物流系统优化问题研究方法概述

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1、LogisticsSci-TechNo.5,2009物流科技2009年第5期文章编号：1002-3100(2009)05-0113-04物流系统优化问题研究方法概述DiscussiononResearchMethodsofLogisticsSystematicOptimization任晔，顾彬，李玉凯（郑州电力高等专科学校，河南郑州450004）RENYe,GUBin,LIYu-kai(ZhengzhouElectricPowerCollege,Zhengzhou450004,China)摘要：结合物流系统的特点，分析了物流系统中存在目前物流系统优化方法主要是运用线性规划、整数规的优化问题，

2、并针对一些关键技术问题对近年来国内外有关划、非线性规划等数学规划技术来描述物流系统的数量关文献进行梳理和研究。文章首先综述了物流系统中四类组合系，以便求得最优决策。但由于物流系统庞大而复杂，建立优化问题以及此类问题的传统确定性算法及智能优化算法，整个系统的优化模型一般比较困难，而且用计算机求解大型同时分析这些方法在处理不同的问题时各自的优缺点。最后优化问题的时间和费用太大，因此优化模型常用于物流系统对物流系统优化问题的研究方法及研究方向做了分析和展望。的局部优化，并结合其他方法求得物流系统的次优解。如车关键词：物流系统优化；智能优化算法；组合优化辆路径问题（VRP）、旅行商问题（TSP）、配

3、送中心选址问中图分类号：F253文献标识码：A题、布局优化等问题是几种著名的物流系统优化问题。这些问题都是离散的组合优化问题，且都具有NP难题性质。本Abstract:Inthispaper,combiningthecharacteristicsofthe文将针对这四类问题对物流系统优化方法进行整理归纳。logisticssystem,theresearchmethodsoftheexistinglogistics1.1车辆路径问题systemoptimizationarediscussed,andforsomeofthekey车辆路径问题（vehicleroutingproblem，VRP

4、）由Dant-technicalproblemstheliteraturesinrecentyearsathomeanding和Rasmer在20世纪50年代末首先提出。该问题可定义abroadaregiven.Firstly,fourtypesoftypicalcombination为：运输车辆从一个或多个设施到多个地理上分散的客户optimizationproblemsandsomeeffectivecorrespondingsolu-点，优化设计一套货物流动的运输路线，同时要满足一系列tionssuchastraditionallyaffirmativemethodsandintell

5、igent的约束条件。该问题的前提条件是设施位置、客户点位置和optimizationalgorithmsarediscussed,meanwhile,theadvan-道路情况已知，由此确定一套车辆运输路线，以满足目标函tagesanddisadvantagesofeachmethodsarepointedout.Fi-数（通常，VRP的目标函数是总费用最小）。nally,thefutureresearchdirectionandmethodsoflogistics对VRP（车辆路径优化问题）的求解算法可分为精确算systematicoptimizationaregiven.法和启发式算法

6、两种。其中精确算法包括分枝定界算法、动Keywords:logisticssystematicoptimization;intelligentopti-态规划和整数规划。VRP的启发式算法多是来源于对TSP问mizationalgorithms;combinationoptimization题的求解算法。比如局部优先算法、插值法等可以不用修改地用于一些VRP。求解有时间窗车辆路径问题（VRPTW）的常用算法有禁忌搜索算法（TS）、模拟退火算法（SA）、遗传0引言算法（GA）、蚁群算法（ACA）、粒子群优化算法（PSO）、免物流系统优化是实现物流管理目标、体现物流管理效率疫算法及节约算法等。与

7、效益的必要过程和手段。目前，物流系统优化主要有运筹（1）动态规划法DM（DynamicProgramming，DM）是学方法、智能优化方法和模拟仿真法三种方法。运筹学优化美国数学家BellmanRE等人在20世纪50年代初在研究多方法一般是建立在一个物流系统的数学模型基础之上的，智阶段决策过程的优化问题时提出的，把多阶段过程转化为一能优化方法为复杂物流管理决策问题提供了重要的可行性解系列单阶段问题，逐个求解，