試談快遞公司送貨策略-預(yù)覽頁
【正文】 快件量T坐標（km）序號送貨點快件量T坐標（km）xyxY11832161621622151717618336541818111744471919151256308201519965311213222577792222210889623232799910224241519101014025251514111117326261020171212146272712211313131292828224201414101229292516152071430302818五 模型假設(shè)：（1）街道方向均平行于坐標軸，且在該前提下，業(yè)務(wù)員可以任意選擇路線。（5）每個業(yè)務(wù)員送快遞是獨立的，每人之間互不影響。六 主要符號說明：Ti：序號為i的送貨點的快件重量（xi ，yi）序號為i的送貨點的坐標M重：業(yè)務(wù)員送貨總重載費用M空：業(yè)務(wù)員送貨總空載費用M總：業(yè)務(wù)員送貨總費用N：業(yè)務(wù)員送貨的總次數(shù)m：業(yè)務(wù)員人數(shù)mj：第j個業(yè)務(wù)員送貨的次數(shù)七 模型建立與求解：本模型考慮用多目標動態(tài)規(guī)劃求解。（2）每一個行程的第一個送貨點是距離總部最遠的未服務(wù)的送貨點。開始 找離原該點最近的點v，且該點的訪問標志設(shè)為被訪問，該點快遞重量為w，輸出該點。在剩下的未服務(wù)送貨點中，5距離4最近（其實距離4最近的點有2，5，6，7四個點，然后考慮該點需求的快件量，將其從大到小依次排列，快件量需求大者優(yōu)先，但超過25kg上限的點舍去。可以通過單回路運輸模型TSP模型求解。（1，3）間，C總=5+6+4+9=24。結(jié)果子回路為T={013450}.因為街道平行于坐標軸方向，所以它就是最優(yōu)化路線。在工作時間小于6小時的前提下，最終只需要六名運輸員，第一條線路和第二條線路有一人完成，第三條和第七條線路由一人完成，則各運輸員到達各站點時間的情況如下：路線站點編號到各站點時間出發(fā)時間路線站點編號到各站點時間出發(fā)時間119：129：0051910：059：0039：321110：4149：523211：08510：142211：322212：0211：5861810：079：001312：482410：31713：102510：53613：3972713：4512：233109：349：002614：07129：5882910：389：00810：203011：00910：442811：244169：439：001710：072010：291410：511511：302311：59路徑為：方法二：每一個行程的第一個送貨點是距離總部最遠的未服務(wù)的送貨點。為了使總能夠費用最少，總的思路是先送貨給離快遞公司最近切塊間最重的送貨點，以此類推，在保證時間、載重量有限的前提下，沿途把快遞送完，最終讓業(yè)務(wù)員最遠點空載返回。二是，不走冤枉路原則（即只能向上或者向右走）。四是，路線較少原則。同時，為了便于統(tǒng)籌業(yè)務(wù)員，可以得出各業(yè)務(wù)員到各送貨點的時間（各業(yè)務(wù)員的出發(fā)時間為0）以及各路線從快遞公司出發(fā)的參考時間（從9：00開始工作）。（3）模型的方法和思想對其他類型也適合，易于推廣到其他領(lǐng)域。 模型的推廣（1）本模型不但適合于快遞公司送貨問題，還是用于一般的送貨以及運輸問題，只需要稍微改動模型即可。struct ver{ int x。}。 float w。amp。 tag=1。amp。 } } if(tag)return k。i31。amp。 } if(visited[i]==falseamp。w+v[i].weight=25amp。 } } if(tag)return m。 k=next1()。 w=v[k].weight。039。 visited[tag]=true。 if(time+(v[tag].x+v[tag].y)/+(num_of_station+1)/=6){ distance=distance+fabs(v[k].xv[tag].x)+fabs(v[k].yv[tag].y)。 break。039。 ifstream infile()。i++){ visited[i]=false。 } coutendl。}問題一之方法二：includeiostreamincludefstreamincludecmathdefine max 1000 using namespace std。 float weight。int next1(){ int k,max1,tag=0。i++){ if(visited[i]==falseamp。 w=v[i].weight。v[i].x+v[i].y==max1amp。 tag=1。 for(i=1。fabs(v[k].xv[i].x)+fabs(v[k].yv[i].y)minamp。 tag=1。amp。tag=1。 float w。 visited[k]=true。 cout39。 while(tag!=0){ num_of_station++。 time=time+(fabs(v[k].xv[tag].x)+fabs(v[k].yv[tag].y))/。 }else{ time=time(fabs(v[k].xv[tag].x)+fabs(v[k].yv[tag].y))/。 cout39。 }} int main(){ int i。i31。\t39。 return 0。 int num。int mindis[31]。 for(i=0。 coutv[i].num(v[i].x,v[i].y) v[i].weight39。 for(i=0。j31。 float w。amp。 tag=1。amp。 } } if(tag) return k。i31。amp。amp。 } if(vd[i]==falseamp。w+v[i].weight=25amp。v[i].xv[k].xamp。 } } if(tag) return m。 k=next1()。 w=v[k].weight。 cout39。 while(tag!=0) { num_of_station++。 time=time+(d(v[k],v[tag]))/。 tag=next2(tag,w)。 distance=distance+v[k].x+v[k].y。 time distancekm money wendl。 coutendlendl。}30 / 3
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