基于智慧物流配送路徑的優化研究

徐藝娜

【摘 要】 隨著電子商務一類行業的發展，物流業進入黃金發展時期，在物聯網技術、新型物流經營模式等方面的支持下，智慧物流應運而生。通過“智慧系統”和現代科技的結合，能夠在保證物流質量的基礎上減少企業成本投入，下面對智慧物流背景下配送路徑優化工作進行研究，對相關理論技術及動態配送路徑規劃模型等進行分析，以期為配送路徑優化工作的開展提供一定可供參考的建議。

【關鍵詞】 智慧物流 配送路徑 優化

為了促進物流行業進一步發展，提高企業經濟效益，人們需要對智慧物流及配送路徑優化方面的工作進行深入研究，對配送路徑規劃工作進行調整和完善，對突發問題及不確定因素等進行更多的考慮，提高決策的科學性，避免出現經濟損失或潛在客戶丟失的問題。下面對基于智慧物流配送路徑優化的研究工作進行具體分析。

一、智慧物流配送系統概述

在GPS、GIS、電信網、物聯網等方面的支持下，構建一個為物流配送企業管理工作服務的平臺，即智慧物流配送管理系統。雙向通訊、動態監控、車輛調度、動態信息查詢及配送路徑規劃等均為系統中的重要功能，下面對系統工作流程進行分析：其一，移動設備、企業內部配送系統在光纖網、電信網及互聯網等方面的支持下獲取動態信息；其二，借助GPS技術將車輛載貨、速度、坐標一類的信息傳送至指揮控制中心，系統對配送路徑進行重新規劃調整，并且將優化之后的方案發送給在途司機移動設備或車載系統中；其三，GPS終端為司機提供后續行駛路徑，通過智能提示的方式進行導航。

二、智慧物流背景下的實時配送路徑優化模型

（一）研究問題

為了更好的適應物流轉型，需要對配送過程中路徑智能優化工作產生更多重視，對配送工作時效性、動態信息共享、方案動態調整等方面工作進行研究，最終實現配送路徑動態優化的目標。智慧物流背景下的配送路徑優化研究工作對減少配送成本、提高配送工作效率等具有重要意義，并且能夠對客戶需求進行更好的滿足，在考慮到信息動態變更方面因素的基礎上，能夠對各個時刻路況、新訂單生成等進行了解，在交管局、配送決策中心、交通信息中心等方面的支持和配合下，對信息進行更好的共享。在ITS觀測系統支持下能夠對訂單、道路交通方面的變化情況進行掌握，之后借助GIS系統、導航系統一類的智能系統將動態數據發送至配送調度部門，通過電子地圖對信息進行反映；通過VNS算法完成車輛調度系統相關的路徑優化工作，管理系統負責方案傳輸及車輛派遣命令下達一類的工作。總而言之，動態信息收集、最初的路徑規劃、硬性時間窗約束等方面內容均為配送路徑優化工作需要重點考慮的功能，下面對兩方面的配送路徑優化模型進行具體研究。

（二）VNS算法的優化設計

人們可以將VNS求解步驟分成下面幾步：其一，構建最初路徑；其二，動態數據收集與傳輸；其三，派車決策；其四，路徑優化。最后則由調度中心將優化后的方案傳輸至車隊。下面對其進行具體分析：

首先，實時信息接收之前系統自動生成配送路徑，該方案為后續路徑優化工作的開展提供參考模型和依據支持，因此原始路徑規劃工作也較為重要。利用Dijsktra算法在非零數值網絡結構之下完成最短路徑的計算較為方便快捷，通過最短時間路徑及遞增排序等做法進行設計，設置相應的關鍵點，按照旅行時間最小、路徑長短的雙重選擇進行路徑規劃。

其次，動態信息收集及傳輸。ITS的發展為其提供更多支持，在網絡信息技術、移動終端設備等方面的支持下，能夠對信息進行實時共享，為了對交通、訂單需求等方面的變化進行有效處理，需要對檢查時間、更新時間間隔進行合理設置，并且借助mid-point原理對某路段車輛速度進行掌握，若此期間未能經過此路段，需要根據前后兩段時間實時速度線性平移的方式獲取結果；在公路車輛運行速度計算程序一類的商業軟件支持下，能夠更好的完成此部分工作。

再次，派車決策時期。車輛使用數量同樣逐漸變成VRP算法的重要評價指標，已經派遣出去的車輛不能使用，此時需要對新車進行調配。粗放式的方法、近視優化問題等對此部分工作具有不利影響，因此需要對此部分工作及車輛利用率進行優化，車輛完成配送工作之后可將其視為新車進行再次使用。

最后，路徑優化階段。若想對此階段運算效率進行提高，需要將VNS方法進行合理應用，對混合算子、2-opt算子進行聯合應用，對收斂速度進行加快的同時使搜索領域更加深入；此后通過局部最優解求解的方式實現局部最優，若未能達到最優便需要對步數進行增加，通過迭代計算的方式對其進行處理，待全部領域嘗試完成之后不能對x進行優化時，將其輸出值視為最優解。VNS法的配送路徑優化步驟如下：構造初始解——抖動——局部搜索——更新，中間兩部為關鍵步驟，對配送路徑優化工作具有重要影響，因此需要對其進行更好的把握和深入研究。

（三）RT—DT VRP模型優化研究

引入這一模型后，假定具有一個配送中心為各個客戶配送時，需要對將節點及車輛之間的對應關系進行明確，掌握客戶點需求量、車輛最大承載量、硬性時間窗、貨物重量、數量及相應的服務時間段、客戶點間的優先級關系、交通情況和車速等進行考慮，在旅行時間出現變動或是新訂單下達時，在第一時間利用模型進行求解，得到優化后的配送路徑方案。建立模型之后需要對車輛流向約束條件、時間窗限制條件、車在量約束條件、邏輯條件約束等進行考慮，最終更好的完成配送路徑優化工作。

結束語

傳統路徑問題僅能按照計劃、執行兩步走，調度計劃制定工作結束之后，通常不再對其進行調整。隨著智慧物流概念的提出，物流配送路徑的優化工作有了更大的進展，人們將GIS、GPS、ITS一類的技術及智慧移動終端設備進行廣泛應用，對網絡信息技術的優勢進行充分發揮，對更多影響因素進行考慮，最終對配送路徑優化調整工作的靈活性及科學性進行提升，促進物流企業發展，

【參考文獻】

[1] 趙丹鳳.基于智慧物流配送路徑的優化研究[D].天津：天津工業大學，2015.

[2] 舒鑫挺.考慮投資和時間成本的地下物流配送路徑優化[J].物流技術，2016，35（11）：136-139.

[3] 張白樺.基于云計算的物流配送路徑優化管理研究[J].生產力研究，2015（3）：130-132.

[4] 張勇.基于改進蟻群算法物流配送路徑優化的研究[J].控制工程，2015，22（2）：252-256.