浅谈物流配送中的车辆路径问题

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[摘 要] 本文通过分析物流在国民经济的重要地位，进而得出优化物流的核心是配送中的车辆路径问题，并对车辆路径问题进行描述和分类，便于进一步对车辆路径问题进行研究，从而优化物流配送，提高国民经济水平。

[关键词] 物流配送 车辆路径问题

一、车辆路径问题在物流配送中的地位

国民经济是一个不断生产、消费、连续不断的循环过程。一个企业的生产要不间断的进行,一方面，必须按照生产所需的数量、质量、品种、规格和时间不间断的供给原材料、燃料、工具和设备等生产资料;另一方面,又必须把自己生产的产品供应给其他企业。也就是说物流既是保证物质资料不间断的流入生产企业的条件,又是生产企业生产的产品不间断的流向国民经济各部门的保证。可以毫不夸张地说,离开了物流,社会经济将会陷入严重瘫痪。

市场经济条件下,用于物流的费用支出已越来越大，越来越成为决定生产成本和流通成本高低的主要因素。一些发达国家,通过对各种产品物流费用及其在零售价格构成中比重的分析,看到了物流中存在的巨大潜力。视为同人力、物力两个利润来源并列的“第三大利润源”,“降低成本的最后边界”。但是我国物流还是处于初级阶段，其中最为突出的问题是物流成本高。据有关资料显示，以商品零售价格为基数进行计算流通费用所占用的比例达59%。2006年中国物流总费用38414亿元,占GDP总量的19.07%。过高的物流成本,制约了国民经济的发展,消弱了企业的市场竞争能力。

运输费用占物流费用的比例超过50%，是影响物流总成本的重要因素，运输的合理组织可以归结为车辆调度问题。而车辆调度问题的核心问题便是车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）。如何有效地利用各种运载工具（汽车、轮船、火车、飞机），采用何种线路（公路、水路、铁路、航空），在满足各种约束条件的情况下，将货物及时有效地送达客户手中便是车辆路径问题需要研究的重点。

二、车辆路径问题的描述

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）这一名词是由著名学者DANTZIG G和RAMSERJ在1959年发表的一篇论文中首先提出的。之后便引起运筹学、组合数学、图论与网络分析、物流科技、计算机应用等学科的专家及以运输计划制定者和管理者的普遍关注，并广泛被借鉴应用于生产生活，比如：邮政投递问题、车辆调度问题、管道铺设问题、计算机网络拓扑问题等。

车辆路径问题的一般描述：对一系列送货点或取货点，确定适当的配送车辆行驶路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件(如货物需求量、发送量交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等)下,达到一定的目标(如路程最短、费用最小、时间尽量少、使用车辆尽量少等)。参见左图。

三、车辆路径问题的构成要素分析

从车辆路径问题发展和研究来看，目前已知的模型中，车辆路径问题主要是对以下几个因素的一个或多个组合。

1.道路网。道路网是货物运输的基础，它是构成车辆路径问题的核心的要素之一。通常用从配送中心出发沿途依次经过客户点，最后返回配送中心所形成的网络表示。

2.客户点。客户点代表现实当中的任意服务对象，通常具有以下属性：需运送或收取的货物量（货物可能具有不同的种类）；客户需求服务的时间段（又称时间窗），比较典型的是客户只在特定的时间段内营业；确定性需求或不确定性需求；单需求计划期或周期需求计划期；客户需求的优先顺序等。

3.配送中心。配送中心是每条车辆路线的起点或终点，车辆从配送中心对客户点进行货物配送或者从客户点收集货物到配送中心。在车辆路径问题中，车场有单车场和多车场之分，在某些实际问题中，客户点被事先按照配送中心进行划分，此时整个VRP就可以分解为几个独立的VRP问题，每个问题都对应一个不同的配送中心。

4.车辆。车辆路径问题中，要完成从配送中心到客户点的物流配送，离不开重要的交通工具，车辆是个泛称，在现实生活中，车辆可以指汽车、轮船、火车、飞机等各种交通运输工具，通常具有以下属性：车辆的载重，容积限制；单车型或多车型，每型车辆数目的限制以及运输范围的限制，如有的交通网只能采用某种运输工具；车辆行驶里程（或时间）的限制；车辆成本，如固定成本和可变成本，其中固定成本是车辆的使用年限折旧，可变成本是指单位运距（或时间）的费用。

5.运输安排要求。在物流配送过程中，车辆行驶路线往往取决于所运送的货物性质、服务质量水平、以及客户和车辆的特点等，常见的有：客户只能由一辆车服务、客户可由多辆车服务；车辆须返回车场或不必返回车场；多车场时存在车辆是否返回同一车场的情况；每条线路上，相应的车辆的当前装载量不能超过车辆的载重量；客户只要求送货，取货，或送取货兼有等。

6.目标。根据实际研究的车辆路径问题属性特征的不同，从单目标和多目标分别加以考虑。

单目标:最小化总运输费用，其大小取决于服务所有客户所需要的车辆数、以及每辆车的固定成本和可变成本；最小化运输距离完成任务所需的车辆最少；空载车总运行时间最少；总运输时间最短；层次化优化目标函数，以车辆数作为首要的优化目标，在此基础上优化对应的车辆旅行距离。

多目标:主要是指研究的车辆路径问题需要同时优化多个目标函数，比如需要同时考虑最小化旅行距离、最小化驾驶员薪酬。以及最小化车辆数。实际配送管理中，许多车辆路径问题均为多目标情况下的决策优化问题，将传统的求解车辆路径问题的现代启发式算法拓展到求解多目标车辆路径问题则具有十分重要的意义。

参考文献：

[1]Dantzig G,Ramser J.The truck dispatching problem[J].Managment Science,1959(6):80～91

[2]娄山佐:车辆路径问题的建模及优化算法研究[D].西北工业大学,2006

[3]李相勇:车辆路径问题模型及算法研究[D].上海交通大学,2007