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🔥 内容介绍
随着城市经济的高速增长，城市物流配送系统的建设在城市发展进程中发 挥着不可替代的重要作用。完善的物流配送系统不仅能够促进城市整体经济效 益的提升，并且能够有效促进城市健康快速的发展。在城市物流配送中，路径优化研究是其中的关键环节，确保了城市物流配送的科学发展。研究城市物流配送 路径优化问题对于优化城市的资源配置，提高企业经济效益，解决城市交通拥堵等问题具有理论和现实意义。
本文主要研究的是城市物流配送过程中的车辆路径问题，构建满足多目标 前提下的车辆配送行驶总里程最短的车辆路径问题数学模型，从模型的构建和 求解方法两个面对这一问题进行深入的研究和分析。论文通过对有时间窗的车 辆路径问题(VRPTW)进行描述，确定了选用硬时间窗对车辆路径问题进行研究， 以配送车辆行驶总里程最短为目标，构建不VRPTW 模型。运用模拟退火算法对VRPTW问题进行求解，并对结果进行分析。
关键词：城市物流配送；车辆路径问题；模拟退火算法
1 1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
近年来，随着社会经济的日益发展，产业结构的不断优化，人们的生活水平有了显著的提高。而服务业与社会经济的发展息息相关，在社会经济结构中占有重要的地位，其发展不断受到国家和企业的重视。物流业作为服务业的一部分，在各个经济领域中发挥着着重要的作用，物流成本的高低决定着企业的经济效益及综合发展水平。虽然物流业在社会转型过程中在不断的完善自己的发展模式，但是物流成本的控制仍面临很大的挑战。
2010年至2016年间，我国社会物流总费用在不断的增长，从7.1万亿元增长到11.1万亿元。与此同时我国社会物流总费用与GDP的比率呈现下降趋势，2016年我国社会物流总费用与GDP的比率为14.9%，即2016年每万元GDP所消耗需要的社会物流总费用为1490元，这与2015年相比呈现出较大的下降趋势。这表明我国物流行业随着国家整体经济结构优化在不断的发展。2016年社会物流总费用的全球平均水平为12%，我国物流行业目前的发展现状与发达国家相比仍然存在一定的差距。据统计目前我国社会物流总费用主要由运输费用、保管费用、管理费用三部分组成，2016 年三者占比分别为54%、33%、13%。从成本构成的角度分析，运输费用成本是物流总成本的重要组成部分[1]。因此，若想控制物流总费用的产生，首先应该针对运输成本进行分析控制。物流配送是运输成本控制的关键环节，合理的物流配送流程很大程度上能够减少运输成本，提高企业经济效益。
尽管目前我国的物流行业在基础设施、信息系统等方便取得了很大的进步， 但是存在于物流配送过程中的问题还是逐渐凸显出来，如：车辆空载运行、路径设置不合理等。这些问题直接导致企业的运营成本增加、服务水平降低。伴随着城市的不断发展，机动车的保有量越来越高，城市交通中的道路拥堵问题愈发的严重，直接影响到城市物流配送过程。与此同时，车辆在配送过程中的路径问题受到多个环节、因素的影响，直接决定了企业成本及效益。因此，对于路径问题需要进行科学、合理的规划，在满足客户需求的情况下，提升配送效率、降低成本，实现资源配置优化，这也是配送过程中的重要环节。
1.1.2 研究意义
合理的城市物流配送路径有助于提高运输企业的经济效率。高效的物流配 送模式包括配送成本、配送时间、配送路程三者的有效结合，以配送成本最低、配送用时最少、配送路程最短为最优配送目标。但在现实物流配送过程中，很难达到三者同时最优。因此可通过物流配送路径的合理规划解决“效益背反”问题，最终降低运输成本，最大程度的减少运输时间及多余运输环节，使配送过程更加合理，物流企业整体经济效率提高。
合理的城市物流配送路径有助于提高运输企业的服务水平。随着经济社会 的进步使得人们追求更加简单便捷的生活方式，对于物流运输企业的要求越来 越高。配送作为物流运作过程中的末端服务，相比物流运作过程中的运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、物流信息几大环节而言，配送在物流服务过程中与客户进行直接接触，影响整个物流运作过程中的客户满意程度。因此研究科学合理的物流配送模式能够增加物流运输企业的社会可信度及公众影响力。
合理的城市物流配送路径有助于建设完善的社会服务体系。社会服务体系是将政府公共服务体系和群众自我服务体系相互结合的一种综合性服务体系，在这一体系中，物流配送环节占据着重要的地位。随着多种运输方式的不断交替联合，在社会服务中，合理的城市物流配送路径，能够建立城市完善的交通运输模式，很大程度上提高社会的秩序性，促进整体服务水平提高。
综上所述，合理的城市物流配送路径能够通过降低运输成本进而提高运输企业的经济效益，并在对客户进行配送过程中体现运输企业的服务水平，增加运输企业的服务满意度，对运输业务的发展有很大的推进作用。同时，作为社会服务体系的重要组成部分，合理的城市物流配送路径有助于城市整体经济社会的发展，促进城市服务体系的建设和完善。
1.2 国内外研究现状
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)作为物流配送问题中的重要组 成部分，主要是通过科学的规划，进而设计出车辆的配送路线，实现配送过程中时间和成本的最优组合。车辆路径问题将运筹学中多目标规划的理论研究与企业现实的物流活动进行紧密结合，以实现组合最优化目标。在研究车辆路径问题过程中，为保证研究结果的理论性和现实性，涉及到多种学科的综合运用。目前，国内外学者在运筹学、应用数学及计算机理论的基础上，采取多种研究方法对车辆路径问题进行了分析研究，并取得了一定的研究成果。
1.2.1 国外研究现状
1959年，美国研究学家Dantzing和Ramser首次提出物流配送车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem，VRP)，即运用简单的启发式算法解决小规模的车辆路径优化问题。随着经济社会的发展，众多研究学者将VRP与运筹学、应用数学及计算机应用科学相互结合，使得相关问题更加具有科学性及规模化。初期一些学者创建了一些研究方法主要用于解决简单的、规模较小的VRP问题。1964年，Clarke和Wright创建了C-W节约算法 ，该算法是针对车辆路径问题的启发式构造方法；1974年，Gillett和Miller提出扫描算法(Sweep Algorithm) ，是在解决车辆数目不限制的VRP基础上创建的一种启发式算法；1984年，Laporte Desrochers和Nobert Laporte首次提出在一个线性松弛整数模型基础上的切平面方法。
随着VPR问题规模的不断扩大，简单的算法不能满足现有的车辆路径优化问题。在此基础上，学者陆续提出智能优化算法。1985年，Laporte提出了二下标车辆流方程，并运用分支界定法及模拟退火算法解决VRP问题；1986年，Glover首次提出禁忌搜索算法(Tabu Search)，TS搜索采用了灵活的“记忆”技术用于解决产生局部最优解的缺陷，通过“记忆”确定下一步的搜索方向；1993年，Osman对VRP问题的模拟退火算法进行了分析研究，在原有概率算法的基础上，提出了适用于解决线路分组的问题，基于运输现状对配送线路进行优化，进而确定最优线路。
随着研究的进一步深入，将带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problems with Time Window，VRPTW)引入到经典的VRP问题的约束条件中，进而解决理论模型与现实问题的冲突。VRPTW的主要目的是在时间窗内为客户提 供物流服务，最大限度地缩短车辆的运输行驶时间和等待时间的总和，能够提高物流工作效率并实现物流管理科学化。1981年，Christofides对带时间窗的旅行售货员问题(TSPTW)进行研究，并将研究结论发表于技术报告中；1983年，Baker针对于TSPTW提出最优化算法，使得车辆路径问题在时间窗的约束条件下更加严谨和科学；1987年，Solomon对VRPTW的求解问题进行了分析研究，采用启发式算法，对其求解过程进行了更加完善的分析研究；1992年，Desroehers 针对于带时间窗的VRP问题提出最优算法，该算法将线性规划松弛和列生成法进行了有效结合，在进行理论分析的基础上，选取100个客户数量进行数据分析，验证了其最优算法的可靠性。之后许多学者将时间窗纳入到VRP问题的研究过程中，并采用遗传算法、爬山算法、蚁群算法、扩展插入算法、聚类算法等多种单一或者综合算法进行分析论证。
随着多种研究方法的应用以及仿真科学与技术的不断发展，研究学者逐渐 采用人工智能优化算法解决大规模车辆路径优化问题。2001年，K.C.Tan等在运用序数编码计算机技术的基础上，将遗传算法和爬山算法进行有效结合，提出了针对于 VRPTW的混合遗传算法，并运用该算法对56个实例进行分析研究，验证了算法的可行性和有效性；2002年，Ombuki 等提出混合遗传算法 ，该算法用遗传算法进行车辆使用数目的优化，用禁忌搜索算法进行车辆行驶距离的优化。仿真结果显示，这种混合遗传算法得出的结果优于单一算法得出的结果；2006年，Tan等人将扩展插入算法与聚类算法相结合，提出混合Pareto最优混合遗传算法，在配送车辆路径优化过程中，以实现配送成本最低、配送服务质量最高为最终目标，最大限度地实现VRPTW的多目标最优化。虽然现有的算法在解决VRPTW问题上有一定的作用，但是在研究具体现实问题中仍存在一定的不完善，因而各学者针对于算法的实际应用仍处于不断的发展过程中，最终达到理论算法能够解决实例应用问题。
1.2.2 国内研究现状
我国市场经济在20世纪80年代进入快速发展阶段，物流业作为最新的“第三利润源”受到越来越多的重视。与此同时，国内经济发展方式在不断地变化，城市交通运输需求量快速增长，交通运输货物种类和数量在不断的增加，相应的城市交通问题逐渐凸显出来。为了保证物流业规范发展以及城市现代化建设的稳健，配送环节作为物流业发展的重要组成部分，也受到国内学者的广泛关注。20世纪90年代国内针对于车辆路径优化问题(VRP)的研究逐渐展开，研究主要集中于车辆路径问题相关的模型建立以及不同算法的应用，并根据实际案例取得了一定的研究成果。
2006 年，郎茂祥针对于多配送中心车辆调度问题进行了相关模型与算法的研究[2]。在对多配送中心车辆调度存在的问题进行直观描述和概括的基础上建立了相关的数学模型，采用距离最近分配法解决车辆调度问题。并通过实例研究，确定模型与算法的科学性及可行性。2009年，温惠英、徐建闽、林正春提出了适用于物流配送车辆导航路径优化的遗传算法[3]。该算法在应用过程中可以针对性的解决点到点型路径，在遗传算法的基础上避免了断路和回路的产生，提高了算法应用的广泛性。2012年，叶小龙、魏国辰以地市级烟草公司为研究对象，分析了其物流配送车辆线路存在的问题，并针对具体的问题提出了相应的解决措施[4]。在研究过程中采用了集束法和集成研讨厅法，在实际应用中降低了烟草公司的物流运输成本，增加其经济效益。
针对于带有时间窗的车辆路径问题，我国学者也进行了相应的研究，研究内容主要是建立新的模型以及采用不同的算法解决VRPTW问题。2005年，王新华在分析大量文献的基础上，开发出启发式算法和亚启发式算法相结合的混合启发式算法，并根据实际情况扩展了理论模型，建立了动态时间窗的满载模型[5]；2007年，洪联系、董绍华针对于求解多车库VRPTW的问题提出综合算法，该算法包括聚类法和迭代混合遗传算法，并采用竞争—插入进行路径改进，选取Cordeau等人提出的实验对该算法进行算例研究，证明算法可以在接受的计算时间内达到预想的效果[6]；2012年，石兆、符卓以连锁企业为研究对象，引入时间窗进行约束，并采用分解法对所建立的数学模型进行两阶段分析。第一阶段用最小包络类分析算法，第二阶段采用禁忌搜索算法，分别确定供应商、配送中心和门店之间的最佳配送路径[7]；2013年，王君针对于VRPTW问题，以最短车辆运行距离及运行时间为研究目标，在构建多目标数学模型的基础上建立多目标文化基因算法[8]。本文算法与传统不带局部搜索的目标文化算法进行对比，验证了研究内容的严谨性及实用性；2015年，彭鑫、王莲花在分析传统配送车辆路径的基础上，以降低配送成本为目标，构建出带有混合VRPTW问题的数学模型，采用改进的遗传算法，并将模型和算法应用到实际案例中进行验证[9]。
在对车辆路径优化问题的研究中，许多学者不仅仅限制于车辆假定情况下 恒定的行驶速度，对实际不断变化的车辆运行速度也进行了相应研究。主要考虑周围车辆交通环境以及地理环境和天气对车辆行驶速度的影响，为解决实际问题提供了更具科学的研究依据。2008年，李妍峰、李军、赵达将车辆路径问题分为静态VRP问题和动态VRP问题，并进行了分类研究分析，为未来研究方向奠定了一定的基础[10]；2009年，史亚蓉、万迪昉、李双燕、吕珍玉提出了基于地理信息系统(GIS)的车辆路径优化研究[11]，分析了GIS对于解决车辆路径现实问题的重要性，在此基础上构建了求解VRP问题的基础数据库，并采用模糊聚类算法对烟草公司配送系统进行实例研究，取得了一定的研究成果；2012年，李珍萍、黄秋爱研究了带时间限制的车辆路径问题，针对于不同时间段，分析了车辆行驶的速度，并建立了行驶速度与道路交通状况之间的关系，采用改进的遗传算法进行实例研究[12]；2013年，程相巍在分析交通运输对国民经济发展重要性的基础上，提出智能交通在车辆路径优化中的重要性[13]。采用改进的蚁群算法求解车辆路径优化问题，给出了具有参考价值的参数取值。2015年，武涛提出了一种基于改进Wardrop系统最优原则的交通流分配模型[14]。该模型考虑到了客户与系统之间的平衡性，通过对过往历史数据的分析，同时加入了动态并行算法，最终形成了一种基于物联网和云平台的路径规划方案。
1.2.3 现有研究的不足
通过对国内外研究现状的分析总结，目前城市物流配送路径优化研究取得了一定的研究成果。与城市物流配送路径优化相关的研究模型及研究方法也被多次论证分析，为本文研究提供了很好的参考价值。但是现有的研究成果在实际应用过程中仍然存在一定的问题，主要表现在模型及算法两方面。
(1)模型的缺陷。在实际应用过程中，城市物流配送路径优化问题涉及到多个约束条件，并且属于多目标的优化问题。现有的研究模型为了获得理论解，并没有对全部约束条件进行分析，往往只是考虑其中几点约束条件，将实际问题进行简化。与此同时，随着经济的发展以及科学技术水平的提高，城市道路交通情况数据分析技术已经相当成熟，在进行VRP研究过程中，应当充分利用信息技术，在准确了解道路交通现状的基础上构建有针对性的配送路径优化模型，使模型更具有参考价值。
(2)算法的缺陷。现有求解VRP问题过程中所采用的算法往往是几种算法进行综合应用，这种综合算法克服了原有单一算法的不完善性，但是在实际求解过程中，综合算法运行速度及效率仍有一定的提升空间。随着当前VRP问题规模的不断扩大，应最大程度的提高算法的运行速度及运算效率，使算法能够快速解决规模较大的VRP问题。
针对于城市物流配送路径优化问题，现有研究并没有将道路交通运输现状进行分析，而是在理想情况下采用模拟退火算法或者其他综合算法进行问题分析。
1.3 研究思路及研究主要内容
1.3.1 研究思路
本文在对国内外车辆路径问题研究现状相关文献大量阅读的基础上，对现 有VRP问题、相关数学模型及各种求解问题的算法进行研究。分析了城市物流配送包含的要素和VRP问题中涉及到的目标函数及约束条件，提出了构建不确定路况的VRPTW模型。同时，考虑到当前车辆路径问题通常规模很大，为提高求解的效率，因此采用了模拟退火算法。最后，将以实际案例代入到模型中，通过模拟退火算法进行求解和分析对模型进行验证。
1.3.2 主要内容
针对城市物流配送路径优化问题，本文总共分为五章来进行研究。
第一章：绪论。首先，对本文的研究背景和意义进行介绍；其次，对车辆路径问题涉及到相关理论的国内外研究现状进行总结，并指出了现有研究的不足之处；最后，阐述了本文的研究思路及主要内容。
第二章：城市物流及车辆路径问题相关理论。本章主要是理论介绍：首先，介绍了城市物流及城市配送系统，指出了城市物流配送的特点；其次，对车辆路径问题进行描述，并根据求解目标的约束条件进行分类；最后，对当前求解车辆路径问题的主要算法进行介绍。
第三章：模拟退火算法。介绍了模拟退火的算法的基本思想和特点；确定了算法的实现过程。
第四章：案例研究。对于求解车辆路径问题的模拟退火算法的初始状态进行确定，选取合适的算法参数；最后，运用Matlab进行运算，并对得出的优化结果进行分析。
第五章：结论与展望。本章主要是对本文的研究内容进行总结，同时指出本文目前存在的不足，明确下一步的研究方向。
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