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多回路分送式配送優化研究物流管理論文
論文導讀：
物流配送運輸屬于物流運輸的末端運輸、支線運輸，具有距離較短、規模較小、額度較高等特點，一般使用汽車做運輸工具。
關鍵詞：多回路，配送，線路優化
物流配送運輸屬于物流運輸的末端運輸、支線運輸，具有距離較短、規模較小、額度較高等特點，一般使用汽車做運輸工具。由于配送用戶多，一般城市交通路線又較復雜，因此配送線路的選擇對于降低物流成本、提高物流效率至關重要。研究如何合理規劃送貨線路對物流企業具有重要意義。
一、多回路分送式配送模型的構建
配送問題的難點就在于根據配送中心車輛的數量、能力，送貨地點的數量、距離、需求量等信息，確定用哪些車輛為哪些客戶送貨，怎樣安排每輛車的配送線路。假設在一筆業務中，配送中心經理共收到了12個客戶的訂單，該物流中心擁有同等規格運輸車輛8輛，每輛車最大載重4噸。假定配送中心及各客戶間可以互相到達，配送車輛性能相同，且運輸中不考慮體積限制。
配送過程要實現的目標可能有多個：運輸線路最短、運輸時間最省或總運輸成本最低等。在多數情況下，運輸成本和運輸距離正相關，配送問題的最優目標要視實際情況而定。當業務量較小時，配送中心看重運輸成本，最優目標設置為距離最短；當的業務量較大時，則更看重運輸效率，最優目標設置為時間最短。
二、距離最短的最優配送線路分析
對于這一類問題，配送中心經理需要首先要確定派出配送車輛的數量，配送車輛的數量越少，配送成本就越低。然后確定每一輛車要服務的客戶，即把客戶分為若干組，分別由不同的配送車輛完成配送。最后根據每一組客戶的實際位置確定每一輛車的最短配送線路。
1、配送車輛的確定
根據客戶需求信息計算所有客戶的需求總量，按照配送中心運輸車輛的載重情況選擇配送車輛，通常使選中配送車輛總的最大載重量略大于總需求量。由于本例中配送車輛規格相同，也可以直接用客戶總需求量除以車輛最大載重量，一般取比商值略大的整數來作為派出配送車輛的數量。
2、客戶的分組
采用掃描算法對客戶進行分組。首先根據配送中心和客戶之間的相對地理位置，建立以配送中心為極坐標原點，以任意一個方向為極軸正方向的極坐標系，同時把所有客戶按地理位置轉換為極坐標表示，需求信息注在客戶旁邊。然后，從最小角度的客戶開始，按逆時針方向旋轉，將客戶逐個并入一個組，直到該組客戶的需求總量超過車輛額定載重量的80%，接近車輛最大載重量為止。結合本例，分組情況如圖1所示。
圖中V0代表配送中心，V1，…，V12代表12個客戶，首先可以確定客戶的總需求量為15。2，判定該公司需要派出4輛車完成配送任務。采用掃描算法，用從V0發出的虛線將客戶分為：V1、V2、V3；V4、V5；V6、V7、V8、V9、V10；V11、V12四組，每組客戶各用1輛車服務。
3、車輛配送線路的確定
經過分組后，問題就變成尋找4條從配送中心出發環游各組客戶再返回配送中心的最短Hamilton回路，可以采用最近插入法來確定。由于確定回路的難度隨回路中頂點數量的增加而增大，這里選擇頂點數最多的第三組做示例，即尋找一條從V0出發環游V6、V7、V8、V9、V10再回到V0的最短Hamilton回路。
用圖2表示配送中心和各客戶之間的線路關系，V0、V6、V7、V8、V9、V10為頂點，分別表示配送中心和各客戶，頂點間的連線表示兩者之間的線路，連線旁邊的數據表示線路距離，單位：Km。
最近插入法的基本步驟：
步驟1：取V0作為整個Hamilton回路的起點，同時找出一個離V0最近的頂點Vk，形成一個子回路：V0→Vk →V0；
步驟2：在剩下的頂點中尋找一個離已有子回路中的各頂點最近的頂點Vs，并在已有的子回路中找出一條邊（Vi，Vj），使得Wis+Wsj— Wij最小，然后把頂點Vs插入到頂點Vi和Vj之間，用兩條邊（Vi，Vs）和（Vs，Vj）代替原來的邊（Vi，Vj），形成一個新的子回路：V0→…→Vi→Vs→Vj→…→V0（Wij表示結點之間的距離）；
步驟3：重復步驟2，直到所有的頂點都加入到子回路中，得到的回路就是一個距離最短的Hamilton回路。
根據最近插入法，可以依次將V7、V6、V10 、V9、V8插入子回路中，最終形成的最短Hamilton回路如圖粗線所示，路線為：V0→V7→V8→V10→V9→V6→V0，最短距離為41 Km。當然，配送中心也可以如法確定另外三組客戶的最短配送線路。
三、基于時間最短的最優配送線路分析
以往的配送業務中只重視配送距離，然而對于城市運輸，車流量大，交通擁堵現象時有發生，距離短未必運輸時間就短�，F代配送中逐漸開始關注車輛的配送時間，距離最短不再是決定利潤的唯一標準。配送中心的運營觀念正在從“距離定成本”向“時間換利潤”轉變，因此配送中除了要考慮距離外，還要考慮效率。用最短的時間完成配送任務，從而多承擔配送業務，最大限度地提高車輛的使用效率，為配送中心創造更多財富。
時間最短的配送線路分析方法和距離最短的分析方法類似，前兩步完全相同，第三步也可以使用最近插入法進行處理，只是頂點間連線的數據不再表示距離，而用各線路的平均通過時間代替，平均通過時間可以根據配送中心運行的經驗確定，尋找一條使總通行時間最短的Hamilton回路。
仍以第三組客戶為例進行分析，用圖3表示配送中心和各客戶之間的關系，連線旁邊的數據表示線路的平均通過時間，單位：min。，根據最近插入法，依次將V7、V6、V10 、V9、V8插入子回路中，最終形成的最短Hamilton回路如圖3粗線所示，路線為：V0→V8→V10→V9→V6→V7→V0，配送距離為45 Km，最短時間為63min。相對于最短距離配送線路，盡管多走4 Km，但時間卻節省11分鐘，時間縮短了近15%。
四、模型的評價
在物流配送中，經營者大多是按照經驗去設計送貨線路及送貨量。本方法運用滿載率原理，采用掃描算法對客戶進行合理分組，再通過最近插入法對線路進行優化，得到最優配送線路，方法簡便，對物流配送工作具有較強指導意義。物流公司或其他企業都可以使用本方法來提高自己的送貨效率，降低送貨成本，提高市場競爭力。
但是，該方法沒有考慮跨區送貨的情況，因此還可以通過考慮跨區域送貨對本模型做進一步的優化。另外，本方法是基于靜態的線路規劃，要求客戶的訂貨量必須是確定的，如果訂單數量發生變化，那么企業決策者就要根據客戶需求，對客戶重新分組，再規劃配送線路。
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