配送路线规划思路
01配送路线规划的目的
物流路线设计的目的是综合影响物流运输的各种因素，合理利用现有的运输工具和道路条件，及时、安全、便捷、经济地将客户所需的货物准确地送到客户手中。
在物流运输线路设计中，根据不同客户群体的特点和要求，选择不同的线路设计方法，以达到节约时间、运输距离和降低物流运输成本的目的。
以下是调度和路线优化的过程
02物流路线规划的目标
物流路线规划的目标是根据具体要求、物流中心强度和客观条件来选择的。由于目标多种多样，选择方法也多种多样：
1, 利润最大化和资源优化利用。
2，以成本最小化和降低成本为目标。
3，以减少里程为目标。
4，以减少吨位为目标。
5，旨在提高准确性，这是配送中心的一项重要服务指标。
6，优化运输能力的更合理利用，减少劳动力消耗。
03物流路线规划的制约因素
物流目标的实现受到各种条件（即制约因素）的限制。
因此，最低成本、最短路径、最低消耗等目标都要在满足约束条件的基础上实现。在一般物流中，主要的约束条件有
1、收货人对货物品种、规格和数量的要求。
2、收货人对货物交货时间或时限的要求。
3、配送道路运行条件的要求，如城区部分道路禁止载货汽车和中型以上货车通行。
4、对配送车辆容量的限制。
- 其他限制因素。
04物流线路规划方案的形成。
由于物流的复杂性，物流路线的优化需要结合智能算法进行计算，制定合理的物流计划。
配送计划的形成可以用多种方法进行分析和求解。常用的方法包括
配送路线规划方法
车辆路线问题（VRP），又称车辆调度问题。
要解决的问题是如何安排合适的行驶路线，使车辆有序地通过一系列装卸点。
解决这一问题的思路是，在满足某些约束条件（货物需求、装运、交货日期、车辆容量限制、行驶距离限制、时间限制等）的前提下，实现最优目标（最小距离、最小成本、最短时间、使用的车辆站点数量最少等）。
解决VRP问题的方法包括
1、定性方法。
主要有两种方法：经验决策法和综合评价法。这些方法在一定程度上可以与GPS导航相结合。
2、定量方法
(1）产品重新定位计划
场景：如果一家公司的产品需要从几个供应商分销到几个市场，需要制定合理的产品重新定位计划。
解：在满足需求的前提下，如何在多个供应点和多个需求点之间合理分配货物，使总运输成本最小。
解决方案：包括地图式和表格式操作方法（如西北角法、闭环法、势能法等）。
(2) 优化车辆路线。
方案：优化单一运输车辆在出发点和终点之间的最短行驶路线。
解决方案：一般来说，最短旅行时间、最短距离和最低成本是优化目标。
解决方案：包括多阶段动态决策方法、Dijkstra算法、旅行者问题模型、中国邮政投递问题等。
要解决多车辆路由问题，需要考虑一定数量的客户（每个客户都有不同数量的货物需求）、向客户提供货物的配送中心、负责运送货物的车队以及合适的行驶路线的组织。这类问题具有以下特点：
属于节点服务优化问题；
除配送中心节点外，其余节点均由一辆车同时提供服务；
多条车辆路线和车辆都有容量限制；
(每条车辆路线服务的客户总需求不得超过车辆容量）；
求解复杂度为NP难。
解：在一定的约束条件下，确定每辆车的行驶路线（或运行顺序），使其既能满足客户需求，又能达到行驶距离最短、成本最低、消耗时间最短的目标。
解决方法：在实际操作中，通常采用启发式方法，如扫描法和路程节省法来解决这一问题。
例如，扫描法是VRP求解算法的一种，它首先对路线进行分组，然后寻找最佳路线。该求解方法分为两步：
第一步：分配车辆负责的车站或客户点；
第 2 步：确定每辆车的行驶路线。
其原理是从配送中心计算出所有需求点的极坐标，并根据角度的大小将其分为逆时针扫描组或顺时针扫描组，以满足车辆装载要求，然后在每组内使用最短路径算法为车辆寻找路线。
除上述方法外，还有其他智能算法可应用于物流路线规划，如模拟退火算法、禁止搜索算法、遗传算法、蚁群算法和神经网络法等。
以上就是物流路线规划的要点和知识内容。
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