物流配送管理系统论文

在物流配送领域，如何快速准确地获取用户信息，及时开展业务，高效合理地完成配送服务，成为决定物流企业市场竞争力的重要因素。以下是小编整理的物流配送管理系统论文，供大家参考。

物流配送管理系统论文1

物流配送系统扰动管理模型研究

物流配送管理系统论文摘要

摘要：物流配送在我国信息化时代是非常必要的，具有十分重要的地位。物流配送系统是一种经济行为系统，为人们进行物流提供了便利。国内外对物流配送系统的扰动管理模型进行了一定的研究。本文讨论了物流配送系统的概念、一般方法和具体模型。

物流配送管理系统论文内容

【摘要】物流配送在我国信息化时代是非常需要的，因此具有非常重要的地位。物流配送系统是一种经济行为的系统，它为人们在物流上面提供了一种方便。关于物流配送系统干扰管理模型，国内外已有一定研究。本文从物流配送系统的概念、一般方式、具体工作模式等方面进行了探讨

关键词：物流配送；系统; 干扰管理；研究;

CLC 编号：F253

1、物流配送系统

(1) 概念

物流配送系统是一种经济行为系统。它收集广泛的信息，实现信息化物流的系统化，其作用不可忽视。物流配送系统的主要功能分为两类，一类是作业子系统，一类是信息子系统。操作子系统的范围比较广，包含了很多内容，比如运输、存储、加工等功能。其主要目的是保证物流配送的快速运行，提高工作效率。与运营子系统相比配送决策方法，信息子系统的范围相对较小，其内容包括订货、发货、出库管理等。其主要目的不仅是提高其工作效率，也是为了让工作更有效率。信息子系统的另一点对客户非常有用，即商品实体可以以相对较低的成本和优良的客户服务完成，然后从供应地到消费地，这对客户非常有利. 活动。

(2) 一般方式

物流配送在我国占有十分重要的地位。一般有两种配送方式，一种是及时配送，一种是准时配送。这两种配送方式的应用是非常广泛的，因为这两种方式必须有一个共同点，就是都满足用户的特殊要求，从而进行供发货工作。即时交货和准时交货的交货时间非常灵活和稳定。基于这种情况，对于用户的生产经营者来说，库存的压力发生了变化，即库存会减少，有时还会出现取消自己的库存。

2、物流配送系统的干扰管理模型

（一）国内外研究

扰动的研究早在 1970 年代就已经开始，但其扰动管理模型是在 1990 年代才提出的。在提出的概念中，扰动管理是有限的，系统扰动控制是最小值，还指出了干扰管理的另一个含义，它属于运筹学的某个应用领域，其发展潜力在一定程度上是非常大的。程度。

我国学者也对干扰管理进行了一些研究。研究表明，干扰管理的本质是让事件恢复原状，而事件的突然发生是一种偏差，这种偏差很小，对它没有影响。因此，通过及时的管理方法可以纠正一些重大影响。学者们还列出了干扰管理和应急管理的区别，以便一目了然。

现阶段，国内外对干扰管理模型的研究是片面的，主要集中在模型和算法上。虽然涉及的领域很多，但也有一定的局限性，在一定程度上也存在片面性。例如，在车辆调度领域，尤其是物流配送，起步较晚，但后续研究并未停止。

(2) 原因

1、众所周知，如果客户对一个企业有充分的信任，那么公司可以长期拥有这些客户，也就是固定客户的数量会增加。有了老客户的口碑，新客户也随之而来。公司将获得更多利润。下面描述的数学模型的目标是最小化，因此这个条件可以用来反映对客户满意度的干扰。

2.物流配送的经营者最关心的一定是运营成本，因为它的运营成本是整个物流配送的核心，所以根据这种情况，想要节省它的运营成本，可以调整它的干扰方案.

3. 干扰管理 新的分配方案生成后，车辆的行驶路线也会发生变化。由于频繁变更路线，必然会增加运输费用，超出原预算，其效率也会受到影响。另一方面，由于线路频繁变换，司机已经熟悉的线路又变得陌生，势必影响司机的工作心情。根据干扰管理的思想，如果新方案与原方案相比，两者的偏差值应该是最小的，所以路径的变化也会最小。在本文中，所提出的模型（下文提到）测量其在三个维度上的扰动，其模型是多目标的。

(3) 数学模型的建立

建立数学模型的例子很多。本文仅以需求变化为例对扰动事件进行数学建模，原因如下。

1、需求变化是部分企业，尤其是成品油销售企业不可避免的扰动事件。由于油品的储存存在一定的风险，很容易引发火灾事故。如果排除加油站，其他的油品一般都是在服务行业销售的，比如餐饮、酒店等。因为这些行业不能储存太多的油，只有按照这样的情况，需求必然会发生变化。根据相关数据调查，需求变化最大的扰动事件就是此类企业。

2、需求变化问题引起了国内外学术界的广泛关注。国内外许多著名学者都对需求变化问题进行了讨论。根据一些新闻、期刊和文献，我们可以看到，关于物流配送需求变化的研究与很久以前有关。自 1987 年以来一直在研究此类扰动事件，例如具有不确定需求的动态车辆分配问题模型。

3、物流配送中的车辆路径问题种类繁多。本文主要研究具有时间窗的车辆路径问题。这类问题的一个特别明显的特点是客户对货物的交货时间要求非常严格，因此他们的要求就更高了。让我们举一个例子来详细解释这个问题，以使其更加清楚。如果问题的范围和条件是：只有一个配送中心，并且配送中心有足够的同质材料和车辆，但是有一个问题是车辆必须以配送中心为始发地和目的地，并且每个A车辆必须只拜访一位客户，如图 1(a) 所示。如果有紧急需求，车辆必须在出发前满载。假设在一开始设定的计划中，没有针对需求不足做出一些应急措施，如果客户的需求突然增加，如图1中的客户点7，增加的需求超过了剩余车辆。载货能力，即其车辆也供不应求，此时需要其他车辆进行辅助工作，如图l(b)所示。

三、结论

随着我国经济的快速发展，人们开始追求便利，因此物流配送工作对人们来说越来越重要。但在物流配送过程中，难免会出现突发事件，即干扰。比如客户需求变化、车辆故障等。这些扰动事件往往会导致原计划失败，然后客户对此不满意，随着时间的推移，冲突会加深。现阶段对物流配送系统干扰管理模型的研究有些片面。正如我们前面提到的，主要是因为它们都集中在单一因素变化引起的干扰事件上。在现实的物流配送过程中，情况是有变化的。更多，因此，

物流配送管理系统论文和文献

[1] 王旭平，杨德利，徐传磊。随客户需求变化的车辆调度干扰管理研究[J]. 运筹学与管理。2009(04)

[2] 孙立军，胡向培，于楠，方燕。需求变化下物流配送干扰管理模型的知识表示与解决[J]. 管理科学。2008(06)

[3] 杨文超，王征，胡向培，王亚男。具有行程时间延迟的物流配送扰动管理模型与算法[J]. 计算机集成制造系统。2010(02)

[4] 朱晓峰，蔡艳光．物流配送优化模型与算法在连锁企业中的应用[J]. 顺德职业技术学院学报。2011(01)

[5] 胡向培，余楠，丁秋蕾．物流配送车辆干扰管理顺序决策方法研究[J]．中国管理工程学报。2011(02)

物流配送管理系统论文第2部分

矩阵算法在物流配送管理系统中的应用

物流配送管理系统论文摘要

摘要：针对物流配送中心运营中如何合理制定配送路线的问题，本文以邻接矩阵为基础，通过邻接矩阵的运算得到有向图的可达矩阵，并判断是否能找到从源节点到目标节点的有向路径，最终完成最短路径的搜索。

物流配送管理系统论文内容

摘要：针对物流配送中心运营过程中如何制定合理配送线路的问题，基于邻接矩阵，通过计算邻接矩阵得到图可达矩阵，并判断是否能从图中找到前向路径。源节点到目标节点，最终完成最短路径的搜索。

关键词：车辆路径问题；分配; 后勤; 最短路径

关键词：车辆路径问题；配送；物流；最短路径

CLC 编号：TP39 文件识别码：A 货号：1006-4311(2013)10-0163-02

0 前言

当前，我国快递业蓬勃发展，使得物流配送中心的业务量不断增加，业务的复杂程度也在不断提高，这对物流的科学管理水平提出了新的要求。高效、合理、安全、快捷的配送中心 高效的配送是物流系统顺畅运行的保障，配送线路布置是否合理也是配送速度、成本和效益的保障。正确合理安排配送路线，可以省时省力，提高资源利用率，降低成本，提高经济效益，使企业实现科学的物流管理。

本文基于邻接矩阵模型，提出了一种新的最短路径算法。通过对邻接矩阵进行运算，得到有向图的可达矩阵，并据此判断是否可以找到源节点到目标节点的有向路径。，最后完成最短路径搜索。

1 有向图的可达矩阵

假设有一个由n个节点(d1,d2...dn)建立的有向图，每条有向边都有自己的权重，如果节点di和dj之间有一条有向边，则其权重记为Wij。如果我们要求从节点 d1 到节点 dn 的最短路径。那么首先要建立一个基于有向图的邻接矩阵M：Mij=0表示节点di和dj之间没有直接的有向路径，如果Mij=1则表示节点di之间有直接的有向路径和DJ。

那么矩阵M2中1的所有元素的坐标代表可以通过“中转”连接的节点对。以此类推，M3中所有为1的元素的坐标就是可以通过两个“过渡”连接起来的节点对；Mn中所有为1的元素的坐标是可以通过n-1个“转换”连接的节点对。

所以我们可以得出结论：M1+M2+M3+...+Mn得到的矩阵T就是原来的有向图可达矩阵，Tij=0表示节点di和dj之间没有有向路径，如果Tij=1表示节点 di 和 dj 之间至少有一条有向路径。

对于大规模的稀疏矩阵，由于有大量的值为0的元素，如果按照常规意义上的存储，不仅会占用大量的存储空间，还会给查找带来不便。所以只存储值不为0的元素。这在计算机中很容易实现，只要你创建一个带有两个整数字段的结构变量。

2 路径搜索算法

2.1 初步假设根据矩阵乘法的性质，Mx=Mx-1*M。如果M■■≠0，则表示节点d1可以通过x-1次“转移”到达节点dj。那么这些 x-1 节点是什么？它们的顺序是什么？理清了这两个问题后，我们找到了从节点 d1 到节点 dj 的路径，经过 x-1 个“中转”时间。

接下来，我们观察矩阵 Mx-1 的第一行。如果M■■≠0，而Mij≠0，则表示节点d1经过x-2次“转机”后，有一条到达节点di的路径，节点di和dj之间有直接的有向路径。这样，我们就找到了从节点d1到节点dj的路径的最后一个“中转”di，即d1,...,di,dj是一条有向路径。我们可以根据这种方法进一步找到从节点 d1 到节点到达 di 的最后一次“中转”，以此类推，直到找到整条路径上的所有节点。

这在计算机中也很容易实现。只要写出寻找节点di和dj之间最后一次“中转”的方法，利用计算机中的递归调用就可以很好地解决这个问题，计算机会自动完成整个过程。操作。

2.2 节点选择有一个问题需要注意：当我们观察矩阵Mx-1的第一行时，可能有多个节点di，使得M■■≠0，Mij≠0 . 基于我们要在有向图中找到最短路径的事实，每次选择一个节点时，都应该选择到节点 dj 最短的节点作为最后的“中转”。这个过程是通过查看另一个权重矩阵 W 并找到 Wij 的最小值来确定 di。

2.3 待检查节点集 如上所述，我们发现x-1个“transfer”的最后一个“transfer”di是从节点d1到节点dj，即d1,...,di,dj是一条有向路径。根据该方法，进一步找到节点d1，直到节点到达di的最后一次“中转”，以此类推配送决策方法，直到找到整条路径上的所有节点。

每次搜索前，应将与待查节点有直接路径的节点加入调查范围，上次确定的最终路径上的节点也应从待查范围中删除，并添加到最终路径的节点集。

2.4 需要考虑的两种情况 根据上述方法，会找到一条从d1到节点dj的有向路径，但一定是最短路径吗？我们先考虑两种情况： ①如果已经找到了一条从 d1 到节点 dj 的路径 在有向路径的前提下，重复上述过程，找到一条从 d1 到节点 dj 的有向路径，那么有可能新找到的路径上的所有权值大于之前找到的路径上的权重之和。小，在这种情况下，应该放弃原来的路径。将新找到的路径记为“当前”最短路径。②如果在查找的过程中，已经确定节点dy是找到的路径上的节点，即存在节点d1到节点dy的路径，也存在节点dy到节点dj的路径，dy 是前一个节点的最近邻居。观点。但是，在下一步寻找节点d1到节点dy的路径的最后一个“中转”dz的过程中，通过其他方式发现节点dy在设定的路径上到节点dz的前一个节点的长度比经过节点dy到节点dz的长度要短，即经过dy相当于“绕道”。因为按照 2.1 中描述的方法找到的节点 dz 必须是要检查的节点中到节点 dy 的路径长度最短的节点。如果出现“绕道”现象，那么通过节点dy到其他未分化的节点就会“绕道”。因此，在这种情况下，节点 dy 应该从确定的有向路径中删除，上一个节点应该恢复为当前节点，并且应该再次搜索除dy之外的最后一个“transit”。2.5 搜索算法首先根据实际情况建立有向图，根据有向图建立有向图的邻接矩阵M，根据每条有向边的权重建立矩阵W。然后根据矩阵乘法得到M2, M3, ... Mn。这可以通过循环来完成。下一步是设置要检查的节点。由于算法是从终点搜索到起点，所以与终点 dj 形成直接路径的节点应该是首先被检查的节点。待查节点集合建立后，先按深度进行搜索，根据上述递归算法找到第一条有向路径。然后，基于该路径，进行广度优先搜索以找到新路径。搜索过程仍然使用上述递归算法，但必须考虑2.4中的两种情况。需要指出的是，广度优先搜索过程可能是一个迭代过程，直到最终找到从节点d1到节点dj的最短路径。

3 个例子

物流公司的销售人员想将货物从 v0 运送到地点 v2。路线如图1所示。销售人员希望在这个过程中走最短的路线和最快的时间。他应该走哪条路？

上述有向图建立的邻接矩阵M和有向边权重矩阵W如图2所示。由于M是稀疏矩阵，按照上述方法形成的节点数为pair (0, 1), (0 , 3), (1, 2), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2)。M2、M3、M4 和 M5 通过矩阵乘法计算。它们产生的节点对如下：M2(0, 2), (0, 4), (3, 1), (3, 2), (4, 2)；M3(0, 1), (0, 2), (3, 2); M4(0, 2)。据此，我们可以得到有向图的可达矩阵T的节点对：(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 2), (3, 1), (3, 2), (3, 4) (4, 1), (4, 2)。

现在我们找到从节点 v0 到 v2 的最短路径。看矩阵T可以看出有一个节点对(0, 2)，所以V2可以从V0到达。根据上述规则和矩阵W的组合，发现M2有(2, 0)节点对，M有(1, 2)和(0, 1)节点对，即M■■= M12* M01，M■■，M12和M01都不为0。所以找一条路径：v0，v1，v2，它的路径长度是19。

根据上面的方法，我们也可以找到路径：v0、v3、v2和v0、v3、v4、v2，但是由于它们的路径长度分别为19和20，所以路径v0、v1、v2的替换为不会生成，所以在此不再详述。当你按照上面的方法继续搜索路径时，会发现：M■■≠0，并且有M■■≠0，M12≠0，再继续搜索，你会发现有M■■≠0，M41≠0，进一步搜索会发现有M03≠0，M34≠0，所以最终找到路径：v0，v3，v4，v1，v2。由于路径长度为18，因此按照上述原则替换原来的路径v0、v1、v2。有向图中有所有路径，因此确定最短路径为 v0、v3、v4、v1 和 v2，因为它们的路径长度为 18。

4。结论

针对物流配送系统中配送等交易中的路径优化问题，提出了一种最短路径算法的新尝试，利用反向标注来优化待检查节点的选择，有效利用第一次计算。该算法比以往的算法节省了搜索设计的时间，并且可以快速解决最短路径问题。虽然增加了邻接矩阵的乘法计算，但是因为是稀疏矩阵，所以不会过多的增加计算量。该算法具有现实意义，可以在降低成本方面给出积极有效的意见和解决方案，从而降低物流中的流通成本。

物流配送管理系统论文和文献

[1] 肖维书. 图论及其算法。北京：航空工业出版社，1993。

[2]任亚非，孙明贵，王军。民营快递业的发展及其战略选择。北京：中国储运，2006。

[3] 周士林，尹建平，冯玉华。基于邻接矩阵的最短路径算法。北京：软件评论，2010。

[4] 蔡琳宁．物流系统规划——建模案例分析。北京：机械工业出版社，2003。

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