简述物流配送的特点篇1
电子商务与现代物流试题
课程代码：00915
请考生按规定用笔将所有试题的答案涂、写在答题纸上。
选择题部分
注意事项：
1.答题前，考生务必将自己的考试课程名称、姓名、准考证号用黑色字迹的签字笔或钢笔填写在答题纸规定的位置上。
2.每小题选出答案后，用2B铅笔把答题纸上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。不能答在试题卷上。
一、单项选择题(本大题共30小题，每小题1分，共30分)
在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题纸”的相应代码涂黑。错涂、多涂或未涂均无分。
1.物流组织网络化带来的好处是
a.建立战略联盟B.达到资源共享
C.促进市场化D.扩大市场覆盖面
2.下列能够调节温度和湿度的仓库是
a.恒温恒湿仓库B.冷冻冷藏仓库
C.危险品仓库D.罐式仓库
3.存货方和保管方为了加速商品流通，妥善保管商品，提高经济效益而签订的明确相互权利、义务关系的协议是
a.商品存货合同B.商品保管合同
C.库存保管合同D.商品储运合同
4.以下关于电子商务中相关的“四流”的论述，正确的是
a.商流、资金流、物流、信息流B.商流、资金流、交通流、电子流
C.商流、资金流、物流、电子流D.商流、资金流、物流、比特流
5.如果容载利用系数为1.25，则表明在库房载重量被充分利用的情况下，库房高度未被充分利用的比值是
a.5%B.15%
C.20%D.25%
6.货垛、货架的摆放是指货垛或货架相对于仓库侧墙的摆放角度。具有可以根据库存物品在库时间的不同和进出频繁程度安排货位的优点的布置方式是
a.横列式摆放B.纵列式摆放
C.纵横列摆放D.倾斜式摆放
7.在aBC库存分类法中，C类库存品年耗用金额占总库存金额的
a.5%-10%B.15%-20%
C.20%-25%D.60%-65%
8.下列属于航空运输具有的技术经济特征的是
a.运输速度快B.载运量大
C.占地少D.适应性强
9.以下属于物流增值性服务的是
a.运输功能B.包装功能
C.流通加工D.快速反应
10.以下属于按照配送中心的作业内容划分的配送中心类型是
a.集约型配送中心B.储存型配送中心
C.流通型配送中心D.加工型配送中心
11.下列商品需要使用零担发运的是
a.需要冷藏、保温和加温运输的商品B.按整车办理的危险商品
C.未装容器的活动物D.体积为1立方米的商品
12.下列关于物流流向的表述中，根据流体经营者的商品经营计划而形成的商品流向是
a.自然流向B.计划流向
C.市场流向D.实际流向
13.在商品入库验收中，下列处理方法错误的是
a.如商品质量出现轻微异状，不可入库
B.如单货不同行，不能办理入库手续
C.如发现包装异状，需会同送货人员开箱检查
D.如发现单货不符，应在货运交接单上据实批注
14.按配送中心的功能分类，配送中心可分为
a.专业配送中心B.集约化配送中心
C.合作型配送中心D.加工型配送中心
15.下列属于公共仓库好处的是
a.提高企业市场形象B.业务灵活
C.易于控制D.提高企业经营效益
16.在中国当前阶段，需要大力发展以下哪种物流模式
a.第一方物流B.第二方物流
C.第三方物流D.第四方物流
17.电子商务的物流服务内容可分为
a.传统物流服务和增值性物流服务B.流通和加工服务
C.互联网接入与检索服务D.物流和储运服务
18.组成电子商务网络的两种网络是
a.电子商务商流和信息流网络、配送网络
B.internet、增值网
C.客户网络、物流网络
D.电子商务商流网络、信息流网络
19.在下列配送方式中，服务水平的一种配送方式是
a.定时配送B.定量配送
C.定时定量配送D.即时配送
20.配送对物流合理化的影响具体表现为
a.是否保证供应B.是否降低库存
C.是否减少了车辆空驶D.是否加快物流速度
21.物流成本交替损益的特性是指
a.物流各项要素成本之间交替上升B.物流各项要素成本之间交替下降
C.物流各项要素成本之间相互影响D.物流总成本随某项成本的变化而变化
22.在商品不合理运输形式中，属于流向方面的不合理运输的是
a.迂回运输B.倒流运输
C.重复运输D.过远运输
23.物流服务的组成要素根据它们存在的阶段不同可被划分为3组，以下属于交易中要素的是
a.库存保证率B.订单满足率
C.客户投诉率D.订货处理时间
24.下列关于物流服务与成本的关系描述，错误的是
a.在物流服务水平一定的情况下，降低物流成本
B.在物流成本一定的情况下，提高了物流服务水平
C.在提高物流服务水平的同时，增加了物流成本
D.在提高物流服务水平的同时，保持物流成本不变
25.在配送中心中，哪个区域是其主要组成部分，所占的面积？
a.收货场所B.分类场所
C.保管场所D.流通加工场所
26.下列不属于现代化运输方式基础设施的是
a.运输线路B.运输工具
C.运输人员D.运输站点
27.以下不属于商品在物流过程中的损耗的是
a.挥发B.溶解
C.干缩D.粘结
28.以下属于公路运输优点的是
a.载重量大B.运输成本较低
C.适用性强D.机动、灵活、适应性强
29.通过第三方物流可以整合
a.单个企业的物流B.单个供应链上企业的物流
C.多个供应链上企业的物流D.整个社会的物流
30.未来仓库的发展方向是
a.现代化仓库B.智能仓库
C.立体仓库D.高科技仓库
非选择题部分
注意事项：
用黑色字迹的签字笔或钢笔将答案写在答题纸上，不能答在试题卷上。
二、填空题(本大题共7小题，每空1分，共10分)
31.处于储存状态中的商品或物品称为＿＿＿＿＿。
32.目前，国内多式联运的主要方式有水陆联运、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和陆空联运四大方式。
33.所谓物流服务是对顾客商品利用可能性的一种保证，它包含三种要素，即拥有顾客所期望的商品，在顾客所期望的时间内＿＿＿＿＿，符合顾客所期望的＿＿＿＿＿。
34.现代物流质量管理的特点就是把＿＿＿＿＿放在第一位。
35.物流信息具有客观性、时效性、共享性、＿＿＿＿＿特征。
36.运输具有两项功能：＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿＿。
37.在经济合理区域范围内，根据客户要求，对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业，并按时送达指定地点的物流活动的是＿＿＿＿＿。
三、简答题(本大题共5小题，每小题6分，共30分)
38.物流系统资源交易采用一体化治理结构的条件是什么？
39.简述什么是第一方物流、第二方物流、第三方物流、第四方物流、第五方物流？
40.简述仓库经济功能的主要表现。
41.简述电子商务物流体系的建立模式。
42.简述铁路运输的特点。
四、计算题（本大题共2小题，每小题6分，共12分）
43.某手机商店每年销售2000部手机，每次订货的成本是20元，每部手机的库存持有成本为每年4元，若前置时间为6周，请制定相应的再订货政策。（1年按50周计算）
44.某车间需要某种标准件，不允许缺货，按生产计划，年需求量10000件，每件价格1元，每采购一次采购费25元，年保管费率为12.5%，该元件可在市场上立即购得，问应如何组织进货？
五、论述题（本大题共2小题，每小题9分，共18分）
简述物流配送的特点篇2
为了更好的适应以后的学习和工作，在本学期末，由学校统一组织到陕西省海星物流配送中心实习，实习时间共计十天。在这十天时间里我们主要感官物流业的宏观和微观发展以及主要的物流流程。为以后的学习和工作打下坚实的基础，让我们对中国物流业的发展状况有一个比较全新的认识。
二：实习要求：
了解物流的特点，主要设备和作业流程，对其进行分析.并依据学习的理论提出自己的意见.了解物流配送中心的主要流程。
三：实习单位概要：
1.物流配送中心简介：
物流配送中心是社会物流网络中处于主要位置的结点，但不是所有物流结点都能称为物流中心。物流配送中心必须是具有较大规模的物资集散或转运地点。属于物资集散类型的如大型物资仓库，它主要在物流系统中起调节和缓冲作用，解决供需节奏或批量不平衡的矛盾。又如商业连锁系统的配送中心，主要是为了降低物流系统的成本，提高服务水平，提高物资输送末端系统效率等。属于转运类型如港口码头、空港等，其作用是实现运输方式的转换(海一陆。空一陆)。又如，铁道货车编组站和汽车货运终端站，其作用是将货物重新组合，进人下一阶段的输送。也有一种大规模的仓库群，形成以存储功能为主的物流配送中心。
2.陕西海星物流配送中心介绍：
陕西海星物流配送中心是一个中等规模的物流配送基地，是综合性的物流配送中心。兼有转运和集散功能，也可以扩展至配送和流通加工的功能，因此在规划与设计方面可操作性更高。陕西海星物流配送中心主要分为：收货、分货、验货、退货四大部门，各个部门之间相互协调和相互配合，密不可分!陕西海星物流配送中心在选址上也有其独特的一面，之所以选在西安市凤城三路是因其交通方便，西临西安咸阳国际机场，南止西安绕城高速，濒临西安地铁，是一个天时、地利、人和的好地段。进出城市方便，便于给各个超市和便利岛供货。提高了海星物流的作业水品!
四：实习感想：
刚到海星物流配送中心，至于物流的概念，仅仅是停留在浅显的书本知识。对于物流的本身感到很神秘，不敢想象现实中的物流业和心目中的物流业有那些不同之处。对于物流，我只是知道它是集：运输、储存、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施的有机结合。但没有想到它的实际操作却没有这么的简单。通过十天的简单了解，使我对于物流配送有了更加深刻的认识。中国的物流业虽然没有国外发达，但这并代表中国物流业的落后，一些原则性[譬如中国劳动力廉价的国情]严重的制约了中国物流业信息技术化的发展速度。这一点作为国人的物流人士有着切肤的体会。货物运转速度慢，货差货损率高难以避免，高层货架利用率严重低下。野蛮的装卸态度更是制约中国物流业发展的瓶颈之一。
五：实习结论及建议：
物流配送中心存在的问题：
a.各部门之间的协调能力差，物流区域布局不合理;
b.仓库高层货架的利用率过低，有的不到三分之一;
c.野蛮装卸导致货损、货差率过高;
d.供货方、中介方和销售方的物流信息不畅，严重导致退货量过多，造成不必要的资源浪费。
f.配送中心各部门和各配送区间没有得到更大程度的有效利用;
针对上述问题所提出的合理化建议和意见：
a.加强各部门之间沟通和联系力度，合理分配各部门之间的物流作业，有效利用物流配送中心的作业区域，利用空间、设备、人员和能源;最大限度地减少物料搬运;简化作业流程;缩短生产周期;力求投资最低;为职工提供方便、舒适、安全和卫生的工作环境。
b.仓库高层货架的利用率过低严重的制约着物流配送中心的有效发展。为此我们必须建立合理、可靠的供应链信息管理体系，把过高的库存转嫁给供应商，或着重新布局自己的仓储结构，把多余的仓储提供给急需要库存的单位和个人，发展第三方物流业，为企业谋求更大的发展空间。
c.加强对企业员工的培训力度，规范员工的职业行为，制定符合本企业发展的行为准则，拒绝一切野蛮装卸搬运行为。
d.建立有效的供货商、中介方和销售商的物流信息交流平台，适当开放本公司信息，做到信息顺畅、资源共享。确保企业物流的有效发展。减少和降低不必要的资源浪费。
f.应该有效的利用配送中心的各种资源优势和空间区域优势，可以开设必要的物流师培训班，企业经理人培训班，做到学习实践两不误，为企业赢得更多的信息和人力资源。最大限度的降低物流配送中心的作业成本。
简述物流配送的特点篇3
关键词:模糊聚类;神经网络;选址决策
中图分类号:tp18文献标识码:a文章编号:1009-3044(2009)33-9328-04
multipleLogisticDistributionCenterallocationStrategyBasedonFuzzyClusteringneuralnetwork
CaoXue-hua
(JiangyinpolytechnicCollege,Jiangyin214405,China)
abstract:inthispaperanovelmultiplelogisticdistributioncenterallocationstrategyisproposed.Viaconstructinganeffectivefuzzyclusteringneuralnetworkalgorithm,thenewstrategycouldachievemultiplecandidatedistributioncenter'sestimatedfitnessvalue,aswellasthestandarddistributioncenter'sreferenceguidelinesystem,andmultiplecandidatedistributioncenter'ssubjectiondegreetothestandardcenter.theapplicationofthealgorithmshowsthatthenewalgorithmhasbetterperformanceinstableconvergencerate,convergencespeed,andthresholdsensitivity.theresultilluminatesthattheproposedalgorithmprovidesmoreefficientandmorestableapplicationworthiness.
Keywords:fuzzyclustering;neuralnetwork;allocationstrategy
1概述
随着我国经济的快速增长和市场经济体系的建立,各类经济实体之间的经济交往日益频繁,消费需求特性发生了很大的变化,多品种、多批次、小批量的个性化需求成为主流,对相应的物流活动提出很高的要求。为了满足消费者的多样化需求,降低成本、提高效率和敏捷化程度,产品的物流过程已逐步从传统的资源供应点直接到需求点,演变为资源供应点到公共物流中心再到需求点。物流配送中心在物流网络中处于重要的枢纽地位,是实现物流活动集约化、现代化和低成本化的战略据点。由于物流配送中心建设投资大、涉及因素多、服务周期长、效应长且风险大,中心选址是否合理直接影响到物流系统的顺畅性、运营效率。
长期以来,科研人员对此问题从不同的角度进行了研究,建立了许多的模型和算法。如模糊综合评判法、层次分析法以及结合层次法的模糊排序方法等。但这些方法也有一些缺点。利用模糊综合评判法,其指标权重难以确定;专家打分法确定权重,人为因素又过重;利用层次分析法确定权重可以弱化人为因素,但是层次分析法要求指标的层次结构系统中的要素互相独立,但这些指标之间却往往存在依赖关系,如地价和运输条件、政府政策和经营环境等。而且以上方法只能对单一的配送中心进行辅助选址决策,对于多个物流中心同时进行选址规划的情况,是无能为力的。
本文利用模糊聚类神经网络的方法,既可以同时得到现有侯选中心的优劣评价值,标准物流配送中心的参考指标体系,和现有多个侯选配送中心相对于标准中心的权重。从而对多物流配送中心选址决策进行有效辅助决策。
后绪章节是这样组织的,第2部分讲述了模糊聚类的原理,第3部分讲述了利用模糊聚类神经网络实现配送中心选址决策的算法,然后是物流配送中心选址决策的设计和结果,最后是总结。
2模糊聚类
模糊聚类能确定样本属于各个类别的不确定性程度,表达了样本类别的概率偏向,更客观地反映现实世界的聚类规则,因而目前广泛应用于辅助决策、模式识别、图象处理、系统建模等领域。
目前,针对不同的应用领域,根据不同的理论已经提出了许多模糊聚类算法和实现途径。基于无监督学习的模糊聚类算法被广泛应用于对未知样本进行自适应的学习,其中最著名的是FCm算法[1],算法的实现是采用基于目标函数的方法,该方法设计简单、解决问题的范围广,最终可以转化为优化问题求解,易于计算机实现。
基于目标函数的模糊聚类主要是利用模式集o的观测值X={x1,x2,…,xn}与聚类原型特征值V={vi,1≤i≤c}之间的距离构造一个目标函数,然后通过优化这一带约束的非线性规划问题获得最佳的模糊c-划分。算法的实现途径主要有基于交替优化(ao)、神经网络(nn)和进化计算(eC)等方法。
模糊聚类问题用数学语言描述:把一组给定的模式X={x1,x2,…,xn}划分为c个模糊子集(聚类)S1,S2,…,Sc。如果用μik(1≤i≤C,1≤k≤n)表示模式xk隶属于模糊子集Si的程度,那么就得到了这组模式的模糊c-划分U={μik|1≤i≤c,1≤k≤n}。假定每个模糊子集Si(1≤i≤c)都有一个典型模式vi,又称聚类原型或聚类中心,这样任一模式xk与模糊子集Si的相似性可以通过模式ok与聚类原型vi间的失真度dik=D(xk,vi)来度量。
模糊C-均值聚类算法的目标函数为原始输入空间类内加权平方误差,公式如下:
(1)
约束条件为:
(2)
m为模糊加权参数,又称为平滑因子,控制着模式在模糊类间的分享程度,目前一般根据应用领域的经验在[1,5]之间取值。
应用拉格朗日乘子法求解min(Jm(U,V)),可得模糊聚类结果公式:
(3)
(4)
可见,利用模糊聚类,可以同时得到聚类中心及输入空间各原始向量对聚类中心的隶属程度。
3多物流配送中心选址决策算法
物流配送中心的选址通常是在一定的原则,如降低成本原则、经济效益原则、提高客户服务水平等原则的指导下,预先选择一些方案,然后再通过各种方法对这些方案进行比较,最终从中选出满意的一个或几个方案作为新的中心的地址。配送中心选址的影响因素很多,一般应根据物流学的原理,结合自身的实际情况,选择其中较重要的一些因素,作为指导决策的指标。这样,一组因素的组合,就是一个待选方案。
本文采用模糊聚类神经网络的方法对方案进行比较,得到理想方案。首先,根据已有配送中心选址方案和专家经验得到一个模糊评价矩阵,然后,用模糊评价矩阵训练神经网络,一旦神经网络的结果达到了专家评价一样的效果,则说明此神经网络经过有指导的机器学习,已具备了对方案优劣进行正确判断的能力,则此神经网络就可用来对侯选的配送中心地址方案进行判断,辅助选址决策。
具体思路是,根据FCm算法,用已有配送中心方案做为原始训练用输入向量,用专家经验设置聚类中心的初始值,用已建立的模糊评价矩阵中的专家评价值和当前系统实际输出评价值之间的误差作为网络误差不断训练直至误差小于特定阈值,可以得到使网络误差最小的若干聚类中心和相应隶属度矩阵和方案评价值。也就是说,此时的神经网络已具备了专家一样的评价能力,不但能对方案进行评价,同时还得到了若干标准配送中心的参考标准指标体系,和现有配送中心相对于标准中心的权重。
由于客观环境的限制,以上标准指标体系只是一种参考,但由于同时得到了方案评价值和方案相对于标准中心的权重,使本文提出的多中心选址决策相对于现有的决策算法有更高效、实用、简便的特性。
神经网络训练好以后,用侯选配送中心方案做为测试用输入向量,用已训练好的聚类中心计算相应隶属度矩阵,就实现了对侯选方案进行评价,同时还得到多个侯选方案相对于标准中心的权重。从而实现了多物流配送中心的选址决策。
3.1建立模糊评价矩阵
设配送中心选址考虑八个因素:地质条件,水文条件.交通运输,候选地地价,候选地面积.经营环境.通讯条件.道路设施。搜集已有的正在运营的配送中心的关于此8个关键指标的详细历史数据资料,根据专家经验对这些已有方案进行优劣打分,就可以得到训练用的模糊评价矩阵,见表1。
3.2建立模糊聚类神经网络
根据神经网络的有教师指导的机器学习原理和模糊聚类的原则,设计了如下模糊聚类神经网络实现之。整个神经网络系统由2部分组成,第1部分是神经网络模糊聚类器,第2部分是系统输出合成。
3.2.1神经网络模糊聚类器
神经网络模糊聚类器是1个3层Bp神经网络,其结构如图1。输入层由p个节点组成,表示输入向量的p个分量。隐含层和输出层都由C个节点组成。
输入层到隐含层的传递函数由Dik=xk-vi2实现,表示输入向量与第i个聚类中心的偏差距离,输入层到隐含层1的连接权定义为该隐含节点所代表的vi。
隐含层的输出直接无权连接到输出层,输出层的输出U代表输入向量对某类别的隶属度,传递函数由公式3实现。
3.2.2系统输出合成
由模糊聚类器得到了输入向量对各聚类模式的隶属度矩阵后,系统的整体输出为下式:
(5)
将其代入公式6,用于神经网络训练时的误差控制。
总结模糊聚类神经网络(FCnn)的整体结构如图2。
3.3模糊聚类神经网络训练算法实现模糊评价体系的机器学习
根据以上的构建,算法中需要优化的参数包括聚类中心,结合神经网络训练特点,得到模糊聚类神经网络算法如下:
1)根据专家经验,初始化聚类中心vi。
2)利用带冲量项的神经网络梯度下降训练算法迭代更新vi。
3)根据vi,利用公式3,计算uik。
4)重复2,3直至神经网络误差函数小于特定阈值,误差函数定义如下:
(6)
其中tk即表1中的专家评价值。
4算法在物流中心选址决策中的应用设计及分析
本文采用的数据是物流配送中心选址的一个标准数据集,见表1。数据集包含10组不同的方案,每组方案包含8个决定配送中心选址的关键因素和专家对此方案的打分。根据专家经验将方案归为3个不同的聚类模式。
将此数据集分别作为训练数据集应用在模糊聚类神经网络进行计算,采用上面的神经网络构造和训练算法。
表2对比给出了网络合理收敛时对方案的评价值和表1中专家的评价值。
可见,神经网络通过学习达到了与专家几乎相同的评价能力。
表3给出了模糊聚类神经网络得到的3个聚类中心,作为标准中心的参考指标体系。
图3,4是FCnn算法合理收敛的典型误差变化曲线。
表4总结了算法合理收敛时的性能参数。
表4
可以看出,FCnn算法一般迭代100次就可以达到较好的收敛和逼近,而且适应于较大的初始误差范围,也就是说,算法对不同的初始误差不敏感,算法对初值不敏感。由此可见,FCnn算法在收敛稳定性,收敛速度,初值敏感性方面都有较好的表现。
因此,将表5所示的侯选物流配送地址方案作为神经网络的输入向量,应用已得到的聚类中心vi,利用公式3,计算得输出评价和各侯选方案对标准中心的权重如表6,7。
经过已训练好的神经网络计算,得到评价值如表6。
综合应用表6,7,可以实现对多哥侯选物流配送中心地址的判别,辅助选址决策。
5结束语
本文针对传统选址决策的局限,提出了利用模糊聚类神经网络实现多物流配送中心的选址决策,算法同时得到现有侯选中心的优劣评价值,标准物流配送中心的参考指标体系、现有多个侯选配送中心相对于标准中心的权重。并构造了一种有效的模糊聚类神经网络实现算法。将算法应用在物流配送中心选址决策的结果表明,算法在有效收敛稳定性、收敛速度、初值敏感性等方面都有良好效果。说明本文提出的决策算法高效、实用、简洁的应用特性,具备先进稳定的实用效果。
参考文献:
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简述物流配送的特点篇4
本文从钢材流通角度，简要阐述了钢材配送中心的功能和价值，国内钢铁企业钢材配送中心的建设现状、建设内容等，并对钢材配送中心物流系统的建设及管理进行了粗浅的分析。
钢材配送中心的功能和价值
钢材配送中心作为钢铁企业重要的营销和服务手段之一，其基本功能以流通加工、配送和仓储为主。流通加工是钢材配送中心最基本的功能，涵盖钢材的剪切、落料、激光拼焊、冲压及表面预处理等加工类型。配送中心需根据其目标客户及目标市场的实际需求来确定相应的加工类型。配送是按照客户订单的品种、规格、重量、包装方式、交货时间等要求，通过钢材配送中心合理的组织和规划，以最有利或成本最低的方式，将合格的钢材产品送到客户期望的交货地点。仓储则是钢材配送中心为钢铁企业或客户提供的“蓄水池”功能，主要负责钢材的存放、保管及其它相关业务。除上述基本功能之外，目前国内部分钢材配送中心还为客户提供选材、融资、技术咨询及培训等服务功能。
钢材配送中心的价值集中体现在通过规模化、专业化的加工配送，降低用户采购成本，提高物流服务水平。一方面，钢材配送中心面向数量较大的客户群体，可归并采购活动，实现集中采购。降低采购和库存成本；另一方面，钢材配送中心具有较为成熟、稳定的质量控制手段和生产加工工艺。可降低加工过程中钢材的废品率，提高成材率。
国内钢铁企业钢材配送中心的建设现状
国内钢铁企业钢材配送中心的建设以板材特别是冷轧卷板的加工配送为主。据不完全统计，截至2007年底，国内大型钢铁企业已投入运营的钢材配送中心超过50家，且建设速度仍有进一步加快的趋势，建设钢材配送中心的国内钢铁企业主要有宝钢、鞍钢、武钢、马钢、首钢等。
宝钢是国内钢材配送中心建设的先行者，从90年代初起，就开始尝试钢材配送中心的建设和运营，到目前为止，宝钢已投入运营的钢材配送中心接近26家。鞍钢已有7家钢材配送中心建成并投入生产运营，并且鞍钢准备把钢材配送作为其开拓市场的硬措施。武钢也加快了其钢材配送中心建设的步伐，目前，武钢已在国内建立了6家钢材配送中心。马钢2004年开始建设冷轧板配送中心，到目前为止，马钢在全国建设的加工中心已接近6家。2006年，首钢自第一家钢材配送中心投入运营后，也在积极进行推进钢材配送中心的建设。
钢材配送中心的建设内容
钢材配送中心主要为终端客户提供个性化钢材消费服务，其建设应该以目标客户及目标市场的需求为出发点。一般来说，建设钢材配送中心，包括配送中心的区域选址、设备选型、厂房及相关工程的建设等多个方面内容。
区域选址是钢材配送中心建设中具有战略意义的投资决策问题，通常综合考虑目标市场的分布、物流成本等多方面因素。从目前国内配送中心的布局来看，钢材配送中心的区域选址大多是靠近终端消费用户，同时拥有较为便利的原料及成品配送运输等物流条件。如在长三角地区，冷轧板卷板消费客户主要集中在上海、苏州及无锡等地区，因此，位于上海、苏州及无锡三城市地理位置几何中心、拥有天然深水岸线、紧临长江及海运航道、高速公路较为发达的太仓市，已成为国内部分钢铁企业在该区域建设钢材配送中心进行选址的重点地区。
设备选型是建设钢材配送中心的重要决策内容之一，涉及到设备类型和设备档次的选择。同样需根据目标市场的定位和需求确定。下面以中高档轿车生产企业为目标客户定位，简要说明钢材配送中心设备选型情况：
中高档轿车对冷轧汽车板的质量和工艺要求相对较高：首先，冷轧汽车板必须具有良好的板型、表面质量及表面清洁度，特别是汽车外板(05级别)，不能有任何表面质量缺陷、油污、灰尘等；其次，为降低汽车车身的重量，提高安全性，中高档轿车大量采用激光拼焊板；第三，中高档轿车生产企业的物流管理水平较高，一般要求采取准时(Jit)供货方式。因此，要满足中高档轿车制造企业的配送需求，钢材配送中心在设备选择上需考虑剪切、落料及激光拼焊等设备类型，在设备档次上需重点考虑稳定性和生产效率都相对较高的中高端设备。
钢材配送中心的物流系统建设
钢材配送中心的物流系统建设内容包括信息管理、仓库管理、运输管理、采购管理、销售管理及现场管理等多个物流子系统，其中信息系统是钢材配送中心物流体系的神经系统，指挥和协调配送中心其它各物流子系统的运行。为提高物流系统的运行效率，更好的为客户提供配送服务，国内钢材配送中心也在不断尝试应用新的物流技术，如在仓库管理中引入条形码技术、在销售管理中应用客户管理系统、在现场管理过程中采取5s管理和推行精益生产技术等。
库存控制是钢材配送中心物流管理的重点。客户对钢材加工配送的需求特征可概括为“三多一少”，即多品种、多规格、多批次、少批量供货，要及时满足客户的这些需求特征，配送中心必须有一定规模的库存钢卷作为支撑，但库存钢卷过多，会导致资金大量占用，库存成本上升。例如，一个月库存量维持在1万吨左右的普通冷轧板配送中心，若库存上升10％，即库存量增加1000吨，则每月的库存资金占用量将增加600~650万元(按2008年初普通冷轧板的市场价格测算)。因此，合理控制钢材配送中心的库存，确保以较低的库存成本满足客户的配送需求，是钢材配送中心物流管理的重要课题。
钢材配送中心物流管理的难点是如何确保各物流子系统协调一致运行。计划变更、设备故障、原料质量缺陷等问题的出现，均可能影响整个物流配送系统的正常运行。建立有效的沟通、互动机制，应对配送中心物流系统随时可能出现的突发事件，协调各物流子系统及时进行调整，以满足客户对配送服务的需求，是钢材配送中心需长期重视的问题。
钢材配送中心物流系统建设的趋势
简述物流配送的特点篇5
［关键词］连锁超市；p―中值模型；重心法选址；节约算法
［中图分类号］F252［文献标识码］a［文章编号］1005-6432（2011）28-0015-04
1SG连锁超市配送系统现状分析
(1)配送效率低下。配送信息经过多次人工传递到达配送中心后易产生失真现象,一旦订单上的信息与超市不一致,配送中心就不得不多次配送,以满足门店要求,保障客户满意度。但是多次配送不仅影响配送服务水平、增加不必要的配送成本,还造成了整车装载率低、回车空驶率高、运力大量浪费,而且使递送速度慢,保证率低。
(2)物流信息技术手段落后。新建的马群配送中心设备先进,管理系统较为完善。但超市与供应商之间的电子数据交换系统未能广泛应用。且SG超市虽然在库存、自动化标识上应用了现代化的科学管理,但分货、拣选等基本上仍然以人工操作为主。包括SG超市在内的连锁超市的迅速发展,对物流作业的“拆零”需求越来越强烈,订货商品的多品种、小批量化使得配货作业人手不足的矛盾非常突出。
2SG超市在南京市江宁区门店物流配送系统简介
江宁区SG超市门店众多,据不完全统计在80个左右,由于路径调度优化算法的特点,其复杂度随着问题规模的扩大而成指数级增长,所以,为了简化模型,本文选取了江宁区比较具有典型性的11个超市门店,各个门店的位置如图1所示。
目前的配送情况是货物从马群配送中心发车,分别向各个门店进行单独配送,这样就造成了装车运载率低,回车空载率高的问题,造成了大量运力的浪费。针对此现状,本文提出如下的配送优化思路：在江宁地区设立若干个中转中心,则由马群配送中心向各个门店的配送过程调整为,由马群配送中心派出载重量较大的货车将江宁区11个门店所需的货物先运送到该地区的中转中心,然后由中转中心派出载重量较小的货车将货物分别配送到各个门店。
3中转中心选址模型
3.1假设条件
SG连锁超市的南京市江宁地区的中转中心选址问题是在给定11间门店作为备选点的地址集合中选出一定数目的门店地址扩建成为中转中心,从而建立一系列的配送区域,实现中转中心到各间门店所形成的配送系统总物流费用最小。为了便于建立数学模型,作如下假设：
(1)各间门店之间的运输距离、单位运输价格均已知；
(2)各间门店的日需求量一定；
(3)中转中心的仓库无能力限制约束。
各间门店之间的运费表如表1所示,各间门店货物日需求量如表2所示。
3.2重心法选址
重心法的原理如下：
将物流系统的资源点和需求点看成是分布在某一平面内的物体系统,各资源点和需求点的物流量可分别看成是物体的重量,物体系统的重心将作为物流中心的最佳位置,具体过程如下：
设在某计划区域内,有n个资源点和需求点,各点的需求量或资源wj(j=1,2,3，…，n),它们各自的坐标是(xj,yj)(j=1,2,3,…,n)。模拟网络可以如图2所示。
先计划在该区域内设置一个物流中心,设该物流中心的坐标是(xd,yd),物流中心至资源点或者需求点的运费率是αj。
根据求平面中物体重心的方法,可以得到：
最终求得中转中心的坐标为(7.1,6.1)。
通过重心法求得的目标点并不一定与某一个门店完全符合,在上述计算结果的地理坐标周围一定范围内确定出几个候选的中转中心,构成候选中转中心集,再利用p-中值法,从中转中心集中选出两个候选门店,并最终确定为扩建成为中转中心的目标门店。
3.3p-中值模型
（1）模型的建立
根据以上分析,建立模型如下：
因此,移走候选点6所产生的增加量是最小的,所以被移走的候选位置是候选点6。
此时,k=2,计算结束,结果为在候选位置0,7扩建为中转中心,运输总成本为1060.5,如图4所示。
4配送路线优化
4.1问题描述
有2个中转中心,每个中转中心只对本区域内的门店进行配送服务,第i个门店的货物需求量为gi(i=1,2,…，m),需要将货物从中转中心分别配送到各个门店。由中转中心派出载重量为q的货车来承运,已知gi
（1）基本假设
①各个门店的每天的需求量固定且已知；
②配送货物按照重量统计,不考虑货物的体积和形状；
③不考虑时间窗问题,配送过程中不存在堵车现象,也没有单行道和不允许掉头的现象,时间上都能满足配送的要求。
（2）限制条件
①一辆车只能服务于一条线路,每辆车的载重量为12t；
②每条线路都不得超过车容量限制；
③每个门店只能服务一次；
④所有车辆都是由中转中心出发,配送完成后返回到中转中心；
⑤每个门店的需求量都小于车的容量限制。
4.2构建模型
Step3：考察s(i,j)对应的门店i和j,检查是否满足下列条件：
①若门店i和j均不在已构成的线路上,则可连接门店i和j,得到线路段0ij0,转入Step4；
②若门店i或j在已构成的线路上,但不是线路的内点(即不与配送中心0直接相连),则可以连接,连接后得到线路段0…ij0或者0ij…0,转入Step4；
③若门店i和j位于已构成的不同的线路上,且均不是内点,则连接后得到线路段0…ij…0,转入Step4；
④若门店i和j在已构成的同一条线路上,则不能再进行连接,直接转入Step4。
路段连接过程如表4所示。
Step4：划去第i行和第j列,即门店i不能再到其他的门店,而门店j也不能由其他的门店到达。
Step5：若所有元素均已被划去,则已经得到完整的线路,算法终止；否则,在未被划去的元素中选择最大的元素,转入Step3。
以编号为7的中转中心配送区域的车辆配送路径与上述计算过程类似,最终得到的车辆配送优化路径为：0450,02130,791087,767,具体路线如图5所示。
5结论
简述物流配送的特点篇6
【关键词】电子商务零售；物流体系；库存管理；精细化配送
一、电商零售物流体系
电商零售物流的特点
电商零售物流体系具有多品种、小批量、多频次、短周期、服务范围广等特点。
1）多品种、小批量。目前电商零售产品已经涵盖了一般消费者日常工作生活的方方面面；同时由于零售的性质，电子商务每个订均订购商品数量不足5个。
2）多频次、短周期。最近公布的一项调查结果显示，中国消费者网购的频率是欧洲消费者的4倍；在全国抽样的900多名受访者中，有70%每周至少网购1次。由此可见我国电商零售物流作业频率高、周期短。
3）服务范围广。电商零售物流体系服务范围很广，大部分电商平台都是面向全国的城市和乡村服务。可以说哪里有互联网哪里就需要电商零售物流服务。
上述不同于其他物流体系的特点对电商零售物流的运作和优化带来了巨大的挑战。
电商零售物流基本流程
电商零售物流具有3个核心业务环节：采购、仓储和配送。
采购环节作业流程：1）掌握和了解实时的销售和库存信息；2）分析销售信息和行业信息，做出需求的预测；3）根据库存信息判断是否需要采购；4）确定采购数量和最迟到货时间；5）向厂商发出采购计划；6）通知仓储部门按计划收货。
仓储环节。电商零售物流的仓储环节一般至少有两级仓库：下面一级称为配送仓，每个城市有一个或多个，配送仓直接给终端消费者配送货品；上面一级称为中心仓，中心仓接收厂商发来的大批量货物，然后根据需求发往各个配送仓。一般电子商务企业在全国一般设有3-7个中心仓不等。
中心仓作业流程：1）接到收货通知；2）验货、收货、扫条码、入库存储；3）适时盘库，核对账面和实物库存有无差异；4）按照配送仓的需求给配送仓批量发货；5）或者接到消费者的订单信息、按单拣选、包装后发往配送仓。
配送环节作业流程。配送环节流程也就是配送仓及其后续的作业流程。1）接到客户订单；2）本仓有货则尽快安排拣选、包装、终端配送；3）本仓无货则将订单发到中心仓请求调货；4）接到调货直接安排终端配送；5）客户签收货品，以及信息反馈。
一套完善的零售物流体系不仅要求采购、仓储、配送各个环节的作业准确高效，同时需要各环节的资源共享和协同配合才可能实现低成本、少库存、配送快的系统目标。
电商零售物流体系运作模式
目前我国电商零售物流体系的运作模式主要有三种。
第一种是全自营模式：企业自建物流设施、仓储运输配送等操作都依靠公司自建团队。这种模式的优点是公司对物流体系的控制力强，物流系统的运营信息可以及时反馈，不足之处是由于缺乏竞争，容易造成物流服务质量不高。
第二种是全外包模式：企业搭建物流框架，制定采购计划，制定物流作业流程和规则，而将包括仓储、运输、配送等在内的具体业务全部外包。这种模式的优点是可引入多家3pL公司，有利于提高总体服务水平，缺点是对多家3pL公司的管理和监控需要花费大量的人力物力，同时终端运营数据反馈有所滞后。
第三种是部分自营模式：采用这种模式的企业，一般自营中心仓业务，而将运输、配送仓和终端配送业务外包。这种模式是前两种模式的综合，目前大多数企业都选用这种方式运营物流体系。
二、存在的问题
目前我国电商零售物流体系普遍存在库存周转慢、缺货情况多、配送效率低等问题。
库存周转慢电子商务企业日常运营中最大的财务负担正是来自于库存，库存量的大小直接影响着企业的生产经营活动和产品在市场上的竞争优势，所以降低库存水平，提高库存周转率，对企业减轻融资需求，降低财务风险有着非常重要的意义。我国电商企业的库存周转期一般为40~60天，少部分企业可以控制在30天左右。在美国，电子商务企业的平均库存只有15~30天，而像Dell这样的顶尖企业甚至可以将存货周期控制在6天以内。[1]
缺货情况多我国电商零售行业缺货情况频繁发生。根据罗兰贝格2003年研究的结论，如果顾客购买的商品缺货，有48%的顾客考虑购买替代品，有15%的顾客不再购买，有31%的顾客考虑到另一家店购物时购买，有6%的顾客立即离开去其他店购买。从上述数据可以看出，一旦缺货，客户流失的可能性达37%以上。
配送效率低终端配送成本高一直是让各大电子商务企业头疼的问题。在成本居高不下的同时，配送服务的客户满意度一直不能够尽如人意，消费者在网上订货时获得的送货时限承诺很难真正兑现。另外，丢货和错送现象也时有发生。
三、建设思路及建议
优化库存管理和控制
根据销售和市场数据分析进行科学的市场预测，并结合企业的市场策略制定合理的采购计划。控制库存周转，从而达到既不缺货，又不占用资金的目的。
根据货品特点的不同，可采用定期补货、定量补货等不同的采购订货策略。
（1）定量订货策略是指当某货物的库存数量下降至某个临界值时，采购这一货物。其中库存临界值与采购数量是固定值，采购周期不固定。该采购策略适用于生产不稳定、供应波动大的产品。如iphone、ipad等紧俏畅销的电子数码产品。
（2）定期订货策略是指每隔固定时间订货，使库存量达到固定水平。其中订货周期是固定值，订货数量是变化的。该采购策略适用于生产和供货稳定、货源充足的产品。如办公耗材、家居、日用品等对生产时间和保质期不大敏感的普通商品。
推行精细化的终端配送管理和服务
终端配送业务追求的是顾客满意度最高与配送成本最低之间的平衡点。为了实现费用更低、速度更快、服务更好的目标，必须加强对终端物流配送的精细化管理。[2]
所谓精细化是指电商企业应该对终端配送的实际作业中可能遇到的情况进行全面、细致的预判，比如送货频率、紧急订货、突击发货等。在充分考虑这些因素的前提下，再向消费者提出送货时间和送货区域的承诺。并要妥善地结合承诺制定出合理的切实可行的配送方案。[3]
四、结论
我国电商零售物流虽然发展迅速，但实际运作中存在许多问题。应用合理的采购策略进行库存控制有助于改善库存周转慢和时有缺货的现状。同时推行精细化配送管理和服务可以提高速度、降低成本，提高电商零售物流体系的服务水平。
参考文献
[1]曾丹.关于我国零售业物流管理的现状分析及对策研究.科技进步与对策[J],2002.12
简述物流配送的特点篇7
关键词:网络配送;合理性
1、合理地进行资源整合
目前,油田物资流通网络基本上按行政单位设置,结构不合理:层层设库、层层储备。就一个二级单位而言,有几个
三、四级单位,便有几个储备库,分散储备是物资流失现象普遍存在最主要原因。实施网络配送的前提,必然要实现物资的集中储备,必须对油田现有的物资资源进行有效的整合,针对油田的行业特点,笔者认为在分区设库的原则下要重点突出专业性,按专业特点进行合理储备,只有这样才能提高物资的保证能力,并且在合理储备前提下,才能确保物资网络配送的快捷和及时,实施油田物资资源的有效整合要摆脱行政手法的直接干预,真正借助市场这个经济杠杆来逐步实施压缩二级储备,否则只能形造成帐面储备的压缩,帐外储备的扩大。
2、资源合理筹措
配送是利用较大批量筹措资源,通过筹措资源的规模效益来降低资源筹措成本,使配送资源筹措成本低于用户自己资源筹措成本,从而取得优势。
目前,油田供应体制推行的“集中采购和统一储备”正是顺应配送要求,但要形成配送的最佳经济效益,我们现实所处的“集中”这个层面还需要一个大幅度的提高。
资源筹措中的焦点价格,总的来讲,配送的价格应低于不实行配送时,各单位自己进货时产品购买价格加上自己提货、运输、进货之成本总和,这是配送有利可图核心问题、关键问题、敏感问题。当然有时候,由于配送可以提供较高的服务水平,若是价格稍高,各单位也是可以接受的,但这不是普遍原则,如果配送价格普遍高于各单位自己进货价格,这将会失去配送的优势和价值,损伤了各单位的利益,就是一种不合理表现。当然,价格过低,使实施配送的企业处于无利或亏损状态下运行,这也不合理。
资源筹措不合理还有其他表现形式,资源筹措过多或过少,在资源筹措时不考虑建立与资源供应者之间长期稳定的供需关系等。
3、供应配送中的合理计划
对油田物资实施网络配送不同于简单的电子商务配送,即销售配送,它是一种供应配送,是针对特定的用户,用配送方式满足着特定用户的供应需求的<优麦电子商务论文>配送方式。
这种方式配送的对象是确定的,用户的需求是确定的,用户的服务要求也是确定的,所以,这种配送可以形成较强的计划性、较为稳定的渠道、有利于提高配送的科学性和强化管理。并且有了这个前提条件,才可以建立“供应链管理”的管理方式。这一环扣一环的链接,最需要关注的是最底层面。但同时它也需要较高的计划管理水平作为支撑,根据目前的物资管理模式,我们是通过层层上报和汇总计划,因此尽快提高基层物资管理水平是当务之急,否则它会成为制约配送发展的的瓶颈。
4、库存决策的合理性
实施网络配送应充分利用集中库存,一个成功的配送,其库存总量应低于各用户分散库存总量,从而大大节约社会财富。因此,配送企业必须依靠科学管理来实现一个低总量的库存,否则就会出现单是库存转移,而未取得库存总量降低的效果。
此外,配送企业库存决策不合理还表现在储存量不足,不能保证用户的随机需求。
5、配送与直达供应的合理决策
虽然在市场经济条件下,用户所需要的很多种东西都广泛采用配送形式,但是一般认为以多品种、少批量、多批次、多用户的配送物品,能够最有效地通过配送实现末端的资源配置。
笔者认为实施物资网上配送的起步阶段主要是满足用户的主要需求,因此不苛求整个配送网络的覆盖面,但看重重点物资的覆盖质量。可以肯定,有的区域、有些用户的配送需求就不能满足,因为它不值得去满足,作为一种商务模式,这种分散、不成规模的配送就应该合理地舍弃,等到主要物资、主要用户的需求配送得到稳定的满足,再考虑扩大配送的网络。新晨
一般的配送总是增加了环节,但是这个环节的增加,可以降低用户的平均库存水平,以此不但抵消了增加环节的支出,而且还能取得剩余效益。但是如果用户使用批量大,可以直接通过社会物流系统均衡批量进货,较之通过配送中转送货则可能更加节约费用,所以,在这种情况下,不直接进货而通过配送,就属于不合理范畴。
实施物资网络配送是流通过程中协调性很强的工作,按现代化企业的管理要求,供货单位、用料单位、市场、信息、调度、管理等多方面的紧密配合和有机协调才能顺利完成。尽管目前可能困难重重,但要实现油田物流的高效运行,这是必经之路,是众望所归。
参考文献
[1]包健民.物流现代化[m].上海交通大学出版社.
简述物流配送的特点篇8
关键词：车辆路径问题；启发式算法；多配送中心；带时间窗；集送货一体化
中图分类号：tp181文献标识码：a文章编号：1009-3044（2016）26-0079-02
DevelopmentandapplicationofVehicleRoutingproblem
BianChen，ZHaoJian-dong
（SchoolofComputerScienceandengineering，anhuiUniversityofScience&technology，Huainan232001，China）
abstract：asahotspotinthefieldofoperationalresearchandcombinatorialoptimization，vehicleroutingproblemiscloselyrelatedtoreallife.aslongasthedeepeningstudyofvehicleroutingproblem，variouskindsofnewtypesofheuristicalgorithmisappliedtosolvesuchproblems.thevehicleroutingproblemwithvariousconstraintwereinvestigated，analysisandsummaryinthispaper，andtherelateddomesticandforeignresearchresultswerereviewedandrefined，onthisbasis，thispapersummarizestheresearchofvehicleroutingproblem.Basedonthecurrentvariousstandardofclassification，thispaperdiscussesandanalyzestheclassicalvehicleroutingproblemfirstly，andsummarizedthebasicmethodsandmodernheuristicalgorithmonthisbasis.
Keywords：vehicleroutingproblem；heuristicalgorithm；hybrid；multi-depots；timewindow；pickupanddelivery
1背景
车辆路径问题（VehicleRoutingproblem，VRp）是由Dantzig等人在1959年提出的一个经典的np-hard问题[1]。是指对于一系列的装货点及卸货点，规划合理的配送路径，在满足了约束条件之下，载货车辆按照规划的路线依次访问，能够满足一定的需求或达到某些目标。其研究成果已广泛地应用于各个学科之中。VRp已经不止是单纯的理论研究，现实世界中，国内外学者的研究经历了其从最早期无车辆约束的tSp问题发展为对车辆运载能力、车辆行驶里程、客户服务数量进行限制的经典VRp，而后依据客户需求的改变和客户对配送要求的提高，从服务无时限向有时限（也称为时间窗问题）以及从纯送货问题或者纯取货问题向混合取送问题（也称为集货送货一体化）的变化的VRp问题。为了不断满足现实要求，当前针对VRp的大部分研究，集中在对其动态性的讨论上，即从配送过程中信息的确定性向动态接受客户需求（也称为不确定性）的变化。
随着现代物流行业的崛起，企业为了降低运输成本，越来越重视对VRp问题的探究，新型的VRp不断地涌现，使得其更有研究价值和现实意义。
2车辆路径问题研究现状及评述
本文根据现有对VRp问题研究的成果，从综合的角度分析车辆路径路径问题，目前国内外针对车辆路径问题的研究主要集中在其扩展问题上。
2.1多配送中心的车辆路径问题
根据配送中心数目的多少，配送车辆调度问题可以分为单配送中心车辆调度问题和多中心车辆调度问题，在整个物流管理的体系中，配送地一般都存在多个中心，因此对多配送中心车辆调度问题的研究更加具有现实意义。目前国内对于多配送中心车辆调度问题的研究还是处于一个有限的阶段。
在多配中心车辆路径问题中，车辆路径的安排需要满足以下四点条件：
1）每一辆车都从一个配送中心驶出，并在服务了一定数量的客户后返回初始的配送中心；
2）每一个客户每次只能被一辆车服务；
3）车辆不能够在两个配送中心之间进行运输，并且行驶路径不能够出现回路；
4）车辆的运载量不能够超出容量限制，并且每一个配送中心提供的客户服务数量是有限的。
对配送中心的车辆路径问题一般可以如下的描述：在整个物流配送系统中，存在着多个服务中心为多个客户进行服务，需要制定一条配送行车路径使得所有客户的需求被满足的前提之下，配送成本降至最低。多配送中心的VRp是一个np难度组合优化问题，因此一般求解是很难得到最优解的。当前，国内外学者普遍采用多阶段的办法来解决此类问题，一般先将多配送中心问题转化为单配送中心问题，再利用启发式算法进行求解。崔文[2]通过多阶段的启发式算法，将此类问题通过聚合―求解―优化的步骤逐步求解出最优路径，提出了通过启发式算法在短时间生成最初的有效路径来代替Lin-Kemighan算法中采用的随机路径作为初始路径。
2.2开放式车辆路径问题
开放式车辆路径问题（oVRp）是现代运输运筹学中的一个新型研究课题，与经典VRp问题相比较，他的一个显著特点是车辆在完成运输服务后可以将其他的配送中心点选为终点。oVRp一般可以简化为忽视了回程约束的带容量约束车辆路径问题（CVRp），其求解目标是构建一个哈密顿通路以满足所有顾客的需求。在现实中，物流公司可能通过雇佣车辆来完成配送任务，那么车辆是否回到出发点并不受到关注，这段路程的费用也将不计。
oVRp是配送运输管理中广泛存在的问题，在现实生活中有很多应用，特别是在具有外包业务特点的配送服务中具有较大的应用价值，例如校园班车问题、牛奶配送、报纸配送等，在这类问题中，由于企业没有自己的车辆，所以将其配送业务外包给其他的车辆或车队，而且企业并不要求车辆在服务完客户后回到车场点。oVRp问题的首要优化目标一般都是最少车辆数，在此基础上优化行驶距离。在过去的十几年里，尽管学者们通过禁忌搜索，确定性退火技术，大规模领域搜索方法，分枝切面法等多种方法为oVRp问题提供了基本的解决办法，但面对大规模的数据处理，oVRp问题仍然存在着一定的求解难度。Sariklis[6]等人通过两阶段启发式算法来进行求解，第一阶段是先生成客户群，然后在每一个客户群中安排路线，进行局部优化，第二阶段将oVRp问题转化为最小生成树问题并求解。Brandao[7]在求解时，通过最近邻居法和最小K度生成树来划分客户群，并最终用禁忌搜索法优化路径。
2.3时间窗口约束的车辆路径问题
带时间窗车辆路径问题（VehicleRoutingproblemwithtimewindows，VRptw）作为物流管理问题中一个重要的分支，他基于以下假设：1.需要必不可少的通信设备，使得顾客和服务中心之间，服务中心和货运车辆之间的信息能够快速便捷的传递；2.配送的计划中，存在预约服务的客户。服务车辆必须在客户规定的时间窗[[ai，Bi]]对其进行服务，其中[ai]是客户[i]的允许最早开始时间，[Bi]是其所允许的最迟开始时间。如果车辆到达客户的时间早于[ai]，那么车辆只得等待直至到达服务的最早时间点，其系统优化目标是最小化客户的平均等待时间。
近年来，对于求解带时间窗车辆路径问题取得较好效果的是启发式算法。Gold等人最早综述了VRptw的研究状况。上世纪80-90年代，对VRptw的研究开展综述的是Solomon等人[10]。随后Braysy等人[11]综述了经典启发式、智能启发式算法并提出了展望。最近，RaúlBa?os[12]等人提出了一种针对多目标VRptw问题的混合现代启发式算法，得到优化解决方案。
2.4带集货送货需求的车辆路径问题
车辆调度领域之内的问题一般可以按如下区分为两大类：一种是纯装货或者纯卸货问题，另一种是带装货卸货一体化的车辆调度问题（VRpSpD），而后者更是包括了先送货后取货的车辆路径问题，同时集货送货的车辆路径问题以及混合集货送货的车辆路径问题。
VRpSpD的提出最早可以追溯到1989年，由min提出的在解决了车辆数量一定并且车辆运载能力有限的情况下，一个中心配送点和22个地方图书馆之间的书籍配送问题。VRpSpD问题可描述为：某一个仓库为其用户群体进行货运服务，任意用户可能同时需要送货和集货服务，并且某一客户的送取货的需求之和不能大于车辆总运载能力Q。
VRpSDp的难点在于服务车辆的装载量难以控制易发生溢出。当每一个客户的送货需求是已知的时候，依据车辆的剩余装载能力来定义插入准则，。
2.5动态车辆路径问题
依据物流信息在配送之前是否完全可知，VRp按新的分类方式分为静态VRp和动态VRp。动态车辆路径问题的首次完全提出要归功于wilson和Colvin[13]，当时他们研究的单一车辆问题描述了客户旅程的需求，从始发地到目的地的旅程是动态变化，并通过启发式算法来提升计算效率。车辆路径问题中动态信息最常见的来源就是客户需求的在线到达。具体来说，需求可以是针对货物的调整也可以是是服务需求的变化。
一般认为动态车辆路径问题和静态车辆路径问题的区别在于信息的确定性与未知性，而前者在配送服务过程中，会出现不同类型的动态信息。
动态车辆路径问题一般具有的特征如下：
1）安排配送路径和车辆执行计划的过程中新客户信息能够实时的传达。
2）任何新传达的信息都允许是不精确的。
3）新信息需要被快速的响应。
4）与静态VRp问题相比求解的目标函数更为繁杂。
任何动态车辆路径问题仍是基于静态车辆路径问题提出的，目前针对动态车辆路径问题的求解办法，仍然需要借鉴处理静态车辆路径问题的各类算法，其中大部分算法为元启发算法。
动态车辆路径问题首先要明确需要响应哪些动态信息，并以客户需求变化为依据，选择需要优化的目标函数，例如将配送车辆的总行程作为目标函数进行优化，然后再设置额外的约束条件，例如设定单车最大行程为约束条件。借助各类启发式算法如蚁群优化算法等进行优化，在整个配送过程中，不再是单一直接地插入顾客需求，通过最大熵法分布估计算法计算出具有发展潜力的客户群体和区域。在=当需求发生冲突时衡量各个客户需求的利益，通过惩罚措施来降低费用。
3结束语
车辆路径问题因其不可预估的经济效益和其在现代物流中的所占据的重要地位已经引起了国内外学者的高度关注，并依据实际需求不断引入新的约束。在理论与应用上，各类精确算法、启发式算法被广泛地应用于解决车辆路径问题，并已经取得了长足的进步。然而，同样被关注的是，从现有的各类研究成果看来，虽然新型约束条件下的VRp模型更加完善也更符合现代物流实际需求，但实际求解算法却很难在精度和效率上做到两全，简化算法测率需要得到更多的重视，特别是，各类启发式算法在求解时的弊端也愈加明显，需要取长补短发挥其他算法的优势。
参考文献：
[1]DantzingG，RamserJ.thetruckdispatchingproblem[J].managementScience，1959，10（6）：80-91.
[2]崔西.大规模多配送中心车辆路径问题研究[D].济南：山东大学，2009.
[3]SariklisD，powellS.aheuristicmethodfortheopenvehicleroutingproblem[J].JournaloftheoperationalResearchSociety，2000，51：564-573.
[4]Branda～oJ.atabusearchalgorithmfortheopenvehicleroutingproblem[J].europeanJournalofoperationalResearch，2004，157：552-564.
[5]Desrochersm，LenstraJK，Savelsberghmw，etal.VehicleRoutingwithtimewindows：optimizationandapproximation[m].amsterdam，thenetherlands：elsevierSciencepublishers，1988.
[6]Braysy，Gendreau.VehicleRoutingproblemwithtimewindows，parti：RouteConstructionandLocalSearchalgorithms[J].transportationScience，2005（39）：104-118.
简述物流配送的特点篇9
[关键词]配送中心；理论研究；研究评述
[Doi]1013939/jcnkizgsc201650071
1引言
随着中国零售业的不断发展，为了实现规模化、集约化的运输配送。物流配送得到了快速发展，作为进行物流配送活动的主要基础设施，配送中心已成为目前我国物流设施规划的重点。配送中心作为物流网络的节点，连接上游的供应商和下游的客户，在整个物流系统中起着神经中枢的作用。其直接关系到整个配送的效率、物流成本以及顾客满意度，将会对企业的运营产生重要影响。下面主要从国内外学者的理论研究成果来评述配送中心的研究现状。
2配送中心文献综述
本文分别从相关文库搜索配送中心，经过对有关论文的筛选利用统计分析的方法对它们研究的内容进行归纳和分析。在表中我们可以知道关于配送中心选址的文章比较多，我们对其中五个热点问题进行综述。
21配送中心选址研究
配送中心的选址分为连续型选址和离散型选址，它们二者有一定区别，在这里分别对它们进行研究分析。
211连续型模型选址
连续模型选址方法的前提条件是不考虑环境、自然因素。主要代表性的方法有：重心法和交叉中值法。该方法优点在于对特定的备选地点的选择不限制，具有较大的灵活性，在单物流配送中心选址中应用较为广泛。
但是，此类方法未充分考虑到自然地理因素和具体实际情况，可能得到的选址位置位于河流、建筑物或其他无法设置的地点，在实际运用中很难找到的最优地点。只能找到一个接近最优的地点。
212离散型模型选址
离散型模型的求解是在考虑实际情况的基础之上。这里主要研究几个典型的模型。
Vlachopoulou[1]在配送中心的选址过程有效地应用了GiS。通过精心研究，他开发出了一个可以把备选位置的坐标进行排序的系统―地理决策支持系统。孙焰、郑文家[2]等提出了两阶段法即将层次分析法和重心法相结合的方法。刘柱建[3]是以费用最低为目标函数建立p中心选址模型，选择适合医药企业的最优配送中心位置。胡云峰[4]从建立成本模型作为出发点，通过医药配送中心0-1整数规划数学模型确定配送中心选址的方案。张兰馨、曹瑛[5]分析了医药集团物流配送中心的功能与特点、选址原则及影响因素，并以国内a医药集团为例，利用层次分析法详细分析了选址过程。任路平[6]将复杂的物流配送中心选址问题简化为物流配送总体成本的问题进行研究，在最小二乘法原则下对不同的配送点选址问题进行分析，求解了多个配送点选址下的物流服务分配矩阵。
在进行配送中心选址决策时，往往把物流成本最小化和客户对服务的满意度最大化在一起进行多目司霾摺＝刂聊壳埃极少有人研究基于顾客满意度的多目标配送中心选址问题，这应是今后研究配送中心选址问题的一个方向。
22配送中心绩效与运营能力研究
李军、史伟[7]根据客户满意度的含义和影响因素，结合物流配送作业的特点和调研数据，建立了物流配送作业的客户满意度评价指标体系。徐B[8]详细介绍了物流企业的绩效考核指标，包括运输指标、仓库指标、进出口指标、物料计划指标及其他物流考核指标等，结合研究的实际，给出了指标优化与选择的方案。
周泰[9]等将综合集成赋权法与模糊物元相结合、李少蓉等[10]将熵权法与双基点法相结合，分别对物流服务能力的评价问题进行了有益的探索。配送中心运营能力的评价体系，其研究主要集中在运营能力的评价上面，体现为物流绩效指标和物流绩效评估方法的研究。国内外对于运营能力评价指标越来越全面，但都有自己的侧重点。在评价方法使用上，大部分侧重模糊综合评价法与层次分析法，这两种方法在物流的研究上具有很大的优势。
23配送中心订单研究
卢子甲等[11]提出遗传算法来实现种子订单分批拣选方法与中点型路径拣选方法的模型，并比较了当拣货路径由S型变为中点型拣货时，拣货路径的变化情况。孙红华等[12]证明了采用订单分批与Ga路径优化的策略组合，拣货路径的节约距离最大。万杰等[13]以拣选所有订单的行走距离最短为目标，研究了配送中心内订单分批拣选的优化问题，在订单分批时，考虑了种子订单的选择方法，通过种子订单的有效选取，使拣选总距离得到了明显的优化。李诗珍等[14]构造了拣货作业中订单分批问题的数学模型，在聚类分析的基础上，提出了三种相似系数计算公式，并建立了订单分批问题的聚类模型。张安霞[15]从分析汽车销售物流的特点和配送中心的功能、运作流程入手，分析了Flexsim软件的功能、特点和建模步骤，建立了订单处理系统的仿真模型。对于订单分批的研究，国内学者主要是采用启发式算法进行研究，采用智能算法的研究较少，主要集中在遗传算法和人工鱼群算法上。
24配送中心拣选研究
朱杰等[16]在物品随机存储清况下分别构建出返回型与S型拣选方式下拣选距离的随机模型。李英德等[17]在穿越策略的前提下，通过分析穿越策略下分区分批拣货时品项间相关性关系的特点，提出基于品项相关性的货位指派优化算法来提高拣货效率。
作为应用最广泛的人至物拣货系统，研究已经相当充分。但是随着科技的发展，企业物流设施设备的不断升级，自动化拣货系统必将成为主流，这部分的研究成果相对较少，所以未来配送中心拣货问题的研究将会趋向于自动化拣货系统。
3结论
配送中心的研究有很多，本文只是对比较热点的问题进行综述，主要是配送中心选址、配送中心绩效与运营能力、配送中心订单管理、配送中心拣选这四方面。选址问题的研究成果比较显著，研究方法比较成熟，大部分是对具体企业进行选址或者是配送中心群进行布局，而订单管理主要关于订单分批问题等。
参考文献：
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[3]刘柱建基于供应链的医药批发企业物流配送中心选址研究[D].南昌：南昌大学，2007
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[11]卢子甲，韩义民，张少卿基于遗传算法的配送中心订单拣选路径优化案例研究[J].物流技术，2013，32（9）：228-230
[12]孙红华，董慧慧配送中心订单分批与拣选路径优化研究[J].物流技术，2014，33（7）：179-183
[13]万杰，张少卿，李立基于遗传算法的配送中心订单拣选优化问题研究[J].河北工业大学学报，2009，38（5）：10-14
[14]李诗珍，杜文宏基于聚类分析的订单分批拣货模型及启发式算法[J].统计与决策，2008（12）：53-56
[15]张安霞基于Flexsim的汽车销售物流配送中心订单处理系统仿真研究[D].西安：长安大学，2011
简述物流配送的特点篇10
关键词：连锁便利店；配送中心；选址
物流中心选址是现代物流业发展中的一个重要问题。由于不同层次、不同类型、不同地区的物流中心具有各自不同的特点，而且物流中心选址本身也具有动态、复杂、不确定等特征，所以国内外学者研究出了众多的物流中心选址方法。
一、基于指标体系构建和评价的物流中心选址研究
（一）层次分析法及其与模糊综合评价相结合的方法
梁非坤建立了层次分析法的模型，研究了配送中心位置的选择问题，指出不同的物流中心选址评价因素以及各因素权重赋值都要结合具体情况进行分析，以便更有利于物流中心选址的科学化、合理化。张健对影响物流配送中心选址因素进行了分析，提出了物流配送中心选址的流程及评价方法，并进行了实例分析。李胜馨分析了配送中心选址应遵循的原则及现有比较常用的一些选址方法，在此基础上提出采用综合建立总成本最低的数学模型和层次分析法进行配送中心的选址优化决策。
（二）指标评价体系分析方法
其中有采用专家打分来设定指标体系的，如周海英、关冬梅应用因素分析法，聘请专家对经济、社会、环境、基本条件4方面（12个指标）进行评分和赋予权重，进而加权计算出物流园区选址的最终方案；易玉枚、廖可兵、张佐钊、彭辉冰主要针对危险化学品配送中心选址，聘请专家对建设运行费用、运输费用、选址风险、运输风险和敏感目标人数进行打分形成评价指标体系等。
也有用客观方法赋予权重的，如李亚茹、张庆年采用逐对比较法确定指标权重系数；刘伯超针对冷链物流的特点，探讨了冷链配送中心选址的评价指标体系，建立了适合度评价模型等。甘泉、姜萱从企业物流成本的功能层面着手，详细分析了连锁企业配送中心选址的成本构成和影响因素，并以此为依据提出连锁企业配送中心选址成本控制的应对策略。李婷婷、黄晓东、李珍萍在综合考虑存储费用运输费用固定建设成本的前提下，建立了使总费用最低的配送中心选址问题的数学模型，分别给出了精确算法和近似算法，并通过具体的案例进行了求解及分析。肖岳峰、张昭采用两阶段选址法，先利用专家的知识和经验，选择可行的备选地址，然后以候选地的地价、运输成本、配送时间、建设费用、物流服务质量、车辆满载率为指标进行定量分析，构建具有实用性的选择模型，从中选出最优的地址。于斌列举了影响配送中心选址的运输成本、营运成本、配送中心数量、货物种类以及备选地址等五个因素，从使成本最小的角度构建了选址模型。
二、以经济空间元素为核心的物流中心选址研究
（一）重心法
重心法（重心模型）也是物流中心选址中较为常用的一种方法，有的研究直接应用该方法进行计算，有的以此方法为基础进行适度拓展进行相关分析。毛太田、陈英武建立了以吸引力指数最大化作为目标函数的配送中心选址理论模型，究其本质来说，也是一种重心法。任永昌、邢涛、赵国强先构造初始重心模型，再运用迭代法优化模型求解，对物流中心单点选址提出了很好的思路。王海松、孙领弟提出了基于多种货物最佳物流中心选址进行移动平均的方法，来最终计算出物流中心的最佳选址。谭阳波、杨怀珍、卢广玲依据迭代重心法求解出配送中心的新地址，从自然环境经济环境基础设施等方面对配送中心的新选址进行了论证。魏军、皮安涛、张加华针对粮食储运成本高、效率低、损耗大的问题，提出解决这一问题的关键在于粮食配送中心的合理选址，并用实例证明了重心法应用于粮食配送中心选址的可行性。柳长青构建重心法模型，代入数据验证所构建的重心法模型，利用SpSS软件和excel对快递配送中心的坐标进行优化，得出比较合理的地址坐标。苏于群、王利、丛迎雪结合影响零售超市配送中心选址的主要因素，基于重心法并采用规划求解的方法求得配送中心初选址，然后通过定性优化分析从而得到最佳选址地点。佘晶晶通过建立重心模型论证建立配送中心的可行性以及配送中心最优选址的方案。
（二）运输规划法
运输规划法不同于重心法，但是它也是一种基于空间元素的物流中心选址方法，只是它关注的是运输线路的空间优化，而不像重心法那样围绕经济上的“重心”来开展研究。anDReaSKLoSe和HoKeYmin都基于物流中心到需求点的线路呈放射状的假设，研究了运输线路的规划，将物流中心选址和运输规划结合起来进行分析。HoLmBeRGK对非线性运输费用下的物流中心选址问题做了探讨。周根贵、沈雁飞以系统科学和管理理论榛础，强调基于时间满意度来考虑配送中心的选址与配送运输网络等问题。宾厚、单圣涤以运输成本的最低化作为目标（约束条件），构造出选址模型并通过启发式算法求出最优解。
三、同时考虑多个不同目标的物流中心选址研究
（一）多目标规划方法
张华、何波、杨超采用定性与定量相结合的思路，利用粗糙集和多目标规划方法进行物流选址。林浩、赵洁、陈蔚研究了经纬型网络环境中的多目标、多物流中心选址。石秋霞创新的采用了定性和定量相结合的方法，并以配送成本、仓库管理成本、仓库建设成本的总和最小的原则，最终确定了该公司的配送中心选址方案。王瑞、胡洁琼对已存在多个配送中心的情况下，在随机分配模型的基础上，构造了一个无约束的非线性规划问题，提出用Lingo解无约束的非线性规划，最后用实例进行了计算。陈成栋、周宝刚建立以成本、交货期、质量为准则的多目标混合整数规划模型，并进一步将模型转变为模糊多目标规划模型，然后用模糊层次分析法确定各个目标的权数，最后应用模糊集理论的最大（小）值法，将加权模糊多目标混合整数规划模型转化为清晰化的单目标混合整数规划，求出问题的最优解。
（二）p层规划法
taniGUCHie.建立了在多条高速公路交叉处进行物流运输站点选址的双层规划模型，并应用遗传算法进行了求解，其上层目标函数为总成本最小，下层规划是用户弹性需求下的物流模型。孙会君、高自友同时考虑了物流规划部门与客户双方利益，以及物流中心选址对路线安排的影响（进而对配送成本的影响），采用双层规划模型求解得到物流中心选址。
四、物流中心选址的其他研究
除上述方法外的其他分析方法。taniGUCHie.不但采用了双层规划法，而且本身也是用遗传算法来求解的；孟祥海、苗鑫以物流服务需求产生的净效益最大化为目标函数，给出了遗传算法求解的方法，并确定出新的物流中心的选址。王国华、陈运娟、周保梅在考虑运输成本、配送中心可变成本和固定成本的基础上，建立了一个有关多个配送中心选址的模型。李五四、李砚对离散点物流中心选址问题中的覆盖模型进行讨论，从成本与收益的角度建立符合市场机制的约束条件进行选址确定。郭美娜、李波提出了一种解决配送中心选址的机会约束目标规划模型。刘璇、杨敏华、胡兵提出了一种基于GiS的物流配送中心选址模型，该模型采用多因素参与决策的方法，结合GiS技术与空间分析方法确定最佳选址地点。计会凤、徐爱功、陈旭应用GiS网络分析方法建立配送中心选址优化模型，由几何网络来确定配送中心与需求点之间的距离，并在模型中引入租金、坡度、库存量等各种因素，使模型的设定更加符合实际情况。
王坤提出了一种改进的蚁群优化物流配送选址方法，算法把求得的解首先分解为解对，然后通过改进的蚁群优化算法将解对从不确定性转变成确定性问题，可以大大地降低求解过程。蒋美仙、徐畅、禹美凤、鲁洪祥、赵晏林从定性与定量两个方面分析了影响物流配送中心选址的各种因素并构建物流配送中心选址的模型，针对物流配送中心的选址问题分别采用aHp法、基于aHp和目标规划的集成方法求解并通过案例分析对两种方法进行比较，证明基于aHp和目标规划的物流配送中心的集成模型的优越性。林珊、段复建在模型求解算法上采用优化方法中的0-1规划割平面法，结果表明模型具有可靠性且计算复杂度得到降低。张雷、常敏慧建立了问题的数学模型，将和谐搜索算法进行改进并对问题进行求解，最后将此算法与最优保存算法（eGa）和遗传算法（Ga）进行比较，验证了算法在计算结果方面的精确性和计算时间上的高效性。刘晓惠对各种选址方法进行了比较和分析，确定了适合物流配送中心选址的方法，采用过滤法求解整数规划数学模型，确定了物流配送中心的最佳地址。
物流中心选址的综合研究。井颖提出物流中心选址应该既考虑宏观又兼顾微观。杨洁分析了影响配送中心选址的因素与技术方法，探讨了我国一些配送中心存在的问题。魏光兴、张艳霞、李智桦等对国内外有关配送中心选址的方法及相关问题进行了综述。郭丽娜认为配送中心的选址和布局必须在充分调查分析各种影响因素的基础上，综合考虑自身经营的特点，商品特性以及交通状况等因素，在详细分析现状及对未来相当长时间经济运行的预测基础上对配送中心进行选址。
五、中心选址现有研究方法的不足
第一，不同的物流配送中心选址方法具有不同的适用条件，并没有哪一种方法是普遍适用、放之四海皆准的。但不少研究中对方法创新的适用范围和前提没有做深入研究，只是笼统地提出一种分析方法，并没有告诉读者这个方法适合于分析什么类型的问题，或者是适合在什么样的条件下才能使用。另一些研究则是选择某种现有的方法研究了某个具体的物流配送中心选址案例，却没有交代清楚为什么是选择这种方法，该方法是否适合既定的条件和满足该案例的实际需要。
第二，部分分析方法（模型）的假设不完全符合实际，如关于运输费用与运输距离成正比、物流网络节点之间的路径为直线等等。在研究中为了简化分析，通过一些假设消除过多无关紧要的细节，对于研究开展是必要的，否则事无巨细都纳入分析，则可能现有分析工具难以处理如此复杂的因素，也可能即使能够解决，却也花费了不必要的过多精力和社会资源，性价比不高。但是部分研究并没有分析这些不完全符合实际的假设是否会对分析结果造成扭曲，这也需要改进。
第三，部分方法（模型）偏复杂和烦琐，通过非常复杂的方法来得出了一个简单的结论，或者是模型中涉及的各种变量异常繁多，这样的研究虽具有理论价值，但在现实的物流配送中心选址中，要么是并不必要（有更简便易行的方法可以替代且对结果影响不大），要么是难以找到与之对应的完整基础数据来做实证分析，影响了现实应用效果。因此，在加强细致的理论和内在机理研究的同时，也应该多考虑一些在基础数据不完善情况下的具有更强现实可操作性的方法。
结语
配送中心选址是一个复杂的问题，其中涉及的影响因素很多，既包括企业自身的经营理念和经营特点，也包括市场总体需求及其区域空间分布情况，还包括政府政策以及其他各种外部环境因素的影响。正因为配送中心选址的问题非常复杂，所以现有的很多研究从不同的角度出发，提出了很多不同的研究方法，但是没有哪种方法是放之四海皆准的通用方法，都必须结合具体情况、具体问题来进行具体分析。
参考文献：
[1]梁非坤.基于层次分析法的物流中心选址问题研究[J].财会通讯，2011（05）
[2]张健.物流配送中心选址问题研究[J].中国西部科技，2012（03）
[3]李胜馨.基于配送中心优化选址问题的研究[J].物流工程与管理，2012（08）