最短路径算法研究的论文

这个还是要问程序猿，现在比较流行A*算法，至于百度是否开发出了新的算法不得而知，毕竟没有完全相同的程序。给你看一篇文献：地图中最短路径的搜索算法研究学生:李小坤 导师：董峦摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法；The shortest path of map's search algorithmAbstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm;前言：最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。 在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1](1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。(2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。(3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。算法占用资源越少，算法的性能越好。地图中最短路径的搜索算法:1、广度优先算法广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。广度优先算法其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位址，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。BFS并不使用经验法则算法。广度优先搜索算法伪代码如下：[2-3]BFS(v)//广度优先搜索G，从顶点v开始执行//所有已搜索的顶点i都标记为Visited(i)=1.//Visited的初始分量值全为0Visited(v)=1;Q=[];//将Q初始化为只含有一个元素v的队列while Q not null dou=DelHead(Q); for 邻接于u的所有顶点w do if Visited(w)=0 thenAddQ(w,Q); //将w放于队列Q之尾Visited(w)=1;endifendforendwhileend BFS这里调用了两个函数：AddQ(w,Q)是将w放于队列Q之尾；DelHead(Q)是从队列Q取第一个顶点，并将其从Q中删除。重复DelHead(Q)过程，直到队列Q空为止。完全性：广度优先搜索算法具有完全性。这意指无论图形的种类如何，只要目标存在，则BFS一定会找到。然而，若目标不存在，且图为无限大，则BFS将不收敛（不会结束）。时间复杂度：最差情形下，BFS必须寻找所有到可能节点的所有路径，因此其时间复杂度为,其中|V|是节点的数目，而 |E| 是图中边的数目。空间复杂度：因为所有节点都必须被储存，因此BFS的空间复杂度为，其中|V|是节点的数目，而|E|是图中边的数目。另一种说法称BFS的空间复杂度为O(B),其中B是最大分支系数，而M是树的最长路径长度。由于对空间的大量需求，因此BFS并不适合解非常大的问题。[4-5]2、深度优先算法深度优先搜索算法（Depth First Search）英文缩写为DFS，属于一种回溯算法，正如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。[6]其过程简要来说是沿着顶点的邻点一直搜索下去，直到当前被搜索的顶点不再有未被访问的邻点为止，此时，从当前辈搜索的顶点原路返回到在它之前被搜索的访问的顶点，并以此顶点作为当前被搜索顶点。继续这样的过程，直至不能执行为止。 深度优先搜索算法的伪代码如下：[7]DFS(v) //访问由v到达的所有顶点Visited(v)=1;for邻接于v的每个顶点w doif Visited(w)=0 thenDFS(w);endifendfor end DFS作为搜索算法的一种，DFS对于寻找一个解的NP（包括NPC）问题作用很大。但是，搜索算法毕竟是时间复杂度是O(n!)的阶乘级算法，它的效率比较低，在数据规模变大时，这种算法就显得力不从心了。[8]关于深度优先搜索的效率问题，有多种解决方法。最具有通用性的是剪枝，也就是去除没有用的搜索分支。有可行性剪枝和最优性剪枝两种。BFS:对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小，但缺点是内存耗费量大（需要开大量的数组单元用来存储状态）。DFS：对于解决遍历和求所有问题有效，对于问题搜索深度小的时候处理速度迅速，然而在深度很大的情况下效率不高。3、A*算法1968年的一篇论文，“P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths in graphs. IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernetics, SSC-4(2):100-107, 1968”。[9]从此，一种精巧、高效的算法——A*算法问世了，并在相关领域得到了广泛的应用。A* 算法其实是在宽度优先搜索的基础上引入了一个估价函数,每次并不是把所有可扩展的结点展开,而是利用估价函数对所有未展开的结点进行估价, 从而找出最应该被展开的结点,将其展开,直到找到目标节点为止。A*算法主要搜索过程伪代码如下：[10]创建两个表，OPEN表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点。算起点的估价值;将起点放入OPEN表;while(OPEN!=NULL) //从OPEN表中取估价值f最小的节点n;if(n节点==目标节点) break;endiffor(当前节点n 的每个子节点X)算X的估价值; if(X in OPEN)if(X的估价值小于OPEN表的估价值)把n设置为X的父亲;更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值; endif endifif(X inCLOSE)if( X的估价值小于CLOSE表的估价值)把n设置为X的父亲;更新CLOSE表中的估价值;把X节点放入OPEN //取最小路径的估价值 endif endifif(X not inboth)把n设置为X的父亲; 求X的估价值; 并将X插入OPEN表中; //还没有排序endifend for将n节点插入CLOSE表中;按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是比较OPEN表内节点f的大小，从最小路径的节点向下进行。 end while(OPEN!=NULL)保存路径，即 从终点开始，每个节点沿着父节点移动直至起点，这就是你的路径；A *算法分析：DFS和BFS在展开子结点时均属于盲目型搜索，也就是说，它不会选择哪个结点在下一次搜索中更优而去跳转到该结点进行下一步的搜索。在运气不好的情形中，均需要试探完整个解集空间, 显然，只能适用于问题规模不大的搜索问题中。而A*算法与DFS和BFS这类盲目型搜索最大的不同，就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时，可以通过一个启发函数来进行选择，选择代价最少的结点作为下一步搜索结点而跳转其上。[11]A *算法就是利用对问题的了解和对问题求解过程的了解, 寻求某种有利于问题求解的启发信息, 从而利用这些启发信息去搜索最优路径.它不用遍历整个地图, 而是每一步搜索都根据启发函数朝着某个方向搜索.当地图很大很复杂时, 它的计算复杂度大大优于D ijks tr a算法, 是一种搜索速度非常快、效率非常高的算法.但是, 相应的A*算法也有它的缺点.启发性信息是人为加入的, 有很大的主观性, 直接取决于操作者的经验, 对于不同的情形要用不同的启发信息和启发函数, 且他们的选取难度比较大,很大程度上找不到最优路径。总结：本文描述了最短路径算法的一些步骤，总结了每个算法的一些优缺点，以及算法之间的一些关系。对于BFS还是DFS，它们虽然好用，但由于时间和空间的局限性，以至于它们只能解决规模不大的问题，而最短或最少问题应该选用BFS,遍历和求所有问题时候则应该选用DFS。至于A*算法，它是一种启发式搜索算法，也是一种最好优先的算法，它适合于小规模、大规模以及超大规模的问题，但启发式搜索算法具有很大的主观性，它的优劣取决于编程者的经验，以及选用的启发式函数，所以用A*算法编写一个优秀的程序，难度相应是比较大的。每种算法都有自己的优缺点，对于不同的问题选择合理的算法，才是最好的方法。参考文献：[1]陈圣群,滕忠坚,洪亲,陈清华.四种最短路径算法实例分析[J].电脑知识与技术(学术交流),2007(16):1030-1032[2]刘树林,尹玉妹.图的最短路径算法及其在网络中的应用[J].软件导刊,2011(07):51-53[3]刘文海,徐荣聪.几种最短路径的算法及比较[J].福建电脑，2008(02）:9-12[4]邓春燕.两种最短路径算法的比较[J].电脑知识与技术，2008（12）：511-513[5]王苏男,宋伟,姜文生.最短路径算法的比较[J].系统工程与电子技术,1994(05)：43-49[6]徐凤生,李天志.所有最短路径的求解算法[J].计算机工程与科学,2006(12)：83-84[7]李臣波,刘润涛.一种基于Dijkstra的最短路径算法[J].哈尔滨理工大学学报,2008(03)：35-37[8]徐凤生.求最短路径的新算法[J].计算机工程与科学,2006(02).[9] YanchunShen . An improved Graph-based Depth-First algorithm and Dijkstra algorithm program of police patrol [J] . 2010 International Conference on Electrical Engineering and Automatic Control , 2010(3) : 73-77[10]部亚松.VC++实现基于Dijkstra算法的最短路径[J].科技信息(科学教研),2008(18)：36-37[11] 杨长保,王开义,马生忠.一种最短路径分析优化算法的实现[J]. 吉林大学学报(信息科学版),2002(02)：70-74

物流成本在企业总成中占很大比重，科学地核算物流成本、有效地控制物流成本成为我国企业提高经济效益的重要途径。下文是我为大家整理的关于企业物流成本控制方面论文范文的内容，欢迎大家阅读参考!

浅谈企业物流成本管理与控制

摘 要：物流成本的管理是利用成本来管理物流，或者说是用成本为手段的一种物流管理方法。因而物流成本管理成为企业物流管理的核心内容，对企业提高服务水平和加强管理效率起着举足轻重的作用。在参考了众多国内外文献后，以企业物流成本的管理和控制为研究对象，在基础理论、管理策略和控制机理等几个层面对企业物流成本管理进行了深入的研究。

关键词：企业物流成本管理;成本管理;成本控制

1 企业物流成本概念

企业物流成本是指物流活动中所消耗的物化劳动和活劳动的货币表现。企业物流成本也就是指微观物流成本，包括货主企业和物流企业成本。由于分析企业角度不通，物流成本的分析角度也不同。在本文中，进行物流成本管理和控制系统的分析时，所指的都是货主企业物流成本，而它又包括制造企业和商品流通企业。

2 企业物流成本管理存在的问题及对策

存在的问题

虽然，越来越多的企业对物流成本的管理给予了极大的重视，但在企业的实际物流成本管理过程中，很多问题日益凸显，给物流成本管理带来了困难，表现为：(1)企业不能从战略的高度上认识到物流成本管理不是简单的计算，而是对物流成本管理所有要素总成本的控制。(2)不能够全面的把握企业在实际的物流业务中的外部成本，导致对于物流费用核算不清。(3)没有对顾客的需求进行详细的调查与区分，因此，没有对客服水平和物流成本作出好的权衡，导致物流成本分析失误。(4)忽略了物流成本管理的信息化趋势。

解决策略

(1)建立物流成本的整合管理。

由于企业的物流系统由多个系统组合而成，包括运输，仓储，装卸，搬运，配送，包装，流通加工等，这些系统看似独立，实际上是相互联系，相互制约的，如果要实现总成本的最优化，那么必须树立系统观念。用系统的观点和系统的思维来解决问题，使各个方面能够协调发展，统一为总成本服务。如果在实际工作中，过分的注重个别活动的成本降低，那么将很有可能忽视整体效益。除此之外，还要建立起现代化的运作方式和管理系统，树立现代化观念，通过信息化的方式改善物流成本管理。

(2)建立正确的物流成本的核算机制。

物流成本的核算是十分重要的一个环节，它能为企业提供正确的数据，也是企业进行计划和决策的依据。在核算过程中，对数据正确及真实性的把握是非常关键的，因此企业必须获得可靠的数据，由于现在我国还没有统一的核算标准，企业有必要根据自身的实际需要，建立起一套符合自身的核算规划系统，并利用该系统对各个方面进行核算管理。

(3)建立完善的客户服务管理机制。

对于企业来说，要保证经济效益，顾客是最重要的着手点。随着物流的发展，现在很多人也提高了对物流服务的要求，比如从时间上要缩短，品种要齐全等。为了更好的满足顾客的要求，企业必须关注顾客服务的管理。要想从顾客服务方面来寻求降低物流成本的途径，就要确定提供什么样服务水平。针对不同的顾客，企业要制定出不同的服务水平。首先企业要对顾客进行调查和整理，按顾客的不同需求进行分类，然后相应提供不同的服务水平。对顾客的服务与企业成本做对比，建立盈亏分析表，找出最合适的尺度，既能满足顾客需要，又能使企业盈利的方案。在制定好计划后，对该计划的实施结果进行考核。此外，企业应该在平时的服务中注意从多方面提高自己的服务价值，如从差异化着手，从战略上取胜。另外，并不是确定好服务水平就是解决了问题，环境中的不定因素非常多，企业要根据周围环境的变化时常对这个指标进行研究和调整，最好能够事先对环境的变化作出预测。

(4)整合供应链资源管理。

现代企业竞争已经不再是单纯的独立企业间的竞争，而是转变成了供应链之间的竞争，甚至可以是超越了国界的供应链间的竞争。企业在这样的形势下，需要做的是转变自身的竞争态度，提高供应链竞争的意识，利用现代信息系统，将供应链上的企业联结起来，取长补短。进行供应链资源管理的目的就是要通过对链上各个企业之间进行协调，使整个供应链能快速灵活的运作，提供更快更好的服务。要提高供应链管理效率，可以从以下几个方面入手，一是供应链网络商品销售系统的设计及优化。二是做好供应链的库存管理，否则会存在库存积压成本或缺货成本，这都会增加整个供应链的成本，因此需要供应链上下游企业加强信息沟通，能够使企业生产和销售一致。三是要建立良好的伙伴关系。企业要细心选择自己的伙伴，并能够做到与合作伙伴共进退，达到双赢的目的。由于环境多变，供应链合作伙伴成员只是有限理性的原因，会导致产生一些多余的成本，由此，企业有必要对合作伙伴进行激励政策。

(5)建立现代化的物流信息系统。

现代企业的物流成本，应该关注物流业务运作中产生的信息系统成本，而不单单是局限在以往的物流实体运动消耗。因此，要做好企业物流成本管理，也不能忽视对信息系统的管理。企业的整个运作体系，可以看成是几大流的集合，包括商流，物流，信息流和资金流。随着时代的发展，除了物流以外的其他几大流都可以通过Internet来传输，只有物流是办不到的，必须要通过实物的运动来完成。但是，我们不能简单的认为物流就是脱离了信息流的。物流运动的方向，方式等也是要通过信息的导向作用才能完成的。通过信息传递，可以有效的防止库存剩余或者不足而引起的多余的成本损失，还可以根据得到的信息及时的对企业的工作安排进行调整。企业有了自己的信息处理系统，可以提高销售，配送的速度，提高客户满意度，又可以节省时间。因此，我国企业又必要提高对信息系统的重视度。

关于企业物流成本控制的建议

(1)将经济范畴与技术范畴合为一体。

要做好物流成本控制工作，就要认清什么是物流成本控制，从哪些方面可以做好物流成本控制。物流成本从字面理解来看，是属于经济范畴的概念，是一个与经济活动有关系的概念，如果从技术角度看的话，物流成本是需要计算的，因此它又涉及到技术方面的问题。当我们从经济的角度看待它时，我们要研究先进的管理理论来进行成本控制，比如采用绩效考核，或者采用管理学里的激励措施，领导理论等提高成本控制效率。当从技术的角度看待它时，要研究先进的计算方法，或者采用一些技术性的手段来完成物流运作流程。 (2)将物流成本与客服服务质量合为一体。成本与服务质量的联系与矛盾，本文中已经论述不少，这也是一个根本性的问题，由于二者之间存在二律背反性，所以在进行成本控制时，顾客的服务质量是一个必须考虑的因素之一。要降低物流成本，但也不能牺牲顾客服务质量，控制的过程就是协调降低成本与提高服务的过程，管理者要考虑到双方面都得益，追求的是企业的整体效益最大化目标。

(3)整合事前与事后的控制。

企业成本发生的时段，物流成本可以分为事前控制的成本和事后控制的成本，相对应的控制措施就是事前控制与事后控制。有些成本在物流活动开始时，并没有发生，而是在之后的物流活动中产生消耗，这些成本就属于事前控制的成本。另外一种成本是在物流活动进行中，所产生的消耗，比如员工的工资、福利等，这些费用需要在发生后反馈给企业，企业根据实际情况，采取相应的对策，降低下一次活动的费用。

(4)把握整体，注重细节。

由于物流成本的构成十分繁杂，需要进行管理和控制的项目也很多，对物流成本的控制需要有针对性，不可能做到面面俱到。因此，要抓住成本控制的关键部分，对成本产生影响的那些因素进行差异化管理和控制，找出重点环节或中心环节加大力度管理。同时也不能忽略物流系统的整体性，坚持追求整体效益最佳的原则，考虑成本优化的全面性，对于多领域的物流成本，要实施全方面的控制，和全过程的控制，甚至是全员控制。全方面就是指不论是运输，包装，仓储，配送，装卸搬运哪个方面都要均衡彼此之间的利益，全过程就是从采购物流，到生产物流，到销售物流，再到回收物流，都要进行控制。

企业物流成本控制措施的研究

(1)从物流功能角度出发——层次成本分析法。物流功能成本包括运输成本，包装成本，储存成本，装卸成本，配送成本等，根据层次分析法，针对不同的物流功能，应采取相应的控制成本的措施。具体控制措施见下表：

不同物流功能采取相应控制成本措施

物流功能成本

控制措施

运输成本

1、降低物流流转次数

2、合理选择运输方式和运输工具

3、合理选择运输组织模式

4、寻找合理的装卸运载方法，降低成本

5、运用先进的技术降低运输成本

6、运用量化手段，进行合理化的网络建模规划

7、提高对自有工具的再利用和管理，严格控制开支

仓储成本

1、合理选择仓库位置，尽量减少库存点

2、合理分配自有仓库与租用仓库的数目比例，选择最适合的方式(仓库的满仓率;作业灵活性;地点灵活性;规模经济效应;特殊仓储技术;其他因素)

3、运用先进的技术控制库存

4、采用熟知的ABC分类管理法来管理库存

5、对仓库的杂项进行整理，统计与管理控制，从而降低费用

配送成本

1、配送中心的合理选址

2、建立网络模型，优化配送网络，降低配送成本

3、通过现代化的先进技术，提高物流配送的效率

4、建立通畅的配送信息系统

续表

包装成本 1、确保包装物品购入时的登帐记录，严格控制使用数量

2、逾期没有计划或造成浪费的部门，应追究责任

3、搞好包装用品的回收利用

4、选择质好价廉的包装材料

5、加速包装物周转，克服损失浪费

6、通过市场调差，了解用户的需求，力求包装简单化

(2)从物流成本的形成过程角度出发——系统成本控制法。物流成本的形成过程包括投资阶段、产品设计阶段、供应阶段、生产物流过程、销售阶段，在物流成本形成的不同阶段，需要采取相应的控制手段，具体控制措施见下表：

不同阶段采取不同的控制措施

形成过程

控制措施

投资阶段

1、厂址的选择要合理

2、物流整体系统设计合理

3、进行必要的物流硬件投资

产品设计阶段

1、力求生产多品种多样式的产品

2、力求生产微、小型产品降低包装运输成本

3、力求做到标准化的包装技术

供应阶段

1、寻找最佳合作供应商，建立伙伴关系

2、学习并运用最优的采购管理模式

3、制定最优的采购点和采购量

4、提高物流供应阶段的效率

5、降低采购过程中运输成本

6、整合物流的供应阶段与销售阶段

生产物流过程

1、制定出一套合理的方案来布置生产车间

2、通过对生产进度的控制，降低半成品的库存量

3、制定合理的领料制度，防止物料的无形浪费

销售阶段

1、商流与物流相分离

2、采取少批次大批量的销售模式

3、制定良好的销售环节物流计划

4、对不同的客户与商品，实行差别化控制

5、与竞争伙伴达成共赢，实现共同物流的理念

参考文献

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[2]王欣兰.物流成本管理.清华大学出版社[M].北京：北京交通大学出版社，2010，(1)：35188.

[3]黄娟.浅谈企业物流成本管理与控制[J].经济生活文摘：上，2013，(2)：420421.

[4]姜启跃.企业物流成本管理和控制分析[J].科技致富向导，2012，(21).

[5]孙晓媛.企业物流成本管理与控制分析[J].中国商贸，2011，8(23)：6768.

[6]周启蕾.物流成本的性状及其优化决策[J].上海海运学院学报，2001，(02).

[7]赵萌.物流成本的控制途径[J].中国物流与采购，2003，(04)：5598.

浅析物流运输企业运输成本控制

摘要：成本、利润和运价是反应物流企业综合实力的重要经济指标，运输是物流成本中最大的单项成本，本文分析了物流运输企业运输成本构成及其影响因素，提出了物流运输企业运输成本控制的方法。

关键词：运输企业;运输成本;成本控制

一、物流企业运输成本构成

运输服务涉及许多成本，如人工费用、燃油费用、维护费用、端点费用、线路费用、管理费用等，这些成本可以分成随服务量或运量变化的可变成本和不随服务量或运量变化的固定成本。固定成本和可变成本随考查范围不同分类也有所不同，所有成本都有部分固定特征，部分可变特征。一般情况下，对于物流运输企业，其固定成本包括获取路权的成本和维护成本，端点设施成本、运输设备成本和承运人管理成本。可变成本通常包括线路运输成本，如燃油和人工成本、设备维护成本、装卸成本、取货和送货成本。

二、影响运输成本的因素

美国密歇根州立大学物流专家鲍尔索克斯将市场经济条件下影响运输成本的因素归纳为七个方面：运距、载货量、货物密度、装载能力、装卸搬运、责任、运输市场因素。

(一)运距

运输距离是影响运输成本的主要因素，直接对劳动、燃料和维修保养等变动成本发生作用，图1显示了距离和成本的一般关系，并说明了以下两个要点：

1、成本曲线不是从原点开始，因为在运输环节中始终存在与接货、发货相关的一些固定成本与运输距离的远近无关，但与货物的提取与交付活动所产生的固定费用有关;

2、成本曲线是随运输距离减少而增长的一个函数，该特征被称为“远距离递减原则”。

(二)载货量

装载量与其他许多物流活动一样，大多数运输活动中存在着规模经济。这种关系如图2所示，它说明了每单位重量的运输成本随载货量的增加而减少。这种关系对管理部门而言，说明了小批量的载货应加以整合，形成大规模的载货运输，从而利用规模经济。

(三)货物密度

货物的密度是货物重量和体积结合，任何运输成本通常都用每个单位重量所产生的费用来表示，运输工具更多的受到载货容积的限制，而不是载重重量的限制。在现实生活中，运输工具、劳动力和燃料费用受到重量的影响不是很大，高密度的产品能够将相对固定的运输成本分摊到更多的重量上，因此，较高密度的产品每个单位重量上分摊的运输成本较低。图3表明随着产品密度的增加，每单位重量的运输成本下降。

(四)装载能力

装载能力是指产品的具体尺寸及其对运输工具(公路、铁路、水运)的空间利用程度的影响。由于有些产品具有特殊的尺寸形状，比如超重或超长、超高、超宽等特征，通常要用专业运输工具进行特殊装载，因此会造成运输工具空间的浪费。

同时，装载能力还受到装运规模的影响，大批量的产品往往能够相互嵌套、方便装载，而小批量的产品则有可能难以装载。

(五)装卸搬运

公路、铁路或水运等的运输可能需要特殊的装卸搬运设备，产品在运输和储存时所采用的成组方式，如装箱或托盘等，也是影响运输成本的因素。

(六)责任

责任主要关系到货物损坏风险及其所导致的索赔事故。承运人必须通过向保险公司投保来预防可能发生的索赔，否则有可能要承担任何可能货物损坏的赔偿责任;托运人可以通过加强保护性包装，或通过降低货物丢失损坏的风险来降低运输成本。

(七)运输市场因素

运输通道中的货物流量以及运输通道流量的平衡等市场因素也会影响到运输成本。“运输通道”是指在运输的起点与终点之间货物发生位移的渠道。运输工具和驾驶员都必须要回到起点，若不能进行返程运输，那么只有空车返回。理想的情况就是“平衡”运输，即运输通道两端流量相等。但由于制造地点与消费地点的需求不平衡，通道两端流量相等的情况很少见。

三、运输成本控制方法

通过分析影响运输成本的因素，我们提出从以下几个方面控制运输成本。

(一)通过提高产品密度优化物流运输成本

目前，大型货运码头和航运多采用集装箱运输，因为这可以使货物的单位容重接近理想状态，即既能恰好满足载重量限制、又恰好满足容积限制，但这种情况几乎是不存在的。轻货密度较小，能满足车辆的载重限制，但易超出车辆的容积限制，单纯运输这种货物会使载重量利用率低下、利润降低，所以企业应该适当配以重货以增大产品的综合密度。同样，给重货配以适当的轻货，也可使产品综合密度接近于车辆的单位容重。

现代运输企业应规范管理来合理搭配轻重货物，以正当途径降低成本获取利润。在实行配载的时候，应注意4点：①配载的货物目的地应为同一方向;②应考虑配载货物的性质能否搭配;③承运人必须充分注意货主对运输的特殊要求;④要考虑产品特性与运输车辆的配置。

(二)利用返程载货提高车辆里程利用率

在实际应用中，利用返程载货来提高车辆的里程利用率将面临很多约束条件，需要解决一些问题。

首先，应该通过缩小运输半径来提高回城载货率;

其次，要在法规和政策层面规范鼓励返程载货;

第三，正确处理和规避由返程载货引起的运输企业之间的价格竞争。一般来说，运输企业进入异地后会受到当地企业的排挤，降低运输价格的企业间竞争也在所难免。因此，要预先加强市场调查并拟定对策。

(三)选择最佳运输方式

快运即可由公路运输完成，也可以由铁路、水路、航空等运输方式承担，主要取决于货主对运输质量的要求。时间要求十分紧迫的货物运输，可以由公路或航空承担;而大批量的、时间要求不太紧迫的货物可由铁路甚至水路运输。对于长途运输中的铁路、航空、水路运输，多是采用以下运输手段：

1、拼装整车运输。即运输企业在组织货物运输时，由同一发货人将不同品种货物发往同一到站、同一收货人的零担托运货物，由运输企业自己装配在一个车皮(集装箱)内，以整车运输的方式托运到目的地;或把同一方向不同站点的零担货物，集中组配在一个车皮(集装箱)内运到一个适当的站点，再中转分运。

2、实施托盘化运输。托盘化运输是指利用托盘作为单元货载运输的一种方法，托盘可以相互连续使用。

(四)优化运输路径

重复运输、迂回运输等不合理运输方式造成了运力浪费，增加不必要的运输成本。优化运输路线可择优选择运输方式，降低运输成本。目前多采用的基本算法有点点间运输——最短路径求解法和多点间运输——运输算法。

1、点点间运输最短路径求解法

两点之间的最短路径算法是运输企业配送系统的最基本算法，通过计算两点之间的最短路线来决定多个配送点之间的最佳运输路线。最短路径问题是优化模型理论中最为基础的问题之一，也是解决其他一些线路优化问题的有效工具。

2、多点间运输——运输算法

多点间运输问题是指有起始点或目的点不唯一的运输调配问题。多点间运输最常见的是产销平衡运输问题，它们设计的总供应能力和总需求是一样的，但是由不同的路径进行配送时，会导致最终的总运输成本不同，此类问题的目标就是寻找最低的总运输问题。

目前运输市场竞争日益激烈，运输企业要想降低成本，提高利润率，就要形成适合自己的一套科学合理的运输配送体系，同时采用先进的信息技术加以辅助，从而提高运输效率，降低运输成本。

参考文献：

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[5]李刚，胡慧娟.企业物流成本管理制度构建[J].商业研究，2005，(10).

在物流配送领域,如何快速、准确的获得用户信息并及时开展业务,高效、合理的完成配送服务,成为决定物流企业市场竞争力的重要因素。下面是我为大家整理的物流配送管理系统论文，供大家参考。

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摘要：物流配送在我国信息化时代是非常需要的，因此有着非常重要的地位。物流配送系统就是一个经济行为的系统，它为人们在物流上面提供了方便。关于物流配送系统干扰管理模型，国内外都有一定的研究。本文从物流配送系统的概念、一般方式、具体模型来作了探讨工作。

物流配送管理系统论文内容

[abstract] the logistics distribution in our country's information age is very need, so has a very important position. The logistics distribution system is an economic behavior of the system, it for the people in the logistics provided above to a convenient. About logistics distribution system interference management model, and have certain research at home and abroad. This paper, from the concept of logistics distribution system, general way, the specific model to work were discussed

关键词：物流配送;系统;干扰管理;研究;

中图分类号：F253

一、物流配送系统

(一)概念

物流配送系统是一个经济行为的系统，它是通过其收集广泛的信息来实现以信息为基础的物流系统化，其作用是不可忽视。物流配送系统的主要机能分为两种，一种是作业子系统，另一种是信息子系统。作业子系统的范围比较广，包括的内容也比较多，例如输送、保管、加工等机能，其主要目的是保证物流配送达到快速的运作，使工作效率提高。信息子系统相比作业子系统来说范围是比较小的，其内容包括订货、发货、出库管理等，它的主要目的除了提高其工作效率以外，还能使工作更加效果化。信息子系统还有一点对于顾客来说是非常有用的，那就是可以以比较低的成本以及优良的顾客服务来完成商品实体，然后从供应地再到消费地，是一种非常有利于顾客的活动。

(二)一般方式

物流配送在我国占有非常重要的地位，它一般有两种配送模式，一种是及时配送，另一种是准时配送，这两种配送模式的应用是非常广泛的，因为两种模式都要有一个共同点，那就是都满足了用户的特殊要求，以此来进行供货以及送货的工作。即时配送和准时配送的供货时间非常的灵活和稳定，基于这种情况，对于用户的生产者和经营者来说，库存的压力就发生了变化，也就是出现库存缩减的情况，有时还会取消自己的库存。

二、物流配送系统干扰管理模型

(一)国内外的研究

关于干扰的研究在20世纪70年代就已经开始了，但是其干扰管理模型是在同个世纪90年代才提出来的，在提出来的概念中，把干扰管理给局限化了，把系统扰动控制在最小数值，还指出了干扰管理的另一种含义，它是属于运筹学的某个应用领域，其发展的潜能在一定程度上来说是非常大的。

我国的学者也对干扰管理作了一些研究，研究表明干扰管理的实质就是使事件回到最初的状态，其突然出现的事件就是一种偏离，而这种偏离是微小的，并没有对其产生一些重要的影响，所以通过及时的管理 方法 是可以修正的。学者还将干扰管理与应急管理的不同点分列出来，使人一目了然。

在现阶段，国内外关于干扰管理的模型的研究具有片面性，侧重于模型以及算法，虽然涉及的领域非常的多，但是也具有一定的局限性，片面性在一定程度上也是有的，比如说在车辆调度领域，特别是物流配送这一方面，相对来说起步是比较晚的，但是后续的研究并没有停止。

(二)原因

1.总所周知，客户如果对一个企业充分信任的话，就能使企业的长期的拥有这些客户，也就是固定客户会增多，随着旧客户的口碑相传，新客户也会随之而来，企业就会得到更多的赢利。下文所讲到的数学模型建立的目标是最小化的，因此就可以就可以用这一条件来反映对客户满意度的扰动。

2.物流配送的运营商最关心的必然是运作成本，因为其运作成本是整个物流配送的核心，所以根据这种情况来看，要想节约其运作成本的话，就可以调整其干扰方案。

3.干扰管理在生成新的配送方案后，其车的路线也将发生变化，因为频繁的更改其路线，其交通费必然会增加，超过了原本的预算，其效率也会受到影响。另一方面，因为路线频繁的更改，司机原本已经熟悉的路线又变得陌生起来，必将会影响司机的工作心情。依据干扰管理的思想来看，新方案和原方案相比的话，两者间的偏差值应该是最小的，所以路径的变动量也会最小。在本文中，提出的模型(下文将提到)是以三个维度来度量其扰动的，其模型是属于多目标的。

(三)数学模型的建立

数学模型的建立，是例子是非常多的。本文只是以需求量变动为干扰事件这一个例子来进行数学建模，其原因有以下几点内容。

1.需求量变动在一些企业中是必然会发生的干扰事件，特别是在成品油销售的企业。因为油品的存放存在一定的危险，容易造成火灾事故，如果除去加油站，其他成油品销售一般为服务行业，比如说餐饮、酒店等，因为这些行业所存储的油不能太多，所以只能小批量的、多数次的来购买，根据这样一种情况，需求量必然会发生变化。据有关资料调查，需求量变动量最大的干扰事件就是该类企业。

2.需求量变动的问题在国内外学术界的关注度是非常高的，国内外许多著名学者都对需求量变动问题作了探讨。根据一些新闻、期刊以及文献我们就可以看出，物流配送需求量变动的研究已经在很久以前就有相关资料了。此类干扰事件在1987年时就作了有关研究，比如说不确定性需求的动态车辆指派问题模型。

3.关于物流配送的车辆其路径问题的种类也是非常多的，本文主要通过对有时间窗的车辆路径问题作了相关研究。此类问题有一个特别明显的特点，就是客户对货物所送达的时间非常的严格，因此其要求也更加高了。下面我们举一个例子来详细的讲解一下这个问题，让其更加的清晰明了。假如其问题范围和条件分别为：只有一个配送中心，并且其配送中心有足够的同质物质材料，车辆也足够，但是有一个问题就是其车辆必须以配送中心为始源地和终点，而且每一辆车必须从只能访问一个客户，如图1(a)所示.如果出现需求量的突发事件，车辆就必须在出发之前就要把物品载满。假如说在开始设定的计划中，并没有对需求量不足做出一些应急 措施 ，如果客户的需求量突然增加，如图1中的客户点7，而且增加的需求量还超过了剩余车辆的载货量，也就是说其车辆也出现供应不足的情况，此时它就需要其他车辆来进行援助工作，如图l(b)所示。

三、结束语

随着我国经济的迅速发展，人们开始追求方便化，所以物流配送工作对于人们来说变得越来越重要。但是在物流配送的过程中，必定会出现突发状况，也就是出现干扰的情况。比如说客户需求量变动、车辆出现故障等，这些干扰事件经常会使原本计划出现失败的情况，然后顾客就对其不满，矛盾也会随着时间而加深。在现阶段，物流配送系统干扰管理模型的研究有些片面化，在前面我们也提到过，主要因为全都集中在单一要素变动引发的干扰事件上，在真正的物流配送过程中，存在变动的情况更多，因此，物流配送系统干扰管理模型的问题还有待进一步的研究，以此来完善此系统，让其更加贴近生活，实用性也变得更强。

物流配送管理系统论文文献

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[3] 杨文超,王征,胡祥培,王雅楠.行驶时间延迟的物流配送干扰管理模型及算法[J].计算机集成制造系统.2010(02)

[4] 朱晓锋,蔡延光.物流配送的优化模型及算法在连锁企业中应用[J].顺德职业技术学院学报.2011(01)

[5] 胡祥培,于楠,丁秋雷.物流配送车辆的干扰管理序贯决策方法研究[J].管理工程学报.2011(02)

矩阵算法在物流配送管理系统中的应用

物流配送管理系统论文摘要

摘要： 本文针对物流配送中心运营过程中如何合理制定配送线路的问题，以邻接矩阵为基础，通过对邻接矩阵进行运算得到有向图的可达矩阵，并据此判断是否能够找到从源节点到目标节点的有向通路，最后完成最短路径的搜索。

物流配送管理系统论文内容

Abstract： In this paper， for the problem how to develop reasonable distribution lines in the process of logistics and distribution center operations， based on adjacency matrix， by the computation of adjacency matrix to get graph reachability matrix and judge whether can find forward path from the source node to goal node， and finally complete the search of the shortest path.

关键词： 车辆路径问题;配送;物流;最短路径

Key words： vehicle routing problem;distribution;logistics;shortest path

中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章 编号：1006-4311(2013)10-0163-02

0 引言

目前我国的快递行业蓬勃发展，使得物流配送中心的业务量不断增加，业务的复杂程度也已不断提高，这都对物流配送中心的科学管理水平提出了新的要求，高效、合理、安全、快速的配送是物流系统顺利运行的保证，而配送线路安排是否合理也是配送速度、成本、效益的保证。正确、合理地安排配送线路，可以达到省时、省力，增加资源利用率，降低成本，提高经济效益的目的，从而使企业达到科学化的物流管理。

本文以邻接矩阵模型为基础，提出了一种新的最短路径算法，通过对邻接矩阵进行运算得到有向图的可达矩阵，并据此判断是否能够找到从源节点到目标节点的有向通路，最后完成最短路径的搜索。

1 有向图的可达矩阵

假设有一个n个节点(d1，d2……dn)建立的有向图，每条有向边上都有各自的权值，若节点di和dj之间有条有向边，则其权值表示为Wij。如果我们要求节点d1到节点dn的最短路径。那么首先应该建立基于该有向图的邻接矩阵M：Mij=0表示节点di和dj之间没有直接有向通路，若Mij=1表示节点di和dj之间存在直接有向通路。

那么矩阵M2中所有为1的元素的坐标所代表的就是通过一次“中转”可以达到贯通的节点对。以此类推M3中所有为1的元素的坐标就是通过两次 “中转”可以达到贯通的节点对;Mn所有为1的元素的坐标就是通过n-1次“中转”可以达到贯通的节点对。

所以我们可以得出：M1+M2+M3+……+Mn得到的矩阵T即为原有向图可达矩阵，Tij=0表示节点di和dj之间没有有向通路，若Tij=1表示节点di和dj之间存在至少存在一条有向通路。

对于大规模稀疏矩阵，由于存在大量的值为0的元素，若按常规意义来存储，既会占用大量的存储空间，又会给查找带来不便。所以只要存储值为非0的元素即可。这在计算机中很好实现，只要建立含有两个整数域的结构体变量即可。

2 路径搜索算法

初步设想 由矩阵乘法的性质可知，Mx=Mx-1*M。若M■■≠0，则说明节点d1通过x-1次“中转”可以到达节点dj。那其中这x-1个节点都是哪些?它们又是什么顺序呢?把这两个问题搞清楚我们就找到了一条从节点d1经x-1次“中转”到达节点dj的通路。

接下来我们观察矩阵Mx-1的第一行，若M■■≠0，且Mij≠0，则说明：节点d1存在经x-2次“中转”到达节点di的通路，且节点di和dj之间存在直接有向通路。这样我们就找到了节点d1到节点dj通路的最后一次“中转”di，即d1，……，di，dj是一条有向通路。我们可以根据此方法进一步再找到节点d1到节点到达di的最后一次“中转”，以此类推直至找到整个通路上的所有节点。

这在计算机中实现也很容易，只要把找节点di和dj之间的最后一次“中转”的方法编写好，采用计算机中的递归调用就能很好地解决这个问题，计算机会自己自动完成整个操作。

节点的选取 有一个问题我们需要注意：在我们观察矩阵Mx-1的第一行时可能有多个节点di，使得M■■≠0，且Mij≠0。基于我们是想找到有向图中的最短路径，所以每一次选取节点应该选择一个到节点dj最短的节点作为最后一次“中转”。这一过程是通过查看另一权值矩阵W，找到值最小的Wij来确定di的。

待查节点集 上面说到，我们找到了节点d1到节点dj的x-1次“中转”的最后一次“中转”di，即d1，……，di，dj是一条有向通路。根据此方法进一步再找到节点d1到节点到达di的最后一次“中转”，以此类推直至找到整个通路上的所有节点。

每一次查找之前，与待查节点有直接通路的节点都应加到考察的范围，同时上一次确定的最终通路上的节点也应从待查范围中删除，而加入最终通路的节点集中。

需要考虑的两种情况 按照上面方法是会找到一条从d1到节点dj的一条有向通路，但是一定是最短路径吗?我们先考虑两个情况：①如果在已经找到一条从d1到节点dj的有向通路的前提下，再重复以上过程再找一条从d1到节点dj的有向通路，那么有可能新找到的通路上的所有权值之和要比之前找到的通路上的权值之和小，在这种情况下，应放弃原来通路。记下新找到的通路把它作为“当前”的最短路径。②如果在查找的过程中，已经确定节点dy是在已找通路上的节点，即存在节点d1到节点dy的通路，也存在节点dy到节点dj的通路，并且dy是上一节点的最近邻接点。但在查找下一步节点d1到节点dy的通路的最后一次“中转”dz的过程中发现：所定通路上节点dy的上一节点通过其他方式到节点dz的长度要比经过节点dy中转到节点dz的长度要短，即通过dy相当于“绕路”。因为根据中所阐述的方法找到的节点dz一定是待查节点中到节点dy路径长度最短的节点。若存在“绕路”现象，那么通过节点dy到其他的未差节点都会“绕路”。因而在这种情况下应该从已经确定的有向通路中把节点dy删除，恢复上一节点为当前节点，重新查找其除dy之外的最后一次“中转”。 搜索算法 首先根据实际情况建立有向图，并根据有向图建立有向图的邻接矩阵M，以及根据各有向边的权值建立矩阵W。然后根据矩阵乘法求出M2，M3，……Mn。这可以通过循环完成。之后的步骤就是设定待查节点，由于算法是从终点向起点查找的，所以应该先把与终点dj构成直接通路的节点作为待查节点。建立完待查节点集后，首先按照深度优先进行搜索，按照上面所说的递归算法查找第一条有向通路。然后以此条通路为基准，进行广度优先搜索，寻找新的通路，查找过程仍然是采用上述的递归算法，但是要考虑到中的两种情况。需要指出的是：广度优先搜索过程可能是一个反复执行的过程，直至最终找到节点d1到节点dj的最短路径。

3 实例

某物流公司业务员要从v0到地点v2投递货物，路线如图1所示，业务员想在此过程走的路线最短，时间最快。他应该走哪条路线?

由上面有向图建立的邻接矩阵M以及有向边权值矩阵W如图2所示，由于M是一个稀疏矩阵，按照上面方法所述形成的节点数对(0，1)，(0，3)，(1，2)，(3，2)，(3，4)，(4，1)，(4，2)。按照矩阵乘法计算出M2、M3、M4、M5。由它们产生的节点对如下所示：M2(0，2)，(0，4)，(3，1)，(3，2)，(4，2);M3(0，1)，(0，2)，(3，2);M4(0，2)。我们据此可得到该有向图的可达矩阵T的节点对：(0，1)，(0，2)，(0，3)，(0，4)，(1，2)，(3，1)，(3，2)，(3，4)(4，1)，(4，2)。

现在我们求节点v0到v2的最短路径。查看矩阵T可知存在(0，2)的节点对，所以从V0可以到达V2。再按照上述规则以及结合矩阵W，找到M2存在(2，0)节点对，M中存在(1，2)和(0，1)节点对，即M■■= M12* M01， M■■、M12、 M01都不为0。所以找到一条通路即：v0、v1、v2，其路径长为19。

按照上述方法，我们还可以找到通路：v0、v3、v2和v0、v3、v4、v2，但是由于它们的路径长分别为19和20，不产生对通路v0、v1、v2的替换，所以在此不再详述。继续按着上述方法查找通路时会发现：M■■≠0，且存在M■■≠0，M12≠0，继续查找又会发现存在M■■≠0，M41≠0，进一步查找又会发现存在M03≠0，M34≠0，所以最终找到通路：v0、v3、v4、v1、v2，由于其路径长为18，所以按照上述原则对原通路v0、v1、v2进行替换，又由于已查找该有向图中所有通路，所以确定最短路径为v0、v3、v4、v1、v2，由于其路径长为18。

4 结论

本文针对物流配送系统中的投递等事务中路线优化的问题，提出了一种新的对最短路径算法的尝试，采用逆向标号，对待查节点进行优化选取，有效的利用了第一次计算的有用信息，避免重复计算，使得该算法搜索设计上要比以往算法节省时间，对于最短路径问题可以快速求解。虽然增加了邻接矩阵的乘法计算，但由于是稀疏矩阵，不会增加太多的计算量。本算法是具有实际意义的，可以在成本降低方面给出积极、高效的意见和解决方法，从而降低物流中的流通费用。

物流配送管理系统论文文献

[1]肖位枢.图论及其算法.北京：航空工业出版社，1993.

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