第29卷 第5期2005年10月
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
JournalofWuhanUniversityofTechnology
(TransportationScience&Engineering)
Vol.29 No.5Oct.2005
物流配送路径优化策略研究
周 程
()
摘要:,.从图论的角度出发,分析了经典的DijkF:Dijkstar算法随着配送点数目的增多,;.给出了一些改进的建议:针对Dijkstar算法,将交通路,以提高效率;对于Floyd算法,将邻接矩阵上三角和下三角复制,能解决采用Floyd算法解决无向图的最短路径问题.针对某物流配送公司,给出了基于改动后的Floyd算法的程序实现,开发了一个配送路径优化决策系统.
关键词:物流;配送;最优路径;Dijkstar算法;Floyd算法中图法分类号:U492222
0 引 言
随着现代社会的发展,物流、商流和资金流广泛深入影响着人们的日常生活.电子商务主要是基于互联网络的虚拟经济,而物流促使电子商务由虚转化为实.物流系统是现代社会经济系统的支柱.关键的物流活动包括:仓储、物料搬运、包装、运输等,其中配送运输是最大的物流成本之一,因此配送运输活动组织得好坏,直接影响着物流活动的成败.配送运输是指将被订购的货物用汽车或者其他运输工具从供应点送至顾客手中的活动,其间可能是从工厂等生产地仓库直接送至客户,也可能通过批发商、经销商或由配送中心、物流中心送至客户手中.配送运输[1]通常是一种短距离、小批量、高频率的运输形式.配送的目标之一就是以最小的代价,将产品从原产地(或物流配送中心)转移到规定地点.因此,对制定车辆调配计划和配送路线计划就显得非常重要了.通常,最小的代价所对应的配送路径就是最优路径.文中首先介绍在物流行业中配送问题的分类和常用路径选优算法,重点分析对比了Dijkstra算法和Floyd算法,结合Floyd算法给出一种简单易行的
1 配送问题的描述
物流行业中配送优化策略研究的主要内容就是配送车辆优化调度.在物流配送过程中,影响配送运输效果的因素主要分成两种:一是动态因素,如车流量的变化、道路施工、配送客户的变动、可供调动的车辆变动等;二是静态因素,如配送客户的分布区域、道路交通网络、车辆运行限制等.各种因素相互影响,很容易造成送货不及时、配送路线选择不当.配送问题面临的一个核心难题就是求解最短路径.最短路径问题一般可分成三类:一是距离上的最优;二是经济上的最优;三是时间上的最优.
配送问题抽象如下:设有一物流企业需要向n个配送节点配送不等的货物Qi,已知每个节点路径各自对应的权值,求最优的配送车辆搭配和各自路线最优规划,即使在相应约束条件下(如时间范围内或一次到货等),配送系统的总权值最小.本文对这个问题采用图的结构进行描述:图的顶点表示配送中心和配送点,边表示它们之间的线路联系,边赋予相应的权值(表示时间、距离、线路运况等),这样配送问题就转化为在网络图求解路线的权值最优,权值可代表距离、时间、费用或它
配送优化策略,最后给出程序运行结果.
收稿日期:20050514
周 程:女,27岁,硕士生,主要研究领域为物流管理
・798・武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2005年 第29卷
们之间的综合因子,配送优化问题就要求在从始点到终点的所有路径中找出一条总权数为最小的路径[2,3].
D[i]=arcs[LocateVex(G,V)[i]
第29卷 第5期2005年10月
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
JournalofWuhanUniversityofTechnology
(TransportationScience&Engineering)
Vol.29 No.5Oct.2005
物流配送路径优化策略研究
周 程
()
摘要:,.从图论的角度出发,分析了经典的DijkF:Dijkstar算法随着配送点数目的增多,;.给出了一些改进的建议:针对Dijkstar算法,将交通路,以提高效率;对于Floyd算法,将邻接矩阵上三角和下三角复制,能解决采用Floyd算法解决无向图的最短路径问题.针对某物流配送公司,给出了基于改动后的Floyd算法的程序实现,开发了一个配送路径优化决策系统.
关键词:物流;配送;最优路径;Dijkstar算法;Floyd算法中图法分类号:U492222
0 引 言
随着现代社会的发展,物流、商流和资金流广泛深入影响着人们的日常生活.电子商务主要是基于互联网络的虚拟经济,而物流促使电子商务由虚转化为实.物流系统是现代社会经济系统的支柱.关键的物流活动包括:仓储、物料搬运、包装、运输等,其中配送运输是最大的物流成本之一,因此配送运输活动组织得好坏,直接影响着物流活动的成败.配送运输是指将被订购的货物用汽车或者其他运输工具从供应点送至顾客手中的活动,其间可能是从工厂等生产地仓库直接送至客户,也可能通过批发商、经销商或由配送中心、物流中心送至客户手中.配送运输[1]通常是一种短距离、小批量、高频率的运输形式.配送的目标之一就是以最小的代价,将产品从原产地(或物流配送中心)转移到规定地点.因此,对制定车辆调配计划和配送路线计划就显得非常重要了.通常,最小的代价所对应的配送路径就是最优路径.文中首先介绍在物流行业中配送问题的分类和常用路径选优算法,重点分析对比了Dijkstra算法和Floyd算法,结合Floyd算法给出一种简单易行的
1 配送问题的描述
物流行业中配送优化策略研究的主要内容就是配送车辆优化调度.在物流配送过程中,影响配送运输效果的因素主要分成两种:一是动态因素,如车流量的变化、道路施工、配送客户的变动、可供调动的车辆变动等;二是静态因素,如配送客户的分布区域、道路交通网络、车辆运行限制等.各种因素相互影响,很容易造成送货不及时、配送路线选择不当.配送问题面临的一个核心难题就是求解最短路径.最短路径问题一般可分成三类:一是距离上的最优;二是经济上的最优;三是时间上的最优.
配送问题抽象如下:设有一物流企业需要向n个配送节点配送不等的货物Qi,已知每个节点路径各自对应的权值,求最优的配送车辆搭配和各自路线最优规划,即使在相应约束条件下(如时间范围内或一次到货等),配送系统的总权值最小.本文对这个问题采用图的结构进行描述:图的顶点表示配送中心和配送点,边表示它们之间的线路联系,边赋予相应的权值(表示时间、距离、线路运况等),这样配送问题就转化为在网络图求解路线的权值最优,权值可代表距离、时间、费用或它
配送优化策略,最后给出程序运行结果.
收稿日期:20050514
周 程:女,27岁,硕士生,主要研究领域为物流管理
・798・武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2005年 第29卷
们之间的综合因子,配送优化问题就要求在从始点到终点的所有路径中找出一条总权数为最小的路径[2,3].
D[i]=arcs[LocateVex(G,V)[i]