节约算法下A配送中心市区配送路线优化研究
基于改进节约算法的选址与配送一体化问题优化研究
虞 市 、连云港 、漳州 、洛阳 、成都 、长兴 、绍兴 、株洲 、运城这 １ ０个地 区。运输 过程中的 中转城市有 成都 、重 庆等几个地 区 ， 在这几 个地区中将要 选出合适 的配送 中心 ，来达 到简化路线 、减少配送成本 的 目的。以下是该公司 的配送数据 。 各个需 求点需求 状况 如表 １ 所示 ，其 中 １ － ４为备选点 ，需求量 为 ０并且可 以被多次经过 ，５ ～ １ ４为需求 网点 ，需求量不为 ０
出） 。
３ 节约算 法的改进 节约算法解决的是同一起点多车辆 、多回路的路径 规划 问题 ，其 目标是使所有 车辆 的行 使总里程最短 ，从而达 到节 约成本
的 目的 。对于参考 文献 【 ７ 】 的节约算法算例 ，本 文用到 了 ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 的计算方法 。对于普通 的 Ｖ Ｓ Ｐ问题 ，所 有网点只允许一进一 出。 而在本案例 中，由于 网点包含需求点和备选点 ，需求点只允许被经过一次 ，而备选 点应 该是允许被多次经过 ，所 以本 文将 节约 算法做 了如下改进 。首先 ，将网点划分为两类 ，其中备选点可被 多次经过 ，其 次将 两点 间不可直达的路径用一个足够 大的数字 表示［ ８ １ ，以此来计算 节约值 ，并且规定备选点之 间不可连线 。改进后 的节约算法具体操作步骤如下 ： （ １ ） 列出各点之间里 的程数 ，从 配送 网络图中计算 出总厂 与收货点之间 以及各个收货 点之间的里程 数 （ 将配送 中心看作 特殊 的收货点）列 出矩阵 ，有 中转情况的将中转站列入备选点的行列 ，当两点 间没 有直 达路 时 ，ｄ 为无穷 大。
５ ８ Ｉ ｔ 世ｉ ｓ ・ ＾Ｓ ｃ ｉ ～ Ｉ ＇ ｅ ｃ Ｆ ｌ ２ ０１ ４ ３
基 于 改进 节 约 算 法 的选 址 与 配 送 一 体 化 问 题 优 化研 究
节约矩阵法的配送中心送货路线优化问题研究精品
基于节约矩阵法的配送中心送货路线优化问题研究1 引言物流配送是指按照用户订货要求，在配送中心进行分货和配货，然后将货物及时送交收货人，其当前趋势是朝着小批量、多品种、多批次的即时送货方向发展，及时满足客户的个性化需求[1]。
影响物流配送体系的因素众多，其中送货线路的规划是非常重要的运营决策，其对加快配送速度、提高物流服务质量和降低配送成本有重要影响。
然而，由于我国物流业起步晚，发展速度慢、物流行业基础设施不足且技术落后，当前我国物流企业基本处于小、少、弱、散的状况[2]。
此外，目前我国大部分自营物流配送中心的运营现状是：送货业务量小且终端客户多；缺乏合理的送货规划；缺乏送货线路优化软件；物流规划专业人才缺乏等。
由于这些问题的存在，我国物流企业尤其是中小物流企业送货成本较高。
考虑到中小物流企业是构成我国物流行业的主体，且今后较长时间内我国物流业仍将以中小物流企业为主体，因而我国物流行业迫切需要降低送货成本，因而找到一种适合我国物流发展现状而且简单实用的送货线路优化方法具有重要的现实意义。
本文主要关注从物流配送中心调用多辆车满足向各零售点的送货服务，即通过为多辆车分配客户并分别制定各辆车的合理行驶线路的多车辆路径问题VRP ( Vehicle Routing Problem )优化算法的实现，从而快速且经济的将货物送达用户。
关于多车辆路径问题算法的研究，国内外学者提出了很多方法，如遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法等[3]。
这些算法能够解决复杂的配送路线优化问题，但存在模型复杂、求解难、运算量大的缺点，由此限制了它们在我国物流企业中的推广应用[4]。
本文提出的节约矩阵法，已知条件较少、操作方法简单、优化效果良好，而且可以很容易的根据送货时间限制和其他限制进行修改。
采用节约矩阵法决定哪些货车为哪些客户送货，以及确定每辆货车的最优送货路线，适用于我国现有的中、小型物流企业[5]。
本文运用节约矩阵法进行送货线路优化时，优化目标为：确定每一个参与送货的车辆该运多少货物，走什么线路，送货到哪几个零售点)，从而使送货总费用最小⑹。
基于节约里程法配送路线优化的研究-以广州钱大妈为例-毕业论文
本科毕业论丈（设计）题目：基于节约里程法配送路线优化的研究-以广州钱大妈为例目录摘要 (I)Abstract .......................................................................................................... I I 一、绪论 (1)（）•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 1（二）............................................... 国内外研究概述11.物流配送路线优化相关研究 (1)2.社区生鲜配送相关研究 (2)（三）..................................................... 研究内容2二、相关理论概述. (3)（-）社区生鲜店 (3)（二）................................. 基于节约里程法的配送路线优化31.节约里程法的基本原理 (3)2.运用节约里程法的注意事项 (4)3.节约里程?去模型构建 (4)4.节约里程法的算法原理与应用步骤 (5)（三）............................................. 物流配送路线优化61.物流配送路线优化的含义 (6)2.物流配送路线优化的原则 (7)三、节约里程法在广州钱大妈物流配送路线优化的应用 (7)（-）广州钱大妈物流配送概述 (7)1.广州钱大妈简介 (7)2.钱大妈门店配送特点 (7)3.钱大妈配送中心情况 (8)（二）..................................... 广州钱大妈配送现状与分析8（三）................................... 配送路线优化方案设计与实施81. ........................................................................................................... 广州钱大妈门店的选取和相关数据的收集与分析 (8)2.物流配送路线的收集与分析 (10)3.绘制配送路线图 (10)4.路线优化前方案 (11)5.应用节约里程》去进行优化配送路线 (13)四、应用节约里程法对广州钱大妈配送路线优化效果分析 (16)（~）广州钱大妈物流配送路线优化前后里程分析 (16)（二）............. 广州钱大妈物流配送路线优化前后车辆使用率对比分析17（三）..................................................... 本章小结18五、结论与启示.. (19)（-）结论 (19)（二）启不 (19)参考文献 (20)致谢 (21)摘要配送管理是社区生鲜企业经营管理里的遼要组成部分。
配送路线优化里程节约法
配送路线优化里程节约法在现代物流配送中，如何优化配送路线以降低成本、提高效率是企业关注的核心问题之一。
里程节约法作为一种实用且有效的方法，为解决这一难题提供了有力的工具。
首先，让我们来理解一下什么是里程节约法。
简单来说，里程节约法是通过比较不同配送路线的里程差异，找出能够节约里程的组合，从而优化配送路线。
想象一下，有两个客户点 A 和 B，分别距离配送中心为 d1 和 d2，两点之间的距离为 d3。
原本单独配送时，总里程为 2×（d1 ＋ d2)。
但如果将这两个点合并在同一次配送中，总里程就变为了 d1 ＋ d2 ＋ d3。
通过这种方式计算出节约的里程，然后对多个客户点进行组合和比较，就能找到最优的配送路线。
那么，里程节约法的优势在哪里呢？其一，它能够显著降低运输成本。
通过减少不必要的里程，节省了燃油、车辆磨损等费用。
其二，提高了配送效率。
优化后的路线可以减少配送时间，提高客户满意度。
其三，有助于合理规划资源。
企业可以根据节约的里程和时间，更精确地安排车辆和人员。
要成功应用里程节约法，需要做好一系列的准备工作。
第一步是收集准确而详细的基础数据，包括客户的位置、需求量、配送中心的位置等。
这些数据的准确性直接影响到后续路线规划的质量。
第二步是对数据进行整理和分析，明确各个客户点之间的相对位置和距离关系。
在实际应用里程节约法时，需要遵循一定的步骤。
首先，计算出每个客户点之间的距离。
然后，根据距离计算出每两个客户点合并配送所能节约的里程。
接下来，按照节约里程的大小进行排序。
从节约里程最大的组合开始，依次考虑是否能够合并配送，同时要注意满足车辆的载重限制、配送时间限制等约束条件。
比如说，有一家配送企业，要为 10 个客户点进行配送。
通过计算和排序，发现客户点 C 和 D 合并配送的节约里程最大。
但在决定合并时，还需要检查车辆的载重是否能够满足 C 和 D 客户的总需求量。
如果满足，就可以将这两个点合并在同一次配送中。
基于改进节约法的物流配送路径优化研究
间外配送 ） ， 客户 点 ｉ 的时 间窗为（ ａ ｉ ， ｂ ｉ ） 。根 据 以往配送经 验可 知整体 配送所 需要 时 间 ．
为（ Ｐ 一 ３ — ５ — ６ — ７ — ８ 一 Ｐ ） ， 分 销商 ３ ， ５ ， ６ ， ７ ， ８的需 求量综合为 ５ ． ８ ｔ ＜ ６ ｔ ． 满足单车次配送要 求
ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｗｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｉ ｆ ｇ ｕ ｒ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ．
Ｉ ｔ ｓ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｗｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｖ ｅ ｉｆ ｒ ｉ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ
Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ：ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ； ｔ ｉ ｍｅ
ｗｉ ｎｄ ｏ ｗ； ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｒ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｐ ｉ ｔ ｉｚ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
离． 各 分销 商需 求 量 Ｏ． 各分 销 商处 车辆 卸 货时 间 Ｔ以及各点 时间 长要求 ． 如表 １ 所 示
间窗的配送路径的选择 ．这样既验证 了节约
由于 节约 法仅 仅 考 虑 了路 程方 丽的 最 优． 但是 在实际问题 中． 往往 客户的时 间要 求 也不可忽视 。所 以应该在实施 过程中综合 考
法的可行性 ．又得 出 了车辆的可行发 车时 间
节约里程最多 的路 段即 （ ６ — ７ ） ． 接下来选择 路
学 羁 ２ ０ １ ４ 年 第 １ ２ 期
王学 文 孙 毅 赵 振红 王瑞 思 （ 河北 工程 大学 经济 管理 学院
配送线路优化的方法-节约里程法
配送线路优化的方法-节约里程法(总5页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除配送线路优化的方法节约里程法学习目标技能目标：具备根据实际情况选择合理的线路优化方法进行线路优化的能力线路优化设计 1、线路优化设计的意义配送线路设计就是整合影响配送运输的各种因素，适时适当地利用现有的运输工具和道路状况，及时、安全、方便、经济地将客户所需的商品准确地送达客户手中。
在配送运输线路设计中，需根据不同客户群的特点和要求，选择不同的线路设计方法，最终达到节省时间、运距和降低配送运输成本的目的配送线路优化方法一、直送式配送运输适用方法—最短路径法（标点设计最短线路）适用条件： 1、由配送中心向每一位客户开展专门送货。
2、该客户的送货量一般必须满足车辆的满载。
配送效果： 1、配送车辆满载运输 2、配送运输路线距离最短。
配送线路优化方法二、分送式配送---节约里程法适用方法—节约里程法适用条件： 1、由配送中心向多位客户开展拼装送货。
2、每位客户的送货量都不能满足车辆的满载。
配送效果：1、配送车辆满载运输 2、配送运输路线距离最短。
节约里程法的意义送货时，由一辆车装载所有客户的货物，沿着设计的最佳路线依次将货物送到各位客户手中，这样既能保证按时按量将用户需要的货物及时送达，又节约车辆，节约了费用，缓解了交通紧张的压力，并减少了运输对环境造成的污染。
1、满足客户的配送需要 2、减少配送车辆的使用，节约运营费，减少固定资产的投入 3、社会意义节约里程法 1、基本原理 2、案例分析 3、优缺点分析 4、改进建议基本原理基本原理是几何学中三角形的一边之长必定小于另外两边之和节约里程法核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减少的幅度最大，直到达到一辆车的满载限制时，再进行下一辆车的优化，优化过程分为并行方式和串行方式两种。
物流配送路线优化策划方案优化配送路线规划减少配送时间和成本
物流配送路线优化策划方案优化配送路线规划减少配送时间和成本物流配送路线优化策划方案为了减少物流配送时间和成本，提高物流效率，我们需要进行配送路线的优化。
以下是我们制定的物流配送路线优化策划方案。
一、优化配送路线规划的重要性物流配送是一个复杂且耗时的过程，而合理规划配送路线可以带来诸多好处。
首先，优化后的路线可以缩短配送时间，提高物流效率。
其次，合理规划的路线可以减少行驶里程，从而降低成本和排放的碳排放量。
最后，优化后的路线可以减少交通拥堵，并减少配送过程中出现的问题和错误。
二、优化配送路线的策略1. 数据收集与分析为了制定有效的配送路线，我们需要收集和分析大量的相关数据，包括订单数量、配送地址、送货时间要求等。
通过对这些数据的综合分析，我们可以获得更准确的派送需求，以便更好地规划配送路线。
2. 网络优化算法运用我们可以借助网络优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，来实现对配送路线的优化。
这些算法能够根据特定的优化目标，自动计算出最佳的配送路线。
通过优化算法的应用，我们可以减少行驶里程、降低成本，并确保在规定时间内完成配送任务。
3. 考虑交通状况及配送窗口在规划配送路线时，我们必须考虑实际交通状况和配送窗口的限制。
了解道路交通拥堵情况，避开高峰期和拥堵路段，可以节约时间、提高物流效率。
同时，要根据订单的要求和最终用户的时间窗口，合理安排配送时间，确保货物按时送达。
4. 仓储和配送协同优化为了更好地实施配送路线优化，我们还需要进行仓储和配送协同优化。
合理安排仓库位置和布局，使货物的存储和提取更加高效。
同时，将仓储和配送环节进行有效衔接，实现信息共享和协同作业，可以进一步提高物流效率。
三、优化策划方案的实施步骤1. 数据收集与分析阶段：收集并整理相关的配送数据，包括订单信息、配送地址、时间要求等。
通过数据分析，确定优化的目标和需求。
2. 优化算法的选择与应用：选择合适的优化算法，并应用于具体的配送路线规划。
改进节约法下的物流配送路径优化问题
改进节约法下的物流配送路径优化问题作者：天天论文网日期：2016-3-16 10:21:38 点击：3摘要：为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求，在节约法的基础上加入了客户对时间的约束，提出改进的节约法，构建模型，提出模型假设和约束条件，列出目标函数，并给出求解过程，以阜新市A 蔬菜批发中心为例进行分析，提出优化方案.结果表明，此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间，缩短配送距离，进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法，加入了时间约束，更具有现实意义，有助于此类路径问题的求解.关键词：车辆路径问题；节约法；改进节约法；时间窗；物流配送0 引言节约法作为一种经典的启发式算法，在求解小规模车辆运输路线优化问题上存在一定优势.但在实际生活中，有一些商品如生鲜等需要在一定的时间内送到客户手中，为了满足客户实际需求，将商品及时、准确、高效、经济地将配送到，还要考虑客户对服务时间的要求[1].所以，不能利用节约法直接求解配送车辆路径优化问题.因此，为解决此类问题，提出改进的节约法，不仅考虑配送的总路程还考虑配送的时间约束，即能够满足实际问题中客户对于配送时间的要求.1 模型构建本文中要解决的配送线路的优化问题是典型的起点和终点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆路径优化问题，即在满足车辆容量限制、货物需求量要求、时间限制、运输里程限制等约束条件的前提下，以某配送中心为据点，组织合适的行车路线，使配送车辆可以有序的通过一系列的需求量和位置已知的目标顾客，并达到一定的目标.1.1 模型假设及约束条件设立如下模型假设[2-4]：（1）配送中心以及每个客户的所在地理位置是确定的；（2）已知每个客户的需求量和时间约束；（3）已知配送车辆规格；（4）在配送方案中的每一条配送路径上，每个客户的需求量总和不能超过配送车的总装载容量限制；（5）每一客户所需求商品由一辆配送车进行配送；（6）在配送中心能力范围内安排配送，配送车辆数目不超过配送中心车辆总数目；（7）配送车辆需从配送中心出发，结束配送后要返回配送中心；（8）满足客户是对配送时间的要求.1.2 模型描述a0 为配送中心顶点，ai 为第i 个客户的需求点，其中（i=1,2,…,M）.配送中心有k 辆配送车，每台车辆的载容量为bk（k=1,2,…,K），每辆车装载的商品箱数不能超过其最大装载容量.每个客户的需求量为ri，客户i 到客户j 的运输距离为dij，配送中心到客户i 的距离为doi，每一段距离的运输都会产生一定的配送成本，α为单位距离的运输配送费用.要求配送车辆在客户要求的时段完成配送任务，目标函数为总成本最小[5-6].将模型中的参数和相关变量进行如下定义：a0 为配送中心顶点；ai 为第i 个需求点；α为单位距离所花费的运输配送费用；M 为客户数目的集合；dij 为客户i 到客户j 之间的距离；ri 为第i 个客户的货物需求箱数；K 为配送中心的车辆数；bk 为第k 辆配送车所装载的箱数；sij 为客户i 和客户j 之间路程的节约量；ETi 为允许配送车辆到达客户i 的最早时间；LTi 为允许配送车辆到达客户i 的最晚时间；Tij 为配送车辆从客户i 到客户j所用行驶时间；RTi 为配送车辆到达客户i 的时间；WTi 为配送车辆离开客户i 的时间；UT 为配送车辆途中货物卸货时间；β为违反客户所规定的送货时间而产生的单位惩罚成本系数；θ为运输盈利的系数，元/吨/公里.为了满足客户i 对于配送时间的约束条件，配送车辆抵达客户的时间RTi 应满足ETi≤RTi≤LTi，那么配送车辆到达下一个客户j 的时间即为：RTi=WTi+UT+Tij.如果令CTj 为将客户i 与客户j 纳入同一配送路径后，配送车辆到达客户j 的时间变化量，则CTj=RTi+UT+Tij-RTj，其中RTi=Toi.CTj>0为配送车辆到达客户j 的时间延后，CTj=0 为配送车辆抵达客户j 的时间没有发生变化，CTj<0 为配送车辆提前到达客户j.为了方便对问题的描述，设b 为在同一条线路上客户j 和客户j 以后的各个客户，Δj-为配送车辆到达客户j 且均不违反客户j 后面各客户时间约束所允许的最大时间提前量，Δj-=min{RTb-ETb}；Δj+为配送车辆到达客户j 且客户j 后面各点的时间都没有超过最大延迟量，Δj+=min{LTb-RTb}.▽j-定义为线路上客户j 后各点均不需要等待时，到达客户j的时间提前量，▽j-≤Δj-；定义▽j+为线路上客户j后各点均不违反时间约束的到达客户j 的时间延迟量，▽j+≤Δj+.为了方便模型的建立，将二进制变量作如下定义：上述模型的表述如下，式（1）为目标函数，为配送总费用最少，其中第一项为运输成本，第二项为惩罚成本；式（2）为保证配送车辆的数量不超过配送车辆的总数量；式（3）为保证每个客户的商品需求只能由一台配送车辆满足；式（4）和式（5）为整数约束；式（6）为如不能按客户所要求的时间送货而引起的单位时间惩罚成本的系数；式（7）保证每条配送路径上各客户的商品需求总数不超过配送车辆最多能够容纳的数量；式（8）、式（9）为配送车辆从配送中心出发最后仍回到配送中心；式（10）为商品在客户要求的配送时间约束内到达；式（11）为配送车辆是否在客户要求时间内到达，如不在取1，否则取0；式（12）为当商品没能按照客户时间送达时，惩罚成本小于等于其运输成本[7-10].2 求解过程（1）输入配送中心和各个客户之间的（2）将任意两个客户i 和j 连接在一起，利用ij oi oj ij s = d +d − d ，(i, j =1, 距离dij；2,,m)计算节约值，得S ={s(i, j)| s(i, j)>0(i, j =1, 2,,m)} .如果有m 个客户，则节约值的个数为2mC ；（3）将集合S 中的元素sij 从大到小进行排序；（4）若S = Φ，则算法结束，否则考察集合S中的元素sij 是否满足以下三个条件之一，若满足其中任一条件则转步骤（5），否则转步骤（8）；①客户i，j 均不在已构造的线路上；②客户i，j 有一个在已构造的线路上，一个不在已经构造的线路上，在构造线路上的客户是起点或者终点；③客户i 和客户j 在已构成的不同线路上，且一个为自身线路中的第一个客户，另一个为自身线路中的最后一个客户.（5）计算连接客户i 和j 之后，线路上的货运箱数rij，若,则转为步骤（6），否则转为步骤（8）；（6）计算客户i 和j 之后，车辆到达客户j 的时间变化量j i ij j CT = RT +UT + T −RT .①如果= 0 j CT ，即配送车辆整点到达，则转为步骤（7）；②如果< 0 j CT ，即配送车辆提前到达，则计算提前量Δj −，j Δj−≥CT 则转为步骤（7），否则转为步骤（8）；③如果> 0 j CT ，即配送车辆延迟到达，则计算延迟量Δj +，j Δj+≥CT 则转为步骤（7），否则转为步骤（8）；（7）将客户i 和客户j 连接成一条配送线路；（8）删除集合S 中的元素，且客户i 和客户j不能作为配送车辆的最初或者最终的线路点.继续搜索其余各点，将全部的2mC 个节约值考察完毕，找到最佳的运输路径.3 实例分析3.1 基础数据分析A 为阜新市蔬菜批发中心，和市内14 家大型超市签订合约，每天早晨根据前一日订单及到货的时间要求向各家超市配送货物，蔬菜批发中心到各超市以及各超市间距离的具体情况见表1.__ 不同超市每天的平均需求量和时间约束的具体情况见表2.表2 不同门店每天的平均需求量和时间约束Tab.2 different stores‘ average demand and timeconstraints of each day门店要求时间窗/h 编号需求量/(箱·天-1)卸货时间UT/hETi LTi1 10 0.40 0.40 1.502 8 0.38 0.20 1.503 5 0.35 0.60 3.004 12 0.50 0.20 1.005 7 0.35 0.30 2.506 9 0.40 0.10 5.007 11 0.45 0.45 8.008 10 0.40 0.60 4.009 7 0.35 0.50 8.0010 4 0.30 0.40 5.0011 9 0.50 0.30 5.0012 6 0.50 0.50 6.0013 12 0.55 0.40 2.5014 8 0.60 0.20 1.50配送车辆在进行配送的过程中，如果配送车辆从配送中心到达某个超市i 的时间满足，即配送车辆按照客户要求时间到达了门店，则取，若车辆提前到达，则取.如果车辆在配送过程中没能满足门店的时间约束，则设定惩罚系数β为无限大.配送车辆的平均行驶速度取值为28 km/h.车辆在完成配送任务之后返回配送中心，运输过程中各路段的情况相同，运输盈利系数θ设为1 元/吨/公里.车内有效装载面积最佳可容纳公司配送过程中标准尺寸的包装箱27 个.3.2 Matlab 软件求解通过对车辆路径问题模型的建立和改进节约算法分析，本文选用Matlab 软件进行配送线路选择的优化求解.节约里程表和行驶时间表见表3 和表4. 将相关数据、参数及编程语言输入到Matlab 中进行求解，即可求得配送路径的最优解.根据求解结果，最终得到的配送方案为配送中心向14 个超市配送的5 条线路，见表5、图1，优化得到的配送方案的总成本598.3 为元，总行驶距离为119.6 km，总配送时间约为4.27 h.具体信息如下：（1）0-3-2-9-10-0（2）0-14-12-13-0（3）0-8-11-5-0（4）0-1-7-0（5）0-4-6-0表5 优化后配送路线信息Tab.5 information of distribution route after optimization路线配送路线行驶距离/km) 行驶时间/h1 0-3-2-9-10-0 31.9 1.142 0-14-12-13-0 30.1 1.073 0-8-11-5-0 23.3 0.834 0-1-7-018.4 0.665 0-4-6-0 15.9 0.57合计119.6 4.27图1 配送路径Fig.1 distribution routepicture3.3 结果分析A 公司在进行配送线路优化之前主要依靠司机的配送经验进行线路选择，按照顺路或者就近的原则将符合条件归为同一线路，以配送人员在送货过程中经常采用的一个配送线路方案为例，对优化前后的配送方案进行比较分析，见表6.优化前常采用的配送线路方案：（1）线路一：0-10-11-12-0；（2）线路二：0-2-9-0；（3）线路三：0-1-5-6-0；（4）线路四：0-4-13-0；（5）线路五：0-14-3-0；（6）线路六：0-8-7-0.表6 优化前配送路线信息Tab.6 information of distribution route beforeoptimization路线配送路线行驶距离/km 行驶时间/h1 0-10-11-12-0 31.0 1.112 0-2-9-0 27.3 0.983 0-1-5-6-0 18.1 0.644 0-4-13-0 24.1 0.865 0-14-3-0 23.3 0.836 0-8-7-0 23.2 0.82合计147.0 5.24通过将以上信息与利用改进节约法求得配送线路方案进行比较分析，我们可以发现，改进后的车辆配送路径方案能够有效的节约配送时间，缩短总配送里程，降低配送成本，提高公司的经济效益.4 结论本文提出了有时间窗约束的改进的节约法，建立了起讫点相同的单车场、非满载、有时间窗约束的车辆路径优化问题模型，以运输成本最小为优化目标，提出求解方法，并引入A 公司实例，通过计算，证明该方法具有实际意义.参考文献：[1] 成榕,吴先锋.最小时间路径算法模糊结构元改进[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2014,33(5):683-686. doi:10.3969/j.issn.1008-0562.2014.05.023CHENG Rong,WUXianfeng.Improvement of minimum-time pathalgorithm based on structured element theory[J].Journal of LiaoningTechnical University(Natural Science),2014,33(5):683-686.doi:10.3969/j.issn.1008-0562.2014.05.023[2] 郑英,孟志青.基于节约算法的烟草物流配送线路优化[J].中国管理信息化,2010,13(23):41-43.ZHENG Ying,MENG Zhiqing.Based on conservation of tobaccologistics distribution route optimization of the algorithm[J].ChinaManagementInformationization,2010,13(23):41-43.[3] 熊燕舞,易海燕.基于TDABC 的农产品冷链配送作业成本核算与优化[J].物流技术,2013,32(12):223-226.XIONG Yanwu,YI Haiyan.Cost accouting and optimization ofagricultural produce cold-chain distribution activities based onTDABC[J].LogisticsTechnology,2013,32(12):223-226.[4] 陈文佳.节约里程法在生产企业物流配送中的应用[J].经管空间,2011(11):66.CHENWenjia.Save mileage method in the application of 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基于节约法在优化配送路线的研究
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辽宁工程技术大学学报 （社会科学版） （= ） # 6 2 / $ = 6 2 5 . 6 5> ? 2 ; 2 # . + # , . / $ # 01 2 / # . 2 . 5 6 7 . 2 6 / $8 . 2 9 5 : 2 ; 34 <
! 利用节约法的实例分析
设一配送中心向( 配送中心 %个客户配送商品，
表! 节约里程表 * / 0 1 ! 4 @ 6 A 6 : = @ / <: = < 4 / 4 D
序号 路程 节约里程 （!/#!0） $!/ 0 % & % % % ! % ! ! C ! C ! B ! B ! , ! ’ 序号 路程 节约里程 （!/#!0） $!/ 0 ! ! ! ( ( C ( C ( C ( B ( B ( B ( B ( , 序号 路程 节约里程 （!/#!0） $!/ 0 ( + ( + ( + & , ( + ( ’ ( ’ ( ’ ( ’ …
第 ’期
姜福川等： 基于节约法在优化配送路线的研究
’ ’
!!"! "#! ##! " # 有三角形的性质我们知道：
（! ! " #! "#! #） 所以第二次配送方案明显优于第一种， 且行走 总路程节约：
及客户间的最短距离如表 ( ， 如果配送的车辆载重 那么利用节约法求解的配送路线的步骤如 为! ) ) *， 下： 第一步， 计算配送中心到客户间的最短距离， 画 出距离表。因为本例已经给出， 所以可直接进行第
基于改进节约算法的集送货车辆路径优化
基于改进节约算法的集送货车辆路径优化【摘要】针对集送货车辆路径优化问题研究了对C-W节约算法的改进。
提出了以集货量和送货量共同作为车辆载重量的约束条件，把时间窗约束转化为里程约束，用里程数来控制客户点的归并、插入和时间窗约束的计算，建立了数学模型，实现了多个目标、约束（里程、带集送货、载重量和时间窗）的路径优化;算法通过实例验证，获得了较好的优化结果。
【关键词】路径优化;节约算法;带集送货;时间窗约束1.概述物流配送车辆优化问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是由Dantzig和Ramser于1959年提出的，早年此类问题只是单纯的集货或者送货，并没有将二者结合起来[1]。
为了更好地解决实际应用中的问题，将VRP问题扩展为带回程取货的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Backhauls，VRPB）[1][2]，并对其进行了分类，其中集送货同时进行的VRP问题（Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pickup，VRPSDP）[2]是指对一系列集送货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，并最终返回配送中心;在满足一定的约束条件下，使得费用最少，也称为带集送货的路径优化问题。
VRP属于NP-hard问题，实际应用中多采用启发式算法和元启发式算法，其中由Clarke和Wright于1964年提出的C-W节约启发式算法由于概念清晰、容易实现、很受企业欢迎。
但是，在实际应用中，往往存在多个约束条件、多个优化目标，尤其是带集送货和时间窗的引入要求对C-W节约算法进行改进以适应新的需求。
目前国内对于带集货送货车辆路径规划的研究主要有郭耀煌、李军[3]采用网络启发式算法进行了研究，并提出了考虑到每项任务，由其集货点至送货点为重车行驶，故将一项任务由两个点看成是一个点，称为重载点，从而简化了模型的规模。
节约算法下A配送中心市区配送路线优化研究
专业 。
运输量 、 最 大运输距离等 。 如果合并后 ， 总的运输 距离缩 短 ，则称节约了运输距离 ，相应的变化值 叫做节约距离
△Ｃ ｉ ｊ 。
Байду номын сангаас
△Ｃ ｉ ｊ ＝ Ｃ ｏ ｉ ＋ Ｃ ０ ｊ — Ｃ ｉ ｊ ３ ． ２ 优化 过 程
祝 智 达
（ 西南大学经济管理学院 ， 重庆 北碚 ４ ０ ０ ７ １ ５ ）
摘 要： 随 着 中 国城 镇化 进 程的 加 快 ， 城 镇 居 民对 日常消 费品 的 需 求量也 逐 年 递增 ， 作 为 承接 居 民 消 费品栽 体 的物 流 企业， 其 市 区配送 能 力直接 影 响 着城 市居 民的 生 活质 量 。 对 于物 流 企业 而 言 ， 激烈 的 市场 竞 争压 力 又迫使 其 不 断 的提 高配送 效 率降低 配 送成 本 。 文章 通过 对Ａ配送 中心 某一 具体 配送 业务 的实地 调 查 ， 提 出来 节约 算 法 下的 配送路 线 优 化
一
环节上 ， 通 过分析市 区配送运输 的具体案例 ， 期望能够
图 １市 区 配送 模 式 图
发现其 中存在 的问题 。 配送 是 由“ 配” 和“ 送” 两个 环 节 共 同构 成 的 ， 所谓“ 配” 主要 的研 究 对象 是 配送 中心 的选 址 ，货 物 的合理 配 装 等 。
一
节路线选择的优化 ， 对 于降低企业成本 ， 提高客户满意度 具有重要的意义 。 在实地访问调查 中 ， 笔者 了解 了Ａ 配送 中心某一奶茶 饮品配送业务 的具体配送流程 。 该奶茶配送具有单店业务 量小 、 门店在市区呈现无几何规律分布 、 需求量不稳定 等 特点 。 对于这一客户 ， Ａ 配送 中心采用的配送策略是 ： 以客 户订单量以及 以地理分布为主导一对一或者一对多配送 服务 ， 引用业务经理的话说 ： “ 哪个店要货就送过去” 。 该奶
配送路线优化里程节约法
节约里程法(Sa程序法(Vehicle Scheduling Program:VSP) 又称节约算法，是指用来解决运输车辆数目不确定的问题
的最有名的启发式算法。
核心思想: 节约里程法核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并
请为百家姓配送中心制定最优的配送方案。
第一步：计算最短距离。根据配送网络中的已知条件， 计算配送中心与客户及客户之间的最短距离，结果见表 11-11。 第二步：计算节约里程sij,结果见表11-12。
第三步：将节约sij,进行分类，按从大到小的顺序排 列，得表11-13
第四步：确定配送线路。从分类表中，按节约里程大小顺序，组成线路图
依次类推： （5-6：8）， （5-4-6：7）， （5-4-3-6：6），最短距离
–配送线路5条， 需要车5辆 求得的最短路径是：1-2-5-4-3-6
距离是：4+2+6=12 图中括号内的数字表示每一家连锁店的需求量（t），线路上的数字表示两节点之间的距离（km）。
–配送距离：39×2=78KM 适用方法——节约里程法
P4
7
P0
10
（1.7）
P2
8
8
P5
（2.4）
初始方案：配送线路5条， 需要车5辆 配送距离=39×2=78KM
P1 (1.5)
第2步：按节约里程公式求得相应的节约里程数 节约行程：a + b－c
节约里程法 例题：已知配送中心P0向5个用户Pj配送货物，其配送路线网络、配送中心与用户的距离以及用户之间的距离如下图所示，配送中心有
3台2t卡车和2台4t两种车辆可供使用。 2、每位客户的送货量都不能满足配送车辆满载。 第四步：确定配送线路。
配送路线优化(里程节约法)
3
实施效果
优化后的配送路线提高了订单处理速度和配送效 率，减少了超时和延误情况，提升了客户体验。
05
结论与展望
配送路线优化的效果与收益
配送成本降低
通过优化配送路线，企业可以减少运输里程和时间，从而降低运 输成本。
提高运输效率
合理的路线规划能够减少车辆空驶和等待时间，提高整体运输效率。
提升客户满意度
根据实时交通信息，如路况、交 通管制等，对已确定的配送路线 进行调整。
动态路径规划
在配送过程中，根据实际情况， 如车辆故障、道路堵塞等，进行 动态路径规划，以优化配送路线。
考虑成本与效率
在调整和优化配送路线时，还需 综合考虑成本和效率，以实现经 济效益最大化。
04
实际应用与案例分析
配送路线的实际应用
更快的配送速度和更少的延误可以提升客户满意度，增加企业竞争 力。
未来研究方向与技术发展
高级算法研究
随着大数据和人工智能技术的发展，未来可以研究更高效的算法来 解决配送路线优化问题。
实时路况信息系统
建立实时路况信息系统，以便更精确地预测路况和选择最佳路线。
智能物流系统
结合物联网、区块链等先进技术，构建智能物流系统，实现全程可追 溯、可视化管理。
02
里程节约法的基本原理
距离与成本的关系
距离与成本பைடு நூலகம்正比
在物流配送中，运输距离的增加 通常会导致运输成本的增加，包 括油费、车辆磨损、司机工资等 。
优化目标
通过合理规划配送路线，降低总 运输距离，从而降低总运输成本 ，提高物流效率。
里程节约量的计算
里程节约量 = （配送路线优化后的距 离 - 配送路线优化前的距离）。
基于改进节约算法的集送货车辆路径优化
别 函数来 确定将一个不在 回路上 的点增加 进回路 ，以满足约束 的要求 ，得到一个较满意 的配送 回路 ，直到所有 的点都被安排进
费用最 少。 （ ４ ） 当运输 车辆为多种载重量时 ， 选择载 重量 较大的作为首先调度 的重量 约束 ，以保证用 车数 量最少 。 （ ５ ）在以 配 送货物为主 、集收货物 为辅的调度 目标 中，只有 当车辆 的装 载量空余 时才能集货 ，如果集货不 能完 全装载 ，则需要考 虑集 货 积压惩 罚 （ 惩罚系数 积压货物重量， 体积） ；如果配送和收集货物作为共 同的约束条件 ，则不 再存 在积压的问题 。
步骤 １ 形成一个初始解 。采 取单 点配送构成各车辆配送点集 ， Ｌ ， …， ，令 Ｌ ＝ ｛ ） ， （ １ ， ２ ， …， ｎ） 。
步骤 ２ 进行节约度的计算。计算所有点对（ ） 的节约度△ｄ ＝ ２ （ ｄ ｏ ＋ ） 一 （ ＋ ％＋ ） ＝
回路 为止圈 。根据 ＶＲ Ｐ Ｓ Ｄ Ｐ的要求 ，对基本 的 ｃ — ｗ 算法进行 了改进。
首先 ，改进算法 增加 了数据预处理 。考虑到集送货 的要 求 ，在开始进行计算之前 ，首先判断各点需求量 和集 货量 Ｐ ｌ 是否 超 出车辆 的最大装载容量 Ｑ，如果超 出 ，需 要在 Ｑ的范 围之 内对该点单 独送集 货 ，而剩余部分再参加运算 。 其次 ，下列步骤 中，步骤 ４ （ 点归并） 、步骤 ５ （ 载货量判断 ）和步骤 ６ （ 时间窗约束 时点插 入规则）针对传统 的节约算法 进行 了改进 。具体如下 ：
节约里程法规划配送路线
8．2配送合理化
• 8．2．2 配送路线优化
1．节约里程的基本原理 2．按节约里程法制定配送计划 3．节约里程法应用原则和注意事项
10．2．2 配送路线优化
1．节约里程的基本原理 节约里程法的基本原理：
Q：配送中心 2辆车 各自往返 A、B：用户 1辆车 S1、S2、S3距离 巡回 足够载重
配送路线图（3次解）
线路数：6条；总路程：99公里；车辆台数：2吨车5台,4吨车1台。
10．2．2 配送路线优化
4、4次解。接下来节约里程最大的是a-i（9）和e-f（9） i-j （9），由于a已组合 在完成的线路中A中，所以略去a-i，而将e-f连接在线路B上。
0.4
d
1.4 6 8
线路：B 装载量：3.3t 行走距离：29km
第二步:从最短矩阵中，计算用户相互间的节约里程。 a 例如：c-d之间的节约里程为： 15 b △S=S1+S2-S3=7+8-5=10公里 8 11 c 4 7 10 d 0 3 6 10 e 0 0 0 3 9 f 0 0 0 0 1 5 g 0 0 0 0 0 4 5 h 9 4 0 0 0 1 2 5 i 13 8 1 0 0 0 0 0 9
d
4 6 8
线路：B 装载量：3.9t 行走距离：30km
0.8
c
7
线路：A
5
1.5
e
7 1.5
b j i
4
装载量：3.6t 行走距离：27km
a
4 0.6
0.7
f
6 0.6 3
Q g
4 10
7
h
0.8
0.5
配送路线图（5次解）
基于时间约束的节约里程法配送路径优化研究
基于时间约束的节约里程法配送路径优化研究基于时间约束的节约里程法配送路径优化研究序言：在现代物流运输中，如何合理规划和优化配送路径是一个重要的问题。
在面对复杂的配送需求和有限的资源时，如何在保证效率的前提下实现时间约束的配送路径优化成为了一个挑战。
基于时间约束的节约里程法成为了解决这些问题的有效方法之一。
本文将从基础概念、应用场景和实践案例等多个方面展开，探讨基于时间约束的节约里程法配送路径优化研究。
一、基础概念1.1 节约里程法节约里程法，即最优路径问题的一种经典解决方法，旨在通过规划最短的路径来减少配送时间和成本。
在物流配送中，通过精确的路径规划，可以实现减少行驶里程，节省时间和燃料成本的目标。
1.2 时间约束时间约束是指在配送过程中对配送时间的严格要求，即在一定的时间限制下完成物品的配送工作。
对于一些特定行业，如食品、医疗等需求，时间约束更为重要，因为延迟可能会导致产品损坏或影响生命安全。
1.3 基于时间约束的节约里程法基于时间约束的节约里程法是一种综合考虑配送效率和时间限制的路径优化方法。
通过在节约里程法基础上加入时间约束，可以在保证正常配送的前提下，进一步优化路径，使其满足时间约束。
二、应用场景2.1 餐饮配送在餐饮行业中，配送速度和时间约束尤为重要。
基于时间约束的节约里程法能够针对不同的外卖订单进行路径优化，确保食品在规定的时间内送达目的地，并减少配送过程中的里程和成本。
2.2 快递配送快递物流是需要快速、准时到达目的地的行业。
基于时间约束的节约里程法可以对快递员的配送路线进行优化，以最短的时间完成配送任务，提高配送效率，减少不必要的资源浪费。
2.3 医疗药品配送医疗行业对于药品的配送有着严格的时间约束，特别是对于急救药品。
基于时间约束的节约里程法可以提供最短的配送路径，确保药品在规定时间内送达目的地，同时降低行驶里程和成本。
三、实践案例3.1 外卖平台配送优化以某外卖平台为例，为了提高外卖配送效率，平台采用了基于时间约束的节约里程法来优化配送路径。
遗传节约综合算法在配送路线优化中的应用
遗传节约综合算法在配送路线优化中的应用1. 应用背景随着电子商务的快速发展，配送成为了现代物流系统中的重要环节。
如何合理安排配送路线，以提高配送效率和降低成本，成为了物流管理者面临的重要问题。
遗传节约综合算法（Genetic Saving Algorithm，GSA）作为一种基于进化思想的优化算法，被广泛应用于配送路线优化中。
遗传节约综合算法通过模拟自然界的进化过程，通过对候选解的交叉、变异和选择等操作，逐步优化配送路线，从而得到最优解。
其优点在于可以处理大规模的配送路线优化问题，并且在求解过程中具有较好的全局搜索能力和收敛性。
2. 应用过程遗传节约综合算法在配送路线优化中的应用过程可以分为以下几个步骤：2.1 数据预处理在应用遗传节约综合算法进行配送路线优化之前，需要对相关数据进行预处理。
预处理的主要内容包括配送点的坐标、配送点之间的距离、配送点的需求量等信息的获取和整理。
这些数据将用于构建初始种群和计算适应度函数。
2.2 初始化种群在遗传节约综合算法中，种群是指候选解的集合。
在配送路线优化问题中，种群中的每个个体都代表一条配送路线。
初始化种群的目的是随机生成一组初始解，作为算法的起点。
2.3 适应度函数的设计适应度函数用于评价每个个体的优劣程度。
在配送路线优化中，适应度函数一般包括两个方面的考虑：1）路线的总长度，即配送车辆行驶的总里程；2）满足配送点需求的程度，即配送点的需求量是否得到满足。
适应度函数的设计需要综合考虑这两个方面的因素。
2.4 选择操作选择操作是指根据适应度函数的评价结果，选择优秀的个体作为下一代种群的父代。
选择操作一般采用轮盘赌选择或竞争选择等方法，以保证适应度较高的个体能够有更大的概率被选中。
2.5 交叉操作交叉操作是指将父代个体的染色体部分进行交叉，生成新的个体。
在配送路线优化中，交叉操作一般采用部分映射交叉（Partially Mapped Crossover，PMX）或顺序交叉（Order Crossover，OX）等方式。
城市物流配送中的优化路径规划算法研究
城市物流配送中的优化路径规划算法研究近年来，城市物流配送问题成为城市发展的瓶颈之一。
随着电商行业的蓬勃发展，物流配送的效率和质量对商家和消费者来说都显得尤为重要。
为了提高城市物流配送的效能，研究人员通过算法优化路径规划，以减少配送成本、缩短配送时间，并且提高配送的满意度。
本文将介绍城市物流配送中的优化路径规划算法研究的主要内容和技术手段。
一、背景介绍城市物流配送问题是指在不同城市之间进行商品或物品的运输过程中，如何选择最佳的路径以达到降低成本和提高效率的目标。
具体而言，优化路径规划算法通过考虑各种因素，如路况、车辆载重、物品种类和数量等，来确定最佳的配送路径。
二、常用的优化路径规划算法1. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟生物行为的算法，通过模拟蚂蚁觅食的过程来求解最优路径。
在城市物流配送中，可以将城市视为蚂蚁觅食的区域，每个城市的路径上设置信息素，蚂蚁通过沿着信息素浓度高的路径前进，最终找到最优的配送路径。
蚁群算法能够在较短的时间内找到较优解，但在处理大规模问题时计算复杂度较高。
2. 遗传算法遗传算法是模仿生物进化过程的一种优化算法。
在城市物流配送中，可以将配送路径看作是染色体，通过随机交叉和变异操作不断演化出更优秀的路径。
遗传算法能够在大规模问题中找到较好的解决方案，但需要合理设置交叉和变异的概率以避免陷入局部最优解。
3. 粒子群算法粒子群算法是模拟粒子在多维搜索空间中寻找最优位置的方法。
在城市物流配送中，可以将每个粒子看作是一个潜在的配送路径，通过不断更新速度和位置来求解最优路径。
粒子群算法能够快速收敛到最优解，但对于问题的完整性和解的质量没有显著优势。
三、算法的改进和应用1. 考虑实际情况在城市物流配送中，除了传统的路径规划因素，还需要考虑实际情况，如交通流量、市区限行等。
优化算法可以结合实时交通数据，通过预测交通状况来选择最优路径。
2. 线路优化和配送员任务分配除了路径规划，还可以考虑线路优化和配送员任务分配。
基于节约算法的集送货车辆路径优化研究2300字
基于节约算法的集送货车辆路径优化研究2300字车辆路径问题是物流系统调度中的关键环节，它可以使物流经济效益化，实现物流运作科学化和高效化。
而集送货一体化把配送和集货两个目标结合在一起，统筹安排，能更好达到成本最小化和效益最大化的根本目的，因此本文针对有集送货双重需求，有时间窗约束的车辆路径优化问题，通过改进后的节约算法实现了路径优化，同时对案例进行了分析，给出了路径优化方案。
毕业路径优化；节约算法；集送货一体化；时间窗约束一、背景在物流运输过程中，运输成本占了60%，部分产品的运输成本甚至高于产品的生产成本，因此对配送进行优化成为公司降低物流成本，实现自身利益最大化的一个重要方面。
而运输车辆的行车路线是配送优化的核心问题，在配送的同时回收货物是现代物流的发展方向，因此，一体化集货与配送的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Back-hauls，VRPB）得到了广泛重视。
二、研究现状目前国内对于带集货送货车辆路径规划的研究主要有霍佳震，张磊把上述问题分解为两个阶段进行求解：第一阶段对每一项任务内部的集货点与送货点进行内部安排行车路线；第二阶段再对各项任务之间进行外部安排行车路线，以此简化问题。
钟石泉，贺国光提出一种改进的禁忌算法来解决这类问题。
李华建立多目标优化模型，用混合遗传算法进行仿真求解。
本文重点讨论通过简单节约算法进行修正得到的改进型节约算法，对有集送货双重需求，有硬时间窗约束的车辆路径进行优化，并对某案例进行分析，给出优化方案。
三、研究方法（一）节约算法节约算法的基本步骤是先将各客户点分别与配送中心相连形成初始路线，然后将任意两客户点（即i，j）相连并计算节约值：，S（i，j）越大，节约的费用越多。
S（i，j）按由大到小排序后，按照S（i，j）排序顺序依次连接各点。
若连接过程中出现该路线运货总量超过车辆载重，则不连接这两点，考虑后面两点的连接。
本案例增加了集送货任务以及硬时间窗要求，要首先判断各点集送货量之和有无超过车辆载重Q，如果超出，需要在满足Q的情况下对该点单独集送货，而超出Q的部分再参与计算。
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节约算法下A配送中心市区配送路线优化研究
作者：祝智达
来源：《企业技术开发·下旬刊》2014年第01期
摘要：随着中国城镇化进程的加快，城镇居民对日常消费品的需求量也逐年递增，作为承接居民消费品载体的物流企业，其市区配送能力直接影响着城市居民的生活质量。
对于物流企业而言，激烈的市场竞争压力又迫使其不断的提高配送效率降低配送成本。
文章通过对A 配送中心某一具体配送业务的实地调查，提出来节约算法下的配送路线优化模型，以帮助企业提高市区配送的效益。
关键词：市区配送；节约算法；路线优化
中图分类号：F252 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）3-0101-02
1 A配送中心市区配送业务介绍
考虑到土地价格和交通状况的双重因素，A配送中心选址于重庆市渝北宝环路，离市中心较远，这大大增加了市区内“小批量，多批次”货物配送的成本。
A配送中心市区配送基本流程是：①市内门店定期将需求信息传递给配送中心，配送中心汇总门店的需求信息，并将汇总后的需求信息传递给供应商；②A从供应商取得门店所需求的货物，在配送中心进行仓储作业；③A根据每个门店的需求量，进行拣选、配货；④根据制定的路线用适当车辆将货物送达客户。
2 A配送中心市区配送路线选择存在的问题
配送运输的效果受多种因素影响，包括客户的分布、道路交通网络、车辆运行限制等。
为了考核A配送中心的配送路线选择是否得当，笔者将调查重点放在了配送运输这一环节上，通过分析市区配送运输的具体案例，期望能够发现其中存在的问题。
配送是由“配”和“送”两个环节共同构成的，所谓“配”主要的研究对象是配送中心的选址，货物的合理配装等。
一般情况下，配送中心与客户的距离越短越好，但是在现实经济生活中，配送中心的选择跟众多因素相关，对于某一具体业务而言，“配”的环节是很难改变的。
“送”的研究对象包括了物品的运送以及运送物品的路线选择。
A配送中心在配送业务方面具有服务范围广，客户种类多等特点。
所以，路线的选择要考虑到所有客户的综合利益的，不能迁就于某一个单一的客户。
正是由于这个原因，配送环节路线选择的优化，对于降低企业成本，提高客户满意度具有重要的意义。
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