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【摘 要】 随着电子商务一类行业的发展，物流业进入黄金发展时期，在物联网技术、新型物流经营模式等方面的支持下，智慧物流应运而生。通过“智慧系统”和现代科技的结合，能够在保证物流质量的基础上减少企业成本投入，下面对智慧物流背景下配送路径优化工作进行研究，对相关理论技术及动态配送路径规划模型等进行分析，以期为配送路径优化工作的开展提供一定可供参考的建议。
【关键词】 智慧物流 配送路径 优化
为了促进物流行业进一步发展，提高企业经济效益，人们需要对智慧物流及配送路径优化方面的工作进行深入研究，对配送路径规劃工作进行调整和完善，对突发问题及不确定因素等进行更多的考虑，提高决策的科学性，避免出现经济损失或潜在客户丢失的问题。下面对基于智慧物流配送路径优化的研究工作进行具体分析。
一、智慧物流配送系统概述
在GPS、GIS、电信网、物联网等方面的支持下，构建一个为物流配送企业管理工作服务的平台，即智慧物流配送管理系统。双向通讯、动态监控、车辆调度、动态信息查询及配送路径规划等均为系统中的重要功能，下面对系统工作流程进行分析：其一，移动设备、企业内部配送系统在光纤网、电信网及互联网等方面的支持下获取动态信息；其二，借助GPS技术将车辆载货、速度、坐标一类的信息传送至指挥控制中心，系统对配送路径进行重新规划调整，并且将优化之后的方案发送给在途司机移动设备或车载系统中；其三，GPS终端为司机提供后续行驶路径，通过智能提示的方式进行导航。
二、智慧物流背景下的实时配送路径优化模型
（一）研究问题
为了更好的适应物流转型，需要对配送过程中路径智能优化工作产生更多重视，对配送工作时效性、动态信息共享、方案动态调整等方面工作进行研究，最终实现配送路径动态优化的目标。智慧物流背景下的配送路径优化研究工作对减少配送成本、提高配送工作效率等具有重要意义，并且能够对客户需求进行更好的满足，在考虑到信息动态变更方面因素的基础上，能够对各个时刻路况、新订单生成等进行了解，在交管局、配送决策中心、交通信息中心等方面的支持和配合下，对信息进行更好的共享。在ITS观测系统支持下能够对订单、道路交通方面的变化情况进行掌握，之后借助GIS系统、导航系统一类的智能系统将动态数据发送至配送调度部门，通过电子地图对信息进行反映；通过VNS算法完成车辆调度系统相关的路径优化工作，管理系统负责方案传输及车辆派遣命令下达一类的工作。总而言之，动态信息收集、最初的路径规划、硬性时间窗约束等方面内容均为配送路径优化工作需要重点考虑的功能，下面对两方面的配送路径优化模型进行具体研究。
（二）VNS算法的优化设计
人们可以将VNS求解步骤分成下面几步：其一，构建最初路径；其二，动态数据收集与传输；其三，派车决策；其四，路径优化。最后则由调度中心将优化后的方案传输至车队。下面对其进行具体分析：
首先，实时信息接收之前系统自动生成配送路径，该方案为后续路径优化工作的开展提供参考模型和依据支持，因此原始路径规划工作也较为重要。利用Dijsktra算法在非零数值网络结构之下完成最短路径的计算较为方便快捷，通过最短时间路径及递增排序等做法进行设计，设置相应的关键点，按照旅行时间最小、路径长短的双重选择进行路径规划。
其次，动态信息收集及传输。ITS的发展为其提供更多支持，在网络信息技术、移动终端设备等方面的支持下，能够对信息进行实时共享，为了对交通、订单需求等方面的变化进行有效处理，需要对检查时间、更新时间间隔进行合理设置，并且借助mid-point原理对某路段车辆速度进行掌握，若此期间未能经过此路段，需要根据前后两段时间实时速度线性平移的方式获取结果；在公路车辆运行速度计算程序一类的商业软件支持下，能够更好的完成此部分工作。
再次，派车决策时期。车辆使用数量同样逐渐变成VRP算法的重要评价指标，已经派遣出去的车辆不能使用，此时需要对新车进行调配。粗放式的方法、近视优化问题等对此部分工作具有不利影响，因此需要对此部分工作及车辆利用率进行优化，车辆完成配送工作之后可将其视为新车进行再次使用。
最后，路径优化阶段。若想对此阶段运算效率进行提高，需要将VNS方法进行合理应用，对混合算子、2-opt算子进行联合应用，对收敛速度进行加快的同时使搜索领域更加深入；此后通过局部最优解求解的方式实现局部最优，若未能达到最优便需要对步数进行增加，通过迭代计算的方式对其进行处理，待全部领域尝试完成之后不能对x进行优化时，将其输出值视为最优解。VNS法的配送路径优化步骤如下：构造初始解——抖动——局部搜索——更新，中间两部为关键步骤，对配送路径优化工作具有重要影响，因此需要对其进行更好的把握和深入研究。
（三）RT—DT VRP模型优化研究
引入这一模型后，假定具有一个配送中心为各个客户配送时，需要对将节点及车辆之间的对应关系进行明确，掌握客户点需求量、车辆最大承载量、硬性时间窗、货物重量、数量及相应的服务时间段、客户点间的优先级关系、交通情况和车速等进行考虑，在旅行时间出现变动或是新订单下达时，在第一时间利用模型进行求解，得到优化后的配送路径方案。建立模型之后需要对车辆流向约束条件、时间窗限制条件、车在量约束条件、逻辑条件约束等进行考虑，最终更好的完成配送路径优化工作。
结束语
传统路径问题仅能按照计划、执行两步走，调度计划制定工作结束之后，通常不再对其进行调整。随着智慧物流概念的提出，物流配送路径的优化工作有了更大的进展，人们将GIS、GPS、ITS一类的技术及智慧移动终端设备进行广泛应用，对网络信息技术的优势进行充分发挥，对更多影响因素进行考虑，最终对配送路径优化调整工作的灵活性及科学性进行提升，促进物流企业发展，
【参考文献】
[1] 赵丹凤.基于智慧物流配送路径的优化研究[D].天津：天津工业大学，2015.
[2] 舒鑫挺.考虑投资和时间成本的地下物流配送路径优化[J].物流技术，2016，35（11）：136-139.
[3] 张白桦.基于云计算的物流配送路径优化管理研究[J].生产力研究，2015（3）：130-132.
[4] 张勇.基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究[J].控制工程，2015，22（2）：252-256.
【关键词】 智慧物流 配送路径 优化
为了促进物流行业进一步发展，提高企业经济效益，人们需要对智慧物流及配送路径优化方面的工作进行深入研究，对配送路径规劃工作进行调整和完善，对突发问题及不确定因素等进行更多的考虑，提高决策的科学性，避免出现经济损失或潜在客户丢失的问题。下面对基于智慧物流配送路径优化的研究工作进行具体分析。
一、智慧物流配送系统概述
在GPS、GIS、电信网、物联网等方面的支持下，构建一个为物流配送企业管理工作服务的平台，即智慧物流配送管理系统。双向通讯、动态监控、车辆调度、动态信息查询及配送路径规划等均为系统中的重要功能，下面对系统工作流程进行分析：其一，移动设备、企业内部配送系统在光纤网、电信网及互联网等方面的支持下获取动态信息；其二，借助GPS技术将车辆载货、速度、坐标一类的信息传送至指挥控制中心，系统对配送路径进行重新规划调整，并且将优化之后的方案发送给在途司机移动设备或车载系统中；其三，GPS终端为司机提供后续行驶路径，通过智能提示的方式进行导航。
二、智慧物流背景下的实时配送路径优化模型
（一）研究问题
为了更好的适应物流转型，需要对配送过程中路径智能优化工作产生更多重视，对配送工作时效性、动态信息共享、方案动态调整等方面工作进行研究，最终实现配送路径动态优化的目标。智慧物流背景下的配送路径优化研究工作对减少配送成本、提高配送工作效率等具有重要意义，并且能够对客户需求进行更好的满足，在考虑到信息动态变更方面因素的基础上，能够对各个时刻路况、新订单生成等进行了解，在交管局、配送决策中心、交通信息中心等方面的支持和配合下，对信息进行更好的共享。在ITS观测系统支持下能够对订单、道路交通方面的变化情况进行掌握，之后借助GIS系统、导航系统一类的智能系统将动态数据发送至配送调度部门，通过电子地图对信息进行反映；通过VNS算法完成车辆调度系统相关的路径优化工作，管理系统负责方案传输及车辆派遣命令下达一类的工作。总而言之，动态信息收集、最初的路径规划、硬性时间窗约束等方面内容均为配送路径优化工作需要重点考虑的功能，下面对两方面的配送路径优化模型进行具体研究。
（二）VNS算法的优化设计
人们可以将VNS求解步骤分成下面几步：其一，构建最初路径；其二，动态数据收集与传输；其三，派车决策；其四，路径优化。最后则由调度中心将优化后的方案传输至车队。下面对其进行具体分析：
首先，实时信息接收之前系统自动生成配送路径，该方案为后续路径优化工作的开展提供参考模型和依据支持，因此原始路径规划工作也较为重要。利用Dijsktra算法在非零数值网络结构之下完成最短路径的计算较为方便快捷，通过最短时间路径及递增排序等做法进行设计，设置相应的关键点，按照旅行时间最小、路径长短的双重选择进行路径规划。
其次，动态信息收集及传输。ITS的发展为其提供更多支持，在网络信息技术、移动终端设备等方面的支持下，能够对信息进行实时共享，为了对交通、订单需求等方面的变化进行有效处理，需要对检查时间、更新时间间隔进行合理设置，并且借助mid-point原理对某路段车辆速度进行掌握，若此期间未能经过此路段，需要根据前后两段时间实时速度线性平移的方式获取结果；在公路车辆运行速度计算程序一类的商业软件支持下，能够更好的完成此部分工作。
再次，派车决策时期。车辆使用数量同样逐渐变成VRP算法的重要评价指标，已经派遣出去的车辆不能使用，此时需要对新车进行调配。粗放式的方法、近视优化问题等对此部分工作具有不利影响，因此需要对此部分工作及车辆利用率进行优化，车辆完成配送工作之后可将其视为新车进行再次使用。
最后，路径优化阶段。若想对此阶段运算效率进行提高，需要将VNS方法进行合理应用，对混合算子、2-opt算子进行联合应用，对收敛速度进行加快的同时使搜索领域更加深入；此后通过局部最优解求解的方式实现局部最优，若未能达到最优便需要对步数进行增加，通过迭代计算的方式对其进行处理，待全部领域尝试完成之后不能对x进行优化时，将其输出值视为最优解。VNS法的配送路径优化步骤如下：构造初始解——抖动——局部搜索——更新，中间两部为关键步骤，对配送路径优化工作具有重要影响，因此需要对其进行更好的把握和深入研究。
（三）RT—DT VRP模型优化研究
引入这一模型后，假定具有一个配送中心为各个客户配送时，需要对将节点及车辆之间的对应关系进行明确，掌握客户点需求量、车辆最大承载量、硬性时间窗、货物重量、数量及相应的服务时间段、客户点间的优先级关系、交通情况和车速等进行考虑，在旅行时间出现变动或是新订单下达时，在第一时间利用模型进行求解，得到优化后的配送路径方案。建立模型之后需要对车辆流向约束条件、时间窗限制条件、车在量约束条件、逻辑条件约束等进行考虑，最终更好的完成配送路径优化工作。
结束语
传统路径问题仅能按照计划、执行两步走，调度计划制定工作结束之后，通常不再对其进行调整。随着智慧物流概念的提出，物流配送路径的优化工作有了更大的进展，人们将GIS、GPS、ITS一类的技术及智慧移动终端设备进行广泛应用，对网络信息技术的优势进行充分发挥，对更多影响因素进行考虑，最终对配送路径优化调整工作的灵活性及科学性进行提升，促进物流企业发展，
【参考文献】
[1] 赵丹凤.基于智慧物流配送路径的优化研究[D].天津：天津工业大学，2015.
[2] 舒鑫挺.考虑投资和时间成本的地下物流配送路径优化[J].物流技术，2016，35（11）：136-139.
[3] 张白桦.基于云计算的物流配送路径优化管理研究[J].生产力研究，2015（3）：130-132.
[4] 张勇.基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究[J].控制工程，2015，22（2）：252-256.