基于服务区域划分优化的配送路径规划问题研究

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1、基于服务区域划分优化的配送路径规划问题研究摘要：物流业的需求与竞争格局发生了变化，物流企业从数量扩张到内涵建设，越来越多的企业开始从制度、管理和技术角度来增进企业竞争力，物流企业系统的优化，往往能带来直接效益，并具有普遍的意义，一定会成为企业发展和提升的着力点。文章力图从企业实际运用出发，以送货系统为例，尝试合理运用聚类分析法划分配送区域，然后在所分区域内运用改进蚁群算法，获得优化的配送路径，从而迗到降低成本、提高效率的目的。关键词：配送区域划分；配送路径优化;算法中图分类号：F252.14文献标识码：AAbstract：Thedem

2、andoflogisticsindustryandthecompetitivelandscapehavechanged.Thedevelopmentwayoflogisticsenterpriseisfromquantityexpansiontoconnotationconstruction.Moreandmoreenterprisestudytoenhancethecompetitivenessfromthreeaspects：system,management,andtechnology.Itcanmakedirecteconom

3、icsensetooptimizelogisticssystem.Itwillbethefocusofenterprisedevelopmentandpromotion.Ithasprevalentmeaningofguidance.Inthispaper,fromtheangleofenterpriseapplication,Itrytousetheclusteranalysismethoddeterminethedistributionregion,thenusetheimprovedantcolonyalgorithmtoopt

4、imizevehicleroutingsothatwecanreducethecost,andimprovethebenefits.Keywords:distributionregionaldivision；distributionvehicleroutingoptimization；algorithm0引言流通领域中，许多物流配送企业借助外部经济的发展，实现了规模扩张与快速发展，但对如何控制成本，提高运营效率的迫切性并不强。现在随着经营环境的变化，物流需求量更大，客户、网络更复杂，对服务的要求更多样化。但面临的竞争更加激烈，不管是从

5、事跨区域配送还是城市配送，首先需要考虑顾客服务水平，赢得客户的认可，然后考虑配送运营的成本问题，因而如何创新物流服务，提高运营效率和控制日常运营成本成为每个配送企业需要时刻思考的问题。传统的基于经验的方法，在企业规模有限，客户数量不是非常多，配送网络相对简单的情况下，只要员工和管理者技能过关，执行力好，都应该能够较好地完成配送任务，获得企业的发展。但是随着销售区域扩大，客户数量的不断增加，客户需求持续增长，配送业务量大增，配送周期缩短，配送线路更复杂，并且需求的随机性、变动性加大，光凭经验和手工安排，已无法做到配送计划的优化，必须借助

6、于统计分析、利用数学模型和智能算法，才能获得较好的配送计划，节省时间，提高效率。本文就是针对这些问题，从企业应用的角度，提出先合理划分配送区域，再优化配送路线的方法，从而达到降低成本，提高竞争力的目标。1论文总体思路综述排单和车辆调度是整个配送计划和作业实施的核心，是配送任务和客户服务按时完成的有力保证。传统的订单排单和车辆调度、路线安排都是由公司里业务能手来完成，送货区域大了，客户多了，这项工作的效率和完成工作的成本控制都会不理想，现在常用的智能优化方法，把它作为一个典型的VSP问题，建立数学模型，利用智能化的算法，求解可行的配送路

7、径规划，作为理论研究，这样的做法是有意义的。但是有两个问题：（1）这个模型数据的收集整理工作量特别大，计算过程也较长，因而成本不会低。（2）模型本身一定要适合实际的作业过程，这就需要有一个不断测试和优化的过程，并且还要适应每天的动态变化，否则反而会影响到日常的作业过程。许多研究理论完备、精深，但是在适应产业化运营时，工程上的可实现性还有待提高和完善。因而影响了这些很有价值的研究在企业实际中的运用。本文的研究并不针对配送路径规划做理论上的深究，而是立足实际应用，在可接受的范围内，利用较简易实用的智能优化方法，在较短的时间内，以较低的成本

8、获得相对优化的配送路径规划方案。不求最佳，但求有效。为今后电子排单和送货线路优化软件的开发和应用作必要的铺垫。具体设想：第一步，利用聚类分析法对配送区域进行合理分区，先把复杂问题简单化。第二步，每个分区内就是个典型的TS