【运输规划】一文探讨配送路由规划设计的思路与方法

 配送路由规划思路

01 配送路由规划目的

配送线路设计就是整合影响配送运输的各种因素，适时适当地利用现有的运输工具和道路状况，及时、安全、方便、经济地将客户所需的商品准确地送达客户手中。

在配送运输线路设计中，需根据不同客户群的特点和要求，选择不同的线路设计方法，最终达到节省时间、运距和降低配送 运输成本的目的。

以下为车辆配载和线路优化流程：

02 配送路线规划的目标

目标的选择是根据配送的具体要求、配送中心的实力和客观条件来确定的。由于目标的多样性，我们可以有多种选择方法：

1、以效益为目标，以资源利用最大化为目标。

2、以成本为目标，以减少费用为目标。

3、以更短里程为目标。

4、以更小吨位为目标。

5、以精度更高为目标的选择是配送中心的一项重要服务指标。

6、运输能力利用更合理，劳动力消耗更低。

03 配送路线规划的约束条件

配送目标的实现过程受很多条件的限制，即约束条件。

因而必须在满足约束条件下取得成本最低，或路线最短，或消耗最少等目标，在一般的配送情况下，常见的约束条件主要有：

1、收货人对货物品种、规格和数量的要求。

2、收货人对货物送达时间或时间范围的要求。

3、道路运行条件对配送的要求，如城区的部分道路不允许货车或中型以上货车通行。

4、配送车辆容量的限制。

5、其他的制约条件。  

04 配送路线规划方案的形成

由于配送的复杂性，配送路径的优化需结合智能化算法计算，制定合理的配送方案。

配送方案的形成可采用多种方法分析求得。常用的方法有哪些呢？下一节将介绍相应的路由规划方法。

 配送路由规划方法

车辆路径问题VRP（Vehicle Routing Problem），⼜称车辆调度问题。

其需要回答：针对⼀系列装货点和卸货点，如何组织适当的⾏车路线，使车辆有序地通过它们。

解决方案思路：在满足⼀定的约束条件（如货物需求量、发货量、交货时间、车辆运量限制、⾏驶⾥程限制、时间限制等）下，如何达到最优的⽬标（如路程最短、费⽤最少、时间尽量少、使⽤车辆台次数尽量少等）。

解决VRP问题的有哪些呢？，主要包括以下这些：

1、定性方法

主要有经验判断法，综合评价法。这些⽅法配以GPS导航，有一定的可用性。

2、定量方法

1）货物调拨规划

场景：当⼀个企业的产品有多个供应商和多个市场时，需要制定产品从不同供应地到不同市场的分拨⽅案。

解决问题：如何在多个供应地和多个需求地之间合理调配货物，在满⾜需求的前提下实现总运输成本的最⼩化。

解决⽅法：图上作业法、表上作业法（西北⾓法、闭回路法、位势法等）。

2）车辆路径优化

（1）单一车辆配送

场景：对单一运输车辆从起点到终点间的最短行车路线进行优化。

解决方案：一般以⾏车时间最短、距离最短或费⽤最⼩为优化⽬标，也称为最短路径问题。

解决⽅法：多阶段动态决策法、Dijkstra⽅法、旅⾏商问题模型、中国邮递员问题等。

（2）多车辆路径问题

场景：一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线。

特点：

① 属于节点服务的网络组合最优化问题；

② 除配送中心节点外，其余节点恰由一辆车服务一次；

③ 多车辆路线，且车辆具有容量限制；

④ 各车辆路线所服务的顾客需求总和不得超过车辆容量；

⑤ 求解复杂度属于NP-hard。

解决方案：确定每辆车的⾏驶路径（或服务顺序），目标使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。

解决方法：实践中多采取“启发式方法”求解，如扫描法、⾥程节约法等。

如：扫描法

其是VRP求解方法中一种先分群再寻找最佳路线的算法。求解过程分为两步：

第一步：是分派车辆服务的站点或客户点；

第二步：是决定每辆车的行车路线。

原理：先以配送中心为原点，将所有需求点的极坐标算出，然后依角度大小以逆时钟或顺时钟方向扫描，若满足车辆装载容量即划分为一群，将所有点扫描完毕后在每个群内部用最短路径算法求出车辆行驶路径。

举例：某公司从其所属的仓库用厢车到各客户点提货，然后将客户的货物运回仓库。装载量以件为单位，送货车每次可运载1万件，完成一次运行路线一般需要一天时间。要求确定：需多少条路线（即多少辆送货车）？

当然了，除上述方法外，还有一些智能算法应⽤在配送路由规划中，⽐如模拟退⽕算法、禁忌搜索算法、遗传算法、蚁群算法和神经⽹络⽅法等。

以上配送路由规划的要点及知识的你掌握了吗？