物流vrp

Ⅰ 什么是VRP沙盘大比拼啊谢谢。

ERP沙盘模拟对抗课抄程是一种全新的体验学习方式，最先是由用友公司提出的。课程将复杂、抽象的经营管理理论以最直观的方式让学员体验、学习。参加这个体验式培训，你可以：
亲身体验一个制造型企业管理的完整流程--包括：物流、资金流和信息流的协同，理解企业实际运做中各个部门和管理人员的相互配合。
理解企业的"血液系统"-- 现金流控制的重要性，体验企 业财务管理的全部流程、以及贷款、融资、资产回报率（ROA）、权益回报率（ROE）、速动比率等因素对绩效考核的作用。
理解企业的"消化系统"-销售定单、原材料采购、产品销售、生产、库存等物流管理的相互协调、以及产销排程、成本控制、合理开支、JIT 生产等概念的理论和方法。
理解市场战略、分析与预测企业营销环境、找准市场的切入点、合理进行市场投入、品牌建设的作用，以及深刻剖析你的竞争对手 ------出其不意,攻其不备的重要性。
理解企业的"神经系统"-各种基础数据信息的获得流程，以及信息流对企业决策的关键作用，企业进行信息化建设的必要性和急迫性。
理解企业岗位职能的作用，以及知识管理、技能培训等人力资源管理的重要性。

Ⅱ 关于物流和供应链模式的一些问题

JIT：just in time 准时制生产
MRP：物料需求计划
MRPII：制造资源计划
LP：精细生产
GT：成组技术
FMS：柔性制造系统
VRP：减少零件变化
CIM：计算机集成制造系统

Ⅲ 谁会用MATLAB解决蚁群算法中的物流配送问题(VRP OR CVRP)

蚁群算法解TSP问题。

TSP蚁群算法.rar (10.93k)

Ⅳ 带时间窗的货物配送问题

自从1959年Danting 和Rasmer[2]首次提出了车辆路径问题（Routing Vehicle Problem, VRP）以来，该问题一直为众多的研究者所关注。而带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problems with Time Window , VRPTW）是一般车辆路径问题的扩展,其简单的描述如下：用于服务的若干车辆从站点出发，为处在不同地理位置、具有不同货物需求和不同服务时间窗要求的所有顾客提供服务，然后返回站点，其中为每个顾客仅提供一次服务。其目标是在时间窗内为顾客提供服务时，使车辆的行驶时间和等待时间之和最短。
根据时间约束的严格与否，VRPTW分为两类：软时间窗VRP和硬时间窗VRP。软时间窗VRP要求尽可能在时间窗内到达访问，否则将给予一定的惩罚，即车辆在要求地最早到达时间之前到达时，必须在任务点处等待时损失的成本或是车辆在要求的最迟到达时间之后到达时被处以的罚值；硬时间窗VRP则要求必须在时间窗内到达访问，否则服务被拒绝。本文讨论的是硬时间窗车辆路径问题。
2 数学模型及其检验
2.1、数学模型的建立
根据具体问题需要，本文作以下基本假设：
（1）只有一个站点；
（2）站点和客户点的位置坐标已知；
（3）客户点的需求量已知；
（4）车辆在配送过程中不得超过其额定载质量；
（5）必须满足每个客户的配送需求；
（6）车辆为同种车型，且容量已知；
（7）每个客户必须且只能被访问一次；
（8）每个客户要求的时间窗已知。
数学模型的决策变量和参数定义如下：
I 表示站点和客户的集合，即 ，0表示站点；
J 表示客户集合，即 ；
K 表示车辆集合，即 ；
C 表示车辆的额定载质量；
表示从客户i到客户j的运输成本；
表示客户i的需求量；
为决策变量，车辆k从i到j时取1，否则取0；
为决策变量，车辆k为客户j服务时取1，否则取0；
表示客户i接受服务的最早时间，i＝0时表示车辆从站点出发时间；
表示客户i接受服务的最迟时间，i＝n＋1时表示车辆回到站点的最迟时间；
表示车辆k服务客户i的开始时间，要求尽可能落在区间 内；
表示完成i点任务所需时间；
表示车辆从客户i行驶到客户j的行驶时间；
根据问题描述，建立带时间窗车辆路线问题的数学模型如下：
Min (2-1)

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

(2-7)
(2-8)
(2-9)
(2-10)
式（2-1）为目标函数，表示不考虑时间约束时经典配送费用（配送总路程）的最小值。式（2-2）表示一个客户只能由一个车辆提供服务；（2-3）、（2-4）和（2-5）表示车辆从站点0出发，服务完所有客户后，最后回到站点n+1；式（2-6）表示若车辆正在从客户i到客户j途中，它不能先于时间 到达客户j ；式（2-7）保证满足每辆车的额定载质量限制；式（2-8）（2-9）为0、1约束；(2-10)为时间窗约束。
2.2 数学模型的检验
本文应用Ling10.0软件对以上数学模型进行检验。数据采用文献【3】同类问题的测试数据，具体如表1和表2所示,其中车辆数为3，各车额定载质量均为8，运行速度为50，计算中假定各客户点间运输成本等于距离。
表1 各客户点及站点之间距离
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 各客户点需求量以及所需服务时间
任务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
说明：di为各任务的货运量，[ ]为每项任务开始执行的时间范围，Si为服务时间。
用Lingo计算上述数学模型的结果为：
路线一：0、8、5、7、0；
路线二：0、6、4、0；
路线三：0、3、1、2、0；
目标函数总成本为910，与文献[3]给出的结果一致，表明了本文中数学模型的正确性。
3、基于遗传方法的VRP问题解法
3.1 遗传算法简介[3]
遗传算法是由美国Michigan大学的John Holland教授于20世纪60年代末创建的。它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论，通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。 遗传算法主要借助于生物进化中“适者生存”的规律，即最适合自然环境的群体往往产生更大的后代群体。以这个循环圈的群体为起点，经过竞争后，一步分群体被淘汰而无法再进入这个循环圈，而另一部分则成为种群。优胜劣汰再这个过程中起着非常重要的作用，因为自然天气的恶劣和天敌的侵害，大自然中很多动物的成活率是非常低的。即使再成活群体中，还要通过竞争产生种群。种群则通过婚配的作用产生新的个体，综合变异的作用，子群成长为新的群体而取代旧的群体，在新的一个循环过程中，新的群体将替代旧的群体而成为循环的开始。
3.2算法描述
step 1: 初始化, 设置种群规模n ,用自然数法对染色体进行编码;
step 2: GenN ∶= 0, 生成初始种群Pop (0) ;
step 3: 对种群中的每一个染色体, 计算适应值，并记录当前最优适应度函数值；
step 4: 若满足算法终止条件, 则停止并输出结果； 否则转step5；
step 5: 据精英选择及轮盘赌选择法, 从Pop (GenN ) 中选择Pop (GenN + 1) , 即复制下一代个体;
step 6: 进行最大保留交叉和交换变异操作, 重组Pop (GenN + 1) ;
step 7: GenN ∶= GenN + 1;转步骤3。
算法的具体描述过程如图1.
是

否
图1 遗传算法流程
3.3 构造染色体、产生初始种群[4]
本文采用客户直接排列的编码方式。用1～N间的自然数表示客户，这些自然数的任意排列就是一个解，按照问题的约束条件，依次将解的每个数（客户）纳入车辆的配送路径中。如12346789，首先，将客户1纳入第一条配送路径中，判断是否满足问题的约束条件，如能够满足，则构成配送路径0-1-0，再将客户2纳入这条配送路径中，再计算是否满足问题的约束条件，如仍能满足，则构成配送路径0-1-2-0，接着再将客户3纳入到这条配送路径中，再计算是否满足约束条件，如不能满足，说明客户3不能由第一条配送路径配送，则重新开始一条新的配送路径0-3-0；一直重复这个过程，直到把每个客户都纳入到配送路径中。
这种编码方式虽然没有表示各条路线分界点的基因位，但这有利于将来的交叉操作，不仅排除了不可行解存在的可能性，而且所占用的计算机存储量也较小。
关于初始种群的选取，一些学者提出了采用启发式算法选择较好的染色体作为初始种群的方法，然而其种子的选取有一定的偏见和缺乏代表性，可能产生早熟而无法求出最优解，为了避免这种缺陷，本文采用随机产生初始解的方法，只有这样才能达到所有状态的遍历，因而最优解在遗传算法的进化中得以生成。
3.4 适应度函数
本文选取适应度函数为fitness（ ）=M-( )，其中M为一个很大的值，M后为目标函数值， 为一条染色体，其中i=1，……,m.
3.5 选择算子的确定
将每代种群n 个染色体按适应度函数值排序,将适应度函数值最大的染色体复制一个直接进入下一代。下一代种群中剩下的n - 1 个染色体用轮盘赌选择法产生。这样,首先可以保证最优个体可以生存到下一代,既给了适应度较大的个体较大的机会进入下一代,又避免了个体间因适应值不同而被选入下一代的机会悬殊。
3.6 交叉概率、变异概率的确定[5]
在遗传算法中, 对其收敛性起决定作用的是交叉和变异算子。在现有的求解VRP 的遗传算法中, 对交叉和变异概率通常的处理办法是: 交叉概率 随机地选择一个较大的值, 通常取0. 5～ 1. 0; 而变异概率 取一个较小的值, 一般为0. 001～ 0. 05。为了避免发散或陷入局部最优点, 并保持种群中“好”的个体, 以及加快优化进程, 本文引入自适应机制, 动态地调整 和 , 即通过对高适应值的解降低 和 的值, 而对低适应值的解提高 和 来实现。具体为

其中, = 0. 5, = 0. 05, = 1, = 0. 1; 为种群中的最大适应值, f ′表示交叉的两个个体中较大的适应值, 为种群的平均适应值, f 是变异个体的适应值。交叉概率随着适应值趋向于而 减少, 当适应值等于 时, 即对具有最大适应值的解, 其 和 为零, 这样, 种群中最好的解就直接复制到下一代(即精英选择)。
3.7 交叉算子、变异算子的确定
本文选用顺序交叉法[3]（Order Crossover，OX），其具体交叉方法如下：
step1:从第一双亲中随机选一个子串；
step2:将子串复制到一个空子串的相应位子，产生一个原始后代；
step3:删去第二双亲中子串已有的客户，得到原始后代需要的其他客户的顺序；
step4:按照这个客户顺序，从左到右将这些客户定位到后代的空缺位置上。
过程说明见图2，同样步骤可用同一对双亲得到另一个后代[7 9 3 4 5 6 1 2 8]. 5 7 4 9 1 3 6 2 8
双亲1
*
*
4 9 1 3
*
*
* 原始后代
1 2 3 4 5 6 7 8 9

双亲2

2 5 4 9 1 3 6 7 8
后代

图2 交叉过程
本文选择基于易位变异[3]中的2－交换变异方法，即：
随机选取个体编码串中的两个基因，然后交换它们的位置，如：
12345678 12375648
3.8 终止规则
事先确定算法的迭代次数能有效控制算法的运行时间和算法的求解精度，因此本文采用事先确定迭代次数的终止规则,即判断迭代的代数是否为要求代数N ,若是,停止进化,选性能最好的染色体所对应的路径集合,作为原VRPTW 问题的优化解输出；若不是，继续执行循环迭代。
4、算例分析
Solomon[6]中给出的56个数据集R1、R2、C1、C2、RC1和RC2是VRPTW问题数值实验的经典数据集。每个数据集的客户数有25、50和100，客户间的距离为欧式距离，并且满足三角不等式。R1和R2的客户位置是随机分布的，C1和C2的客户呈聚集状态，RC1和RC2呈半聚集状态。R1、C1和RC1类数据集具有较短时间窗，因而在每条路线上，允许服务的客户数较小；R2、C2和RC2则具有较长时间窗，每条路线上允许服务的客户数较多。而在实际问题中，客户的分布在多数情况下更接近于R类、RC类数据集所反映的随机和半聚集状态。为了更接近实际情况，本文选用较短时间窗的数据R101中25个客户集的数据来对本文提出的遗传算法进行编程验证，并与文献[1]中的结果进行比较。
表3 算例结果对比
算法 文献[6]的算法 本文的算法 本文的算法
使用的车辆数 8 8 10
运行总距离 617.1 580.352 563.292
表中采用10辆车时最优解的运行路线为：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。运行时间为0.482秒。
采用8辆车时最优解的运行路线为：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。运行时间为0.437秒。
经过反复验证，当种群数小于100时，运行结果总是趋向于局部最优的；而当种群数取为150时，便可以跳出局部最优，从而得到全局性的最优解。当迭代代数取为50时，解的平均值为670.4,平均运行时间为0.246秒；当迭代代数取为100时，解的平均值为643.7，平均运行时间为0.532秒；当迭代代数取为200时，解的平均值为636.8，平均运行时间为1.021秒。这说明迭代代数大于100后对于解的优化影响不是很大，但运行时间却大大增加，所以本文迭代代数取为100。经过验证，当种群数为150、迭代代数为100时，相应的选取交叉概率为0.5、变异概率0.02时，可以得到如表3所示的优化解（AMD Athlon(tm)64）。
5、结论
本文试验中随机运行了30次，其中最优解出现的概率为40％，优于文献[1]中的最优解8.7％，而且求解时间较短，这说明本文采用的遗传算法对带硬时间窗车辆路线问题的适应性，这对于该问题的进一步研究具有重要的参考价值。

Ⅳ 想问一下什么是vrp问题，什么是tsp问题

、旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）

这个问题字面上的理解是：有一个推销员，要到n个城市推销商品，他要找出一个包含所有n个城市的具有最短路程的环路。

TSP的历史很久，最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题，即对于国际象棋棋盘中的64个方格，走访64个方格一次且仅一次，并且最终返回到起始点。

TSP由美国RAND公司于1948年引入，该公司的声誉以及线性规划这一新方法的出现使得TSP成为一个知名且流行的问题。

2、中国邮递员问题（Chinese Postman Problem CPP）

同样的问题，在中国还有另一个描述方法：一个邮递员从邮局出发，到所辖街道投递邮件，最后返回邮局，如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次，那么他应如何选择投递路线，使所走的路程最短？这个描述之所以称为中国邮递员问题， 因为是我国学者管梅古谷教授于1962年提出的这个问题并且给出了一个解法。

3、“一笔画”问题（Drawing by one line）

还有一个用图论语言的描述方式：平面上有n个点，用最短的线将全部的点连起来。称为“一笔画”问题。

4、配送路线问题（Route of Distribution）

TSP问题在物流中的描述是对应一个物流配送公司，欲将n个客户的订货沿最短路线全部送到。如何确定最短路线。

TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间，搜索空间是n个点的所有排列的集合，大小为（n-1）！。可以形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带，各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP，则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。

5、多回路运输问题（Vehicle Routing Problem, VRP）

多回路运输问题在物流中的解释是对一系列客户的需求点设计适当的路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下，如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆载重量限制、行驶里程限制、时间限制等等，达到一定的优化目标，如里程最短、费用最少、时间最短，车队规模最少、车辆利用率高。

VRP问题和TSP问题的区别在于：客户群体的数量大，只有一辆车或一条路径满足不了客户的需求，必须是多辆交通工具以及运输工具的行车顺序两个问题的求解。相对于TSP问题，VRP问题更复杂，求解更困难，但也更接近实际情况。

6、多个旅行商问题（Multiple TSP）

由于限制条件的增加，TSP问题可以衍生出多个旅行商问题（MTSP），就是一个出发点，m个旅行商的TSP，即所访问的客户没有需求，车辆没有装载的限制，优化目标就是要遍历所有的客户，达到总里程最短。

VRP问题是MTSP问题的普遍化，当客户的需求不仅仅是被访问，而是有一定容积和重量的商品的装载和卸载，涉及到不同种类和型号或不同载重量车辆的调度策略时，MTSP问题转换为VRP问题。

7、最近邻点法（Nearest Neighbor）

这是一种用于解决TSP问题的启发式算法。方法简单，但得到的解并不十分理想，可以作为进一步优化的初始解。求解的过程一共四步：首先从零点开始，作为整个回路的起点，然后找到离刚刚加入到回路的上一节点最近的一个节点，并将其加入到回路中。重复上一步，直到所有的节点都加入到回路中，最后，将最后一个加入的节点和起点连接起来，构成了一个TSP问题的解。

8、最近插入法（Nearest Insertion）

最近插入法是另一个TSP问题的求解方法。它的求解过程也是4步：首先从一个节点出发，找到一个最近的节点，形成一个往返式子回路；在剩下的节点中，寻找一个离子回路中某一节点最近的节点，再在子回路中找到一个弧，使弧的两端节点到刚寻找到的最近节点的距离之和减去弧长的值最小，实际上就是把新找到的节点加入子回路以后使得增加的路程最短，就把这个节点增加到子回路中。重复以上过程，直到所有的节点都加入到子回路中。最近插入法比最近邻点法复杂，但可以得到相对比较满意的解。

9、节约里程法（Saving Algorithm）

节约算法是用来解决运输车辆数目不确定的VRP问题的最有名的启发式算法。它的核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小得幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行方式和串行方式两种。

10、扫描算法（Sweep Algorithm）

它也是求解车辆数目不限制的VRP问题的启发式算法。求解过程同样是4步：以起始点为原点建立极坐标系，然后从最小角度的两个客户开始建立一个组，按逆时针方向将客户逐个加入到组中，直到客户的需求总量超出了车辆的载重定额。然后建立一个新的组，继续该过程，直到将全部客户都加入到组中

Ⅵ VRP是什么意思

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

Ⅶ VRP（vehicle routing problem）急需解决的问题尤其是在在现实生产运作中需要解决的问题

TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷5、多回路运输问题（Vehicle Routing Problem, VRP） 多回路运输问题在物流中

Ⅷ 想问一下什么是vrp问题，什么是tsp问题

、旅行商问题（TRAVELING SALESMAN PROBLEM, TSP） 这个问题字面上的理解是：有一个推销员，要到N个城市推销商品，他要找出一个包含所有N个城市的具有最短路程的环路。 TSP的历史很久，最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题，即对于国际象棋棋盘中的64个方格，走访64个方格一次且仅一次，并且最终返回到起始点。 TSP由美国RAND公司于1948年引入，该公司的声誉以及线性规划这一新方法的出现使得TSP成为一个知名且流行的问题。 2、中国邮递员问题（CHINESE POSTMAN PROBLEM CPP） 同样的问题，在中国还有另一个描述方法：一个邮递员从邮局出发，到所辖街道投递邮件，最后返回邮局，如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次，那么他应如何选择投递路线，使所走的路程最短？这个描述之所以称为中国邮递员问题， 因为是 国学者管梅古谷教授于1962年提出的这个问题并且给出了一个解法。 3、“一笔画”问题（DRAWING BY ONE LINE） 还有一个用图论语言的描述方式：平面上有N个点，用最短的线将全部的点连起来。称为“一笔画”问题。 4、配送路线问题（ROUTE OF DISTRIBUTION） TSP问题在物流中的描述是对应一个物流配送公司，欲将N个客户的订货沿最短路线全部送到。如何确定最短路线。 TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间，搜索空间是N个点的所有排列的集合，大小为（N-1）！。可以形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带，各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP，则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。 5、多回路运输问题（VEHICLE ROUTING PROBLEM, VRP） 多回路运输问题在物流中的解释是对一系列客户的需求点设计适当的路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下，如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆载重量限制、行驶里程限制、时间限制等等，达到一定的优化目标，如里程最短、费用最少、时间最短，车队规模最少、车辆利用率高。 VRP问题和TSP问题的区别在于：客户群体的数量大，只有一辆车或一条路径满足不了客户的需求，必须是多辆交通工具以及运输工具的行车顺序两个问题的求解。相对于TSP问题，VRP问题更复杂，求解更困难，但也更接近实际情况。 6、多个旅行商问题（MULTIPLE TSP） 由于限制条件的增加，TSP问题可以衍生出多个旅行商问题（MTSP），就是一个出发点，M个旅行商的TSP，即所访问的客户没有需求，车辆没有装载的限制，优化目标就是要遍历所有的客户，达到总里程最短。 VRP问题是MTSP问题的普遍化，当客户的需求不仅仅是被访问，而是有一定容积和重量的商品的装载和卸载，涉及到不同种类和型号或不同载重量车辆的调度策略时，MTSP问题转换为VRP问题。 7、最近邻点法（NEAREST NEIGHBOR） 这是一种用于解决TSP问题的启发式算法。方法简单，但得到的解并不十分理想，可以作为进一步优化的初始解。求解的过程一共四步：首先从零点开始，作为整个回路的起点，然后找到离刚刚加入到回路的上一节点最近的一个节点，并将其加入到回路中。重复上一步，直到所有的节点都加入到回路中，最后，将最后一个加入的节点和起点连接起来，构成了一个TSP问题的解。 8、最近插入法（NEAREST INSERTION） 最近插入法是另一个TSP问题的求解方法。它的求解过程也是4步：首先从一个节点出发，找到一个最近的节点，形成一个往返式子回路；在剩下的节点中，寻找一个离子回路中某一节点最近的节点，再在子回路中找到一个弧，使弧的两端节点到刚寻找到的最近节点的距离之和减去弧长的值最小，实际上就是把新找到的节点加入子回路以后使得增加的路程最短，就把这个节点增加到子回路中。重复以上过程，直到所有的节点都加入到子回路中。最近插入法比最近邻点法复杂，但可以得到相对比较满意的解。 9、节约里程法（SAVING ALGORITHM） 节约算法是用来解决运输车辆数目不确定的VRP问题的最有名的启发式算法。它的核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小得幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行方式和串行方式两种。 10、扫描算法（SWEEP ALGORITHM） 它也是求解车辆数目不限制的VRP问题的启发式算法。求解过程同样是4步：以起始点为原点建立极坐标系，然后从最小角度的两个客户开始建立一个组，按逆时针方向将客户逐个加入到组中，直到客户的需求总量超出了车辆的载重定额。然后建立一个新的组，继续该过程，直到将全部客户都加入到组中

记得采纳啊

Ⅸ 物流管理中的经济历程指的是什么

物流系统工程指在物流管理中，从物流系统整体出发，把物流和信息流融为一体，看作一个系统，把生产、流通和消费全过程看作一个整体，运用系统工程的理论和方法进行物流系统的规划、管理和控制，选择最优方案，以最低的物流费用、高的物流效率、好的顾客服务，达到提高社会经济效益和企业经济效益目的的综合性组织管理活动。
物流系统工程主要运用工业工程和系统工程的理论和方法，从整体上对物流进行分析、设计、优化和控制。
物流工程研究对象是整个物流系统，所以大家务必重视。

一：表上作业法
表上作业法是指用列表的方法求解线性规划问题中运输模型的计算方法。是线性规划一种求解方法。当某些线性规划问题采用图上作业法难以进行直观求解时，就可以将各元素列成相关表，作为初始方案，然后采用检验数来验证这个方案，否则就要采用闭合回路法、位势法等方法进行调整，直至得到满意的结果。这种列表求解方法就是表上作业法。
二：插入法
插入法又称“最远插入法”，原本是Mole和Jameson于1976年所提出，用于求解车辆路线问题（Vehicle Routing Problem,VRP）的方法，其结合最邻近法与节省法的观念，依序将顾客点插入路径中以构建配送路线[1]。该方法首先将节省值的观念应用于循序路线建立上，首先以离场站最远的需求点作为路线的种子点，再根据最邻近点插入法的概念，以插入值最小者作为下一个插入点，最后再用一般化节省值公式，以其中节省值最大者来决定插入的位置，重复进行选取与插入的步骤，直到超过车辆容量或时窗限制时，再建立另一条路线。
Solomon于1983年将此方法应用于求解时窗限制车辆路线问题（vehicle routing problems with time windows，VRPTW）[1]，以时间及距离为标准的多重判断，挑选插入成本最小的顾客来插入路线中[2]。因为时间因素加入，而使原问题的顾客的等待时间缩短。
Potvin和Rousseau(1993)发现平行插入法或循序插入法的使用时机，要随着问题的特性来决定，亦即顾客位置采群集(Cluster)分布或随机(Random)分布
三：地下物流系统

地下物流系统也称地下货运系统(Underground Freight Transport System，UFTS)，是指运用自动导向车(AGV)和两用卡车（DMT）等承载工具，通过大直径地下管道、隧道等运输通路，对固体货物实行输送的一种全新概念的运输和供应系统。20世纪90年代以来，利用地下物流系统进行货物运输的研究受到了西方发达国家的高度重视，并作为未来可持续发展的高新技术领域。
地下物流系统是一种具有革新意义的物流模式，世界上的一些发达国家，包括美国、德国、荷兰、日本等针对该系统的可行性、网络规划、工程技术等方面展开了大量的研究和实践工作。研究表明，地下物流系统不仅具有速度快、准确性高等优势，而且是解决城市交通拥堵、减少环境污染、提高城市货物运输的通达性和质量的重要有效途径。地下物流系统能够满足循环经济的发展模式，符合资源节约型社会的发展要求，是我国城市可持续发展的必要选择。目前，国内外对其研究刚刚起步。
四：地点效用

效用是指消费者从一件产品中得到的好处或用处。
企业重视物流的目的就是希望能以最低的成本将产品送达到用户手中。事实上，企业物流的作用不仅如此，企业物流更为核心的作用还表现在通过几种经济效用来增加产品或服务的价值。这几种经济效用分别为地点效用、时间效用、形态效用及占用效用。
地点效用又称场所效用、空间效用，是指的是有关的社会市场营销机构把产品由产地运到销地，在适当的时间提供给市场，满足特定地区消费者或用户的需要。其效用的产生是由于供给者和需求者之间往往处于不同的场所，也就是说，供给者和需求者所处的空间位置不同，“物”从供给者到需求者之间有一段空间差。
五：订单管理系统
订单管理系统(OMS)是物流管理系统的一部分，通过对客户下达的订单进行管理及跟踪，动态掌握订单的进展和完成情况，提升物流过程中的作业效率，从而节省运作时间和作业成本，提高物流企业的市场竞争力。
订单管理系统的主要功能是通过统一订单提供用户整合的一站式供应链服务，订单管理以及订单跟踪管理能够使用户的物流服务得到全程的满足。定单管理系统是物流管理链条中的不可或缺的部分，通过对定单的管理和分配，使仓储管理和运输管理有机的结合，稳定有效地实现物流管理中各个环节充分发挥作用，使仓储、运输、订单成为一个有机整体，满足物流系统信息化的需求。
订单管理是对商户下达的各种指令进行管理、查询、修改、打印等功能，同时将业务部门处理信息反馈至商户。定单管理系统一般包括：订单处理，订单确认，订单状态管理（包括取消、付款、发货等多种状态，以及订单出库和订单查询）等。
六：订单处理系统

订单处理系统是指接受顾客订货、查核商品库存、确认与回复交货期限、订货量管理的作业系统。
七：分枝界限法
分枝界限法是由三栖学者查理德·卡普（Richard M.Karp）在20世纪60年代发明，成功求解含有65个城市的旅行商问题，创当时的记录。“分枝界限法”把问题的可行解展开如树的分枝，再经由各个分枝中寻找最佳解[1]。
分枝界限法也能够使用在混合整数规划问题上，其为一种系统化的解法，以一般线性规划之单形法解得最佳解后，将非整数值之决策变量分割成为最接近的两个整数，分列条件，加入原问题中，形成两个子问题(或分枝)分别求解，如此便可求得目标函数值的上限（上界）或下限（下界），从其中寻得最佳解
八：伏格尔法

伏格尔法又称差值法，该方法考虑到，某产地的产品如不能按最小运费就近供应，就考虑次小运费，这就有一个差额。差额越大，说明不能按最小运费调运时，运费增加越多。因而对差额最大处，就应当采用最小运费调运。
九：国际物流系统

国际物流系统是由商品的包装、储存、运输、检验、流通加工和其前后的整理、再包装以及国际配送等子系统组成。其中，储存和运输子系统是物流的两大支柱。
国际物流通过商品的储存和运输，实现其自身的时间和空间效益，满足国际贸易活动和跨国公司经营的要求。
十：国际物流绩效评价
国际物流绩效评价是指将国际物流作为整个系统，由专门的机构和人员依据大量的客观事实和数据，按照专门的规范、程序，遵循统一的标准和特定的指标体系，对物流系统的投入和产效（产出和效益）所做出的客观、公正和准确的评判。
为了及时了解国际物流运营的效益与业绩，应该及时进行绩效评价。国际物流的绩效评价是一个物流管理周期的最后环节，也是下一个管理阶段的开始。

Ⅹ 如何优化物流供应链管理的五大步骤

随着第一、第二利润源泉开发潜力的缩小，物流这个第三利润源泉越来越受到重视。而物流配送体系是物流系统的重要环节，其配送效率的高低直接关系到整个物流体系运行效率的高低，进而影响企业的核心竞争力。连锁超市的物流配送具有小批量、多频次等特点，其配送成本的增加不仅仅体现在货运车辆数目的增加上，还体现在配送线路的不合理选择上，这些不合理性直接导致的结果就是配送效率低、配送成本高。为了降低企业成本，增强企业核心竞争力，物流配送体系的优化研究受到了广泛的关注。随着信息时代的到来，电子商务的出现，物流配送对实体店的销售也带来了威胁和打击。更多家庭和企业也采取了线上购买线下配送的方式。目前连锁经营超市物流配送模式主要有四种:供应商直接配送、自建配送中心配送、共同配送、第三方物流配送。本文以世纪华联超市配送中心为例，主要承担周边小区小型营业商店以及住户的生活需求。现为提高物流配送效率效率，降低配送成本并满足客户对配送时间的要求，有效规划配送路线，从配送路程长度按角度出发，提出车辆应怎样安排其配送路径。基于节约里程法建立模型，对世纪华联超市目前的配送路径进行优化，规划配送线路并且将优化配送后数据与优化前进行比较分析
由于连锁超市和物流配送在我国兴起的时间不长，还存在非常多需要解决的一些问题，因此我国的物流配送现状比预想中的要差很多，物流配送中心的建设尚还处于不成熟的阶段，所以并没有对我国连锁超市的发展起到很大作用。我国连锁超市物流配送存在的问题是十分明显的，这主要是由我国物流业起步晚、发展缓慢的现状所决定的，我国连锁超市物流配送中心建设很盲目，效率低下。并且由于我国企业比国外落后几十年，缺少现代物流和强大资金的坚强后盾。最重要的是配送服务落后功能欠缺。配送不是一般意义上的配货，是配合送的结合，有配货，分货，理货，送货。涉及到了仓储，加工，分拣，包装，运输等很多工作步骤。物流配送就是这些工作的有机组合体。世纪华联超市现存物流配送模式比较单一化，自建和自型配送的配送模式很阻碍现代物流发展和增加时间成本。
根据2009年8月1日颁布的《中华人民共和国国家物流标准术语》的相关内容，所谓的配送是指在经济合理的区域范围内，根据用户
节约里程法是用来解决运输车辆数目不确定的问题的最有名的启发式算法。配送是仓库与门店的连接点, 在超市运营中发挥着不可或缺的作用。本文从配送路程长短对超市成本影响角度出发，建立基于节约里程法的工作安排模型，最终较好地节约了超市的配送成本，为超市创造更好的经济收益。
本文首先阐述了节约里程法的定义及vrp路径优化定义及方法。，然后选取以世纪华联超市二号桥店为中心周边的十家店铺为例分析其配送路径问题。并用节约里程的方法优化其配送路径问题。物流配送改善的应用，最后对应用 过程中存在的问题提出了优化建议（vrp路径优化分析）。具体分析了节约里 程法在配送路径优化中的应用方式与应用效果。运用节约里程法对世纪华联连锁超市配送线路进行规 划，经多次求解，规划出线路短、耗时少、运输成本低的配送路 径，对企业的配送路径规划具有重要参考价值。节约里程法 的原理简单、操作容易，便于推广。实际应用中建议综合考虑 交通状况、客户的特殊送货时间等因素，克服节约里程法的缺陷。
通过实例应用分析可以得出，节约里程法可以很好地提高配送效率，降低企业成本，提高企业竞争力。同时对节能减排、减少环境污 染、减轻交通压力有着重大的社会效益。但是用节约里程法求解最优路线得到的并不是最优解，而是一个较优的配送线 路方案。不过节约里程法可以在较快的时间内求出一个相对较优的结果，实为目前解决线路优化的最佳选择。节约里程法原理是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小的幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行方式和串行方式两种。
利用节约法确定配送路线的主要出发点是，根据配送中心的运输能力和配送中心到各个用户以及各个用户之间的距离来制定使总的车辆运输的吨公里数最小的配送方案。另还需满足以下条件：
（1）所有用户的要求；
（2）不使任何一辆车超载；
（3）每辆车每天的总运行时间或行驶里程不超过规定的上限；
（4）用户到货时间要求。

我们在今后的物流配送中也可以用到vrp建立模型，基于节约里程的方法进行分析。
在运输组织中，选择时间短、费用省、效益好的物资调运方式，是关系到降低物流费用的重要问题，因此对运输路线问题进行优化设计很有必要，除节约里程法外，优化运输路线的方法有线性规划、图上作业法、表上作业法、节约里程法等，通过运用这些数学方法进行量化分析，选择最佳运输路线，达到降低运输成本的效果。
的要求，对物品进行的分割、拣选、组装、加工、包装等一系列操作，按照用户指定的时间送到顾客指定地点的物流活动。在这些作业中，制定配送路线优化方案是一个非常重要的问题。也是供应链研究中的一项重要内容。在配送作业中，管理者需要采用有效的配送方案提高物流服务水平，降低成本。配送方案是指配送中心根据不同客户下的订单，进行合理的拣货、分货、包装、配载后， 用不同车辆来组织配送的活动。其重点内容就是根据不同客户的需求量来合理分配车辆和选择优化路线。但是，在实际的运作过程中， 由于城市管理中存在着诸多问题，例如，城市道路限行、单行道等， 再加上从事配送的车辆工作条件复杂，配送服务对象网点分布较散， 客户所需商品琳琅满目等多重因素的影响，不仅服务对象多，货物种类繁杂，而且运输服务地区内客户要求送达时间也不尽相同。因此，如何求解优化配送方案就成为当今探究的重要课，得出结论节约里程法可有效提高配送效率，降低物流配送成本。