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运输路线选择
添加时间：2016-11-16 09:54 来源：淳远国际物流 作者：www.cygj56.com
在整个物流成本中，运输成本约占1/3～2/3，选择合适的运输路线，最大化利用运输设备和运输人力资源，尽可能降低运输成本，显然是提高物流运作效率的首要问题。
货物总运输成本一般都可以通过运输的在途时间长短以及运输工具在一定时间内运送货物的次数和运量等来反映。因此，总运输成本的最常见决策问题，就是找到运输工具在公路网、铁路线、水运航道和航空线运行的最佳路线——所谓运输路线选择，以尽可能缩短运输时间或运输距离促使运输成本降低，同时也改善客户服务。
运输路线的选择问题非常复杂，为了把握其中的要领，将运输路线选择归类研究是必要的。路线选择常以“起讫点”为分类标准划分为三个基本类型：起讫点重合的路径决策；起讫点不同的单一路径决策；多起讫点的路径决策。
（1）起讫点重合的路径决策。物流管理人员经常会遇到起讫点相同的路径规划问题，在企业自己拥有运输工具时，起讫点相同的路径规划问题更是相当普遍。熟悉的例子有：从某仓库送货到零售点然后返回的路线（从中央配送中心送货到食品店或药店）；从零售店到客户本地配送的路线设计（商店送货上门）。校车、送报车、垃圾收集车和送餐车等的路线设计等，是起讫点相同的路径规划问题的扩展形式，但由于要求车辆必须在返回起点之后，行程才算结束，因而使路径规划问题的难度提高了。起讫点相同的路径规划问题，其目标是找出途经点的顺序，使其满足必须经过所有点且总出行时间或总距离最短的要求。
起讫点重合的路径问题有时被称为“流动推销员”问题。对流动推销员问题，目前已开发出了不少解决方法。但是，如果起讫点重合的路径问题中包含很多个“节点”，那么要找到最优路径，可以说是一种不切实际的想法，因为这类问题的规模太大，即使用最快的计算机进行计算，求最优解的时间也非常长。对起讫点重合的路径规划问题求解，较为切实可行的求解方法是所谓感知法和启发法。
感知法是运用人类认知能力的感知模式来解决有关问题。实际生活中，流动推销员问题基本上可以利用人类认知能力和模式很好地解决。感知法有两条基本原则：一是合理的经停路线中各条线路之间是不交叉的；二是只要有可能，就应选择呈凸形的路径。
起讫点重合的路径问题或流动推销员问题，也可以使用计算机建立模型来寻找送货途中经停的顺序和路线。使用计算机选择起讫点重合的路径，主要是以线路距离或经停时间为标准。如果各停车点之间的空间关系并不代表实际的运行时间或距离，那么利用计算机建立模型的线路选择方法比采用感知法要好，当途中有关卡、单行线或交通拥堵时，计算机方法的优势则尤其突出。目前人们已开发出了越来越有效的计算机程序和软件包，运用这些计算机程序和软件包，不但可以迅速解决空间位置描述的问题，而且能得到接近于最优解的满意结果。
启发法。上述方法中，无论是将行程中的各经停点绘制在地图上还是确定其坐标位置，有时仍然难以确立各点之间的空间关系。如果行程中各点之间的空间关系由于某些不可控制的原因而被扭曲，每点之间的确切距离或经停时间就难以具体说明，这种情况的线路决策称为“空间不相连的点”的线路问题。经验表明，解决空间不相连的点的问题必须借助各种数学方法，在“数学”的“启发”
下来解决这类问题——这就是所谓的启发法。需要指出的是，虽然我们希望得到空间不相连各点间的准确距离或运行时间，但启发法及其所运用的数学计算程序，一般只能得出近似结果。
（2）起讫点不同的单一路径决策。起讫点不同的单一路径决策，可以通过特别设计的方法加以解决。常用的最简单、最直接的方法是“最短路径法”。最短路径法的基本概念是“链”和“节点”。链和节点构成线路网络，线路网络中的节点代表由链连接的点，链代表节点之间的成本（距离、时间或距离和时间的加权平均）。最短路径法运用之初，只有起点是已解的节点，其余节点都没有经过求解，就是说没有通过各个节点的明确的路线，因而不构成线路网络。已求解的节点都在某一条路线上，全部已求解的节点构成一个运输线路网络。
最短路径法非常适合利用计算机进行求解。只要把网络中链和节点的资料存人数据库中，在选好某个起点和终点后，计算机就可以很快算出最短路径。最短路径和最短时间是有差别的，通常情况下，由最短路径法求解的最短距离路径并不意味穿越网络的时间最短，因为最短路径法没有考虑各条路线的运行质量，这表明必须对运行时间和距离设定权数才可以得出比较具有实际意义的路线。
（3）多起讫点的路径决策。如果有多个货源地服务于多个目的地，那么线路选择面临的问题，是要分别指定各目的地的供货地，同时要找到供货地与目的地之间的最佳路径，这就是多起讫点的路径规划问题。多起讫点路径规划问题经常发生在多个供应商、工厂或仓库服务于多个客户的情况下，如果各供货地能够满足的需求数量有限，问题会变得更加复杂。解决多起讫点路径规划问题常常要用到一些特殊的线性规划算法，这也是所谓的运输方法。
货物总运输成本一般都可以通过运输的在途时间长短以及运输工具在一定时间内运送货物的次数和运量等来反映。因此，总运输成本的最常见决策问题，就是找到运输工具在公路网、铁路线、水运航道和航空线运行的最佳路线——所谓运输路线选择，以尽可能缩短运输时间或运输距离促使运输成本降低，同时也改善客户服务。
运输路线的选择问题非常复杂，为了把握其中的要领，将运输路线选择归类研究是必要的。路线选择常以“起讫点”为分类标准划分为三个基本类型：起讫点重合的路径决策；起讫点不同的单一路径决策；多起讫点的路径决策。
（1）起讫点重合的路径决策。物流管理人员经常会遇到起讫点相同的路径规划问题，在企业自己拥有运输工具时，起讫点相同的路径规划问题更是相当普遍。熟悉的例子有：从某仓库送货到零售点然后返回的路线（从中央配送中心送货到食品店或药店）；从零售店到客户本地配送的路线设计（商店送货上门）。校车、送报车、垃圾收集车和送餐车等的路线设计等，是起讫点相同的路径规划问题的扩展形式，但由于要求车辆必须在返回起点之后，行程才算结束，因而使路径规划问题的难度提高了。起讫点相同的路径规划问题，其目标是找出途经点的顺序，使其满足必须经过所有点且总出行时间或总距离最短的要求。
起讫点重合的路径问题有时被称为“流动推销员”问题。对流动推销员问题，目前已开发出了不少解决方法。但是，如果起讫点重合的路径问题中包含很多个“节点”，那么要找到最优路径，可以说是一种不切实际的想法，因为这类问题的规模太大，即使用最快的计算机进行计算，求最优解的时间也非常长。对起讫点重合的路径规划问题求解，较为切实可行的求解方法是所谓感知法和启发法。
感知法是运用人类认知能力的感知模式来解决有关问题。实际生活中，流动推销员问题基本上可以利用人类认知能力和模式很好地解决。感知法有两条基本原则：一是合理的经停路线中各条线路之间是不交叉的；二是只要有可能，就应选择呈凸形的路径。
起讫点重合的路径问题或流动推销员问题，也可以使用计算机建立模型来寻找送货途中经停的顺序和路线。使用计算机选择起讫点重合的路径，主要是以线路距离或经停时间为标准。如果各停车点之间的空间关系并不代表实际的运行时间或距离，那么利用计算机建立模型的线路选择方法比采用感知法要好，当途中有关卡、单行线或交通拥堵时，计算机方法的优势则尤其突出。目前人们已开发出了越来越有效的计算机程序和软件包，运用这些计算机程序和软件包，不但可以迅速解决空间位置描述的问题，而且能得到接近于最优解的满意结果。
启发法。上述方法中，无论是将行程中的各经停点绘制在地图上还是确定其坐标位置，有时仍然难以确立各点之间的空间关系。如果行程中各点之间的空间关系由于某些不可控制的原因而被扭曲，每点之间的确切距离或经停时间就难以具体说明，这种情况的线路决策称为“空间不相连的点”的线路问题。经验表明，解决空间不相连的点的问题必须借助各种数学方法，在“数学”的“启发”
下来解决这类问题——这就是所谓的启发法。需要指出的是，虽然我们希望得到空间不相连各点间的准确距离或运行时间，但启发法及其所运用的数学计算程序，一般只能得出近似结果。
（2）起讫点不同的单一路径决策。起讫点不同的单一路径决策，可以通过特别设计的方法加以解决。常用的最简单、最直接的方法是“最短路径法”。最短路径法的基本概念是“链”和“节点”。链和节点构成线路网络，线路网络中的节点代表由链连接的点，链代表节点之间的成本（距离、时间或距离和时间的加权平均）。最短路径法运用之初，只有起点是已解的节点，其余节点都没有经过求解，就是说没有通过各个节点的明确的路线，因而不构成线路网络。已求解的节点都在某一条路线上，全部已求解的节点构成一个运输线路网络。
最短路径法非常适合利用计算机进行求解。只要把网络中链和节点的资料存人数据库中，在选好某个起点和终点后，计算机就可以很快算出最短路径。最短路径和最短时间是有差别的，通常情况下，由最短路径法求解的最短距离路径并不意味穿越网络的时间最短，因为最短路径法没有考虑各条路线的运行质量，这表明必须对运行时间和距离设定权数才可以得出比较具有实际意义的路线。
（3）多起讫点的路径决策。如果有多个货源地服务于多个目的地，那么线路选择面临的问题，是要分别指定各目的地的供货地，同时要找到供货地与目的地之间的最佳路径，这就是多起讫点的路径规划问题。多起讫点路径规划问题经常发生在多个供应商、工厂或仓库服务于多个客户的情况下，如果各供货地能够满足的需求数量有限，问题会变得更加复杂。解决多起讫点路径规划问题常常要用到一些特殊的线性规划算法，这也是所谓的运输方法。