物流系统优化与设计.docx
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物流系统优化与设计
物流系统优化与设计
题目:
基于节约算法的某桶装水公司
配送线路优化分析
姓名:
学院:
专业:
学号:
指导老师：
职称:
2013年6月18日
目录
摘要……………………………………………………………………………………………1
关键词…………………………………………………………………………………………1
Abstract………………………………………………………………………………………1
Keywords………………………………………………………………………………………1
引言（或绪论）………………………………………………………………………………1
1背景介绍………………………………………………………………………………1
1.1研究内容………………………………………………………………………………1
1.2研究方法…………………………………………………………………………………1
1.3研究目的×××…………………………………………………………………………1
1.4研究意义×××…………………………………………………………………………2
1.4.1研究意义×××………………………………………………………………………2
1.4.2研究意义×××………………………………………………………………………2
1.4.3研究意义×××………………………………………………………………………2
1.4.4研究意义×××………………………………………………………………………2
1.4.5研究意义×××………………………………………………………………………2
2.案例分析……………………………………………………………………………………3
3.优化方法…………………………………………………………………………………3
3.1一般VSP模型…………………………………………………………………3
3.2节约算法…………………………………………………………………………………4
4.优化方案…………………………………………………………………………………4
4.1案例数据分析……………………………………………………………………………4
4.2构造网络图………………………………………………………………………………4
4.3配送线路优化……………………………………………………………………………4
5.总结…………………………………………………………………………………………7
参考文献………………………………………………………………………………………8
图1配送中心分布图……………………………………………………………………5
图2配送点中心网络图……………………………………………………………………6
表1配送点和各零售部的关系……………………………………………………………6
表2物资需求量……………………………………………………………………………6
表3点对间的距离cij………………………………………………………………………6
表4节约值表………………………………………………………………………………7
目录
摘要1
关键词1
背景介绍1
1.1研究内容1
1.2研究方法1
1.3研究目的1
1.4研究意义2
1.4.1完善了输送及整个物流系统。
2
1.4.2提高了末端物流的效益。
2
1.4.3通过集中库存使企业实低库存或零库存。
2
1.4.4简化事务，方间用户。
2
1.4.5提高供应保证程度。
2
2.案例分析3
3.优化方法3
3.1一般VSP模型3
3.2节约算法4
4.优化方案4
4.1案例数据分析4
4.2构造网络图5
4.3配送线路优化6
总结7
基于节约算法的某桶装水公司配送路线优化
物流工程专业学生游琳玲
摘要：
近年来，物流作为“第三利润源泉”受到国内各行业的极大重视并得到较快发展，大量经营规模较大的制造业和商业企业纷纷建立起配送中心向商品流通效率化发起挑战，与此同时，相当部分的大型运输、仓储和航运企业开始转向第三方物流经营。
物流配送开始在我国迅速兴起发展起来。
关键词：
区域配送；节约算法；线路优化
背景介绍
1.1研究内容
配送是物流中一个重要的直接与消费者相连的环节。
配送一般定义为，将货物从物流结点送达收货人的过程。
主要包括集货作业、配货作业、车载货物的配装、配送线路的确定四个环节。
随着物流配送集约化、一体化的发展，常将配送的各环节综合起来，核心部分为配送车辆的集货、货物配装及送货过程。
进行配送系统优化，主要就是配送车辆优化调度，包括激活线路优化、货物配装及送货线路优化，以及集货、货物配装和送货一体化优化。
物流配送车辆优化调度，是物流配送优化中关键的一环。
对货车车辆进行优化调度，可以提高物流经济效益、实现物流科学化。
制定合理的物流配送方案是整个物流环节中最重要的组成部分，也是合理控制物流成本输出的先决条件。
整个物流配送的环节都需要围绕着全套的物流配送方案进行，包括对物流系统中各子系统，如运输、储存、配送、装卸、包装等各环节所组成的物流整体活动的规划，做到合理的支配其中的各个环节。
目前我国饮用水行业主要的产品包括瓶装水、桶装水及饮水机、直饮水机、家用中央水处理机、分质供水的饮用水系统等。
桶装水的出现改变了人们长久以来饮用自来水的习惯。
目前我国主要饮用水类型为自来水、桶装水、分质供水和自动售水机售水。
根据北京智研科信咨询有限公司报告，对穗京沪三地调查显示，选择桶装水的市民由05年的71％上升至86％，选择分质供水、自动售水机的比例分别为10%和4%，这说明桶装水步入家庭，并成为大家喜爱的消费方式，日益得到巩固和发展，牢牢占据了饮用水市场上主导地位。
同时，消费者选择桶装水作为饮用水的比例上升 15%，更多的家庭用户进入到使用桶装水的行列，消费者需求进一步扩大。
本文就区域桶装水配送系统的关键技术中的车辆调度问题进行了研究，关键技术即是指集货、配货及车辆调度优化。
其中，重点研究了合理确定配送路线的问题，这是整个配送网络优化的关键环节。
合理确定配送路线就是用最少的动力，走最短的里程，花最少的费用，经最少的环节，以最快的速度把货物运至用户手中。
合理规划配送路线对配送成本的影响要比一般运输大得多，所以必须在全面计划的基础上，制定高效的运输路线，选择合理的运输方式和运输工具。
1.2研究方法
在研究过程中，通过选取案例企业的某一配送区域，就配送系统的优化问题用数学方法进行了定量分析和研究，对各个配送点的需求进行假设，建立了数学模型，通过分析计算得出该配送区域的最优配送路线和车辆数量的需求数量。
1.3研究目的
对案例企业的物流配送系统进行分析，得出优化方案，节约物流成本，从而提高企业的利润。
同时也是通过对案例企业的研究，进一步了解物流配送中车辆优化调度对节约企业成本的重要影响，对提高劳动生产率、提高经济效益、实现物流科学化、促进社会发展和经济建设的重要作用。
企业只有改进物流环节，重视配送优化，才能降低物流成本，减少运营费用，提高配送效率，从而取得优势。
1.4研究意义
现代物流作为一种先进流通方式管理技术在世界广泛范围内得到高度的重视，并在生产、流通、服务领域得到广泛应用而获得快速发展，正在成为改变经济运行方式和企业发展模式的重要手段。
特别是供应链物流管理技术的出现和发展，更是提升了物流的发展水平和加快了物流的集成化程度。
物流配送具有以下研究意义：
1.4.1完善了输送及整个物流系统。
第二次世界大战之后，由于大吨位、高效率运输力量的出现，使干线运输无论在铁路、海运抑或公路方面都达到了较高水平，长距离、大批量的运输实现了低成本化。
但是，在所有的干线运输之后，往往都要辅以支线或小搬运，这种支线转运或小搬运，这种支线运输及小搬运成了物流过程的一个薄弱环节。
这个环节有和干线运输不同的许多特点，如要求灵活性、适应性、服务性，致使运力往往利用不合理、成本过高等问题难以解决。
采用配送方式，从范围来讲将支线运输及小搬运统一起来，加上上述的各种优点使输送过程得以优化和完善[3]。
1.4.2提高了末端物流的效益。
采用配送方式，通过增大经济批量来达到经济地进货，又通过将各种商品用户集中一起进行一次发货，代替分别向不同用户小批量发货来达到经济地发货使末端物流经济效益提高。
1.4.3通过集中库存使企业实低库存或零库存。
实现了高水平的配送之后，尤其是采取准时配送方式之后，生产企业可以完全依靠配送中心的准时配送而不需保持自己的库存。
或者，生产企业只需保持少量保险储备而不必留有经常储备，这就可以实现生产企业多年追求的“零库存”，将企业从库存的包袱中解脱出来，同时解放出大量储备资金，从而改善企业的财务状况。
实行集中库存，集中库存的总量远低于不实行集中库存时各企业分散库存之总量。
同时增加了调节能力，也提高了社会经济效益。
此外，采用集中库存是可利用规模经济的优势，使单位存货成本下降[1]。
1.4.4简化事务，方间用户。
采用配送方式，用户只需向一处订购，或和一个进货单位联系就可订购到以往需去许多地方才能订到的货物，只需组织对一个配送单位的接货便可代替现有的高频率接货，因而大大减轻了用户工作量和负担，也节省了事务开支。
1.4.5提高供应保证程度。
用生产企业自己保持库存，维持生产，供应保证程度很难提高（受到库存费用的制约），采取配送方式，配送中心可以比任何单位企业的储备量更大，因而对每个企业而言，中断供应、影响生产的风险便相对缩小，使用户免去短缺之忧。
因此物流系统解决方案中，运输与配送问题占有很重要的地位，主要原因是运输和配送过程的成本占物流总成本的很大比重，根据现有的研究成果，大约在70%~90%之间。
解决运输成本的合理化，集中体现在运输过程的合理组织与安排上，通过路径的优化来体现这种对降低运输成本具有重要作用的管理工具与具体物流活动的运作，是安排合理运输、解决运输与配送问题的重要手段，也是实现物流管理科学化和合理化的重要途径。
随着全球经济的一体化的发展，由于集成化物流的理念得到进一步的推广，物流系统比以往任何时候都要复杂，技术的应用和管理具有很强的系统性，如何降低各个环节企业的物流成本，提高物流服务水平，最大限度地满足客户需求，具有积极而现实的意义。
本文重点通过节约启发式算法，求解物流配送优化路径的问题，通过理论与实践的结合，寻求降低物流成本与提高物流效率的重要途径。
案例分析
该企业的经营产品为桶装水，主要的客户位于南京市各大广场与商业中心，主要是新街口，山西路，珠江路，鼓楼等，同时公司自己设有下属的经营销售部。
所以拟在需求点附近设置一处配送中心，对各需求点进行桶装水的配送。
由于物流成本在企业中占很大比重，而配送是企业物流中的关键环节，所以需要对该区域的配送线路进行优化，已得到最短路径，节约运输成本，从而降低企业的运营成本，提高利润。
该配送中心现有解放牌前四后四的仓栅式货车四辆，每辆车的载重量为15吨，每辆车每趟会产生一定的费用，在实施优化的过程中，要考虑货车载重量的约束，使得出车费用最省。
优化方法
3.1一般VSP模型
为构造数学模型，将车场编号为0，任务编号为
任务及车场均以点i
来表示。
定义变量如下：
1点i的任务由车辆k完成；
0否则。
1车辆k从点i行驶到j点；
0否则。
则可得到车辆优化调度数学模型如下：
模型中，
表示从i点到j点的运输成本，它的含义可以是距离、费用、变量、时间等，一般根据实际情况确定，可同时考虑车辆数和运行费用，如下确定：
1）当i为车场时，包括固定费用和运行费用
2）当i为任务时，只有运行费用，即
其中，
为相对于运行时间的费用系数；
为车辆的固定费用，即增加一车辆的边际费用。
一般认为，派出一辆车的固定费用远远高于车辆的行驶费用，因此该模型在极小化车辆数的前提下，再极小化运行费用。
减小
的值将会是使用的车辆数增多，而线路长度缩短。
若令
，则模型目标是使用的车辆数最少。
3.2节约算法
节约算法又称C-W算法，是由Clarke和Wright于1964年首次提出的。
它的基本思想是首先把各点单独与源点0（车场）相连，构成1条仅含一个点的线路。
总费用为两倍的从原点到各点的距离的费用。
然后计算将点i和j连接在一条线路上费用的“节约值”:
S（i,j）=c0i+ci0+c0j+cj0-（c0i+cij+cj0）
=c0i+c0j-cij
S（j,i）=cij+coi-cij
S（i,j）越大，说明把i和i连接在一起时总路程减少越多。
构造线路时，根据S（i,j）从大到小的顺序进行，实现时可在表上操作，具体步骤如下:
Step1:
计算节约值S（i,j），并按从大到小顺序排列成表格形式;
Step2:
考察表格中最大元素S（i,j）;
Step3:
考察S（i,j）对应的点i和点j，检查是否满足下列条件:
（1）若点i和点j均不在己构成的线路上，则可连接点i和点j，得到线路段0->i->j->0，转步骤Step4;
（2）若点i或点j在已构成的线路上，但不是线路的内点（即不与源点0直接相连），则可以连接，连接后得到线路段0…>i->j->0或0->i->j->…0，转步骤Step4;
（3）若点i和点j位于己构成的不同线路上，且均不是内点，则连接后的得到线路段0->…->i->j->…->0，转步骤Step4;
（4）若点i和点j位于已构成的同一条线路上，则不能再进行连接，转步骤Step3；
Step4:
划去第i行和第j列，即i点不能再到其他点，而j点也不能由其他点到达;
Step5:
若所有元素均被划去，则己得到完整线路，算法终止;否则，在没被划去的元素中选择最大元素，转步骤Step3。
4.优化方案
4.1案例数据分析
该配送中心共有4辆货车，为一种类型，最大载重量为15吨。
该配送中心在附近，设该电器配送中心代码为O，各配送点的代码及分布如下图所示：
图1.配送中心分布图
下表给出了各配送点与零售部的关系：
表1.配送点和各零售部的关系
编号
地址
需求点
A
江苏省南京白下区淮海路68号
苏宁电器大厦
金吉鸟专业瑜伽馆
B
江苏省南京鼓楼区山西路8号
山木培训（金山分校）
美丽妈妈产后恢复中心旗舰店
C
江苏省南京鼓楼区中山北路105号
南京瑞科翻译有限公司
D
南京市玄武区珠江路600号
中国联通珠江路营业厅
南京卓乐数码科技有限公司
E
南京市玄武区龙蟠路9号
南京市房地产交易登记中心中央门分中心
F
南京市白下区中山南路49号
南京甜园青年旅舍
G
南京市下关区热河路50号
南京小乖乖儿童摄影
各配送点的物资需求量如下表所示：
表2.物资需求量
地点
A
B
C
D
E
F
G
需求量（吨）
6.0
4.5
2.5
5.0
3.0
4.5
2.0
4.2构造网络图
将各配送点的分布用网络图表示出来：
图2.配送点中心网络图
用谷歌测量中配送中心与各配送点、配送点与配送点之间的最短距离，绘制点对间的距离表：
表3.点对间的距离cij
j
i
O
A
B
C
D
E
F
G
O
20.6
23
23.4
22.8
26.9
20.8
23.7
A
4.4
3.8
2.7
6.9
0.07
7.7
B
0.24
4.0
4.8
3.9
4.1
C
4.2
5.1
4.1
4.4
D
7.3
3.2
8.2
E
6.3
5.3
F
8.7
4.3配送线路优化
用节约算法计算出节约值，如下表右上部分数据所示：
表4.节约值表
i
j
O
A
B
C
D
E
F
G
O
A
39.2
40.2
40.7
40.6
41.33
36.6
B
46.16
41.8
45.1
39.9
42.6
C
42
45.2
40.1
42.7
D
40.4
40.4
38.3
E
41.1
45.3
F
35.8
1 由表4可知，c（B,C）节约值最大为46.16，连接B-C点，根据表2可知，载重量为2.5+4.5=7<最大载重量15，满足条件，所以B-C可连接，路程为0.24公里；
2 c（E,G）节约值为最大45.3,E,G点都独立，连接E-G,载重量为3.0+2.0=5.0≤最大载重量15，E-G可连接，路程为5.3公里；
3 c（C,E）节约值为最大45.2,C点独立，E为内点，连接E-C,载重量为5.0+2.5=7.5≤最大载重量15，C-E-G可连接，路程为5.3+5.1=10.4公里；
此时E点饱和，所以划去E行E列；
4 继续按照节约算法，C（C,G）节约值为最大42.7,C,G无法连接；
5 c（B,G）节约值最大42.6，连接C-E-G-B,载重量为7.5+4.5=12≤最大载重量15，G,B可连接，路程为10.4+4.1=14.5；
此时G点饱和，所以划去G行G列；
6 c（C,D）节约值为最大42，D点独立，C为内点，连接D-C，载重量为12+5=17＞最大载重量15，不能连接D点；
7 c（B,D）节约值为最大41.8，D点独立，B为内点，连接D-B，载重量为12+5=17＞最大载重量15，不能连接D点；
8 c（A,F）节约值为最大41.33，连接A-F，载重量为6+4.5=10.5≤最大载重量15，A,F可连接，路程为0.07公里；
9 c（A,D）节约值为最大40.7，连接A-D，载重量为10.5+5=15.5＞最大载重量15，A,D不可连接；
所以，最后用节约算法得出的最优线路为0-C-E-G-B-0和0-D-0和0-A-F-0,总里程为60.9+41.47+45.6=147.97公里，共节约里程133.1+41.33=174.43公里；共派出三辆货车。
总结
通过对比可以看出，通过节约算法的优化之后，该配送中心的配送线路得到了改进，节约了54.1%的里程数，减少了运输车辆的数目，从而降低了运输成本，提高了利润。
所以生产企业可以通过节约里程法来考虑配送路径优化问题，综合考虑影响配送服务的因素，争取做到运输资源利用的最大化，保质保量、省时省力地完成企业的配送任务[2]。
这只是节约里程算法的简单运用，我们也应看到，在现实的企业配送过程中，要考虑的配送点会更多、分布更广，线路会更复杂，同时还要综合考虑配送时间的限制、车辆的保养维修、人力成本、交通路况等诸多因素。
因此节约法简便易行,但也有一些弊端，
一是过于强调节约里程，没有考虑时间路况等因素，对于有时间限制的情况，需采用带时间窗的节约算法。
二是不能对客户需求做出灵活多变的处理。
在配送路线选择决策时,通常考虑较优的原则,而不是最优化原则.我们还应做到深入了解客户,加强与客户的信息交流，通过对客户需求的时间变化对其进行分类,以增加配送的灵活性，路线决策过程中实施多路线同步决策，节约法的实施过程,要综合考虑路程长短和时间因素，配送的总体过程实际上还会受商品分拣、装卸、搬运设备和货物组装的共同影响。
参考文献：
[1]苏锦堃.物流配送的意义与作用[J].物流平台,2010，（11）:
76.
[2]陈文佳.节约里程法在生产企业物流配送中的应用[J].经管空间，2011,（11）:
66.
[3]卜苏华.浅析物流配送在现代经济发展中的地位和作用[J].网络财富,2008,（11）:
90-91.
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