電子商務供應鏈管理的案例分析18(完整版)
【正文】 一種全新的管理理念，所以其發(fā)展過程中必然存在一些難題。 運輸車輛路線安排問題（Vehicle Routing Problems VRP）該問題可定義為：運輸車輛從一個或多個設施到多個地理上分散的客戶點，優(yōu)化設計一套貨物流動的運輸路線，同時要滿足一系列的約束條件。這項限制旨在滿足客戶對供貨時間的要求，以及對貨物品質的保證。比如局部優(yōu)先算法、插值法等可以不用修改地用于一些VRP。 定位一運輸路線安排問題（LocationRouting problems,LRP）當今物流系統(tǒng)的環(huán)境日趨復雜，而且物流地理分布也不斷擴大。LA在確定出設施點后的圖形是從設施點到客戶點的射線族。直到70年代末，80年代初，才開始有了真正意義的LRP[1214]。分為單一車輛和多車輛兩種。單級設施問題是指不考慮設施的分級，所有設施均為同級；而多級中心設施問題則要考慮設施的分級。4 LRP的解決方法國外許多學者對LRP的解決方法進行了有益的探討，所采用的方法可以分為兩種：精確算法和啟發(fā)式算法。很多情況下要引入啟發(fā)式算法。所以LRP具有動態(tài)性，對動態(tài)LRP的研究是有現實意義的。這就涉及到實時調控的問題。（2）在保證由于車輛返回而產生的費用不超過某一預定費用的情況下，確定第一階段值。所以以后對LRP的研究中會注重多目標之間優(yōu)化。對LRP的研究還存在許多沒有很好解決的方面。 時間限制實際的物流系統(tǒng)中，許多情況下，客戶對車輛的到達時間是有限制的。將Agent技術與運籌學理論有機結合和交叉滲透，必將對最終解決實際規(guī)模LRP有決定性的意義。但是如果實際問題發(fā)生變化，就會引起數學模型改變和模型求解程序的改變。目前解決LRP的啟發(fā)式算法多采用以下四種方法或是它們的組合：（1） 先解決定位一配給問題，然后解決運輸路線安排問題[15, 21]；（2） 先解決運輸路線安排問題，然后解決定位一配給問題[22]；（3） 費用降低/插入算法[23, 24]；（4） 路線擴展交換算法。在以上算法中，最為常用的是整數規(guī)劃（包括混合整數規(guī)劃）,而具體解決時效率最高的方法是分支—定界法。（9） 時間限制，主要是指滿足客戶要求或貨物品質要求，而對LRP的從設施點到客戶點的時間約束。不確定定型是指對這個問題所涉及的每條路線上的貨物總量很小，不會超出車輛的裝載量，所以不用考慮車輛的裝載能力的限制；確定型是指每條路線上的貨物總量有可能超出車輛的裝載能力，所以要把車輛的裝載限制作為一個參數引入問題。3 LRP的分類Hokey Min等學者對LRP進行了詳細的分類[15]，其分類標準十分詳盡，幾乎包含了LRP的各個方面。LRP與VRP的不同之處是：VRP的前提條件是設施點和客戶點在空間上的分布是已知的；LRP所研究的問題只知道潛在的設施點，在確定運輸路線的同時要確定設施的位置。對許多實際問題，要綜合考慮以上問題，這就形成了定位一路線安排問題（LRP）。如圖2所示。此約束在于滿足客戶對供應/回收的特殊要求。如圖1所示?，F今物流體系的落后現狀已經成為我國社會經濟快速發(fā)展的重要制約因素之一。 胡祥培, 1962年出生, 教授,博導, 主要研究方向: 電子商務, 智能運籌學, 信息系統(tǒng)集成。依據實際問題的不同，可以對物流系統(tǒng)優(yōu)化問題進行分類，比如，運輸車輛路線安排問題（VRP）、定位—配給問題（LA）、定位—運輸路線安排問題（LRP）等等，其中LRP更貼近目前的物流系統(tǒng)復雜的實際特征，所以對它的研究是十分有意義的。（3） 滿足其他一些約束條件，如：■ 容量限制：每個客戶點上都有一個非負的貨物需求量，但每條車輛路線上的貨物量總和不超過車輛裝載量。對VRP的求解算法可分為精確算法和啟發(fā)式算法兩種。它的目標就是使得全鎮(zhèn)的居民到醫(yī)療中心的路徑（時間）總體上最短。LRP可圖示為圖3。到了70年代，Cooper[9, 10]把定位問題與運輸問題結合起來，提出了運輸一定位問題（TransportationLocation problem）。（2） 供/需特征，確定型的是指物品供應/需求量是已知的并在一定時期內相對穩(wěn)定；隨機型的是指供應/需求量是不確定的。（7） 設施分級，可以把設施分為兩種：總站型和中間轉運站型。如果是多目標問題，經常會出現各目標之間的沖突。由于LRP結合了LA問題和VRP，而后兩者都是NPHard (Non – deterministic Polynomial hard)問題，所以，在大多數情況下，要用精確算法來解決LRP是十分困難的。5 LRP的未來研究方向實際物流系統(tǒng)集成的程度越來越高，物流決策者面臨的問題也就越來越復雜。其原因是傳統(tǒng)的運籌學理論缺乏基于知識的推理機制和處理動態(tài)問題的自適應能力。已經有許多學者對隨機性LRP進行了研究，如Laporte等人[29]對供應/需求量不確定的LRP作了探討。這方面的研究將會是有益的。 Operations Research, 1990, 17 : 42743517 , . Routing and location – routing pdelivery man problems on a path. Transportation Science,
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