车辆调度

WULIULILUNYUSHULAN
看，并定期做些防尘、防锈处理。
(三)做好出库的交接关
为了能达到“帐、卡、物”一致，出库的交接
同样重要。仓管员与领料部门交接时，必须当面点
清，做好交接手续。一般企业采用的是一式三联的
《领料单》，一联领料部门保存，一联仓库、还有一
联财务保存。这样有利于每月盘点时出现误差，进
行核对。
(四)帐面需正确(现代企业已采用专门的物
料管理系统进行管理)
如何才能做到帐面不出现错误：
1．首先作帐人员，责任心需强。
2．每一次出、入库数据输入，都同样必须准确
无误。
3．加大仓储管理现代化改造的力度
现在的很多企业已经意识到仓储管理的重要作
用，提高仓储管理水平，需要逐渐加大仓储现代化
改造的力度，表现在两方面：
1．加大对仓库的硬件投入。包括库房建设和改
造，购置新型货架、托盘、数码自动识别系统和分
拣、加工、包装等新型物流设备，大幅度提升现有
仓储自动化水平和物流运作效率，增加物流服务功
能。
2．加大对仓库的软件投入。加强物流信息化建
设，实现仓储管理、商品销售、开单结算、配送运
输、信息查询、客户管理、货物跟踪查询等功能，
为客户提供更为方便、可靠、快捷的物流服务信息
化。
参考文献：
【1】陆超．仓储管理实务．北京： 高等教育出版社．
2007．1
【2]浦震寰．现代仓储管理．北京：科学出版社．2006．8
[3】赵一飞．现代物流基础．上海：华东师范大学出版
社．2007．8
浅谈物流配送车辆调度问题
李素芳孙叶芳李炫炫
(河北经济管理学校，河北石家庄050071)
摘要：在现代物流集约化、一体化的发展中，配送是直接与消费者相连的重要环节，
配送车辆优化调度是物流系统优化、物流科学化的关键一环，是企业改善服
务水平、降低物流配送成本、提高经济效益的重要途径。本文主要阐述了配
送车辆调度模型和典型算法。
关键词：物流配送；车辆调度；节约算法 ，
国外将物流配送车辆调度问题归结为VRP
(VehicleR outingP roblem，即车辆路径问题)、
VSP (Vehicle Scheduhng Problem，即车辆调度问
题1和MTSP(Multiple Traveling Salesman Problem，
即多路旅行商问题)。该问题于1959年由Dantzig和
Ramser提出后很快便引起运筹学、应用数学、组合
数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等
学科的专家以及运输计划制定者的极大重视，并一
直是运筹学与组合优化领域的前沿与热点问题。在
现实生产和生活中，邮政投递问题、飞机、铁路车
·教学研究·
辆、水运船舶及公共汽车的调度问题、电力调度问
题、管道铺设问题、计算机

网络拓扑设计问题等都
可以抽象为物流配送车辆调度问题。[11
VRP问题是对进行物流配送的车辆进行优化调
度。物流配送车辆调度问题可以说是对旅行商问题
加以一定的限制而形成的，这些限制包括：客户有一
定的货物需求(或供应)数量且要求货物在一定的时
间范围内送到(或取走)，配送车辆的装载量限制及
一次配送的最大行驶距离限制等，即物流配送车辆
调度问题是一个多约束的旅行商问题。同时，物流
配送车辆调度问题还可以归结为在每一个配送路线
中的旅行商问题。 ．
物流配送车辆调度问题主要包括货物、车辆、
物流中心、客户、运输网络、约束条件和目标函数
等要素。
总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时
间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调
度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排
车辆的线路时称为车辆路径规划问题(VRP—Vehi—
ele Routing Problem)；考虑时间要求安排运输线
路时称为车辆调度问题VSP (Vehicle Scheduling
Problem) 。某些学者将有时间要求的车辆调度问
题称为Vehicle Routing Problem with Time
W indows。
配送车辆调度作业要按照配送合理化的原则进
行。配送合理化原则要求运输及时、准确、安全、
经济。即要选择运距短、速度快、运费低的最佳配
送方式组织货物配送。但也要注意到合理运输是一
个相对的概念。它受到多方面因素的影响，要根据
当前的交通运输条件与可能，制定出合理的配送计
划。如果只从最佳路线条件出发，不考虑车辆性
能、道路状况等其他因素，可能会适得其反，达不
到合理配送的目的。
车辆运行计划在组织挂靠过程中常会遇到一些
事前难以预料的问题，如可户需求量变动、装卸机
械发生故障、车辆运行途中发生技术故障、临时性
桥断路阻等，这就需要有针对性地加以分析和解
决。调度部门应随时掌握货源状况、车况、路况、
气候变化、驾驶员思想状况、行车安全等，确保运
行作业计划顺利进行。具体作用如下：保证运输任
务按期完成；能及时了解运输任务的执行情况；促
进运输及相关工作的有序进行；实现最小运力投
人。
精确式算法一般运用线性规划(包括经过了专
门处理的分枝定界法、割平面方法和标号法)和非
线性规划等数学规划技术，以便求得问题的最优
解。在VRP问题研究的早期，主要是单源点派车，
研究如何用最短路线(或在最短时间内)对一定数
量的需求点进行车辆调度，因此主要运用精确算
法，求出问题的最优解。精确式算法一般有以下几
种方法：分枝界定法、割平面法、网络流算法和动
态规划方法等

。精确算法随着配送系统的复杂和调
度目标的增加，其计算量呈指数递增，使得获取整
个系统的精确最优解越来越困难，而用计算机求解
大型优化问题的时间和费用又太大，因此，此类优
化方法算法现在一般用于求解配送调度的局部优化
问题。
为了克服精确优化方法的不足，可以运用一些
经验法则了降低优化模型的数学精确度，并通过人
的跟踪校正过程了求取运输系统的满意解。启发式
算法能同时满足详细描绘和求解问题的需要，较精
确式算法更加实用。启发式算法中最具有代表性的
就是由Clarke和Wright提出的节约法。
目前，用并行计算机进行的并行算法、基于生
物遗传原理的遗传算法、神经网络理论等在求解
VRP问题中也有一定的应用和发展。其中，禁忌搜
索算法、遗传算法、模拟退火算法和人工神经网络
方法主要应用于启发式算法求解改进，也认为是启
发式算法的范畴。
上述几种现代优化计算方法中，神经网络方法
在前几年比较热，但现在已经明显降温，因为它只
用一个反传算法，从中很难更深人地开发思想和信
息。而禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法在
求解物流配送车辆调度问题中的应用则刚刚开始，
虽然已有一些研究成果，其潜力还有待于进一步挖
掘。
那么理想状态下车辆调度问题应如何求解呢?
我们用典型的节约法进行剖析。
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当配送中心使用同类型的配送车(主要是装载
量和容积相同)时，称为理想状态下的车辆调度问
题，可以建立数学模型如下：
配送中心：P，记号为0；
可用车辆集合是【q，k=l，? ，m】，q为载重
量；
用户 t，i=1，?，n J，gi为用户i的货运量，如果
可以混装，则有：Σ＆ ；
用户i到用户j之间的最短距离记为dii。
定义0—1变量如下：
= 1，表示用户i由车辆k完成，否则记 =0．
1
， 表示车辆k从i行驶到j，否则 =0 ；
minZ=ΣΣΣ
subject to： Σgj g Vk
ΣYki=1 i：1，?，“
Yki=：or0 i=0，? ，nVk
Σ 班= j=0，?，nVk
i
Σxi且=Yhi j=0，?，nVk
J
= 1or0 i，j：0，?，nVk
公式中Ci表不从息剑息阴还牺厩 ，含义可以
是距离、费用、时间等，视情况而定。
该问题的求解基本思路是在保证一条线路上各
用户的货运量之和不大于车辆的载重量的前提下，
连接点对。
首先，把各个点单独与配送中心相连，构建仅
含一个点的初始路线．得到费用
z=Zc0i+Σ
然后，计算如果连接点i和点j到同一条线路上
得到的节约值
， )=cm+cm+CoJ+ o— +c +c，。j=G。+coj-c
或者 ，z)=c o+c —c
本设计中，s6， )=s0，z)
S (i，j)越大，说明把点i和点j连接在一起时，
费用减少得越多；如果为负，表示连接

后的费用增
加，此时就不应该把点i和点j连接到同一条线路上
来。
根据节约法的原理和上述的基本思路，可设计
求解本设计车辆调度问题的具体步骤如下：l 计
算节约值S(i，j)，令集合s=(s(i， ) e，J)>0)；
2 对集合s中的元素从大到4,t4~序；
3 如果集合 = ，计算结束。否则对第一
个元素考查对应的S(i，i)是否满足下列条件之
一： (1)点i和j都已不在已经构成的线路上；
(2)点i或J在已经构成的线路上，但是不与配
送中心相连； ’ ’
(3)点i和j在已经构成的两个线路上，都不与
配送中心相连，其中一个是线路的起点，另一个是
线路的终点。转下步，否则转步骤5；
4 考查点i和点i连接后线路上总的货运量Q，
如果 g ，转下步，否则转步骤6；
5 连接点i和点i至IJ同一条线路上；
6 令 =s—s ，J)，转步骤3。
由于物流配送车辆调度问题的复杂性，以及节
约算法解的质量方面的考虑，对车辆在路网道路上
行驶的速度等许多因素未作特殊处理，今后的发展
趋势是车辆调度问题密切结合GIS系统、GPS系统、
城市车辆管理系统、城市道路管理系统等。因此，
本文所写的内容仅是物流配送车辆调度问题这座冰
山的一角，还有许多问题需要在今后的研究中加以
解决
参考文献：
[1】李 军，郭耀煌．物流配送车辆优化调度理论【M】．
北京：中国物资出版社，2001．2-3．
[2]林千立．设施规划与物流中心设计【M】．北京：清
华大学出版社，2003．