物流vrp

Ⅰ 什麼是VRP沙盤大比拼啊謝謝。

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Ⅱ 關於物流和供應鏈模式的一些問題

JIT：just in time 准時制生產
MRP：物料需求計劃
MRPII：製造資源計劃
LP：精細生產
GT：成組技術
FMS：柔性製造系統
VRP：減少零件變化
CIM：計算機集成製造系統

Ⅲ 誰會用MATLAB解決蟻群演算法中的物流配送問題(VRP OR CVRP)

蟻群演算法解TSP問題。

TSP蟻群演算法.rar (10.93k)

Ⅳ 帶時間窗的貨物配送問題

自從1959年Danting 和Rasmer[2]首次提出了車輛路徑問題（Routing Vehicle Problem, VRP）以來，該問題一直為眾多的研究者所關注。而帶時間窗的車輛路徑問題（Vehicle Routing Problems with Time Window , VRPTW）是一般車輛路徑問題的擴展,其簡單的描述如下：用於服務的若干車輛從站點出發，為處在不同地理位置、具有不同貨物需求和不同服務時間窗要求的所有顧客提供服務，然後返回站點，其中為每個顧客僅提供一次服務。其目標是在時間窗內為顧客提供服務時，使車輛的行駛時間和等待時間之和最短。
根據時間約束的嚴格與否，VRPTW分為兩類：軟時間窗VRP和硬時間窗VRP。軟時間窗VRP要求盡可能在時間窗內到達訪問，否則將給予一定的懲罰，即車輛在要求地最早到達時間之前到達時，必須在任務點處等待時損失的成本或是車輛在要求的最遲到達時間之後到達時被處以的罰值；硬時間窗VRP則要求必須在時間窗內到達訪問，否則服務被拒絕。本文討論的是硬時間窗車輛路徑問題。
2 數學模型及其檢驗
2.1、數學模型的建立
根據具體問題需要，本文作以下基本假設：
（1）只有一個站點；
（2）站點和客戶點的位置坐標已知；
（3）客戶點的需求量已知；
（4）車輛在配送過程中不得超過其額定載質量；
（5）必須滿足每個客戶的配送需求；
（6）車輛為同種車型，且容量已知；
（7）每個客戶必須且只能被訪問一次；
（8）每個客戶要求的時間窗已知。
數學模型的決策變數和參數定義如下：
I 表示站點和客戶的集合，即 ，0表示站點；
J 表示客戶集合，即 ；
K 表示車輛集合，即 ；
C 表示車輛的額定載質量；
表示從客戶i到客戶j的運輸成本；
表示客戶i的需求量；
為決策變數，車輛k從i到j時取1，否則取0；
為決策變數，車輛k為客戶j服務時取1，否則取0；
表示客戶i接受服務的最早時間，i＝0時表示車輛從站點出發時間；
表示客戶i接受服務的最遲時間，i＝n＋1時表示車輛回到站點的最遲時間；
表示車輛k服務客戶i的開始時間，要求盡可能落在區間 內；
表示完成i點任務所需時間；
表示車輛從客戶i行駛到客戶j的行駛時間；
根據問題描述，建立帶時間窗車輛路線問題的數學模型如下：
Min (2-1)

(2-2)
(2-3)
(2-4)
(2-5)
(2-6)

(2-7)
(2-8)
(2-9)
(2-10)
式（2-1）為目標函數，表示不考慮時間約束時經典配送費用（配送總路程）的最小值。式（2-2）表示一個客戶只能由一個車輛提供服務；（2-3）、（2-4）和（2-5）表示車輛從站點0出發，服務完所有客戶後，最後回到站點n+1；式（2-6）表示若車輛正在從客戶i到客戶j途中，它不能先於時間 到達客戶j ；式（2-7）保證滿足每輛車的額定載質量限制；式（2-8）（2-9）為0、1約束；(2-10)為時間窗約束。
2.2 數學模型的檢驗
本文應用Ling10.0軟體對以上數學模型進行檢驗。數據採用文獻【3】同類問題的測試數據，具體如表1和表2所示,其中車輛數為3，各車額定載質量均為8，運行速度為50，計算中假定各客戶點間運輸成本等於距離。
表1 各客戶點及站點之間距離
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 0 40 60 75 90 200 100 160 80
1 40 0 65 40 100 50 75 110 100
2 60 65 0 75 100 100 75 75 75
3 75 40 75 0 100 50 90 90 150
4 90 100 100 100 0 100 75 75 100
5 200 50 100 50 100 0 70 90 75
6 100 75 75 90 75 70 0 70 100
7 160 110 75 90 75 90 70 0 100
8 80 100 75 150 100 75 100 100 0表2 各客戶點需求量以及所需服務時間
任務i 1 2 3 4 5 6 7 8

2 1.5 4.5 3 1.5 4 2.5 3
[ ]
[1，4] [4，6] [1，2] [4，7] [3，5.5] [2，5] [5，8] [1.5，4]
Si 1 2 1 3 2 2.5 3 0.8
說明：di為各任務的貨運量，[ ]為每項任務開始執行的時間范圍，Si為服務時間。
用Lingo計算上述數學模型的結果為：
路線一：0、8、5、7、0；
路線二：0、6、4、0；
路線三：0、3、1、2、0；
目標函數總成本為910，與文獻[3]給出的結果一致，表明了本文中數學模型的正確性。
3、基於遺傳方法的VRP問題解法
3.1 遺傳演算法簡介[3]
遺傳演算法是由美國Michigan大學的John Holland教授於20世紀60年代末創建的。它來源於達爾文的進化論和孟德爾、摩根的遺傳學理論，通過模擬生物進化的機制來構造人工系統。 遺傳演算法主要藉助於生物進化中「適者生存」的規律，即最適合自然環境的群體往往產生更大的後代群體。以這個循環圈的群體為起點，經過競爭後，一步分群體被淘汰而無法再進入這個循環圈，而另一部分則成為種群。優勝劣汰再這個過程中起著非常重要的作用，因為自然天氣的惡劣和天敵的侵害，大自然中很多動物的成活率是非常低的。即使再成活群體中，還要通過競爭產生種群。種群則通過婚配的作用產生新的個體，綜合變異的作用，子群成長為新的群體而取代舊的群體，在新的一個循環過程中，新的群體將替代舊的群體而成為循環的開始。
3.2演算法描述
step 1: 初始化, 設置種群規模n ,用自然數法對染色體進行編碼;
step 2: GenN ∶= 0, 生成初始種群Pop (0) ;
step 3: 對種群中的每一個染色體, 計算適應值，並記錄當前最優適應度函數值；
step 4: 若滿足演算法終止條件, 則停止並輸出結果； 否則轉step5；
step 5: 據精英選擇及輪盤賭選擇法, 從Pop (GenN ) 中選擇Pop (GenN + 1) , 即復制下一代個體;
step 6: 進行最大保留交叉和交換變異操作, 重組Pop (GenN + 1) ;
step 7: GenN ∶= GenN + 1;轉步驟3。
演算法的具體描述過程如圖1.
是

否
圖1 遺傳演算法流程
3.3 構造染色體、產生初始種群[4]
本文採用客戶直接排列的編碼方式。用1～N間的自然數表示客戶，這些自然數的任意排列就是一個解，按照問題的約束條件，依次將解的每個數（客戶）納入車輛的配送路徑中。如12346789，首先，將客戶1納入第一條配送路徑中，判斷是否滿足問題的約束條件，如能夠滿足，則構成配送路徑0-1-0，再將客戶2納入這條配送路徑中，再計算是否滿足問題的約束條件，如仍能滿足，則構成配送路徑0-1-2-0，接著再將客戶3納入到這條配送路徑中，再計算是否滿足約束條件，如不能滿足，說明客戶3不能由第一條配送路徑配送，則重新開始一條新的配送路徑0-3-0；一直重復這個過程，直到把每個客戶都納入到配送路徑中。
這種編碼方式雖然沒有表示各條路線分界點的基因位，但這有利於將來的交叉操作，不僅排除了不可行解存在的可能性，而且所佔用的計算機存儲量也較小。
關於初始種群的選取，一些學者提出了採用啟發式演算法選擇較好的染色體作為初始種群的方法，然而其種子的選取有一定的偏見和缺乏代表性，可能產生早熟而無法求出最優解，為了避免這種缺陷，本文採用隨機產生初始解的方法，只有這樣才能達到所有狀態的遍歷，因而最優解在遺傳演算法的進化中得以生成。
3.4 適應度函數
本文選取適應度函數為fitness（ ）=M-( )，其中M為一個很大的值，M後為目標函數值， 為一條染色體，其中i=1，……,m.
3.5 選擇運算元的確定
將每代種群n 個染色體按適應度函數值排序,將適應度函數值最大的染色體復制一個直接進入下一代。下一代種群中剩下的n - 1 個染色體用輪盤賭選擇法產生。這樣,首先可以保證最優個體可以生存到下一代,既給了適應度較大的個體較大的機會進入下一代,又避免了個體間因適應值不同而被選入下一代的機會懸殊。
3.6 交叉概率、變異概率的確定[5]
在遺傳演算法中, 對其收斂性起決定作用的是交叉和變異運算元。在現有的求解VRP 的遺傳演算法中, 對交叉和變異概率通常的處理辦法是: 交叉概率 隨機地選擇一個較大的值, 通常取0. 5～ 1. 0; 而變異概率 取一個較小的值, 一般為0. 001～ 0. 05。為了避免發散或陷入局部最優點, 並保持種群中「好」的個體, 以及加快優化進程, 本文引入自適應機制, 動態地調整 和 , 即通過對高適應值的解降低 和 的值, 而對低適應值的解提高 和 來實現。具體為

其中, = 0. 5, = 0. 05, = 1, = 0. 1; 為種群中的最大適應值, f ′表示交叉的兩個個體中較大的適應值, 為種群的平均適應值, f 是變異個體的適應值。交叉概率隨著適應值趨向於而 減少, 當適應值等於 時, 即對具有最大適應值的解, 其 和 為零, 這樣, 種群中最好的解就直接復制到下一代(即精英選擇)。
3.7 交叉運算元、變異運算元的確定
本文選用順序交叉法[3]（Order Crossover，OX），其具體交叉方法如下：
step1:從第一雙親中隨機選一個子串；
step2:將子串復制到一個空子串的相應位子，產生一個原始後代；
step3:刪去第二雙親中子串已有的客戶，得到原始後代需要的其他客戶的順序；
step4:按照這個客戶順序，從左到右將這些客戶定位到後代的空缺位置上。
過程說明見圖2，同樣步驟可用同一對雙親得到另一個後代[7 9 3 4 5 6 1 2 8]. 5 7 4 9 1 3 6 2 8
雙親1
*
*
4 9 1 3
*
*
* 原始後代
1 2 3 4 5 6 7 8 9

雙親2

2 5 4 9 1 3 6 7 8
後代

圖2 交叉過程
本文選擇基於易位變異[3]中的2－交換變異方法，即：
隨機選取個體編碼串中的兩個基因，然後交換它們的位置，如：
12345678 12375648
3.8 終止規則
事先確定演算法的迭代次數能有效控制演算法的運行時間和演算法的求解精度，因此本文採用事先確定迭代次數的終止規則,即判斷迭代的代數是否為要求代數N ,若是,停止進化,選性能最好的染色體所對應的路徑集合,作為原VRPTW 問題的優化解輸出；若不是，繼續執行循環迭代。
4、算例分析
Solomon[6]中給出的56個數據集R1、R2、C1、C2、RC1和RC2是VRPTW問題數值實驗的經典數據集。每個數據集的客戶數有25、50和100，客戶間的距離為歐式距離，並且滿足三角不等式。R1和R2的客戶位置是隨機分布的，C1和C2的客戶呈聚集狀態，RC1和RC2呈半聚集狀態。R1、C1和RC1類數據集具有較短時間窗，因而在每條路線上，允許服務的客戶數較小；R2、C2和RC2則具有較長時間窗，每條路線上允許服務的客戶數較多。而在實際問題中，客戶的分布在多數情況下更接近於R類、RC類數據集所反映的隨機和半聚集狀態。為了更接近實際情況，本文選用較短時間窗的數據R101中25個客戶集的數據來對本文提出的遺傳演算法進行編程驗證，並與文獻[1]中的結果進行比較。
表3 算例結果對比
演算法 文獻[6]的演算法 本文的演算法 本文的演算法
使用的車輛數 8 8 10
運行總距離 617.1 580.352 563.292
表中採用10輛車時最優解的運行路線為：0—7—6—2—0；0—18—15—9—4—1—0；0—14—22—21—0；0—12—23—0；0—3—8—0、0—11—0；0—5—10—0、0—16—0；0—13—0、0—17—0、0—19—0；0—25—0；0—24—0；0—20—0。運行時間為0.482秒。
採用8輛車時最優解的運行路線為：07—11—21—0；0—8—4—1—0；0—17—10—9—2—0；0—13—14—22—0；0—24—19—16—6—0；0—20—18—15—23—0；0—3—12—0；0—5—25—0。運行時間為0.437秒。
經過反復驗證，當種群數小於100時，運行結果總是趨向於局部最優的；而當種群數取為150時，便可以跳出局部最優，從而得到全局性的最優解。當迭代代數取為50時，解的平均值為670.4,平均運行時間為0.246秒；當迭代代數取為100時，解的平均值為643.7，平均運行時間為0.532秒；當迭代代數取為200時，解的平均值為636.8，平均運行時間為1.021秒。這說明迭代代數大於100後對於解的優化影響不是很大，但運行時間卻大大增加，所以本文迭代代數取為100。經過驗證，當種群數為150、迭代代數為100時，相應的選取交叉概率為0.5、變異概率0.02時，可以得到如表3所示的優化解（AMD Athlon(tm)64）。
5、結論
本文試驗中隨機運行了30次，其中最優解出現的概率為40％，優於文獻[1]中的最優解8.7％，而且求解時間較短，這說明本文採用的遺傳演算法對帶硬時間窗車輛路線問題的適應性，這對於該問題的進一步研究具有重要的參考價值。

Ⅳ 想問一下什麼是vrp問題，什麼是tsp問題

、旅行商問題（Traveling Salesman Problem, TSP）

這個問題字面上的理解是：有一個推銷員，要到n個城市推銷商品，他要找出一個包含所有n個城市的具有最短路程的環路。

TSP的歷史很久，最早的描述是1759年歐拉研究的騎士周遊問題，即對於國際象棋棋盤中的64個方格，走訪64個方格一次且僅一次，並且最終返回到起始點。

TSP由美國RAND公司於1948年引入，該公司的聲譽以及線性規劃這一新方法的出現使得TSP成為一個知名且流行的問題。

2、中國郵遞員問題（Chinese Postman Problem CPP）

同樣的問題，在中國還有另一個描述方法：一個郵遞員從郵局出發，到所轄街道投遞郵件，最後返回郵局，如果他必須走遍所轄的每條街道至少一次，那麼他應如何選擇投遞路線，使所走的路程最短？這個描述之所以稱為中國郵遞員問題， 因為是我國學者管梅古谷教授於1962年提出的這個問題並且給出了一個解法。

3、「一筆畫」問題（Drawing by one line）

還有一個用圖論語言的描述方式：平面上有n個點，用最短的線將全部的點連起來。稱為「一筆畫」問題。

4、配送路線問題（Route of Distribution）

TSP問題在物流中的描述是對應一個物流配送公司，欲將n個客戶的訂貨沿最短路線全部送到。如何確定最短路線。

TSP問題最簡單的求解方法是枚舉法。它的解是多維的、多局部極值的、趨於無窮大的復雜解的空間，搜索空間是n個點的所有排列的集合，大小為（n-1）！。可以形象地把解空間看成是一個無窮大的丘陵地帶，各山峰或山谷的高度即是問題的極值。求解TSP，則是在此不能窮盡的丘陵地帶中攀登以達到山頂或谷底的過程。

5、多迴路運輸問題（Vehicle Routing Problem, VRP）

多迴路運輸問題在物流中的解釋是對一系列客戶的需求點設計適當的路線，使車輛有序地通過它們，在滿足一定的約束條件下，如貨物需求量、發送量、交發貨時間、車輛載重量限制、行駛里程限制、時間限制等等，達到一定的優化目標，如里程最短、費用最少、時間最短，車隊規模最少、車輛利用率高。

VRP問題和TSP問題的區別在於：客戶群體的數量大，只有一輛車或一條路徑滿足不了客戶的需求，必須是多輛交通工具以及運輸工具的行車順序兩個問題的求解。相對於TSP問題，VRP問題更復雜，求解更困難，但也更接近實際情況。

6、多個旅行商問題（Multiple TSP）

由於限制條件的增加，TSP問題可以衍生出多個旅行商問題（MTSP），就是一個出發點，m個旅行商的TSP，即所訪問的客戶沒有需求，車輛沒有裝載的限制，優化目標就是要遍歷所有的客戶，達到總里程最短。

VRP問題是MTSP問題的普遍化，當客戶的需求不僅僅是被訪問，而是有一定容積和重量的商品的裝載和卸載，涉及到不同種類和型號或不同載重量車輛的調度策略時，MTSP問題轉換為VRP問題。

7、最近鄰點法（Nearest Neighbor）

這是一種用於解決TSP問題的啟發式演算法。方法簡單，但得到的解並不十分理想，可以作為進一步優化的初始解。求解的過程一共四步：首先從零點開始，作為整個迴路的起點，然後找到離剛剛加入到迴路的上一節點最近的一個節點，並將其加入到迴路中。重復上一步，直到所有的節點都加入到迴路中，最後，將最後一個加入的節點和起點連接起來，構成了一個TSP問題的解。

8、最近插入法（Nearest Insertion）

最近插入法是另一個TSP問題的求解方法。它的求解過程也是4步：首先從一個節點出發，找到一個最近的節點，形成一個往返式子迴路；在剩下的節點中，尋找一個離子迴路中某一節點最近的節點，再在子迴路中找到一個弧，使弧的兩端節點到剛尋找到的最近節點的距離之和減去弧長的值最小，實際上就是把新找到的節點加入子迴路以後使得增加的路程最短，就把這個節點增加到子迴路中。重復以上過程，直到所有的節點都加入到子迴路中。最近插入法比最近鄰點法復雜，但可以得到相對比較滿意的解。

9、節約里程法（Saving Algorithm）

節約演算法是用來解決運輸車輛數目不確定的VRP問題的最有名的啟發式演算法。它的核心思想是依次將運輸問題中的兩個迴路合並為一個迴路，每次使合並後的總運輸距離減小得幅度最大，直到達到一輛車的裝載限制時，再進行下一輛車的優化。優化過程分為並行方式和串列方式兩種。

10、掃描演算法（Sweep Algorithm）

它也是求解車輛數目不限制的VRP問題的啟發式演算法。求解過程同樣是4步：以起始點為原點建立極坐標系，然後從最小角度的兩個客戶開始建立一個組，按逆時針方向將客戶逐個加入到組中，直到客戶的需求總量超出了車輛的載重定額。然後建立一個新的組，繼續該過程，直到將全部客戶都加入到組中

Ⅵ VRP是什麼意思

http://ke..com/view/319992.htm

Ⅶ VRP（vehicle routing problem）急需解決的問題尤其是在在現實生產運作中需要解決的問題

TSP問題最簡單的求解方法是枚舉法。它的解是多維的、多局部極值的、趨於無窮5、多迴路運輸問題（Vehicle Routing Problem, VRP） 多迴路運輸問題在物流中

Ⅷ 想問一下什麼是vrp問題，什麼是tsp問題

、旅行商問題（TRAVELING SALESMAN PROBLEM, TSP） 這個問題字面上的理解是：有一個推銷員，要到N個城市推銷商品，他要找出一個包含所有N個城市的具有最短路程的環路。 TSP的歷史很久，最早的描述是1759年歐拉研究的騎士周遊問題，即對於國際象棋棋盤中的64個方格，走訪64個方格一次且僅一次，並且最終返回到起始點。 TSP由美國RAND公司於1948年引入，該公司的聲譽以及線性規劃這一新方法的出現使得TSP成為一個知名且流行的問題。 2、中國郵遞員問題（CHINESE POSTMAN PROBLEM CPP） 同樣的問題，在中國還有另一個描述方法：一個郵遞員從郵局出發，到所轄街道投遞郵件，最後返回郵局，如果他必須走遍所轄的每條街道至少一次，那麼他應如何選擇投遞路線，使所走的路程最短？這個描述之所以稱為中國郵遞員問題， 因為是 國學者管梅古谷教授於1962年提出的這個問題並且給出了一個解法。 3、「一筆畫」問題（DRAWING BY ONE LINE） 還有一個用圖論語言的描述方式：平面上有N個點，用最短的線將全部的點連起來。稱為「一筆畫」問題。 4、配送路線問題（ROUTE OF DISTRIBUTION） TSP問題在物流中的描述是對應一個物流配送公司，欲將N個客戶的訂貨沿最短路線全部送到。如何確定最短路線。 TSP問題最簡單的求解方法是枚舉法。它的解是多維的、多局部極值的、趨於無窮大的復雜解的空間，搜索空間是N個點的所有排列的集合，大小為（N-1）！。可以形象地把解空間看成是一個無窮大的丘陵地帶，各山峰或山谷的高度即是問題的極值。求解TSP，則是在此不能窮盡的丘陵地帶中攀登以達到山頂或谷底的過程。 5、多迴路運輸問題（VEHICLE ROUTING PROBLEM, VRP） 多迴路運輸問題在物流中的解釋是對一系列客戶的需求點設計適當的路線，使車輛有序地通過它們，在滿足一定的約束條件下，如貨物需求量、發送量、交發貨時間、車輛載重量限制、行駛里程限制、時間限制等等，達到一定的優化目標，如里程最短、費用最少、時間最短，車隊規模最少、車輛利用率高。 VRP問題和TSP問題的區別在於：客戶群體的數量大，只有一輛車或一條路徑滿足不了客戶的需求，必須是多輛交通工具以及運輸工具的行車順序兩個問題的求解。相對於TSP問題，VRP問題更復雜，求解更困難，但也更接近實際情況。 6、多個旅行商問題（MULTIPLE TSP） 由於限制條件的增加，TSP問題可以衍生出多個旅行商問題（MTSP），就是一個出發點，M個旅行商的TSP，即所訪問的客戶沒有需求，車輛沒有裝載的限制，優化目標就是要遍歷所有的客戶，達到總里程最短。 VRP問題是MTSP問題的普遍化，當客戶的需求不僅僅是被訪問，而是有一定容積和重量的商品的裝載和卸載，涉及到不同種類和型號或不同載重量車輛的調度策略時，MTSP問題轉換為VRP問題。 7、最近鄰點法（NEAREST NEIGHBOR） 這是一種用於解決TSP問題的啟發式演算法。方法簡單，但得到的解並不十分理想，可以作為進一步優化的初始解。求解的過程一共四步：首先從零點開始，作為整個迴路的起點，然後找到離剛剛加入到迴路的上一節點最近的一個節點，並將其加入到迴路中。重復上一步，直到所有的節點都加入到迴路中，最後，將最後一個加入的節點和起點連接起來，構成了一個TSP問題的解。 8、最近插入法（NEAREST INSERTION） 最近插入法是另一個TSP問題的求解方法。它的求解過程也是4步：首先從一個節點出發，找到一個最近的節點，形成一個往返式子迴路；在剩下的節點中，尋找一個離子迴路中某一節點最近的節點，再在子迴路中找到一個弧，使弧的兩端節點到剛尋找到的最近節點的距離之和減去弧長的值最小，實際上就是把新找到的節點加入子迴路以後使得增加的路程最短，就把這個節點增加到子迴路中。重復以上過程，直到所有的節點都加入到子迴路中。最近插入法比最近鄰點法復雜，但可以得到相對比較滿意的解。 9、節約里程法（SAVING ALGORITHM） 節約演算法是用來解決運輸車輛數目不確定的VRP問題的最有名的啟發式演算法。它的核心思想是依次將運輸問題中的兩個迴路合並為一個迴路，每次使合並後的總運輸距離減小得幅度最大，直到達到一輛車的裝載限制時，再進行下一輛車的優化。優化過程分為並行方式和串列方式兩種。 10、掃描演算法（SWEEP ALGORITHM） 它也是求解車輛數目不限制的VRP問題的啟發式演算法。求解過程同樣是4步：以起始點為原點建立極坐標系，然後從最小角度的兩個客戶開始建立一個組，按逆時針方向將客戶逐個加入到組中，直到客戶的需求總量超出了車輛的載重定額。然後建立一個新的組，繼續該過程，直到將全部客戶都加入到組中

記得採納啊

Ⅸ 物流管理中的經濟歷程指的是什麼

物流系統工程指在物流管理中，從物流系統整體出發，把物流和信息流融為一體，看作一個系統，把生產、流通和消費全過程看作一個整體，運用系統工程的理論和方法進行物流系統的規劃、管理和控制，選擇最優方案，以最低的物流費用、高的物流效率、好的顧客服務，達到提高社會經濟效益和企業經濟效益目的的綜合性組織管理活動。
物流系統工程主要運用工業工程和系統工程的理論和方法，從整體上對物流進行分析、設計、優化和控制。
物流工程研究對象是整個物流系統，所以大家務必重視。

一：表上作業法
表上作業法是指用列表的方法求解線性規劃問題中運輸模型的計算方法。是線性規劃一種求解方法。當某些線性規劃問題採用圖上作業法難以進行直觀求解時，就可以將各元素列成相關表，作為初始方案，然後採用檢驗數來驗證這個方案，否則就要採用閉合迴路法、位勢法等方法進行調整，直至得到滿意的結果。這種列表求解方法就是表上作業法。
二：插入法
插入法又稱「最遠插入法」，原本是Mole和Jameson於1976年所提出，用於求解車輛路線問題（Vehicle Routing Problem,VRP）的方法，其結合最鄰近法與節省法的觀念，依序將顧客點插入路徑中以構建配送路線[1]。該方法首先將節省值的觀念應用於循序路線建立上，首先以離場站最遠的需求點作為路線的種子點，再根據最鄰近點插入法的概念，以插入值最小者作為下一個插入點，最後再用一般化節省值公式，以其中節省值最大者來決定插入的位置，重復進行選取與插入的步驟，直到超過車輛容量或時窗限制時，再建立另一條路線。
Solomon於1983年將此方法應用於求解時窗限制車輛路線問題（vehicle routing problems with time windows，VRPTW）[1]，以時間及距離為標準的多重判斷，挑選插入成本最小的顧客來插入路線中[2]。因為時間因素加入，而使原問題的顧客的等待時間縮短。
Potvin和Rousseau(1993)發現平行插入法或循序插入法的使用時機，要隨著問題的特性來決定，亦即顧客位置采群集(Cluster)分布或隨機(Random)分布
三：地下物流系統

地下物流系統也稱地下貨運系統(Underground Freight Transport System，UFTS)，是指運用自動導向車(AGV)和兩用卡車（DMT）等承載工具，通過大直徑地下管道、隧道等運輸通路，對固體貨物實行輸送的一種全新概念的運輸和供應系統。20世紀90年代以來，利用地下物流系統進行貨物運輸的研究受到了西方發達國家的高度重視，並作為未來可持續發展的高新技術領域。
地下物流系統是一種具有革新意義的物流模式，世界上的一些發達國家，包括美國、德國、荷蘭、日本等針對該系統的可行性、網路規劃、工程技術等方面展開了大量的研究和實踐工作。研究表明，地下物流系統不僅具有速度快、准確性高等優勢，而且是解決城市交通擁堵、減少環境污染、提高城市貨物運輸的通達性和質量的重要有效途徑。地下物流系統能夠滿足循環經濟的發展模式，符合資源節約型社會的發展要求，是我國城市可持續發展的必要選擇。目前，國內外對其研究剛剛起步。
四：地點效用

效用是指消費者從一件產品中得到的好處或用處。
企業重視物流的目的就是希望能以最低的成本將產品送達到用戶手中。事實上，企業物流的作用不僅如此，企業物流更為核心的作用還表現在通過幾種經濟效用來增加產品或服務的價值。這幾種經濟效用分別為地點效用、時間效用、形態效用及佔用效用。
地點效用又稱場所效用、空間效用，是指的是有關的社會市場營銷機構把產品由產地運到銷地，在適當的時間提供給市場，滿足特定地區消費者或用戶的需要。其效用的產生是由於供給者和需求者之間往往處於不同的場所，也就是說，供給者和需求者所處的空間位置不同，「物」從供給者到需求者之間有一段空間差。
五：訂單管理系統
訂單管理系統(OMS)是物流管理系統的一部分，通過對客戶下達的訂單進行管理及跟蹤，動態掌握訂單的進展和完成情況，提升物流過程中的作業效率，從而節省運作時間和作業成本，提高物流企業的市場競爭力。
訂單管理系統的主要功能是通過統一訂單提供用戶整合的一站式供應鏈服務，訂單管理以及訂單跟蹤管理能夠使用戶的物流服務得到全程的滿足。定單管理系統是物流管理鏈條中的不可或缺的部分，通過對定單的管理和分配，使倉儲管理和運輸管理有機的結合，穩定有效地實現物流管理中各個環節充分發揮作用，使倉儲、運輸、訂單成為一個有機整體，滿足物流系統信息化的需求。
訂單管理是對商戶下達的各種指令進行管理、查詢、修改、列印等功能，同時將業務部門處理信息反饋至商戶。定單管理系統一般包括：訂單處理，訂單確認，訂單狀態管理（包括取消、付款、發貨等多種狀態，以及訂單出庫和訂單查詢）等。
六：訂單處理系統

訂單處理系統是指接受顧客訂貨、查核商品庫存、確認與回復交貨期限、訂貨量管理的作業系統。
七：分枝界限法
分枝界限法是由三棲學者查理德·卡普（Richard M.Karp）在20世紀60年代發明，成功求解含有65個城市的旅行商問題，創當時的記錄。「分枝界限法」把問題的可行解展開如樹的分枝，再經由各個分枝中尋找最佳解[1]。
分枝界限法也能夠使用在混合整數規劃問題上，其為一種系統化的解法，以一般線性規劃之單形法解得最佳解後，將非整數值之決策變數分割成為最接近的兩個整數，分列條件，加入原問題中，形成兩個子問題(或分枝)分別求解，如此便可求得目標函數值的上限（上界）或下限（下界），從其中尋得最佳解
八：伏格爾法

伏格爾法又稱差值法，該方法考慮到，某產地的產品如不能按最小運費就近供應，就考慮次小運費，這就有一個差額。差額越大，說明不能按最小運費調運時，運費增加越多。因而對差額最大處，就應當採用最小運費調運。
九：國際物流系統

國際物流系統是由商品的包裝、儲存、運輸、檢驗、流通加工和其前後的整理、再包裝以及國際配送等子系統組成。其中，儲存和運輸子系統是物流的兩大支柱。
國際物流通過商品的儲存和運輸，實現其自身的時間和空間效益，滿足國際貿易活動和跨國公司經營的要求。
十：國際物流績效評價
國際物流績效評價是指將國際物流作為整個系統，由專門的機構和人員依據大量的客觀事實和數據，按照專門的規范、程序，遵循統一的標准和特定的指標體系，對物流系統的投入和產效（產出和效益）所做出的客觀、公正和准確的評判。
為了及時了解國際物流運營的效益與業績，應該及時進行績效評價。國際物流的績效評價是一個物流管理周期的最後環節，也是下一個管理階段的開始。

Ⅹ 如何優化物流供應鏈管理的五大步驟

隨著第一、第二利潤源泉開發潛力的縮小，物流這個第三利潤源泉越來越受到重視。而物流配送體系是物流系統的重要環節，其配送效率的高低直接關繫到整個物流體系運行效率的高低，進而影響企業的核心競爭力。連鎖超市的物流配送具有小批量、多頻次等特點，其配送成本的增加不僅僅體現在貨運車輛數目的增加上，還體現在配送線路的不合理選擇上，這些不合理性直接導致的結果就是配送效率低、配送成本高。為了降低企業成本，增強企業核心競爭力，物流配送體系的優化研究受到了廣泛的關注。隨著信息時代的到來，電子商務的出現，物流配送對實體店的銷售也帶來了威脅和打擊。更多家庭和企業也採取了線上購買線下配送的方式。目前連鎖經營超市物流配送模式主要有四種:供應商直接配送、自建配送中心配送、共同配送、第三方物流配送。本文以世紀華聯超市配送中心為例，主要承擔周邊小區小型營業商店以及住戶的生活需求。現為提高物流配送效率效率，降低配送成本並滿足客戶對配送時間的要求，有效規劃配送路線，從配送路程長度按角度出發，提出車輛應怎樣安排其配送路徑。基於節約里程法建立模型，對世紀華聯超市目前的配送路徑進行優化，規劃配送線路並且將優化配送後數據與優化前進行比較分析
由於連鎖超市和物流配送在我國興起的時間不長，還存在非常多需要解決的一些問題，因此我國的物流配送現狀比預想中的要差很多，物流配送中心的建設尚還處於不成熟的階段，所以並沒有對我國連鎖超市的發展起到很大作用。我國連鎖超市物流配送存在的問題是十分明顯的，這主要是由我國物流業起步晚、發展緩慢的現狀所決定的，我國連鎖超市物流配送中心建設很盲目，效率低下。並且由於我國企業比國外落後幾十年，缺少現代物流和強大資金的堅強後盾。最重要的是配送服務落後功能欠缺。配送不是一般意義上的配貨，是配合送的結合，有配貨，分貨，理貨，送貨。涉及到了倉儲，加工，分揀，包裝，運輸等很多工作步驟。物流配送就是這些工作的有機組合體。世紀華聯超市現存物流配送模式比較單一化，自建和自型配送的配送模式很阻礙現代物流發展和增加時間成本。
根據2009年8月1日頒布的《中華人民共和國國家物流標准術語》的相關內容，所謂的配送是指在經濟合理的區域范圍內，根據用戶
節約里程法是用來解決運輸車輛數目不確定的問題的最有名的啟發式演算法。配送是倉庫與門店的連接點, 在超市運營中發揮著不可或缺的作用。本文從配送路程長短對超市成本影響角度出發，建立基於節約里程法的工作安排模型，最終較好地節約了超市的配送成本，為超市創造更好的經濟收益。
本文首先闡述了節約里程法的定義及vrp路徑優化定義及方法。，然後選取以世紀華聯超市二號橋店為中心周邊的十家店鋪為例分析其配送路徑問題。並用節約里程的方法優化其配送路徑問題。物流配送改善的應用，最後對應用 過程中存在的問題提出了優化建議（vrp路徑優化分析）。具體分析了節約里 程法在配送路徑優化中的應用方式與應用效果。運用節約里程法對世紀華聯連鎖超市配送線路進行規 劃，經多次求解，規劃出線路短、耗時少、運輸成本低的配送路 徑，對企業的配送路徑規劃具有重要參考價值。節約里程法 的原理簡單、操作容易，便於推廣。實際應用中建議綜合考慮 交通狀況、客戶的特殊送貨時間等因素，克服節約里程法的缺陷。
通過實例應用分析可以得出，節約里程法可以很好地提高配送效率，降低企業成本，提高企業競爭力。同時對節能減排、減少環境污 染、減輕交通壓力有著重大的社會效益。但是用節約里程法求解最優路線得到的並不是最優解，而是一個較優的配送線 路方案。不過節約里程法可以在較快的時間內求出一個相對較優的結果，實為目前解決線路優化的最佳選擇。節約里程法原理是依次將運輸問題中的兩個迴路合並為一個迴路，每次使合並後的總運輸距離減小的幅度最大，直到達到一輛車的裝載限制時，再進行下一輛車的優化。優化過程分為並行方式和串列方式兩種。
利用節約法確定配送路線的主要出發點是，根據配送中心的運輸能力和配送中心到各個用戶以及各個用戶之間的距離來制定使總的車輛運輸的噸公里數最小的配送方案。另還需滿足以下條件：
（1）所有用戶的要求；
（2）不使任何一輛車超載；
（3）每輛車每天的總運行時間或行駛里程不超過規定的上限；
（4）用戶到貨時間要求。

我們在今後的物流配送中也可以用到vrp建立模型，基於節約里程的方法進行分析。
在運輸組織中，選擇時間短、費用省、效益好的物資調運方式，是關繫到降低物流費用的重要問題，因此對運輸路線問題進行優化設計很有必要，除節約里程法外，優化運輸路線的方法有線性規劃、圖上作業法、表上作業法、節約里程法等，通過運用這些數學方法進行量化分析，選擇最佳運輸路線，達到降低運輸成本的效果。
的要求，對物品進行的分割、揀選、組裝、加工、包裝等一系列操作，按照用戶指定的時間送到顧客指定地點的物流活動。在這些作業中，制定配送路線優化方案是一個非常重要的問題。也是供應鏈研究中的一項重要內容。在配送作業中，管理者需要採用有效的配送方案提高物流服務水平，降低成本。配送方案是指配送中心根據不同客戶下的訂單，進行合理的揀貨、分貨、包裝、配載後， 用不同車輛來組織配送的活動。其重點內容就是根據不同客戶的需求量來合理分配車輛和選擇優化路線。但是，在實際的運作過程中， 由於城市管理中存在著諸多問題，例如，城市道路限行、單行道等， 再加上從事配送的車輛工作條件復雜，配送服務對象網點分布較散， 客戶所需商品琳琅滿目等多重因素的影響，不僅服務對象多，貨物種類繁雜，而且運輸服務地區內客戶要求送達時間也不盡相同。因此，如何求解優化配送方案就成為當今探究的重要課，得出結論節約里程法可有效提高配送效率，降低物流配送成本。