齐心

摘 要：物流配送是现代物流的一个核心内容，文章以物流配送的总花费最小构建目标函数，建立了物流配送路径优化模型，并对所建立的模型进行分析，为避免遗传算法在求解该类问题有可能陷入局部最优解的情况，设计了基于遗传算法和模拟退火算法的综合启发式算法，最后通过实例验证了该模型和算法的优势。

关键词：物流配送；路径优化；启发式算法

中图分类号：U116.2 文獻标识码：A

Abstract： Logistics distribution is a core content of modern logistics. In this paper， the mathematical model of logistics distribution path optimization is established by taking the minimum total cost of logistics distribution as the objective function. In order to avoid the possibility that the genetic algorithm will fall into the local optimal solution， a comprehensive heuristic algorithm based on genetic algorithm and simulated annealing algorithm is designed. Finally， an example is given to demonstrate the superiority of the model and algorithm.

Key words： logistics distribution； routing optimization； heuristic algorithm

0 引 言

目前很多物流有限公司存在的问题主要是配送成本过高，随着物流信息的加强，各分店对业务时间的要求越来越高，公司配送系统的不完善性使公司有时无法满足顾客的时间窗要求，车辆的载重量过小，有时为满足分店的时间要求，只能对某些分店进行专车配送，但这样的配送方式往往存在成本过高、运距过远等问题。物流公司迫切的希望优化配送系统，通过整合各分店的配送信息，从整体上分析建立配送系统，尽可能降低配送的成本，提高顾客满意度，增加企业的竞争力。针对物流公司存在的问题，本文以物流配送的总花费最小为目标函数，构建合理的模型，并对所建立的模型进行了分析，通过运用扫描法和遗传算法，对数学模型求解出最优的配送方案，这可以给相关配送路径优化问题作为参考。

1 问题描述及模型的建立

1.1 问题描述

通过对物流公司的调研和数据采集，发现对软时间窗单向配送车辆优化调度问题的……