物流配送是物流系统中的重要环节之一，其效率的高低
直接关系到整个物流网络效率的高低，也关系到许多物流企
业竞争力的强弱。连锁超市的物流配送，其成本的增加不仅仅
体现在运力的浪费上，还体现在线路的错误选择上，这些浪费
直接导致的结果就是配送效率低、配送成本高。同时连锁超市
企业的物流配送还具有典型的旅行商问题难点的特性，不仅
目标客户繁多，货物种类繁多，配送时间的响应速度要求快，
以及客户的需求量也不同，具有多条线路可选等问题，要综合
这些因素来确定最优的配送线路方案成为连锁超市最为关注
的问题。
参赛作品
chatgpt
纪汝方.W公司连锁超市物流配送路径优化研究【D】.山东财经大学,2022(11).
（1）数学建模法
本文通过根据目标企业的行业特性等情况，运用算法、数据研究、运筹学等 内容，根据时间要求、成本要求以及最短路径等限制条件建立目标函数模型，用 于验证与分析。
（2）对比分析法
针对路径优化相关算法的运行原理和适用情况进行对比分析，根据研究目标 的要求选择最适配的算法为遗传算法，同时面对遗传算法运行过程中可能存在出 现局部最优的弊端，根据算例数据的情况从算法运行层面进行优化改进，以求在 大限度的规避其弊端。
（3）实验仿真与真实场景验证
针对零担物流行业情况的模型与算法构建后，进行相关性的检验，证明目标
模型和优化算法的可行性，同时，将河南xx物流公司运输过程中的数据进行截
取，进行生活中真实运输情况下验证。
（4）改进遗传算法优化
本文在对前人在VRPTW相关算法的分析上，将其代入到零担物流行业，从 零担物流企业运行角度切入VRPTW问题，同时根据目标企业实际货物配送情况， 选择遗传算法作为本文的优化算法，同时针对传统遗传算法求解VRPTW的缺陷
从编码机制、变异算子、交叉算子角度进行符合零担物流行业情况的改进，并建 立时间窗与载重容量等限制性函数进行代码插入，从而利用改进型的遗传算法对 于目标企业末端网点的“送货上门”货物进行最优路径规划。
苗志明.基于改进遗传算法的零担物流配送路径优化研究【D】.河南财经政法大学,2022.
物流配送属于物流系统的重要环节之一，其效率的高低，关系到许多物流企业竞争力的强弱。近年来，随着我国经济的稳步发展，零售行业进入了发展的新高峰，越来越多的企业开始为大型商超、中小型便利店提供配送服务。但是，如何在最短的时间内最小化配送成本，同时保证配送质量，是企业面临的重要挑战。
Z公司作为北京市本地的配送企业，负责北京市内多个商超类型客户的运输配送服务，公司配送中心位于北京市通州区，客户分布在北京三环到七环的不同地点，配送商品主要为米面粮油、日用百货等。为了提高配送物流效率，北京公司开展了多个客户由配送中心统一调度配送的共同配送模式，但这种新的配送模式对调度环节提出了更高的要求，需要考虑多种不同的配送车型、北京市区的路况及相关限行政策、不同客户的特殊配送需求，以及提货仓库和配送点之间的匹配关系。面对这些问题，该公司需要制定更加合理的车辆调度方案和配送路径，这对于提高公司的配送效率、降低配送成本具有非常重要的现实意义，同时优化的配送线路也有助于保证配送质量，提高客户满意度。
车辆路径问题作为物流环节中被学者关注的焦点问题，研究成果丰富。本文根据客户的需求量与位置，将不同运量的车型与客户点相匹配，建立数学模型，并充分考虑了时间窗、启动成本等，使得优化后的车辆配送路径对于初始路径有一个很大的改善。本文做出的研究给z公司的物流配送方案的科学制定奠定了一定的基础，同时也进一步加深了VRP模型的研究。
配送路径优化问题是物流领域的焦点问题之一，在涉及配送的各个行业中都有相关的研究文献，国外的研究学者在路径规划研究中使用的算法更加深入和广泛。
车辆路径问题最早是由Dantzing和Ramster[1]两个人于1959年共同提出，自提出后便引起各领域的专家学者的极大重视。
国外学者对车辆路径问题做了大量深入的研究，Marius和Jacqes[2]在Dantzig的基础上提出车辆配送问题应考虑时间花销，首次提出带时间窗约束的车辆路径和调度问题。Kolen[3]等人在1987年首次研究了从一个仓库按客户要求的时间点，对每一个客户进行服务。Savelsbergh[4]等验证带时间窗的车辆路径问题，比不带时 间窗的车辆路径问题更复杂难解。Thanfiah[5]和 Joe[6]最先用遗传算法对 VRPTW进行求 解，得到了早熟的解。2010年，Marinakis[7]等采用遗传算法于粒子群算法混合的方式进行结合运用，并利用基础性实例进行验证，所得结果优于单一算法对该实例的求解效果。Alena[8]提出了多站车辆路线问题，brahim M F[9]在VRPDTW问题中，通过调整交叉和突变两个阶段，将遗传算法进行改进和优化。
国内学者对于遗传算法的应用研究也很丰富。邓学平[10]等人由于快递包装回收带来 的环境问题，建立带软时间窗的快递包装回收模型， 将回收处理成本加入到目标函数中，采用遗传算法进行求解。张群和颜瑞[11]用模糊遗传算法求解多车型和多配送中心的路径优化模型，得到了比遗传算法更优的结果。周生伟[12]等人先利用贪婪算法求出初始解，再用遗传算法进行求解，得到了理想的结果。叶威惠[13]将实时路况考虑到路径优化的过程中，用改进的遗传算法进行求解，并将得到结果用地图表现出来。赵志学[14]在普通的车辆路径问题的基础上，将道路的拥堵状况考虑到路径优化的模型中，用遗传算法进行求解。葛显龙[15]考虑到顾客在时间和空间上的随机性，采用时空泊松分布模拟客户位置的方法，利用遗传算法和禁忌搜索相结合，得到改进的遗传 算法搜索最优方案的能力更强。
（1）文献研究法
通过收集关于路径优化和求解算法的相关文献，并对文献进行分析和研究，掌握和 了解国内外的研究现状。同时，结合z物流公司的实际情况，分析z公司面临的问题，对这些问题进行研究。
（2）数学建模法
本文通过根据z公司面临的问题，运用算法、数据研究、运筹学等内容，根据时间要求、成本要求以及最短路径等限制条件建立目标函数模型，用于验证和分析。
（3）定性与定量研究相结合的方法
通过对车辆配送路径优化问题的定性分析，进而明确本文配送路径优化的研究内 容、研究重点和研究问题。对Y物流公司的配送现状进行定量分析，构造运筹学模型， 并用Python进行模型的求解，得出优化结果。
（4）改进遗传算法优化
本文根据z公司实际配送情况，选择遗传算法作为本文的优化算法，同时针对传统遗传算法的缺陷从编码机制、变异算子、交叉算子角度进行符合实际的改进，并建立时间窗与载重容量等限制性函数进行代码插入，从而利用改进型的遗传算法对z公司的配送路径进行优化。
王琳璘.H物流公司车辆路径优化问题研究【D】.广东工业大学,2022.
景雪.基于改进遗传算法的低碳冷链物流路径优化研究【D】.浙江海洋大学,2022.
王雪兵.基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究【D】.中北大学,2021(09).
Alena[ 41]提出了多站车辆路线问题，将众多仓库中的一个作为开 始与结束的节点，按照一定的是顺序进行配送，每一位顾客都能被服务到，并且达到总 成本最少，用遗传算法能够进行求解。随着对遗传算法研究的越来越深入，将遗传与其 他算法进行混合，降低了运算时间，提高了收敛速度。
Kolen[ 13]等在1987首次研究了从一个仓库按要客户要求的时间 点，对每一位客户进行服务。Savelsbergh[15]等验证带时间窗的车辆路径问题，比不带时 间窗的车辆路径问题更复杂难解。Thanfiah[16]和 Joe[17]最先用遗传算法对 VRPTW进行求 解，得到了早熟的解。
中国外运北京公司（简称北京公司）负责北京市内多个商超类型客户的运输
配送业务，公司配送中心位于北京市通州区，客户分布在北京三环到七环的不同
地点，配送商品主要为米面粮油、日用百货等。为了提高配送物流效率，北京公
司开展了多个客户由配送中心统一调度配送的共同配送模式，但这种新的配送模
式对调度环节提出了更高的要求，需要考虑多种不同的配送车型、北京市区的路
况及相关限行政策、不同客户的特殊配送需求，以及提货仓库和配送点之间的匹
配关系。
北京公司城市配送目前主要面临的问题有：①车辆的配载主要依赖于人工经
验，主观性太强，做不到科学配载，不利于提高配载利润；②受区域限行、路段
管制、道路拥堵等因素的影响，北京公司面临的配送环境非常复杂；③司机常按
经验安排送货顺序，在特殊情况下可能造成误判，影响正常配送服务。面对这些
问题，北京公司需要更加合理的调度车辆并制定合理的配送顺序，这对于提高公
司的配送效率、降低配送成本具有重要的现实意义。
随着“新零售”业务的发展，零售行业进入了发展的新高峰，而城市配送服务是限制“新零售”行业发展的重要因素之一。与零售业相比，城市配送行业发展较为迟缓，城市配送企业运营成本居高不下，尤其是运输成本较高，远远超过了发达国家的平均水平。另一方面，客户对城市配送效率和服务要求更高，且客户订单频率更高但批量更小。传统的配送方式不但成本高且效率低，因此迫切需要引入新的配送路径优化方案来提高配送效率，降低配送成本。
Y公司作为一家大连市本地的城市配送企业，为大型商超、中小型便利店及酒店提供配送服务。为了降低企业的运营成本，急需设计新的配送路线优化方案以降低配送成本，提高企业的竞争力。本研究将以配送距离最短为优化目标，构建Y公司配送路线优化模型，基于蚁群算法对Y公司配送优化模型进行求解，并将优化结果与原有方案进行比较，证明了新优化方案的有效性。本文的主要研究内容如下：
车辆路径问题作为物流环节中被学者广泛关注的焦点问题，研究成果丰富。随着对于车辆路径问题的深入探究，所研究的背景和优化模型也逐渐多样化。本文通过将百货商品和家电商品分别根据配送特性建立相应的数学模型，并综合考虑了燃油成本、未被利用的机会成本等，使得优化后的车辆配送路线能够有效的对于初始方案有一个很大的改善。
刘亚琪.基于蚁群算法的Y公司配送路径研究【D】.大连理工大学,2019(03).
选题背景：
企业配送线路优化是企业在物流配送过程中的一个重要问题。随着经济的发展，越来越多的企业开始使用配送服务来将产品送达消费者手中。但是，如何在最短的时间内最小化配送成本，同时保证配送质量，是企业面临的重要挑战。
研究意义：
理论意义：
企业配送线路优化问题涉及到多个学科，如运筹学、经济学、管理学等。研究这一问题不仅有助于深入理解这些学科的基本理论，还能为这些学科的发展做出贡献。
现实意义：
企业配送线路优化问题具有重要的现实意义。优化配送线路可以帮助企业提高运营效率，降低成本，提升竞争力。此外，优化的配送线路也有助于保证配送质量，提高消费者满意度。因此，研究企业配送线路优化问题具有重要的现实意义。
Marius和Jacqes在Danting的基础上提出车辆配送问题应该考虑时间花销,首次提出带时间窗约束的车辆路径和调度问题门
2010年,Maringkis等不再局限于使用单一的算法对路径问题进行求等解,而是采用遗传算法与粒子群算法混合的方式进行结合运用,并利用基础性实例进行验证,所得结果优于单一算法对于该实例的求解效果
配送路径优化问题是物流领域中的焦点问题之一,在涉及配送环节的各个行业中都有相关的研究文献,国外的研究学者在路径规划研究中使用的算法更深入和广泛。
一、车辆路径问题(VRP)的分类
车辆路径问题(vehicleRoutingpProblem,VRP)最早是由Danting和PRamsterl)两人个于1959年共同提出的,自从提出后便引起各领域的专家学者的极大重视。国外
问题(VRP)作了大量的的深入研究,Schrage2),Bodin和Golden(3)
2af4等学者对车辆路径问题(VRP)根据不同的研究重点从不同角度,按不同的标准进行了分类。详见下表1-1车辆路径问题(VRP)的分类。
[1]Dantizing G B,Ramser J H.The truck dispatching problem[J].Management Science,1959,6(1):80-91.
[2] Solomon M,Jacques D. Time Window Constrained Routing and Scheduling Problems[J]. Transportation Science,1988,22(1).
[3] Kolen,A. Rinnooy,K. Trienekens,H. Vehicle routing with time windows[J]. Operations research, 1987,35(2):266-73.
[4] Savelsbergh,M. Local Search in Routing Problems with Time Windows[J]. Annals of Operations Research. 1985,16(4):285-305.
[5] Thangiah,S. Nygard,K. A genetic algorithm system for vehicle routing with time windows[J].Unite States:IEEE, 1990:322-328.
[6] Joe,L. Blanton,J. Multiple vehicle routing problem with time and capacity constraints using genetic algorithms[J]. Morgan Kaufman Publishers Inc, 1993:452-459.
[7]Marinakis Y,Marinaki M.A hybrid genetic–Particle Swarm OptimizationAlgorithm for the vehicle routing problem[J].Expert Systems with Applications, 2010,37(2):1446-1455.
[8] Alena Rybickova, Jakub Brodsky, Adela Karaskova,Denisa Mockova. A Genetic Algorithm for the Multi-Depot Vehicle Routing Problem[J]. Applied Mechanics and Materials,2015,4200.
[9] brahim M F,Nurhakiki F R,Utama D M,Rizaki A A. Optimised Genetic Algorithm Crossover and Mutation Stage for Vehicle Routing Problem Pick-Up and Delivery with Time Windows[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2021,1071(1).
[10] 邓学平,薛莹,田帅辉.带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2018,30(06):861-869.
[11] 张群,颜瑞.基于改进遗传算法的混合车辆路径问题[J].中国管理科学,2012，20(2):121-128.
[12] 周生伟,蒋同海,张荣辉.改进遗传算法求解VRP问题[J].计算机仿真，2013,30(12):140-143.
[13] 叶威惠,张飞舟.真实路况下的快递配送路径优化研究[J].计算机工程学, 2017,39 (08) :1530-1537.
[14] 赵志学,李夏苗,周鲜成,刘长石.考虑交通拥堵的冷链物流城市配送的GVRP研究[J].计算机工程与应用,2020,56(01):224-231.
[15] 葛显龙,薛桂琴.不确定环境下多品类共同配送路径优化[J].计算机工程与应用,2019,55(09):264-270.
（1）文献研究法
通过收集关于路径优化和求解算法的相关文献，并对文献进行分析和研究，掌握和 了解国内外的研究现状，发现我国物流配送存在的问题。同时，在借鉴他人成果的基础 上，结合Y物流公司的实际情况，对路径优化问题进行研究。
（2）现场调研法
根据在Y物流公司实习的经验，对公司的配送路径的实际情况比较了解，收集和整 理Y物流公司配送路径存在的问题，对配送路径问题进行研究，利用在该公司实习的便 利，可以获得到相关的数据。
（3）定性与定量研究相结合的方法
通过对车辆配送路径优化问题的定性分析，进而明确本文配送路径优化的研究内 容、研究重点和研究问题。对Y物流公司的配送现状进行定量分析，构造运筹学模型， 并用Matlab进行模型的求解，得出优化结果。
国内学者对于遗传算法的应用研究也很丰富。邓学平[ 44] 等人由于快递包装回收带来 的环境问题，建立带软时间窗的快递包装回收模型， 将回收处理成本加入到目标函数中，采用遗传算法进行求解，对各项成本进行灵敏度分析，验证设计的模型的合理性与 有效性。张群和颜瑞[ 45] 用模糊遗传算法求解多车型和多配送中心的路径优化模型，得到 了比遗传算法更优的结果。周生伟[ 46] 等人为了得到比遗传算法更好的解，先利用贪婪随 机自适应算法计算出模型的初始解，再用遗传算法进行求解，研究结果得到了理想的效 果。叶威惠[ 47] 将实时路况考虑到路径优化的过程中，用改进的遗传算法进行求解，并将 得到结果用地图表现出来。赵志学[ 48]在普通的车辆路径问题的基础上，将道路的拥堵状 况考虑到路径优化的模型中，用遗传算法进行求解。葛显龙[ 49]考虑到顾客在时间和空间 上的随机性，采用时空泊松分布模拟客户位置的方法，提出了将不同品种的货物进行共 同配送的模型，利用遗传算法和禁忌搜索相结合，对模型的进行求解，得到改进的遗传 算法搜索最优方案的能力更强。
brahim M F[ 42]在VRPDTW问题 中，通过调整交叉和突变两个阶段，将遗传算法进行改进和优化。
本文一共有六大章节，主要的研究内容和主体框架结构如下：
第一章为绪论部分。首先对物流配送所处的背景和意义进行阐述，为本篇论文的研 究做铺垫。其次通过对国内外关于车辆路径问题等研究现状进行综述，针对目前关于带 时间窗的物流配送路径优化问题研究的背景下，通过结合Y物流公司车辆配送的运行情 况，对Y公司的路径优化进行研究。最后对研究内容、方法、技术路线等进行简要概括。
第二章对相关理论进行分析。分别详细介绍了车辆路径问题、时间窗的基础理论， 以及遗传算法的定义、特点等，为本文问题的分析和模型的提出奠定了基础，对模型的 求解提出了新思路。
第三章对Y物流公司现有的运营状况进行调研和分析，对其存在的特有配送问题进 行深入探究，阐述其在配送环节上现有的问题，通过对问题形成原因进行深入分析，为 第四章模型的建立奠定基础。
第四章在对Y物流公司特有的配送问题分析的基础上，结合第二章理论的基础，建 立具有最小化总配送成本的配送路径优化模型，之后采用在编码和对算子的设计等方面 对模型进行求解，并采用Matlab软件对算法进行实现。
第五章对模型进行求解，得出Y物流公司的最优配送路线，分析设计的遗传算法对 最优解的影响，将Y物流公司优化前和优化后的结进行对比分析，显示Y物流公司的配 送路径得到了优化。
第六章总结和展望。通过对本篇文章的研究思路、研究成果和研究意义的总结，得 到此次研究的不足和对未来在模型建立过程中考虑的因素、求解方法、研究方向进行改 进。
物流配送属于物流系统的重要环节之一，其效率的高低，关系到许多物流企业竞争力的强弱。近年来，随着我国经济的稳步发展，零售行业进入了发展的新高峰，越来越多的企业开始为大型商超、中小型便利店提供配送服务。但是，如何在最短的时间内最小化配送成本，同时保证配送质量，是企业面临的重要挑战。
Z公司作为北京市本地的配送企业，负责北京市内多个商超类型客户的运输配送服务，公司配送中心位于北京市通州区，客户分布在北京三环到七环的不同地点，配送商品主要为米面粮油、日用百货等。为了提高配送物流效率，北京公司开展了多个客户由配送中心统一调度配送的共同配送模式，但这种新的配送模式对调度环节提出了更高的要求，需要考虑多种不同的配送车型、北京市区的路况及相关限行政策、不同客户的特殊配送需求，以及提货仓库和配送点之间的匹配关系。面对这些问题，该公司需要制定更加合理的车辆调度方案和配送路径，这对于提高公司的配送效率、降低配送成本具有非常重要的现实意义，同时优化的配送线路也有助于保证配送质量，提高客户满意度。
车辆路径问题作为物流环节中被学者关注的焦点问题，研究成果丰富。本文根据客户的需求量与位置，将不同运量的车型与客户点相匹配，建立数学模型，并充分考虑了时间窗、启动成本等，使得优化后的车辆配送路径对于初始路径有一个很大的改善。本文做出的研究给z公司的物流配送方案的科学制定奠定了一定的基础，同时也进一步加深了VRP模型的研究。