物流配送网络优化设计.doc

1、 目录前言- 3 -第一部分：xx区域配送背景分析及解决思路- 4 -一、配送背景分析- 4 -1、配送对现代物流中的重要作用- 4 -2、城市配送对xx物流的重要作用- 5 -二、xx物流区域物流配送设计思路- 5 - 1、方案设计背景-5- 2、区域物流配送运作现状SWOT分析- 6 - 3、方案设计思路- 7 -三、小结- 8 -第二部分：xx物流南昌市区配送优化设计方案- 9 -一、配送中心的分析及解决方案- 9 -1、配送中心问题分析- 9 -2、配送中心的作用和选址- 9 - (1)、配送中心的作用- 9 - (2)、配送中心选址的原则- 11 - (3)、物流配送中心选址的步骤和

2、程序- 11 - (4)、收集整理资料- 12 - (5)、配送中心选址程序如下图- 14 -3、配送中心选址解决策略- 16 -4、结合案例用重心法解决配送中心的选址问题- 16 - (1)、重心法- 16 - (2)、重心法解决南昌市配送中心选址问题- 17 -二、配送线路的问题分析及解决方案- 22 -1、配送线路问题分析- 22 -2、配送线路设计思路- 22 -3、结合案例用节约里程法求出最优配送路线- 22 - (1)、节约里程法的基本思想- 22 - (2)、优化配送线路- 25 - (3)、数学建模证明优化网络模型- 28 - (4)、网络模型比较- 34 -三、基于时间窗的车

3、辆调度问题分析及设计方案- 36 -1、基于时间窗的车辆调度问题分析- 36 -2、时间窗问题的描述- 36 -3、车辆调度问题组成- 36 -4、基于Rsystem的车辆调度优化模型- 38 - (1)、模型中参数设定- 38 - (2)、车辆参考限定- 38 - (3)、模型的结构- 39 - (4)、模型建立- 39 -5、基于遗传算法（GA）的时间窗车辆调度问题的模型建立求解- 42 - (1)、解决策略- 42 - (2)、有时间窗约束的车辆调度问题的模型- 42 -第三部分：南昌市外（江西省内）配送优化方案- 53 -一、背景- 53 -二、省内配送车辆优化调度方法- 54 -第四

4、部分：总结- 58 -前言 随着我国物流行业的发展，物流企业与非物流企业及广大消费者的联系日 益密切，尤其近10年来随着我国物流基础设施的日益完善、国家促进物流行业健康发展政策的相关出台、物流信息化建设及电子商务环境的日趋完善、主要市场主体的交流扩大等等在给现代物流企业注入动力时也对物资运输方面提出了不同新的要求，机遇与挑战共存是目前物流企业必须面对的问题。物流网路中的设施定位以及运输路线优化是现代物流理论研究和实践探索的热点问题之一。运输车辆的优化调度问题VRP（vehicle rounting problem）由Dantzing于1959年首次提出。带有时间窗的车辆路径问题（VRPTW）是

5、在VRP的基础上加入了顾客访问时间窗口约束，这一约束使得问题的描述更贴近物流配送的现实情况。总的来说，解决带有时间窗的车辆路径问题，一方面可以提高工作效率，另一方面也能够为企业提供运输保障，实现物流管理科学化。在本设计方案中，首先对物流配送中心的选址进行合理的分析、对配送线路进行优化，为带时间窗物流的车辆调度问题奠定基础，其次我们通过对xx物流车辆调度问题加入时间窗约束条件，将其在南昌区域配送问题进行了严格的分析、验证和计算，实现其运输费用更节省、运输更及时、运输距离更短的目标，同时设计出有针对性的方案和科学化的模型，最后利用其模型进行实际问题的求解，力求做到科学、合理、简明、适用性强，希望给

6、xx南昌区域配送难的问题提供一个参考性的意见。第一部分：xx区域配送背景分析及解决思路 一、配送背景分析1、配送对现代物流中的重要作用 配送是现代物流的一个核心内容，是现代市场经济体制、现代科学技术和系统物流思想的综合产物。物流配送作为供应链的尖端环节和市场营销的辅助手段，日益受到重视。对于物流企业而言，采用配送系统，可以降低物流成本，提高服务水平，从而可以扩大销售、扩大市场、增强企业竞争力、促进企业的经营管理水平。对于广大用户而言，配送系统能够按时按量、品种配套齐全的送货上门，并且在保证物资供应正常的情况下，使用户免除了出差采购运输进货等老矣之苦。但不可否认的是在配送环节中城市配送是核心点，

7、我国的大中城市数量多，每天都有庞大的货物进出与每个城市的角落，联系着成千上万的企业与个人的生产和生活，城市配送可以看做是一个系统，正是许许多多这样的系统联系了每个人的生活与生产，成为促进我国经济良好发展的动力。 2、城市配送对xx物流的重要作用xx注册资金1亿元人民币，作为全国著名的网络型公路运输企业，截止2011年，xx快运拥有自备车辆3000余部 ，在全国（除西藏外）设立运输经营网点1000余个，覆盖了中国经济比较发达的所有重要城市，成为拥有员工9000余人，营业额在10亿元以上的国内大型运输企业集团。 随着国外物流巨头TNT（荷兰邮政）收购华宇集团，FedEx（联邦快递）以4亿美元收购大

8、田集团，UPS（联合包裹）终结了十几年与中外运的合作，23个城市的网络被其用1亿美元买断，国内老牌物流公司“四通一达”、顺丰物流配送体系的日益完善，配送竞争越累越激烈，甚至可以说谁掌握了物流配送这“最后一公里配送”谁就掌握了该行业的主动权，面对竞争，xx必须在保证服务质量的基础上，利用1000余个网点的优势，配送环节属于支线运输，灵活性、适应性、服务性都比较强，能将支线运输与小搬运统一起来，使运输过程得以优化和完善，提高xx的配送质量与效率，不仅能促进xx物流的专业化发展，而且还能促进其优化调整流通结构，从而使xx物流向规模经济发展。二、xx物流区域物流配送设计思路 1、方案设计背景 xx物流

9、是从事国内铁路运输、辅以航空运输、公路运输、第三方仓储分拨、国际海运空运、货物增值包装等业务的物流公司。主营业务是货运，兼营其它提送货、保价、代收货款、包装等增值服务。xx物流以加快推进市场化进程、加快发展、做大做强为目标，其核心价值观是：成就客户竭尽所能满足目标客户卓越运作没有好的运作，一切都是白费纵观xx快运的核心价值观，充分体现了顾客就是企业存在的价值，高效性是企业创造价值的保证。为了实现其核心价值，就必须提高工作效率，以满足顾客需求，而要满足顾客需求，就是要在顾客需要的时间段内把货物在保质保量的前提下尽早送达。在案例中，我们也发现南昌xx快运存在货物运达时限长、车辆调度安排不合理、运作

10、实效低、服务质量水平不高等问题。而要解决以上问题，xx需要从整体上 把握时间对于配送的重要性，在加入时间窗的基础上，对现有配送中心、配送网络、车辆调度进行优化，设计出适合xx快运在南昌区域的配送方案。 2、区域物流配送运作现状SWOT分析优势 S: 1.xx17年物流探索，在市场具有很强的品牌效应 2. 国内最大的民营物流企业 3.在全国范围内有着健全的组织系统，建成了完善的公路运输网络。 劣势 W: 1、xx快运存在货物运达时限长、车辆调度安排不合理、运作实效低、服务质量水平不高2、xx信息化建设程度低、全自动分拣程度低、配送质量缺乏有效管理，客户投诉频繁机会 O: 1.先天优势，知名的物流

11、老品牌，市场基础良好，客户资源稳定，利用中部崛起的契机，进行一次质的飞跃 2.国家针对物流顽症提出的国八条进一步对物流融资、税收制度提出解决方案威胁 T: 1.国内的物流企业有顺丰、EMS、四通一达等知名物流企业竞争 2.国外联邦快递、DHL、UPS国外巨头吞并危险 根据以上SWOT分析中劣势和威胁有以下对策：劣势对策：劣势1 ：减轻。利用时间窗对现有配送中心、配送网络、车辆调度进行优化，以降低运达时限、提高运作效率，从而提高服务质量。劣势2 ：反抗。加大信息化以及设备投资，同时在时间窗模型中加入惩罚约束条件，使配送过程中违反时间条件的情况得到改善，在公司内部实行奖惩制度，提高服务质量，减少客

12、户投诉率。威胁对策：威胁1和2 ：在运用时间窗的基础上把xx快运的服务定位为高效、准时，加强特色运输的建设，形成品牌优势，提高核心竞争力。3、方案设计思路本优化设计方案牢牢坚持 “xx”快运公司的货运方针，即安全、便捷、方便、准确；力求使方案符合xx物流在江西省的实际网络配送情况。我们基于时间窗运作的xx物流配送网络优化设计方案主要由三个因素组成：配送中心选址、配送线路优化及车辆调度。三者的关系是：在配送中心和配送线路的优化的基础上，利用时间窗设计出合理的车辆调度模型，从而达到一个优化配送网络的效果，其中配送中心选址和配送线路，分别运用重心法和节约里程法进行优化，最后再此前期下利用时间窗优化出

13、车辆调度的设计模型，至此一个完整的配送网络优化设计方案形成。对于省内的配送优化方案我们发现由于市外配送增加了众多的不确定性因素，根据实际情况我们引进启发式算法并结合时间窗思路对市外配送网络和车辆调度进行进一步优化。 我们的设计思路如下图形象表示：仓储选址中心配送线路车辆调度重心法建模优化节约里程法建模优化时间窗建模优化xx网络配送方案我们形象地将配送中心和配送线路比作一辆马车的两个车轮，而最重要的车身则是利用时间窗优化的车辆调度，只有当一架马车三个要素完整组合，这辆马车才可以跑的更远更健康！三、小结 本案例基本沿袭案例分析方案设计方案实施效果评价这样一个研究思路进行，我们紧扣目标，在对xx物流

14、的案例背景进行认真研究和南昌分点电话咨询以及合理的假设的基础上来展开设计。我们设计方案的总体思路主要是坚持以南昌市配送为主线，从物流仓储选址上出发，进行合理的假设，确定集中点后，层层深入，环环紧扣，参考原有办事处位置设计合理的线路，再加入时间窗来提高配送效率，最终形成精细、标准、合理的作业流程。 第二部分：xx物流南昌市区配送优化设计方案一、配送中心的分析及解决方案 1、配送中心问题分析南昌市在xx物流全国网点布局中为省级二级分拨中心，负责整个江西省的到货与发货，数据显示，南昌每月到货量为220万件左右，吨位3000左右；发货量为400万420万件之间，吨位为6000左右，其中南昌市的货物几乎

15、占取一半。目前，南昌市本地区拥有四县五区，由于城市规划的特殊性和实际地理位置的不同，使各配送网点之间的线路错综复杂，车辆调度混烂，这样既不能满足客户对货物在需求时间段内到达的服务要求，同时又增加了配送成本，使企业的服务水平下降，运作效率降低。因此，考虑配送中心的选址是否合适，是我们利用时间窗优化xx配送网络的第一步。 由于南昌市地理位置的特殊性，我们在选择配送中心时要考虑到使货物到达南昌后在客户需要的时间段内尽早送到目的地，同时也要考虑能够有效及时地汇集南昌市以外地区货物的发货，做到统一规划，协同运作的效果。 2、配送中心的作用和选址（1）配送中心的作用A 、周转中心作用 在商品周转运输中，如

16、果由单个企业的自营车辆承担小规模运输，不仅因为平均运送货物量较少造成成本增加，而且由于运送批次频繁，容易造成过度使用道路，迂回运输、交通堵塞、环境污染等现象，也增加了社会成本。相反，如果在商品周转运输的源头或厂商集散地建立配送中心，在中心内统一集中各小型企业的货物，并加以合理组合，在实施商品周转运输，既因为发挥了物流规模效应而使成本得以降低，又有效地意志力社会成本的上升。同样，需要周转的商品在小覅地赴京的配送中心统一进行管理，再安排小型货车进行配送，也大大提高了物流效率。所以，配送中心在现代运输管理体系中已作为商品周转中心，发挥着积极作用。B、分拣中心作用 随着客户需求多样化、差异化的发展，商

17、品的分拣只能显得日益重要，可以说它对保证商品的有序流动、建立合理的流通网络具有积极的意义。而配送中心正是发挥这种商品分拣只能得机构。诸如在厂商的配送中心内，将不同企业生产的商品调运到配送中心，在同福哦配送中心乡批发商和零售商发货，大大节约了商品分拣作业的工作量，同时也保证了商品发运、调运的及时性和正确性；同样，杜宇连锁经营企业来讲，利用配送中心的粉浆只能将从各批发商或厂商处进来的商品分拣，再发运到各店铺，大大节约了成本，有利于实施企业整体的经营发展战略。C、商品保管中心作用 在现代经济社会中，商品的生产、消费之间由于时间、空间和其他因素的影响，往往会出现暂时的分离，配送中西为了发挥时刻能够的调

18、节机能和价格的调整功能，需要的具备保管职能。需要指出的是，配送中心的保管和仓库的保管作用是有区别的。配送中心的保管职能与企业的经营战略紧紧相连，可以说是一种企业管理职能，而仓库保管职能是一种简单的商品储存活动，它本身并不具有经营管理活动的性质。D、商品在库管理中心作用配送中心商品保管职能中经营管理的特性主要表现在，为了能在客户要求的发货时间迅速、有效地发货而从事在库商品的管理。具体地讲，这种管理的性质主要是因在商品在生产、运输等补充时间比客户规定抵达时间按更长的情况下，为了消除这种时间上的差异，防止客户发生缺货现象，而实施商品的安全在库管理。此外，为了缩短客户商品的配送时间，并实现运输的常规化

19、，也需要在客户进货地设立在库管理的配送中心。E、流通加工中心作用商品从生产地到消费地往往要经过很多流通加工作业，特别是在开展共同配送后，在消费地附近需要将大批量运抵的商品进行细分、小件包装以及贴附标签、条形码等操作，这些都需要在配送中心内进行。初次之外，随着流通领域中零售业的发展，特别是24小时便名店的飞速发展和普及化，配送中心的流通加工机能也得到了进一步的扩充，这表现在物流中心逐渐具有蔬菜调理、食品冷冻加工、食品保鲜等中心食品加工的功能。另外，在将商品从生产地高效地运抵消费低之后，在配送中心内就地进行商品的货架配置、商家等原来属于店铺作业的活动，从而大大提高了商品作业的效率、降低了管理费用，

20、并有利于实现企业同一点额管理及企业形象的建立。由此可见，配送中心的流通加工机能在现代零售业飞速发展的今天，已经变得越来越重要，可以说成为现代流通系统的必要组成部分。(2)配送中心选址的原则A、适应性原则 配送中心的选址须与国家以及省、市的经济发展方针、政策相适应，与我国物流资源分布和需求分布相适应，与国民经济和社会发展相适应。B、协调性原则 配送中心的选址应将国家的物流网络作为一个大系统来考虑，是配送中心的设施设备、地域分布、物流作业生产力、技术水平等方面互相协调。C、经济性原则 在配送中心的发展过程中，有关选址的费用，主要包括建设费用及物流费用（经营费用）两部分。配送中心的选址定在市区、近郊

21、区或远郊区，其未来物流活动辅助设施的建设规模及建设费用，以及运费等物流费用是不同的，选址时应以总费用最低作为配送中心选址的经济型原则。D、战略性原则配送中心的选址，应具有战略眼光。一是要考虑全局，二是哟考虑长远。局部要服从全局，不浅利益要服从长远利益，既要考虑目前的实际需要，又要考虑日后发展的可能。(3)物流配送中心选址的步骤和程序 选址约束条件分析选址时，首先要明确建立配送中心的必要性、目的和意义。然后根据物流系统的现状进行分析，制定物流系统的基本计划，确定所需要了解的基本条件，以便缩小选址范围。1）需要条件它包括配送中心的服务对象顾客的现在分布情况及未来分布情况的预测、货物作业量的增长率及

22、配送区域的范围。2）运输条件应靠近铁路货运站、港口和公交卡车终点站等运输据点。同时也应靠近运输业者的办公地点。3）配送服务的条件向顾客报告到货时间、发送频率、根据供货时间计算的从顾客到配送中心的距离和服务范围。4）用地条件是用现有的土地还是重新取得地皮？如果重新取得地皮，那么地价有多贵？地价允许范围内的用地分布情况如何？5）法规制度根据指定用地区域等法律规定，有哪些地区不允许建立配送中心。6）流通职能条件商流职能是否要与物流职能分开？配送中心是否也附有流通加工的职能？如果需要，从保证职工人数和通勤方便出发，要不要限定配送中心的选址范围？7）其他不同的物流类别，有不同的特殊需要。(4)收集整理资

23、料选址的方法，一般是通过成本计算。也就是将运输费用、配送费用及物流设施费用模型化，采用约束条件及目标函数建立数学公式，从中寻求费用最小的方案。但是，采用这种方法，寻求最优的选址解时，必须对业务量和生产成本进行正确的分析和判断。A、 掌握业务量选址时，应掌握的业务量包括如下内容：工厂到配送中心之间的运输量；向顾客配送的货物数量；配送中心保管的数量；配送路线别的业务量。由于这些数量在不同时期会有种种波动，因此，要对采用的数据水平进行研究。另外，除了对现状的各项数据进行分析外，还必须确实设施使用后的预测数值。B、掌握费用选址时，应掌握的费用如下：A:工厂至配送中心之间的运输费；B:配送中心到客户之间

24、的配送费；C:与设施、土地有关的费用及人工、业务费等。由于AB两项费用，随着业务量和运送距离的变化而变化。所以必须对每一吨公里的费用进行分析（成本分析）。C包括可变费用和固定费用，最好根据可变费用和固定费用之和进行成本分析。其他用缩尺地图表示客户的位置、现有设施的配置及工厂的位置，整理各候选地址的配送路线及距离等资料。对必配车辆数、作业人员数、装卸方式、装卸机械费用等要与成本分析结合起来考虑。C、地址筛选在对所取得的上述资料进行充分的整理和分析，考虑各种因素的影响并对需求进行预测后，就可以初步确定选址范围，即确定初始候选地点。D、定量分析针对不同情况选用不同的模型进行分析，得出结果。如对单一配

25、送中心进行选址，就可采用重心法，对多个配送中心进行选址时，可采用奎汉.哈姆勃兹模型、鲍摩瓦尔夫模型、dijkstra算法、CEIP法等。E、结果评价结合市场适应性、购置土地条件、服务质量等条件对计算所得结果进行评价，看是否具有现实意义及可行性。F、复查分析其他影响因素对计算结果的相对影响程度，分别赋予他们一定的权重，采用加权法对计算结果进行复查。如果复查通过，则原计算结果即最终结果；如果复查发现原计算结果不适用，则返回第三步继续计算，直至得到最终结果为止。G、确定选址结果在用加权复查结果后，则计算所得的结果即可作为最终的计算结果。但是所得解不一定为最优解，可能只是符合条件的满意解。(5)配送中

26、心选址程序如下图物流系统的现状分析选址约束条件分析地图、地价、业务量、费用分析、配送线路、设施现状的分析及需求预测搜集整理资料地址筛选多个配送中心选址方法（如鲍摩-瓦尔夫模型、CELP法等）定量分析单一配送中心选址方法（如重心法等）市场的适应性；购置土地条件；服务质量；总费用；商流、物流的职能及其他选址的制约条件结果评价地理、地形、地价、环境、交通条件、劳动条件及有关法律的研究N复查Y确定选址结果 图一3、配送中心选址解决策略 通过对案例的分析，我们对包括仓储中心在内的10个网点进行考查，重新考虑合理的配送中心地点，在确定9个配送网点不变的基础上，我们第一步利用重心法计算出符合9个配送网络的最

27、佳配送中心的地理坐标，第二步将理论计算出的点与实际情况相结合，在考虑了市区的交通线路状况，交通管制，建筑区复杂程度、客户密集度等问题后得出最终的配送中心的位置。4、结合案例用重心法解决配送中心的选址问题(1)重心法设施选址时，如果生产费用是相当重要的因素，而且多种原材料有多个现有设施供应，则可根据重心法确定场址位置。重心法是一个布置单个设施的方法，这种方法考虑现有设施之间的距离和运输的货物量。它经常由于中间仓库或分销仓库的选择。在最简单的情况下，这种方法假设运入和运出成本是相等的，它并为考虑在不满载的情况下增加的特殊运输费用。重心法的思想是在确定的坐标中，各个原材料供应点坐标位置与其相应供应量

28、、运输费率之积得总和等于场所位置坐标与供应点供应量、运输费率之积的总和。重心法中的坐标系可以随便建立，在国际选址中，经常采用经度和纬度建立坐标。yP2(x2,y2)P1（x1,y1）P0(x0,y0)Pn(xn,yn)Pi(xi,yi)x 图二 重心法中的坐标图假设P0（x0,y0）表示所求设施的位置，Pi（xi，yi）表示现有设施（或各供应点）的位置（i=1,2,，n），重心法中的坐标图如图二所示。图二中wi 表示第i个供应点的运量。若用ci 表示各供应点的运输费率，c0表示场址的运输费率，根据重心法有 （ -1- ） 重心坐标为 （ -2 - ）(2)重心法解决南昌市配送中心选址问题5由案

29、例二可知，xx在南昌市一共有九个办事处，通过在网上查阅相关资料，我们发现xx在南昌市实际共有十个办事处，其中有九个是配送网点分别为图三中的B、C、D、E、F、G、H、I、J点，一个配备送中心为案例中提到的小兰区即图三中的A点，南昌市各网点的具体地址如下表所示：办事处地址A:南昌xx办事处 南昌市南昌县莲塘小兰工业区富山大道798号对面B:洪城xx办事处江西南昌市西湖区灌婴路828号1栋16-19号C:南昌xx书城输办事处南昌市东湖区洪北图书批发市场D:洪城xx大市场办事处江西南昌市洪城大市场金润三区31栋3号E:南昌xx南莲路办事处江西省南昌市南莲路669号F:南昌xx昌北办事处南昌市昌北经济

30、开发区庐山大道188号G:南昌xx昌东办事处南昌市昌东经济开发区解放东路1255号H:南昌xx高新开发区办事处江西省南昌市高新开发区火炬二路罗万罗谢村227号I:南昌桑海经济开发区办事处南昌桑海经济开发区桑海北大道118号J:李渡xx办事处江西省南昌市进贤县李渡镇益康北大道135号由案例二得知，南昌本地月发货量大约为400-420万左右，吨位大约为6000多吨，因此假定南昌市每月的平均配货量为6000吨左右。由案例十得知，xx在南昌市九个区中货物最多的两个区是小兰区和高新区，也就是图中的A点和H点，再根据其他网点的地理分布和大致的货物权重比，为了方便计算，我们对每个网点的配货量进行了假设，具体

31、数值为：A点985吨，B点672吨，C点474吨，D点657吨，E点788吨，F点339吨，G点716吨，H点931吨，I点438吨，J点700吨。然后如图三所示，在图中建立直角坐标系，以南北方向为y轴，以东西方向为x轴，以厘米为单位对南昌市的物流网点进行测量，得出的网点坐标依次如下：A（5，0.5），B（4.5，4.8），C（5.4，7.8），D（3.5,4.8），E（5.7，2.3），F（1，,11），G（7.5，5），H（7.2，7.8），I（6.4，9），J（9.3,1.5）。J01197.852.30.5-1.59.3XY13.55.76.47.5 图三若各供应点和场址的运输费率相等

32、，即Ci=C0 ，则有 （ -3- ）式（ -3- ）即为运输费率相等时，设施位置的重心法计算公式。根据重心法可列得如下计算公式： 由计算可知，理论上得出的配送中心坐标为（5.83,4.75），在地图上显示，配送中心选在接近火车站的位置较为合理。但考虑到南昌市的实际交通状况，第一、火车站处于南昌市市中心，车辆拥堵状况比较严重，车道错综复杂；第二、南昌市颁布了城市车辆限行令，货车白天不允许在市内通行，除此之外，我们还考虑到在市中心建立配送中心成本较高，因此，综合上述考虑，我们认为xx南昌的配送中心仍选在小兰区（即图三中的A点）较为合理。下面的计算将全部以小兰区（即A点）为配送中心作为前提，进行基

33、于时间窗配送网络优化设计。二、配送线路的问题分析及解决方案1、配送线路问题分析在考察完配送中心选址的合理性之后，为了使基于时间窗运作的配送网络优化后更加满足客户个性化要求，货物配送更加准确及时，接下来我们将进行配送线路的优化。通过我们对案例的分析，xx在江西地区的配送形式是传统上的仓储直达分办事处的模式，各线路之间的联系是相互独立的，我们发现独自片区配送带来了装载率不足、车辆调度不统一、配送效率不高等问题，特别是在车辆处于高峰期时，更加给配送带来了困难，从而引起客户的投诉率也处于最高峰，针对这些问题我们提出了新的线路设计方案。2、配送线路设计思路 根据案例的提示我们搜集了大量的数据，利用科学的

34、数学模型寻找并设计出了优化的线路，然后把传统的物流线路与我们优化线路进行比较，得出优化后线路比传统的物流线路更有效率。为了确定其为最佳线路，我们还做了充分的检验，将每月的货量数据代入模型进行了验证。 3、结合案例用节约里程法求出最优配送路线（1）、节约里程法的基本思想如图所示，设P0为配送中心，分别向用户Pi和Pj送货。P0到Pi和Pj的距离分别为d0i和d0j，两个用户Pi和Pj之间的距离为dij。送货方案只有两种，即配送中心P0向用户Pi和Pj分别送货和配送中心P0向用户Pi和Pj同时送货，如图a和图b所示。方案a的配送路线为：P0PiP0PjP0，配送距离为d1=2d0i+2d0j；方案

35、b的配送路线为：P0PiPjP0 ，配送距离为da=d0i+d0j+dij ；显然，da不等于db，我们用Sij表示里程节约量，即方案b比方案a节约的配送里程：Sij=d0i+d0j-dij bP0PiPid0idijd0jPi d0iP0Pid0j a根据节约法的基本思想，如果一个配送中心P0分别向n个客户Pi（i=1,2,，n）配送货物，在汽车载重能力允许的前提下，每辆汽车的配送线路上经过的客户个数越多，里程节约量越大，配送线路越合理。由于各项任务要求在一定的时间范围内完成，按费用节约值S（i，j）连接点i和点j时，可能会使j后面的任务的执行不满足时间要求。当连接点i和点j所在线路时，若车

36、辆到达j点的时间比原线路上j点任务的开始时间推迟，则j后面的任务在执行时间可能会发生延迟。以EFj表示连接点i和点j所在的线路后，车辆到达j点的时间比原线路上车辆到达j点时间的推迟（或提前量），则EFj可如下得到： EFj=si+Ti+tij-sj显然，EFJ0时，到达时间推迟。为说明问题方便，定义参数如下：j ：车辆在线路上j点后面的各任务处均不需要等待的j点的到达时间的最大可以提前量； j+ ：线路上j点后面的任务不违反时间窗约束的j点的到达时间的最大允许推迟量。 和j+可分别按如下公式计算： j= j+=当考虑连接点i和点j所在的线路时，需检查是否违反时间窗约束：当EFj0时，若有 j

37、，车辆在j车辆的任务处不需要等待，否则，要等待；当EFj0时，若有j+，则j后面的任务的执行不会延迟，否则，要延迟进行。（2）、优化配送线路由于案例中没有给出xx原有的配送网络，所以假定原有配送网络为以小兰区为配送中心的辐射状线路，下面进行具体地网点比较A、算出个网点之间最短距离，距离矩阵如图所示：AB3.34BC7.313.13CD4.551.03.55DE1.932.775.513.33EF11.247.125.446.699.89FG5.153.003.504.003.248.85GH7.624.041.804.765.706.982.82HI8.614.611.565.106.745.

38、764.151.44IJ4.747.9210.088.565.2315.006.749.5310.90 各配送网点与配送中心之间的最短路线矩阵B、从最短路矩阵中计算出各用户之间的节约里程，如图所示：BC7.52CD6.848.26DE2.503.379.76EF7.4613.119.053.28FG5.498.965.653.847.54GH6.9213.137.363.853.859.55HI7.3414.398.014.073.809.6114.79IJ0.161.970.681.440.983.152.832.45两两配送网点之间的里程节约值C、对节约里程按大小顺序进行排列，如表所示：序

39、号连接点节约里程序号连接点节约里程序号连接点节约里程1IH14.7913CB7.5225IF3.82IC14.3914FB7.4626EC3.733HC13.1315HD7.3627FE3.284FC13.1116IB7.3428JG3.155HG9.9517HB6.9229JH2.836ED9.7618DB6.8430EB2.57IG9.6119GD5.6531JI2.458FD9.0520GB5.4932JC1.979GC8.9621IE4.0733JE1.4410DC8.2622HE3.8534JF0.9811ID8.0123HF3.8535JD0.6812GF7.5424GE3.843

40、6JB0.16初始解：从配送中心向各配送点配送。配送线路9条，总运行距离54.49AFBCIEHJGD二次解：按照节约里程的顺序大小，连接IH,IC，组成配送线路1，总配送线路7条，总运行距离48.88.AFBCIEHJGD按照这种优化方法类推，根据每次一辆车运行的最远距离和车辆装载量的限制，最终的优化路线为：BFDECHAIGF （3）、数学建模证明优化网络模型 假设网店A、C、H、I四点构成一个物流圈，将此物流圈拆分为N-1个物流圈，其具体的目标函数与约束条件，如下：MinZ=XC2*XI2*+XC2*XH2*+XI2*XH2*+XC31*XH31*XI31*+XH32*XC32*XI32

41、*124+XC33*XI33*XH33*约束条件，如下：XC2*XI2+XC2*XH2+XC31*XH31*XI31+XC32*XH32*XI32+XC33*XH33*XI33=1;XC2*XI2+XI2*XH2+XC31*XH31*XI31+XC32*XH32*XI32+XC33+XH33+XI33=1;XC2*XH2+XI2*XH2+XC31*XH31*XI31+XC32*XH32*XI32+XC33+XH33+XI33=1;上述目标函数和约束条件在lingo上的源代码如下：model:min=XC2*XI2*109+XC2*XH2*59+XI2*XH2*117+XC31*XH31*XI3

42、1*124+XH32*XC32*XI32*124+XC33*XI33*XH33*124;XC2*XI2+XC2*XH2+XC31*XH31*XI31+XC32*XH32*XI32+XC33*XH33*XI33=1;XC2*XI2+XI2*XH2+XC31*XH31*XI31+XC32*XH32*XI32+XC33+XH33+XI33=1;XC2*XH2+XI2*XH2+XC31*XH31*XI31+XC32*XH32*XI32+XC33+XH33+XI33=1;bin(XC2*XI2); bin(XC2*XH2); bin(XC31*XH31*XI31); bin(XC32*XH32*XI32); bin(XC33*XH33*XI33); bin(XI2*XH2);end运行结果，如下： Linearization components added: Constraints: 116 Variables: 29 Integers: 29 Global optimal solu