【正文】 12 16 4 2903 7 10 290 12 17 42 無窮大3 8 62 無窮大 12 18 357aq 21 2003 9 777aq 47 200 13 19 6 2904 10 913aq 12 290 13 20 47 無窮大4 11 1079aq 64 無窮大 13 21 467aq 28 2004 12 830aq 50 200 14 19 6 2905 10 913aq 12 290 14 20 47 無窮大5 11 1079aq 64 無窮大 14 21 467aq 28 2005 12 830aq 50 200 15 19 6 2906 10 913aq 12 無窮大 15 20 47 無窮大6 11 1079aq 64 無窮大 15 21 467aq 28 2006 12 830aq 50 無窮大 16 19 0 0 無窮大7 13 0 0 無窮大 16 20 0 0 無窮大7 14 0 0 無窮大 16 21 0 0 無窮大7 15 0 0 無窮大 17 19 0 0 無窮大8 13 0 0 無窮大 17 20 0 0 無窮大8 14 0 0 無窮大 17 21 0 0 無窮大8 15 0 0 無窮大 18 19 0 0 無窮大9 13 0 0 無窮大 18 20 0 0 無窮大9 14 0 0 無窮大 18 21 0 0 無窮大9 15 0 0 無窮大 19 22 0 0 無窮大10 13 121aq 1 290 20 22 0 0 無窮大10 14 187aq 30 無窮大 21 22 0 0 無窮大10 15 110aq 7 200 10 16 4 290 運(yùn)行結(jié)果按上述算法思想，采用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型Lingo求解，得到不同運(yùn)量和運(yùn)輸期限要求下運(yùn)輸路線和運(yùn)輸方式組合優(yōu)選結(jié)果，如表3所示：表3 不同運(yùn)量和運(yùn)輸期限要求下模型求解結(jié)果運(yùn)量 運(yùn)輸期限 運(yùn)輸路徑 運(yùn)輸方式 總費(fèi)用 總時(shí)間 0 1 7 上海 南京 鐵路 150 20 13 19 22 南京 淄博 鐵路 254925 18 淄博 天津 鐵路150 35 0 3 7 上海 南京 水路 13 19 22 南京 淄博 鐵路 250410 34 淄博 天津 鐵路 0 1 7 上海 南京 鐵路 250 20 13 19 22 南京 淄博 鐵路 424875 18 淄博 天津 鐵路注：運(yùn)量的單位是輛，運(yùn)輸期限的單位是h，總費(fèi)用的單位是元，總時(shí)間的單位是h。最后用Lingo求解運(yùn)輸過程中的最短路徑問題。在現(xiàn)代物流中，配送是一個(gè)重要的與消費(fèi)者直接相連的環(huán)節(jié)，體現(xiàn)了企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。根據(jù)案例的提示我們搜集了大量的數(shù)據(jù)，利用科學(xué)的數(shù)學(xué)模型尋找并設(shè)計(jì)出了優(yōu)化的線路，并把個(gè)別推向一般，用模型進(jìn)行驗(yàn)證，然后將傳統(tǒng)的物流線路與我們優(yōu)化線路進(jìn)行比較，得出優(yōu)化后線路比傳統(tǒng)的物流線路更有效率。P0到Pi和Pj的距離分別為d0i和d0j，兩個(gè)用戶Pi和Pj之間的距離為dij。當(dāng)連接點(diǎn)i和點(diǎn)j所在線路時(shí)，若車輛到達(dá)j點(diǎn)的時(shí)間比原線路上j點(diǎn)任務(wù)的開始時(shí)間推遲，則j后面的任務(wù)在執(zhí)行時(shí)間可能會(huì)發(fā)生延遲。（3）節(jié)約里程法的應(yīng)用步驟步驟1：計(jì)算配送網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)之間的最短距離步驟2：計(jì)算通過共同配送模式使得各客戶之間的可節(jié)約的運(yùn)行距離步驟3：對(duì)節(jié)約里程數(shù)按大小順序進(jìn)行排列步驟4：組成配送線路根據(jù)案例中給出的安吉物流配送網(wǎng)絡(luò)圖，以及每個(gè)客戶的需求量以及車輛裝載量的限制，運(yùn)用節(jié)約里程法進(jìn)行線路優(yōu)化 安吉物流配送城市圖城市代碼：A—上海 B—沈陽 C—石家莊 D—西安 E—重慶 F—廣州 G—福州 ①算出各網(wǎng)點(diǎn)之間的最短距離（單位：公里），距離矩陣如下圖所示：AB2107BC14101169CD15092092923DE194927761815790EF15322969201721761907FG88427401911185519671085各配送網(wǎng)點(diǎn)與配送中心之間的最短路線矩陣②從最短路線矩陣中計(jì)算出各用戶之間的節(jié)約里程，得到結(jié)果如下圖所示BC2668CD15242348DE128015441996EF6708358651574FG2513835088661331兩兩配送網(wǎng)點(diǎn)之間的節(jié)約里程值③對(duì)節(jié)約里程按大小順序進(jìn)行排列，得到結(jié)果如下圖所示：序號(hào)連接點(diǎn)節(jié)約里程序號(hào)連接點(diǎn)節(jié)約里程序號(hào)連接點(diǎn)節(jié)約里程1B—C26686B—D152411C—F8352C—D23487F—G133112B—F6703DE19968B—E128013D—G5084E—F15749E—G86614C—G3835C—E154410D—F86515B—G251初始解：從配送中心向各配送點(diǎn)配送，配送線路6條，總運(yùn)行距離為18782公里ABCDEFG二次解：按照節(jié)約里程的順序大小以及客戶需求量和車輛裝載量的限制，連接CB、CD，組成配送線路1，總配送線路4條，總運(yùn)行距離為14438公里。XB2*XC2+XC2*XD2+XB31*XD31*XC31+XB32*XD32*XC32*+XB33*XD33*XC33=1。bin(XB32*XC32*XD32)。=1；=1；上述目標(biāo)函數(shù)和約束條件在lingo上的源代碼如下：model:MinZ==1。 end運(yùn)行結(jié)果，如下： Linearization ponents added: Constraints: 116 Variables: 29 Integers: 29 Global optimal solution found. Objective value: Objective bound: Infeasibilities: Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 1369 Cost Variable Value Reduced XF1 ``` ``` ``` XF2 ``` ``` ``` XF31 XE31 XG31 XB32 XC32 XD32 ``` ``` ``` XF999999999 Price Row Slack or Surplus Dual 1 2 3 4 3 4 有XF31=XE31=XG31=1。 運(yùn)輸是用設(shè)備和工具，將物品從一地向另一地點(diǎn)運(yùn)送的物流活動(dòng)。物流運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)作為運(yùn)輸管理的一個(gè)重要的子系統(tǒng)。資源調(diào)度的目標(biāo)是保證發(fā)運(yùn)任務(wù)的按時(shí)完成，而且使各種運(yùn)力資源利用率最高，總成本最低。安吉物流為了提高調(diào)度效率、工具利用率和客戶服務(wù)滿意度，促進(jìn)運(yùn)力資源和訂單資源的自動(dòng)化匹配，安吉物流與相關(guān)高校合作并研發(fā)了“資源調(diào)度平臺(tái)”（Resources Scheduling Platform, RSP）。同時(shí)隨著公司的發(fā)展，客戶要求的不斷提升，已有的總部調(diào)度模式因?yàn)榉止っ鞔_，操作性強(qiáng)，并且離客戶端較近，調(diào)度中客戶的發(fā)運(yùn)及時(shí)率指標(biāo)壓力很難傳遞而且總部與運(yùn)輸供方責(zé)任也很難分清。 現(xiàn)代物流的發(fā)展離不開信息技術(shù)的推進(jìn)和融合，物流的發(fā)展到一定的程度需要信息技術(shù)的支持。而調(diào)度是現(xiàn)代物流中重要的環(huán)節(jié)，調(diào)度系統(tǒng)的信息化，能提高運(yùn)輸環(huán)節(jié)的效率，降低物流成本，增加經(jīng)濟(jì)效益。已有的調(diào)度系統(tǒng)和模式也存在許多的不足，由案例4和案例7我們了解到安吉物流現(xiàn)有調(diào)度模式存在的問題主要有：（1）運(yùn)力資源和任務(wù)資源的信息不夠透明化，資源沒有得到充分的應(yīng)用和發(fā)揮（2）GPS的安裝并沒有得到很好的應(yīng)用（3