配送运输管理最短路径算法共38页文档

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物流领域中的运输路径规划算法综述与优化

物流领域中的运输路径规划算法综述与优化

物流领域中的运输路径规划算法综述与优化运输路径规划是物流领域中至关重要的环节,它涉及到货物的运输安排、运输成本的控制以及运输效率的提升。

在物流管理中,合理的运输路径规划可以有效地降低物流成本,提高运输效率,优化供应链管理。

本文将综述物流领域中常用的运输路径规划算法,并探讨其优化方法和应用。

一、传统运输路径规划算法综述1. 最短路径算法最短路径算法是物流领域中最基础且常用的路径规划算法之一。

其主要目标是通过确定节点之间的最短路径来实现快速、高效的货物配送。

常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和A*算法。

这些算法通过考虑节点之间的距离、时间、耗费等因素来进行路径选择,以最小化总体的运输成本。

2. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的群体智能算法。

在物流领域中,蚁群算法被广泛应用于货车路径规划、货柜装载问题等。

它通过模拟蚂蚁在搜索食物时的信息素传递和选择机制,寻找最优的运输路径。

蚁群算法具有较强的自适应性和全局搜索能力,能够有效解决复杂的路径规划问题。

3. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式算法。

在物流领域中,遗传算法被广泛应用于货物配送路径优化、车辆调度等问题。

它通过模拟自然选择、交叉、变异等操作,不断优化运输路径的适应度,以提高运输效率和降低成本。

遗传算法具有较强的全局搜索能力和并行计算能力,能够获取较优的解。

二、运输路径规划算法的优化方法1. 路径规划算法与实时数据的结合传统的运输路径规划算法大多是基于固定的网络拓扑结构,未考虑实时数据的变化。

而结合实时数据的路径规划算法可以更加准确地预测交通状况,从而选择更优的运输路径。

例如,通过实时交通数据可以选择空闲路段,避开拥堵路段,从而降低运输时间和成本。

2. 多目标优化算法在实际的物流运输中,往往涉及到多个目标,如最短路径、最小成本、最小时间等。

传统的路径规划算法往往只考虑一个目标,忽略了其他因素的影响。

送货员最短路径模型论文

送货员最短路径模型论文

送货路线设计模型摘要如今,随着网络的逐渐普及,网购已经成为一种常见的消费方式,同时也带动了物流业的发展。

为了解决最佳送货路线一系列问题,本文建立了求最短H am ilton圈问题。

利用Floyd算法【2】求出顶点间最短路,构造连接各顶点的一个无向赋权完备图(矩阵)。

找出该完备图最短的H am ilton圈。

对于问题一:借助M atlab等数学工具,使用模拟退火算法(SA)求出最优解。

对于问题二:加入了时间限制,我们根据需求到达时间的不同,对整个路线图进行了片区的划分,然后对于不同的片区便转化为一个新的求最短H am ilton 圈问题。

由于我们考虑到各分段距离最短并不代表总和最短,所以我们对最短H am ilton圈问题进行了优化,最终整理为本文中的辅助途中的最短H am ilton圈问题。

利用辅助途中的最短H am ilton圈问题的求解方法,我们得到了最佳解。

关键词H am ilton圈Floyd算法模拟退火算法(SA)划分片区一、问题重述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,每个送货员往往一人送多个地方,他们怎么样才能以最快的速度及时将货物送达是个十分重要的问题,本文将就送货路线设计问题展开分析和讨论。

现有一快递公司,库房在图1(图略)中的O点,一送货员需将货物送至城市内多处,需要设计适当的送货方案,使所用时间最少。

该地形图的示意图见图1(图略),各点连通信息见表3(表略),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(表略),50个位置点的坐标见表2(表略)。

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。

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。

最短路径、指派、运输问题PPT共54页

最短路径、指派、运输问题PPT共54页
人类法律,事物有规律,这是不 容忽视 的。— —爱献 生
16、业余生活要有意义,不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰,也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人,而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着,就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书,莫被书掌握;要为生而读,莫为读而生。——布尔沃
最短路径、指派、运输问题
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵, 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法, 总体上 来说, 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日,便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持,法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例,它们 迅速累 聚,进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯

送货员最短路径

送货员最短路径

送货线路问题摘要: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。

在信息技术高速发展的今天,设计高效实用的物流配送算法为物流配送系统实现合理路径运输,从而节约运输时间、减少运输费用, 提高现代物流系统效率和降低成本非常必要。

本课题借鉴已有的数学模型,建立从库房到所有目标最优路径问题模型,并在此基础上借助运筹学路网中的最短路径算法。

课题最后选择一种较为理想的算法利用C++语言编写了程序,利用C++知识编写程序,计算出两点之间的距离,用它作为连通路线上的权值,建立无向图,利用Dijkstra从起始点O到其他各点的最短路径,再在MATABLE里面根据算出来的最短路径编写程序计算出最快完成路线方式。

关键字:线性规划模型、最短路径、Dijkstra算法送货员线路设计问题一、问题重述在网购越来越普及的情况下,送货线路设计问题成为一个很有研究价值的课题。

送货员在库房选择怎样的路径才能在客户要求的时间内将货物送到,并且保证所选路径为最优路径,即最短时间。

二、模型假设与符号说明2.1 模型假设1.假设连通的道路为直线,送货员只能沿连通道路行走,不能走其他路线。

2.假设每件货物交接的时间相同均为3分钟。

3.送货员在一个地方也可以有多件货物交接,此时货物交接的时间也是3分钟。

4.不考虑道路是否平坦交通状况等,送货员的平均速度为24公里/小时2.2 符号说明G=(V,E,L)————无向图(路线网路)V————m个节点构成的点集(送货地点)E————n条边构成的边集(目的地之间的线路)L————路权集(目的地之间的距离)v i(i=1,2,3,…N)————目的地的代码T标号————临时标号P标号————固定标号P,Q————v1、终点vN开始的扩展点(固定标号)集合vm,vn————P,Q的当前扩展点;d(vm)————起点到vm的最短路径e(vn)————起点到vn的最短路径三、问题分析3.1问题(1)的分析:利用C++知识编写程序,计算出两点之间的距离,用它作为连通路线上的权值,建立无向图,利用Dijkstra从起始点O到其他各点的最短路径,再在MATABLE 里面根据算出来的最短路径编写程序计算出最快完成路线方式。

Dijkstra算法在物流配送运输中的最短路径优化研究

Dijkstra算法在物流配送运输中的最短路径优化研究

Dijkstra算法在物流配送运输中的最短路径优化研究作者:阮洁钟宝荣来源:《计算机光盘软件与应用》2013年第15期摘要:传统的Dijkstra算法一般用于计算一个源节点到所有其他节点的最小代价路径,它能够适应网络拓扑的变化,因而可以应用在物流中的配送线路规划上。

原始的Dijkstra算法在实现时不仅占用大量计算机内存,而且执行效率也不高。

针对这一问题,本文基于传统的Dijkstra算法,对其数据存储和算法思路进行了优化。

最终通过实验证明优化后的Dijkstra比原始的Dijkstra算法在执行效率上有了较大的提高。

关键词:Dijkstra算法;最短路径;物流配送;优化算法中图分类号:TP301.6物流业的发展已成为国民经济的一个新的增长点,科学合理的物流业是经济可持续发展的重要部分,其发展程度已经成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一,被喻为促进经济增长的“第三利润源泉”。

在物流配送活动中,主要是把一批货物从配送中心运送到一个或多个非固定客户的接货处。

通常配送中心与客户之间有多条运输路线可以选择。

如果配送中心不进行运输路线的合理规划,往往会出现不合理的运输现象,如迂回运输、重复运输等。

不合理运输会造成运输成本上升。

因此确定合理的配送路线,从而使运输成本降低的同时又使服务水平得到改善是物流配送管理工作的一项重要内容。

本论文是笔者在湖北某软件公司实习期间,参与的一个物资综合管理系统,其中有一个模块是关于车辆调配和物流运输的,然后在此基础上实现基于Dijkstra算法并对其进行优化的物流配送最短路径选择算法。

通过实验发现,不仅节约了物流成本,而且提高了运输的效率。

1 Dijkstra算法介绍1.1 Dijkstra算法思想及步骤Dijkstra算法用于计算一个源节点到所有其他节点的最短代价路径,它是按路径长度递增的次序来产生最短路径的算法。

该算法的输入包含一个有权重的有向图G以及G中的一个顶点s,用V表示G中所有顶点的集合,S表示已求得最短路径的值顶点,w(u,v)表示从顶点u到顶点v的权重(设定权重均为非负值),(u,v)表示从顶点u到顶点v有路径相连,d(v)表示从顶点s到顶点v的最小权重。

浅析物流配送最短路径选择方法--蚁群算法

浅析物流配送最短路径选择方法--蚁群算法

浅析物流配送最短路径选择方法--蚁群算法翁凌云浙江工业大学计算机学院、网络工程,浙江杭州310000摘要:据中研普华《2013-2017年物流行业全景调研与投资策略研究咨询报告》显示,2012年我国物流业实现平稳适度增长,但物流要素成本也在全面上涨,物流企业生存空间进一步压缩[1]。

运输服务作为物流组成中的重要环节,是降低运输成本、提高运输质量和效率成为加快物流发展的有效途径,亦是运输服务优化中的核心问题。

它通过对货物的运输线路进行优化,在满足客户需求的前提下,尽量以最低的运输成本将货物送达目的地。

在过去几十年间,车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)得到了广泛的关注和研究,并取得了丰富的研究成果。

本文针对这类问题的构成、分类以及求解算法中的蚁群算法在这方面的运用等进行了归纳和概括。

关键词:物流;最短路径;算法;1. 引言美国物流管理学会(Council of Logistics Management,CLM)对物流所作的定义为:“为符合顾客的需要,对原料、制造过程中的存货与制成品以及相关信息,从其起运点至最终消费点之间,做出的追求效率与成本效果的计划、执行与控制过程。

”而有关资料显示,物流配送过程(包含仓储、分拣、运输等)的成本构成中,运输成本占到52%之多。

因此,如何在满足客户适当满意度的前提下,将配送的运输成本合理地降低,成为一个紧迫而重要的研究课题,车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。

2. 车辆路径问题的定义车辆路线问题(VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线,目标是使得客户的需求得到满足,并能在一定的约束下,达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的[2]。

车辆路线问题自1959年提出以来,一直是网络优化问题中最基本的问题之一,由于其应用的广泛性和经济上的重大价值,一直受到国内外学者的广泛关注。

物流运输系统中最短路径算法及应用

物流运输系统中最短路径算法及应用

物流运输系统中最短路径算法及应用摘要:根据GIS中网络计算的实际情况,根据A*算法和Dijkstra算法中快速搜索技术的实现入手,采用最短路径算法结合GIS的方法,提出了一种解决物流运输中车辆路径问题的高效率实现的方法。

引言:在竞争日益激烈的现代商业社会,企业只有以市场为核心去适应不断变化的环境并及时对市场做出发应,才能在竞争中立于不败之地。

物流管理正是以实现上述要求为目标的。

而物流配送是现代化物流管理中的一个重要环节。

它是指按用户的定货要求,在配送中心进行分货、配货,并将配好的货物及时送交收货人的活动。

在物流配送业务中,存在许多优化决策的问题。

本文只讨论物流配送路径优化问题。

合理选择配送路径,对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本以及增加经济效益都有很大影响。

所谓的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)VRP。

它也是目前在物流系统中较受关注的一个方面。

它是指在客户需求位置已知的情况下,确定车辆在各个客户间的行程路线,使得运输路线最短或运输成本最低。

一、系统介绍求解物流配送路径优化问题的方法有很多是路径引导的功能。

本设计主要功能是从给定的车辆位置和多个目标点位置,计算车辆遍历所有目标点的代价最优值,并给出代价值和路径描述,并在地图上进行路径显示。

路径引导模块的主要过程:初始化路网->得到车辆信息和目标点信息->求车辆遍历所有目标点的代价最优值和遍历次序(仅求遍历次序,而不需求走什么道路)->求每个目标点遍历的最优路径(求具体的道路)->输出遍历次序和路径描述二、车辆遍历所有目标点的代价最优值算法本设计中的遍历次序的算法采用的是等代价搜索法,它是A*算法的一种简化版本。

等代价搜索法也是基于宽度优先搜索上进行了部分优化的一种算法,它与A*算法的相似之处都是每次只展开某一个结点(不是展开所有结点),不同之处在于:它不需要去另找专门的估价函数,而是以该结点到A点的距离作为估价值。

物流运输系统中最短路径算法及应用

物流运输系统中最短路径算法及应用

物流运输系统中最短路径算法及应用摘要:根据GIS中网络计算(de)实际情况,根据A算法和Dijkstra算法中快速搜索技术(de)实现入手,采用最短路径算法结合GIS(de)方法,提出了一种解决物流运输中车辆路径问题(de)高效率实现(de)方法.引言:在竞争日益激烈(de)现代商业社会,企业只有以市场为核心去适应不断变化(de)环境并及时对市场做出发应,才能在竞争中立于不败之地.物流管理正是以实现上述要求为目标(de).而物流配送是现代化物流管理中(de)一个重要环节.它是指按用户(de)定货要求,在配送中心进行分货、配货,并将配好(de)货物及时送交收货人(de)活动.在物流配送业务中,存在许多优化决策(de)问题.本文只讨论物流配送路径优化问题.合理选择配送路径,对加快配送速度、提高服务质量、降低配送成本以及增加经济效益都有很大影响. 所谓(de)车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)VRP.它也是目前在物流系统中较受关注(de)一个方面.它是指在客户需求位置已知(de)情况下,确定车辆在各个客户间(de)行程路线,使得运输路线最短或运输成本最低.一、系统介绍求解物流配送路径优化问题(de)方法有很多是路径引导(de)功能.本设计主要功能是从给定(de)车辆位置和多个目标点位置,计算车辆遍历所有目标点(de)代价最优值,并给出代价值和路径描述,并在地图上进行路径显示.路径引导模块(de)主要过程:初始化路网->得到车辆信息和目标点信息->求车辆遍历所有目标点(de)代价最优值和遍历次序(仅求遍历次序,而不需求走什么道路)->求每个目标点遍历(de)最优路径(求具体(de)道路)->输出遍历次序和路径描述二、车辆遍历所有目标点(de)代价最优值算法本设计中(de)遍历次序(de)算法采用(de)是等代价搜索法,它是A算法(de)一种简化版本.等代价搜索法也是基于宽度优先搜索上进行了部分优化(de)一种算法,它与A算法(de) 相似之处都是每次只展开某一个结点(不是展开所有结点),不同之处在于:它不需要去另找专门(de)估价函数,而是以该结点到A点(de)距离作为估价值.例如图1,从A点出发,要遍历C,B,D,E四个目标点.具体算法过程如下:图1 起点和遍历目标点图1、从A点开始依次展开得到AB(7)、AC(3)、AD(10)、AE(15)四个新结点, 把第一层结点A标记为已展开,并且每个新结点要Record下其距离(括号中(de)数字);2、把未展开过(de)AB、AC、AD、AE四个结点中距离最小(de)一个展开,即展开AC(3)结点,得到ACB(8)、ACD(16)、ACE(13)三个结点,并把结点AC标记为已展开;3、再从未展开(de)所有结点中找出距离最小(de)一个展开,即展开AB(7)结点,得到 ABC(12)、ABD(20)、ABE(19)三个结点,并把结点AB标记为已展开;4、再次从未展开(de)所有结点中找出距离最小(de)一个展开,即展开ACB(8)结点……(不再展开AD、AE);5、每次展开所有未展开(de)结点中距离最小(de)那个结点,直到展开(de)新结点中出现目标Case(结点含有5个字母)时,即得到了Result.由上可见,A算法和等代价搜索法并没有象宽度优先搜索一样展开所有结点,只是根据某一原则(或某一估价函数值)每次展开距离A点最近(de)那个结点(或是估价函数计算出(de)最可能(de)那个结点),反复下去即可最终得到答案.虽然中途有时也展开了一些并不是答案(de)结点,但这种展开并不是大规模(de),不是全部展开,因而耗时要比宽度优先搜索小得多.三、目标点遍历(de)最优路径(求具体(de)道路迪杰斯特拉算法在计算两个具体目标点间(de)具体道路时,本设计采用了迪杰斯特拉算法.在设计中又对迪杰斯特拉算法进行优化,以实现高速公路优先.Dijkstra算法(de)基本思路是:假设每个点都有一对标号 (dj, pj),其中dj是从起源点s到点j(de)最短路径(de)长度 (从顶点到其本身(de)最短路径是零路(没有弧(de)路),其长度等于零);pj则是从s到j(de)最短路径中j 点(de)前一点.求解从起源点s到点j(de)最短路径算法(de)基本过程如下:1) 初始化.起源点设置为:① ds=0, ps为空;②所有其他点: di=∞,pi=;③标记起源点s,记k=s,其他所有点设为未标记(de).2) 检验从所有已标记(de)点k到其直接连接(de)未标记(de)点j(de)距离,并设置:dj=min[dj, dk+lkj]式中,lkj是从点k到j(de)直接连接距离.3) 选取下一个点.从所有未标记(de)结点中,选取dj 中最小(de)一个i:di=min[dj, 所有未标记(de)点j]点i就被选为最短路径中(de)一点,并设为已标记(de).4) 找到点i(de)前一点.从已标记(de)点中找到直接连接到点i(de)点j,作为前一点,设置:i=j5) 标记点i.如果,则算法完全推出,否则,记k=i,转到2) 再继续.直到所有点已标记.本文提出(de)Dijkstra算法实现GIS中(de)网络一般为各种道路、管网、管线等,这些网络在具有图理论中(de)基本特征(de)同时,更具有自己在实际中(de)一些特点.首先,在GIS中大多数网络都是有向带权图,如道路有单双向问题,电流、水流都有方向(如果是无向图也可归为有向图(de)特例),且不同(de)方向可能有不同(de)权值.更重要(de)一点是,根据最短路径算法(de)特性可以知道,顶点(de)出度是个重要指标,但是其入度在算法里则不必考虑.在具体实现时为了能实现高速优先,如果是高速,在标记两点间距离是按实际距离(de)1/2或1/3来标记,以实现高速优先考虑.在最后算总路程时把它乘上缩小(de)倍数.即保证总路程不变.本系统利用GPS定位系统实现对物流系统(de)相关车辆进行监控、调度、指挥、管理,以提高物流业务(de)效率,有效(de)控制物流成本,保障司机和货物(de)安全,提高管理水平和服务质量.系统(de)主要功能有:GPS定位,地图与路径显示,路径引导、报警求助,通讯与数据交换,其中路径引导是本系统(de)关键.路径引导(de)功能:从给定(de)多个车辆位置和多个目标点位置,计算车辆遍历所有目标点(de)代价最优值,并给出代价值和路径描述,在地图上进行路径显示.。

配送路线优化里程节约法

配送路线优化里程节约法

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文档仅供参考,如有不当之处,请联系改正。

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节省里程法
第1 步:作运送里程表,列出配送中心到顾客 及顾客间旳最短距离。
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节省里程法
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第4步:根据载重量约束与节省里程大小,顺
序连接各客户结点,形成二个配送路线 .
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节省里程法
第 3 步:将节省里程按从大到小顺序排列
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物流供应链中的运输路径规划算法使用教程

物流供应链中的运输路径规划算法使用教程

物流供应链中的运输路径规划算法使用教程导言在现代物流供应链中,运输路径规划算法是一个非常重要的环节。

它可以帮助物流公司和运输管理者在复杂的运输网络中找到最佳的运输路径,以提高运输效率、降低运输成本,并确保货物能够按时达到目的地。

本文将讨论物流供应链中常用的运输路径规划算法,并提供相应的使用教程。

一、运输路径规划算法简介1.1 最短路径算法最短路径算法是一种常用的路径规划算法,它通过计算网络中各节点之间的距离或时间,找到连接给定起点和终点的最短路径。

常用的最短路径算法包括Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

Dijkstra算法适用于单源最短路径问题,即从一个给定的起点到达其他所有节点的最短路径;而Floyd-Warshall算法则适用于多源最短路径问题,即计算任意两个节点之间的最短路径。

1.2 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,常用于求解复杂的路径规划问题。

它通过模拟种群的交叉、变异和选择过程,不断生成和改进路径解,最终找到最优解。

遗传算法可以应用于不同类型的物流网络,包括边权重固定的静态网络和边权重随时间改变的动态网络。

1.3 模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式优化算法,通过模拟金属在升温和冷却过程中的原子热运动,以一定的概率接受劣解,从而跳出局部最优解,找到全局最优解。

模拟退火算法常用于求解路径规划问题,并且对问题的连续性和非凸性有较好的适应性。

在物流供应链中,模拟退火算法可以用于解决满足不同约束条件的运输路径规划问题。

二、最短路径算法的使用教程2.1 Dijkstra算法的使用教程Dijkstra算法可以用于解决从给定起点到达其他所有节点的最短路径问题。

其基本思想是从起点开始,逐步更新未访问节点的最短距离,直到找到终点或所有节点都被访问。

下面是Dijkstra算法的使用教程步骤:步骤1:初始化起点的距离为0,其他节点的距离为无穷大。

步骤2:选择距离起点最近的未访问节点,并标记为已访问。

运输线路优化1---最小路径法

运输线路优化1---最小路径法
第四章 运输管理
线路优化--最小路径法
知识目标
明确优化物流运输线路与运输线路开发是不同的。 掌握单起点单终点的物流运输线路类型及其特点。 掌握运输线路选择的优化方法--最小路径法
能力目标
养成严谨的工作作风,培养团队协作能力。 能够利用物流运输线路优化方法解决实际工作中存在 问题。
任务五 运输线路优化
任务五 运输线路优化 ● 相关理论知识
一、物流运输线路的类型
物流运输线路,从起点到终点,常见的有 不成圈的直线、丁字线、交叉线和分支线, 还有形成闭合回路的环形线路,环形线路包 括有一个圈和多个圈的。案例中涉及的路线 类型为单一装货地和单一卸货地的物流运输 线路问题
一、物流运输线路的类型
单一装货地和单一卸货地的物流运输线路 问题特点是从起点开始途经多个节点到达终 点卸货,途经节点不卸货,从起点满载到达 终点,起点终点不重合是这类型的主要特点 ;如图中O点和A点是两个点,不重合。
●任务描述
面对市场竞争的日益激烈,物流运输企业的成 本剧增,如何应对挑战?物流公司普遍的做法 是:强化经营管理,在降本减耗上下功夫,抵 御高物流成本经营风险。其中重要的一条就是 不断优化运输(配送)线路,减少人为的加大 运距,节约油耗,避免油资源浪费,提高运输 效率。案例4-1就是好而惠连锁超市配送中心成 功的为某一分店配送的经验。
任务五 运输线路优化
■ 案例放送
因此计划调度员对每一条能从O到A的线路都进 行了实地勘察记录,并综合考虑每条送货线路 的里程、时间、车辆耗损,得出了每条线路每 一个路段的送货运行成本,汇总出了一张从配 送中心到此门店的送货路径数据图。现在计划 调度员要依据此图,找出配送中心与该门店之 间送货成本最低路径,如图4-2; 请问:如何找到运输成本最低的线路?

物流配送中的路径规划与优化算法

物流配送中的路径规划与优化算法

物流配送中的路径规划与优化算法随着电子商务和供应链的快速发展,物流配送成为了现代社会的重要组成部分。

有效的路径规划和优化算法可以帮助物流企业提高配送效率和降低成本。

本文将介绍物流配送中的路径规划问题,并探讨其中的优化算法。

一、物流配送中的路径规划问题物流配送中的路径规划是指根据配送要求和条件,在给定的时间内确定最佳的送货路径,使得配送效率最大化。

在考虑实际条件的同时,还需要满足以下要求:1. 配送时间:考虑到客户的需求和供应商的要求,配送时间通常有严格的限制。

路径规划需要在给定时间内完成配送任务。

2. 行驶距离:为了降低成本和节约时间,配送路径应尽量避免长距离的行驶。

3. 车辆载重:物流配送中,车辆通常有载重限制。

路径规划需要合理分配配送任务,确保车辆在承载范围内。

二、优化算法1. 最短路径算法最短路径算法是一种常见的路径规划算法,常用于求解物流配送中的路径问题。

其中,迪杰斯特拉算法(Dijkstra)和弗洛伊德算法(Floyd)是最常用的两种算法。

迪杰斯特拉算法适用于单源点最短路径问题,即从起点到其他所有顶点的最短路径。

算法采用贪心策略,不断更新起点到各个顶点的最短距离,直到找到最短路径。

弗洛伊德算法适用于所有顶点对之间的最短路径问题。

算法通过动态规划的思想,逐步求解所有顶点对之间的最短路径。

2. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。

在物流配送中,蚁群算法可以应用于多车辆路径规划问题,通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素的行为,找到最优路径。

蚁群算法的基本思想是,蚂蚁在路径上释放信息素,并通过信息素浓度来选择下一步移动的方向。

蚂蚁们通过不断地遍历路径,逐渐调整信息素的分布,从而实现路径优化。

3. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

在物流配送中,遗传算法可以用于求解多车辆路径规划问题。

遗传算法的基本思想是通过模拟自然界的进化过程,不断地迭代优秀解,找到最优解。

算法通过基因编码和交叉、变异操作来生成新的解,然后通过适应度评估选择优秀个体,最终得到最优解。

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步骤1:计算网络结点之间的最短距离。
步骤2:计算各客户之间的可节约的运行距离 : a+b-c ,其中a 为P点至各点距离;b为P 点至各点距离;c为两点间最小距离。
步骤3:对节约里程数按大小顺序进行排列。
步骤4:组成配送路线图
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节约里程法算例
• 配送中心P0向P1,P2,P3,P4,P5共 5个客户配送货 物,该配送中心和5家客户之间的运输距离以及5 家客户需要送货的数量已知(单位:运输距离: km;送货数量:吨)。已知该配送中心备有额定 载重量为2吨的卡车3辆,额定载重量4吨的卡车2 辆。
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首先求出从1出发的一条最短路径(1-2:4),求 次短路径(2-5:2), 依次类推: (5-6:8),
(5-4-6:7), (5-4-3-6:6),最短距离 求得的最短路径是:1-2-5-4-3-6 距离是:4+2+6=12
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• 练习 • 求V1到V6的最短距离。
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分送式配送运输
• 分送式配送是指由一个供应点对多个客户的共同 送货。
• 基本条件:同一条线路上所有客户的需求量总和 不大于一辆车的额定载重量,送货时,由这一辆 车装着所有客户的货物,沿着一条精心挑选的最 佳路线依次将货物送到各个客户手中,这样既保 证按时按量将用户需要的货物及时送到,又节约 了车辆,节省了费用,缓解了交通紧张的压力, 并减少了运输对环境造成的污染。
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节约里程法
• Clarke 和Wright 于1964年提出该算法。 • 节省里程法(Savings Algorithm) • VSP网络法(Vehicle Scheduling Program) • 节约里程法的目标:根据配送中心的运输
能力及其到客户之间的距离和各客户之间 的相对距离来制订使总的配送车辆吨千米 数达到或接近最小的配送方案。
• 对于有N个顶点的网络,最多经过N-1步运 算就可得到从指定点Vs到指定点Vt的最短 路的长度。
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算法步骤
• Step1:给Vs以标号P标号0,即P(Vs)=0,其 他各顶点Vi均给T标号,即T(Vi)=∞。
• Step2: 若Vi是刚得到P标号的顶点,则考虑 与Vi相邻的有T标号的所有顶点Vj,把这些顶 点Vj的T标号修改为: T(Vj)=min{T(Vj),P(Vi)+Wij}
设某物流公司要把一批货物从下图的公路网络 中的V1城运送到V6城。网络中各边旁的数字表示 相应两城之间的公路里程(公里)。试问:汽车应走
从V1到V6的什么路线才能使所行驶的里程最少?
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算法1:指定两点间最短路的Dijkstra标号算法
• Dijkstra算法是典型最短路算法,用于计算一个节 点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起 始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它 遍历计算的节点很多,所以效率低。
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节约里程法的基本思想
a
P
b ㈠
D1=2(a+b)
A P
B
A a
c
b
B

D2=a+b+c
D1-D2=2(a+b)-(a+b+c)=a+b-c>0
第二种方案比第一种方案要节约a+b-c的里程数
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• 节约里程法基本思想:
• 如果一个配送中心分别向N个客户配送货物, 在汽车载重能力允许的前提下,每辆汽车 在配送路线上经过的客户个数越多,里程 节约量越大,配送线路越合理。
• 1.试利用节约里程法制定最优配送方案。 • 2.设卡车行驶速度平均为40km/小时,试比较优化
后的方案比单独向各用户分送可节约多少时间?
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该算例配送路线网络图
(0.9)
P3
5
6
12
(1.4)
P4
7
P0
12
10
4 (1.7)
P2
8
12 13
8
16 P5
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(2.4)
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• Dijkstra标号算法还可应用于有向网络。
• 例2 设有一个原油输送系统,油库为,码头 为是三个中间阀门点。管道长度已知。原 油由Vs经过中间阀门点流向码头。为了使 原油尽快输送到码头,应该沿哪一条线路 输送。
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第三节 配送线路的优化 一、配送线路的优化方法
㈡一对多配送的最短路线问题——分送式配送运输
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• Step3:比较所有具有T标号的顶点的标号, 把最小者 T(Vi ) 改为P标号,即 P(Vi)mj i{nT(Vj)}
• 当存在两个或两个以上最小T标号时,可以 同时把它们都改为P标号。当全部顶点均为 P标号时,或当Vt得到P标号时,停止运算; 否则用代替转回步骤2。
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• Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,在很多 专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数 据结构,图论,运筹学等等。
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• Dijkstra算法的基本过程是采用标号法。在操作过 程中有两种标号:暂时性标号T(Temporary Label) 和永久性标号P(Permanent Label)。
P1 (1.5)
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节约里程法基本步骤
• Step1:作运输里程表,列出配送中心到用户 及用户间的最短距离;
• Step2:由运输里程表、按节约里程公式,求 得相应的节约里程数,如上表()内 ;
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• 节约法的基本规定:
1.配送的是同种或相;
3.配送中心有足够的运输能力。
且满足:
1.满足所有用户的要货需求;
2.每辆车不能超载;
3.每车每天总运行时间或行驶里程不能超出 规定上限;
4.方案能满足所有用户的到货时间要求。
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• 给顶点Vi一个P标号P(Vi)时表示从指定点Vs到Vi 的最短路的长度为P(Vi),且Vi的标号不再改变。
• 给顶点Vi一个T标号T(Vi)时表示从指定点Vs到Vi 的估计最短路长的上界为T(Vi),是一个临时标号。
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• 算法的每一步都把某一点或几个点的T标号 改为P标号;当指定点Vt得到P标号时全部计 算结束。
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