文 献 综 述

一、引言

随着经济的高速发展和城市扩张，物流配送车辆调度优化问题是制约很多大型物流公司发展的问题之一。 对物流货运车辆的行驶路径进行优化，不但可以实现物流科学化，而且可以提高物流的经济效益。物流配送车辆调度的优化目标就是让所有运送车辆在能完成客户对产品需求的前提，尽量使得所有车辆行驶距离最小，继而达到总费用最低且节省能源的目的。

二、研究背景及意义

随着社会的不断进步，配送车辆最短路径优化问题已广泛应用于交通运输、网络购物、物流配送等与生产生活息息相关的问题，然而配送车辆路径优化的计算比较复杂。 文中建立在带约束条件的多车辆物流配送问题模型的基础上，运用改进的蚁群算法解决物流配送过程中的路径选择问题。 通过对信息素的全局和局部更新规则进行改进，和传统的最值蚁群算法进行比较，算法的收敛速度和全局搜索能力得到提高。 文中最后成功将改进后的蚁群算法应用于多车辆物流调度路径优化问题。 结果表明该优化算法性能更优。

三、国内外研究现状

目前国际上对于城市物流配送系统的定义是,在城市范围内从事物流配送服务的公司在市场经济框架下,对物流和运输活动进行总体优化的过程,在这个过程中还要考虑诸如交通环境、交通堵塞、能源消耗等因素[1]。从上述定义中可以看出,城市物流配送系统的目标是有两面性的:一方面是从事物流配送的公司从其自身利益的角度要尽量减小成本,服务客户,从而增加利润;另一方面还要从公众的利益出发减少交通拥挤[2]。近年来,欧盟制定了相关的法律以增强欧盟内部货运市场的竞争,为了降低企业成本,众多个体运输业者通过合资等形式,以第三方物流服务商的身份,在某一地区内城市群间建立统一的货运服务网络[3]。在这一过程中,一种新的”轴辐式”(hub-and-spoke)货运网络逐渐形成。基于轴辐式网络模型的城市群物流配送体系将以其便捷性、准时性、灵活性以及网络化、集成化等特点可以极大提高城市群物流配送的速度和运行效率,缓解交通拥堵[4]。这种模式对我国长三角地区、珠三角等城市群物流配送体系的规划有积极借鉴意义。

在今天的市场上,许多零售商把商品返回作为单独的,杂乱的事务。”零售商和供应商面临的挑战是处理返回熟练水平,允许快速、有效和具有成本效益的收集和返回的商品。客户需求促进高标准的服务需求,包括准确性和及时性[5]。这是物流公司的责任从返回起源缩短链接到转售。”遵循退货管理的最佳实践,零售商可以获得一个返回的过程,地址与商品相关的操作和客户保留问题的回报。此外,由于逆向物流之间的联系和客户保留,它已成为一个关键的组件在服务生命周期管理(SLM),商业策略旨在留住客户通过捆绑更加协调公司的服务业务数据实现更高的效率［6］。

逆向物流管理不仅仅是回报,它是”避免活动相关的回报,守门,处理和所有其他售后供应链问题”。返回management-increasingly被认为是影响竞争positioning-provides一个重要的市场营销和物流之间的联系。跨职能的广泛的自然影响表明,公司将通过改善内部集成工作中获益［7］。特别是,一个公司的反应能力和外部因素对回报的影响的计划管理过程就是这样提高了内部集成。在返回公司的规划,主要因素是材料的剩余价值回归和如何恢复价值。”退货,或元素的产品,甚至可以返回给供应商和供应链合作伙伴为他们re-manufacture”。

第三方物流提供商看到企业的销售总额高达7%被返回的成本。几乎所有的逆向物流合同定制适合的大小和类型公司承包［8］。第三方物流的实现12%至15%的利润在这个业务。