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图 3.12.
接着，如表 3.15 所示：
表 3.15 最小费用方法计算表
直接连接到未解 与其直接连接 第 n 个最 相关总费用 步骤 最小费用 节点的已解节点 的未解节点 近节点 1 A C 138 C 138 2 A D 348 D 294 C D 138+156=294 3 A D 348 F 228 C F 138+90=228 4 A D 348 G 342 D G 294+48=342 F G 228+132=360 J 492 G J 342+150=492 5 注：*号表示最小费用线
最新连接 AC* CD* CF DG* GJ* 第一个已解的节点就是起点（即 A 点），与 A 点直接连接的未解的节点有 C、D 点。
第一步，可以看到 C 点是距 A 点最近的节点，记为 AC。由于 C 点是惟一选择，所以它成为已 解的节点。随后，找出距 A 点和 C 点最近的未解的节点。只要列出距各个已解的节点最近点和连接 点，有 A—C，D—F，记为第二步。注意，从起点通过已解的节点到某一节点所需的时间应该等于
到达这个已解点的最短时间加上已解点与未解点之间的时间，也就是说，从 A 点经过 C 点到达 D 点 的费用为 AC+CD=138+156=294，而从 A 直达 D 的时间为 348。现在 D 也成了已解的接点。重复上述
过程直到到达终点 J，综合时间限制与最小费用的要求，最优路线为： A C D G J
即：其总费用为 492。
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四、 配送方案
4．1 背景分析及假设
关于解决配送的问题，我们选取了案例六和十四作为背景，把要解决的问题抽象成为数学模型。 我们主要分为三个阶段来进行优化，阶段一：安得 P 分公司到一级配送中心的优化；阶段二：一级 配送中心到终端用户的优化，阶段三：贯穿于总流程的增值服务。如图 4.1 所示：
建立客户需求的数据库， 利用以往客户需求数据 模拟出一定时间（24 小 时）内该区域的各客户各 产品需求总量 阶段三： 贯穿于总流程 的增值服务 阶段一： 由总的配送中心（芜湖） 集中向各一级配送中心 （各城市）运 运用节约法， 和 水 滴 状 规则 两 个 方 案来 使 空 载 的路 程 与 时 间 缩短
通 过 客 户 的数据库，找 出各 个 客 户 的订 单 时 间 的 规律
运用节约法， 使 空 载 的 路
程 与 时 间 缩
短
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和客户协调沟通，力争下 单时间统 阶段二： 客户下定单，各一级配送 中心根据定单要求，向所 在区域范围内的各个销 售点配送
图 4.1 配送流程图
4．2 阶段一：安得 P 分公司到一级配送中心的优化
对于阶段一我们提出两个方案，通过比较后选取其中一个作为解决问题的最优方案。由于案例
提供的数据有限，我们作出以下假设：P 公司为安得在芜湖的分公司，公司年配送业务 350 万的主
要客户仅有案例中给出配送城市的 A、C、D、K 组成。根据案例十五《南京－杭州对流运输》中的 《陈奎文系统数据》（2006.5.12-2006.6.12），我们估算 P 公司月配送业务的重量为：
3500000/57545*624.93/12＝3167 吨。案例中提及到的配送城市有：淮北、阜阳、蚌埠、合肥、巢
湖、六安、安庆七个。把一个城市中要配送的每个客户均视为一点，那么据统计，七个城市里面一
共有十八个点。假设每个点的日均配送量相等，即均为：3167/30/18≈6 吨。两个城市间的距离采 用电子地图的距离。还根据案例五《运费如此就上升了 20％》，125 车型和 122 车型的运输费率只 差 0.001 元/吨公里，而这里的配送属于短距离，小批量，所以两种车型的费率可以视为相等。七 个城市的地理位置分布以及相关假设的数据如下图 4.2 和表 4.1 所示：
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图 4.2：配送交通示意图
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