基于gis的物流配送路径优化算法

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1、2012年4月地理空间信息Apr.,2012第10卷第2期GEOSPATIALINFORMATIONVol.10,No.2基于GIS的物流配送路径优化算法陈远，阮仁宗，颜梅春（河海大学地球科学与工程学院，江苏南京210098）摘要：在单点到多点的配送中，一般的路径选择算法通常仅把“时间最短”作为约束条件来进行路径选择,这通常会导致参与配送点的数量过多。探讨了基于地理信息系统技术的物流配送路径优化算法,提出了基于模糊数学理论，以“参与配送点最少”为约束条件并同时考虑配送时间的“模糊权衡算法”。实验表明，模糊权衡算法可以在时间耗费和参与点的数量之间达到一个相对较优解。关

2、键词：物流配送；路径优化；GIS；算法优化中图分类号：P208文献标志码:B文章编号:1672-4623(2012)02-0104-03[1]对于物流配送路径选择问题的研究，汪欲等提这种解决方案是所有解决方案中时间花费最少的。这出了多资源多出救点应急系统中基于“出救点个数最种算法一般称为时间最优算法，然而在保证时间最优少”和“应急开始时间最早”的多目标调度模型；甘的前提下往往却不可避免地增加了参与分配点的数量，[2]天圣等对多目标配送车辆安排问题的改进遗传算法考虑各种因素，一般在物流配送中不会得到最优的分[3]进行了描述；何建敏等从应急系统多出救点的角度配资源的解决

3、方案。引入时间最短的概念，并提出了基于单目标、多目标1.2配送点最优算法两阶段问题且有资源数量约束的组合优化模型及快速调配点最优算法以最少的参与配送的仓库点即分求解算法。本文引入模糊数学的概念，应用模糊权衡配点最少为目标，分析出不同于时间最优的分配方案：的方法，对物流配送的路径和解决方案进行研究，在首先，设A为待分配点，Ai为所有的分配站，设X为时间以及参与配送的供货点数量上，既不让参与配送分配点所需分配资源数，Xi为分配站可提供分配资源的点的数量过多，也不至于在时间上也就是路径的长的数量，k为满足分配数量Xi的临界下标，则可以知道度上过长，尽量保证二者的平衡。本文

4、利用实例数据，分配站的方案为A1，A2，A3，⋯，Ak，那么可求得解决开发了基于GIS的滁州市医疗资源配送的系统，对算方案为Solution2这里记为S：[4,5]1法进行了验证。=｛1,1,2,2,⋯,,｝（1）=11时间最优与调配点最优算法使得解决方案最优，并且使得N(S)=k即参与分配的分配点的数量为k。算法分为5步：①遍历周围点1.1时间最优算法以取得一定范围内作为可以提供资源的仓库点，即分时间最优算法以最早的分配时间为目标，首先利配点；②遍历所有分配点，求出所有分配点到达待分用网路分析的原理，分析并得到在时间权限内临近待配点的时间及可提供的资源数；③根据每

5、个分配点的分配点的仓库点。在这里需要把参与网络分析的点图可提供分配资源数的从大到小进行排序；④从分配点层与网络数据集绑定。算法分为5步：①遍历周围点可提供资源数最多的开始到资源数少的分配点，依次以取得一定范围内作为可以提供资源的仓库点，即分累加，当累加的资源总数N2达到此次调配所需的资源配点；②遍历所有分配点找出所有分配点的资源数以数N时结束，并依次标记参与累加的分配点；⑤求出及其到达待分配点的时间；③对于所有分配点，按照参与累加的分配点，得到解决方案Solution2。可以看出可以到达待分配点时间的长短进行排序；④从时间最与时间最优算法相比，由于累加时只考虑了配送

6、点资少的点到时间多的点开始向上依次累加资源数，直至源的数量而对于它们到达待分配点的时间未进行考虑。资源数的和N1达到所需要的资源数N结束，并标记所以配送点最优算法得到的解决方案的时间一般不会参与累加的分配点；⑤求出参与累加的分配点，得到是最优的，但是，它得到的解决方案的所需分配点的解决方案Solution1。显然由于排序按照时间大小进行，数量肯定是最少的，不考虑时间因素的话，在现实的收稿日期：2011-12-26项目来源：江苏省自然科学基金资助项目（BK2008360）；江苏省博士后基金、河海大学人才引进基金、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2009B127

7、14，2009B11714）。第10卷第2期陈远等：基于GIS的物流配送路径优化算法105调配中往往可以节省大量的人力物力。用时间最优算法求出时间最优解决方案S2。4）操作集合2从大到小累加资源数，当资源总数2模糊权衡算法n3达到所需资源总数N时结束，得到一个解决方案S，无论是时间最优算法还是分配点最优算法，每种然后舍去其中根据数据1排序得到的时间最多的分配点。算法只能从一个方面保证解决方案的最优（调配的时5）重复4），遍历完数据集2后结束。间最少、参与调配的分配点最少），但是在现实情况中，6）求出所得到的所有解决方案中的分配点最多的物流的配送所需要的一般并不是