物流配送车辆调度优化方法比较研究(4)

物流配送车辆调度优化方法比较研究

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节约算法提高车辆利用率，可以解解是较优的可行解，不一

决大规模问题定是最优解１９８３年可以解决大规模

问题

ＶＲＰＴＷ的传统

启发式

算法邻接算法考虑邻近节点成本问题排序时有局限性适用节点少的插入算法结合了节约法和最邻近法，使原问题的等待时间缩短速度慢，解非最优１９８３年适用于小规模问

题

扫除算法穿插插入法，将二者有机

结合扫描每一个点，速度慢１９８７年适用于小规模问

题

禁忌搜索算法可以通过规则提高搜索效

率可能搜索到局部最优解１９９４年适用于带软时间

窗的ＶＲＰ问题

ＶＲＰＴＷ

的现代

启发式

算法遗传算法具有鲁棒性，且全局搜索不能保证每次搜索结果一能力强，所需时间较少样１９９１年适用于复杂优化问题模拟退火算法采用随机松驰枝巧搜索结果不能保证是最优

的２００１年适于对已有路径

进行改造

蚁群算法可以将目标构造成两组相

互协调的蚁群需要不断调整变量１９９９年适用于多目标的

优化问题

费力，且难以实现；而传统的启发式算法比最优化算法相对好些，但仍不太适用于现在实际遇到的问题，和现代启发式算法相比有些不足，但可以将传统的与现代的启发式算法结合使用，这样就更方便适用解决实际当中所遇到的各种问题。

４结论

本文是针对实际应用当中的物流配送车辆优化调度问题而言的，对不同条件下的配送问题选择不同的方法。本文将各种优化方法都详细地作了介绍，给出其优缺点及适用性，让读者清晰明了，可以根据各自所需进行合理的选择，适用性较强。

参考文献：

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［４］胡运权．运筹学教程［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００２．李敏强，寇纪淞，林丹，等．遗传算法的基本理论与应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００３：１２－３４．骆义，谢新连．物流配送车辆调度优化研究［Ｊ］．大连海事大学，２００３（３）：７－１２．戴锡，朱道立．车辆路线问题的二阶段启发式算法及其在现代物流配送中的应用［Ｊ］．复旦大学，２００４（６）：１２－３９．

［５］ＤｅｓａｕｌｉｅｒｓＧ，ＬａｖｉｇｎｅＪ，ＳｏｕｍｉｓＦ．Ｍｕｌｔｉ－ｄｅｐｏｔｖｅｈｉｃｌｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｔｈｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｓａｎｄｗａｉｔｉｎｇｃｏｓｔｓ［Ｊ］．Ｅｕｒｏ－ｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，１９９８，１１１（６）：５７－７２．

作者简介：

徐剑（１９６７－），男，辽宁沈阳人，沈阳工业大学管理学院，教授，博士．研究方向：物流与供应链管理．

牟燕妮（１９７９－），女，辽宁大连人，沈阳工业大学管理学院，硕士研究生．研究方向：物流与供应链管理． ４９

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