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1、《物流系统优化理论》课程论文定位-配送路线最优化问题研究摘要：LRP问题一直是物流领域的研究热点，本文就多个工厂，多个配送中心的LRP问题进行了讨论，并结合库存进行了研究，建立了相应的模型。由于问题本身是NP-hard，所以我们用启发式算法对该问题进行求解，首先用类似“插入”法求得初始解，然后用类似“路线改善”并结合禁忌搜索法对所求得的解进行改进，最后进行了算例分析。关键词：定位配给车辆路线安排禁忌搜索库存1.引言随着当今物流向不规则性和全球化的趋势发展，企业竞争日趋激烈，企业管理者希望能协调物流系统各个环节，以最低的
2、价格、最好的服务满足顾客的需要，因此在LAP、VRP和其他物流决策模型的基础上，产生了集成物流管理的概念，这种概念认为：在设施（工厂、库存点或分销中心）相对于客户的位置、货物的配给、运输货物的车辆路线安排之间存在相互依赖的关系，根据这种关系来相应地进行综合优化与管理。根据这种集成物流管理系统的概念，就产生了对设施定位-车辆运输路线安排为题（Location-RoutingProblems，LRP)的研究。通过建立LRP模型，对于多客户与多设施的情形，可同时解决确定设施最优数量、容量与寻求最优运输计划、路线安排之间的总体
3、问题，从而降低物流成本，提高产品分销的效率。一般而言，LRP是指给定一系列潜在的设施点（这些设施的容量、位置为已知）和客户（客户的需求量、位置为已知），确定设施的位置和数量以及确定最佳运输行驶路线，使总的费用最低。在LRP中有很多约束条件，如：每个客户只能从一个设施得到货物，且每个客户只能由一辆车服务；每辆车从一个设施出发，最后回到这个设施点，且每一条线路上的客户需求之和不能超过车的容量等等。目前LRP的算法大致可以分为两类，一类是精确算法，一类是启发式算法。精确算法有：分枝定界；动态规划；整数规划等。启发式算法有：先
4、解决定位-配给，然后解决运输路线安排；先解决运输路线安排，再解决定位-配给；节约成本/插入等，另外还有一些人工智能的启发式算法，如遗传算法、蚁群算法神经网络算法等。虽然目前解决LRP的算法很多，但其中大部分精确算法是为特定的LRP研究设计的，因而希望建立具有普遍意义的解决LRP的精确算法，为判定启发式算法解决问题的效率提供一个有意义的基准。而目前大多数启发式算法是将LRP分解成几个子问题先后解决，因而在同一个决策层次内，这样的算法对定位和行程路线因素权衡分析很不充分，因而希望能建立同时解决整个LRP问题的启发式算法。2
5、.LRP模型及Tabusearch算法2.1LRP的数学模型本文讨论的是多工厂，多物流中心的定位——10《物流系统优化理论》课程论文车辆路线安排问题，同时考虑了简单的库存控制，期模型可叙述如下：2.1.1基本假设（1）本文考虑的是多工厂多物流中心的定位——车辆安排问题；（2）每个客户只能由一辆车服务；（3）每条路线上的客户需求之和不能超过车的装载能力；（4）没一条线路从一个中心出发并回到同一中心；（5）所有的车辆是相同的，即装载能力相同；（6）货物大小、价值相同。2.1.2参数设定P工厂的数目；m客户的数目；n配送中心
6、的数目；N节点的数目；p工厂的下标；i客户的下标；j配送中心的下标（j=1,......,n）;节点的下标（=1,......,N）;M最大路线数；工厂p到配送中心j的单位运输费用；配送中心j到工厂p的进货数；配送中心j的建造费用；从节点k到l的行驶费用；客户i的需求；工厂p的生产能力；配送中心j的容量；V车的装载能力；配送中心j的需求量；C货物的单位成本；A固定订购成本；配送中心j的单位时间，单位库存价值的存储成本；10《物流系统优化理论》课程论文配送中心j的订购批量()；；；；。2.1.3数学模型（0）s.t.(p
7、=1,......,P)(1)(j=1,......,n)(2)(r=1,......,M)(3)(l=n+1,......,N)(4)(k=1,......,N;r=1,......,M)(5)(k=1,......,N;r=1,......,M)(6)(i=1,......,m)(7)(i=1,......,m;j=1,......,n)(8)10《物流系统优化理论》课程论文(j=1,......,n)(9)(j=1,......,n;r=1,......,M)(10)(i=1,......,m;j=1,.....
8、.,n;r=1,......,M)(11)其中（0）式中第一项为工厂到配送中心的运输费用，第二项为配送中心的建造费用，第三项为货物成本与订购成本以及库存成本，第四项为配送中心到客户的运输成本。约束（1）表示工厂生产能力的约束；（2）表示配送中心容量的约束；（3）表示每一条线路的客户需求和不能超过车的容量；（4）表示一个客户只能由一
