PAGEPAGEI節(jié)約里程法在古貝春酒業(yè)物流配送路徑優(yōu)化中的應(yīng)用摘要緊隨市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,以及物流技術(shù)方面的專業(yè)化水平不斷提升，物流配送行業(yè)也發(fā)生了巨大的發(fā)展。可是,因?yàn)樵谖锪髋渌头矫婢哂休^高的成本,從而讓商品的價(jià)格也是居高不下。物流配送屬于物流運(yùn)行及操作過程中的一個(gè)極其關(guān)鍵的組成部分，也是各個(gè)企業(yè)為應(yīng)對(duì)激烈競(jìng)爭(zhēng),而實(shí)施的一項(xiàng)延伸性的服務(wù)。這篇論文首先闡述了與物流配送有關(guān)的概念，分析了一些比較多見的配送路線優(yōu)化算法；接著著重分析了與節(jié)約里程法相關(guān)的優(yōu)化理念；在論文的最后針對(duì)于古貝春酒業(yè)實(shí)施了相應(yīng)的探究，采用節(jié)約里程法對(duì)于此企業(yè)的配送路線實(shí)施了相關(guān)的優(yōu)化。關(guān)鍵詞：物流配送；配送線路；節(jié)約里程法

目錄 摘要 I第一章前言 11.1研究背景 11.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 11.2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀 11.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 21.3研究的目的、意義和方法 31.3.1研究目的 31.3.2研究意義 31.3.3研究方法 4第二章車輛路徑問題概述 42.1車輛路徑問題定義 42.2車輛路徑問題分類 52.3車輛路徑問題算法 82.3.1禁忌搜索算法 92.3.2模擬退火算法 102.3.3蟻群算法 102.3.4遺傳算法 112.4本文配送路徑的優(yōu)化的方法 112.1節(jié)約思想 112.2節(jié)約里程法主要步驟 12第三章古貝春酒業(yè)配送路線的現(xiàn)狀分析 123.1古貝春酒業(yè)簡(jiǎn)介 123.2古貝春酒業(yè)現(xiàn)有配送路線選擇的現(xiàn)狀及問題 133.2.1古貝春酒業(yè)現(xiàn)有配送路線選擇的現(xiàn)狀 133.2.2古貝春酒業(yè)現(xiàn)有配送路線選擇存在的問題 14第四章運(yùn)用節(jié)約里程法對(duì)古貝春酒業(yè)的配送路線進(jìn)行優(yōu)化 154.1幾種配送路線優(yōu)化方法的分析與對(duì)比 154.2對(duì)古貝春酒業(yè)配送線路的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理 164.3利用節(jié)約里程法對(duì)配送路徑進(jìn)行優(yōu)化 174.4基于節(jié)約里程法對(duì)配送路線優(yōu)化的結(jié)果分析 22結(jié)語 23參考文獻(xiàn) 24PAGE1第一章前言1.1研究背景1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀自此問題的提出到現(xiàn)在，已經(jīng)有很多國(guó)際學(xué)者在持續(xù)的探究，并且在研究的方向及有關(guān)解法方面也取得了不少的成就，在許多的行業(yè)運(yùn)行中也具有較多的應(yīng)用，尤其是在物流配送、交通運(yùn)輸以及快遞等行業(yè)中的應(yīng)用。因?yàn)閱栴}的求解算法具有十分重要的含義，比如說能夠讓企業(yè)的物流成本有效降低、讓企業(yè)在物流體系方面的運(yùn)作效率得以提升等，所以，長(zhǎng)期以來都是世界各國(guó)學(xué)者探究的重點(diǎn)問題?，F(xiàn)如今，對(duì)于問題的求解算法可以分成精確算法和啟發(fā)式算法兩類。而對(duì)于精確算法來講，又分為動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、分枝定界法以及割平面法三種。對(duì)于一些規(guī)模比較小的問題，精確算法還是可以很好處理的，可以較快的獲得問題最優(yōu)解?？墒牵瑢?duì)于問題規(guī)模比較大的就不是很滿意了，所以說現(xiàn)如今的探究重點(diǎn)就是努力構(gòu)造啟發(fā)式的算法。在國(guó)際上，很早就開始探究相應(yīng)的問題了，當(dāng)此概念被提出以后，馬上就被各種相關(guān)的研究專家重視了起來。到了上個(gè)世紀(jì)，Clarke與Wright為求解這一類的問題，就提出了節(jié)約算法?，F(xiàn)如今已經(jīng)在VRP算法方面獲得了比較大的研究成效，并且依然在持續(xù)的探究中。因?yàn)閂RP問題屬于一類NP完全問題，無法運(yùn)用精確算法去進(jìn)行高效的解決，所以說，最近這幾年經(jīng)構(gòu)造精確算法去進(jìn)行對(duì)VRP的求解并無太多的探究，在國(guó)際上的各種探究成效多是利用了分枝定界法或者是最短路徑算法。以RobertoBaldacci為主的研究人員，采用了精確算法去求解具有容量限制的、并且是帶時(shí)間窗的車輛路徑問題。Azit等研究者，為了對(duì)于具有容量限制的車輛路徑相關(guān)問題進(jìn)行求解，把全部的可行解都列舉出來，采用最短路徑法算法去實(shí)施了求解、排序以及挑選。Lee等把動(dòng)態(tài)規(guī)劃的相關(guān)理念有效的使用在了車輛路徑問題的探究過程中，也是運(yùn)用了最短路徑算法進(jìn)行求解。經(jīng)過對(duì)比以后得出，采用啟發(fā)式算法對(duì)于車輛路徑的相關(guān)問題實(shí)施求解的探究還是多一些的。比如說具有時(shí)間窗的VRP問題等，在探究方面采用的算法也包括了遺傳算法、節(jié)約里程法以及蟻群算法等很多種。PingChen等對(duì)于需要實(shí)施周期形式的配送車輛路徑問題進(jìn)行研究的時(shí)候，采用了迭代鄰域下降算法去進(jìn)行求解，從而為這一類的問題開辟了一類全新形式的解法。對(duì)VRP問題實(shí)施求解，并采用啟發(fā)式算法的研究人員是Nikolakopoulou等，此方式是先把整體網(wǎng)絡(luò)區(qū)分為數(shù)個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，再對(duì)子網(wǎng)絡(luò)中的車輛配送實(shí)施路徑方面的策劃。Tavakkoli．Moghaddam等研究者，鑒于最近鄰域的啟發(fā)形式搜索算法，然后對(duì)所有路徑實(shí)施了隨機(jī)的頂點(diǎn)選擇測(cè)試，并使用容量最大的配送車輛服務(wù)于這個(gè)路徑，再對(duì)此頂點(diǎn)的最近鄰域?qū)嵤┧阉?，并且把它加到這個(gè)路徑中，一直到相應(yīng)的容量與時(shí)間都無法滿足，最后更新被分配車輛的容量。M．Dorigo等研究者是意大利人，他們提出了蟻群算法，此方式是對(duì)大自然中的螞蟻認(rèn)路行為進(jìn)行了有效的仿照，從而締造出了一類仿生進(jìn)化算法。此方法能夠與別的算法輕松聯(lián)合，然后形成混合算法去對(duì)問題進(jìn)行求解，它的魯棒性比較好，可是也有其不足之處，比如說在搜索時(shí)間方面比較長(zhǎng)，并且會(huì)出現(xiàn)局部最優(yōu)解的尷尬現(xiàn)象。而Guenther等研究人員，就提出了采用蟻群算法去對(duì)二維裝載以及路徑規(guī)劃的統(tǒng)一優(yōu)化問題進(jìn)行求解。1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀中國(guó)對(duì)于VRP問題實(shí)施的探究相對(duì)要晚一些，和一些發(fā)達(dá)國(guó)家相比要滯后大概30年，可是也獲得了比較快速的發(fā)展，尤其是最近這幾年更是突飛猛進(jìn)。經(jīng)過對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫的相應(yīng)檢索，自2005年開始到2012年的七年中，發(fā)表在我國(guó)的正式期刊中的相關(guān)研究文章就多達(dá)172篇。以葛宏義為代表的部分研究者，構(gòu)建了具有時(shí)間窗的用于輸送糧食的物流車輛路徑問題相關(guān)模型，創(chuàng)建了粒子群算法，還把求解算法和遺傳算法進(jìn)行了有效對(duì)比，從而也顯示出了粒子群算法對(duì)于相關(guān)問題處理的優(yōu)勢(shì)所在。著名學(xué)者史玉敏，以多種求解算法為基礎(chǔ)，根據(jù)其各自的優(yōu)點(diǎn)和不足，挑選出了節(jié)約里程法去對(duì)車輛路徑優(yōu)化的相關(guān)問題實(shí)施求解。此類研究人員的相關(guān)研究比較多，比如：胡大偉和朱志強(qiáng)等構(gòu)建了模擬退火算法、李三彬使用了禁忌搜索算法、呂軍采用兩種階段的算法以及宋鴿和鄭小雪針對(duì)于蟻群算法的應(yīng)用實(shí)施了進(jìn)一步的優(yōu)化處理等，并且均在相應(yīng)的研究范圍內(nèi)獲得了相應(yīng)的成果。另外還有一些研究者，如姚樹魁、駱劍平、王書勤以及駱正山等，也采用了自己的方式對(duì)于車輛路徑等相關(guān)問題實(shí)施了分析、實(shí)驗(yàn)和相關(guān)的驗(yàn)證，從而提出了一些自己的新型求解算法，也都存在著自身的優(yōu)點(diǎn)和相應(yīng)的不足。雖然說世界各國(guó)的許多研究人員已經(jīng)在相關(guān)的研究領(lǐng)域中獲得了比較好的成效，可是這些探究所針對(duì)的問題卻是太單一了，大部分的研究只是針對(duì)了確定性的問題，而對(duì)于VRP問題（存在時(shí)間和容量的限制）的探究卻是較為欠缺的，并且即使是有一部分的探究，其相應(yīng)的成效也是偏重于了理論性，而對(duì)于某汽車生產(chǎn)商家或配送企業(yè)的相關(guān)物流路徑策劃等實(shí)施的針對(duì)性研究卻是比較少的。1.3研究的目的、意義和方法1.3.1研究目的節(jié)約里程法屬于一類較為簡(jiǎn)單和容易實(shí)施的方式，不僅能夠展現(xiàn)物流配送網(wǎng)絡(luò)具有的長(zhǎng)處，完成企業(yè)物流經(jīng)營(yíng)的整合，而且在思路方面也是比較簡(jiǎn)捷的和易于在現(xiàn)實(shí)中實(shí)施的，另外，它能夠展示優(yōu)化運(yùn)輸?shù)倪^程，和常見方式相對(duì)比，擁有了更短的運(yùn)輸路程，在時(shí)間與成本消耗方面均可以有效減少，最終達(dá)到了和用戶之間實(shí)現(xiàn)共贏的有利局勢(shì)。本文的研究目的在于，通過研究節(jié)約里程法在古貝春酒業(yè)物流配送路徑優(yōu)化中的應(yīng)用，討論和分析此方法在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中采取的方式、成效與理想的優(yōu)化方向。1.3.2研究意義在物流的運(yùn)行和操作過程中，配送屬于一類非常關(guān)鍵的組成部分，在物流網(wǎng)絡(luò)中具有著非常大的作用，它全面性的考慮了各條配送線路的車流量、用戶分布、車載量和別的部分車輛運(yùn)行限制等相關(guān)的因素，對(duì)配送線路實(shí)施了合理的策劃，對(duì)于配送中心在運(yùn)行方面的成本與效率具有著非常大的影響。所以說，利用節(jié)約里程法對(duì)于物流配送的相應(yīng)線路實(shí)施優(yōu)化，從而讓企業(yè)最大程度的減少物流方面的成本消耗，提升自身的競(jìng)爭(zhēng)能力。1.3.3研究方法為了更好的研究節(jié)約里程法在古貝春酒業(yè)物流配送路徑優(yōu)化中的應(yīng)用，本文運(yùn)用的研究方法主要有以下幾種：（1）文獻(xiàn)資料法，即通過圖書館和互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工具，廣泛收集閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，總結(jié)研究趨勢(shì)和研究成果，為本文研究提供理論支撐。（2）案例分析法：研究的目標(biāo)是古貝春酒業(yè)的物流配送，對(duì)于此企業(yè)的現(xiàn)實(shí)狀況和具有的問題實(shí)施探討。（3）科學(xué)研究方法：采用科學(xué)的研究方法，以實(shí)際數(shù)據(jù)為支撐，通過節(jié)約里程法算法思想，對(duì)配送路徑進(jìn)行優(yōu)化，并且對(duì)比優(yōu)化結(jié)果，判別優(yōu)化效果。第二章車輛路徑問題概述2.1車輛路徑問題定義如果用比較簡(jiǎn)單的方式去解釋車輛路徑問題的話，那便是合理的選擇運(yùn)輸車輛和行駛路徑以及合理的制訂運(yùn)輸策劃的問題。經(jīng)由合理的、科學(xué)的制訂配送策略，讓車輛的分配與行駛路線更加優(yōu)化，最終有效的減少物流方面的成本，提升整體的經(jīng)濟(jì)收益。在現(xiàn)實(shí)的物流配送過程中，存在著非常多的問題和復(fù)雜情況，比如說比較多的貨運(yùn)點(diǎn)、用戶、貨物、交通路線以及服務(wù)區(qū)域內(nèi)的運(yùn)輸網(wǎng)點(diǎn)散布不均等，另外還有一些問題，就是要達(dá)到用戶提出的相關(guān)要求，比如時(shí)間窗等。因此說，怎樣規(guī)劃好最優(yōu)的路線以及怎樣讓配裝與配送路線實(shí)現(xiàn)最高效的配合等就成為了物流配送中的難點(diǎn)。對(duì)于車輛路徑的相關(guān)問題實(shí)施合理的處理，不但能夠讓配送的程序更加簡(jiǎn)化、配送的頻次降低以及配送的車輛空載率得以有效降低，進(jìn)而減少相關(guān)成本，提升經(jīng)濟(jì)收益，并且能夠更快的響應(yīng)用戶的相關(guān)需求，讓服務(wù)水平得到有效提升，提高用戶的滿意度。所以說，對(duì)于物流配送來講，車輛路徑的相關(guān)問題就屬于非常重要的問題，也屬于運(yùn)籌學(xué)和組合優(yōu)化范圍中的重點(diǎn)問題，對(duì)現(xiàn)代化的物流運(yùn)營(yíng)來講也是處于核心地位的問題。圖2.1車輛路徑問題示意圖2.2車輛路徑問題分類對(duì)VRP問題實(shí)施的探究便屬于物流配送路徑策劃中的基礎(chǔ)性研究部分，在很大程度上影響著物流優(yōu)化的制定。它是這樣一類問題：使用多輛車把相關(guān)貨物自某個(gè)或者是數(shù)個(gè)倉庫輸運(yùn)至數(shù)個(gè)地理散布的用戶手中，怎樣規(guī)劃相應(yīng)的車輛和這些車輛的行駛路線，盡可能的去降低運(yùn)輸成本。一般而言，可分為下面5種類型：（1）輸送的車輛在容量方面存在相應(yīng)限制的路勁優(yōu)化CVRP（CapacitatedVRP）；（2）采取一定數(shù)量的倉庫對(duì)客戶實(shí)施相關(guān)服務(wù)的路徑優(yōu)化MDVRP（MultipleDepotVRP）；（3）帶回程的路徑優(yōu)化VRPPD（VRPwimPick-UPandDelivering）；（4）配送時(shí)有時(shí)間窗限制的路徑優(yōu)化VRPTW（VRPwimthewindows）；（5）周期性配送的路徑優(yōu)化PVRP（PeriodicVRP）對(duì)于車輛路徑問題來講，其主要的構(gòu)成要素包括：等待運(yùn)輸?shù)能囕v、車輛配送中心、輸送車輛、用戶網(wǎng)點(diǎn)和相應(yīng)的配送網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)VRP問題中要素的不同可做如下分類：（1）依照物流配送體系內(nèi)車輛配送中心的多少能夠分成單配送中心與多配送中心的兩類問題；（2）依照配送車輛所具有的任務(wù)差異，能夠分成單純形式的送貨、單純形式的取貨以及取送貨物三類VRP。單純形式的送貨與取貨VRP指的是在去程或回程中只有一次是載貨狀態(tài)的，對(duì)于取送貨物VRP指的是去、回兩程均是裝載著貨物的；（3）依照等待運(yùn)輸?shù)能囕v情況能分成單車型與多車型的兩種問題，前者在實(shí)施貨物裝載的時(shí)侯較為簡(jiǎn)單，但是后者就比較復(fù)雜了；（4）依照輸送車輛在載貨方面的情況差異，能夠分成以下幾類問題：滿載問題、非滿載問題以及滿載和非滿載相互混合的問題。因?yàn)樵谔幚鞻RP問題的時(shí)候，一個(gè)用戶的貨物只能裝在相同的車輛中，一旦某用戶的貨物太多，已經(jīng)超過了輸送車輛的載重范圍，就要采用多輛車進(jìn)行運(yùn)送，輸送的車輛也就會(huì)滿載運(yùn)行；（5）依照用戶與相關(guān)網(wǎng)點(diǎn)的差異，能夠分成靜態(tài)與動(dòng)態(tài)兩種車輛路徑問題。前一類的問題指的是用戶的有關(guān)信息，包含了用戶的地理位置、需求以及道路情況等，這些因素需要在輸送前就了解清楚的，而后一類的動(dòng)態(tài)車輛路徑問題就是恰恰相反的，用戶的全部有關(guān)信息均為隨機(jī)性的；（6）依照用戶對(duì)于貨物提取時(shí)間的要求，能夠分成有時(shí)間窗限制與無時(shí)間窗限制的兩類問題。前一類問題中的用戶會(huì)要求貨物送達(dá)與提取的相應(yīng)時(shí)間，而配送的工作者也應(yīng)該依照用戶的這些要求去取送相關(guān)貨物，有一部分用戶的時(shí)間要求方面還比較嚴(yán)格，有些則有一些機(jī)動(dòng)時(shí)間，可以提前或者退后一定的時(shí)間。而對(duì)于后一類問題，用戶則沒有相應(yīng)的要求。（7）依照輸送車輛的行駛路線具有的差異，能夠分成車輛開放問題與車輛封閉問題兩類。前者指的是運(yùn)輸車輛在完成一次配送的任務(wù)以后能夠不用回到出發(fā)的地方，而后者指的是運(yùn)輸車輛在完成一次配送的任務(wù)以后必須回到出發(fā)的地方。而在這篇文章中，重點(diǎn)闡述的是最基本的車輛路徑問題，也就是單配送中心、單車型以及并無滿載的輸送車輛路徑問題。圖23VRP問題根據(jù)要素不同分類2.3車輛路徑問題算法VRP問題屬于一類典型的組合優(yōu)化的問題，雖說對(duì)它的闡述較為簡(jiǎn)單，可是因?yàn)橄嚓P(guān)的約束條件比較多，在現(xiàn)實(shí)中的求解仍然是不太容易的?，F(xiàn)如今常見的求解算法分為精確算法與啟發(fā)式算法兩種，并且啟發(fā)式算法還能夠分成兩類:經(jīng)典啟發(fā)式與現(xiàn)代啟發(fā)式。圖2.4VRP問題算法精確算法指的是對(duì)全部的可行解進(jìn)行集合，并從其中找尋到最優(yōu)解?？墒牵o隨變量的逐漸增多，與車輛配送問題相關(guān)的解集合也會(huì)出現(xiàn)組合爆炸的尷尬局面，從而也讓求解的時(shí)間出現(xiàn)了指數(shù)函數(shù)的增加態(tài)勢(shì)，因此也無法得到有效的可行解，這也成為了此類方式的主要缺陷。比較多見的精確解法還能夠分成動(dòng)態(tài)策劃法、分支定界法以及割平面法三類。第一類的動(dòng)態(tài)策劃法在其本質(zhì)上指的是分治觀念與冗余處理，具體的方式是把待求問題劃分成既具有一定的聯(lián)系，還保持了自身獨(dú)立性的數(shù)個(gè)子問題，然后對(duì)這些子問題的解進(jìn)行存儲(chǔ)，以防止重復(fù)性的去對(duì)這些子問題進(jìn)行計(jì)算，最終尋求出最優(yōu)化的問題求解算法?？墒牵o隨問題的規(guī)模逐漸增大，要區(qū)分出來的子問題也會(huì)出現(xiàn)數(shù)量的持續(xù)增多，最終的結(jié)果也是讓計(jì)算過程變得更加繁雜。所以說，動(dòng)態(tài)策劃算法僅僅是適合較小規(guī)模的問題求解。第二類的分支定界算法，屬于在解決問題的解空間樹上對(duì)最優(yōu)化問題解進(jìn)行搜尋的方式。其利用了廣度優(yōu)先或者是耗費(fèi)最低優(yōu)先的方式對(duì)解空間樹進(jìn)行搜尋，而在此方法中，所有的活結(jié)點(diǎn)能變成擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)的機(jī)會(huì)僅有一次。采用分支定界算法實(shí)施解空間樹搜尋的時(shí)候應(yīng)該遵循的原則是：首先產(chǎn)生當(dāng)前擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)的所有子結(jié)點(diǎn)；然后在這些子結(jié)點(diǎn)內(nèi)，除去部分無法形成可行解，也或者是最優(yōu)解的一些結(jié)點(diǎn)，再把適合需求的子結(jié)點(diǎn)匯集到活結(jié)點(diǎn)表中；最后從這個(gè)活結(jié)點(diǎn)表內(nèi)去挑選出下一個(gè)活結(jié)點(diǎn)去充當(dāng)新的擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)。這樣的循環(huán)往復(fù)，一直到搜尋出問題的最優(yōu)解，也或者是一直到活結(jié)點(diǎn)表為空。對(duì)于分支定界法來講，其實(shí)質(zhì)還屬于一類枚舉法，再確切的說是隱枚舉法。不能算是最佳的算法，對(duì)于NPhard的一些問題就無法進(jìn)行求解了。還有一類割平面法，也是整數(shù)策劃中比較多見的一類主要方式，它的基本理念和分支定界法是較為類同的。此方法的主要部分是怎樣構(gòu)造切割不等式，從而讓增多這個(gè)約束以后，可以實(shí)現(xiàn)真正的切割，并且不會(huì)切割掉其他的整數(shù)可行解。通常情況下，精確算法在處理用戶容量低于50的VRP問題時(shí)，其處理的能力與計(jì)算的精度是比較高的，當(dāng)用戶容量過大時(shí)就無法進(jìn)行有效的處理，也或者是處理時(shí)間太長(zhǎng)而無法被接受。所以說，為了對(duì)較大容量的VRP問題進(jìn)行有效處理，研究人員多采用建立啟發(fā)式算法去實(shí)施相應(yīng)的求解。與最優(yōu)化算法相對(duì)應(yīng)的提出了啟發(fā)式算法。某問題的最優(yōu)算法可以獲得這個(gè)問題的所有實(shí)例的最優(yōu)解，比如說精確算法。對(duì)于啟發(fā)式算法來講，其概念能夠如此講：鑒于直觀或者是經(jīng)驗(yàn)而建立起來的一個(gè)算法，以能夠接受的花費(fèi)（這里說的是計(jì)算的時(shí)間與空間）為前提，獲得要處理組合優(yōu)化問題的所有實(shí)例的唯一可行解，這個(gè)可行解和最優(yōu)解兩者之間的偏離情況并非能夠提前預(yù)料的。那么，在對(duì)節(jié)點(diǎn)數(shù)量不同的路徑優(yōu)化問題實(shí)施求解的時(shí)候，精確求解算法對(duì)于節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少的會(huì)更佳一些，而在節(jié)點(diǎn)數(shù)量比較多的時(shí)侯則可以使用啟發(fā)式算法。2.3.1禁忌搜索算法禁忌搜索算法也被叫做tabu搜索算法，此算法是自某個(gè)初始可行解為起點(diǎn)，挑選相關(guān)的特定搜尋方向（也被稱為移動(dòng)）來進(jìn)行探索，挑選出能夠讓特定對(duì)象函數(shù)值改變最大的移動(dòng)。為防止出現(xiàn)局部性最優(yōu)解的尷尬局面，在禁忌搜索中利用了一類較為靈便的“記憶”技術(shù)，對(duì)于已被實(shí)施了優(yōu)化的整個(gè)步驟給予記錄與挑選，并以此去對(duì)搜尋的方向進(jìn)行深入的指導(dǎo)。為獲得全局最優(yōu)解的話，則不應(yīng)該太過于重視某個(gè)特定的范圍。而采用局部搜索方式所具有的缺陷，便是太偏重于對(duì)某地區(qū)內(nèi)或者是它的鄰域?qū)嵤┧阉?，最終致使一葉障目的尷尬局面出現(xiàn)。使用禁忌搜索的方式，便是對(duì)于選擇的一些局部最優(yōu)解實(shí)施意識(shí)性的躲避，并非完全性的隔斷，進(jìn)而獲取更加多的搜尋空間。因?yàn)榫植克阉鞣绞酱嬖谑且恍┍锥耍尨朔绞胶苋菀走M(jìn)入到局部最優(yōu)的局勢(shì)中，即便是在通用性方面比較強(qiáng)和便于理解，可是也無法高效的得到全局最優(yōu)的解。所以說，對(duì)禁忌算法進(jìn)行了進(jìn)一步的完善，那就是存儲(chǔ)構(gòu)建的靈便性與禁忌規(guī)劃等理念，進(jìn)而可以高效的防止迂回搜索的不足。此類理念主要指的是在經(jīng)過相關(guān)藐視準(zhǔn)則去防止部分被禁忌的、擁有著較佳狀態(tài)的禁忌策劃，進(jìn)而可以獲得各種搜尋方式、達(dá)到全局最優(yōu)求解和突破局部極小值的方式。2.3.2模擬退火算法自固體退火的相關(guān)原理進(jìn)化出了模擬退火算法，指的是對(duì)固體進(jìn)行加溫，一直到足夠高的程度，然后讓慢慢的冷卻，在進(jìn)行加溫的過程中，其內(nèi)部的粒子就會(huì)隨著溫度的升高而變成無序的狀態(tài)，內(nèi)能也會(huì)隨之加大，當(dāng)固體開始漸漸冷卻的時(shí)候，其內(nèi)部的粒子便會(huì)逐漸的趨于次序，當(dāng)所有溫度都實(shí)現(xiàn)平衡態(tài)，最終會(huì)在常溫的時(shí)侯實(shí)現(xiàn)基態(tài)，此時(shí)的內(nèi)能也是最小的。由Kirkpatrick等研究人員最先把模擬退火算法使用在了組合優(yōu)化領(lǐng)域中，也是鑒于MenteCarlo迭代求解策劃的一類隨機(jī)性的最優(yōu)化尋找算法，它的起始點(diǎn)便是鑒于物理中的固體在退火過程和二般組合優(yōu)化問題所存在的類似性。此方式是自某個(gè)比較高的初溫開始，隨著溫度的持續(xù)降低，結(jié)合概率的突跳特性也會(huì)在解空間內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)的目標(biāo)函數(shù)搜尋，實(shí)現(xiàn)最終的整體性最優(yōu)解，也就是跨越了局部最優(yōu)解能概率性，實(shí)現(xiàn)最大程度是全局最優(yōu)需求。2.3.3蟻群算法蟻群算法（antcolonyoptimization，ACO）也可以叫做螞蟻算法，屬于一類在圖中挑選出優(yōu)化路徑的機(jī)率型運(yùn)算方式。在1992年的時(shí)候，MarcoDorigo在自己的博士論文中進(jìn)行了首次闡述，這一方式的來源靈感就是由于螞蟻在找食物時(shí)所選擇路徑的相關(guān)行為。此算法也是一類模擬進(jìn)化的算法，剛研究時(shí)發(fā)現(xiàn)此算法的優(yōu)點(diǎn)比較多，尤其是對(duì)于PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方面的問題，把此算法的相應(yīng)結(jié)論和遺傳算法的相應(yīng)結(jié)論實(shí)施對(duì)比，得到的最終結(jié)果顯示蟻群算法存在著一類新型模擬進(jìn)化優(yōu)化方式的高效性與實(shí)際使用的意義。這個(gè)算法的顯著特點(diǎn)就是把優(yōu)化問題當(dāng)做螞蟻挑選最短覓食路線的過程：螞蟻預(yù)先并不清楚在什么地方有食物，而在其中的一只螞蟻尋找到食物以后，便會(huì)自主的向環(huán)境中散發(fā)出相應(yīng)的信息素，因?yàn)檫@些信息素便會(huì)引來更多的螞蟻。在這個(gè)過程中，也必然會(huì)有一些螞蟻挑選出新的路徑，而這些新路徑要比別的路徑更短的話，也就會(huì)讓更加多的螞蟻來到這條路徑上來，那么，在不久以后，便會(huì)形成一條具有最多的信息素、路程也最短的路線。因此，螞蟻就可以根據(jù)“較濃的信息素和較短的路徑”這樣的原則找到最佳路線?？傮w而言，精確算法的構(gòu)建是以精準(zhǔn)數(shù)學(xué)手段為前提的，如果是在合適的前提下，精確算法能夠獲得更加便捷和有效的解?？墒窃诂F(xiàn)實(shí)的使用中，VRP問題通常具有較大的規(guī)模，所以說啟發(fā)式算法便應(yīng)運(yùn)而生，其能夠在合適的時(shí)間內(nèi)獲得滿意的解或近似的解，其具有了更多的長(zhǎng)處與更佳的實(shí)用性。2.3.4遺傳算法遺傳算法（GeneticAlgorithm）屬于一種借鑒了生物世界中所具有的優(yōu)勝劣汰和適者生存的遺傳進(jìn)化規(guī)律而形成的隨機(jī)化搜尋方式。這一算法的提出美國(guó)的JHolland教授，它所具有的特征便是直接對(duì)于結(jié)構(gòu)對(duì)象實(shí)施了相應(yīng)的運(yùn)行，并沒有求導(dǎo)與函數(shù)連續(xù)性的相關(guān)限制，也擁有著內(nèi)在的隱并行性與更佳的整體尋優(yōu)能力；利用概率性的尋優(yōu)方式，可以自主的獲得與指導(dǎo)優(yōu)化的搜尋區(qū)間，自動(dòng)的調(diào)整搜尋的方位，無需制定相應(yīng)的規(guī)則或要求。遺傳算法屬于一類比較多見的優(yōu)化方式，采用編碼的空間去代替問題的相關(guān)參數(shù)，其評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)是適應(yīng)度函數(shù)，其進(jìn)化的基礎(chǔ)是編碼群體，對(duì)于群體內(nèi)的個(gè)體位串的遺傳運(yùn)作實(shí)施挑選與遺傳體制，從而建立的一個(gè)迭代過程。而且，此方式中的編碼技術(shù)與遺傳操作均是比較簡(jiǎn)單的和容易實(shí)施的，不被過多的約束，也擁有著內(nèi)在的隱并行性與更佳的整體尋優(yōu)能力。遺傳算法的整體過程是把問題的求解方式表達(dá)成生物染色體的生存過程，然后經(jīng)染色體種群的一代一代進(jìn)化（比如挑選、交叉和變異等等），最后得到更加適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體或者是種群，也就是獲得問題最優(yōu)解或者是滿意解。2.4本文配送路徑的優(yōu)化的方法2.1節(jié)約思想節(jié)約里程法也被叫做C-W算法，在1964年的時(shí)候被Clarke與Writ提出。其主要作用是處理輸送車輛數(shù)量不定情況下的VRP問題，屬于比較典型的啟發(fā)式算法。利用此類方式不但能夠讓配送距離變短，并且還能夠提升車輛的滿載率，從而有效減少運(yùn)輸方面的成本消耗。其基本思想：設(shè)某配送中心（P）送貨至其他的兩個(gè)配送點(diǎn)（A和B），其各自的配送距離PA與PB是已經(jīng)清楚的，而兩個(gè)兩配送點(diǎn)之間相距是AB，假如在此情況下進(jìn)行貨物配送，且假設(shè)配送路程的往返程距離也是一樣的，則其配送總路程為：P1=2（PA+PB），其配送線路如圖1（a）所示。（a）（b）圖1節(jié)約里程法圖解鑒于節(jié)約成本的理念，不采用分別配送的直接配送形式，而是利用一輛車在達(dá)到別的條件限制下，以連續(xù)的方式對(duì)于A和B兩配送點(diǎn)實(shí)施貨物輸送，這種配送的模式在圖1（b）中展示。如此便能夠僅運(yùn)用一輛車，并且是行駛總距離為：P2=PA+AB+PB。然后，再通過三角形兩邊之和要比第三邊大的特性能夠知道：AB<PA+PB。因此說，如果前提是滿足相關(guān)約束條件，則上文闡述的第二個(gè)配送策略要顯著好于第一個(gè)方式，并且能夠通過數(shù)學(xué)公式推出節(jié)約的里程數(shù)量是：ΔP=P1-P2=（PA+PB）-AB。另外還有一點(diǎn)，即同一條配送路徑中具有越多的配送點(diǎn)，則其節(jié)約里程的數(shù)量也會(huì)越大。2.2節(jié)約里程法主要步驟（1）經(jīng)相關(guān)的調(diào)查和分析制定出合理的配送里程表，并清楚的列舉出配送中心與其他配送點(diǎn)的距離，還有各配送點(diǎn)相互之間的距離。（2）依照節(jié)約里程法的規(guī)則，采用相應(yīng)公式去求得各配送點(diǎn)的相關(guān)節(jié)約里程數(shù)，并制定出詳細(xì)的節(jié)約里程表。（3）把節(jié)約里程表內(nèi)的多種節(jié)約里程數(shù)實(shí)施降序方式的排序，獲取相應(yīng)排序表。（4）對(duì)各種約束條件實(shí)施明確，較為常見的是車輛的載重與最大行駛里程等的限制。（5）依照節(jié)約里程排序表與相應(yīng)的約束條件實(shí)施配送線路的最終優(yōu)化。（6）繪出最終優(yōu)化路線圖。第三章古貝春酒業(yè)配送路線的現(xiàn)狀分析3.1古貝春酒業(yè)簡(jiǎn)介在1952年的時(shí)候，古貝春集團(tuán)有限公司開始建立，到1999年的10月進(jìn)行了體制改革，變成了有限責(zé)任公司，屬于山東省釀酒行業(yè)運(yùn)行比較早的企業(yè)，在純糧食酒釀造方面屬于重點(diǎn)的制造商家。到目前為止，公司具有了比較大的運(yùn)營(yíng)規(guī)模和較高是資產(chǎn)持有，年生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)白酒能力12000噸?，F(xiàn)如今，這個(gè)企業(yè)能夠生產(chǎn)的優(yōu)質(zhì)糧食酒包括了四大香型，如五糧液濃香、古貝春濃香、兼香以及醬香，數(shù)十年以來，企業(yè)的產(chǎn)品屢屢獲得各種評(píng)比獎(jiǎng)?wù)?，在山東省的數(shù)類名牌產(chǎn)品中一直是佼佼者，而“古貝春”商標(biāo)也被評(píng)比為“山東省著名商標(biāo)”，在2002年的時(shí)候，還被評(píng)選為山東省行業(yè)十大品牌的暨創(chuàng)新品牌，還通過了ISO9001：2000質(zhì)量管理體系認(rèn)證。最近這幾年，隨著白酒市場(chǎng)的整體競(jìng)爭(zhēng)持續(xù)的加強(qiáng)，整體市場(chǎng)局勢(shì)的不斷惡化，企業(yè)經(jīng)營(yíng)者勇于創(chuàng)新，有效實(shí)施了內(nèi)引外聯(lián)的策略，并且積極和其他白酒制造企業(yè)實(shí)施技術(shù)聯(lián)合，對(duì)于自身產(chǎn)品實(shí)施了進(jìn)一步的開發(fā)與拓新，從而有效順應(yīng)了山東省的相關(guān)市場(chǎng)需求，對(duì)于企業(yè)自身的產(chǎn)品構(gòu)架也具有著極其重要的意義，也讓企業(yè)在不利的市場(chǎng)局勢(shì)下得到了穩(wěn)定的發(fā)展?，F(xiàn)如今，古貝春公司更是聯(lián)合了四川五糧液酒廠，持續(xù)的提升產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量，運(yùn)用高科技去進(jìn)行生產(chǎn)，而且還遵循了一業(yè)為主，多元經(jīng)營(yíng)的有利發(fā)展策略，充分的利用了更多的途徑去不斷的增加企業(yè)收益，提高企業(yè)發(fā)展的后勁。現(xiàn)如今的古貝春有限公司，在主要收益指標(biāo)方面穩(wěn)居德州市同類行業(yè)的首位，在全省的同類行業(yè)中也是排在前幾位。企業(yè)每年的銷售收益就超過了億元，創(chuàng)利稅超過了4000萬元。也逐漸呈現(xiàn)出以山東為根基，進(jìn)行全國(guó)發(fā)展的新局面。3.2古貝春酒業(yè)現(xiàn)有配送路線選擇的現(xiàn)狀及問題3.2.1古貝春酒業(yè)現(xiàn)有配送路線選擇的現(xiàn)狀古貝春酒業(yè)剛開始的時(shí)候，使用的物流配送方式是完全自己運(yùn)營(yíng)的，通過相應(yīng)的現(xiàn)實(shí)實(shí)踐以后，感覺此類方式無法滿足其相關(guān)的服務(wù)需求。所以說，企業(yè)就對(duì)此類配送方式實(shí)施改良，利用自身經(jīng)營(yíng)的物流和第三方物流共同實(shí)施相關(guān)的物流配送，可依然是將自營(yíng)物流當(dāng)做主導(dǎo)的，在比例占有方面達(dá)到了80%左右，并且在配送時(shí)間方面給予了限制，城區(qū)在12小時(shí)以內(nèi)，城鄉(xiāng)在3天以內(nèi)。其貨物供應(yīng)的流程在下圖3中展示。圖3古貝春酒業(yè)供貨流程圖古貝春酒業(yè)在倉庫運(yùn)行方面的管理是相對(duì)先進(jìn)一些的，因此也具有更高的效率，在信息處理方面更是利用了計(jì)算機(jī)模式的整體管理。另外，企業(yè)也依照自身的現(xiàn)實(shí)狀況，利用了先進(jìn)的物流信息體系對(duì)于各種物流行為實(shí)施了嚴(yán)格經(jīng)管，比如說運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、財(cái)務(wù)及配送等多種方面的管理?，F(xiàn)如今的古貝春酒業(yè)所使用的是SAP體系，在利用SAP體系實(shí)施管理后，進(jìn)行配送貨物的車輛在反應(yīng)能力與貨物運(yùn)送的效率等方面均得以大幅度的提升。參考于蘇寧物流的現(xiàn)實(shí)狀況能夠得出，蘇寧的物流配送能力具有了很大的提升，并且在倉儲(chǔ)經(jīng)管中也具有著極低的出錯(cuò)率?？墒?，由于古貝春酒業(yè)所使用的物流方式，讓其隨意性比較強(qiáng)，無法對(duì)配送的過程及相應(yīng)線路實(shí)施更為具體的、合理的規(guī)劃。3.2.2古貝春酒業(yè)現(xiàn)有配送路線選擇存在的問題（1）信息系統(tǒng)不健全，信息傳遞不暢。雖說企業(yè)已利用較先進(jìn)的SAP體系實(shí)施經(jīng)管，可是因?yàn)楣ぷ魅藛T的素質(zhì)、體系的硬件等限制，讓企業(yè)在信息體系方面依然有所欠缺，綜合性的信息化水平還是比較低的。因此，也導(dǎo)致了企業(yè)在實(shí)施貨物配送的時(shí)侯，無法利用最新的相關(guān)信息去對(duì)配送的路線、車輛及時(shí)間進(jìn)行高效調(diào)整。（2）具有無序的物流配送路線挑選情況。當(dāng)配送的貨物處于旺銷時(shí)期的時(shí)候，配送線路的無序性就會(huì)讓物流配送變得雜亂起來，往往是以存貨告急的網(wǎng)點(diǎn)為首選，也就是被動(dòng)形式的調(diào)配。各種無序的現(xiàn)象也是往往送錯(cuò)貨物或者是無法及時(shí)送達(dá)的本質(zhì)因素。（3）對(duì)配送中心的地址選擇不合理，從而影響物流配送路線的科學(xué)性挑選。在剛剛起步的時(shí)候，企業(yè)在配送中心的地址選擇方面并沒有太多的考慮，從而出現(xiàn)了一些不科學(xué)的地址選擇，相關(guān)的不利因素形成的各種約束也讓后期的配送工作增加了不少的麻煩，對(duì)于企業(yè)也會(huì)造成相應(yīng)的利益損失。（4）在物流車輛的挑選方面也欠缺相應(yīng)的高效搭配。利用運(yùn)輸車輛的自身差異性去挑選合適的配送路線，從而以搭配最優(yōu)的車次和車輛運(yùn)行去降低物流的成本，還能夠保證物流配送的效率。第四章運(yùn)用節(jié)約里程法對(duì)古貝春酒業(yè)的配送路線進(jìn)行優(yōu)化4.1幾種配送路線優(yōu)化方法的分析與對(duì)比緊隨社會(huì)的不斷發(fā)展，大家也愈加的重視物流管理，相應(yīng)的研究也是愈加的深化，如此情況下，便形成了各種的物流配送路線優(yōu)化的方式，就比如說禁忌搜索算法、遺傳算法以及節(jié)約里程法等等。而這篇文章也對(duì)于這些方式實(shí)施了整體性的對(duì)比，在下表4.1中展示。表4.1配送路線優(yōu)化方法比較從上表得出，節(jié)約里程法在四類方式的對(duì)比中屬于較為簡(jiǎn)單的和容易實(shí)施的，對(duì)于相關(guān)的限制也無太大的影響，還具有較高的優(yōu)化效率。所以說，針對(duì)于古貝春酒業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況來講，在這篇文章中就使用了節(jié)約里程法來探討。4.2對(duì)古貝春酒業(yè)配送線路的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理（1）選擇無錫的古貝春酒業(yè)為例的原因。在對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)實(shí)施了匯集的時(shí)侯，發(fā)現(xiàn)許多區(qū)域中的配送中心存在不合理選址的問題，占大多數(shù)的配送中心在進(jìn)行地點(diǎn)選擇的時(shí)候僅考慮了相關(guān)的租金等問題，對(duì)于配送中心之間以及和各種門店間的路程問題并未進(jìn)行科學(xué)的安排。而在本文中挑選了無錫地區(qū)的古貝春酒業(yè)配送中心來進(jìn)行實(shí)例分析。（2）相關(guān)數(shù)據(jù)的收集與整理。因?yàn)樵跓o錫區(qū)域中的古貝春酒業(yè)具有比較多的經(jīng)營(yíng)店鋪，在工作量方面是比較大的，因此在實(shí)施數(shù)據(jù)匯集的時(shí)侯也并未全部包括，僅是挑選了部分店鋪與售后服務(wù)中心來作為代表，進(jìn)一步的對(duì)它們的相關(guān)數(shù)據(jù)與信息實(shí)施了匯集，見表2。表2古貝春酒業(yè)配送中心及門店的相關(guān)信息序號(hào)門店及售后服務(wù)站名稱地址P古貝春酒業(yè)德州地區(qū)配送中心德州市德城區(qū)A古貝春酒業(yè)鑫苑小區(qū)店黑馬大道鑫苑小區(qū)B古貝春酒業(yè)夏津縣店朝陽西路場(chǎng)C古貝春酒業(yè)凱樂店德城區(qū)健康路D古貝春酒業(yè)雨澤店東方紅東路E古貝春酒業(yè)大橋店德州市德城區(qū)F古貝春酒業(yè)旗艦店德城區(qū)商貿(mào)大道G古貝春酒業(yè)售后服務(wù)中心德州市康博大道187-195號(hào)H古貝春酒業(yè)太陽湖店德州市太陽湖路359號(hào)-14二樓I古貝春酒業(yè)售后服務(wù)有限公司德州市德賢大街60號(hào)J古貝春酒業(yè)廣川店德州市廣川大道為更加方便的去闡述，在文章中對(duì)各個(gè)店鋪或者是售后服務(wù)中心進(jìn)行的敘述，均采用了A～J的字母序號(hào)來代表，而對(duì)于配送中心使用P來代表。而對(duì)于配送中心P和各個(gè)店鋪之間的路程，還有各個(gè)店鋪之間的路程則在下圖5中用數(shù)字去展示。圖5配送網(wǎng)絡(luò)圖每一天的各個(gè)店鋪在配送數(shù)量方面的數(shù)據(jù)在下表3中展示。表3店鋪每天平均配送數(shù)量單位：t門店ABCDEFGHIJ配送量0.71.50.60.41.41.50.60.80.50.6當(dāng)前，在古貝春酒業(yè)進(jìn)行貨物配送的車輛情況是：最大裝載量分別是2t與4t的兩類貨車、單次行駛距離不超過45km、2t車輛行駛一次的價(jià)位是2.4元/km、4t車輛行駛一次的價(jià)位是2.7元/km。4.3利用節(jié)約里程法對(duì)配送路徑進(jìn)行優(yōu)化（1）先對(duì)于上圖5內(nèi)的有關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)施整理，獲得各個(gè)點(diǎn)之間的距離，總結(jié)出最短的配送線路距離矩陣，在下圖6中展示。圖6最短的配送線路矩陣示意圖（2）依照上圖所示，采用節(jié)約里程的運(yùn)算公式Δlij=coi+coj-cij對(duì)各個(gè)店鋪間的節(jié)約行程實(shí)施計(jì)算。例如，計(jì)算A～B的節(jié)約行程：P～A的最短距離：a=10（km）；P～B的最短距離：b=15（km）；A～B的最短距離：c=11（km）；A～B的節(jié)約行程：a+b-c=14（km）。依照上面敘述的方式去計(jì)算出全部的節(jié)約行程，如圖7所示。圖7節(jié)約行程矩陣（3）依照大小的次序?qū)?jié)約行程實(shí)施相應(yīng)的排序，見表4。表4配送線路節(jié)約行程排序表序號(hào)連接點(diǎn)節(jié)約行程1A～I(xiàn)16km2A～B14km3I～J14km4A～J13km5D～E12km6E～F12km7H～I(xiàn)12km8B～C10km9B～I(xiàn)10km10B～D9km11C～D9km12F～G8km13B～J7km14B～E5km15C～E5km16D～F4km17A～H4km18G～H3km19G～I(xiàn)3km20H～J2km（4）初始解：從配送中心P向各個(gè)門店配送，其線路可以分為5條，運(yùn)行的總共距離是123km，對(duì)2t的車輛需要三輛，4t的車輛是兩輛。如圖8所示。圖8初始解（5）二次解：依照節(jié)約行程的相應(yīng)次序去對(duì)A～I(xiàn)、A～B、I～J實(shí)施連接，配送的線路共分成7條，車輛運(yùn)行的總距離是134km，2t的車輛需要6輛，4t的車輛1輛，其中配送線路I的裝載量為3.3t，運(yùn)行距離為44km。如圖9所示。圖9二次解（6）三次解：依照節(jié)約行程的大小次序進(jìn)行排序，挑選出了A～J，D～E，E～F。因?yàn)橐呀?jīng)把店鋪A和店鋪J整合到了配送線路的I中，故無需再連接A與J。將D～E與E～F進(jìn)行連接，構(gòu)成路線II，并得出此路線所需的載重總量是3.3t，車輛行駛的距離是32km。這個(gè)時(shí)候，最終選擇的配送線路分為5條，車輛行駛的總距離是110km，所需的車輛是2t的3輛和4t的2輛。在下圖10中展示：圖10三次解（7）四次解：接下來的順序是H～I(xiàn)，B～C，B～I(xiàn)，B～D，C～D。H～I(xiàn)，B～C與B～D均為可能會(huì)整合至配送線路I中的，可是由于車輛的裝載量與單次行駛的距離限制，I線路無法再增多店鋪，為此不再連接H～I(xiàn)，B～C和B～D。B～I(xiàn)已經(jīng)在配送線路I中了，所以B～I(xiàn)也不連接了。將C～D進(jìn)行連接并且整合在線路II內(nèi)，而此線路的總裝載量是3.9t，車輛行駛的總距離是33km，這個(gè)時(shí)候便形成了4條配送線路，車輛行駛的總距離是101km，車輛方面的需求為兩輛2t的與兩輛4t的。如圖11所示。圖11四次解（8）五次解：接下來的順序是F～G，B～J，B～E，C～E，D～F，A～H。這里的F～G也是可以整合至配送線路II中的，可是因?yàn)楸卉囕v的裝載總量及行駛距離等因素的限制，在II線路中無法再增多店鋪，故不對(duì)F～G進(jìn)行連接。對(duì)于B～J、B～E、C～E、D～F的線路連接也無法再進(jìn)行變動(dòng)和整合，而對(duì)A～H線路來講，也能夠整合于配送線路I中，可是這樣的整合會(huì)讓配送的總距離超過45km，所以說，配送線路I保持不變，A～H也不進(jìn)行連接。（9）最終解：接下來的節(jié)約行程大小順序?yàn)镚～H，G～I(xiàn)，H～J。因?yàn)檩d重總量與行駛總距離的原因，配送線路I中也無法加入新的店鋪，對(duì)于G～I(xiàn)與H～J也不進(jìn)行連接。連接G～H，組成新的配送線路III。如圖12所示。在上圖12中展示的就是最終解，所有的配送路線也都規(guī)劃好了，分成3條線路，車輛行駛總距離是98km，車輛需求方面是1輛2t的車和兩輛4t的車。詳細(xì)的描述是：I配送線路具有裝載總量3.3t，車輛行駛總距離是44km，車輛需求方面是1輛4t的貨車；II配送線路具有裝載總量3.9t，車輛行駛總距離是33km，車輛需求方面是1輛4t的貨車；III配送線路具有裝載總量1.4t，車輛行駛總距離是21km，車輛需求方面是1輛2t的貨車。4.4基于節(jié)約里程法對(duì)配送路線優(yōu)化的結(jié)果分析如表5所示，已知2t車運(yùn)行單價(jià)為2.4/km，4t車運(yùn)行單價(jià)為2.7/km。表5未優(yōu)化的配送線路產(chǎn)生