物流配送线路优化研究论文

五、配送战略（一）、配送部门制度1、准时上下班迟到十分钟内扣10元工资，迟到半个小时内扣30元工资。旷工一天扣全天工资，并记小过。2、如有事，必须请假，否则视为无故旷工，扣除两天工资。3、不准在上班时间使用配送部门配送车，做与工作无关的事情。4、配送途中，不是因为客观原因而使客户过长时间没有收到快餐，影响公司声誉者，给予一定的处罚（记大过，以及取消本月获得奖金资格）。5、配送途中，不是因为客观原因而使快餐洒落在地造成损失，由配送员自己负责赔偿损失的50%，并罚以记大过处分。6、因为客观原因导致快餐在配送途中造成了损失，一切后果由公司承担。7、配送员将快餐送达指定地点并由客户签收。8、配送员配送完毕回来及时反馈客户信息、意见给客户服务部。(二)、运输成本 1、固定成本 欧派电动车：2000×4=8000 (元) 2、可变成本 A 电费： 0.5×4=2元/天 1度电=1kw/h (1000w)180w的电池充一次点需要8—12h 22.5---15w/h 充44.4—66.7h =1度电 车充一次电大概可以跑20公里， 大概40个公交站牌（500米一个）约人名币0.5元 B 维护成本（三）、配送路线的选择与方案速度步行 自行车 电动车 面包车 走楼梯 坐电梯67m/min 250m/min 330m/min 750m/min 15s/层 2.5m/s配送实际时间=店址至办公楼下所花时间A+办公楼下至顾客手中所花时间B+合理的耽误时间C 从办公楼下送至顾客手中采取的方式 ：楼梯、电梯具体方案：1、顾客办公地点集中在1—5楼 采取楼梯为主，电梯为辅的配送方式 2、顾客办公地点集中在6—10楼 采取先楼梯后电梯的配送方式 3、顾客办公地点集中在11—15楼 采取先楼梯后电梯的配送方式 4、顾客办公地点集中在16—17楼 采取先楼梯后电梯的配送方式具体实施过程中可根据当时的实际情况采取最节省时间的措施最快的把快餐送到顾客手中。 配送的流程：分拣—配送运输—送达服务—签收并反馈信息给信息部及配送工具路程m 步行 自行车 电动车 面包车 花费时间200 √ 3min+B+C200---500 √ 2min+B+C500---800 √ 1min+B+C800---1200 √ 1.5min+B+C1200--1500 √ 3min+B+C1500—200 √ 6min+B+C2000--2500 √ 7min+B+C综上可得出配送的最优路径是…….配送方案二根据同一路线集中配送原则制定出的方a案线路1：点址（玉沙路中段）→国贸北路→部分龙昆北路→国贸东路路→国贸一横路→部分龙华西路→国贸二横路→店址 路程：90+360+150+420+312+600+90=2022 m线路2：店址（玉沙路中段）→部分金贸中路→国贸三横路→金贸西路→部分金龙路→金洲路→国贸西路→店址路程：500+120+312+180+156+90=1358 m路线3：店址（玉沙路中段）→滨海大道（右）→龙昆北路→龙华路→金龙路→明珠路→滨海大道（左）→店址路程：210+90+1518+1100+750+990+548+210+90=5506m注：1、电动车充一次电可跑约20公里，即可把整个国贸区跑2圈多，配送过程中电动车中途没电的情况出现的几率会少的多，但是没电也可以脚踏。 （四）特殊情况处理方案1、快餐送达时候，客户不在。方案1：向客户同事询问客户去哪里了？要多久才回来？若时间过长，可向客户同事协商是否可以帮客户先签收。方案2：打电话给客户，与其协商支付方式。2、快餐送达后，客户对餐不满意，要求退餐。方案1：配送员认真倾听顾客提出的问题，并做好记录，仔细检查快餐是否真的存在问题。如确实有问题，配送员代表公司向顾客道歉，并给予退餐处理。方案2：立即电话回公司，叫其他配送员立刻送上一份一样的快餐，并想客户道歉。 3、遇到狂风暴雨天气时候。 方案1：配送员在遇到狂风暴雨的天气的时候，可等雨小一点的时候，披上雨衣，照常送餐。 方案2：如遇到台风时期，与客户协商，适当延迟送餐时间。 方案3：如遇到强台风，可由面包车进行配送。

武汉理工大学硕士学位论文物流配送车辆调度优化研究 姓名：夏新海申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：张培林 20040301 武汉理工大学硕士学位论文摘要物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节。在物流的各项成本中，配送成本占了相当高的比例。配送车辆调度的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送车辆调度的确定更为复杂。采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度，是物流配送中非常重要的一项活动。因此，车辆调度问题（ＶｅｈｉｃｌｅＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ，简记ＶＳＰ）成为众多学者竟相研究的热门话题。在高度发展的商业社会中，特别是随着Ｉｎｔｅｍｅｔ的普及和电子商务的发展，消费者对时间的要求越来越严格，以往的到货“日”已转换成到货“时”。ＶＳＰ是一个典型的ＮＰ．难题，高效的精确算法存在的可能性不大，启发式算法虽能快速求解大型问题，但对解的质量没有保证。近些年来，人们在用遗传算法解决现实中的各种组合优化问题上进行了探索，如在生产调度问题中的应用，但在车辆调度问题中的应用才Ｍ，Ｎ，Ｊ开始。有专家断言遗传算法是用来解决ＮＰ完全问题和ＮＰ难题的趋势。本论文主要对有时间窗的非满载ＶＳＰ和供应商管理库存（ＶｅｎｄｏｒＭａｎａｇｅｄＩｎｖｅｎｔｏｒｙ，简记ＶＭＩ）管理思想下的ＶＳＰ进行了研究。对于有时间窗的非满载ＶＳＰ问题，将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束，建立了ＶＳＰ模型，使用最大保留交叉、交叉率和变异率的自适应调整等技术，设计了给予自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法，实验分析取得了较好的结果。本论文丰富了遗传算法在组合优化中的应用，为继续深入研究ＶＳＰ、ＪＯＢ—ＳＨＯＰ和物流配送车辆调度优化的计算机实现等打下基础。对于ＶＭＩ下的ＶＳＰ问题，可以看作上述ＶＳＰ的问题的延伸。本文分析了ＶＭＩ对于供应链物流配送系统优化的作用。在ＶＭＩ管理方式下，存在库存和配送运输可以集成起来进一步优化配送系统成本这一实际情况。接着对此问题建立了数学模型和迭代优化算法，实例证明该模型和算法能够起到较好的效果。武汉理工大学硕士学位论文物流配送车辆调度优化，是物流配送优化中关键的一环，也是电子商务活动不可缺少的内容。对货运车辆进行调度优化，可以提高物流经济效益、实现物流科学化。对货运车辆调度优化理论与方法进行系统研究是物流集约化发展、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础。目前，问题的形式已有很大发展，该问题以不仅仅局限于汽车运输领域，在水运、航空、通讯、电力、工业管理、计算机应用等领域也有一定的应用，其算法已用于航空乘务员轮班安排、轮船公司运送货物经过港口与货物安排的优化设计、交通车线路安排、生产系统中的计划与控制等多种组合优化问题。关键宇：物流配送，车辆调度，遗传算法，时间窗