B制药企业药品配送路径优化研究开题报告
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本文通过检索和阅读国内外关于物流管理优化、药品配送、路径规划等相关研究文献，在充分理解相关理论知识的基础上获得本研究的范围，界定相关概念，明确B制药企业药品配送路径现状和不足，为后续的分析提供良好的理论基础。
（2）调研法
本文对B制药企业进行实际调查，对其物流管理中配送制度、流程、方法、资源、系统、运作问题等方面进行系统调查分析、数据分析，为总结其配送环节现状及存在的问题、原因提供有效的信息来源。
国
内
外
研
究
现
状
与
发
展
趋
势
国外研究现状：
关于国外配送路径优化的研究
Osaba等（2017）提出了一种循序渐进离散式萤火虫算法，成功将萤火虫算法应用到具有时间窗限制的路径规划问题中，并得到了最优解。以配送费用最低为目标，Yang（2017）加入了动态需求订单的变化对具有时间窗限制的路径优化问题进行了研究，并取得了一定成果。以总距离最小求解路径优化问题，Moradi和Behzad(2020)为了提高种群的质量和多样性，从而研究了一种新的启发式算法来求解具有时间窗限制的路径优化问题，并且提出了一种基于蚁群系统和头脑风暴的混合群体算法。针对多种车型的情况，Subramanian（2013）设计求解出一种混合算法，通过元启发式方法找到最优路径。为实现配送成本和设施成本的最小化，Eiich等(1999)采用队列理论和非线性规划方法构建了一个优化公共物流终端设计的数学模型，以确定公共物流终端的最优规模。Linda and Turnquist(2001)则在综合考虑运输成本、设施成本、库存成本和服务质量的情况下，构建了配送中心布局的模型，并结合案例阐释了该模型的应用。RonaldH. Ballou(2004)则认为配送路径规划直接或者间接影响时间、成本和环境三方面因素，配送车辆调度如果不够理想，配送成本就会变高，因此车辆调度是配送优化中的核心问题。
论文
题目
B制药企业药品配送路径优化研究
选
题
来
源
及
研
究
目
的
、
意
义
选题来源：
2018年5月国家医疗保障局正式挂牌，其核心诉求为降低医疗费用，并将降低药品费用作为重要的抓手。针对降低药品费用，国家相继出台了“两票制”政策以减少药品流通环节、降低药品零售价；“4+7”带量采购政策，目标是降低公立医疗机构药品中标价格，其中“4+7”采购目录范围内的药品价格平均降幅高达52%。B制药企业也有多款药品预计今年进入医保采购目录，因此药品价格下降也将是必然趋势，随着药品价格的降低，制药企业的利润也会随之下降。与其他制造企业一样，制药企业已经很难通过减少生产成本、提高生产效率等手段来增加更多的利润，降低药品物流成本已经成为制药企业的“第三利润源泉”，作为制药企业的B公司也面临同样的问题。降低物流成本尤其是药品配送环节成本就成为B制药企业迫在眉睫的需求。
国内研究现状
关于国内配送路径优化的研究
在物流管理配送路径优化方面，蔡亚轩（2021）以实现配送费用最小化为目标，构建了客户订单合成配送问题的数学模型，对企业的配送路径进行了优化。叶必茂（2020）基于配载约束深入探讨了车辆配载与配送的联合优化问题，在货物具有易损性、物品不可倒置等配载约束的条件下，建立了车辆配载与配送联合优化的混合整数规划模型，并为该模型开发了相应的交互式混合算法，通过与基准问题的对比实验证明其模型与算法的有效性和实用性。苏亚宁（2021）则着重研究了多类型配送路径优化问题，并建立了多类型配送整数线性规划模型，同时引入半启发式算法，设计了相应的模型求解方法，其研究结果表明，采用自适半启发算法的多类型配送路径优化策略能有效地解决物流配送中的路径规划难题。王远等（2019）提出了一种混合禁忌搜索和模拟退火算法来解决双目标路径优化问题。沈睿等（2006）研究了货物配送服务网络设计方法，建立了该问题的频度模型，并提出了一种基于分解法的启发式算法，实现了既有配送资源的优化配置和有效利用。
4.3.1综合成本分析
4.3.2模型目标函数设定
4.4约束条件构建
5B制药企业的药品配送路径模型的求解
5.1药品配送模型的算法设计
5.1.1算法的选择
5.1.3基础数据分析
5.1.4配送路径求解
5.1.5求解结果分析
5.2本章小结
6.研究结论与展望
6.2研究总结
6.2研究展望
应用方法：
（1）文献研究法
本研究的目的在于完善用于制药行业物流管理优化的策略及方法，提出制药企业药品配送路径优化的方案。最终目的是提出有助于降低制药企业物流成本及提高物流管理的效率，具体体现为：通过对制药企业物流管理特点的分析，结合现代物流理论，建立药品配送路径优化模型。应用遗传算法结合蚁群算法的方法对建立的模型进行求解，以获得最优解。
本文的研究成果还可运用到B制药公司其他国家和地区的750家制造工厂，成功运用后将为整个公司降低总成本，实现利润的最大化。同时药品配送路径优化能够更合理的利用车辆，提高车辆利用率，降低不必要的油耗，真正做到节能减排，为实现节能环保，绿色物流贡献一份力量。
由于B制药公司在整个供应链中的优势地位，本研究成果甚至能运用到整个上下游相关企业，例如：原料药供应商、包材供应商、成品药的经销商等，从而实现全供应链的降本增效，合作共赢，从而促进整个产业链提能增效。
发展趋势
与理论模型相比交，现实生活中存在很多不确定性，如交通实况、天气实况、配送人员状态等因素都是无法量化的。未来的路径规划问题，将会更加贴合实际应用，通过与机器视觉、目标跟踪等新型技术紧密结合，进一步的降低资源消耗，得到更优的路径规划选择。即路径规划算法与其他学科的交叉应用将成为一种必然趋势。
在路径规划算法上，各种算法的结合将会是一种趋势，即混合算法。任何单一路径规划算法都不能解决所有实际应用中的路径规划问题，特别是在面对交叉学科的新问题时，针对新问题研究新的算法难度较大，而各算法间的优势互补为解决这种局面提供了新的可能。因此，混合算法将会是解决路径规划的新问题的趋势。
（1）配送路径缺乏合理规划
（2）配送时间的把控度不够
3.2.3B制药企业的药品配送路径规划存在问题的原因分析
（1）配送路径规划缺乏科学化手段
（2）药品配送管理观念陈旧
（3）现代化作业程度不够高
4B制药企业的药品配送路径模型的构建
4.1目标描述
4.2模型构建
4.2.1模型假设
4.2.2参数符号设定
4.3目标函数设定
（3）数学建模法
本文根据B制药企业物流管理中配送环节的特点，构建该制药企业药品配送路径优化模型，分析其配送情况，给出针对该企业实际有效的建议。
创新点：
本文从降低企业的物流成本的角度出发，重点分析了B制药企业物流管理体系中的药品配送路径存在的问题，并提出相应的资源整合和优化方案。对B制药企业药品配送路径的优化提出建议，实现在满足用户需求的前提下药品最优化配送，从而为企业降低成本，实现企业的利润最大化。除此之外，本文的研究也具有一定的推广作用和现实意义，可以为其他分公司及同行业降本增效提供一个范例。
研究目的、意义：
1.研究目的
以制造业为代表的很多行业，出于降本增效的考虑，已经大规模的研究和应用了各种条件下的物流管理理论，这些理论在物流规划方面大多以某一因素，如效率、成本的优化为目标，但是存在耗时过多的缺点。对物流管理进行优化分析的研究目的是为了解物流系统的运行规律，发现Байду номын сангаас行过程中的各种相关要素，对系统的行为和效果进行分析，找出改进优化的方法。
第三部分：B制药企业药品配送路径规划现状及存在的问题
介绍B制药企业内部情况及物流管理的现状，然后针对该企业的药品配送路径实际情况分析该企业药品配送路径规划中存在的问题，指出B企业药品配送路径规划中存在问题的原因。
第四部分：B制药企业的药品配送路径优化模型的构建
针对上述B企业药品配送路径规划中存在的问题，从理论上利用模型构建进行整改，明确目标函数及约束条件。
本文主要内容主要包括以下几方面：
1绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.3研究内容及方法
1.3.1研究内容
1.3.2研究方法
1.4本文的创新之处
2理论基础
2.1药品配送
2.1.1药品配送的定义
2.1.2药品配送的特点
3）在提高药品配送效率的同时，促进低碳、绿色药品物流体系建立。通过科学的路径规划，能够有效地提高车辆使用率，合理地选择配送路程，缓解交通压力，减少不必要油耗，有利于改善环境污染等社会问题，实现效率、资源、环境和绿色物流观念各方面的内在统一。
4）提高药品制造企业的科学化管理水平，有助于企业优化完善物流配送系统。
第五部分：B制药企业的药品配送路径优化模型的求解
为达到使B制药企业药品配送路径得到有效优化的目的，对上一步构建好的针对该企业的配送路径优化模型进行客观真实的设计，明确算法、进行基础数据分析、对配送路径优化进行求解，最后对优化之后所呈现的结果进行对比分析。
第六部分：结论与展望
对以上部分进行总结，得出本文研究结论，指出本研究的现实意义和理论意义。也对研究中的不足进行介绍，为后来者进行研究提供总体思路和研究框架。
路径规划的算法很多，且每一种算法都具有其自身的局限性。根据算法的自身特点，可以将这些归纳为4类。即传统算法、图形学的方法、智能仿生学算法和其他算法。传统算法的难点在于模型建立以及参数设定，实际因素难以被合理量化是传统算法的一大缺陷。相比于传统算法，图形学建模相对直观便捷，但是存在着搜索能力不足的情况。面对复杂的环境信息，智能仿生算法往往能取得很好的效果。因为智能仿生学算法都来自自然生物现象的启发，因此其能比较容易的与其他算法进行融合，形成新的混合算法，因此个人认为智能仿生学算法在解决路径规划问题领域大有可为。
第一部分：绪论
介绍论文的研究背景与意义，国内外研究的现状与成果。并系统的介绍论文研究内容与研究方法、文章结构以及论文的创新点。
第二部分：理论基础
通过对药品物流、配送路径问题相关内容进行细致的介绍，从理论上剖析制药企业在药品配送路径规划中可能存在的问题及相关隐患，为下文为分析B制药企业药品配送路径优化问题做好铺垫。
本文将应用蚁群算法与遗传算法对B制药公司的药品配送的路径规划进行寻优计算。即在初始阶段采用遗传算法，充分利用遗传算法的快速性和随机性产生一个次优的结果，然后将该结果作为蚁群算法的初始信息素分布，进行蚁群算法的计算。结合两种算法的优势，快速的得到期望的结果。
主
要
研
究
内
容
、
研
究
方
法
及
创
新
点
主要研究内容：
（2）现实意义
针对药品物流管理的配送路径优化进行研究，具有这些现实意义：
1）降低物流成本，节约企业开支。降低物流成本在总成本中的所占比重，对于降低药品价格、促进企业之间的良性竞争具有一定的积极作用。
2）提高配送时效性，提升顾客满意度。只有为客户提供的配送服务是安全、精准、灵活的，才能提升制药企业在行业竞争中的优势，增强制药企业的核心竞争力。
2.研究意义
作为药品物流管理关键环节之一的药品配送，其目标是确保制药公司以最低的物流成本，快速地响应客户需求。特别是在新一轮医改政策背景下，对药品配送提出了更加严格的要求，运用科学的方法和技术解决药品配送路径问题具有明显的理论和实践意义。
（1）理论意义
本文以B制药企业的药品配送路径为优化对象，得出了B制药企业药品配送路径优化的方案，为B制药企业进行全国范围内其它地区的物流管理及药品配送路径科学优化提供了参考和借鉴依据。此外，药品配送路径优化问题属于药品生产及经营企业普遍存在的共性问题，本文的研究成果可以为药品生产及经营企业解决药品配送路径优化问题提供有益借鉴和科学参考，为药品生产及经营企业科学地制定药品配送方案提供一定程度的理论支持，有效提升决策效率。总之，本文以具有行业代表性的B制药企业作为研究对象，以物流管理优化为视角进行系统性研究，其成果有助于丰富药品物流管理的相关研究，为我国处于转型关键时期的药品制造企业提供物流管理优化的理论支撑。
2.2药品配送路径优化
2.2.1配送路径优化的概念
2.2.2配送路径优化的构成要素
3B制药企业药品配送路径规划现状及存在的问题
3.1B制药企业物流管理现状分析
3.1.1B制药企业简介
3.1.2B制药企业物流管理现状
3.2B制药企业的药品配送
3.2.1B制药企业药品配送路径现状
3.2.2B制药企业的药品配送路径存在的问题
（2）调研法
本文对B制药企业进行实际调查，对其物流管理中配送制度、流程、方法、资源、系统、运作问题等方面进行系统调查分析、数据分析，为总结其配送环节现状及存在的问题、原因提供有效的信息来源。
国
内
外
研
究
现
状
与
发
展
趋
势
国外研究现状：
关于国外配送路径优化的研究
Osaba等（2017）提出了一种循序渐进离散式萤火虫算法，成功将萤火虫算法应用到具有时间窗限制的路径规划问题中，并得到了最优解。以配送费用最低为目标，Yang（2017）加入了动态需求订单的变化对具有时间窗限制的路径优化问题进行了研究，并取得了一定成果。以总距离最小求解路径优化问题，Moradi和Behzad(2020)为了提高种群的质量和多样性，从而研究了一种新的启发式算法来求解具有时间窗限制的路径优化问题，并且提出了一种基于蚁群系统和头脑风暴的混合群体算法。针对多种车型的情况，Subramanian（2013）设计求解出一种混合算法，通过元启发式方法找到最优路径。为实现配送成本和设施成本的最小化，Eiich等(1999)采用队列理论和非线性规划方法构建了一个优化公共物流终端设计的数学模型，以确定公共物流终端的最优规模。Linda and Turnquist(2001)则在综合考虑运输成本、设施成本、库存成本和服务质量的情况下，构建了配送中心布局的模型，并结合案例阐释了该模型的应用。RonaldH. Ballou(2004)则认为配送路径规划直接或者间接影响时间、成本和环境三方面因素，配送车辆调度如果不够理想，配送成本就会变高，因此车辆调度是配送优化中的核心问题。
论文
题目
B制药企业药品配送路径优化研究
选
题
来
源
及
研
究
目
的
、
意
义
选题来源：
2018年5月国家医疗保障局正式挂牌，其核心诉求为降低医疗费用，并将降低药品费用作为重要的抓手。针对降低药品费用，国家相继出台了“两票制”政策以减少药品流通环节、降低药品零售价；“4+7”带量采购政策，目标是降低公立医疗机构药品中标价格，其中“4+7”采购目录范围内的药品价格平均降幅高达52%。B制药企业也有多款药品预计今年进入医保采购目录，因此药品价格下降也将是必然趋势，随着药品价格的降低，制药企业的利润也会随之下降。与其他制造企业一样，制药企业已经很难通过减少生产成本、提高生产效率等手段来增加更多的利润，降低药品物流成本已经成为制药企业的“第三利润源泉”，作为制药企业的B公司也面临同样的问题。降低物流成本尤其是药品配送环节成本就成为B制药企业迫在眉睫的需求。
国内研究现状
关于国内配送路径优化的研究
在物流管理配送路径优化方面，蔡亚轩（2021）以实现配送费用最小化为目标，构建了客户订单合成配送问题的数学模型，对企业的配送路径进行了优化。叶必茂（2020）基于配载约束深入探讨了车辆配载与配送的联合优化问题，在货物具有易损性、物品不可倒置等配载约束的条件下，建立了车辆配载与配送联合优化的混合整数规划模型，并为该模型开发了相应的交互式混合算法，通过与基准问题的对比实验证明其模型与算法的有效性和实用性。苏亚宁（2021）则着重研究了多类型配送路径优化问题，并建立了多类型配送整数线性规划模型，同时引入半启发式算法，设计了相应的模型求解方法，其研究结果表明，采用自适半启发算法的多类型配送路径优化策略能有效地解决物流配送中的路径规划难题。王远等（2019）提出了一种混合禁忌搜索和模拟退火算法来解决双目标路径优化问题。沈睿等（2006）研究了货物配送服务网络设计方法，建立了该问题的频度模型，并提出了一种基于分解法的启发式算法，实现了既有配送资源的优化配置和有效利用。
4.3.1综合成本分析
4.3.2模型目标函数设定
4.4约束条件构建
5B制药企业的药品配送路径模型的求解
5.1药品配送模型的算法设计
5.1.1算法的选择
5.1.3基础数据分析
5.1.4配送路径求解
5.1.5求解结果分析
5.2本章小结
6.研究结论与展望
6.2研究总结
6.2研究展望
应用方法：
（1）文献研究法
本研究的目的在于完善用于制药行业物流管理优化的策略及方法，提出制药企业药品配送路径优化的方案。最终目的是提出有助于降低制药企业物流成本及提高物流管理的效率，具体体现为：通过对制药企业物流管理特点的分析，结合现代物流理论，建立药品配送路径优化模型。应用遗传算法结合蚁群算法的方法对建立的模型进行求解，以获得最优解。
本文的研究成果还可运用到B制药公司其他国家和地区的750家制造工厂，成功运用后将为整个公司降低总成本，实现利润的最大化。同时药品配送路径优化能够更合理的利用车辆，提高车辆利用率，降低不必要的油耗，真正做到节能减排，为实现节能环保，绿色物流贡献一份力量。
由于B制药公司在整个供应链中的优势地位，本研究成果甚至能运用到整个上下游相关企业，例如：原料药供应商、包材供应商、成品药的经销商等，从而实现全供应链的降本增效，合作共赢，从而促进整个产业链提能增效。
发展趋势
与理论模型相比交，现实生活中存在很多不确定性，如交通实况、天气实况、配送人员状态等因素都是无法量化的。未来的路径规划问题，将会更加贴合实际应用，通过与机器视觉、目标跟踪等新型技术紧密结合，进一步的降低资源消耗，得到更优的路径规划选择。即路径规划算法与其他学科的交叉应用将成为一种必然趋势。
在路径规划算法上，各种算法的结合将会是一种趋势，即混合算法。任何单一路径规划算法都不能解决所有实际应用中的路径规划问题，特别是在面对交叉学科的新问题时，针对新问题研究新的算法难度较大，而各算法间的优势互补为解决这种局面提供了新的可能。因此，混合算法将会是解决路径规划的新问题的趋势。
（1）配送路径缺乏合理规划
（2）配送时间的把控度不够
3.2.3B制药企业的药品配送路径规划存在问题的原因分析
（1）配送路径规划缺乏科学化手段
（2）药品配送管理观念陈旧
（3）现代化作业程度不够高
4B制药企业的药品配送路径模型的构建
4.1目标描述
4.2模型构建
4.2.1模型假设
4.2.2参数符号设定
4.3目标函数设定
（3）数学建模法
本文根据B制药企业物流管理中配送环节的特点，构建该制药企业药品配送路径优化模型，分析其配送情况，给出针对该企业实际有效的建议。
创新点：
本文从降低企业的物流成本的角度出发，重点分析了B制药企业物流管理体系中的药品配送路径存在的问题，并提出相应的资源整合和优化方案。对B制药企业药品配送路径的优化提出建议，实现在满足用户需求的前提下药品最优化配送，从而为企业降低成本，实现企业的利润最大化。除此之外，本文的研究也具有一定的推广作用和现实意义，可以为其他分公司及同行业降本增效提供一个范例。
研究目的、意义：
1.研究目的
以制造业为代表的很多行业，出于降本增效的考虑，已经大规模的研究和应用了各种条件下的物流管理理论，这些理论在物流规划方面大多以某一因素，如效率、成本的优化为目标，但是存在耗时过多的缺点。对物流管理进行优化分析的研究目的是为了解物流系统的运行规律，发现Байду номын сангаас行过程中的各种相关要素，对系统的行为和效果进行分析，找出改进优化的方法。
第三部分：B制药企业药品配送路径规划现状及存在的问题
介绍B制药企业内部情况及物流管理的现状，然后针对该企业的药品配送路径实际情况分析该企业药品配送路径规划中存在的问题，指出B企业药品配送路径规划中存在问题的原因。
第四部分：B制药企业的药品配送路径优化模型的构建
针对上述B企业药品配送路径规划中存在的问题，从理论上利用模型构建进行整改，明确目标函数及约束条件。
本文主要内容主要包括以下几方面：
1绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.3研究内容及方法
1.3.1研究内容
1.3.2研究方法
1.4本文的创新之处
2理论基础
2.1药品配送
2.1.1药品配送的定义
2.1.2药品配送的特点
3）在提高药品配送效率的同时，促进低碳、绿色药品物流体系建立。通过科学的路径规划，能够有效地提高车辆使用率，合理地选择配送路程，缓解交通压力，减少不必要油耗，有利于改善环境污染等社会问题，实现效率、资源、环境和绿色物流观念各方面的内在统一。
4）提高药品制造企业的科学化管理水平，有助于企业优化完善物流配送系统。
第五部分：B制药企业的药品配送路径优化模型的求解
为达到使B制药企业药品配送路径得到有效优化的目的，对上一步构建好的针对该企业的配送路径优化模型进行客观真实的设计，明确算法、进行基础数据分析、对配送路径优化进行求解，最后对优化之后所呈现的结果进行对比分析。
第六部分：结论与展望
对以上部分进行总结，得出本文研究结论，指出本研究的现实意义和理论意义。也对研究中的不足进行介绍，为后来者进行研究提供总体思路和研究框架。
路径规划的算法很多，且每一种算法都具有其自身的局限性。根据算法的自身特点，可以将这些归纳为4类。即传统算法、图形学的方法、智能仿生学算法和其他算法。传统算法的难点在于模型建立以及参数设定，实际因素难以被合理量化是传统算法的一大缺陷。相比于传统算法，图形学建模相对直观便捷，但是存在着搜索能力不足的情况。面对复杂的环境信息，智能仿生算法往往能取得很好的效果。因为智能仿生学算法都来自自然生物现象的启发，因此其能比较容易的与其他算法进行融合，形成新的混合算法，因此个人认为智能仿生学算法在解决路径规划问题领域大有可为。
第一部分：绪论
介绍论文的研究背景与意义，国内外研究的现状与成果。并系统的介绍论文研究内容与研究方法、文章结构以及论文的创新点。
第二部分：理论基础
通过对药品物流、配送路径问题相关内容进行细致的介绍，从理论上剖析制药企业在药品配送路径规划中可能存在的问题及相关隐患，为下文为分析B制药企业药品配送路径优化问题做好铺垫。
本文将应用蚁群算法与遗传算法对B制药公司的药品配送的路径规划进行寻优计算。即在初始阶段采用遗传算法，充分利用遗传算法的快速性和随机性产生一个次优的结果，然后将该结果作为蚁群算法的初始信息素分布，进行蚁群算法的计算。结合两种算法的优势，快速的得到期望的结果。
主
要
研
究
内
容
、
研
究
方
法
及
创
新
点
主要研究内容：
（2）现实意义
针对药品物流管理的配送路径优化进行研究，具有这些现实意义：
1）降低物流成本，节约企业开支。降低物流成本在总成本中的所占比重，对于降低药品价格、促进企业之间的良性竞争具有一定的积极作用。
2）提高配送时效性，提升顾客满意度。只有为客户提供的配送服务是安全、精准、灵活的，才能提升制药企业在行业竞争中的优势，增强制药企业的核心竞争力。
2.研究意义
作为药品物流管理关键环节之一的药品配送，其目标是确保制药公司以最低的物流成本，快速地响应客户需求。特别是在新一轮医改政策背景下，对药品配送提出了更加严格的要求，运用科学的方法和技术解决药品配送路径问题具有明显的理论和实践意义。
（1）理论意义
本文以B制药企业的药品配送路径为优化对象，得出了B制药企业药品配送路径优化的方案，为B制药企业进行全国范围内其它地区的物流管理及药品配送路径科学优化提供了参考和借鉴依据。此外，药品配送路径优化问题属于药品生产及经营企业普遍存在的共性问题，本文的研究成果可以为药品生产及经营企业解决药品配送路径优化问题提供有益借鉴和科学参考，为药品生产及经营企业科学地制定药品配送方案提供一定程度的理论支持，有效提升决策效率。总之，本文以具有行业代表性的B制药企业作为研究对象，以物流管理优化为视角进行系统性研究，其成果有助于丰富药品物流管理的相关研究，为我国处于转型关键时期的药品制造企业提供物流管理优化的理论支撑。
2.2药品配送路径优化
2.2.1配送路径优化的概念
2.2.2配送路径优化的构成要素
3B制药企业药品配送路径规划现状及存在的问题
3.1B制药企业物流管理现状分析
3.1.1B制药企业简介
3.1.2B制药企业物流管理现状
3.2B制药企业的药品配送
3.2.1B制药企业药品配送路径现状
3.2.2B制药企业的药品配送路径存在的问题