8370,7655,1820,4065,12265,2085,10145,11070,9415,14750,2735,2595,9590,64 90,3610,8265,695,13670,13875];distance=zeros(length(x));for i=1:length(x)distance(i,:)=sqrt((x-x(i)).^2+(y-y(i)).^2);end附录40 5662.113 8537.874 6876.818 12094.22 ……10687.91 9161.946 5662.113 0 3031.011 3070.016 13303.89 ……12267.13 6219.367 8537.874 3031.011 0 2940.123 15669.85 ……14780 7462.242 6876.818 3070.016 2940.123 0 16288.53 ……15190.68 9159.346 12094.22 13303.89 15669.85 16288.53 0 ……1494.13 8990.919 7959.694 3324.793 1916.279 1294.314 16603.45 ……15588.17 8934.161 2182.029 4633.738 7664.401 6757.561 10457.13 ……9135.954 7021.396 10220.54 8551.082 10135.4 11592.08 6525.845 ……6337.47 2733.757 1796.942 7025.427 9700.005 7615.886 13460.89 ……12021.54 10954.37 4528.272 8290.068 10366.03 7707.355 16463.83 ……15016.27 13283.17 3281.075 7390.861 9694.599 7217.321 15249.05 ……13809.07 12122.28 6933.882 12197.7 15211.87 13806.18 10693.67 ……9268.529 13178.27 6893.564 1231.463 1958.092 3116.809 13857.19 ……12912.38 6103.583 10544.4 9579.124 11380.03 12646.11 5125 ……5053.261 4098.5 8573.484 8228.931 10411.2 11283.39 5293.699 ……4641.737 3916.52 1392.058 6793.247 9749.991 8237.014 11269.9 ……9819.833 9470.788 6687.664 6886.409 9393.043 9864.792 6424.837 ……5402.004 4235.398 5985.604 11120.72 14142.78 12827.21 10050.72 ……8589.089 12061.99 4665.043 7541.571 10495 10028.8 7446.492 ……6025.091 7244.455 4379.549 9762.306 12376.24 10117.06 14662.46 ……13170.92 13446.793850.097 8841.794 11321.23 8945.034 15052.74 ……13574.88 13009.84 10483.18 12483.09 15097.61 15340.9 2152.539 ……896.4374 9129.964 2449.189 6734.616 9764.042 8692.034 9760.558 ……8323.114 8358.739 7680.867 11781.09 14773.54 14043.4 7138.883 ……5739.601 11047.88 11084.2 5818.539 4669.382 7472.965 13992.98 ……13508.11 5004.54 6254.512 6057.083 6905.268 3965.508 17798.92 ……16501.75 12174.38 8819.423 7739.935 9696.14 10809.92 6186.376 ……5666.491 2860.983 9587.818 8977.156 10982.95 12045.56 4971.723 ……4608.932 4019.204 6049.093 2516.118 3242.549 846.788 15565.98 ……14440.96 8721.412 2332.536 7402.584 10407.12 9070.13 10461.09 ……8993.499 9418.239 12265.16 7066.417 5825.009 8679.219 14330.95 ……13968.06 5457.529 3386.813 5785.311 8775.42 8220.409 8858.98 ……7519.342 6583.939 4545.261 1669.558 4643.975 4491.962 11798.2 ……10704.2 5559.285 4842.677 8768.982 11779.16 11002.66 7893.542 ……6404.703 8870.965 6759.706 12406.36 15294.91 13421.56 13311.62 ……11853.43 14602.08 5283.391 4114.882 5283.24 2459.522 16188 ……14945.18 10236.78 10499.36 5019.846 3536.414 6390.951 14492.98 ……13901.18 5543.927 4448.238 10091.01 12885.56 10873.72 13434.05 ……11940.03 13067.41 5145.702 5032.338 7725.688 7946.29 8354.168 ……7249.679 4325.39 8124.34 10518.43 13287.66 13256.27 4227.875 ……2735.416 8171.515 6001.371 1417.683 3679.327 4447.193 12119.12 ……11158.15 4805.799 10103.71 9882.106 11956.14 12944.31 3996.702 ……3758.51 5002.1256315.16 11903.03 14839.83 13102.99 12401.8 ……10940.76 13814.79 3786.773 5833.217 7761.975 5117.394 15749.55 ……14381.8 11298.71 5629.893 8094.123 10973.75 10722.62 6471.671 ……5058.31 6999.818 4081.679 8665.485 11696.5 10630.29 9077.418 ……7586.495 9562.628 3456.78 9085.621 11992.85 10243.85 12021 .46 ……10522.4 11617.39 7095.789 11005.6 13987.73 13323 6857.944 ……5405.231 10247.08 5319.648 10811.38 13465.11 11229.61 14839.86 ……13346.02 14243.33 10687.91 12267.13 14780 15190.68 1494.13 ……0 8527.464 9161.946 6219.367 7462.242 9159.346 8990.919 ……8527.464 0附录5：a=long; %调用附录3的建立的long表格n=size(a,1);d=a;for k=1:nfor i=:nfor j=1:nif d(i,k)+d(k,j)<d(i,j)d(i,j)=d(i,k)+d(k,j);endendendenddisp(d);附录6：0 12093.1 15595.2 17795.2 12647.9 ……11153.8 13169.4 12093.1 0 5132.6 7332.6 5936.2 ……7430.3 6223.5 15595.2 5132.6 0 3210.6 8233.4 ……9727.5 8520.7 17795.2 7332.6 3210.6 0 10433.4 ……11927.5 10720.7 12647.9 5936.2 8233.4 10433.4 0 ……1494.1 9324.3 16500.9 6038.3 1916.3 1294.3 9139.1 ……10633.2 9426.4 2182 11267.7 14769.8 16969.8 12173.6 ……10679.5 12344 13416.7 10403.4 12700.6 14900.6 10382.6 ……8888.5 4179.9 1796.9 12892.7 16394.8 18594.8 10851 ……9356.9 13969 7492.9 15375.3 17672.5 19872.5 9439.1 ……7945 13599.6 3620.8 14716.6 17260.5 19460.5 9027.1 ……7533 13187.6 11722 12339.5 14636.7 16836.7 10708.3 ……12202.4 15727.6 13637.1 3174.5 1958.1 4158.1 6275.3 ……7769.4 6562.6 14223.2 11209.9 13507.1 15707.1 6578.3 ……5084.2 4986.4 10819.9 8977.4 11357.4 13557.4 9981.6 ……8487.5 3778.9 1392.1 10701 14203.1 16403.1 13042.7 ……11548.6 11777.38934 7091.5 9471.5 11671.5 8384.1 ……6890 4235.4 7859.6 11873.5 14170.7 16370.7 10242.3 ……11736.4 15261.6 5253.8 11488.7 14990.8 17190.8 11813.8 ……13307.9 12565 6707.2 16496.8 19998.9 22198.9 12113.5 ……10619.4 16274 5395.3 16491.1 19035 21235 10801.6 ……9307.5 14962.1 14246.3 3783.7 6080.9 8280.9 2152.5 ……3646.6 7171.8 2929.1 9164 12666.1 14866.1 13469.7 ……12783.2 10240.3 9928.1 8770.7 11067.9 13267.9 7139.5 ……8633.6 12158.8 18173.9 11228 7081.9 10292.5 14328.8 ……15075.1 5004.5 8497.8 15448.9 17746.1 19946.1 9512.7 ……8018.6 13673.2 11917.8 8904.5 11201.7 13401.7 8883.7 ……7389.6 2681 13205.3 10192 12489.2 14689.2 7596.2 ……6102.1 3968.5 8099.9 17185.6 20687.7 22887.7 13517.6 ……12023.5 17678.1 3996.9 10231.8 13733.9 15933.9 14537.5 ……13851 11308.1 19426.8 10961.6 5829 9039.6 14062.4 ……15556.5 6257.4 4709.2 7383.9 10886 13086 11689.6 ……11114.8 8460.2 10423.5 1669.6 5171.7 7371.7 5975.3 ……7469.4 6262.6 6884.6 11814.2 14111.4 16311.4 10183 ……11677.1 14195.8 8832.9 15142.9 17440.1 19640.1 13511.7 ……15005.8 17667.8 8091.5 17177.2 19691.6 21891.6 11458.2 ……9964.1 15618.7 19131.6 8669 3536.4 6747 11769.8 ……13263.9 8550 6214.5 13973.1 17475.2 19675.2 14637.2 ……13143.1 15049.46967.8 5125.3 8627.4 10827.4 9431 ……8856.2 6201.6 8418.4 10165.7 12462.9 14662.9 4229.5 ……2735.4 8390 11880.3 1417.7 3714.9 5914.9 4518.5 ……6012.6 4805.8 14912.3 11188.8 13486 15686 5252.6 ……3758.5 6312.1 9750.6 14225.2 16522.4 18722.4 12594 ……14088.1 17613.3 5816.5 12767.6 15064.8 17264.8 6831.4 ……5337.3 10991.9 9215.8 14145.4 16442.6 18642.6 12514.2 ……14008.3 16527 5776 12021.9 15513 17713 16316.6 ……15630.1 13087.2 4677.1 12435.7 15937.8 18137.8 13424.8 ……12237.1 13512 9215.8 14145.4 16442.6 18642.6 12514.2 ……14008.3 16527 7624.2 15382.8 18884.9 21084.9 13227.5 ……11733.4 16459.1 11153.8 7430.3 9727.5 11927.5 1494.1 ……0 10070.6 13169.4 6223.5 8520.7 10720.7 9324.3 ……10070.6 0附录7：MODEL :SETS:city/1 ..51 /:u;link(city,city):w,x;endsetsdata:w=OLE('C:\distance.xls','w');enddatan=size(city);min=sum(link:w*x);for(city(k):sum(city(i)|i #ne# k: x(i,k))=1;sum(city(j)|j #ne# k: x(k,j))=1;);for(link(i,j)|i #gt# 1 #and# j #gt# 1 #and# i #ne# j: u(i)-u(j)+n*x(i,j)<=n-1;);for(link: bin(x));END附件8〔局部结果〕：。
快递公司送货优化策略2
快递公司送货优化策略甲组 B4506张现营崔含章宰令月摘要：本论文对快递公司送货策略问题进行了优化，建立了数学模型。
我们针对题干所给出问题，给该公司提供了一个合理的送货策略；针对在一些特殊条件下的限制，我们也给该公司提出了一个费用最省的策略。
对于问题一，我们以运送总距离最短目标函数建立0—1规划数学模型。
我们先将本问题简化为在不考虑时间约束的情况下一个业务员完成任务所经过的每条送货路线，这也就是我们对于问题一所需要找出的送货路线，对于送货路线的确定我们主要分两步进行，我们通过点临最近法——在满足约束条件的前提下，在一次运送过程中，下一个目标点的确定要离上一个目标点最近。
寻找出了每条路线所经过的目的地；对于经过这些目的地的先后顺序我们采用TSP 算法，找出经过它们的最短路，确定他们的先后顺序。
经过我们的计算，我们求得一个人完成任务的运送路线为8条，我们又考虑了业务员工作时间的要求，求出了完成任务所需要的最少业务员为5人，最短总路程为492km，每个业务标函数建立数学模型。
由于问题二增加了约束条件，但是对于问题一求解出的总距离最小的线路是不变的，所以我们只需在满足时间要求的条件下对业务员的送货线路进行调整而不改变总的送货线路。
于是我们求得问题二的最省费用关键词：点临最近法 TSP算法 MATLAB 距离矩阵 0-1整数线性规划一问题重述本问题是一个关于快递公司送货策略的实际问题，对于快递公司，他们的任务是在指定的时间内将快件运到指定的地点，而快件一般先是集中的放在某地，然后由快递公司的业务员去运送，因此，如何在能够按时按地完成任务的情况下聘用最少的业务员是快递公司所最关心的问题。
不妨我们假定快件在早上7点钟到达，早上9点钟开始派送，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作不超过6小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为25km/h，每次出发最多能带25千克的重量。
为了计算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为184.5千克，公司总部位于坐标原点，每个送货点的位置和快件的重量如下表所示，并且假设街道平行于坐标轴方向。
物流公司货物配送问题解决规划方案
物流公司货物配送问题解决方案大纲：本题中要解决的问题是物流公司运输策略问题，即在给定送货地点和给定设计规范的条件下，确定所需业务员人数，每个业务员的运行线路，总的运行公里数，以及开销最省的策略。
在第一问中，经过克鲁斯卡尔算法求出一个基本的模型分配地域方式，今后依靠失散数学图论的知识，获得优化地域分配的方案，这里的模型基本包括了最正确的运货策略包括最短路径、所需运货员数目、总的时间最短、需要的开销最少。
经过这些决策模式，我们最后获得问题一得解决方案。
而且这些结论也应用在第二问中，用于获得达成每天的配送任务最少需要多少配送员，每个配送员的最优行走线路，以及总的行走公里数。
获得的模型经过检验形成最后的答案。
在第三问中。
要解决的是在新的拘束条件下给出的最省送货策略。
本题经过上面的议论和计算，获得的是在前面的计算结果下，经过理论剖析获得的决策模型，进行策略的议论。
返回的路线不送货物，尽量减少运输路线的条数，尽量减少空载的总行程，每条路线运货量不高出 25KG.在这些条件拘束下经过剖析每个路线上的点值，我们最后获得本模型路线的的每天最小开销。
这一结果也是最后的第三问条件下的最后每天最小开销。
最后本模型进行了基本的检验，而且议论了模型的优弊端及可能的优化方向。
要点词：快递公司送货普利姆算法失散数学图论一，问题重述本题中有一某物流公司所有的货物在清早9 点钟开始配送，要求于当天18 点从前必须送配达成。
中间时间间隔9 个小时，每个配送员每天平均工作时间不高出 6 小时，在每个送货点停留的时间为10 分钟，运货途中速度为25km/h，每次出发最多能带25 千克的重量。
该物流公司平均每天收到的货物总重量为千克，需一天送到。
依照题目要求，把该公司的 30 个配送点分成若干个合理的、均衡的地域。
确定要达成每天的配送任务最少需要多少配送员，每个配送员的最优行走线路，以及总的行走公里数。
若是配送员负重时的速度是 20km/h，获得酬金是 3 元/km*kg ；而无负重的速度是30km/h，酬金是 2 元/km*kg ，求该公司每天的最小开销，并给出合理的讲解。
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2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）．我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题．我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出．我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性．如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理．我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）．我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： A06007001 所属学校（请填写完整的全名）：北华大学参赛队员 (打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名．以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改．如填写错误，论文可能被取消评奖资格．）日期： 2015 年 9 月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：快递员的送货策略问题摘要在货物运输的过程中，合理的选择货物路线很重要，他不仅可以加快配送速度，提高服务质量，还可以降低配送成本，增加经济效益．本文构建货物路线的规划模型，运用图论思想，Dijkstra算法，经典Floyd算法，利用lingo与MATLAB进行编程求解，给出了最佳的送货路线，另外将货物的分配问题转化成旅行商推销问题，进行编程求解；根据运输路线策略中的成组法，用射线旋转法进行区域划分，以送货员最大承受力为50公斤，货物体积不大于1立方米为依据，利用整体规划进行区域规划，从而得到最优化模型．问题一以最快完成送货任务并返回仓库的路线与方式，分析题知尽可能地缩短路径可以达到尽快完成任务的目标．在题目所给的各个点的坐标基础上，为确定最短路径，先应用Dijkstra算法求解出任意两点的直线距离，运用Floyd 算法，借用MATLAB求出任意两点之间的最短距离，应用lingo软件进行优化求解，求得遍历路程结果为，时间为．问题二在问题一的前提下进行了对送货时重量和体积的约束，经过分析，快递员需要在送货途中返回一次仓库，进行补货．根据问题一中最小生成树，根据聚集原则，将区域分成两部分，进行分次求解，第一部分路程为,时间为，第二部分路程为，时间为．关键字：Dijkstra算法；经典Floyd算法；0-1规划法；最小距离v1.0 可编辑可修改一、问题重述小张是某快递公司送货员，其负责送货的区域如图，该区域包含50个送货地点，仓库在图中O点处．送货时，小张只能沿图中的道路行进，没有其他道路可选．送货时，小张的平均行进速度为24公里/小时，每件货物交接时间3分钟（如同一地点有多件货物，交接时间也按每件3分钟计算）．根据某天小张的送货清单，请你们帮助他解决下列问题：1.设计最快完成送货任务并返回仓库的路线与方式，给出结果并注明送货路线．2.实际上小张每次送货时，只能装载重量不超过50公斤，体积不超过1立方米的货物．这样，小张不能将全天的货物一次取走，只能中途返回仓库取货．在这种情况下，设计最快完成送货任务并返回仓库的路线与方式，给出结果并注明送货路线．以上两种情况都不考虑中午休息时间．图1 送货地点示意图表1：送货地点坐标二、问题分析在日常生活中购物送货问题，如何在有效的时间内送到货物且能最大限度的节约成本，合理规划过程中的最短路线．我们需要在考虑题的过程中重点分析各个点的路径问题，送货员能承受的重量体积等因素条件下，规划处最优路线．首先我们利用excel处理数据，求出总重量，总体积等数据，在求出每条路的总距离，对于送货员能承受的重量等情况，我们利用射线旋转法进行划分，0-1型规划法对问题进行巧妙的转化，从而求解．对于问题一：不考虑装载重量和物体体积，最佳运送方案就为找出一条走遍所有送货点然后返回出发点的最短路线．根据表1和表2所给出的送货点位置信息即可计算出所有直通点的距离．根据以上数据即可利用Floyd算法算出任意两点间的距离矩阵．然后运用lingo软件就可以得到最优路线．对于问题二：由于质量和体积的约束，综合总的质量与体积得出送货员将货物的分配问题转化成旅行商推销问题，进行编程求解，根据运输路线策略中的成组法，用射线旋转法进行区域划分，以送货员最大承受力为50公斤，货物体积不大于1立方米为依据，利用整体规划进行区域规划，从而得到最优化模型．三、问题假设1.假设送货员只能沿如图路线图行驶，不能走其他的任何路线．2.在联通线路中，送货员可自由选择路口．3.交接货物只需要3分钟，行进速度总是24公里/小时，路上行进畅通无意外阻碍．4.如果要从任意一点出发前往另一点，送货员必然选择最短路径．5.送货员路程中都是匀速行走．6.不考虑送货员中午休息及中途休息．四、符号说明五、模型建立与求解模型分析不考虑装载重量和物体体积，所以最佳运送方案就为找出一条走遍所有送货点然后返回出发点的最短路线．根据表1和表2所给出的送货点位置信息即可计算出所有直通点的距离．（程序见附录3）根据以上所得数据，即可采用0-1规划模型寻找送货点间的最短路径．图2坐标点之间的关系模型的建立利用图论思想，将已连接的送货点一一标明，送货点抽象为下列图的顶点．任意两顶点间都有通路．讲两点之间的路线权值赋为，两坐标间的距离．这样送货点的分布图就构成了加权网络图见图（2）．问题就转化为在给定加权网络图中寻找从原点0出发满足做给约束条件下，行遍所有顶点，并再回到0点，使得总权最小．设假最佳送货路线问题由送货点1，2，3…,n 组成，W ij 表示送货点i 到送货点j 之间的 距离决策变量定义为： 1，选择从送货点i 到送货点j,X ij =0, 否则， 其线性（整数）规划模型为： 引入0-1决策变量，最短路经过弧（i,j ），，最短路不经过弧（i,j ）．考虑最短路径唯一和，必须从O 点出发并反回O 作为约束条件．目标函数是路径上所有弧长度之和最小，我们建立0-1规划模型：∑∑===511511min i j ij ij x h z1511511≤=∑∑==j ji i ijx x1,151115111==∑∑==i i j jx x∑===nj ij n i x1,...,2,1,1,...,3,2,,,1n j i j i n nx u u ij j i =≠-≤+-n,1,2...,j i,j,,10=≠=i ijx 或n j u j,...,,,210=≥1.上式目标函数（1）给出了送货路线的总长度．2.约束（2）保证由送货点i 到送货点j ，3.约束（3）保证i 只能到一个送货点．4.（4）式保证了经过全部送货点．在以上约束下用MATLAB 和lingo 软件求解最佳路线．模型的求解（1）求任意两点之间的直线距离：根据Dijkstra 算法，并运用MATLAB ，可求出任意两点间的直线距离（程序见附录3，结果见附录4）．从中选出可行解：（2）求任意两点间的最短距离：运用经典Floyd算法，并借助MATLAB，可解出任意两点间的最短距离（程序见附录5，结果见附录6）．（3）求快递员遍历的最短距离：lingo是一种用来解规划的常用软件，故本问采用lingo进行求解（程序见附录7）．由lingo计算出的结果可以给出送货路线如下：0→15→8→10→20→9→19→48→37→46→17→34→42→11→23→33→47→44→18→22→29→45→31→38→16→14→7→26→41→13→17→50→24→30→36→2→5→3→12→32→1→40→21→4→49→39→43→25→35→28→6→0总路程为,时间为问题二模型的建立与求解1．模型建立：∑∑===511511m in i j ijij x h z1511511≤=∑∑==j ji i ijx x1,151115111==∑∑==i i j jx x∑===nj ij n i x1,...,2,1,112t t t =+ ;1t t t =+路货;2t t t =+路货;50niji m=<=∑ ；50050niji m-=<=∑；050niji V=<=∑； 50050n iji V-=<=∑；2． 模型的求解：送货员将60个包裹最快送到50个指定地点，经过计算60个包裹的总质量为公斤，总体积为立方米，送货员每次携带货物质量不能超过50公斤，体积不能超过1立方米，可以将路线分成两个片区根据最小生成树，和聚集原则还有根据分组，我们在每一个最短区域根据分动态线性规划寻找最短最佳路线，根据运筹学中满载率的规定为80%-90%，为使用时时间最短，两个子区域区域区分如下：根据遍历程序，解得区域一的最短遍历路径，即路径1为：0→15→8→10→43→9→20→19→48→37→46→17→42→34→42→11→23→21→4→49→39→44→33→47→33→18→22→29→45→29→22→31→22→15→0；第一区域路程为，用时．解得区域二的最短路径，即路径2为：0→6→35→25→35→28→5→3→5→2→36→30→24→50→26→7→26→27→13→41→13→27→26→14→16→38→32→40→12→40→1→32→6→0第二区域路程为，时间为 min．六、模型的优缺及评价模型的评价在现实的物流配送中，人们多数是按照经验去制定送货路线．而此模型在运用满载率原理对送货区域进行合理化而科学划分的基础上，用0-1整数规划的方法对路线进行优化，得到最优的送货路线和最优的分配方案，非常贴近生活实际．对现实的物流派送有较强的指导意义．以此，物流公司或其他机构可以根据这个采用划分区域，进行线性规划的方法提高自己的送货情况的路径优化，可以提高自己的效率，降低成本，提高企业竞争率．有利于降低社会交易话的成本．模型优点1、模型是从简单到复杂一步一步的进行的，使得更加贴近实际2、本文模型简单，算法直观，容易编程．3、本文注重数据的处理和储存方式，大大提高了规划效率．模型缺点在建模和编程过程中，使用数据只是现实数据的一种近似值因而得出的可能与现实有一定差距，不过差强人意，理论要求强计算比较复杂，这个模型在现实中运用可能还有一些其他因素影响，所以实际运用中需进一步考虑．七、参考文献1．杨丹,赵海滨. MATLAB从入门到精通[M].北京:中国铁道出版社,2013.2. 谢金星,薛毅编.优化建模与lingo[M].北京:清华大学出版社,20053. 薛毅.数学建模[M].北京:北京工业大学出版,20044. 张杰.运筹学模型与实验[M].北京:中国电力出版社,20075. 赵静.数学建模与数学实验[M].北京:高等教育出版社,20036. 龚劬.图论与网络最优化算法[M].重庆: 重庆大学出版,2009附录附录1：表2：道路连通信息附录2表3：送货清单附录3：x=[7750,12455,15430,14565,1120,15500,7925,7645,7440,8955,8615,840,134 75,6235,6135,6365,6475,1765,4935,5635,6945,940,5900,675,15005,13320,7 165,6045,13720,5500,15440,6670,10800,3700,1785,12950,15330,4390,7835, 2350,11815,5100,1855,10675,4490,3950,4585,1450,4625,1500,10025];y=[5000,8150,8730,5920,15115,6815,7175,15220,3230,635,1835,4425,8840, 15435,13420,5140,11565,5085,8720,1165,1235,12970,6605,7990,13380,2155 ,13800,14435,5975,5615,14555,8210,8370,7655,1820,4065,12265,2085,1014 5,11070,9415,14750,2735,2595,9590,6490,3610,8265,695,13670,13875]; distance=zeros(length(x));for i=1:length(x)distance(i,:)=sqrt((x-x(i)).^2+(y-y(i)).^2);end附录40……0……0 (14780)0……0………………………………………………5125…………………………10495…………………………………………………………………………………………16188………………………………………………………………13323…………14780 0……0附录5：a=long; %调用附录3的建立的long表格n=size(a,1);d=a;for k=1:nfor i=:nfor j=1:nif d(i,k)+d(k,j)<d(i,j)d(i,j)=d(i,k)+d(k,j);endendendenddisp(d);附录6：0……0……0……0……0…………2182 (12344)……10851 (13969) (7945) (7533)11722……………………10701……8934 (6890)…… (12565) (16274)1903521235…………9164…………11228………… (2681)10192………… (13851)5829……1088613086…………10183………………86696747 (8550)……9431…… (8390)……1348615686……12594………… (16527)57761551317713…… (13512) (16527)…… 0 0附录7：MODEL :SETS:city/1 ..51 /:u;link(city,city):w,x;endsetsdata:w=@OLE('C:\','w');enddatan=@size(city);min=@sum(link:w*x);@for(city(k):@sum(city(i)|i #ne# k: x(i,k))=1;@sum(city(j)|j #ne# k: x(k,j))=1;);@for(link(i,j)|i #gt# 1 #and# j #gt# 1 #and# i #ne# j: u(i)-u(j)+n*x(i,j)<=n-1;);@for(link: @bin(x));END附件8（部分结果）：。