基于库存利润的快递企业人员调配优化建模与求解方法
物流配送优化模型及算法研究
物流配送优化模型及算法研究近年来，随着电子商务和物流行业的快速发展，物流配送成为了供应链管理中不可或缺的一环。
物流配送的高效与否直接影响到企业的运作效能和客户的满意度。
为了提高物流配送的效率和减少成本，研究人员和企业开始关注物流配送优化模型及其背后的算法。
物流配送优化模型是指通过数学或其他方法对配送过程中的各种因素进行建模和优化的过程。
通常，物流配送优化模型包括需求预测、路径规划、车辆调度和货物装载等问题。
首先，需求预测是物流配送优化模型的基础。
通过分析历史数据和市场趋势，可以预测未来的需求量和需求分布。
这能够帮助企业合理安排仓储和配送资源，并准确计算出各个地区的库存需求。
其次，路径规划是物流配送优化模型中的重要环节。
路径规划涉及如何选择最优的路线，以减少配送时间和成本。
在传统的物流配送中，常见的路径规划方法是根据距离和交通情况来选择最短路径。
然而，在现实中，物流配送需要考虑更多的因素，如交通拥堵、配送窗口时间和司机的工作时间等。
因此，研究人员提出了一些基于智能算法的路径规划方法，如遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等。
车辆调度是物流配送优化模型中的另一个关键环节。
车辆调度问题是指如何合理安排和调度配送车辆，以满足客户需求并最小化成本。
在车辆调度中，需要考虑路线规划、车辆容量和配送窗口时间等因素。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些启发式算法和元启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
这些算法能够自动优化车辆调度，提高配送效率。
最后，货物装载是物流配送优化模型中的最后一个环节。
货物装载问题是指如何将货物安排在配送车辆中，以最大限度地利用车辆容量。
传统的货物装载方法主要根据货物重量和体积进行装载。
然而，在实际配送中，货物的形状和特性也需要考虑。
因此，研究人员提出了一些基于启发式和元启发式算法的货物装载方法，如图解算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等。
这些算法能够为车辆提供最优的货物装载方案，提高运输效率。
快递公司工作人员的资源调配技巧
快递公司工作人员的资源调配技巧快递行业发展迅猛，随之而来的是订单量的激增和客户对交付速度的要求不断提高。
作为快递公司的工作人员，合理调配各种资源，提高工作效率和服务质量是至关重要的。
本文将从几个方面介绍快递公司工作人员的资源调配技巧。
一、人力资源1. 人员配备：针对不同的工作环节和时间段，合理安排人员的配备数量。
例如，在白天顾客较多的时候，可以增加收派员的数量，以应对订单增加而带来的压力。
而在夜间，可以适当减少人员的配备，以节约成本。
此外，要根据员工的能力和经验，将其安排在适合的岗位上，提高工作效率。
2. 周转率管理：快递行业流动性较大，员工的离职率较高。
为了保持员工的稳定性和团队的连续性，需要加强人才的培养和激励措施。
通过提供培训机会、良好的工作环境和薪酬福利，吸引员工的留任，并提高其工作积极性和忠诚度。
二、物流设备1. 快递车辆：根据市场需求和线路规划，合理配置快递车辆。
在订单多的路线上，增加车辆数量，确保顺利投递。
同时，根据各个车辆的负载能力和燃油效率，灵活安排车辆的调度，优化运输成本。
2. 信息技术：利用信息技术手段，实现快递轨迹跟踪和数据共享。
通过安装GPS设备和使用物流管理系统，实时监控快递车辆的位置，并将信息反馈给客户。
同时，共享数据可以帮助分析订单分布、工作量等情况，进一步优化配送路线和调配资源。
三、时间管理1. 优化工作流程：通过分析快递的整体流程，找出繁琐、耗时的环节，并进行优化。
例如，可采用批量处理的方式，集中派送相同地区的订单，减少往返的次数。
另外，可以引入自动化设备，如智能分拣机器人，提高分拣效率，减轻员工负担。
2. 突发情况处理：在快递工作中，可能会出现各种突发情况，如恶劣天气、交通拥堵等。
在遇到这些情况时，工作人员需要及时调整计划，灵活调配资源，以保证订单的及时交付。
此外，建立紧急应急预案，培训员工应对各种突发情况，能够有效地处理问题和减少损失。
结语快递公司工作人员的资源调配技巧对于提高服务质量和运营效率至关重要。
物流配送优化模型的建立与求解方法
物流配送优化模型的建立与求解方法随着电子商务的快速发展，物流配送的效率和准确性成为了供应链管理中至关重要的一环。
为了降低成本、提高送货效率和满足客户的需求，物流配送优化模型的建立与求解方法逐渐受到了广泛关注。
物流配送优化模型是通过数学建模和优化方法，以最小化配送成本或最大化配送效率为目标，确定最佳的配送方案。
在这个模型中，需要考虑到多个因素，包括送货点的位置、货物数量、运输工具的可用性、交通网络的拥堵情况等。
下面将介绍一些常用的物流配送优化模型的建立与求解方法。
1. 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）车辆路径问题是物流配送中经典的优化问题之一，主要考虑如何合理安排货车的路线和送货顺序，以实现最佳的配送效果。
常用的求解方法包括贪心算法、启发式算法和精确算法等。
其中，贪心算法以局部最优解为基础，逐步得到更优的全局解；启发式算法通过一系列规则和启发式知识，快速搜索解空间，并找到较好的解；精确算法则通过穷举搜索或动态规划等方法，保证找到最优解。
2. 车辆规划问题（Vehicle Scheduling Problem，VSP）车辆规划问题是在给定的时间窗口内，合理安排货车的配送时间和路线，以最小化总的配送成本或最大化配送效率。
主要考虑到货车的装载率、时间窗口的限制、配送点的优先级等因素。
求解方法包括启发式算法、模拟退火算法和遗传算法等。
启发式算法根据启发式规则和评价函数，逐步优化解空间；模拟退火算法模拟金属冷却过程，逐步靠近最优解；遗传算法模拟生物进化过程，通过遗传操作找到最优解。
3. 配送路径规划问题配送路径规划问题是在给定的地理网络和需求点上，合理安排配送路径，以最小化总的配送距离或时间。
该问题主要考虑配送路径的优化和节约。
常用的求解方法包括最短路径算法、动态规划算法和模拟退火算法等。
最短路径算法根据地理网络的拓扑结构和距离信息，寻找最短路径；动态规划算法通过建立状态转移方程，逐步求解最优路径；模拟退火算法模拟金属退火过程，通过接受较差解的概率，找到全局最优解。
库存管理优化建模步骤详解
库存管理优化建模步骤详解将应用问题转化为数学模型是一个涉及多个步骤的过程，它要求将实际问题中的复杂情况抽象化、量化，并用数学结构来表示。
以下是详细的步骤说明：1. 彻底理解问题首先，需要深入理解和分析问题的背景、目标、约束条件以及涉及的所有关键要素。
确保对问题有全面而准确的认识。
2. 定义变量和参数●变量：在问题中，可能会有一些未知数或可变的量，这些需要用数学符号（如x,y,z等）来表示。
变量通常代表我们想要找到或优化的量。
●参数：参数是问题中给定的已知数或条件，它们可能影响变量的取值，但在建模过程中被视为常量。
3. 建立假设由于现实问题的复杂性，通常需要对问题做出一些合理的假设，以便能够用数学方式来表示。
这些假设应该基于问题的本质和目的，并且应该尽量保持简洁和明确。
4. 选择合适的数学工具根据问题的性质，选择合适的数学工具来表示问题。
这可能包括：●方程：用于描述变量之间的关系。
●不等式：用于表示变量的约束条件。
●函数：用于描述一个变量如何随其他变量变化。
●优化模型：如果目标是找到最优解，则可能需要建立优化模型（如线性规划、非线性规划、整数规划等）。
●概率模型：如果问题涉及随机性，可能需要使用概率论和统计学的方法。
●动态系统模型：如果问题涉及时间变化或系统动态行为，可能需要使用差分方程、微分方程等。
5. 构建数学模型基于以上步骤，使用数学语言构建模型。
这通常涉及将问题中的信息转化为数学表达式、方程、不等式或函数等。
模型应该能够准确地反映问题的核心要素和变量之间的关系。
6. 验证和调整模型●验证：检查模型是否准确地反映了问题的实际情况。
这可以通过比较模型预测结果与实际情况、进行敏感性分析等方式进行。
●调整：如果发现模型存在问题（如预测不准确、不满足约束条件等），需要及时调整模型的假设、参数或结构，直到模型满足要求。
7. 求解模型使用数学方法（如解析法、数值法、仿真法等）对模型进行求解。
这取决于模型的复杂性和求解目标。
物流人力资源管理方案合理调配人力资源提高员工效率
物流人力资源管理方案合理调配人力资源提高员工效率物流人力资源管理方案：合理调配人力资源提高员工效率一、背景介绍随着全球物流行业的发展，物流企业越来越意识到人力资源管理的重要性。
合理调配人力资源是提高员工效率的关键所在。
本文将通过分析物流企业现有的人力资源管理问题，并提出一套合理的方案，旨在提高员工效率，实现企业的长期发展。
二、现有人力资源管理问题1. 缺乏人力资源规划：物流企业普遍缺乏对未来发展的人力需求的准确预测，导致人力资源分配不合理。
2. 低效的招聘流程：招聘流程冗杂、时间周期长，导致招聘效率低下，不能满足物流企业快速增长的需求。
3. 培训资源浪费：部分员工培训计划没有制定明确目标，培训资源未被充分利用，导致浪费。
三、人力资源管理方案1. 人力资源规划基于对物流企业未来的发展需求，制定详细的人力资源规划，包括员工数量、职位需求、及岗位职责等方面的明确规定，以确保人力资源的合理调配。
同时，建立可预测的人力需求模型，结合物流企业的目标，及时调整人力资源分配。
2. 招聘流程优化简化招聘流程，建立科学的招聘评估体系，确保招聘流程高效、准确，并且保证招聘水平。
可采用面试、笔试、Skill测试等多种方式选拔人才，既注重综合素质，又注重技能匹配。
同时，建立优质人才库，便于对接未来招聘需求。
3. 员工培训与发展为员工提供全方位培训与发展机会，从而提高员工的专业技能和管理能力。
通过制定明确的培训计划、定期评估培训效果、采用外部资源进行培训等方式，确保培训的投入能够得到最大化的效益。
同时，注重员工职业生涯规划，为员工提供发展通道和晋升机会。
四、实施步骤1. 确定管理目标：明确物流企业的长期目标和发展方向，为人力资源管理方案的制定提供明确的指导。
2. 数据分析与需求评估：通过对现有人力资源的分析，结合物流企业的发展需求，评估人力资源的供需关系，并确定具体的人力资源规划。
3. 调配与优化：根据人力资源规划，合理调配人力资源，确保不同岗位的人员配置合理，并且满足物流企业的工作需求。
物流管理中的供应链优化模型构建与分析
物流管理中的供应链优化模型构建与分析在物流管理中，供应链优化模型的构建与分析起着重要的作用。
供应链是一系列与产品或服务的流动相关的活动，包括原材料采购、加工制造、分销、零售等环节。
物流管理则是供应链中负责货物流动和库存管理的关键部分。
通过构建和分析供应链优化模型，企业可以提高物流效率、降低成本、提高客户满意度，从而获得竞争优势。
本文将介绍供应链优化模型的构建与分析流程，并探讨其在物流管理中的应用。
首先，构建供应链优化模型需要考虑多个因素，包括供应商、制造商、分销商和零售商之间的关系以及物流成本、库存成本、服务水平等因素。
根据供应链的特点和目标，可以选择不同的优化模型，例如线性规划模型、整数规划模型、网络流模型等。
在构建模型的过程中，需要明确目标函数和约束条件，以及各个环节的决策变量和参数。
通过建立数学模型，可以将供应链优化问题转化为数学问题，以便进行分析和求解。
其次，供应链优化模型的分析是指对建立的模型进行求解和优化的过程。
根据实际情况，可以使用不同的算法和工具进行模型求解，例如线性规划的单纯形法、整数规划的分支定界法、网络流模型的最小费用最大流算法等。
通过模型求解，可以得到最佳的供应链方案，包括准确的物流路径、合理的库存策略和优化的服务水平。
同时，还可以对不同方案进行对比分析，评估其优劣和风险，并进行决策支持。
供应链优化模型的构建与分析在物流管理中有着广泛的应用。
首先，通过优化供应链的设计和规划，可以提高物流效率。
优化模型可以帮助企业确定最佳的物流路径和仓储布局，减少运输距离和货物停留时间，从而缩短物流周期，提高物流速度。
同时，通过合理的库存策略和供应计划，可以降低库存成本和物流成本。
企业可以根据模型的分析结果，制定合理的采购计划和生产计划，避免库存超出需求或产生缺货情况。
其次，供应链优化模型还能提高客户满意度。
通过优化供应链，企业可以提供更快的交付时间和更准确的交付承诺，满足客户的及时交付需求。
数学建模与优化方法在物流和运输管理中的应用
数学建模与优化方法在物流和运输管理中的应用数学建模和优化方法在物流和运输管理中的应用随着全球化和互联网的发展，物流和运输管理已经成为了现代经济的重要组成部分。
在这个领域，数学建模和优化方法已经成为了必不可少的工具。
本文将介绍数学建模和优化方法在物流和运输管理中的应用。
一、物流管理中的数学建模物流管理包括了货物的仓储、运输、配送等各个环节。
在这个过程中，数学建模可以帮助我们分析和优化各个环节，提高物流效率和降低成本。
1. 仓储管理仓储管理是物流管理中的一个重要环节。
在仓储管理中，数学建模可以帮助我们确定最佳的仓库布局、货物存储方式和库存水平等。
例如，在确定仓库布局时，我们可以使用网络流模型来分析货物的流动路径和最短路径，从而确定最佳的仓库布局。
在确定货物存储方式时，我们可以使用整数规划模型来优化货物的存储位置和数量，从而提高仓库的存储效率。
在确定库存水平时，我们可以使用随机需求模型来分析需求的不确定性，从而确定最佳的库存水平。
2. 运输管理运输管理是物流管理中的另一个重要环节。
在运输管理中，数学建模可以帮助我们确定最佳的运输路径、运输方式和运输调度等。
例如，在确定最佳的运输路径时，我们可以使用图论模型来分析各个节点之间的距离和运输费用，从而确定最佳的运输路径。
在确定最佳的运输方式时，我们可以使用多目标规划模型来优化运输时间、成本和质量等指标。
在确定最佳的运输调度时，我们可以使用动态规划模型来分析各个订单之间的时间窗口和优先级，从而确定最佳的运输调度方案。
二、运输管理中的数学优化运输管理中的数学优化主要包括了路线优化、车辆调度、货物装载等方面。
通过数学优化，我们可以提高运输效率、降低成本、减少环境污染等。
1. 路线优化路线优化是指通过数学建模和优化方法来确定最短路径或者最优路径。
在路线优化中，我们可以使用遗传算法、蚁群算法等优化方法来寻找最短路径或者最优路径。
通过路线优化，我们可以减少车辆行驶距离、降低燃油消耗、减少排放等。
利用数学建模方法优化供应链管理中的库存控制和配送策略
利用数学建模方法优化供应链管理中的库存控制和配送策略供应链管理是现代企业运营中的重要环节之一。
在供应链管理中，库存控制和配送策略是关键的方面，它们直接影响着企业的运营和效益。
为了解决供应链中的库存控制和配送策略问题，数学建模方法被广泛应用。
本文将介绍如何利用数学建模方法优化供应链管理中的库存控制和配送策略。
一、库存控制优化库存控制是供应链管理中至关重要的一步。
过多的库存将占用企业的资金，并增加仓储和物流的成本，而过少的库存则可能导致供应链中断。
数学建模方法提供了一种优化库存管理的方式。
1. 确定最佳订货点（ROP）和最优订货量（EOQ）数学建模可以帮助企业确定最佳的订货点（ROP）和最优订货量（EOQ），以便在最低成本的情况下达到所需的库存水平。
通过分析历史销售数据、供应链的运输时间和成本等因素，数学建模可以建立一个动态的模型，帮助企业在不同的运营环境下做出最佳的库存控制决策。
2. 使用预测模型进行需求预测数学建模还可以通过建立预测模型来进行需求预测，以便更准确地确定所需的库存水平。
预测模型可以基于历史销售数据、市场趋势、季节性因素等因素进行建模，并帮助企业预测未来一段时间的需求情况。
这样，企业可以根据需求预测结果来调整订货点和订货量，以适应市场的需求变化。
3. 调整供应和生产周期数学建模方法还可以帮助企业优化供应和生产周期，以减少库存水平。
通过建立供应链的数学模型，企业可以分析供应链中不同环节的时间和成本，找到最佳的供应和生产周期。
通过优化供应和生产周期，企业可以在保证供应链流畅的同时，减少库存水平，降低资金占用和仓储成本。
二、配送策略优化配送策略是供应链管理中另一个重要的方面。
优化配送策略可以帮助企业降低物流成本、提高配送效率和满足客户的需求。
数学建模方法提供了一种优化配送策略的方式。
1. 路线优化数学建模可以帮助企业优化配送路线，以减少行驶距离和时间，降低物流成本。
通过建立物流网络的数学模型，考虑到客户需求、交通状况、配送数量等因素，企业可以找到最佳的配送路线方案。
物流企业人力资源优化配置的方法和策略分析
物流企业人力资源优化配置的方法和策略分析作者：黄春宁来源：《人力资源管理》2015年第07期摘要：近年来，物流企业在市场中发挥出越来越重要的作用。
本文分析了当前物流企业人力资源的现状，对人力资源优化配置提出了几点建议和措施，希望能够对广大的物流企业管理层有所启发。
关键词：物流企业人力资源优化配置随着电子商务经济的不断发展，物流企业也渐渐的发展起来，成为我国经济的重要组成部分。
要想使物流企业不断发展，除了要不断的提高服务和营销的水平，还要不断不断的对企业内部的人力资源进行优化配置，提高人才的素质，使企业的整个团队素质水平不断提高，从而树立起良好的企业形象，吸引更多的用户。
一、物流企业的人力资源现状1.用人机制不够合理和完善就目前我国物流企业的用人机制来说，并不是通过才能来决定员工的工作岗位的，不能做到唯才是用，更多是为情是用、用人唯亲的，在企业的管理中更加倾向于用情感来约束和管理。
这在企业的起步阶段会有一定的帮助，但是对于企业长久的发展则存在许多的问题，尤其是在企业的规模不断扩大的时候问题就更加明显。
2.对人力资源的重视不够在大多数的物流企业中不重视对人力资源的投入，对人力资源的规划也不很合理，甚至在一些物流企业中人力资源工作经常被忽略了。
由于物流企业人员培训不会立刻就起到实际性的效果，因此物流企业就不愿意投入资金与人力对员工进行相关的培训，在短期内虽然节省了成本，但是从长远来看，员工素质不高在很大程度上会限制企业的未来发展。
3.人才流动机制不够完善我国还没有建立起比较完善的人才流动机制，在大多数的物流企业中由于受用人观念的影响，人力资源管理水平并不高。
这就导致了企业进行人力资源开发和人才流动的方式还比较传统与保守，人才和企业的发展都受到了很大的限制，企业的核心竞争力的形成在一定程度上也受到了影响。
二、对人力资源进行优化配置的必要性近年来物流企业的发展在经济发展中发挥着越来越重要的作用，物流企业要想不断发展实现企业的经济效益与经济目标，实现企业的可持续发展首先就要不断完善企业内部的管理，其中人才管理更是其中比较关键的环节，人力资源管理水平的高低对企业的未来发展起着决定性的作用。
基于回归分析的仓库员工排班优化模型
基于回归分析的仓库员工排班优化模型摘要：智慧物流已经成为时代发展趋势，仓储作为现代物流业的重要组成环节，在物流活动中，仓储成本高低和运营效率对物流业发展有较大的影响。
本文选择国家5A级综合物流企业中外运物流公司作为研究对象，其仓储管理主要存在仓库员工排班不合理、订单量大且处理不及时、仓库员工存在空闲时间较多、每小时人效差异大等问题。
这些问题的关键要素是员工排班及工作效率，本文采用运筹学当中的线性规划模型，结合以人为本的精神和原则，研究和提出仓库员工排班优化模型，针对仓库员工进行精细化的排班，以此提高仓储的订单完成率、减少人力成本浪费，促进智慧物流的降本增效。
关键词：员工排班；线性规划；回归分析；以人为本1.模型研究背景每个国家和地区越来越重视智慧物流的发展，仓储作为实现物流活动过程中空间效益和时间效益的关键环节，如何建立智慧仓储，就要因地制宜，深入实际调查。
智慧物流的时代里，人工仍是不可取代的主要因素，仓储和仓库的高效运作离不开对员工的有效管理，如何提高员工的工时效率，发展以人为本的工作理念，实现仓储作业的降本增效，进一步创新智慧物流是新时代的发展焦点。
近年来，越来越多的学者关注和求解员工排班和工作效率问题，大量学者在排班问题方面提出了许多有效的优化排班方法，主要有线性规划、多目标粒子群算法、回归分析法和模拟退火方法等优化排班方法。
本文研究也参考了一些学者的研究方法，例如杨凯等人建立整数规划的排班模型，显著降低病房护理人员职业倦怠，提高护士的工作积极性和成就感[1]。
张二丽等人基于SPSS分析影响中国人口老龄化的因素建立多元线性回归模型[2]。
韩旭注重波次清零要求的惩罚成本和人员空闲时间造成的浪费的人力成本，建立科学排班模型，求出各个出库作业环节工作人员的班次及人数[3]。
1.研究路线分析1.研究对象本文以中外运物流公司作为研究对象，展开以人为本的仓库员工排班问题优化模型为核心的思考和研究。
其仓库在高效运行的背后仍然存在日订单量大，系统处理不及时、各环节工作量大而人手少等问题。
快递企业人员调配问题的建模与求解方法
快递企业人员调配问题的建模与求解方法快递企业是现代物流行业中不可或缺的一环，而快递企业的人员调配问题是影响其运营效率和服务质量的重要因素。
为了解决这一问题，可以采用建模与求解方法。
一、建模方法1. 线性规划模型线性规划模型是一种常用的优化模型，可以用于快递企业人员调配问题的建模。
该模型的基本思想是将问题转化为一个线性目标函数和一组线性约束条件的优化问题，通过求解线性规划问题来得到最优解。
2. 整数规划模型整数规划模型是线性规划模型的一种扩展，它要求决策变量必须取整数值。
在快递企业人员调配问题中，整数规划模型可以用于确定每个快递站点的人员数量，以及每个快递员的工作时间和工作区域等。
3. 非线性规划模型非线性规划模型是一种更为复杂的优化模型，它可以处理一些非线性的目标函数和约束条件。
在快递企业人员调配问题中，非线性规划模型可以用于考虑一些非线性因素，如快递员的工作效率和疲劳程度等。
二、求解方法1. 单纯形法单纯形法是一种常用的线性规划求解方法，它通过不断地移动顶点来寻找最优解。
在快递企业人员调配问题中，可以使用单纯形法来求解每个快递站点的人员数量和每个快递员的工作时间等。
2. 分支定界法分支定界法是一种常用的整数规划求解方法，它通过不断地分割问题空间来寻找最优解。
在快递企业人员调配问题中，可以使用分支定界法来确定每个快递站点的人员数量和每个快递员的工作区域等。
3. 遗传算法遗传算法是一种常用的非线性规划求解方法，它通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
在快递企业人员调配问题中，可以使用遗传算法来考虑一些非线性因素，如快递员的工作效率和疲劳程度等。
三、总结快递企业人员调配问题的建模与求解方法有很多种，其中线性规划模型、整数规划模型和非线性规划模型是常用的建模方法，单纯形法、分支定界法和遗传算法是常用的求解方法。
在实际应用中，应根据具体情况选择合适的建模与求解方法，以达到最优的调配效果。
快递公司工作人员的资源调配技巧
快递公司工作人员的资源调配技巧在当今高速发展的电子商务领域中，快递公司扮演着重要的角色。
为了提供高效的配送服务，快递公司工作人员需要掌握一些关键的资源调配技巧。
本文将介绍一些快递公司工作人员可以采用的有效资源调配策略，以提高业务处理效率和客户满意度。
一、人员资源调配技巧1. 合理配置人员岗位在快递公司的整个运作过程中，不同的岗位扮演着不同的角色。
为了提高工作效率，工作人员需要根据自身能力和经验来合理调配岗位。
例如，具有出色沟通能力的员工可以更好地负责客户服务，而熟悉仓储管理的员工则可以更好地处理库存管理。
2. 建立默契的团队合作快递公司是一个充满协作的环境，因此，团队合作至关重要。
面对不同的工作任务和层级，各部门之间需要形成紧密的协作网络，以确保信息的流通和任务的及时完成。
通过有效的内部沟通和明确的职责分工，团队成员之间可以更好地合作，并迅速解决出现的问题。
二、时间资源调配技巧1. 制定合理的时间计划工作人员需要根据实际情况制定合理的时间计划。
对于每个环节的工作，他们可以设定明确的时间表，并按照计划执行。
这样可以避免因任务堆积而导致的延误，提高处理速度。
2. 高效利用技术工具随着科技的进步，快递公司可以利用各种技术工具来提高时间资源的调配。
例如，利用物流管理系统可以实时跟踪和管理货物，使物流流程更加顺畅。
另外，使用电子签收和自助取件系统等新技术可以减少相关工作的时间消耗，提高效率。
三、物料资源调配技巧1. 合理规划仓库布局快递公司的仓库是物料资源的集中地，因此，合理规划仓库布局对于提高物料调配效率至关重要。
工作人员可以采用合适的货架分类存放不同类型的物料，提供清晰的标识和编号，以便快速查找和取用物料。
2. 建立供应链伙伴关系与供应商和合作伙伴建立良好的关系，可以更好地调配物料资源。
快递公司可以与优质的供应商合作，确保及时供应所需的包装材料和运输工具，以满足不同规模和种类的货物运输需求。
四、信息资源调配技巧1. 建立信息共享平台快递公司需要建立一个信息共享平台，将各类数据和信息集中存储和管理。
数学建模与优化问题求解的实际案例
数学建模与优化问题求解的实际案例数学建模是一门应用数学的学科，通过建立数学模型来描述和解决实际问题。
在现实生活中，我们经常会遇到各种各样的问题，而数学建模可以帮助我们理清问题的本质，并提供一种科学的方法来解决问题。
优化问题是数学建模中的一个重要方向，它旨在找到最优解或最佳解决方案。
下面，我将通过一个实际案例来说明数学建模与优化问题求解的过程和方法。
假设我们是一家物流公司的经理，负责管理货物的配送。
我们面临的问题是如何合理安排货车的配送路线，以最小化总运输成本。
为了解决这个问题，我们可以采用数学建模的方法。
首先，我们需要收集一些相关的数据。
比如，我们需要知道货车的数量、容量和行驶速度，以及各个货物的重量、体积和目的地等信息。
然后，我们可以将这些数据转化为数学模型。
在这个案例中，我们可以将货车的配送路线看作是一个旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
TSP是一个经典的优化问题，它要求在给定一组城市和每对城市之间的距离时，找到一条最短路径，使得每个城市都被访问一次且仅访问一次，最后回到出发城市。
在我们的问题中，每个目的地可以看作是一个城市，而货车的行驶路线就是旅行商要访问的路径。
接下来，我们可以使用数学方法来求解这个问题。
常用的方法包括贪婪算法、动态规划和遗传算法等。
在这个案例中，我们可以使用贪婪算法来解决TSP。
贪婪算法的基本思想是每次选择最优的下一步，直到达到目标。
具体来说，我们可以从起始点开始，每次选择离当前位置最近的未访问目的地作为下一个访问点，直到所有目的地都被访问过为止。
然而，贪婪算法并不一定能够得到最优解。
为了进一步优化结果，我们可以引入一些启发式规则或调整算法的参数。
比如，我们可以考虑货物的优先级，优先配送重要的货物或紧急的货物。
另外，我们还可以限制货车的行驶时间或距离，以避免超出预算或满足客户的要求。
除了TSP，数学建模还可以应用于其他优化问题，比如线性规划、整数规划和非线性规划等。
物流管理中的人员调配与绩效提升策略
物流管理中的人员调配与绩效提升策略物流管理是现代企业运营中不可或缺的一环，它涉及到货物的运输、仓储、配送等多个环节。
然而，在物流管理中，人员调配和绩效提升策略起着至关重要的作用。
本文将探讨物流管理中的人员调配和绩效提升策略，以期为企业提供一些有益的参考。
首先，物流管理中的人员调配是一项复杂的任务。
在物流运营过程中，不同环节需要不同类型的人员进行操作和管理。
例如，货物的装卸和运输需要体力劳动者，而仓储和配送则需要具备一定管理技能的人员。
因此，企业在进行人员调配时，需要根据不同环节的需求，合理安排人员的工作岗位。
其次，人员调配的关键在于人员的素质和技能。
在物流管理中，人员的素质和技能直接影响着工作效率和服务质量。
因此，企业在进行人员调配时，应该注重选拔和培养具备相关素质和技能的人员。
例如，对于仓储环节，企业可以培养员工的仓储管理技能，提高他们的操作效率和准确性；对于配送环节，企业可以培养员工的驾驶技能和路线规划能力，提高配送效率和准时率。
另外，物流管理中的人员调配还需要考虑到员工的个人特长和兴趣。
每个人都有自己擅长和喜欢的领域，如果能够将员工的特长和兴趣与工作岗位相匹配，不仅能提高员工的工作积极性和满意度，还能提升工作效率和质量。
因此，企业在进行人员调配时，应该充分了解员工的个人特长和兴趣，并根据实际情况进行合理安排。
除了人员调配，绩效提升策略也是物流管理中不可忽视的一部分。
绩效提升是企业实现高效物流管理的关键，它直接影响着企业的竞争力和市场地位。
在绩效提升方面，企业可以采取以下策略：首先，建立科学的绩效评估体系。
通过建立科学的绩效评估体系，可以客观地评估员工的工作表现，并根据评估结果进行奖惩和激励。
这不仅能够激发员工的工作积极性和创造力，还能提高工作效率和质量。
其次，加强员工培训和技能提升。
物流管理是一个不断发展和变化的领域，员工需要不断学习和提升自己的技能。
因此，企业应该加强员工培训，提供相关的培训课程和学习机会，帮助员工提升专业知识和技能水平。
智慧物流中的数据建模与优化技术
智慧物流中的数据建模与优化技术随着市场全球化和在线购物的普及，物流行业得到了巨大的发展。
因为物流环节涉及众多的事项，有时候也会存在一些瓶颈问题，例如长途运输、仓储、派送等方面。
这些问题往往都会使物流成本上升，从而影响企业的盈利能力。
那么，如何破解这些问题，实现智慧物流呢？其核心，就是数据建模和优化技术。
一、智慧物流中的数据建模在智慧物流中，数据建模是关键。
通过数据建模，可以将各个生产环节中的数据整合起来，形成一个完整的数据模型。
这个模型是企业进行智能优化的基石，可以为物流提供实时数据支持，掌控整个生产链的状态，以便及时适应市场变化，提高生产效率，降低成本。
数据建模实现的方法主要有直接流程建模、事件流程建模、数据流程建模等。
其中直接流程建模是从物流流程入手，利用各种软件或者手工工具对当前物流程序进行建模，以便将数据流转成流程监测并及时反馈。
事件流程建模是从物流事件入手的，从时效性的角度对特定的物流事件进行建模，以便能够及时地处理各种事件。
数据流程建模则是从数据流入手，以数据流为单位来进行建模，以便对整个物流生产链都能做到实时监测和总控。
二、智慧物流中的优化技术在物流环节中，可以通过优化技术来提高各个环节的生产效率以及节约物流成本，让企业更好的赢利。
优化技术的核心是数据分析和挖掘，通过对自身物流进行数据分析和挖掘，可以发现其中的问题，以便更好地进行优化。
数据分析主要是通过统计学等方式，分析物流数据，找出其中的规律。
数据挖掘是在数据分析的基础上，进行一定的预测和预处理，再结合挖掘相关潜在信息，如需求和市场的变化。
通过这些方法，可以全面对物流进行分析，找到物流流程中的瓶颈点，进行优化，实现最优生产效果。
为了提高生产效率和降低成本，优化技术主要关注以下几个方面：（1）物流人员优化：物流人员的安排和配备是物流生产的关键，如果人员配备不合理，无法提供及时的物流服务，生产效率将会严重下降。
优化就要找到合理的人员分配方式，以提高工作效率。
如何优化仓库布局理货人员的灵活调配技巧
如何优化仓库布局理货人员的灵活调配技巧仓库布局在物流管理中扮演着重要的角色，合理的仓库布局可以有效提高货物的存储能力和物流运作效率。
然而，在实际操作中，由于各种原因，仓库布局常常需要进行调整。
为了实现仓库布局的灵活调配，仓库理货人员需要具备相应的技巧和方法。
本文将探讨如何优化仓库布局理货人员的灵活调配技巧，从而提高仓库的运作效率。
一、理货人员的培训和技能提升仓库的布局调整需要理货人员具备一定的专业知识和技能。
因此，在进行仓库布局调整之前，必须对理货人员进行培训，提高其专业技能水平。
培训内容可以包括理货技巧、物料分类方法、仓库货物的存储特点等方面的知识。
通过培训，提升理货人员的专业素质，使其能够灵活应对不同的仓库布局需求。
二、合理规划仓库空间仓库布局的优化首先需要合理规划仓库的空间。
首先，要根据物料的种类、数量和特性，制定合理的货物存放方案，确保不同种类的货物能够被有效存储和分配。
其次，要合理划分货物存储区域，根据货物的属性和使用频率，将仓库划分为存储区、拣货区、复核区等不同的功能区域，以便于理货人员根据具体需求进行灵活调配和操作。
三、建立标准化作业流程建立标准化的作业流程是优化仓库布局的关键。
通过建立标准化的作业流程，可以使仓库理货人员的操作规范化，提高工作效率。
作业流程可以包括货物进入仓库后的验收流程、货物存储的操作流程、货物出库的操作流程等方面的内容。
在建立作业流程时，要考虑到实际情况，提高流程的灵活性和适应性，使其能够满足不同的仓库布局调整需求。
四、运用信息化技术现代仓库管理已经逐渐引入信息化技术，通过运用信息化技术可以提高仓库布局的灵活性。
一方面，可以利用仓库管理系统对仓库布局进行实时监控和调整，通过系统的数据分析功能，对仓库布局进行优化。
另一方面，可以利用条码技术、RFID技术等手段，对货物进行快速准确的定位和管理，提高理货人员的工作效率和准确性。
五、加强仓库人员之间的协作优化仓库布局需要仓库人员之间的密切协作。
企业供应链管理中的库存与运输优化模型构建
企业供应链管理中的库存与运输优化模型构建随着全球化交易的不断发展，企业供应链管理变得日益复杂而关键。
在这样的背景下，构建优化模型来管理和控制库存和运输成为了企业提高效率和降低成本的重要手段。
供应链管理的目标是实现库存的最优化管理和运输成本的最小化。
在构建库存和运输优化模型之前，我们需要了解供应链的主要环节和影响因素。
首先，库存是供应链中最重要的资源之一。
通过合理的库存管理，企业能够确保产品的供应和生产的稳定性，提高客户满意度。
然而，库存也会导致企业成本的增加。
过多的库存会增加公司的资金占用和储存成本，而过少的库存会导致供应不足和无法满足客户需求。
因此，在建立库存优化模型时，需要同时考虑供应链中各个节点的库存水平。
其次，运输是供应链中连接各个节点的关键环节。
合理的运输安排可以保证产品及时运达目的地，同时降低运输成本。
在制定运输计划时，需要考虑货物的容量、运输距离、运输时间等因素。
此外，选择适当的运输方式和运输路线也是提高运输效率的重要环节。
在库存和运输优化模型的构建中，需要考虑不同的影响因素，并建立合理的数学模型来解决相关问题。
这些模型通常使用线性规划、整数规划、动态规划等数学方法进行求解。
以库存优化为例，可以通过建立数学模型来确定最佳的库存量和库存位置，以实现供应链的高效和稳定。
该模型需要考虑供应链中各个环节的库存成本、服务水平要求、需求波动等因素的影响。
通过对这些因素进行量化和分析，可以将库存优化问题转化为数学优化问题，并使用合适的算法进行求解，以在保证业务正常运行的前提下最大限度地减少库存成本。
同样地，运输优化模型也可以使用类似的方法进行构建。
在模型中，我们可以考虑货物流转的路径选择、运输方式的优化、车辆调度等因素。
通过数学模型的建立和求解，可以确定最佳的运输计划和路径，并最小化整个供应链中的运输成本。
需要注意的是，在构建和应用这些优化模型时，企业还需要考虑实际运营的约束和限制。
例如，供应链中的一些环节可能存在特定的物理条件和操作限制。
基于库存利润的快递企业人员调配优化建模与求解方法
基于库存利润的快递企业人员调配优化建模与求解方法
赵禹琦;张颖
【期刊名称】《曲阜师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2018(044)001
【摘要】为了得到快递企业人员调配的优化方案,使企业有效利用资源提高利润,本文对服务于不同区域客户的快递企业末端配送网点进行分析,结合实际对其一天中各时段来件量应用时间序列季节系数法进行预测.在其配送过程中的人员,配送量,车辆等因素的约束下,通过对该网点的人员调配来达到极大化库存环节利润的目标建立数学模型,并应用改进的粒子群算法求解.通过仿真实验说明得到的人员调配方案的有效性.
【总页数】5页(P45-49)
【作者】赵禹琦;张颖
【作者单位】沈阳工业大学理学院,110870,辽宁省沈阳市;沈阳工业大学理学院,110870,辽宁省沈阳市
【正文语种】中文
【中图分类】O22
【相关文献】
1.快递企业人员调配问题的建模与求解方法 [J], 张颖;赵禹琦;刘艳秋
2.基于边界涡量流的二维叶型优化建模与求解 [J], 杨小娟;刘若阳;佘志坤
3.基于优化模型求解方法的多级供应链生产-库存研究进展与趋势 [J], 蓝海燕
4.城市防洪多蓄洪池定容的优化建模与求解方法的研究 [J], 方宇斌;章坚民
5.我国民营快递企业人员流失问题及破解之策--基于美国联邦快递成功经验的启示[J], 王珂
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物流仓储管理中的优化模型与算法研究
物流仓储管理中的优化模型与算法研究第一章引言1.1 研究背景在现代供应链管理中，物流仓储管理起着至关重要的作用。
物流仓储管理涉及多个环节，包括仓库布局优化、库存管理、设备调度等方面。
针对这些问题，优化模型与算法的研究成为解决物流仓储管理问题的重要手段。
1.2 研究目的本文旨在研究物流仓储管理中的优化模型与算法，探索有效的解决方案，提高物流仓储管理的效率和效果。
第二章优化模型2.1 仓库布局优化模型仓库布局是物流仓储管理的基础，合理的仓库布局可以提高货物的存储和调配效率。
通过建立数学模型，基于参数如货物流向、仓库设施等，可以优化仓库的布局，减少货物的运输距离和时间。
2.2 库存管理模型合理的库存管理能够保证供应链的稳定运行，并降低库存成本。
通过建立库存管理模型，可以对库存进行合理的计划和预测，进而优化库存的规模和运转速度。
2.3 设备调度模型设备调度是物流仓储管理中的关键环节，合理的设备调度可以提高设备的利用率和运行效率。
通过建立设备调度模型，可以根据设备的特性和运行需求，制定合理的调度策略，提高设备的使用效率和服务质量。
第三章优化算法3.1 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的搜索算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，寻找最优解。
在物流仓储管理中，可以运用遗传算法解决仓库布局优化、库存管理和设备调度等问题。
3.2 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟粒子在搜索空间中的运动和信息交流，寻找最优解。
在物流仓储管理中，粒子群算法可以用于仓库布局优化、库存管理和设备调度等问题的求解。
3.3 模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物态变化原理的优化算法，通过模拟固体冷却和退火过程，逐渐降低系统能量，寻找最优解。
在物流仓储管理中，可以借助模拟退火算法解决仓库布局优化、库存管理和设备调度等问题。
第四章研究案例4.1 仓库布局优化案例通过建立仓库布局优化模型，选择合适的优化算法，对某物流企业的仓库布局进行优化。
人员与物流流程优化方案
人员与物流流程优化方案摘要：本文旨在提出人员与物流流程优化方案，以提高组织的效率和整体运作效果。
人员与物流流程是组织成功运营的重要组成部分，通过优化人员分配和物流流程，可以提高生产效率、减少时间和成本，增强企业竞争力。
本方案涵盖了人员管理、物流流程设计和信息技术应用三个方面的优化策略。
一、人员管理优化策略1. 专业化人员培训：为提高工作效率，员工需要接受相关专业培训，包括物流管理、仓储操作、供应链管理等。
培训过程中，应注重实战能力的培养，通过模拟实际工作场景来提高员工应变能力和处理问题的能力。
2. 岗位匹配与流程透明化：将员工技能与工作岗位需求匹配，并制定明确的岗位职责与流程指南，确保员工对工作流程有清晰的认识。
通过流程透明化，员工可以更好地理解自己的工作与工作环节中其他岗位的关联，实现协同作业。
3. 激励机制和绩效评估：建立科学的激励机制和绩效评估体系，根据员工的工作表现激励与奖励，激发员工的积极性和主动性。
同时，根据绩效评估结果，及时发现问题，进行针对性的培训和提升，提高整体团队的工作效率。
二、物流流程设计优化策略1. 优化仓储布局：根据物流需求和仓库功能，设计合理的仓储布局，使得货物在仓库内流转更加顺畅。
合理的仓储布局能够减少货物的运输时间和运输成本，提高货物存储和出货的速度。
2. 流程细节优化：优化物流流程中每个环节的操作细节，减少操作步骤和工时浪费。
比如，通过对货物的分类、批次号标记等方式，加快货物的入库和出库速度。
另外，利用现代信息技术，如RFID技术追踪货物位置和状态，提高货物跟踪与管理的效率。
3. 配送优化与合作伙伴关系建立：根据不同地区的需求，制定灵活的配送计划，减少运输距离和时间。
同时，建立良好的合作伙伴关系，与物流公司、配送中心等共同合作，以确保及时、准确地配送货物。
三、信息技术应用优化策略1. 物流管理系统的建立：建立信息化的物流管理系统，实现对物流流程的全面监控和信息的整合与共享。
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D O I :10.3969/j.i s s n .1001-5337.2018.1.045 *收稿日期:2017-03-11作者简介:赵禹琦,女,1990-,硕士研究生;研究方向:智能优化算法与可靠性理论.E -m a i l :1194387705@q q.c o m ;张 颖,女,1964-,博士,教授;研究方向:复杂系统的建模及优化.基于库存利润的快递企业人员调配优化建模与求解方法赵禹琦, 张 颖(沈阳工业大学理学院,110870,辽宁省沈阳市) 摘要:为了得到快递企业人员调配的优化方案,使企业有效利用资源提高利润,本文对服务于不同区域客户的快递企业末端配送网点进行分析,结合实际对其一天中各时段来件量应用时间序列季节系数法进行预测.在其配送过程中的人员,配送量,车辆等因素的约束下,通过对该网点的人员调配来达到极大化库存环节利润的目标建立数学模型,并应用改进的粒子群算法求解.通过仿真实验说明得到的人员调配方案的有效性.关键词:配送网点;人员调配;库存;时间序列季节系数法;粒子群优化算法中图分类号:O 22 文献标识码:A 文章编号:1001-5337(2018)01-0045-05合理地调配快递企业人员能够有助于企业有效整合资源,增加利润.由于快递企业的末端配送网点直接服务于客户,对整个快递网络起着关键作用,因此对快递企业末端配送网点的人员调配能够有效为企业合理规划提供帮助.相关研究主要有:王建玲对中小物流企业人力资源管理存在的问题及对策的研究[1],周宁武的快递业人力资源支撑体系的研究[2],何云与邹正兴的基于客户时间满意度的集成物流多目标优化模型研究[3],许丹的快递配送中心分拣作业优化研究[4].本文基于库存角度,在考虑电子商务发展对快递企业的影响下,通过合理调配派往不同客户配送人员数量来达到极大化快递网点配送库存环节利润的目标建立模型,通过对模型的求解得到快递网点配送人员最佳调配方案.1 问题描述对服务于三区域客户的快递配送网点进行分析,该快递网点一天的配送间为8:00-20:00,每次配送发车时间间隔为24小时,即将配送时间段划分为5段.不同区的客户具有不同的快件接收概率以及不同的车辆返回需要的时间段数.为了更好地分析快递配送网点人员调配对库存环节的影响,将所研究的库存环节简化为快件在配送网点仓库未发出产生库存与安排快件进行出库作业两部分.在该网点来件具有随机性与配送人员在配送时段内可变动的背景下,通过对每次发车派往不同区客户的快件配送人员数量的调配来达到优化库存环节利润的目标.2 模型建立2.1 模型假设在服务的客户中第i 小区的客户具有的快件接受概率为φ(i ),其车辆返回所需要的时间段数ρ(i )(ρ(i )是整数,ρ(i )<5,i =1,2,3)在各配送时段均相同;该快递网点运输车辆型号统一,即每辆车可运快件数量为d ,共D m a x 辆,并且每辆车对应由一人负责完成对应的快件出库工作;该网点每次配送发车时都满载,若快件配送到客户处未能被顺利接第44卷 第1期2018年1月 曲阜师范大学学报J o u r n a l o f Q u f u N o r m a l U n i v e r s i t yV o l .44 N o .1J a n .2018收,则重新返回配送中心;仅考虑该快递配送网点接收上一级节点的快件并配送到各区客户这个单项过程,且不包括 双十一 等特殊高峰期.2.2符号说明t为快递配送网点发车时间段,t=1,2, ,5.h(i)t为t时段内配送网点派往i区客户的配送人员数量(人),h(i)tɪZ,i=1,2,3;P为该网点拥有配送人员总数量(人);P t为t时段内该快递网点可用配送人员数量(人);Q t为t时段内配送人员缺席数量(人);D t为该网点t时间段内可发出的车辆数(辆);D(i)t为t时间段内从i区客户处返回配送网点的车辆数(辆);δ(i)t为t时间段快递网点仓库中快件需要派送到i区客户处的比例;A为快递网点单位快件入库时所能够所带来的收入(元);B(i)为每车每次配送到i区客户处需要花费的出库作业费用(元);C为单位快件在每个配送时段未能出库的库存成本(元);l t为t时间段内配送开始时配送中心仓库原有快件量(件);s t为t时间段内配送中心新来快件量(件). 2.3建立库存优化模型由于电子商务发展,快递配送网点一天中的来件量具有随机性,在一天中各个时段的来件有类似季节性波动的特点.同时每天中各个配送时段人员变动情况(如请假等)也具有季节性波动特点,所以对该网点各时段来件量与请假人数的预测都可以用时间序列季节系数法[5]进行预测.具体步骤如下:(1)收集m天与每天各时间段(设段数为n)的时间序列样本数据a i j,其中,i表示天的序号(i=1, 2, ,m),j表示时间段序号(j=1,2, ,n).(2)计算每天所有时间段数据的算术平均值 a,即a=1kðm i=1ðn j=1a i j,k=m n.(1)(3)计算相同时间段内数据的算术平均值:a.j=1mðm i=1a i j,j=1,2, ,n.(2)(4)计算出时间段的系数:b j=a.ja.(3)(5)预测计算.先求出预测天(即后一天)的加权平均:y m+1=ðmi=1ωi y iðm i=1ωi,(4)y i=ðn j=1a i j,ωi=i.{(5)其中y i为第i天的合计数;再计算出预测天的各时段平均值 y m+1:y m+1=y m+1n,(6)则可以得出预测天第j时间段的预测值为y m+1,j=b j㊃ y m+1.(7) (6)预测快件量与缺席人数.对快递网点一周内每天各配送时段来件数量以及人员缺席数量相关数据进行收集,在应用时间序列季节系数法中令相关统计参数:m=7,n=5,j=t,得到相关预测值:s t=b t㊃ y8,Q t=b't㊃ y'8,{(8)其中b t,b't分别为应用该算法预测来件量的时间段系数与请假人数时间段系数, y8与 y'8分别是来件量所预测天与请假人数所预测天的时段平均值.(7)计算t时间段内从i区客户返回的车辆数:D(i)t=0,h(i)t-ρ(i),{t-ρ(i)ɤ0,t-ρ(i)>0.(9) (8)l1的值可以对一天配送结束后该快递网点的快件剩余量统计来得到,l t(t=2, ,5)计算有如下公式给出:l t=l t-1+s t-1-dð3i=1h(i)t-1+ð3i=1d(1-φ(i))D(i)t.(10) (9)δ(i)t的确定可以用统计的方法,确定每天各个时间段需要发往客户i的快件量,并求出一周内各时段该配送网点需要发往客户i的快件量的平均值,记为ξ(i)t,i=1,2,3;t=1,2, ,5.则可以求出配送比例为δ(i)t=ξ(i)tξ(1)t+ξ(2)t+ξ(3)t.(11) (10)计算t时间段内该网点可用配送人员的64曲阜师范大学学报(自然科学版)2018年数量:P t =P -Q t ,P t -1-ð3i =1h (i )t -1+ð3i =1D (i )t -Q t ,{t =1,t =2, ,5.(12)(11)计算t 时间段内快递网点可发车辆数:D t =D m a x ,D t -1-ð3i =1h (i )t -1+ð3i =1D (i )t ,{t =1,t =2, ,5.(13)(12)建立极大化库存利润模型:该快递网点库存产生的利润为快件入库带来的收入去掉每次配送时未能发出快件的库存成本再去掉每次配送是快件出库作业的成本.将库存环节利润用T 表示,则可以得到如下表达式:T ((h (1)1,h (2)1,h (3)1) (h (1)5,h (2)5.h (3)5))=ð5i =1A ㊃s t-C s t+l t-ð3i =1d ㊃h (i )t()-[ð3i =1B(i )h (i)t].(14)由此建立模型:m a x T ((h (1)1,h (2)1.h (3)1) (h (1)5,h (2)5.h (3)5))(15)s .t .T ((h (1)1,h (2)1.h (3)1) (h (1)5,h (2)5.h (3)5))ȡ0,(16)0ɤd ð3i =1h(i )tɤs t +l t ,h (i )tɪZ ,(17)0ɤd ㊃h (i )t ɤδ(i )t (s t +l t ),(18)0ɤð3i =1h(i )tɤD t ,(19)0ɤð3i =1h(i )tɤP t ,t =1,2, ,5.(20)式(16)是保证库存环节盈利,式(17)说明每次配送的快件数量不多于仓库中已有快件量,式(18)说明每次实际配送到i 类客户的快件数量不多于需要配送到客户i 的快件数量,式(19)说明每次配送车辆不多于配送网点该时段可发车辆数,式(20)说明每次安排的配送人员数量不多于该时段可用配送人员的数量.3 模型求解应用粒子群算法[6]对其进行求解,为了能够更好提提高搜索效率与精度,对粒子群算法的移动公式进行改进,增加了粒子移动时远离自己自身最差位置的情况.求解过程为:令h =((h (1)1,h (2)1,h (3)1) (h (1)5,h (2)5,h (3)5)),则目标函数(15)表示为m a x T (h ).(1)编码方式:用各配送时段派往不同客户的配送人员的数组向量作为粒子的表达方式,搜索范围为正整数域.(2)应用罚函数法对模型的约束进行处理,将目标函数的约束条件表示为g 1=-T (h )ɤ0,g 2=d ð3i =1h (i )t -(s t +l t )ɤ0,g 3=d ㊃h (i )t -δ(i )t (s t +l t )ɤ0,g 4=ð3i =1h (i )t -D t ɤ0,g 5=ð3i =1h (i )t -P t ɤ0.ìîíïïïïïïïïïïïï(21)将上述极大化约束问题转化成极小化无约束问题如下:m i n F (h )=-T (h )+r i ð5i =1G 2(gi ),(22)G (x )=0 x ɤ0,1,x >0.{(23)由此得到该目标函数的适值函数为F (h ),r 为惩罚因子.具体求解步骤为1)初始化最大迭代次数n m a x (n =1),种群规模以及粒子群中粒子的位置与速度.2)计算每个粒子的适应值.3)更新粒子的个体历史最优适应值与最优位置,最差适应值与最差位置,以及整个群体的历史最优适应值与最优位置.4)按照粒子群优化公式(24)对每个粒子的速度和位置进行更新,n =n +1.5)判断n >n m a x 是否成立,若成立,则输出最优解h *,否则转S t e p 2.v i (n +1)=ωv i (n )+c 1r '1(p d (n )-h i (n ))+c 2r '2(h i (n )-p w o r s t (n ))+c 3r '3(p g (n )-h i (n )),h i (n +1)=h i (n )+v i (n +1).ìîíïïïïïï(24)74第1期 赵禹琦,等:基于库存利润的快递企业人员调配优化建模与求解方法其中v i,h i分别为粒子h 的第i个分量的速度与位置;ω为权重系数,r'1,r'2,r'3ɪ[0,1]为在区间[0, 1]内均匀分布的伪随机数,c1,c2,c3为速度系数,c1加快粒子移向自己最佳位置,c2加快粒子远离自己最差位置,c3加快粒子移向群体最优位置,p d(n), p w o r s t(n),p g(n)分别为n代种群中个体最优位置㊁最差位置以及群体最优位置.4数据仿真A快递企业配送网点一周内来件量数据如表1.表1配送网点每天各时段来件数量(件)天t数123451635692716659621264468170867263936577156936496184650698708653626565467871066763066616896956706417645702699651637对该配送网点一周内各时段配送人员缺席情况收集数据如表2.表2配送网点一周内缺席人数(人)天t数12345125153241026324312453151530064642453734043统计得到该快递网点需要派送到各区客户的快件的比例如表3.表3配送网点配送情况(%)区t域12345133.530.325.231.831.3237.136.640.534.838.9329.433.134.333.429.8通过对该快递网点运营情况的相关了解得到其他参数为ρ1=1,ρ2=2,ρ3=3;φ1=97.8%,φ2=98.6%,φ3=99.2%;D m a x=40;d=35;p=43;l1=95;A=2;B1=21;B2=22;B3=23;C=5.用时间序列季节系数法得到5个时间段来件量为649.87件,694.05件,704.63件,660.59件,630.72件.同样预测方法得到5个时段的缺席人数分别为3.32人,2.74人,1.30人,4.05人,3.18人.利用式(14)建立模型,并运用粒子群优化算法求解该模型,其相关参数为r=2000,n m a x=300,种群规模为200,ω=0.85,c1=c3=2,c2=1.得到当前最佳人员调配方案为((h(1)*1,h(2)*1,h(3)*1), (h(1)*5,h(2)*5,h(3)*5))= ((6,5,7),(6,7,6),(5,8,6),(6,8,7),(6,8,6))得到的当前好解为(结果保留整数)T*=ð5t=1A s t-C s t+l t-ð3i=1d㊃h(i)*t()[-ð3i=1B(i)h(i)*t]=1767.若用除去影响因素的按工作性质分配且人数固定的方案:首先为了保证每次可用人数充足,将每个时段的缺席人数设为最大值4去掉缺席人数波动的影响,则一天中各时段总的可用配送人员为39人;再利用每次返回所需要的时间段加权平均近似求得服务每区客户的配送人员比例依次为16.7%, 33.3%,50%;得出负责派往每个区域人数分别为6人,13人,20人;再结合每个时段需要派往各区的快件量将其近似平均分配到每次派送中,得到的分配方案如下:((h(1)'1,h(2)'1,h(3)'1), (h(1)'5,h(2)'5,h(3)'5))= ((6,7,5),(6,6,5),(5,7,5),(6,6,5),(5,7,8)).84曲阜师范大学学报(自然科学版)2018年得到的库存环节利润为(保留整数):T '=1369,由此可见采用这种方案所得到的利润少于求解该模型得到的分配方案所得利润.进而说明了模型中的分配方案的优势.5 结 论本文在电子商务发展对配送网点影响的背景下,运用有效方法对其一天中各时段来件量进行了预测.对服务于三区客户的快递网点进行了研究,在考虑人员变动的情况下,以极大化库存环节利润为目标,建立了对其人员调配的优化模型,并利用改进粒子群优化算法进行求解,得到人员调配的最佳方案,通过对比说明方案的优势,以此帮助企业提升竞争力.参考文献:[1]王建玲,中小物流企业人力资源管理存在的问题及对策研究[J ].物流技术,2015,34(2):90-92.[2]周宁武,快递业人力资源支撑体系研究[J ].人力资源管理,2012,(12):150-152.[3]何云,邹正兴,基于客户时间满意度的集成物流多目标优化模型研究[J ].物流技术,2014,33(4):119-121.[4]许丹,快递配送中心分拣作业优化研究[J ].物流技术,2015,34(2):74-77.[5]司守奎,孙玺菁.数学建模算法与应用[M ],北京:国防工业出版社,2014,155-156.[6]汪定伟,王俊伟,王洪峰,等.智能优化算法[M ],北京:高等教育出版社,2007:142-148.M o d e l i n g o fO p t i m i z a t i o no fE x p r e s sE n t e r p r i s eP e r s o n n e lA s s i gn m e n t B a s e d o nS t o c kP r o f i t a n dS o l u t i o nZ HA OY u -q i , Z HA N GY i n g(S c h o o l o f S c i e n c e ,S h e n y a n g U n i v e r s i t y o fT e c h n o l o g y ,110870,S h e n y a n g ,L i a o n i n g,P R C )A b s t r a c t :I no r d e r t o g e t o p t i m i z e d s o l u t i o no f e x p r e s s e n t e r p r i s e p e r s o n n e l a s s i gn m e n t ,e n a b l e e n t e r -p r i s e t o e f f e c t i v e l y u t i l i z e r e s o u r c e s t o i n c r e a s e p r o f i t ,t h e p a p e r a n a l yz e s t e r m i n a l d i s t r i b u t i o n s i t e sw h i c h s e r v e c l i e n t s o f d i f f e r e n t r e g i o n s ,u s e s t i m e s e r i e s s e a s o n a l f a c t o r sm e t h o d t o p r e d i c t q u a n t i t y o f p a r c e l s r e -c e i v e d p e r d a yi n c o m b i n a t i o no f a c t u a l s i t u a t i o n .U n d e r t h e l i m i t a t i o no f f a c t o r s s u c h a s p e r s o n n e l ,d i s t r i -b u t i o n q u a n t i t y ,v e h i c l e s ,e t c .d u r i n g t h e p r o c e s s o f d i s t r i b u t i o n ,t h e p a p e r a s s i gn s p e r s o n n e l o f t h i s s i t e s t o g e tm a x i m u m p r o f i t o f s t o c k ,s o a s t o e s t a b l i s hm a t h e m a t i c a lm o d e l ,t h e nu s e i m p r o v e d p a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o n t o g e t t h e s o l u t i o n .T h e s i m u l a t i o ne x p e r i m e n t i s u s e d t o p r e s e n t t h e e f f e c t i v e n e s s o f p e r s o n -n e l a s s i gn m e n t p l a n .K e y w o r d s :D i s t r i b u t i o n s i t e s ;p e r s o n n e l a s s i g n m e n t ;s t o c k ;t i m e s e r i e s s e a s o n a l f a c t o r sm e t h o d ;p a r -t i c l e s w a r mo pt i m i z a t i o n 94第1期 赵禹琦,等:基于库存利润的快递企业人员调配优化建模与求解方法。