物流运输系统中最短路径算法及应用
摘要：根据GIS中网络计算的实际情况，根据A*算法和Dijkstra算法中快速搜索技术的实现入手，采用最短路径算法结合GIS的方法，提出了一种解决物流运输中车辆路径问题的高效率实现的方法。
引言：
在竞争日益激烈的现代商业社会，企业只有以市场为核心去适应不断变化的
环境并及时对市场做出发应，才能在竞争中立于不败之地。物流管理正是以实
现上述要求为目标的。而物流配送是现代化物流管理中的一个重要环节。它是指
按用户的定货要求，在配送中心进行分货、配货，并将配好的货物及时送交收货
人的活动。在物流配送业务中，存在许多优化决策的问题。本文只讨论物流配送
路径优化问题。合理选择配送路径，对加快配送速度、提高服务质量、降低配送
成本以及增加经济效益都有很大影响。所谓的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem）VRP。它也是目前在物流系统中较受关注的一个方面。它是指在客户需求位置已知的情况下，确定车辆在各个客户间的行程路线，使得运输路线最短或运输成本最低。
一、系统介绍
求解物流配送路径优化问题的方法有很多是路径引导的功能。本设计主要功能是从给定的车辆位置和多个目标点位置，计算车辆遍历所有目标点的代价最优值，并给出代价值和路径描述，并在地图上进行路径显示。路径引导模块的主要过程：初始化路网->得到车辆信息和目标点信息->求车辆遍历所有目标点的代价最优值和遍历次序（仅求遍历次序，而不需求走什么道路）->求每个目标点遍历的最优路径（求具体的道路）->输出遍历次序和路径描述
二、车辆遍历所有目标点的代价最优值算法
本设计中的遍历次序的算法采用的是等代价搜索法，它是A＊算法的一种简化版本。等代价搜索法也是基于宽度优先搜索上进行了部分优化的一种算法,它与A＊算法的相似之处都是每次只展开某一个结点（不是展开所有结点）,不同之处在于：
它不需要去另找专门的估价函数,而是以该结点到A点的距离作为估价值。例如图1，从A点出发，要遍历C,B,D,E四个目标点。具体算法过程如下：
图1 起点和遍历目标点图
1、从A点开始依次展开得到AB（7）、AC（3）、AD（10）、AE（15）四个新结点,
把第一层结点A标记为已展开,并且每个新结点要Record下其距离（括号中的数字）;
2、把未展开过的AB、AC、AD、AE四个结点中距离最小的一个展开,即展开AC（3）
结点,得到ACB（8）、ACD（16）、ACE（13）三个结点,并把结点AC标记为已展开;
3、再从未展开的所有结点中找出距离最小的一个展开,即展开AB（7）结点,得到
ABC（12）、ABD（20）、ABE（19）三个结点,并把结点AB标记为已展开; 4、再次从未展开的所有结点中找出距离最小的一个展开,即展开ACB（8）结点……
（不再展开AD、AE）;
5、每次展开所有未展开的结点中距离最小的那个结点,直到展开的新结点中出现目
标Case（结点含有5个字母）时,即得到了Result.
由上可见,A＊算法和等代价搜索法并没有象宽度优先搜索一样展开所有结点,只是根据某一原则（或某一估价函数值）每次展开距离A点最近的那个结点（或是估价函数计算出的最可能的那个结点）,反复下去即可最终得到答案.虽然中途有时也展开了一些并不是答案的结点,但这种展开并不是大规模的,不是全部展开,因而耗时要比宽度优先搜索小得多.
三、目标点遍历的最优路径（求具体的道路
3.1 迪杰斯特拉算法
在计算两个具体目标点间的具体道路时，本设计采用了迪杰斯特拉算法。在设计中又对迪杰斯特拉算法进行优化，以实现高速公路优先。Dijkstra算法的基本思路是：假设每个点都有一对标号 (dj, pj)，其中dj是从起源点s到点j的最短路径的长度 (从顶点到其本身的最短路径是零路(没有弧的路)，其长度等于零)；pj则是从s到j的最短路径中j点的前一点。求解从起源点s到点j的最短路径算法的基本过程如下：
1) 初始化。起源点设置为：① ds=0, ps为空;②所有其他点: di=∞, pi=?;
③标记起源点s，记k=s,其他所有点设为未标记的。
2) 检验从所有已标记的点k到其直接连接的未标记的点j的距离，并设置：dj=min［dj, dk+lkj］
式中，lkj是从点k到j的直接连接距离。
3) 选取下一个点。从所有未标记的结点中，选取dj 中最小的一个i：
di=min［dj, 所有未标记的点j］
点i就被选为最短路径中的一点，并设为已标记的。
4) 找到点i的前一点。从已标记的点中找到直接连接到点i的点j*，作为前
一点,设置：
i=j*
5) 标记点i。如果，则算法完全推出，否则，记k=i，转到2) 再继续。直到所有
点已标记。
3.2 本文提出的Dijkstra算法实现
GIS中的网络一般为各种道路、管网、管线等，这些网络在具有图理论中的基本特征的同时，更具有自己在实际中的一些特点。首先，在GIS中大多数网络都是有向带权图，如道路有单双向问题，电流、水流都有方向（如果是无向图也可归为有向图的特例），且不同的方向可能有不同的权值。更重要的一点是，根据最短路径算法的特性可以知道，顶点的出度是个重要指标，但是其入度在算法里则不必考虑。在具体实现时为了能实现高速优先，如果是高速，在标记两点间距离是按实际
距离的1/2或1/3来标记，以实现高速优先考虑。在最后算总路程时把它乘上缩小的倍数。即保证总路程不变。
本系统利用GPS定位系统实现对物流系统的相关车辆进行监控、调度、指挥、管理，以提高物流业务的效率，有效的控制物流成本，保障司机和货物的安全，提高管理水平和服务质量。系统的主要功能有：GPS定位，地图与路径显示，路径引导、报警求助，通讯与数据交换，其中路径引导是本系统的关键。路径引导的功能：从给定的多个车辆位置和多个目标点位置，计算车辆遍历所有目标点的代价最优值，并给出代价值和路径描述，在地图上进行路径显示。
本科生毕业设计（论文） 题目：线性表的设计和实现 学生姓名：张三 学号： 201107011153 院系：基础科学学院信息技术系 专业年级：2012级信息与计算科学专业 指导教师：李四 年月日
摘要 随着现代物流业的发展，如何优化和配置物流的运输路径成为了一个热点的问题。其中，最具代表性的问题就是如何在一个道路网络中选择两点之间的合适路径，使其距离最短。为了解决这个问题，本文介绍了两种最常用的最短路径求解方法——DIJKSTRA算法与FLOYD算法，分析了它们的适用范围以及时间复杂度。最后，对一个具体的航空公司物流配送问题进行了求解，得到了理论最优路径。 关键词：最短路径问题；DIJKSTRA算法；物流运输
ABSTRACT With the development of modern logistics industry, how to optimize and configure the transport path of logistics has become a hot issue. Among them, the most representative problem is how to select the appropriate path between two points in a road network to minimize the distance. In order to solve this problem, this paper introduces two most common shortest path solutions ——Dijkstra algorithm and Floyd algorithm, and analyzes their application range and time complexity. Finally, a specific airline logistics distribution problem is solved, and the theoretical optimal path is obtained. Keywords：Minimum path problem；Dijkstra algorithm；Logistics transportation
A公司物流网络优化设 09物流管理二班 第五小组：章克彬郭少纯郑伯加 黄水凤杨志平
目录 1 案例介绍 (3) 2.1 A公司简介 2.2 A公司现有物流模式概况及存在问题 2 RDC选址的要求 (5) 3 RDC选址的基本条件及原则 (6) 3.1 RDC选址的基本条件 4 A公司RDC选址的基本思路 (7) 5 RDC选址的具体过程 (7) 5.1 分仓库的区域整合 (7) 5.1.1 RDC选址影响因素分析 5.1.2 基于模糊聚类法仓库聚类组合 5.2 最佳RDC区域地点的确定 .......................................................... 5.3 最优RDC的区域选址 (16) 5.3.1 RDC选址问题分析 5.3.2 RDC选址的基本假设 5.3.3 模型的建立及求解 1 案例介绍 1.1 A公司简介 A公司集团成立于1980年5月，座落在风光秀丽的深圳湾畔。经过二十多年的快速发展，A公司已成长为总资产100亿元、净资产30亿元、年销售收入
130多亿元的大型电子信息产业集团，和境内外上市的公众股份制公司。公司现有总股本6.02亿股，HQ集团为第一大股东。公司主导业务涉及多媒体消费电子、移动通信、信息网络、汽车电子，以及上游元器件等多个产业领域。是中国彩电行业和手机行业骨干龙头企业，曾连续四年位居中国电子百强第4位，是国家300家重点企业和广东省、深圳市重点扶持发展的外向型高科技企业集团。 其生产彩电和小家电的工厂分别分布在深圳、重庆、咸阳、牡丹江。年产量超过2000万台。销售商上万家，遍及全国各地，随着销售市场的扩张，客户群的分散，A公司原有的一对多的批发型销售模式已经让W公司因为时效性等丧失了很多的销售量和客户。长距离的预定式物流模式因不能对市场需求做出及时的反应而满足不了终端客户的需求，为此，A公司销售公司连同物流部决定对现有的物流模式进行改变，决定设立区域RDC，分解工厂CDC的压力，将物流细化做到终端配送，满足客户需求，争取订单，从而降低长途运输成本，提高货物的空间及时间效益。 1.2 A公司现有物流模式概况及存在问题 在讨论设立A公司RDC之前，先对36个仓库进行编号，如表2-1。 表2-1 仓库编号
物流运输系统规划 设计报告 班级 10161 组号 03 组长 组员02陈恒 07刘莹 19许文君 目录 第一章物流运输系统规划的内容 1.1物流运输系统规划的内容 1.1.1影响运输系统规划设计的因素
1.1.2运输系统规划设计标准 1.2 物流运输系统规划的原则 1.3 物流系统运输线路选择 1.3.1 运输线路选择的因素 1.3.2 运输线路选择方法 第二章案例分析 2.1案例一 2.2 案例二 第三章方案设计 3.1 设计背景 3.2 运输系统流程分析 3.3 运输系统问题分析 3.4 解决方案 3.4.1 运输路线与方式的最优选择 3.4.2.车辆的调度优化与解决空载行驶问题的方案
第一章物流运输系统规划的内容 1.1物流运输系统规划设计的内容 1)确定物流运输战略 物流运输战略是为寻求物流的可持续发展，就物流运输的目标以及达成目标的途径与手段而制订的长远性、全局性的规划与谋略。物流运 输战略的确定直接决定运输系统规划的其他要素。在进行运输系统规划 设计时，首先需要对运输系统所处环境进行分析。环境分析主要包括国 家的宏观运输政策、运输市场的发展状况、物流系统综合战略、其他物 流节点的情况等。在对上述问题进行分析的基础上，确定运输系统战略，明确运输系统规划的方向。 2)选择运输路线 在组织运输系统完成货物的运送工作时，通常存在多种可供选择的运输路线。运输工具按不同的运输路线完成同样的运送任务时，由于运 输工具的利用情况不同，相应的运输效率和运输成本也会不同。因此， 选择时间短、费用省、效益好的运输路线是运输系统规划设计中的一项 重要内容，这也是运输战略的充分体现。 3)选择运输方式 如何选择适当的运输方式、运输战略是物流运输合理化的重要问题。 一般来讲，可以在考虑具体条件的基础上，对货物品种、运输期限、运 输成本、运输距离、运输批量以及安全性等具体项日作认真研究考虑， 可以使用一种运输方式也可以使用联运方式。 4)运输过程控制与信息系统 物流运输系统目标的实现依赖于有效的过程控制。由于运输过程的瞬间变动性，对运输过程控制的难度远远高于对固定节点的控制，因此
最短路径算法—D i j k s t r a 总结 -标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
Dijkstra 算法解释 本文引用三篇文章：分别是谢光新-Dijkstra 算法， zx770424 -Dijkstra 算法， 中华儿女英雄 -Dijkstra 算法 有兴趣的朋友请引用原文，由于分类很不相同难以查找，此处仅作汇总。 谢光新的文章浅显易懂，无需深入的数学功力，每一步都有图示，很适合初学者了解。 zx770424将每一步过程，都用图示方式和公式代码\伪代码对应也有助于，代码的理解。 中华儿女英雄从大面上总结了Dijkstra 的思想，并将演路图描叙出来了。起到总结的效果。 希望这篇汇总有助于大家对Dijkstra 算法的理解。
Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。 简介 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。Dijkstra一般的表述通常有两种方式，一种用永久和临时标号方式，一种是用OPEN, CLOSE表的方式，这里均采用永久和临时标号的方式。注意该算法要求图中不存在负权边。 算法描述 (这里描述的是从节点1开始到各点的dijkstra算法，其中Wa->b表示a->b的边的权值，d(i)即为最短路径值) 1．置集合S={2,3,...n}, 数组d(1)=0, d(i)=W1->i(1,i之间存在边) or +无穷大(1.i之间不存在边) 2．在S中，令d(j)=min{d(i),i属于S}，令S=S-{j}，若S为空集则算法结束，否则转3 3．对全部i属于S,如果存在边j->i，那么置d(i)=min{d(i), d(j)+Wj->i}，转2 Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。 算法具体步骤 （1）初始时，S只包含源点，即S=，v的距离为0。U包含除v外的其他顶点，U中顶点u距离为边上的权（若v与u有边）或）（若u不是v的出边邻接点）。 （2）从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。 （3）以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u（u U）的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值的顶点k 的距离加上边上的权。 （4）重复步骤（2）和（3）直到所有顶点都包含在S中。 复杂度分析 Dijkstra 算法的时间复杂度为O(n^2) 空间复杂度取决于存储方式，邻接矩阵为O(n^2)
天津大学 管理与经济学部 夏令营学术论文展示 学校：四川大学 姓名：赵欢 专业：工程管理 申请专业：管理科学与工程 研究方向：工程管理 申请类型：学术型硕士
一、研究目的 1. 了解配送中心运输配送系统相关的数量方法在管理决策中的有效运用。 2. 锻炼运用节约算法法处理实际问题的能力 3. 加强商业调查能力的训练 二、研究内容与研究步骤 1、数据调查 我选择的调查对象是成都市的红旗连锁红旗超市, 成都红旗连锁有限公司成立于2000年6月。2010年5月20日，成都红旗连锁股份有限公司正式创立。公司现已发展成为中国西部地区最具规模的以连锁经营、物流配送、电子商务为一体的商业连锁企业。目前在四川省内已开设上千家连锁超市，就业员工上万人，累计上缴税收6亿以上;拥有两座现代化的物流配送中心;与上千家供货商建立了良好的互利双赢的商业合作关系。 我就近选择了位于成都市武侯区簇马路2段11号的配送中心，对其半径三公里范围内的红旗超市配送进行了具体的数据调查和记录。 红旗连锁配送中心：成都市武侯区簇马路2段11号（选址如图1，A为该配送中心） 配送范围：半径3000m 图1：
2、模型建立 第一步：据调查出的配送中心及网点分布图，绘制出配送网点模型图如下： 图2： 第二步：由实地咨询及资料查阅后收集到的各网点和配送中心之间的路程数据，给出配送中心与分店，商店与商店之间的距离，0表示配送中心（完整数据见附
表1：网点距离表） 第三步：车辆数分析（完整数据见附表1：车辆调度情况） 第四步：分店需求量分析（完整数据见附表1：每个分店平均每天的需求量） 三、背景 据介绍，自红旗连锁成立以后，其公司决策层就提出为适应市场发展需要，必须跟上先进零售企业信息化管理的步伐，完成对各分店的POS/MIS自动化管理系统，实现配送中心与财务中心的联网，以达到对单列商品准确的进、销、存的科学信息化管理，合理安排和使用流动资金，加快商品及资金周转率，以形成一套健全的、高效的商品自动化管理系统，包括商品的进销存管理系统、供应链管理系统，同时逐渐提升公司内部的信息化管理。据悉，为了实现这一系列的信息化目标，公司每年在信息化上的投入就达到了几百万；公司领导更是亲自着手企业各流程的改造与管理，使企业能够更好的往信息化道路上发展。 业务流程图 该超市配送中心物流管理系统主要包括采购、进货、退货、销售几个方面。其中与供应商、连锁店、仓库、顾客之间有着实际联系。
引言 历史进入二十世纪九十年代以后，随着科学技术的进步和生产力的发展，顾客消费水平不断提高，企业之间的竞争日益加剧，加上政治、经济、社会环境的巨大变化，使得整个市场需求的不确定性增加。企业面对着变化迅速且无法准确预测的市场经济，为了提高竞争力，所有企业都在不断探索降低费用、提高利润的有效途径。可是，由于生产效率已经发展到很高的水平，生产过程中的成本节约已经达到最低限度，要想从中取得明显的费用节省已经相当困难了。与此相反，流通领域则是一个尚未被触及的领域，被人们称为管理学方面“未被开垦的处女地”。美国著名物流学家詹姆斯?约翰逊及唐纳德、伍德等在他们1982年再版的《现代物流/后勤工程管理》一书中写到：“物流学或物流管理学是一门充满着活力的新的学科领域”。 第二次世界大战以后，在社会经济发展中引进了军事后勤的概念。在商业领域内首先发生了全球性的变化，新的观念和策略日益取代老一套凭经验决策的管理方式，物流学是最具有代表性的学科，它给社会带来了巨额利润。引起人们重视物流研究的具体原因有以下几点： 1．运输费用年年增长，传统的成品分销方式越来越不适应新的社会化大生产的要求。人们担心，生产领域中生产出来的产品，会在流通领域中失去。如在日本，战后生产费用每年仅仅上升2.2%，而流通费用则以5.5%的比例持续增长；在销售过程中，1977年物流费用增长5.8%，1980年物流费用增长8.0%。专家、学者们开始注意到物流费用的研究，把物流研究提高到同生产研究同等重要的地位。 2．在社会生产和流通过程中，从时间占用角度出发，重视物流研究，对降低生产成本，提高经济效益起重要作用。据统计，在整个生产过程中，如机械制造行业的切削过程，零件在机床上的全部切削时间只占5%左右，其余95%左右的时间是零部件等半成品或成品处于装卸、搬运、工业包装、运输等流转过程中。所以企业要降低成本首先要从降低占整个生产过程95%的辅助过程开始，即从企业内部物流合理化的研究出发。 3．在工业企业内部的产品成本构成中，材料费用占居首位，要降低产品成本，必须从降低占比重较大的材料费用入手。 4．从物资库存角度出发，急需减少物资积压，加速资金周转，畅通物流。
:算法的设计思想 本算法采用分支定界算法实现。构造解空间树为：第一个城市为根结点，与第一个城市相邻的城市为根节点的第一层子节点，依此类推；每个父节点的子节点均是和它相邻的城市；并且从第一个根节点到当前节点的路径上不能出现重复的城市。 本算法将具有最佳路线下界的节点作为最有希望的节点来展开解空间树，用优先队列实现。算法的流程如下：从第一个城市出发，找出和它相邻的所有城市，计算它们的路线下界和费用，若路线下界或费用不满足要求，将该节点代表的子树剪去，否则将它们保存到优先队列中，并选择具有最短路线下界的节点作为最有希望的节点，并保证路径上没有回路。当找到一个可行解时，就和以前的可行解比较，选择一个较小的解作为当前的较优解，当优先队列为空时，当前的较优解就是最优解。算法中首先用Dijkstra算法算出所有点到代表乙城市的点的最短距离。算法采用的下界一个是关于路径长度的下界，它的值为从甲城市到当前城市的路线的长度与用Dijkstra算法算出的当前城市到乙城市的最短路线长度的和；另一个是总耗费要小于1500。 伪代码 算法AlgBB() 读文件m1和m2中的数据到矩阵length和cost中 Dijkstra(length) Dijkstra(cost) while true do for i←1 to 50 do //选择和node节点相邻的城市节点 if shortestlength>optimal or mincost>1500 pruning else if i＝50 optimal=min(optimal,tmpopt)//选当前可行解和最优解的 较小值做最优解 else if looped //如果出现回路 pruning //剪枝 else 将城市i插入到优先队列中 end for while true do if 优先队列为空 输出结果 else 取优先队列中的最小节点 if 这个最小节点node的路径下界大于当前的较优解 continue
物流配送最优路径规划
关于交通运输企业物流配送最优路径规划的 研究现状、存在问题及前景展望 摘要：本文综述了在交通运输企业的物流配送领域最优路径规划的主要研究成果、研究存在问题及研究方向。主要研究成果包括运用各种数学模型和算法在运输网中选取最短或最优路径；从而达到路径、时间最优和费用最优；以及物流配送网络优化、车辆系统化统一调度的发展。今后研究的主要方向包括绿色物流，运输系统及时性和准确性研究等。 关键词：物流配送；最优路径；路径规划 Overview of scheme on Shortest Logistics Distribution Route in Transportation Industry Student: Wan Lu Tutor: Chen Qingchun Abstract: This paper reviewed of the optimal path planning about the main research results, problems and direction in the field of transportation enterprise logistics distribution. Main research results include using various mathematical model and algorithm selection or optimal shortest path in the network. So we can achieve the optimal path, the shortest time and minimum cost. At the same time, logistics distribution network optimization, the vehicle systematic development of unified scheduling are the research issues.The main direction of future research include green logistics, transportation system accurately and timely research and so on. Key words: Logics Distribution; Optimal Path; Path Planning 引言 物流业在我国的新兴经济产业中占据了重要了地位，称为促进经济快速增长的“加速器”。而物流配送作为物流系统的重要环节，影响着物流的整个运作过程以及运输企业的发展趋势和前景。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化，是物流配送领域的重要研究内容。近年，国内外均有大量的企业机构、学者对物流配送中最优路径选择的问题，进行了大量深入的研究，从早期车辆路径问题研究，到根据约束模型及条件不断变化的车辆最优路径研究，以及随着计算机学科的发展而推出的针对物流配送路径最优化的模型和算法等方面，都取得丰硕的学术成果。但是对于绿色物流配送的研究仍然不足。鉴于物流配送最优路径研究的重大理论意义和实践价值，为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握，有必要对现有成果进行统计和归纳。本文尝试对我国运输企业物流配送最优路径规划进行探讨，以期为今后做更深人和全面的研究提供一定的线索和分析思路。 1 国内外研究现状 1.1 国内研究现状 1.1.1 主要研究的问题
食品冷链物流配送网络优化 张磊物流1402 34 指导老师：韩世莲 摘要：随着我国经济和社会的快速发展,人民群众的生活水平已经发生了显著的变化,对食品的追求已经从过去的吃饱向着吃得健康和吃得安全转变,所以,这就导致了对“食品冷链”越来越高的需求,在食品冷链中,对成本影响最大的就是食品冷链中的库存问题和运输问题。本文重点集中在食品冷链物流运输网络的优化，丰富和完善食品冷链物流网络的理论和方法。目前，中国的冷链物流成本还是十分巨大的，在运输成本中，冷链物流对设备的要求，对时间的要求，都是成本十分高的因素。冷链物流运营系统是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂系统。这一复杂系统既具有物流的一般性，又具有其自身的特殊性。与常温物流比较而言，冷链物流配送具有以下特征：产品易腐的特性，使得冷链物流配送对时间窗及商品生鲜度的质量要求比常温物流配送所要求的更加严格；配送过程中发生的惩罚性成本的机率会大大增加。而常温物流配送车辆路径问题的模型没有考虑此可能发生的成本。在冷链物流配送过程中，由于所配送的商品一定要保持在低温环境中的特殊性，因此在配送过程中存在货损成本，这也是常温物流配送并没有加以考虑的。本文将分析一个完整的冷链并且从各个环节系统的陈述问题，然后针对问题提出建议，最后对提出的解决办法合理性和有效性进行验证。 关键词：冷链物流；配送成本；冷链运输车设备；生鲜物流
课题背景：冷链物流泛指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售，到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品质量，减少食品损耗的一项系统工程。它是随着科学技术的进步、制冷技术的发展而建立起来的，是以冷冻工艺学为基础、以制冷技术为手段的低温物流过程。 现状分析： 1、政府层面对于冷链物流的发展高度重视，近年来支持力度不断加大，在多个文件中提出了健全农产品冷链物流体系，支持冷链物流基础设施建设等要求，督导冷链物流行业的快速完善。冷链物流政策不断出台
第36卷第5期2002年9月 浙 江 大 学 学 报(工学版) Jo ur nal o f Zhejiang U niv ersity(Eng ineer ing Science) Vol.36No.5Sep.2002 收稿日期:2001-10-24. 作者简介:柴登峰(1974-),男,浙江江山人,博士生,从事遥感图像处理、地理信息系统方面研究.E-mail:chaidf@z https://www.doczj.com/doc/8a6491638.html, 前N 条最短路径问题的算法及应用 柴登峰,张登荣 (浙江大学空间信息技术研究所,杭州浙江310027) 摘 要:现有最短路径问题指的是狭义最短路径问题,针对该问题而设计的算法只能求得最短的一条路径.前N 条最短路径拓宽了最短路径问题的内涵(即不仅要求得最短路径,还要求得次短、再次短…第N 短路径),是广义最短路径问题.在图论理论基础上分析问题之后,设计了一个递归调用Dijkstr a 算法的新算法,该算法可以求取前N 条最短路径,而且时间、空间复杂度都为多项式阶.该算法已经成功应用于一个交通咨询系统中,自然满足实时应用需要. 关键词:最短路径;N 条最短路径;网络分析;地理信息系统;交通咨询系统 中图分类号:P 208;O 22 文献标识码:A 文章编号:1008-973X (2002)05-0531-04 Algorithm and its application to N shortest paths problem CHAI Deng-f eng,ZHAN G Deng-rong (I nstitute of Sp ace and I n f ormation T echnical ,Zhej iang U niv er sity ,H angz hou 310027,China ) Abstract :As the shor test path denotes one path ,algorithms designed for shor test path problem can g et only one path .N shortest paths are N paths including the shortest one ,the one inferior to the shortest one,eto.After reviewing the application of shortest poth pro blem ,an N shortest paths problem w as put fo rw ard and described.Gr aph theo ry w as used to analy ze the problem and results in fo ur theoretical con-clusions .T hen ,algo rithm recursively calling the Dijkstra algor ithm was desig ned and analy zed .Bath time co nplexity and space conplex ity are poly nom ial order.The algo rithm w as tested by ex periment and applied to a traffic consultatio n system of Guang zhou City ,it can meet the need of r eal-time application.Key words :sho rtest path;N shor test paths;netw ork analysis;tr affic consultation system ;GIS 20世纪中后期,随着计算机的出现和发展,图论的理论和应用研究得到广泛重视,图论作为一个数学分支的地位真正得到了确立.现在,图论的应用已经深入到众多领域,GIS 网络分析就是图论在地理信息领域的重要应用[3] ,此外,还有城市规划、电子导航、交通咨询等等. 最短路径问题是图论中的一个典范问题[1],主要研究成果有Dijkstra 、Floy d 等优秀算法[1,2],Dijk-stra 还被认为是图论中的好算法[1] .目前的研究工作主要集中于算法实现的优化改进与应用方面[3,4].最短路径问题通常有两类[2]:一类是求取从某一源点到其余各点的最短路径;另一类是求取每一对顶 点之间的最短路径.它们从不同的角度描述问题,但有一个共同的缺陷:这里的最短路径指两点之间最 短的那一条路径,不包括次短、再次短等等路径.在此不妨称以上两类问题为狭义最短路径问题,为此设计的算法只能求得最短的一条路径,而不能得到次短、再次短等等路径. 实际上,用户在使用咨询系统或决策支持系统时,希望得到最优的决策参考外,还希望得到次优、再次优等决策参考,这同样反映在最短路径问题上.因此,有必要将最短路径问题予以扩充,成为N 条最短路径问题,即不但要求得到最短路径,还要得到次短、再次短等路径.这称之为广义最短路径问题.
地图中最短路径的搜索算法研究 学生:李小坤导师：董峦 摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。 关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法； The shortest path of map's search algorithm Abstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic. Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm; 前言： 最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。 在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1] (1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。 (2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。 (3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。算法占用资源越少，算法的性能越好。 地图中最短路径的搜索算法: 1、广度优先算法 广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽
关于交通运输企业物流配送最优路径规划的 研究现状、存在问题及前景展望 摘要：本文综述了在交通运输企业的物流配送领域最优路径规划的主要研究成果、研究存在问题及研究方向。主要研究成果包括运用各种数学模型和算法在运输网中选取最短或最优路径；从而达到路径、时间最优和费用最优；以及物流配送网络优化、车辆系统化统一调度的发展。今后研究的主要方向包括绿色物流，运输系统及时性和准确性研究等。 关键词：物流配送；最优路径；路径规划 Overview of scheme on Shortest Logistics Distribution Route in Transportation Industry Student: Wan Lu Tutor: Chen Qingchun Abstract: This paper reviewed of the optimal path planning about the main research results, problems and direction in the field of transportation enterprise logistics distribution. Main research results include using various mathematical model and algorithm selection or optimal shortest path in the network. So we can achieve the optimal path, the shortest time and minimum cost. At the same time, logistics distribution network optimization, the vehicle systematic development of unified scheduling are the research issues.The main direction of future research include green logistics, transportation system accurately and timely research and so on. Key words: Logics Distribution; Optimal Path; Path Planning 引言 物流业在我国的新兴经济产业中占据了重要了地位，称为促进经济快速增长的“加速器”。而物流配送作为物流系统的重要环节，影响着物流的整个运作过程以及运输企业的发展趋势和前景。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化，是物流配送领域的重要研究内容。近年，国内外均有大量的企业机构、学者对物流配送中最优路径选择的问题，进行了大量深入的研究，从早期车辆路径问题研究，到根据约束模型及条件不断变化的车辆最优路径研究，以及随着计算机学科的发展而推出的针对物流配送路径最优化的模型和算法等方面，都取得丰硕的学术成果。但是对于绿色物流配送的研究仍然不足。鉴于物流配送最优路径研究的重大理论意义和实践价值，为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握，有必要对现有成果进行统计和归纳。本文尝试对我国运输企业物流配送最优路径规划进行探讨，以期为今后做更深人和全面的研究提供一定的线索和分析思路。 1 国内外研究现状 1.1 国内研究现状 1.1.1 主要研究的问题 国内对于物流配送的研究内容，概括提炼为物流配送中心选址，系统内部作业与管理，
物流网络优化设计 （物流网络从物流运作形态的角度将物流网络的内涵确立为：建立在物流基础设施网络之上的、以信息网络为支撑、按网络组织模式运作的三大子网有机结合的综合服务网络体系，将物流网络的研究提升到综合物流服务网络体系的大物流层面，将三大子网的网络效应驱动下的资源共享和整合内涵是物流网络的研究方向。物流三大子网络：1）物流组织网络，它是物流网络运行的组织保障；2）物流基础设施网络，它是物流网络高效运作的基本前提和条件；3）物流信息网络，它是物流网络运行的重要技术支撑。）背景：2008年以来的全球经济动荡对各个行业的供应链造成了深刻影响。大宗商品的价格和供应异常波动，主要货币汇率风险陡增，金融市场大起大落，地缘政治事件不断和客户渠道全球化持续发展，这使企业的采购、生产和产品分销面临前所未有的压力。与此同时，客户期望不断提高，全球化竞争的不断加剧，产品的生命周期的不断缩短，客户需求及物流成本波动的不断增大，使得如今的企业面临的最大挑战之一就是建立能够实现并且保持卓越绩效的具有活力的供应链。在这种背景下，很多企业为提高或保持长、中、短期的盈利能力而不得不对现有的供应链进行调整，越来越多的企业还把目光投向了新兴市场。 在中国，不少企业开始重新规划自己的业务版图，一些原以出口为主的中国企业也转向了国内市场，很多外资企业也更多将重心转移到中国，希望能获得快速发展。以往不少企业在调整供应链时，把精力放在了建立新的IT系统或是对现有系统进行升级上，而很少有企业会从供应链网络优化的角度来考虑。这些IT项目往往需要投入大量的资金，并且通常项目周期会很长，最终达到预期效果的企业却不多。而如今，情况正在改变，越来越多的企业开始认识到供应链网络的重要性，尤其对于生产或销售有形产品的企业，物流网络是支持其供应链运作和管理的前提和基础设施，物流网络设计中所制定的决策不仅对于企业长期赢利能力和竞争地位会产生重要而深远的影响，而且也对供应链绩效形成直接且重大的影响.并且，通常物流网络优化项目的周期远比IT系统项目短，投资也远比IT系统低，经过合理优化设计的物流网络还有助于提高实施IT系统的投资回报。从这个意义上来讲，物流网络设计是企业供应链战略和实际运作的衔接桥梁，既要考虑到企业供应链战略的实现，又要考虑到设计决策对于未来物流运作的约束作用；物流网络的效率很大程度上取决于物流网络设计的合理性，只有设计合理才能使物流系统获得整体的最优。 物流网络战略规划优化是用于衡量部分或全部的供应链物流网络的战略研究。研究相关的供应链物流成本，包括库存成本、运营成本（固定成本和变动成本）、运输成本（包括入库运输、转仓运输、出库运输成本）；同时还考虑相关约束要素，包括物流中心的开与关、物流中心吞吐量限制，客户服务水平设置、产品配置策略,运输动线策略、保险约束、物流中心数量等。网络规划研究最终建立适合企业对应发展阶段的成本与服务水平最优平衡的供应链网络模型。物流网络战略规划的成果物输出包括网络多情景比较分析、仓库地点建议、仓库规模大小、物流成本估算（运输成本、存储、运营成本）、从工厂到仓库动线的入库策略、配送中心覆盖客户市场区域策略、网络动线策略、敏感分析等。物流网络战略规划是一项复杂的工程，中间涉及到大量的数据和复杂的建模过程，需要用到作业的软件工具帮助建模分析。目前市场上这方面的软件也有很多，但大部分都是以运输优化的功能为主，缺乏一定的整体物流网络战略决策的支持功能。由前Logictools公司开发的LogicNet软件，能够给客户在战略和战术上进行供应链网络的优化，是一款战略和战术层面的工具，主要用于决策以时间为基础上的生产和分销策略，同时对供应链上设施的位置和大小进行优化。LogicNet进行网络优化的优点在于可以很容易地看到各种供应链成本在供应链中如何因为配送中心个数增加而发生变化。应用软件进行网络规划的一般步骤包括：问题描述与目标确定，数据收集与分析，模型分析，成果陈述四大阶段。由于物流网络建设的投资很大且设
最短路径算法在物流运输 中的应用 Last revision date: 13 December 2020.
本科生毕业设计（论文）题目：线性表的设计和实现 学生姓名：张三 学号： 1153 院系：基础科学学院信息技术系 专业年级： 2012级信息与计算科学专业 指导教师：李四 年月日
摘要 随着现代物流业的发展，如何优化和配置物流的运输路径成为了一个热点的问题。其中，最具代表性的问题就是如何在一个道路网络中选择两点之间的合适路径，使其距离最短。为了解决这个问题，本文介绍了两种最常用的最短路径求解方法——DIJKSTRA算法与FLOYD算法，分析了它们的适用范围以及时间复杂度。最后，对一个具体的航空公司物流配送问题进行了求解，得到了理论最优路径。 关键词：最短路径问题；DIJKSTRA算法；物流运输
ABSTRACT With the development of modern logistics industry, how to optimize and configure the transport path of logistics has become a hot issue. Among them, the most representative problem is how to select the appropriate path between two points in a road network to minimize the distance. In order to solve this problem, this paper introduces two most common shortest path solutions —— Dijkstra algorithm and Floyd algorithm, and analyzes their application range and time complexity. Finally, a specific airline logistics distribution problem is solved, and the theoretical optimal path is obtained. Keywords：Minimum path problem；Dijkstra algorithm；Logistics transportation
危险品物流配送网络及路线优化研究 [摘要]我国危险品物流企业的特点是规模小、运量小、管理水平低，因此单个企业的调度优化（局部优化）难以做到区域内整体优化，本文通过分析国内外危险品物流配送网络及路线优化现状，提出政府监管模式下的危险品物流公共信息平台管理是我国危险品物流管理发展趋势，在优化物流配送网络及路线时考虑负载均衡及动态调度的特点。 [关键词]配送网络；优化；公共信息平台 1概述 随着危险品物流需求的快速增长，我国危险品物流企业数量逐年增多，企业规模逐步扩大，现代物流信息技术如GPSGPRSGIS/RFID及企业危险品运输监管系统均开始得以应用。随着国家对危险化学品物流安全问题的重视，我国危险化学品安全所涉及的各个领域包括危险化学品标准化工作得到了一定的发展。目前我国危险品专用车辆较少，运营企业的规模普遍较小，缺乏规模较大的运输和仓储企业。危险品物流运输企业从业人员素质较低，危险品物流运输调度科学化水平较低，这些因素造成了我国危险品物流事故频发，引起了重大的经济损失和不良的社会影响。目前国内外高度重视危险品的运输调度，政府高度强调安全，一项报告显示危险品物流公共信息平台的建设可做到危险品物流资源信息的共享，最大限度地优化配置危险品物流资源、降低危险品物流成本，提升危险品物流全过程的整体运作水平。当前我国政府正在积极鼓励和参与危险品安全监管信息平台的建设，并将危险品物流公共信息平台建设纳入《物流业调整和振兴实施方案》。危险品物流配送网络及路线优化是危险品物流公共信息平台建设需要解决的关键问题。 2国内外研究现状及分析 国内外学者关于危险品物流配送网络规划、危险品运输车辆调度优化研究进行了一系列的研究。 2.1危险品物流配送网络优化模型研究现状 Erkut 等首先研究了危险品配送单层网络规划，将网络路径限制为树，求解以总的运输风险最小的整数规划问题，并用启发式算法不断添加新的路径以使政府更好地权衡风险企业成本。Kara和Verter第一次将双层规划思想引入危险品物流配送网络规划，根据危害等级将危险品进行分类，并为每一类危险品设计配送网络。学者Erkut分析了政府无管制模式、过度管制模式、松弛管理模式和双层规划模型这四种不同的道路危险品运输网络规划模式的优缺点，并在基于Kara 的双层规划模型的基础上，提出了双层规划模型最符合目前危险品道路运输网络优化现状。Lucio 等建立的双层模型不但考虑最小风险，同时也兼顾了风险在子区域内的均衡性，将双层模型通过KKT条件和线性化互补约束转化为单层混合