摘要：随着城市化进程的发展，物流的配送越来越成为一个不可忽视的问题，而科学合理的配送路径对城市的可持续发展有着重要的推动作用。车辆配送路径问题属于多目标优化问题，通过研究带有时间窗的车辆路径问题，合理安排调配车辆，实现行驶总公里数最小、所用车辆最少、运输成本最低等基本目标，同时能够满足在规定时间内提供合适的配送服务，将货物安全送至客户手中。运用改进的模拟退火算法进行求解，研究结果表明改进的模拟退火算法在物流配送路径的选择中具有重要的意义，对配送路径的优化提供了重要参考。
关键词：物流配送；路径规划；多目标优化；模拟退火算法
一、引言
城市配送是物流链条中最后一公里的配送，在供应链中起着极其重要的作用。但由于城市化进程的加快，城市规模扩张，道路交通拥挤、堵塞问题层出不穷。在当今商品选择多样化、供过于求的经济态势下，顾客的满意是企业能否生存的关键，因此如何通过科学、合理的规划来提高企业服务水平，是至关重要的。不仅需要满足配送公里数最小、车辆用量最少、运输成本最低等，还要充分考虑顾客的时间要求，不仅要保证将货物安全无损送达，还要在顾客允许时间内将货物送达，这对于企业、客户来说都是有益的，所以带时间窗的车辆路径问题成为本文研究的关键。
二、有时间窗的车辆路径问题模型
物流配送路径优化主要是假定有一系列客户，即需求点。车辆从配送中心出发，在满足客户需求后，返回配送中心。通过合理安排车辆配送路线，实现行驶公里数最小，时间最短等一系列目标，以单个配送中心为例，配送路径优化问题如图1所示。
同时满足所有货物的重量不能超过配送车辆最大载重且行驶距离不能超过车辆最大行驶距离。
三、改进的模拟退火算法求解
模拟退火算法是一种利用迭代思想和严格退火计划寻找最优解的方法，可以纠结组合优化问题。即给定一个初始温度，在该温度状态下生成下一个解，如果新解的函数值小，则接受该新解，多次状态转移后，按一定比例降低温度，直至温度最低，运算结束。
本文根据配送区域的地形因素，运用聚类分析将初始状态进行改变，大致将配送点分为几类，得到通过计算机并行搜索过程来提高运算效率，减少运行时间。
将改进后的模拟退火算法应用于中国邮政物流中，由于在实际的配送过程中，客户规模庞大，服务范围十分广泛，如果直接求解，会使得计算机寻优过程变得十分缓慢。因此，采用聚类分析方法先将客户分群，然后进行并行搜索，会极大提高运算效率，得到理想的最优路径结果。
四、结果分析
本文考虑了客户要求送货服务的最早和最晚服务时间，即考虑了带有时间窗的车辆路径问题，以最小行车里程来满足顾客的不同需求，制定合理的行驶路径。并用聚类分析和并行搜索对模拟退火算法进行改进，得出该算法不仅收敛速度快，而且具有良好的寻优功能，对城市物流配送路径优化问题提供了重要的参考意见。
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作者简介：何源（1998.05-），男，河北省秦皇岛市人，本科，研究方向：交通运输。
论文作者:何源 杨硕 刘泽远
论文发表刊物:《新材料·新装饰》2018年8月下
论文发表时间:2019/3/13
标签：路径论文; 车辆论文; 算法论文; 物流配送论文; 时间论文; 城市论文; 客户论文; 《新材料·新装饰》2018年8月下论文;