配送车辆管理制度（精选8篇）

配送车辆管理制度 第1篇

第一章、总则

第一条、目的

为了完善商品配送，加强配送环节管理，提高配送效率，使公司的配送环节高效、快捷、灵活，特制定本制度，

第二条、原则

安全行驶、提高效能、注重配合

第三条、适用范围

本制度适用于品尚公司市场部、品尚事业部之相关人员

第二章、细则

第四条、配送车管理

一、物流车辆上班期间由物流中心仓库主管进行调配、指挥，主要责任是对公司的各分店商品进、退、换货进行运输。

二、每天9点前或仓库主管要求的时间，司机必须准时出车，如有特殊情况必须向物流中心仓库主管说明原因。

三、物流司机必须对物流中心仓出的货核单清点签字，如有误直接指出改单。如未提出所造成的损失由物流司机负责。

四、物流司机到达各分店，所有的货由物流司机搬运到店门口，由店内员工清点签字。对于退换回物流仓的货物物流司机按《退货单》清点签字装上车。所有的商品必须做到帐单相符，对于签出字途中的货物短少由物流司机负责赔偿。

五、物流司机从分店退换货回送仓库时，仓库管理员必须检查司机送达的货单是否相符，核对无误签字方可入库签字后造成的短缺由物流中心仓负责赔偿。

六、配送车在运转过程中如果有发生车辆异常或出现车祸，不能行驶，则司机需要立刻通知市场部经理车辆情况，并立刻进行后续处理，争取车辆能提早投入使用。

七、司机驾驶车辆时，应该遵守交通规则，开车时应该全神贯注，不可疲劳驾驶、酒后驾驶、。驾驶车辆时，不可以做同其他人聊天或接电话等不利于安全驾驶的的活动。如果在工作中出现违章等所产生的费用，公司与司机各承担50%的费用。

八、司机负责拟订车辆的维护、保养，维修的年度计划，按计划的.对车辆进行维护、保养，维修。在进行前应该通知经理，经理同意后方可在公司指定的维修点进行。在维修、保养维护中的费用报经理审核，副总签报。

九、司机每日行驶前必须检查外观、油漆、玻璃、车灯、水箱、刹车系统、轮胎、水、油、皮带等是否有损坏或刮伤，如果发现第一时间通知经理，到现场核对检查。如果有影响安全的异常，则必须安全隐患排除后方可行使。

配送车辆管理制度 第2篇

为使中心车辆高效、安全、有序运行，服务于生产经营活动，特制定本办法。

1、驾驶员须具备开配送中心相应车辆的有效证件和健康身体。

2、配送车辆统一由中心主任（调度员）调度安排，中心主任不在由生产主管（或由主任委托行政主管）调度安排，驾驶员必须服从安排，不服从安排的每次罚款50元；长期无理不服从的可视其轻重予以辞退。

3、驾驶员行车前须认真对车辆进行检查（包括：机油、油料、轮胎、外观等），确保行车安全。

4、驾驶员须严格按照中心“派车单”出车，每次行车须认真、完整填写“行车记录表”。

5、中心行政主管负责定期不定期（每15天至少抽查一次）检查驾驶员“行车记录表”，当月内第一次检查发现记录不全的提出批评并要求改进，第二次检查未改的处以30元罚款，第三次检查未改的处以60元罚款；当月检查对记录不实或未作登记的除提出批评外，第一次罚款50元，第二次罚款100元，第三次罚款200元；连续两月不改的视其轻重可予以辞退.。

6、配送车驾驶员因推迟出车时间而延误配送造成客户不满拒收的，每次处罚其驾驶员50—100元。

7、驾驶员高速行车，不文明行车等原因造成配送商品损坏客户拒收 的，视其轻重每次罚款50—100元。

8、未经中心主管以上领导批准，中心车辆一律不得外借，更不准公车私用，违者除加足油料外每次罚款100元。

9、驾驶员行车中须严格遵守交通规则，树立“安全第一”的思想，因违反交通规则,、酒后驾车等造成的一切经济法律责任自负。

10、车辆维修、加油，驾驶员须先报中心行政主管批准，并按指定地点维修、加油；凭维修（附清单）、加油正式发票经中心行政主管审查，中心主任审核签字报公司领导批准报销；无维修（附清单）、加油正式发票的一律不报销。

物流配送管理中车辆路径问题研究 第3篇

特别是对运输问题的研究,效果更是明显。运输优化所带来的效益,如Blumenfeld等基于运输优化思想为通用公司设计的一个供应物流管理的决策支持系统,用于控制通用公司的2万个供货商向其160个工厂的供货过程,据预测潜在的运营成本节省为26%。Golden等通过一仿真模型来分析运输的主要因素,为一大型液化甲烷生产企业设计了配送作业计划,据报道在运营成本方面每年大约可以节省200万美元。Bell等在为某液化氧和液化氮生产企业优化配送作业流程时,采用了运输优化思想和相应的算法,使该企业的配送成本节省6%～10%。通过对一组模拟数据的计算和分析,Federgruen和Zipkin得出的结论是,集成优化库存和运输比单独优化运输问题在运营成本上可节省大约6%。

1 问题的描述

车辆路径问题(VehicleRoutingProblem,VRP)是研究最为广泛的组合优化问题之一,该问题是由DantzigG.和RamserJ.于1959年首次提出的,它是在满足一系列发货点或收货点的配送要求、客户需求的前提下,组织适当的行车路线,并在一定约束条件下,如:货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等,达到一定的目标,如行驶路程最短、花费成本最低、所需时间最少使用车辆最少等的有效配送设计问题

VRP属于NP-Hard问题,求解VRP的计算量随着问题规模的增加而急剧增大。求解问题的精确解往往要花费很长的计算时间,以致不能接受,因此,经常用启发式算法求解VRP的近似最优解。根据问题的性质,使用各种启发式算法能够快速地找到问题的一个近似最优解。VRP问题和旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)有着密切的关系,TSP问题指的是:旅行商从起点出发,经过所要去的城市恰好一次后返回原地,应如何安排其旅行路线,才能使总的旅行距离最少。如果VRP问题中车辆最大运载能力为无限大,则VRP问题就变成了一个多旅行商问题(MultipleTravelingSalesmanProblem,MTSP)。

VRP问题是作为运输、配送和物流的一个中心问题提出来的。在很多企业中,花费了很大一部分资金用在商品的运输上,因此,利用优化计算算法来求解运输中配送线路优化问题可以节约物流配送系统总成本。

现实中的车辆路径问题存在着很多重要的限制条件,如:

(1)每辆车运输能力有限,有运载能力的限制,存在着最大运载量。

(2)每个客户必须在特定的时间范围内进行服务,有时间窗要求。

(3)物流公司有很多配送中心(Depot)对客户进行服务,多配送中心多客户问题。

(4)客户向配送中心返回一些货物,有逆向物流的要求。

(5)客户可以被不同的车辆服务,多辆车对同一客户进行配送

(6)客户数量,配送需求,行使路线等随机出现,需要进行动态调整。

(7)客户之间服务的次序存在着限制。

2 问题的模型

经典VRP问题可以作如下描述:从配送中心向客户送货,每个客户的位置(包括各客户与配送中心的距离及各客户间的距离)和需求量一定,每台车辆的载重量一定,要求合理安排车辆行驶路线,使运输路线数最少或运行成本最小,并满足以下条件:

(1)客户点位于配送区域内,且单个客户需求量都小于车载重量;

(2)每个客户都能及时得到配送服务,且只能由一辆汽车访问一次;

(3)每辆车只能服务一条线路,配送车辆都始发或终止于配送中心;

(4)每条配送线路上各个客户的需求量之和不超过汽车载重量。

其数学模型定义如下:

式中,k为车辆编号,1,2,,l为任务编号,q为运输量约束,gi为第i点的货运量,cij为从点i到点j的运输成本,它可以根据优化目标具体体现为运输距离或运输成本等。

3 问题的种类

根据不同的分类标准,VRP问题可以分为多种类型。根据客户、车辆和配送中心三类限制条件来对车辆路径问题进行分类,可分为以下几类:

(1)带运力限制的车辆路径问题CVRP(Capacitated VRP)。车辆的装载能力有限制,有一个最大运载量,一次行车路线上货物的总和不能超过车辆的最大运载量,每个客户只能被一辆车服务一次。

(2)多配送中心的车辆路径问题MDVRP(Multiple DepotsVRP)。有多个配送中心对客户进行服务,如果客户聚集在各个配送中心周围,这就是一组独立的VRP问题如果客户和配送中心混在一起就是要解决的问题。将客户分配给配送中心,不同配送中心的车辆负责完成分配给该配送中心客户的货物,并返回到该配送中心。

(3)周期配送车辆路径问题PVRP(PeriodicVRP)。在规定的天数内进行配送,一般的配送是指在当天内完成,制订一天的配送计划,而周期配送车辆路径问题是在指定的天数内完成配送,制订指定天数的配送计划。

(4)客户可分的车辆路径问题SDVRP(SplitDelivery VRP)。SDVRP放宽了VRP的限制条件,允许多辆车对一个客户进行服务,每辆车完成客户的一部分货物配送。当客户的需求和车辆的运载能力相差不多时,这个条件对于找寻最短路径尤为重要。

(5)随机配送车辆路径问题SVRP(StochasticVRP)。SVRP中一个或者多个问题的组成部分是随机的,SVRP可分为每个客户的需求、服务时间和补货时间随机等。这类问题的解决方案一般分为两个阶段,前一个阶段是随机事件出现前先得到一个解,后一个阶段是当随机事件出现后对该解进行重组和修正。

(6)带返程货的车辆路径问题VRPB(VRP with Backhauls)。VRPB允许客户携带货物回配送中心,这就要求合理的设计返程车辆的行驶路线。

(7)带时间窗的车辆路径问题VRPTW(VRP with TimeWindows)。VRPTW规定车辆必须在指定的时间窗内进行服务,VRPTW又分为硬时间窗和软时间窗,硬时间窗必须在规定的时间内服务,超过客户的最晚服务时间,就不能再进行服务,早于最早服务时间需要等待。软时间窗可以晚于最晚服务时间,早于最早服务时间,但是必须要支付一定的惩罚费用,如交罚金之类的惩罚。

通过对我国物流产业现状的研究,按照理论与实际相结合的原则,把握好物流配送系统的各个环节,对我国物流产业的发展至关重要

摘要：本文论述了物流配送管理中车辆路径问题,研究了车辆路径问题的定义、模型,提出了根据客户、车辆和配送中心三类限制条件来对车辆路径问题进行分类的方法。

关键词：车辆路径问题,优化

参考文献

[1]Blumenfeld D.E.,Burn L.D..Reducing logistics costs at General Motors[J].Interfaces,1987,17(1):26-47.

[2]Golden B.,Assad A.,Dahl R..Analysis of a large scale ve-hicle routing problem with an inventory component[J].Large Scale Sys-tem.1984(1):181-190.

[3]Bell W.,Dilberto L.,Firher M.Improving the distribution of industrial gases with an on-line computerized routing and scheduling opti-mizer[J].Interfaces.1983,13(1):4-23.

[4]Dantzig G.,Ramser J..The truck dispatching problem[J].Management Science,1959(6):80-91.

[5]Erlebacher S.J.,Meller R.D..The interaction of location and inventory in designing distribution systems[J].IIETransactions,2000(32):155-166.

配送车辆管理制度 第4篇

【关键词】铁路车辆制造业；准时化；生产配送

在我国经济以及信息技术不断发展的条件下，互联网的应用范围越来越广，实现了信息、知识以及技术的有效传播与共享，进一步促进了各大企业经营逐渐往全球化发展的进程。中国运输业主要支柱产业之一就是铁路车辆制造业，最近几年，由于铁道部改革进程的不断加快，具体行业体制也得到了改革，以前计划经济模式已经被打破，所有企业生产产品的种类以及数量均为不确定的，依据铁路制造业具体公开招标标准可知，企业生产模式应该逐渐由原来的单一品种大批量生产转变为多品种少批量生产模式，并且改革物流模式，进行准时化生产配送，以此来优化铁路车辆配送系统。

1、我国铁路制造业具体物流现状

以前因为受到计划经济体制的影响，依据以垂直领导人员为主的具体管理体制，为了进一步满足运输需求、生产需求以及建设需求，铁路部门构建了一个主要管理计划分配物资的相应物资供应网络。这一网络的主要组成部分包含有：事业单位、部属物资企业以及部属企业物资部门等[1]。该物资供应网络本身实力非常雄厚，并且获得的业绩也比较好。比如，对于铁路机车车辆所使用的配件，每年大约消耗几百亿元，并且供应产品种类上万，超过全部物资供应种类的50%。在市场经济发展背景下，该物资供应网络依然发挥着主渠道作用，可以广集货源，每年提供的产品数量正在不断提升。然而，由于市场经济条件下各个企业之间的竞争越来越激烈，这一物资供应网络在实际运营中也慢慢出现了和现代社会物资具体流通体系条块竞争、相重以及纵横交错等问题。同时，网络内部也逐渐产生了信息反馈比较慢、物资采购权分散、物资储备重复、很难控制库存以及流通费用非常高等不足。依据保守估计结果，铁路局系统里面所统计的机车车辆配件总的库存量就超过十亿元人民币。所以，我国铁路物资部门在大约90年代开始就实现了管理模式以及管理体制等的改革，同时深入研究了配送制的落实[2]。现阶段，我国铁路物资供应管理的一个主要改革方向就是进行准时化生产配送。

2、准时化生产配送管理

2.1物流配送系统

所谓物流配送系统，就是利用信息技术，使物流系统更加系统化，其属于经济行为系统[3]。物流配送系统主要机能包含有：作业子系统以及信息子系统。作业子系统具有的机能包含有：包装、运输、装卸、物资流通以及保管等，主要追求的是效率化以及省力化。信息子系统具有的机能包含有：订货管理、发货管理以及出库管理等，主要是提高商品流动过程所具有的信息化水平。目前，铁路车辆制造企业所采用的物流配送系统，在目的上主要追求的是使物流更加效果化以及效率化，通过更加少的成本投入以及优良顾客服务手段将商品实体由具体供应地点运至消费地点。而在运作上，其有效结合了作业子系统以及信息子系统，从而进一步优化了这一物流系统。

2.2铁路制造业准时化生产配送管理

铁路制造业相应生产企业不仅应该对铁路物资具体区域配送中心所具有的优势进行充分利用，从而确保铁路外购配件能够实现准时化生产以及配送，同时还应该构建准时化具体物流配送中心，并且对其进行不断的完善，确保别的外购件以及企业自制件能够实现准时化生产配送目标。主要体现在销售物流方面、供应物流方面以及生产物流方面。

2.2.1构建区域配送中心，确保供应物流（也就是铁路配件）实现准时化

所谓供应物流，主要是指企业想要维持本身生产节奏而有效组织成产原材料、各种零部件、燃料以及辅助材料供应方面的物流活动[4]。该类物流活动会直接影响到企业生产的顺利高效进行。对于铁路车辆制造企业来说，供应物流既可以确保供应目标的实现，同时还能够通过最少成本投入、最少消耗量和最大保证来完成组织供应工作。在现阶段市场环境下，各大企业在供应物流方面的主要目标为：怎样减少供应物流过程所消化的成本。所以，企业供应物流一定要解决的问题有：零库存问题、供应网络问题以及供应方式问题等。各个企业组织供应物流时所采取的方式主要有：①委托相应的社会销售企业来进行代理供应；②委托社会第三方物流企业来進行代理供应；③企业自供方式。以上三种方式均为低层次方式，对于高层次管理模式来说，主要包括：虚拟物资仓库供应方式、供应链方式、物资准时供应方式以及零库存供应方式等。

2.2.2构建JIT配送平台，确保生产物流实现准时化

对于铁路车辆制造企业来说，其生产物流活动主要指各生产工艺应用中的物流活动，该类物流活动是随着整个生产工艺的应用而产生的，其已经变成了整个生产工艺过程的组成部分[5]。铁路车辆制造企业具体生产物流过程一般是：首先将生产原料、零部件以及燃料等辅助生产材料从企业仓库运至产品生产线，然后进一步随产品生产加工过程的不同环节运动，实际运动过程中，材料本身被加工，并且产生部分余料以及废料，持续到完成生产加工工作，再将产品运输到成品仓库，结束整个生产物流环节。

和汽车制造业实际生产过程比较相似，铁路车辆生产企业整个制造过程中采用的生产方式也是流水线方式[6]。企业生产物流必须主要考虑的问题包含有：怎样对生产流程进行有效安排、从物流角度出发怎样合理规划实际生产过程、怎样斜街不同生产活动环节才可以获得最好的效果、怎样简短实际生产物流时间以及物流距离、怎样选择对实际生产过程最好的相应物流工具等。对企业内部资源进行不断的整合，并且于企业内部构建JIT配送平台，能够确保物资生产配送实现准时化，显著提升企业物资生产运作效率，尽量减少企业物流成本投入。

2.2.3利用铁路网络优势促进销售物流实现准时化

所谓销售物流，就是企业为了提升自身经营效益，而进行的相应销售活动，把物资产品所有权交移到用户手中的物流活动。对于现代社会来说，市场环境属于一个纯粹买方市场，所以，销售物流活动一般具有比较高的服务性以及被动性，达到买方实际需求，然后进行交易。在该类市场条件下，整个销售活动一般以物资送达用户同时给予售后服务之后才算终止。企业销售物流所具有的特点就是在完成产品包装、送货以及配送等相关物流活动之后实现销售的，企业应该对运输路线、送货方式、产品包装方式以及包装水平等进行研究，同时采取有效的措施，比如，采取少批量以及多批次、定时定量配送等有效物流方式。进行销售物流活动的时候，应重点关注所采用的配送方式。

结束语

现阶段，尽管铁路车辆生产制造企业实际销售物流情况不会严重影响到企业本身，可是对于铁路车辆配件生产制造企业而言，怎样对铁路网络所具有的优势进行充分，有效促进企业销售物流实现准时化目标还是非常有益的。实现准时化目标，不仅能够确保铁路车辆配件得以准时配送，同时还能够提升企业供应链物流管理实际水平和效率，对提升铁路车辆生产制造企业所具有的市场竞争力非常有利，使其能够在激烈的市场竞争环境下立于不败之地，为我国铁路运运输业提供更好的服务。

参考文献

[1]孟凡义.铁路货车制造业工艺装备的绿色设计[J].机车车辆工艺，2010，（4）：6-7，15.

[2]李伟.浅谈企业自备车安全管理[J].活力，2013，（2）：49.

作者简介

烟草配送车辆调度管理方案 第5篇

一、需求分析

中国烟草工业历史悠久,尤其是改革开放以来,烟草工业的发展成为令人关注的,关系到国计民生的大事,烟草企业一直强有力的支持着地方和国家的财政,为国家建设做出了巨大贡献.为进一步提高企业效益,各地企业纷纷大批量高起点引进国际先进技术,注重信息化建设,加强现代化管理.随着企业的发展壮大,企业产品的安全运输也成为了企业管理中倍受关注的问题.在现有的车辆管理和烟草产品运输管理模式中,盗窃,抢劫,调包以及监守自盗行为给企业带来不同程度的损失,同时也无法对车辆的运行进行有效的监控,存在疲劳驾驶,超速行驶等隐患,导致大量安全事故的发生,对企业带来巨大的损失和影响.为有效地促进公司及厂部车辆工作的开展,提高卷烟制品运输的安全性,并对车辆的运行全过程进行实时监控,拥有一套可对配送车辆进行实时监控的安防定位系统成为企业管理中不可或缺的辅助手段.而且在烟草配送模式下,如何提高配送效率,节省配送时间和成本,也成了烟草企业的关注点.烟草配送车辆需求的特点是：

(1)安全需求

烟草在运输途中,由于无法对司机进行有效的监督,会存在疲劳驾驶,超速行驶,违章行驶等问题,这些都是安全事故的隐患；每年的安全事故都会给企业带来巨大影响.(2)经济效益需求

货物在运输途中,缺乏有力的监控管理,致使司机有机可乘,掉包或者监守自盗,给企业带来巨大的损失.(3)监控管理

车辆在运输的过程中,公司无法得知其到达位置和运输状态,不能对其进行实时监控,并对发生的问题及时响应,同时也缺乏对司机和货物的有力监督.(4)求助报警

配送车辆在途中,会遇到交通事故,抢劫及困难,有时会因为种种原因,企业无法及时获得信息,延误了援助和抢救的机会.(5)配送线路优化

通过实际因素的综合分析,对送货线路进行优化,形成最佳配送路线,达到最高满载率,保证企业送货成本及送货效率指标最佳.(6)数据分析

随着企业的信息化,各类业务数据也日渐丰富,如何充分利用这些数据,将抽象数据变得直观生动,更好的为企业的发展服务,为领导决策提供依据,势在必行.二、系统概念

深圳亿瑞斯数字科技有限公司开发烟草物流配送车辆调度系统是集全球卫星定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）以及无线通信技术于一体的软、硬件

综合系统。其主要由三部分组成：车载终端、无线数据链路和监控中心系统。可对车辆进行统一集中管理和实时监控调度。可以对车辆进行准确有效的定位,监控,营运调度,并提供各种信息服务;也可以进行各种综合分析和信息查询,具有防劫,防盗及救援的功能;可以对运输车辆营运状态和相关技术数据进行实时监控,收集,通过与企业其他信息管理系统的无缝连接,提高企业的现代化管理水平,通过线路优化,最大程度的提高配送效率,节省成本;而通过将空间数据与业务数据的结合,以直观,生动的方式分析,显示数据,揭示运行管理中的规律性和潜在商机,为领导提供决策依据和工具,使企业为自身和社会创造更大的效益.三、方案特点

(1)经济实用性

根据现有的技术条件及业务需求,充分考虑系统的可实现性及环境的复杂性进行设计解决,在正常情况下,实现车辆的有效调度,提高车辆的有效利用率;(2)可靠性

系统是一个长期运行的系统,设计时充分考虑后备以及灾难恢复机制,使系统在部分故障时仍然能够提供对用户的服务,并且能够很快的排除故障恢复正常运行.(3)安全性

安全性对于系统而言是极为重要的.建立系统的网络安全机制,设置权限控制,通过网络的自检,实时监控和自动故障报警检测以及一定程度的自恢复,确保网络和数据安全,成为必须具有的特性.(4)开放性

整个内部网络传输采用标准的 TCP/IP 协议;其他的系统也采用相应的工业标准,充分保证系统的开放性.并在设计时保留必要的接口,实现与其他系统的对接.(5)可扩展性

系统设计除了可以适应目前的需要以外,充分考虑用户日后的业务发展需要.按最经济的原则,规划成一个扩展性很强且在扩容升级时浪费最少的系统.支持软件支持二次开发,计算机网络系统适应将来的广域扩展.(6)先进性

在兼顾系统成熟性的前提下,采用业界先进的技术,以目前较为先进的方法实现需要的功能,既反应当今科技的先进水平,又具有发展潜力,使计算机系统发挥最大的效率.(7)实时性

GPRS 实时在线,通过这种通讯方式,可以实时的获取车辆的定位信息,并保证数据的完整,具有实时,准确性.四、系统功能简介

车辆实时跟踪调度

在GPS精确的数字地图、专业的交通地图，及立体的卫星混合模式地图的支持下，调度中心通过电脑屏幕可以快速查询车辆位置信息，了解车辆分布情况，合理调度、使用车辆。系统平台辅助确定最佳线路

当调度中心向配送车辆发出调度指令后，司机只需要给出要前往的救援地点。系统便会通过GPS监控综合分析路线上的交通情况，为司机自动规划出最佳路线，避免交通堵塞、迷路等现象。

车辆远程控制

紧急情况下，调度中心可以通过车载终端对车辆进行远程控制。例如，运输车辆出现超速、越界等违章现象时，远程控制功能切断车辆油路,令司机不能继续行驶，确保生命财产安全。

历史轨迹纪录查询

运输车辆在行驶过程中的轨迹信息将被纪录保存，方便事后查询。调度中心可选定过去一时间段，查询该时间段内指定车辆的历史数据，进行历史回显，是进行数据分析的得力助手。

紧急报警

当车辆遭遇紧急情况时，车载终端会自动向监控中心发送报警数据，在监控终端显示出车辆位置，并声光提示。另外，当司机在运输过程中遇到险情或发生交通事故、车辆故障等情况下，可通过车载终端的报警按钮向调度中心求救。调度中心还可对车内情况进行监听并录音。

区域/偏航报警

特殊情况下，为了加强调度管理，要求车辆行使固定路线或者只能在特定区域活动。在系统中为配送车辆预先设置行车路线，车辆行走路线及状态开始被监控及记录，如车辆未按预设行车路线行车或者驶出设定区域，系统将会自动报警，调度中心可以根据实际情况采取措施。

车辆统一信息化管理

系统能够车辆进行集中统一的信息化管理。管理内容涵盖车辆车牌号码、车台号码、车型、颜色、发动机号、底盘号码、用途等。系统将对车辆的所有这些信息进行采集、录入，而后向用户提供修改、删除以及查询功能。

五、系统效应

统一调度:提高车辆使用效率

最佳路线导航，减少油耗，节省开支

提高车辆及人员的安全性，减少事故发生

做到实时监控，实时指挥，杜绝违章作业

配送车辆日常维护保养管理制度 第6篇

车辆日常检查主要内容是坚持“三检”、“四清”和防止“四漏”。

坚持“三检”是坚持出车前、行车中和收车后的检查，检查车辆有无异常，各种机件的连接是否紧固、可靠。

坚持“四清”是指机油、空气和燃油滤清器及蓄电池的清洁。防止“四漏”是防止漏水、漏油、漏气和漏电。出车前的检查 检查散热器是否缺水 2 检查机油是否符合规定 3 检查燃油量是否充足 检查轮胎气压是否符合规定 启动发动机，察听有无异响，仪表工作是否正常 6 检查灯光，后视镜等装备是否齐全有效 检查乘坐、装载情况是否安全可靠，符合规定 行驶中的观察 观察仪表、灯光等工作情况是否正常.2 察听发动机轮胎和底盘有无异响 3 注意转向、制动装置是否灵活有效 途中行车时的检查 检查轮胎外表，气压及紧固情况 2 检查有无漏油、漏水、漏气现象 3 检查操纵及连接部位是否牢固可靠 收车后的检查 打扫车辆卫生 检查燃油、润滑油、制动液是否缺少 3 检查轮胎并清除胎纹中的异物 4 检查操纵，连接机构的紧固情况 落实相应的安全措施，锁好车门、车窗，按规定车位停放好车

配送车辆管理制度 第7篇

随着卷烟现代流通企业网建工作纵深发展，车辆在卷烟销售和配送工作中，发挥着越来越重要的作用，为了进一步提升卷烟配送的效率，有些单位舍得投入，配备了充足的物流车辆，但随之而来的是管理问题和交通事故的日益增多，严重影响了卷烟物流配送单位的安全生产和经济效益，制约了卷烟现代流通企业建设步伐的加快，本文主要针对当前卷烟物流配送单位在车辆管理方面存在的突出问题以及如何有效提高物流配送车辆的管理谈一些粗浅的看法。

一、当前卷烟物流配送车辆管理存在的突出问题

（一）对驾驶员管理的重要性认识不足。有些单位由于将主要精力和工作重心放在卷烟销售和专卖管理上，而放松了对物流配送车辆的管理，特别是对配送司机的思想素质和业务技能提高的重要性认识不足，缺乏有力的管理措施。一是对配送司机的业务技能提高方面缺少硬性的指标和规定。二是对配送司机的“进出”把关不严，随意性较大。配送司机原本是一个技能要求比较高的岗位，但有些单位在聘用时，把关不严，招进了一些驾驶技术差，年龄结构偏大，文化素质偏低的司机。又由于对司机缺乏必要培训和教育，使一些年轻的司机在思想素质、法制观念和安全意识方面都比较淡薄，留下了安全隐患。另外，有些单位对司机（聘用）的待遇不够重视，使一些驾驶技术好，责任心强，安全意识高的司机离开。

（二）对物流配送车辆使用不够严格。对车辆的使用，有些单位没有形成一套严格规范的用车制度，缺乏有效的监督管理，如出车无审批、无登记、无记录、无时限、出车前不作检查等，有些单位甚至存在公车私用、酒后开车等问题。

（三）对交通事故的处理不严。有些单位不与司机签订《交通安全责任书》，不实行风险责任追究制，一旦发生交通事故，对司机的处罚则束手无策（除了交通管理部门处理外），甚至有些责任事故发生以后，因缺乏处罚依据，分析不全面，对当事人的处理不到位，有些只作下岗、扣款处理了事，造成事故频发，隐患多，不能从根本上根治。

（四）对物流配送车辆的使用缺乏有效的成本控制。有些单位由于对物流配送线路规划不合理，不重视车辆的保养，对车辆发生的费用把关不严，控制不好，缺乏有效的监管途径，使车辆的运营成本过高，影响了物流配送效率和经济效益的提高。

二、如何有效提高物流配送车辆的管理

针对目前卷烟流通企业在物流配送车辆管理上存在的突出问题，我认为可以从五个方面加以解决：

（一）加强对物流配送车辆的组织管理。坚持“谁主管、谁负责”的原则，严格执行“安全第一，预防为主”的方针，加强对物流配送车辆的组织管理，把交通安全管理作为安全生产管理的一项重要工作来抓，成立交通安全领导小组，对物流配送车辆的交通安全和驾驶员进行严格规范的监督管理。要认真执行国家有关道路交通安全法律法规及地方有关规定，逐级签订安全责任状，建立完善物流配送车辆管理制度，定期开展交通安全法规教育，形成每月一次的安全例会制度，把总结分析交通安全情况作为一项固定的重要内容，切实做好预防各类交通事故的发生。要加大交通安全管理监督力度，积极开展定期或不定期安全大检查和日常检查，把交通安全纳入生产经营的重要考核内容。

（二）对物流配送车辆进行强化管理。要按照交通管理部门的规定，严格物流配送车辆上路行驶的制度，把好物流配送车辆的选型、使用、保养和维修关，严格检查考核物流配送车辆的技术状况。

在物流配送车辆的使用上，要结合实际工作需要，明确物流配送车辆的使用范围和审批权限，严格实行“谁审批谁负责，谁用车谁负责，谁开车谁负责”的安全责任制，由物流配送车辆管理部门统一调度、统一派发，并按要求填写好用车记录，如《派车单》、《物流配送车辆运行情况登记表》等。

在物流配送车辆保养维修方面，要严格做好出车前检查、途中检查和回场后保养三个关键环节，在做好“紧定、调整、润滑、清洁”为重点的日常物流配送车辆保养的同时，要通过选择或招标具备相应资质的厂家进行物流配送车辆保养和维修，保证物流配送车辆修理质量。物流管理部门要督促驾驶人员做好物流配送车辆日常保养，确保物流配送车辆技术状况良好，要制定出车辆维修项目的申报、审核程序和标准，实行维修申报审核制度，如对超出日常维修保养项目、总成大修或物流配送车辆大修的，由驾驶员报有关部门鉴定，由鉴定部门填写《物流配送车辆维修申请表》，并经逐级审核同意后方可维修。

在机动物流配送车辆处置管理方面，要通过建立健全物流配送车辆报废、出售、拍卖等制度，明确规定有关程序，不断完善物流配送车辆管理，确保资产不流失。

（三）要控制好物流配送车辆的使用成本。要根据物流配送车辆的实际使用情况，加强预算，实行月度定额管理，重点是要控制好物流配送车辆的油费、过路费和维修费。要制定出严密的修理费、油费、过路费报销管理规定，明确界定物流配送车辆维修报批权限，由相应的部门把好审核关和报销关。要根据配送区域的实际，确定标准，科学、合理地规划出物流配送线路，并规定物流配送车辆什么时间行驶什么线路，有条件的单位，还可以在物流配送车辆上装载GPS卫星定位监控系统，对物流配送车辆进行监控，以达到节约费用成本的目的。

（四）对驾驶员进行严格规范的管理。要严格把好驾驶员的思想技术质量关，严格公开招聘，严格考核录取，确保驾驶员在交通法规、安全常识、机械常识、车辆维护、驾驶操作等方面全面合格。并建立驾驶员档案，实行一人一档，档案内容包括：驾驶员的文化程度、初始领证时间、实际驾龄、安全行驶、健康状况、教育培训、奖励惩处及事故登记和处理、驾驶员变更调动等情况。

同时要对驾驶员实行“爱车、守纪、安全、节约”职业道德规范的长期教育，强化驾驶员的法制观念、职业道德、遵章守纪和“安全第一”的意识，强化驾驶员安全法规和业务知识的学习培训，并要定期进行专门考试，考试成绩要存档备案，纳入年度考核。此外，还要对驾驶员实行严格的《机动车驾驶证》和《上岗证》管理制度，由物流管理部门与驾驶员签订《交通安全责任书》，明确安全责任，并要严格执行“九禁止”，即禁止私自出车、禁止开故障车、禁止开快车、禁止开赌气车、禁止酒后开车、禁止开疲劳车、禁止服镇静药开车、禁止开违章车、禁止行驶途中使用手机。

配送车辆路径优化问题算法研究 第8篇

配送车辆路径安排问题 (VRPVehicle Routing Problem) 是由Dantzig和Ramser于1959年提出的一个典型的组合优化问题, 是交通运输和物流配送领域的一个核心问题。即由多辆车将货物从一个或多个仓库送到多个地理上分散的客户, 如何安排车辆及其行驶路线使总的配送费用最小。

车辆路径问题的一般描述为:有一个中心仓库, 拥有K辆车, 容量为q, 有L个客户点, 其需求为gi (i=1, 2, , L) , 且giq, 顶点集为V={1, 2, , L}, 求满足货运需求的总最短行车路线。

根据不同的约束, VRP有多种不同类型, 从上述描述中可知, 该问题是车辆数固定的单车场单车型非满载车辆路径问题。用cij表示从点i到点j的运输成本, 其含义可以是距离、费用及时间等, 设配送中心编码为0, 客户编码为1, 2, , L, 定义变量

建立数学模型

Xijk=0或1 i, j=1, 2, ......, L;k=1, 2, ......, K式 (6)

yik=0或1 i=1, 2, ......, L;k=1, 2, ......, K式 (7)

其中, 目标式 (1) 保证了总成本Z最小;式 (2) 为车辆的容量约束;式 (3) 保证了每个客户点的运输任务仅由一辆车来完成, 而所有的运输人物则由K辆车共同完成;式 (4) 和 (5) 保证每个客户能且只能被一辆车服务一次。

车辆路径问题流程图可以表示如下:

二、VRP问题分类

对VRP的研究重点不同, 分类方式不同: (1) 按任务持征分类:装货问题, 卸货问题, 装卸混合问题; (2) 按任务性质分类:对弧服务问题, 对点服务问题, 混合服务问题; (3) 按车辆载货状况分类:满载问题, 非满载问题; (4) 按车场数目分类:单车场问题, 多车场问题; (5) 按车辆类型分类:单车型问题, 多车型问题; (6) 按车辆对车场的所属关系分类:车辆开放问题, 车辆封闭问题; (7) 按已知信息的特征分类:有确定性VRP和不确定性VRP; (8) 按约束条件分类:带能力约束的CVRP, 带时间距离约束的DVRP和带时间窗口的VRPTW; (9) 按需求是否可切分分类:可切分的VRP, 不可切分的VRP; (10) 按优化目标数分类:单日标问题, 多目标问题。

在实际应用中VRP一般可以分为以下几类: (1) 带容量约束的车辆路径问题 (Capacitated VRP, CVRP) ; (2) 时间窗约束的VRP (VRPwith Timewindows, VRPTW) ; (3) 周期性配送的VRP (Periodic VRP, PVRP) (4) 由多个仓库向顾客提供服务的VPR (Multiple Depot VRP, MDVRP) ; (5) 开放式车辆路径问题 (Open Vehicle Routing Problem) (6) 随机需求车辆路径问题 (VRPwith Stochastic Demand, VRPSD) ; (7) 客户有物资需要回收的VRP (VRPwith Pick-Upand Delivering, VRPPD) 。

三、VRP算法研究

由于VRP对节约物流成本、提高物流系统效率有重要的意义, 该问题的求解算法一直是物流和算法研究领域的一个热点问题。目前学术界对于车辆路径问题的求解方法非常多, 但基本上可以分为精确算法和启发式算法两大类。

(一) 精确算法

常用的精确算法主要有分枝定界法、割平面法、动态规划法、网络流算法、线性搜索技术、拉格朗日分解法、列生成方法、K-树方法等。精确算法可以求解小规模VRP的最优解, 但问题规模增大时, 精确算法很难在允许的时间范围内求得满意解, 其应用范围很有限。近年来试图使用精确算法求解VRP的研究也不多。

(二) 启发式算法

采用启发式算法研究车辆路径配送问题可分为三个阶段:构造启发式算法阶段、两阶段启发式算法阶段以及智能化启发式算法阶段。

1. 构造启发式算法

构造启发式算法在求解VRP问题时通常是从初始解出发, 以邻域搜索的方式实现解的改进, 并在较短的时间内获得一个可以接受的解。代表性的主要有:

(1) 节约算法。1964年由Clarke和Wright提出, 用以解决车辆数不固定的VRP问题。该算法按节约值从大到小构造路径, 在车辆容量限制下, 求出最优路径。该算法运算速度快, 小规模优化结果与最优解很接近, 但随着规模加大, 优化结果不理想。

(2) 最邻近法。1977年由Rosenkrantz等人提出, 算法以配送中心为起始点, 搜索距中心最近的、未访问的节点作为下一个节点, 在不超出容量限制的情况下重复步骤, 达到容量限制后结束该条线路, 继续寻找其他新的线路, 直到将所有的节点都访问过。该法操作简单, 得到初始解较快, 但容易陷入局部最优。

(3) 插入法。1976年由Mole等人提出, 1983年Solomon将此方法应用于求解VRPTW问题。最近插入法的算法流程与最邻近法基本相似。用最近插入法求得的解比最邻近法求得的解更优, 但计算量耗费很大。

(4) 扫描法。它是一种逐次逼近法, 最初由Gillett和Miller提出。它假设车辆的路线位于一个几何平面上, 以起始点 (配送中心) 为原点建立极坐标系, 然后从最小角度的两个节点开始建立一个组并按逆时针方向将客户逐个加入到组中, 直到各节点需求总量超出了车辆的载重定额, 继续建立其他的组, 直到所有节点都加入到组中。扫描法求解VRP问题, 未必求得问题的最优解, 但能求得满意解。

2. 两阶段启发式算法

Christofides等于1979年提出了两阶段启发式算法, 以改进构造算法求解的不足。该算法第一阶段常用构造启发式算法来求得可行解, 第二阶段常用Insertmethod、2-exchange、2-swap、2-OPT、3-OPT等改善技术, 通过对点的调整, 向最优目标靠近, 每一步都产生新的可行解以代替原来的解, 使目标函数得以改进, 一直继续到不能再改进目标函数为止。

目前对于这类算法的研究有:Kim等建立了一个基于聚类的启发式算法, 该算法考虑了驾驶员的休息时间。首先估算所需的车辆数, 并对客户按位置聚类, 其次对每类客户使用扩展的插入算法求解。Nagy等考虑了配送和收集可并行的混合收集配送情况, 构造了一个新的启发式算法。算法通过构造路径然后使用路径反向、2-opt、3-opt和路径再插入等方法进行优化。Zhong等提出了一种称为sectionplanning的改进可行解的启发式策略, 构造了一个两阶段启发式算法。算法通过插入新路径获得可行解, 然后重新安排路径中的客户来减少路径长度。

3. 智能化启发式算法

20世纪90年代以来, 许多学者利用人工智能的优越性, 构造了基于人工智能的启发式算法 (智能化启发式算法) 。智能化启发式算法包括:

(1) 禁忌搜索算法。它是模拟人的思维的一种智能搜索算法, 即人们对已搜索的地方不会立即去搜索, 而去对其它地方进行搜索, 若没有找到, 可再搜索已去过的地方。禁忌搜索最重要的思想是:标记对应已搜索到的局部最优解的一些对象, 并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象 (而不是绝对禁止循环) , 从而保证对不同的有效搜索途径的搜索。用禁忌搜索算法求解VRP问题, 虽然能保证对不同的有效搜索途径的探索, 但由于涉及复杂的邻域转换和求解策略, 在实际中不易实现。

目前使用禁忌搜索算法求解VRP的研究主要有四个方向:初始解的构造;邻域结构及邻域操作方法设计;候选集合的确定方法;构造混合禁忌搜索算法。

钟石泉等同时构造多个初始解, 设计了局部禁忌表和全局禁忌表两种禁忌表以扩大搜索邻域的范围。Brandáo使用开放初始解和K-树初始解两种方法产生初始解。符卓在当前解对应的路径内或两条路径间采用顶点重新分配、顶点交换、2-opt和“尾巴”交换的等多种邻域变换方法。钟石泉, 杜纲等又运用禁忌算法对紧急车辆调度系统进行了研究, 算法基于实数编码, 应用GENI插入法产生初始解和进行邻域操作, 设计了三种邻域, 利用容量约束控制单条路径配送点数, 采用惩罚函数处理时间窗约束, 通过设计虚拟车场等方法实现了车辆的紧急调度。

Montané等首先使用分区-路径规划方法构造启发式算法产生初始解。然后采用重新分配、交换、交叉操作和2-opt四种邻域操作, 使用前三者以及三者的组合实现路径间的结点交换, 使用2-opt实现路径优化, 以此构造了一个求解VRPPD的禁忌搜索算法。

Ho等总是选择距离最后加入路径的客户最近且满足约束的客户加入路径以产生初始解。采用结点再分配、结点分裂、结点交换和2-opt等邻域操作, 并通过不断将一条路径上的顶点加入其它路径的方法, 来减少车辆的使用 (节约路径) 。通过合并分裂顶点来减少为一个顶点服务的车辆数。以此构造了一个求解分离配送VRP算法。李松等通过车辆一任务分配结构的划分, 将大规模问题拆分成可并行计算的若干小规模问题, 提出了一种求解车辆路径问题的混合禁忌搜索算法, 可有效减少计算时间。

(2) 拟退火法。模拟退火法最初由Metropolis于1953年提出, 在80年代发展起来的一种用于求解大规模优化问题的基于热力学原理的随机搜索算法。它以优化问题求解过程与物理系统退火过程之间的相似性为基础, 利用Metropolis准则并适当地控制温度的下降过程实现模拟退火, 从而达到求解全局优化问题的目的。模拟退火算法适合大规模的需求固定或者随机需求的VRP问题。在实际应用中, 能在限制的时间内通过多次重复执行模拟退火法求出近似最优解。

单独使用模拟退火算法求解VRP的研究不多, 而主要使用模拟退火算法结合其它局部搜索算法构造混合算法。郎茂祥提出了基于客户直接排列的解的表示方法, 以此为基础给出一个求解VRPPD的模拟退火算法。算法对不可行解引入惩罚权重, 采用两交换法邻域操作和相同比率的降温策略。Tavakkoli-Moghaddam等提出一个基于最近邻域的启发式搜索算法:算法对于每一条路径, 随机产生一个未提供服务的顶点, 并将一个具有最大容量的车辆分配给该条路径, 然后搜索这个顶点的最近邻域, 并将其加入该路径, 直到容量和时间限制不再满足, 最后更新被分配车辆的容量。使用该启发式算法产生初始解, 然后使用1-opt和2-opt方法获得可行解的邻域, 以此构造一个混合模拟退火算法求解VRP。

(3) 神经网络算法。神经网络模型由Mc Culloch和Pitts于1943年提出, 模型主要是利用神经网络中神经元的协同并行计算能力来构造的优化算法。它将实际问题映射到一个神经网络上, 通过网络的动力学方程自动演化到网络的平衡态, 自动搜索到局部最优解。神经网络算法求解VRP问题规范、快速, 但可能会导致网络最终收敛于局部极小解, 另外, 参数鲁棒性较差。

王德东, 郑丕谔使用混沌神经网络算法, 对一类随机需求服从泊松分布VRP问题进行了求解, 得出该算法具有很强的避免陷入局部极小点的能力和较强的全局搜索能力。冯国莉, 杨晓冬利用Hopfield神经网络, 结合电子地图和交通路况的一些人为因素 (禁行、单行道等) , 提出了车辆行驶接近最优路径的算法和参数的学习方法。

(4) 遗传算法。遗传算法最初由John Holland于20世纪60年代首先研究。该法借鉴自然选择和自然进化的远离, 模拟生物在自然界中的进化过程所形成的一种优化求解方法。当同一级配送节点分支耗费相同, 则分别参与下一步迭代, 并由后续步骤逐渐淘汰, 最终确定最优配送路线;当同一级配送节点分支的耗费不同, 则由耗费少的配送分支继续迭代, 但还必须参与后续淘汰步骤, 直至迭代结束, 得到最优配送路线。遗传算法具有良好的鲁棒性、灵活性、通用性, 特别适合于大规模VRP问题的求解;但不能保证最大概率收敛到全局最优解。

目前使用遗传算法求解VRP的研究比较多, 研究方法主要集中在以下方面:提出新的编码方案;设计新的遗传因子;构造混合遗传算法。

邹彤就VRPTW问题提出一种基于客户的编码方案, 实现路径长度和车辆数的同时优化;贺竹磬等建立了具有时间窗约束与物流成本最小的车辆路径混合整数非线性模型, 设计了自然数插值编码的遗传算法对模型进行求解, 实现了动态交通下物流配送成本及服务水平的优化。Hwang HS设计新的遗传算子来增强遗传算法的寻优性能, 宋伟刚也通过采用一种有效的改进交叉算子, 最大程度的保留了父代的优良特性并增强了算法的寻优能力;戴树贵针对具有容量限制的车辆路径安排问题设计了带有交叉规则和选择策略的高效混合遗传算法。李彦来, 孙会君等构造了模糊模拟遗传算法, 有效的求解不确定的模糊机会约束问题, 具有良好的寻优能力。Alba E, Dorronsoro B改进了遗传算法的通用框架, 设计出了新的遗传算法。

(5) 蚁群算法。蚁群算法是Dorigo提出的一种基于群体仿生的智能优化算法, 属于元启发算法。基本思想是利用人工蚁按照人工信息素分布的概率选择下一到达的可行点, 在所有蚂蚁完成一次爬行后, 进行全局信息素的更新以反映蚂蚁搜索的效果。接着蚂蚁再次出发继续按以上规律爬行搜索直至问题收敛或出现停止条件。该算法在求解VRP问题方面有良好效果, 但存在计算时间较长、容易陷入局部最优等问题。

当前利用蚁群算法研究VRP问题主要集中在以下几方面:信息素的更新方法;下一结点的选择方法;对可行解进行局部优化以提高收敛速度。

刘志硕等针对车辆路径问题, 通过引入解“均匀度”概念来决定每次选择路径的概率以及信息素更新的策略, 引入“选择窗口”概念来确定搜索范围, 引入“吸引力”概念设计了信息素动态更新策略, 构造了一种具有自适应功能的蚁群算法。崔雪丽使用2-opt方法改进每只蚂蚁的回路, 构造了一个求解VRP的蚁群算法, 并针对特定问题讨论了相关参数的设置;Bell通过在已找到的可行解中引入2-opt等局部优化策略, 并使用候选列表 (存放离当前结点最近的结点) 指导从某个结点开始的搜索的方法, 构造了一个求解VRP的蚁群算法。于文莉将遗传算法和蚁群算法这两种算法结合起来, 对陷入局部的解进行蚁传变异, 跳出局部范围, 可以有效地求得问题的最优解或近似最优解。Reimann将大规模VRP分解成若干个子VRP, 并构造了一个分解蚁群算法。算法基于信息素矩阵引入了魅力表 (Attractivenesslist) (存放所有可行组合的期望值) , 并以此来指导从一个顶点开始的路径选择。在所有蚂蚁找到可行解尚未更新信息素时, 使用交换和2-opt优化策略改进可行解。万旭等将路径上的信息素限制在一定范围内, 只采用精英蚂蚁来更新信息素, 并对优于上代解的本代解给予激励, 对劣于上代解的本代解给予惩罚。在所有的蚂蚁已经构造完解, 但信息素还未更新之前对每代最好解采用2-opt进行局部优化。

(6) 粒子群算法。粒子群算法PSO (Particle Swarm Optimization) 是一种基于群智能方法的进化计算技术, 由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群算法同遗传算法类似, 它是一种基于群体 (Populatinn) 的优化工具。系统初始化为一组随机解, 通过迭代搜寻最优值。用PSO算法求解VRP问题, 收敛速度快、依赖的经验参数少、简便易行。但也存在易于陷入局部最优的缺陷。

吴勇, 叶春明等为提高算法的收敛速度, 在每个粒子群中嵌入了记忆功能, 并对两个种群采用了两种不同的初始化方法, 提出求解带时间窗车辆路径问题的多群并行的粒子群算法。王芳设计了一种求解随机需求车辆路径问题的改进的粒子群优化 (PSO) 算法。在算法后期将变异算子引入PSO算法, 克服了基本PSO算法易陷入局部最优的缺点。

还有很多学者基于粒子群算法研究混合两种以上方法的混合粒子群算法。比如安伟刚在粒子群算法中引入了单纯形算法, 该混合算法能增强粒子群算法的局部搜索能力, 提高了算法的鲁棒性能。Russell使用分散搜索算法 (通过组合参考集中的不同解以获得更好解, 参考集中的解可以相互影响并交换信息) 求解VRPTW, 同时基于公共弧方法和最优化的集合覆盖方法, 考查了规模等参考集参数的设计。张雪东提出了基于遗传算法思想的混合粒子群算法和结合禁忌搜索的混合粒子群算法, 通过对基准测试例子的测试验证了这两种混合粒子群算法能有效的求解调度问题。

(7) 免疫算法。近年来一些学者借鉴了免疫系统的自组织学习、自适应调节的特点, 提出了用免疫算法求解VRP问题。算法中模拟了生物免疫系统对外来抗原的排除, 把抗原对应于待求解问题, 抗体对应于问题的一个解。

Prins构造了一个求解VRP的进化算法。樊建华构造了一种新的编码方式, 在减少编码长度的基础上能够提高算法的运行效率, 通过免疫记忆库的设计以及抗体之间浓度的促进和抑制机制, 可实现解的多样性, 避免收敛于局部最优解。张海刚后又采用一种改进的信息熵计算方法、交叉和变异概率的自适应机制, 构造一个改进的免疫算法来求解VSPHTW。

也有学者提出免疫克隆算法, 该法能快速收敛于全局最优解, 克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点, 可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。

四、结论

车辆路径安排对于提高物流配送效率、节约物流成本有非常重要的作用, 随着VRP规模的扩大, 精确算法研究意义不大。启发式算法, 特别是多种算法相结合的智能化启发式算法, 将是未来求解车辆路径问题的主要方法。

参考文献

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[2]Zhong Y J, Cole M H.A vehicle routing problem with back-hauls and time windows:a guided local search solution[J].Transportation Research, 2005, (41) .

[3]钟石泉.多车场有时间窗的多车型车辆调度及其禁忌算法研究[J].运筹学报, 2005 (, 4) .