崔 健，钱枫林，王利光

（江南大学a.商学院；b.理学院，江苏 无锡 214122）

0 引 言

在大型的物流配送问题中，配送车辆的优化调度是物流系统优化中的关键一环，物流企业针对配送车辆路线进行合理的规划，可以提高物流经济效益，减少了物流成本，实现了物流的科学化。车辆路径问题VRP（Vehicle Routing Problem）最初是由Dantzing和Ramser[1]提出的，是指在客户需求已知的条件下，确定车辆在各个客户之间的行程路线，可以使得运输路线最短或者运输成本最低。关于求解车辆路径问题的算法有大量的研究成果[2－3]，但这些研究方法绝大多数是建立在确定性的条件基础之上的。而在现实中，有关VRP的许多参数可能是不确定的，如车辆在两地的行驶时间约20min、顾客的需求约为20单位等。对于这类具有模糊性质的不确定性VRP问题，所做的研究较少。针对随机车辆调度问题[4－5]，有少数的不确定研究集中在通过对长期记录的资料进行分析从而得到其统计规律。Wang和Wen[6]提出了采用模糊理论对中国邮路问题进行研究，由此建立了最大化服务水平和最小化任务完成时间的数学模型；张建勇[7－8]等对具有模糊预约时间的多对多货物收发情况下的车辆调度问题进行了探讨；Tang[9]等在分析模糊时间窗实际应用性的基础上构建了该类问题的数学模型，并设计了求解多目标整数规划模型的两阶段算法。

虽然VRP问题的诸多理论和方法有着比较广泛应用，但是目前物流企业的运作效率普遍不高，运作成本较高。针对现行的大型物流企业的实际问题，以提高配送效率和降低成本为目标，本文首先通过聚类的方法，由模糊数学的理论将模糊的顾客需求转化为实际的需求，进而根据实际的需求量将物流配送单元进行划分。……