调度车辆，安排车辆装载和乍辆的出行时间及行车路线，使整个配送过程实现优化。模型构造为建立接近实际情况的物流配送车辆优化调度模型，现假设配送企业位置需求点位置和道路等己知的情况下，对辆车，个客户点，确定车辆分配每辆车负责的客户点及每辆车的行驶路线，同时满足下列条件所有车辆路线的起始点和终止点都是配送始发点每个客户有个非负的货物需求量辆车可以为多个客户服务每辆车要在客户要求的时间范围内送到各客户点。变量和参数符号说明表示配送需求点的数目即客户点，均表示车辆需要经过的个客户点其中，将配送企业看作个特殊客户点，当或时，该点表示为配送企业点表示执行配送任务的辆车表示使用的车辆数目表示客户点的货物重量表示客户点的货物体积大小，为客户点要求货物送到的时间范围其中，为最早到达时间，为最晚到达时间表示车辆在客户点服务的时间，通常服务时间与客户点的货物量有在物流配送中的应用关系，为方便表达，本文以正比关系表示两者的关系表示车辆的最大载重，为方便计算，可将车辆看为同型号的车，载重量相同表示车辆的最人体积容量，同型号的车辆，其体积容最相同表示客户点到客户点的运输成本它也可表示为客户点到的运输距离运输时间等，但通常认为运输成本是与运输距离成定比例关系，因此，本模型中直接以距离表示来说明问题，即到的距离与为关系，而当时车辆到达客户点的时间车辆剩余载重的惩罚系数早到等待的惩罚系数迟到的惩罚系数装卸耗时与货物量的比率关系。数学模型模型说明式为目标函数，它将各项最低化目标综合进行考虑，包括距离最少化空载率最低化和配送时间最准时化其中表示车辆运输距离或运输成本，这与所代表的意义相关为清晰地说明问题，本文直接以表示到的距离进行问题研究在物流配送中的应用表示车辆的剩余载重代价表示车辆到达每个客户点的时间，应该在客户要求的时间范围，内到达，否则对其进行惩罚，当惩罚系数为无穷大时，即为硬时间窗问题，表示不满足时间要求的话，即为不可行解。式为模型的约束条件式表示车辆是否从客户点处行驶至客户点处，如果是则为，否则为式表示客户点的货物是否由车辆来运输，如果是则为，否则为式表示车辆运输的货物重量总和不能超过车辆的最大载重能力式表示乍辆运输的货物体积总和不能超过车辆的体积装载能力式表示车辆在客户点停留的时间，与该客户的货物需求童成正比式表示使用的车辆数目应不超过配送企业的现有车辆数目。该模型具有定的通用性，根据现实中不同的需求情况，可以对日标函数中的惩罚系数进行相应的设置，将其转化为不同类型的问题。即对的值根据追求的目标不同，进行改变。其中，当极小时，目标函数可以简化为当极大时，目标函数可以简化为具体的参数设置需根据具体应用的要求来设定。随着越来越多的客户对物流配送企业提出即时配送的配送要求，是否能做到准时配送成为考查现代配送企业服务水平的项重要指标，因此，客户所提出的时间表，将成为配送企业对配送车辆制定调度计划的重要依据。目标适应度函数设计从前面的模型构造中，已经发现求解优化调度模型的目标是多样化的，可以是费用最少，车辆使用率最大，也可以是服务窗时间最优先满足。通用的目标函数如下式所示，在各子目标前修改适当的权重，可以得到不同的优化日标。在物流配送中的应用其中，当极小或者极大时，目标函数会成为仅考虑运输距离的问题或者不考虑距离而仅考虑车辆载重率及配送时间的问题。因此，为了使各子目标不被边缘化，需要平衡各自之间的比重。为了能与配送行驶距离更好的联系起来，可以令车辆的平均行驶速度李怡同时另为无穷大，即必须在规定的最晚时间内到达，可以早到等待，但不能延迟到达。以个例子模拟上面所设计的算法的执行步骤，基本数据为设有个货物调度中心，营业时间为，现有个需求客户，各客户的需求量为单位吨，服务时间窗范围，客户需求信息由表给出，调度中心及各客户之间的距离由表给出，假设客户点配送停留时间单位小时与成比例，这些客户需求由容量为吨的同种类车辆完成服务，汽车平均速度为，迭代次数设为，且调度中心派出车辆执行调度的时间根据需求不断变化。表客户需求信息客户点需求量吨初始调度解的基础上，对接收的实时信息按照信息的类别不同分别进行处理，只针对出现新情况的辆车或者个客户进行局部的调整，用局部优化策略进行处理尽管局部调整策略下得到的调度处理方案可能劣于整体重新调度策略下得到的调度方案，但是它的涉及面小，对原有方案的改动小，适用于现实配送过程中的在途调度。优化调度模型与集成的日的是基于空间分析功能，形成高效的调度决策方案实现高效便捷的物流配送。在优化调度模型求解算法的可行性验证的基础上，对优化调度模型与的集成进行了详细分析，包括集成的相关数据分析集成的功能分析以及集成的具体过程分析。利用能高效处理空间和属性数据的优势，使得优化调度模型及其算法的实现不再显得抽象，即基于提供的实际地理基础数据和它的空间分析能力，结合前面所述的分析方法及算法，实现配送的优化调度。并基于和优化调度模型的集成，在监控子系统的支持下，通过对调度过程中不同新需求的分析，详细的分析了车辆在途调策略。在物流配送中的应用结束语当今，随着电子商务的再次兴起和经济全球化的发展，物流业愈来愈成为热点。在我国，技术及其软件的开发和应用目前已经引起有关方面的高度重视，取得了些重要成果，并开始提供使用。但从整体来看，的应用及其产业的发展水平与发达国家相比差距还很大，而且缺乏有效的宏观调控。尤其能高效地处理空间和属性数据的优势来建立基于的物流配送系统虽处于初始阶段，但无疑是有益的尝试，它必将是以后的发展趋势。在物流配送中的应用参考文献张铎我国物流企业如何迎接电子商务中国流通经济，刘秉镰，姜国杰我国现代物流发展中的若干问题铁道物资科学管理，王平基于智能配送系统研究硕士论文，叶杰刚关于物流问题的理论探索当代经济科学，陈罕琳信息技术让物流货畅路通计算机周刊，刘云霞，动态车辆调度问题分析及算法设计西南交通大学硕士学位论文，金真王小丽物流信息管理北京电子工业出版社，邵举平物流管理信息系统清华大学出版社，张卫星，论现代物流中的供应链管理和供应链战略北京工业大学学报年月第期，李玲，刘正纲，杨德宏基于技术物流配送系统的研究矿山测量李怡，范军涛技术与配送车辆路线规划问题的种结合方法科技与管理王婷婷张铎物流管理的发展趋势中国物资流通年期，张铎我国物流企业如何迎接电子商务中国流通经济年期陈水，韩江，龚延成带时间窗约束的配载车辆调度问题研究物流科技，，邓涛，陈瑶基于专家系统的物流配送智能仿真系统探析西南农业大学学报李军，曹立明，王小平基于的物流配送路径计算计算机应用与软件符卓，陈斯卫车辆路径问题的研究现状与发展趋势中国运筹学会第七届学术交流会论文集在物流配送中的应用李从信，孟样肉，张颖超市配送系统开发及路径优化算法研究陕西工学院学报在物流配送中的应用致谢首先要感谢老师在本文的选题构思以及写作的整个过程中，对我悉心指导和帮助。另外，还要感谢在我这三年的学习期间给予过我指导和帮助过的老师，他们严禁踏实的工作作风，使我在学习中取得了长足的进步，学到很多知识，更学到了许多做人的道理。我在此为各位老师和同学送上我最美好的祝福,年月配送停留时间小时预定配送到达时间范围，表距离信息距离在物流配送中的应用计算结果为考虑时间窗的情况下计算结果为，即共需要辆车，路径总长。车辆的行驶顺序为配送中心客户客户客户客户客户客户配送中心，最佳出发时间为，车辆的行驶顺序为配送中心客户客户配送中心，最佳出发时间为。根据生成的配送路线，则客户货物的装载也可以得到，车辆的客户货物装载顺序为客户客户，客户客户客户客户车辆的客户货物装载顺序为客户客户。车辆的装载任务必须在之前完成，车辆的装载任务必须在之前完成，不耽误车辆的最佳出发时间。不考虑时间窗的情况下，将时间惩罚系数设为，则计算结果为，即共需辆车，路径总长为。车辆的行驶顺序为配送中心客户客户客户客户配送中心，车辆的行驶顺序为配送中心客户客户客户客户配送中心。同样的，车辆的客户货物装载顺序为客户客户客户客户车辆的货物装载为客户客户客户客户。算法生成的装载顺序是根据货物送达顺序，先送后装的原则给出的参考装载顺序，在实际装载过程中，还需要通过人的干预，考虑货物重不压轻，大不压小，货物堆放重心平衡等因素，进行实际的装载工作。优化调度模型算法的应用在系统设计界面中加入组件，以实现物流地理数据的显示分析基于提供的实际地理基础数据，实现优化调度的基本问题最短路径问题在进行优化调度决策时，首先要确定调度模型涉及的算法参数。在中，距离参数必须通过空间数据的计算得到客户点及配送企业点的两两之间的实际路径距离。两点之间的路径可以有很多条，在进行优化调度的时候，必须保证车辆走最短的路程，这是总成本最低的保证，同时也是总路径最短的保证。那么求解任意两点之间的最短路径就成了解决优化调度问题的基础。在物流配送中的应用最短路径不仅仅指般地理意义上的距离最短，还可以引中到其他的度量，如时间费用线路容量等。相应地，最短路径问题就成为最快路径问题最低费用问题等。无论是计算最短路径还是最佳路径，其算法都是致的，不同之处在于有向图中每条弧段的权值设置。如果需要计算最短路径，则权值设置为两个节点的实际距离而要计算最佳路径，则可以将权值设置为从起点到终点的时间或费用。因此，无论是距离最短时间最快还是费用最低，它们的核心算法都是最短路径算法。假设道路的通行质量是相同的，而且是随时间也没有变化。那么，行车时间和距离之间就存在着简单的正比关系。要计算两点之间的行车时问，只要知道两点之间的