【S汽車有限公司物流配送車輛調(diào)度探究13000字】

S汽車有限公司物流配送車輛調(diào)度研究目錄TOC\o"1-4"\h\u32368第1章緒論 第1章緒論1.1研究背景、目的與意義1.1.1研究背景隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，物流對(duì)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)作用越來越重要。作為“第三利潤(rùn)源”的物流不僅對(duì)企業(yè)節(jié)省成本有著重要的意義，而且對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈都具有提高效益的作用。運(yùn)輸成本作為大多數(shù)企業(yè)的一種單項(xiàng)成本，在保證用戶需求和服務(wù)質(zhì)量的前提下充分利用運(yùn)輸資源，這對(duì)企業(yè)可持續(xù)性生產(chǎn)提供了保障。優(yōu)化物流配送的主要環(huán)節(jié)是車輛調(diào)度，且物流成本為其主要影響因素。車輛調(diào)度在物流管理中是一項(xiàng)重要內(nèi)容，直接影響到物流成本和配送質(zhì)量。配送路線安排和車輛調(diào)度的優(yōu)化對(duì)物流效率的提高有著重要的作用。這里以S汽車有限公司企業(yè)為例，對(duì)其物流運(yùn)輸過程中的車輛調(diào)度問題進(jìn)行研究?jī)?yōu)化。在本文中車輛調(diào)度問題(VehicleSchedulingProblem)VSP更多的是從供應(yīng)地與需求地之間的距離關(guān)系、車輛裝載量、運(yùn)輸成本等問題上進(jìn)行考慮，從而制定合適的行車路徑，使車輛有序的通過，在滿足一定要求的情況下實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。S汽車有限公司在物流車輛調(diào)度的過程中，雖然采取了現(xiàn)代物流信息技術(shù)，如GPS、自動(dòng)控制和通訊調(diào)度系統(tǒng)等。但是，該企業(yè)在實(shí)際操作中仍然存在運(yùn)輸調(diào)度不合理等問題。在實(shí)行貨物運(yùn)輸過程中對(duì)車輛調(diào)度沒有做到盡可能的科學(xué)使之并沒有完全達(dá)到設(shè)定的目標(biāo)，這也是今天研究的重要意義?？傮w而言，物流運(yùn)輸車輛方式的優(yōu)化問題可以被描述為以一定的供應(yīng)和需求為重點(diǎn)來組織一個(gè)合理的路線，并滿足一定的要求（客戶需求、車輛裝載、車輛里程等）來實(shí)現(xiàn)一定的目標(biāo)效益（運(yùn)輸成本、最短里程等）。本文以滿足車輛調(diào)度費(fèi)用成本最低為優(yōu)化目標(biāo)，來進(jìn)行問題研究。1.1.2研究目的和意義在第三產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的今天，物流起著不可或缺的作用。對(duì)于當(dāng)今大多企業(yè)而言，物流是占據(jù)成本最大，同時(shí)也是最容易降低的一部分。本論文旨在通過對(duì)S汽車有限公司物流車輛調(diào)度的分析研究，一方面是以分析來定位出該企業(yè)在車輛調(diào)度方面的缺陷；更重要的一方面是通過建立車輛調(diào)度VRP模型對(duì)企業(yè)車輛調(diào)度的過程進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)問題可行性分析后，不僅反映出的是配送流程中的某一個(gè)環(huán)節(jié)，更多是對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)流程整個(gè)供應(yīng)鏈上下游的一種優(yōu)化，以至于在物流成本、效率和客戶服務(wù)上都有一定的優(yōu)化。本文對(duì)S汽車有限公司的車輛調(diào)度路徑進(jìn)行優(yōu)化分析具有很強(qiáng)的實(shí)際意義。首先能夠減少S汽車有限公司車輛調(diào)度的總里程和工作時(shí)間，從而提高車輛調(diào)度效率；其次合理設(shè)計(jì)車輛調(diào)度路線能夠合理分配運(yùn)輸車輛的數(shù)量和送貨量，減少資源浪費(fèi)，節(jié)省成本；最后通過成本的降低、效率提高能夠有效提高企業(yè)在整個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，為企業(yè)提供科學(xué)設(shè)計(jì)的建議和方法，為企業(yè)未來的發(fā)展提供指導(dǎo)，同時(shí)對(duì)現(xiàn)代物流方面的政府決策具有指導(dǎo)和借鑒作用。1.2文獻(xiàn)綜述“S汽車有限公司物流配送車輛調(diào)度研究”主要從車輛調(diào)度模型的研究和車輛調(diào)度算法的研究?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。1.2.1有關(guān)車輛調(diào)度模型的研究車輛調(diào)度問題的優(yōu)化對(duì)當(dāng)今企業(yè)有著重要的作用，從提高效率到降低成本都有著一定意義。沈吟東等[1]通過對(duì)一般車輛調(diào)度問題的研究，把其應(yīng)用到特定企業(yè)車輛調(diào)度時(shí)間窗問題中，從而使車輛調(diào)度的研究更具準(zhǔn)確性。陳佳惠等[2]認(rèn)為企業(yè)車輛調(diào)度過程實(shí)際上是一個(gè)不斷尋求最優(yōu)路線過程，通過優(yōu)化車輛調(diào)度來降低企業(yè)的運(yùn)輸成本以及提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。胡雪松[3]認(rèn)為運(yùn)輸作為物流體系的一個(gè)關(guān)鍵部分，對(duì)物流起著重要作用。在當(dāng)今世界，如何降低企業(yè)的運(yùn)輸成本，提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，最根本的是要從當(dāng)今物流的真實(shí)情況出發(fā)，來分析其中存在的不合理現(xiàn)象，從而提出有效的解決方法，實(shí)現(xiàn)真正的第三利潤(rùn)源。隨后，雷小青[4]指出運(yùn)輸是現(xiàn)代物流業(yè)最重要組成部分之一，應(yīng)該得到更廣泛的關(guān)注，因?yàn)檫\(yùn)輸?shù)暮侠硇钥赡苁莾?yōu)化車輛調(diào)度的一個(gè)關(guān)鍵問題。在設(shè)計(jì)和管理物流系統(tǒng)時(shí)，最主要的任務(wù)是考慮運(yùn)輸合理性。MagnoA.GonzalezHuerta""MagnoA.GonzalezHuerta[5]提出綜合運(yùn)用多種運(yùn)輸方式的優(yōu)點(diǎn)，整合了分散的運(yùn)力資源，以其高效低耗的服務(wù)也是當(dāng)今企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)力的重要源泉。之后，井康[6]指出世界上的礦產(chǎn)資源分布不均，并且根據(jù)日本礦產(chǎn)資產(chǎn)匱乏、消耗量大的事實(shí)提出了合理的世界經(jīng)濟(jì)和運(yùn)輸合理化對(duì)策。王永等[7]認(rèn)為運(yùn)用遺傳算法在車輛調(diào)度的過程中進(jìn)行求解是非常重要的，不僅可以增強(qiáng)求解的科學(xué)性和嚴(yán)密性，而且對(duì)于數(shù)據(jù)求解后的分析也是非常精確的。顏樂平等[8]分析了在大數(shù)據(jù)時(shí)代，物流已經(jīng)成為降低企業(yè)物流成本的一項(xiàng)重要影響因素，從物流成本上降低企業(yè)總成本已經(jīng)成為眾多企業(yè)所追尋的。李軍等[9]把時(shí)間窗車輛調(diào)度問題應(yīng)用到物流配送車輛調(diào)度問題中進(jìn)行了詳細(xì)的描述，從基本定義到實(shí)例分析都有一定的信息支持，也進(jìn)一步對(duì)時(shí)間窗車輛調(diào)度問題進(jìn)行了分析。以上學(xué)者對(duì)車輛調(diào)度的研究主要從時(shí)間窗、實(shí)際應(yīng)用等方面進(jìn)行分析考慮，對(duì)車輛調(diào)度的研究有著非常重要的借鑒意義，同時(shí)也為本論文有著重要的學(xué)習(xí)意義。1.2.2有關(guān)車輛調(diào)度算法的研究在車輛調(diào)度算法的研究中，張紅霞等[10]指出物流配送優(yōu)化車輛調(diào)度問題的算法主要研究的是組織的行車路徑能否使車輛在滿足一定約束條件下有序通過供應(yīng)和需求點(diǎn)達(dá)到里程最短、成本最少等目的。在蟻群算法上，張志霞""張志霞等[11]認(rèn)為在車輛調(diào)度過程中使用蟻群算法，并且把時(shí)間窗問題應(yīng)用到車輛調(diào)度中去。在求解過程中運(yùn)用Matlab語言進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用到實(shí)例中對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。在混合蟻群算法上，DorigoM.""DorigoM.,GambardellaL.M.""GambardellaL.M.[12]認(rèn)為數(shù)學(xué)模型在求解車輛調(diào)度過程中有著重要的作用，通過國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的研究，混合蟻群算法在求解車輛調(diào)度的過程中更具有可行性，并且通過具體的例子證明了該方法的可行性。隨后，%E9%99%88%E5%8D%A0%E9%BE%99""陳占龍等[13]認(rèn)為企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)將轉(zhuǎn)變?yōu)楣?yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競(jìng)爭(zhēng)，選擇先進(jìn)的數(shù)據(jù)創(chuàng)新和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈伙伴之間的數(shù)據(jù)通信和共享將是當(dāng)今企業(yè)的中心競(jìng)爭(zhēng)力。在啟發(fā)式算法方面，張朋[14]提出通過運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行編碼，構(gòu)造和求解了車輛運(yùn)輸路徑問題方面的算法，通過大量數(shù)據(jù)的運(yùn)用證明了該啟發(fā)式算法的有效性。同時(shí)，馮希[15]從GPS系統(tǒng)的角度闡述車輛調(diào)度的過程，詳細(xì)解說了整個(gè)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)流程，并且進(jìn)一步從出庫流程和入庫流程兩個(gè)方面進(jìn)行車輛調(diào)度優(yōu)化。CHENAi-ling""CHENAi-ling等[16指出物流被稱為“第三利益源”，考慮的情況也越來越多，逐漸成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要行業(yè)。運(yùn)輸是物流工作的重要組成部分，占物流工作成本的60%以上。為了降低運(yùn)輸成本，在物流路徑優(yōu)化過程中，基本上都會(huì)研究車輛的路線問題。高亞偉[17]考慮了多起訖點(diǎn)的多車場(chǎng)調(diào)度問題，即貨物的轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)隨著貨物信息的動(dòng)態(tài)變化而變化，更符合現(xiàn)實(shí)需求，以此為方向進(jìn)行了實(shí)例研究。算法的研究對(duì)求解車輛調(diào)度問題有著重要的意義，在本文中主要考慮的是用蟻群算法進(jìn)行求解車輛調(diào)度的問題，所以在這里主要更多的是學(xué)習(xí)有關(guān)學(xué)者對(duì)蟻群算法的相關(guān)研究。1.2.3研究評(píng)述對(duì)于上述文獻(xiàn)綜述可以看出，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)物流車輛調(diào)度問題的研究和應(yīng)用已經(jīng)取得了一定的研究成果，但在某些問題上還欠缺一定的研究：在現(xiàn)有的物流配送車輛調(diào)度優(yōu)化研究中，研究主要為對(duì)車輛調(diào)度優(yōu)化的研究。對(duì)與優(yōu)化的研究主要通過收集數(shù)據(jù)，建立模型，改進(jìn)算法，建立相關(guān)約束來進(jìn)行。我國(guó)的物流發(fā)展還比較落后，相關(guān)領(lǐng)域的物流調(diào)度研究還比較缺少，以及對(duì)調(diào)度問題的深度不夠。當(dāng)然，很多學(xué)者對(duì)車輛調(diào)度的研究更多是體現(xiàn)在宏觀方面，對(duì)具體企業(yè)實(shí)例涉及研究較少，本文以物流配送車輛調(diào)度為例，進(jìn)行車輛調(diào)度的研究對(duì)發(fā)展運(yùn)輸調(diào)度具有一定的參考意義。1.3研究的內(nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本文以車輛調(diào)度中存在的問題為研究對(duì)象，通過建立VRP模型，使用蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化車輛調(diào)度路線，選擇最優(yōu)配送路徑，減少運(yùn)輸距離，以至于在車輛調(diào)度過程中降低成本、提高效率和滿足企業(yè)運(yùn)輸需求。對(duì)本論文內(nèi)容簡(jiǎn)述如下：第一章為緒論部分。主要是研究背景、研究目的與意義對(duì)車輛調(diào)度研究以及應(yīng)用進(jìn)行了國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述，最后介紹了本文的研究?jī)?nèi)容和研究方法。第二章為相關(guān)概念界定和理論基礎(chǔ)部分。通過介紹運(yùn)輸?shù)母拍钜约败囕v調(diào)度的概念；并且對(duì)本文涉及到的VRP理論模型和蟻群算法進(jìn)行了相關(guān)闡述。第三章為S汽車有限公司物流配送車輛調(diào)度的現(xiàn)狀與問題分析。首先是對(duì)S汽車有限公司的基本情況做了簡(jiǎn)要說明；其次是對(duì)S汽車有限公司車輛調(diào)度現(xiàn)狀研究；最后是對(duì)S汽車有限公司車輛調(diào)度問題及成因分析。第四章為S汽車有限公司車輛調(diào)度模型建立和優(yōu)化。本章對(duì)于S汽車有限公司數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析后，通過對(duì)VRP模型的應(yīng)用，蟻群算法進(jìn)行求解從而對(duì)車輛調(diào)度過程進(jìn)行優(yōu)化，得出最佳方案；并且最后將數(shù)據(jù)定量化，對(duì)比分析優(yōu)化前后配送里程和運(yùn)輸成本兩個(gè)方面，得出路徑優(yōu)化后的方案更合理。1.3.2研究方法本文有針對(duì)的通過閱讀文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合物流配送和車輛調(diào)度等相關(guān)理論，采用了調(diào)查研究、蟻群算法、案例分析等方法。首先運(yùn)用的調(diào)查法、訪談法對(duì)該公司車輛運(yùn)輸調(diào)度現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)研，分析其運(yùn)輸調(diào)度存在的狀況和問題。其次通過對(duì)如何實(shí)現(xiàn)車輛調(diào)度等問題建立模型，并使用蟻群算法進(jìn)行求解，得出最有調(diào)度方案。最后結(jié)合案例驗(yàn)證了配送模型和算法的有效性，為S汽車有限公司的運(yùn)輸調(diào)度實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。第2章相關(guān)概念界定與理論基礎(chǔ)2.1相關(guān)概念界定2.1.1運(yùn)輸?shù)母拍钸\(yùn)輸是一種使用某些設(shè)備和工具將對(duì)象從一個(gè)位置移動(dòng)到另一個(gè)位置的操作。它是對(duì)象在完全不同的地理區(qū)域中的空間位移，以更改其空間位置。通過這種位移，可以實(shí)現(xiàn)商品的空間優(yōu)勢(shì)，體現(xiàn)其使用價(jià)值并滿足社會(huì)的各種需求。運(yùn)輸是物流中最重要的環(huán)節(jié)之一，也是現(xiàn)代物流活動(dòng)中最重要的任務(wù)。在運(yùn)輸中人、物、設(shè)備缺一不可，三者通過一定的生產(chǎn)關(guān)系聯(lián)系到一塊，在這個(gè)過程中，具有實(shí)踐知識(shí)的人使用一定的生產(chǎn)工具制造產(chǎn)品。運(yùn)輸簡(jiǎn)單分為客運(yùn)和貨運(yùn)，客運(yùn)就是貨物的位移、客運(yùn)是人的空間位移。其目的是改變物品的空間位置，在這一個(gè)過程中實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增值，市場(chǎng)需求匹配。所以，運(yùn)輸是一個(gè)連續(xù)的過程，中間一般不會(huì)發(fā)生中斷，直到工作任務(wù)完成。在運(yùn)輸?shù)倪^程中不管是從經(jīng)濟(jì)效益還是社會(huì)效益都會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生一定的影響。運(yùn)輸工具作為當(dāng)今社會(huì)的必需品也體現(xiàn)出了在生活中的重要性，從基本的交通工具到高科技衛(wèi)星發(fā)射都體現(xiàn)著運(yùn)輸?shù)倪^程，我們不能否認(rèn)在其中伴隨著人為的影響因素，但是這也是其中所不可或缺的。人作為一個(gè)中介，不僅是運(yùn)輸?shù)膶?duì)象也是進(jìn)行運(yùn)輸?shù)闹黧w，只有這樣才能進(jìn)行貨物的位移從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的增值，其中包括經(jīng)濟(jì)附加值和社會(huì)附加值。把其看到社會(huì)中去，可以看做地理位置的遷移，不論是在什么地方遷移都可以產(chǎn)生一定的積極影響。如果把其定位到企業(yè)中則可以看做是企業(yè)內(nèi)產(chǎn)品的移動(dòng)，在移動(dòng)的過程中可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)盈利的目的。2.1.2車輛調(diào)度的概念車輛規(guī)劃是指制定行駛路線，以便在某些條件下車輛可以正確地通過多個(gè)裝卸點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)最短距離，最低成本和最短時(shí)間目標(biāo)。車輛調(diào)度工作的內(nèi)容運(yùn)包括三個(gè)部分：計(jì)劃，監(jiān)視和統(tǒng)計(jì)分析?？茖W(xué)組織運(yùn)輸活動(dòng)。適當(dāng)安排運(yùn)輸工具，以確保配送工作正確完成。優(yōu)化配送路線，以確保及時(shí)完成分發(fā)任務(wù)，以達(dá)到最小容量使用率。監(jiān)督領(lǐng)導(dǎo)運(yùn)輸車輛的安全運(yùn)行。在實(shí)行計(jì)劃的運(yùn)輸過程中不斷了解各種影響因素的變化，及時(shí)協(xié)調(diào)每個(gè)工作環(huán)節(jié)，并提出運(yùn)營(yíng)調(diào)整建議。及時(shí)執(zhí)行配送任務(wù)，并對(duì)運(yùn)輸活動(dòng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。在此基礎(chǔ)上，提出了改善建議和措施，以提高運(yùn)輸車輛的效率和運(yùn)行結(jié)果，并確保運(yùn)輸計(jì)劃的完成和執(zhí)行。車輛調(diào)度工作包含了車輛路徑問題，在車輛路徑問題(VRP)的基礎(chǔ)上從學(xué)術(shù)和實(shí)際應(yīng)用上進(jìn)行研究車輛調(diào)度的不同情況的變化，其中包括車輛調(diào)度時(shí)間窗和尋求最佳路徑等問題。結(jié)合以上問題，解決車輛路徑問題的方法的可以分為精確算法和啟發(fā)式算法。其中，精確算法包括分支邊界法和分支切割法。啟發(fā)式算法包括節(jié)約里程方法和蟻群算法。其中，蟻群算法具有解決組合優(yōu)化問題的良好性能。車輛調(diào)度的過程也是一個(gè)循環(huán)的過程，我們不能把他簡(jiǎn)單的看成某一次的車輛調(diào)度，實(shí)際上它是一個(gè)循環(huán)優(yōu)化的過程。優(yōu)化的數(shù)值越精確越能夠在調(diào)度的過程中尋求最優(yōu)路徑，完善運(yùn)輸過程和信息匹配，這樣才能提高運(yùn)輸調(diào)度的效率和服務(wù)質(zhì)量。從本質(zhì)上來講企業(yè)的車輛調(diào)度過程實(shí)際上就是把利潤(rùn)獲取達(dá)到最大的過程，從而提高企業(yè)的盈利能力。2.2理論基礎(chǔ)2.2.1VRP的基本描述VRP是指在車輛運(yùn)輸貨物的過程中已經(jīng)知道了供應(yīng)地的地理坐標(biāo)、運(yùn)輸承載能力和市場(chǎng)需求，通過一定的行車運(yùn)輸規(guī)則，選取一定指標(biāo)（距離、成本等）為所求目標(biāo)，在滿足一定約束下（時(shí)間、服務(wù)等）合理規(guī)劃車輛運(yùn)輸數(shù)量和路線，從而得出最優(yōu)方案如圖SEQ圖\*ARABIC1所示：（其中表示供應(yīng)地，表示需求地）圖1配送方案最優(yōu)圖VRP從配送中心數(shù)量上分，可以表示為單配送中心和多配送中心，對(duì)物流依賴程度較大的企業(yè)往往擁有自己的物流運(yùn)輸部門或者進(jìn)行外包，無論哪一種形式都會(huì)形成龐大復(fù)雜的物流網(wǎng)絡(luò)，從而提高物流效率和客戶滿意度等。當(dāng)然，精確算法能夠運(yùn)用車輛調(diào)度規(guī)劃方法將VRP問題的數(shù)量關(guān)系表現(xiàn)出來并求出最優(yōu)解。在建立多配送中心VRP模型之前需要研究S汽車有限公司面臨的實(shí)際問題，然后進(jìn)行相應(yīng)的分析。具體應(yīng)考慮以下因素：倉庫，應(yīng)考慮倉庫的技術(shù)，容量和大小；其次是車輛，必須考慮車輛數(shù)量，裝載能力，運(yùn)輸成本和最長(zhǎng)行駛距離。最后是對(duì)顧客需求量、地理位置的考慮。通過以上問題的考慮分析對(duì)S汽車有限公司車輛調(diào)度問題進(jìn)行設(shè)計(jì)、優(yōu)化。2.2.2蟻群算法的基本原理蟻群算法是M．Dorigo等人在觀察螞蟻覓食過程中發(fā)現(xiàn)，通過觀察分析，簡(jiǎn)單的來說就是眾多螞蟻在覓食的過程中會(huì)留下相應(yīng)的信息素，在信息素的基礎(chǔ)上螞蟻之間通過交流達(dá)成一致最終形成一個(gè)最優(yōu)路徑。在基本的蟻群算法中，螞蟻每走一步都要進(jìn)行計(jì)算，首先要計(jì)算選擇各條路徑的選擇概率P，然后再進(jìn)行路徑選擇。在個(gè)體外出覓食道路優(yōu)化階段中，假設(shè)于某一時(shí)刻t，用bi(t)來表示地點(diǎn)i處覓食個(gè)體數(shù)量，假設(shè)總共存在m只螞蟻到n個(gè)目標(biāo)點(diǎn)尋覓食物，dij為覓食點(diǎn)i到j(luò)之間的距離，則存在等式：M=(i∈n)公式（2-1)定義相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化策略：在優(yōu)化蟻群算法的過程中需要單只螞蟻的探索能力，同時(shí)也需要整個(gè)蟻群的協(xié)同合作，信息在單個(gè)螞蟻之間進(jìn)行傳遞，在算法中起到非常重要的作用，從而使螞蟻群落有序的進(jìn)行工作。第3章S汽車物流配送車輛調(diào)度的現(xiàn)狀與問題分析3.1公司簡(jiǎn)介S汽車有限公司主要產(chǎn)品是：五十鈴輕、中、重型商用車等。在車輛銷售的過程中，不管是從基礎(chǔ)領(lǐng)域還是到核心領(lǐng)域，S汽車有限公司都有一定的管理系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行。其商品質(zhì)量在相應(yīng)范圍內(nèi)都獲得一個(gè)不錯(cuò)的口碑以至于在未來發(fā)展過程中發(fā)掘潛在客戶；在世界領(lǐng)域，其先進(jìn)的技術(shù)和高質(zhì)量產(chǎn)品都有一定的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在未來的發(fā)展過程中，S汽車有限公司有著明確的市場(chǎng)規(guī)劃，追求在世界先進(jìn)的創(chuàng)新和質(zhì)量水平下降低成本，在產(chǎn)品性能方面取得進(jìn)步，克服了世界品牌商用車成本高的主要問題，并將所有的產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)量高、成本中等的水平。因此，S的市場(chǎng)區(qū)域和客戶群體在很大程度上得到了改變。市場(chǎng)也在不斷地拓展，從沿海到內(nèi)陸、從東部地區(qū)到中西部地區(qū)，都有廣闊的市場(chǎng)。S汽車有限公司在發(fā)展中有明確的市場(chǎng)定位和發(fā)展規(guī)劃，其從車輛調(diào)度的過程中降低物流成本也成為在發(fā)展過程的關(guān)鍵。在車輛調(diào)度過程中，從公司目前狀況來看雖然能夠滿足部分的市場(chǎng)需求，但是在公司未來發(fā)展中遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。S汽車有限公司的產(chǎn)品主要是汽車零件、整架汽車等。在近三十年來，從營(yíng)業(yè)利潤(rùn)上來看公司的年均營(yíng)業(yè)利潤(rùn)大致在一億元左右。在產(chǎn)品銷售上基本占到一大半，但是經(jīng)過分析如果公司的物流運(yùn)輸成本降低百分之一時(shí)，公司的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)可以上升三個(gè)百分點(diǎn)。這也是從物流運(yùn)輸成本出發(fā)去考慮公司營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的關(guān)鍵，只有物流成本有所下降才能在市場(chǎng)上獲得一個(gè)不錯(cuò)的利潤(rùn)，才能提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。S汽車有限公司在發(fā)展的過程中始終秉持著誠(chéng)信、可靠的信念贏得市場(chǎng)客源和產(chǎn)品需求從而提高市場(chǎng)利潤(rùn)。3.2S汽車有限公司車輛調(diào)度的現(xiàn)狀通過對(duì)近年來全球范圍內(nèi)汽車行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的分析，可以發(fā)現(xiàn)汽車零部件的生產(chǎn)和配送形成了獨(dú)立的體系，逐漸從汽車制造產(chǎn)業(yè)中獨(dú)立出來，其中汽車零部件的配送作為物流業(yè)務(wù)外包給第三方物流服務(wù)公司。汽車生產(chǎn)商對(duì)時(shí)間約束十分看重，S汽車（集團(tuán)）有限公司對(duì)于汽車零部件的實(shí)際配送情況，將物流配送成本最小化作為的優(yōu)化目標(biāo)，建立起有事實(shí)依據(jù)的車輛調(diào)度模型。下面是S汽車有限公司車輛調(diào)度的基本流程：在該公司車輛調(diào)度中主要有四個(gè)主體進(jìn)行操作，分別為總調(diào)度、調(diào)度主管、客服總調(diào)度和操作員。在車輛調(diào)度工作中客服總調(diào)度收到派車申請(qǐng)并且核對(duì)信息的準(zhǔn)確性以及對(duì)調(diào)度商品有無特殊需求；然后總調(diào)度與供應(yīng)商進(jìn)行聯(lián)系并且發(fā)出具體派車指示從而制定派車計(jì)劃；調(diào)度主管在車輛調(diào)度整個(gè)過程中進(jìn)行協(xié)調(diào)整個(gè)工作內(nèi)容以及貨物的完整性；操作員進(jìn)而進(jìn)行貨物跟蹤、運(yùn)輸、裝貨等工作以及處理突發(fā)事件最終錄入系統(tǒng)完成工作任務(wù)，四個(gè)主體之間相互配合完成S汽車有限公司車輛調(diào)度工作。在現(xiàn)階段，S汽車有限公司有15個(gè)客戶需求點(diǎn)信息如表一所示、兩個(gè)調(diào)度中心分別是D1和D2其坐標(biāo)和擁有車輛如表二所示；配送調(diào)度中心和顧客信息散點(diǎn)圖如圖2所示（為配送中心，為顧客坐標(biāo)），其現(xiàn)今調(diào)度路徑以及成本如表三所示：表SEQ表\*CHINESENUM1一客戶信息任務(wù)點(diǎn)i任務(wù)點(diǎn)坐標(biāo)任務(wù)量1（119,26）0.52（103,36）1.23（113,23）0.34（113,34）0.75（106,26）1.26(114,38)1.37（113,34）0.48（126,45）0.69（114,30）1.510（112,28）1.011（125,43）1.512（118,32）1.013（115,28）0.814（123,41）1.015（101,36）1.0表SEQ表\*CHINESENUM1二調(diào)度中心坐標(biāo)和擁有車輛配送中心坐標(biāo)/KM擁有車輛D1（117,31)20D2(106,38)16圖SEQ圖\*ARABIC2配送中心以及顧客信息散點(diǎn)圖表SEQ表\*CHINESENUM1三現(xiàn)今調(diào)度路徑以及成本配送中心路徑訪問順序配送里程/km裝載量/t總成本/元D1路徑1（1,9,13,11）250.964.31625.98路徑2（12,14,4,8）381.263.33025.22D2路徑1（2,3，15）650.892.04025.66路徑2（5,6，10，7,9）610.874.43120.58合計(jì)5151893.9814.011797.44通過表中數(shù)據(jù)可以得出，在現(xiàn)階段S汽車有限公司2個(gè)調(diào)度中心配送貨物到15個(gè)客戶需求點(diǎn)的順序分別為：D1→1→9→13→11→D1;D1→12→14→4→8→D1;D2→2→3→15→D2;D2→5→6→10→7→9→D2。其行駛總里程為1893.98km，行車總成本為11797.44元。很顯然，S汽車有限公司在車輛調(diào)度過程中往往是根據(jù)行車人員固有的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行貨物運(yùn)輸。比如：調(diào)度中心D1完全可以可以負(fù)責(zé)需求點(diǎn)6、7的貨物運(yùn)輸從而減少行車?yán)锍毯统杀?，但是在這里行車人員并沒有如此運(yùn)輸。3.3S汽車有限公司車輛調(diào)度問題及成因分析通過對(duì)S汽車有限公司工作人員的實(shí)地訪談（其中包含高層主管100人、中層干部150人、基層工作人員200人）以及進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果如圖SEQ圖\*ARABIC3所示；其中對(duì)車輛調(diào)度路徑缺乏整體性表現(xiàn)最為強(qiáng)烈有200人投票；車輛調(diào)度模型求解不精確較為突出有152人進(jìn)行投票；管理隨意化最為不強(qiáng)烈有98人進(jìn)行投票。通過問題滲透出該公司基本存在的一些顯性問題從而進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。圖3數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖3.3.1車輛調(diào)度路徑缺乏整體性S汽車有限公司在車輛調(diào)度過程中有許多種方法，根據(jù)不同的客戶需求進(jìn)行設(shè)定行車路徑。但是，通過實(shí)時(shí)訪談的調(diào)查S汽車有限公司在車輛調(diào)度的過程中并沒有真正的按照該模式進(jìn)行貨物運(yùn)輸，車輛司機(jī)在貨物運(yùn)輸時(shí)沒有通過科學(xué)的數(shù)據(jù)分析與線路規(guī)劃，而是經(jīng)常采用經(jīng)驗(yàn)調(diào)度法，依據(jù)長(zhǎng)期的車輛調(diào)度經(jīng)驗(yàn)對(duì)運(yùn)輸車輛調(diào)配做出決定。這樣極易不能考慮當(dāng)時(shí)車輛調(diào)度的現(xiàn)狀以及不同時(shí)期客戶需求量的多少，以致不能從整體上考慮車輛調(diào)度路線分配進(jìn)行科學(xué)的運(yùn)輸。在車輛調(diào)度過程中，S汽車有限公司的部分員工能夠本著公司規(guī)定和要求行駛車輛以及之間的相互配合，在這一方面能夠以盡可能多的效率去完成工作任務(wù)從而提升工作效率；但是經(jīng)過實(shí)地訪談發(fā)現(xiàn)大部分的員工在車輛行駛的過程中并沒有按照公司的要求去規(guī)劃車輛的行車路徑，而是按照自己往常的行車經(jīng)驗(yàn)和道路狀況去運(yùn)輸貨物，更重要的是在車輛之間相互配合的過程中缺乏聯(lián)系和溝通，不能夠從整體上去優(yōu)化車輛調(diào)度的行車路徑。3.3.2車輛調(diào)度模型求解不精確圖上作業(yè)法和蟻群算法在S汽車有限公司車輛調(diào)度過程中最為經(jīng)常使用。圖上作業(yè)法是以模型為基礎(chǔ)進(jìn)行問題分析，將配送業(yè)務(wù)反映在路徑交通圖上，然后進(jìn)行方案調(diào)整，最后求出最優(yōu)方案；蟻群算法是通過模型建立然后運(yùn)用matlab軟件進(jìn)行求解。無論采取哪種方法，經(jīng)過訪談，車輛調(diào)度人員在數(shù)據(jù)收集和求解時(shí)通常把數(shù)據(jù)進(jìn)行整數(shù)化求解，從而忽視了其中的一些細(xì)節(jié)，不能夠進(jìn)行系統(tǒng)的分析總結(jié)，要知道在物流運(yùn)輸?shù)倪^程中一些細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤也會(huì)產(chǎn)生一定的成本?？茖W(xué)性是進(jìn)行算法計(jì)算時(shí)所必須注重的一個(gè)問題，只有保證數(shù)據(jù)科學(xué)、算法科學(xué)和結(jié)果科學(xué)才能在最后求解的過程尋求最優(yōu)結(jié)果。有了最優(yōu)結(jié)果之后，駕駛?cè)藛T在行車時(shí)才能清楚定位行車路徑和行車順序，在之后的行車中才能相互配合，相互補(bǔ)充。這看似是一個(gè)基本的問題，但是車輛調(diào)度人員掌握施行之后能夠最大化減少運(yùn)輸成本和運(yùn)輸里程。3.3.3管理隨意化S汽車有限公司的車輛調(diào)度人員在車輛使用過程中雖然對(duì)車輛安全問題比較重視，但是對(duì)車輛分配不夠精確。在車輛調(diào)度過程中，需要對(duì)車輛駕駛?cè)藛T的駕駛信息進(jìn)行普及，防止在運(yùn)輸行駛過程中出現(xiàn)違規(guī)情況。在訪談過程中，大量的駕駛?cè)藛T都有在車輛駕駛時(shí)出現(xiàn)懈怠的情況，不能按時(shí)核對(duì)貨物進(jìn)行信息上傳。在S汽車有限公司中由于管理配置不當(dāng)很容易出現(xiàn)一人多車的人情況，這使得司機(jī)在駕駛時(shí)不了解路況。管理過程實(shí)際上也是了解車輛調(diào)度的一個(gè)過程，從基礎(chǔ)工作操作到高層問題決策可以說是掌握整個(gè)車輛調(diào)度的工作。車輛調(diào)度的管理不僅是對(duì)駕駛?cè)藛T的要求，也是對(duì)決策人員的檢測(cè)，兩者之間相互聯(lián)系。通過駕駛?cè)藛T可以反映出車輛路徑?jīng)Q策者的決策是否正確，是否符合運(yùn)輸目標(biāo)的要求；從決策人員的目標(biāo)決策中可以體現(xiàn)出數(shù)據(jù)收集是否正確，是否符合目標(biāo)要求。這是一個(gè)相互影響、相互制約的過程。第4章S汽車有限公司車輛調(diào)度模型建立和優(yōu)化4.1車輛調(diào)度優(yōu)化問題的假設(shè)在車輛運(yùn)輸路徑優(yōu)化中會(huì)受到各中因素的影響，同時(shí)車輛調(diào)度優(yōu)化可以降低成本、優(yōu)化行車路徑、提高整體配合的一個(gè)效率。為了更加有效率的解決運(yùn)輸調(diào)度的問題，本文確定了路徑車輛分配為研究目標(biāo)：系統(tǒng)中存在多個(gè)配送中心，每個(gè)配送中心的貨物和車輛都充足，并且不存在缺貨和租車的狀況。配送中心可以向任何一個(gè)顧客進(jìn)行配送，且每個(gè)顧客只能由一個(gè)配送中心完成。(3)每輛車出發(fā)和返回的配送中心保持一致。(4)所有配送中心都有相同的車輛，每輛車都有一定的裝載能力，運(yùn)輸過程中客戶的總體需求不超過該車輛的裝載能力，即不允許超載行駛。(5)單向物品流向，即單一送貨。(6)車輛勻速行駛，且行駛速率已知。(7)已知顧客需求，并且在配送中沒有任何變動(dòng)。4.2S汽車有限公司車輛調(diào)度優(yōu)化模型建立4.2.1變量的定義在描述基本模型之前，首先對(duì)在本文中涉及的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行定義：M｛m|m=1,2,…,N｝為配送中心集合：Km—配送中心m的車輛數(shù)，K=M*Km;1m配送中心車輛K經(jīng)過i到j(luò) i=1,2,…N;j=1,2,…N;k=1,2,…m 0否則與dij中i,j的顧客編號(hào)為1,2，…,N中心編號(hào)為N+1，N+2，N+m,；表示第m個(gè)配送中心的車輛k從節(jié)點(diǎn)i行駛到節(jié)點(diǎn)j為1，否則為0，其中i≠j。4.2.2目標(biāo)函數(shù)的建立在S汽車有限公司實(shí)例中考慮2個(gè)調(diào)度中心，15個(gè)客戶需求點(diǎn)，即多配送中心調(diào)度問題。在目標(biāo)函數(shù)建立的過程中只考慮車輛運(yùn)輸成本和車輛調(diào)度成本，其目標(biāo)是使車輛調(diào)度總成本最小、收益最大，從而使企業(yè)獲得一定的利潤(rùn)。則具有多配送中心的VRP模型，其目標(biāo)函數(shù)表示如下：MinZ=+（4-1）其中，Pc表示車輛每公里消耗成本（元/km)；Pf表示每輛車調(diào)動(dòng)的固定成本（元/車）；dij表示顧客i到j(luò)之間的距離（km),用0表示配送中心；第一項(xiàng)為所有配送中心車輛調(diào)度的運(yùn)輸成本，第二項(xiàng)為所有車輛的調(diào)度成本。4.2.3相關(guān)約束條件≤Q，k=1,2,…Km;(任意m)（4-2）≤mki=N+1,N+2,…,N+M;(任意m)（4-3）=≤1,i=N+1,…,N+M;k=1,2,…,km;(任意m)（4-4）=N（4-5）==0,j=N+1,…,N+M;k=1,2,…,km;(任意m)（4-6）其中，Q表示車輛最大裝載量；N{n|n=1,2,…N}表示客戶集合；K{k|k=1,2,…K}表示配送車輛集合。約束式（4-2）表示任意一個(gè)配送中心所用車輛運(yùn)輸量不小于顧客所需求量；約束式（4-3）表示每個(gè)配送中心出發(fā)的車輛總數(shù)不超過其擁有的車輛總數(shù)；約束式（4-4）表示每輛車均從配送中心出發(fā)，并返回出發(fā)的配送中心；約束式（4-5）表示所有顧客均得到服務(wù)；約束式（4-6）表示車輛路徑必須經(jīng)過顧客，不得在配送中心之間運(yùn)輸。4.3本文運(yùn)用蟻群算法的設(shè)計(jì)過程在設(shè)計(jì)算法之前先對(duì)相關(guān)符號(hào)進(jìn)行說明：sett表示初始時(shí)間，△τij表示信息濃度，k表示螞蟻的數(shù)量，Lk表示總里程Step1初始化：sett=0，△τij=0。隨機(jī)放置m個(gè)螞蟻到n城市上；Step2令s=1，F(xiàn)ork=1tom，do把第k個(gè)螞蟻的初始城市號(hào)碼放置到tabuk(s)；Step3重復(fù)本步驟直到tabuklist被填滿(這個(gè)步驟重復(fù)n-1次)Sets=s+1Fork=ltom，do根據(jù)概率Pkij(0)來選擇下一步應(yīng)該到達(dá)的城市j；Step4Fork=1tom，do通過一定規(guī)則，把第K只螞蟻從城市tabuk(n)運(yùn)行到城市tabuk(1)，算出第k只螞蟻的總里程長(zhǎng)度Lk，更新尋求最短路徑。Fork=1tom，do根據(jù)公式，更新邊上的信息素濃度△τij；Step5更新出每一條邊τij(1+n)Set△τij=0Step6如果更新出并且不是所有的螞蟻選擇同一條路徑那么清空所有的tabuklist，轉(zhuǎn)到第step2步；否則轉(zhuǎn)step7；Step7打印出最短路徑，終止整個(gè)程序。4.4模型應(yīng)用與分析通過對(duì)該公司資料收集，將S汽車有限公司實(shí)例描述如下：S汽車有限公司配送模式分為集中配送和直送兩種。直送模式是由生產(chǎn)商直接發(fā)貨，在這里我們只考慮直送模式。其調(diào)度中心信息和客戶需求信息如第三章所描述：任務(wù)點(diǎn)客戶量共15個(gè)，配送心調(diào)度中共2個(gè)，分別用D1、D2表示。每個(gè)服務(wù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)和任務(wù)量如表一所示；調(diào)度中心D1、D2的坐標(biāo)和車輛數(shù)量如表二所示；配送中心以及顧客坐標(biāo)散點(diǎn)圖2所示（為配送中心，為顧客坐標(biāo)）。如各客戶點(diǎn)到調(diào)度中心的距離公式如下：Cij=在S汽車有限公司實(shí)例中我們?cè)谶@里只考慮車輛相關(guān)參數(shù)和貨損成本參數(shù)，其中模型參數(shù)和變量對(duì)應(yīng)數(shù)值描述如下：（1）車輛相關(guān)參數(shù)。各調(diào)度中心的車輛型號(hào)一樣，調(diào)度車輛的固定成本為350元；最大裝載量為5.5t；平均車速為80km/h，調(diào)度車輛每百里耗油21L，每升油價(jià)為6.24元；將車輛過路費(fèi)，修理費(fèi)、管理費(fèi)平攤到每輛車，則每輛車每公里費(fèi)用約為14元。（2）貨損成本參數(shù)。調(diào)度車輛在行車過程中出現(xiàn)貨損、貨物丟失的成本平均每輛車分?jǐn)偧s為62元。蟻群算法相關(guān)參數(shù)數(shù)值表四如所示：其種群規(guī)模為80，迭代次數(shù)為50，融合概率為0.4。表SEQ表\*CHINESENUM1四蟻群算法相關(guān)參數(shù)數(shù)值表種群規(guī)模迭代次數(shù)融合概率80500.4在本文中采用的是MATLABR2021a軟件進(jìn)行蟻群算法的求解，其求解的過程如下：（1）初始化變量→（2）把m只螞蟻運(yùn)行到n個(gè)城市中→（3）m只螞蟻在概率函數(shù)運(yùn)行下算出待選城市的概率狀況，并且按概率選擇下一個(gè)城市→（4）記錄該次迭代最優(yōu)路徑→（5）更新信息素→（6）禁忌表清零并選出最優(yōu)路徑→（7）達(dá)到最優(yōu)輸出運(yùn)行結(jié)果。通過以上的算法求解，從而得出車輛調(diào)度最優(yōu)路徑的貨物運(yùn)輸順序。對(duì)S汽車有限公司優(yōu)化求解如下：（1）初始解。第一次求解配送中心D1、D2運(yùn)輸路線以及成本信息如表五所示，第一次蟻群算法運(yùn)行結(jié)果圖如圖SEQ圖\*ARABIC4所示（其中為D1，為D2）從表中可以看出D1有兩個(gè)路徑進(jìn)行運(yùn)輸，其中路徑1的總成本為1524.13元；路徑2的總成本為2984.98元。D2也有兩個(gè)運(yùn)輸路徑，其中路徑1的車輛運(yùn)輸總成本為3899.25元；路徑2的車輛運(yùn)輸總成本為3000.54元。四條運(yùn)輸路徑車輛運(yùn)輸?shù)目偝杀緸?1408.90元。表五配送中心D1、D2運(yùn)輸路線信息配送中心路徑訪問順序配送里程/km裝載量/t總成本/元D1路徑1（1,3,13,10）222.312.61524.13路徑2（12,14,11,8）376.814.12984.98D2路徑1（2,4，15）615.232.93899.25路徑2（5,6，7,9）589.234.43000.54合計(jì)5151803.5814.011408.90圖SEQ圖\*ARABIC4第一次蟻群算法運(yùn)行結(jié)果圖（2）二次解。第二次求解配送中心D1、D2運(yùn)輸路線以及成本信息如表六所示，第二次蟻群算法結(jié)果運(yùn)行圖如圖SEQ圖\*ARABIC5所示（其中為D1，為D2）從表中可以看出調(diào)度中心D1有三條運(yùn)輸路徑，路徑1的調(diào)度總成本為1524.13元；路徑2的調(diào)度總成本為2984.98元；路徑3的調(diào)度總成本為2565.21元。車輛調(diào)度中心D2只有一條車輛調(diào)度路徑，路徑1的調(diào)度總成本為3899.25元。四條調(diào)度路徑的總成本為10973.57元。表六配送中心D1、D2運(yùn)輸路線以及成本配送中心路徑訪問順序配送里程/km裝載量/t總成本/元D1路徑1（1,3,13,10）222.312.61524.13路徑2（12,14,11,8）376.814.12984.98路徑3（5,9,7,6,16）198.214.42565.21D2路徑1（2,4，15）615.232.93899.25合計(jì)5151412.5614.010973.57圖SEQ圖\*ARABIC5第二次蟻群算法運(yùn)行結(jié)果圖（3）最終解。第三次求解配送中心D1、D2運(yùn)輸路線以及成本信息如表七所示，第三次蟻群算法結(jié)果運(yùn)行圖如圖SEQ圖\*ARABIC6所示（其中為D1，為D2）從表中可以看出車輛調(diào)度中心D1有三條行車路徑，其中路徑1的車輛調(diào)度總成本為1639.31元；路徑2的車輛調(diào)度總成本為2984.98元；路徑3的車輛調(diào)度總成本為1905.86元。車輛調(diào)度中心D2有一條調(diào)度行車路徑，其中路徑1的車輛調(diào)度總成本為10184.25元。表七配送中心D1、D2運(yùn)輸路線以及成本配送中心路徑訪問順序配送里程/km裝載量/t總成本/元D1路徑1（1,3,5,4，13,10）230.474.51639.31路徑2（12,14,11,8）376.814.12984.98路徑3（9,7,6,）220.772.51905.86D2路徑1（2,15）527.152.23654.10合計(jì)5151355.2014.010184.25圖SEQ圖\*ARABIC6第三次蟻群算法運(yùn)行結(jié)果圖圖中藍(lán)色線條表示D1調(diào)度中心、紅色線條表示D2調(diào)度中心。通過三次問題求解可以得出：第一次求解車輛調(diào)度，由D1、D2調(diào)度中心向15個(gè)需求地進(jìn)行配送，通過蟻群算法進(jìn)行求解，其配送總里程為1803.58km,所需成本為11408.90元。第二次求解車輛調(diào)度，其配送總里程為1412.56km，所需成本為10973.57元。第三次求解車輛調(diào)度，其配送總里程為1355.20km，所需成本為10184.25元。即第三次求解為S汽車有限公司車輛調(diào)度優(yōu)化最優(yōu)解。通過蟻群算法可以有效求解路徑優(yōu)化問題，從而實(shí)現(xiàn)路徑選擇配送距離最小，成本最低。4.5車輛調(diào)度路徑優(yōu)化前后對(duì)比分析通過數(shù)據(jù)分析，與優(yōu)化前的配送順序相比較，從車輛調(diào)度路徑長(zhǎng)度對(duì)比分析：（1）路徑優(yōu)化前的配送路徑順序?yàn)椋篋1→1→9→13→11→D1;D1→12→14→4→8→D1;D2→2→3→15→D2;D2→5→6→10→7→9→D2。其行駛總里程為1893.98km；對(duì)于四個(gè)路徑裝載量分別為：調(diào)度中心D1路徑1的裝載量為4.3t，路徑2的裝載量為3.3t；調(diào)度中心D2路徑1的裝載量為2.0t，路徑2的裝載量為4.4t。（2）路徑優(yōu)化后的配送路徑順序?yàn)椋篋1→1→3→5→4→13→10→D1;D1→12→14→11→8→D1;D1→9→7→6→D1;D2→2→15→D2。其行駛總里程為1355.20km；對(duì)于四個(gè)路徑裝載量分別為：調(diào)度中心D1路徑1的裝載量為4.5t，路徑2的裝載量為4.1t，路徑3的裝載量為2.5t；調(diào)度中心D2的裝載量為2.2t。經(jīng)過分析對(duì)比，通過建立模型并且用蟻群算法進(jìn)行求解之后，車輛調(diào)度的里程節(jié)約了538.78km，節(jié)約里程約為28.4%。從車輛路徑調(diào)度成本對(duì)比分析：在S汽車有限公司車輛調(diào)度研究的過程中主要考慮的是車輛固定成本、耗油費(fèi)用、貨損成本等。通過matlab進(jìn)行蟻群算法求解之后，并且分析蟻群算法運(yùn)行圖后得出：優(yōu)化前的車輛調(diào)度總成本為11797.44元，優(yōu)化后的車輛調(diào)度總成本為10184.25元，路徑優(yōu)化前后的車輛調(diào)度成本節(jié)約了1613.19元，節(jié)約約為13.6%。物流運(yùn)輸成本雖然在許多企業(yè)中的重視程度不夠，但是正是這種細(xì)微的成本的節(jié)約可以給企業(yè)帶來豐厚的利潤(rùn)，所以這也是許多企業(yè)需要重視的地方，S汽車有限公司通過路徑優(yōu)化后可以在物流運(yùn)輸成本上起到節(jié)約的作用。結(jié)論與展望本文圍繞著車輛調(diào)度問題，分析了目前S汽車有限公司車輛調(diào)度問題的現(xiàn)狀，接著從分析一般車輛調(diào)度問題進(jìn)行VRP建模。描述了蟻群算法的基本原理，應(yīng)用一個(gè)實(shí)例描述了蟻群算法求解問題步驟，并通過多次試驗(yàn)來討論最優(yōu)解，證明算法的可行性。最后，將車輛調(diào)度優(yōu)化問題進(jìn)行實(shí)際的運(yùn)用從而提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。車輛調(diào)度問題在路徑優(yōu)化上是非常常見的問題，使用蟻群算法進(jìn)行求解能夠把車輛調(diào)度問題更好的與企業(yè)實(shí)際情況相結(jié)合。在本文中用蟻群算法把VRP模型和和車輛調(diào)度問題結(jié)合在一起，科學(xué)的說明了蟻群算法在求解車輛調(diào)度的過程中是適用的，為優(yōu)化車輛調(diào)度的相關(guān)問題提供了參考。但是本文采用蟻群算法來解決車輛路徑規(guī)劃問題，其中涉及到很多參數(shù)的設(shè)置，這種參數(shù)的設(shè)置必須根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和重復(fù)實(shí)驗(yàn)，這種人為主觀性在計(jì)算時(shí)帶