1、第一章 緒論1.1 研究背景目前國際零售資本大量進入中國，有來自美國的沃爾瑪、德國的麥德龍、法國的家樂福等幾家國際連鎖超市，加上本市本土超市大大小小近幾十家超市，連鎖超市行業競爭日趨激烈。連鎖超市要想在市場競爭中獲得優勢，很大程度上取決物流成本的控制，而這卻是供應鏈管理可以提供的。本課題正是研究連鎖超市供應鏈中的重要環節一物流配送方案設計。目前物流己經成為公認的“第三利潤源泉”，而物流配送則被人們認為是這一利潤源泉的突破口，受到了國內各行業的極大重視并得到迅速的發展。近兩年來我市的連鎖超市迅速發展，在促進物流配送業發展的同時，也對配送提出了更高的要求，物流配送成為廣泛關注的焦點。由于我國消費者

2、購物習慣的改變，這也直接導致了零售業態的多樣化，并衍生出多樣、快捷的商品配送需求。而自從中國加入世貿組織后，面對日趨激烈的市場競爭，各行各業都將面臨著現代化的物流配送模式的挑戰。在對連鎖超市物流配送的研究分析過程中，連鎖超市物流配送方案的合理化將直接影響到整個超市的物流成本。超市的配送方案是否合理化，是要根據企業的具體情況進行分析的，例如超市的配送的主體、配送的對象、配送的模式、以及顧客的需求等各種因素來決定的。在物流業發展迅猛的今天，設計一個合理的物流配送方案，具有很大意義。本課題以家樂福超市作為研究對象，首先分析配送模式現狀及存在的問題，之后通過分析超市銷售數據、目標客戶、客戶購買行為、商

3、品結構等，并結合家樂福超市個門店的具體情況，通過遺傳算法優化家樂福連鎖超市的配送路線，確定配送方案，并提出相關建議。1.2 超市配送的現狀及發展趨勢 1.2.1 超市配送的現狀在我國零售連鎖業不斷發生著日新月異變化的同時，連鎖企業信息系統的建卻相對滯后，特別是配送系統落后制約了我國零售連鎖業發展，成為了向國際零售巨頭挑戰的瓶頸。其主要的原因是因為合理的配送活動可以提高企業的供應保證程度，降低缺貨風險，實現低庫存或者零庫存，從而降低物流成本。國外一些連鎖超市企業非常重視配送系統的建設。其獨特的配送體系，大大降低了物流成本，加速了貨物周轉率。而相比之下，我國的零售企業由于在信息系統的建設方面起步晚

4、，所以與國際水平還是存在著一定的差距，尤其是配送系統的落后。國內的配送中心雖然擁有充足的場地，足夠的人員配備和齊全的機械設備，但是仍然與國際先進水平仍然存在差距，主要是國內的配送中心其配送系統大多只停留在庫存管理的水平，自動化、信息化程度低，對市場需求反應速度慢。對于國內的企業經驗型的手工調節仍然在配送中起著舉足輕重的作用，配送方式大部分還是采用由門店提出補貨請求這種被動式的配送方式進行配送。這種經驗型被動式配送方式與現代化的物流配送相差甚遠。但是值得慶幸的是，在中國零售連鎖業界已經達成了共識，那就是“物流配送”和“信息技術”是連鎖企業競爭的主要砝碼和勝出的關鍵，配送系統這一環節已經受到國內各

5、大業界的廣泛關注。 1.2.2 超市配送的發展趨勢（1）網絡化發展趨勢 現代社會產品的多元化以及門店數量日益增多，超市的連鎖經營成為主要趨勢。所以如何能夠及時采集企業內部各門店商品銷售、存貨、訂貨信息，從而有效加快商品流轉速度這將勢必成為連鎖企業面臨的問題，并且我國現在互聯網技術已經比較成熟，互聯網在商業領域的應用也日趨普及，已近完全具備做好連鎖企業配送系統網絡化的技術支持。所以超市配送必然有著網絡化的發展趨勢。（2）智能化發展趨勢 商業智能（BI）是一種以數據倉庫技術為基礎，借助聯機分析處理、數據挖掘工具來增強對數據的分析和處理能力，從而實現對企業業務信息的智能化管理的嶄新技術。目前國內的應

6、用只是起步階段，一些開始涉足的企業還處在數據倉庫以及數據集市的建設階段。在連鎖超市，商業智能可以對門店的銷售數據、顧客購買行為、供應商信息、門店員工管理等方面進行綜合分析。特別是在配送系統中引入商業智能技術以后，可以有效改善目前系統的不足，提高市場反應率、準確率，從而達到提高企業的競爭力的目的。所以超市配送必然有著智能化的發展趨勢。1.3 配送路線優化的意義配送合理化與否是配送決策系統的重要內容，配送線路的合理與否又是配送合理化的關鍵。選擇合的理配送路線，對企業和社會都具有很重要的意義。 對企業來說，(1)優化配送路線，可以減少配送時間和配送里程，提高配送效率，增加車輛利用率，降低配送成本。(

7、2)可以加快物流速度，能準時、快速地把貨物送到客戶的手中，提高客戶滿意度。(3)使配送作業安排合理化，提高企業作業效率，有利于企業提高競爭力與效益。 對社會來說，它可以節省運輸車輛，減少車輛空載率，降低了社會物流成本，對其他企業尤其是生產企業具有重要意義。與此同時，還能緩解交通緊張狀況，減少噪聲、尾氣排放等運輸污染，對民生和環境也有不容忽視的作用 。第二章 家樂福超市配送現狀分析2.1 家樂福超市公司簡介 家樂福超市成立于1959年的家樂福集團是大賣場業態的首創者，是歐洲第一大零售商，世界第二大國際化零售連鎖集團。現擁有11,000多家營運零售單位，業務范圍遍及世界30個國家和地區。 集團以三

8、種主要經營業態引領市場：大型超市，超市以及折扣店。此外，家樂福還在一些國家發展了便利店和會員制量販店。2004年集團稅后銷售額增至726.68億歐元，員工總數超過43萬人。 家樂福于1969年開始進入國際市場，目前在世界上31個國家和地區擁有一萬多家銷售網點，涉及的零售業態包括大賣場、超級市場、折扣店、便利店、倉儲式商店與電子商務，集團的50萬名員工正致力于為20億消費者服務。家樂福集團建立了全球性的采購網絡，向不同國家和地區的供應商采購具有市場競爭力的商品。 家樂福于1995年進入中國后，采用國際先進的超市管理模式，致力于為社會各界提供價廉物美的商品和優質的服務，受到廣大消費者的青睞和肯定，

9、其“開心購物家樂福”、“一站式購物”等理念已經深入人心。如今，家樂福已成功地進入了中國的25個城市，在北至哈爾濱、南至深圳、西至烏魯木齊、東至上海的中國廣袤土地上開設了109家大型超市，聘請3萬多名員工。在在華外資零售企業中處于領先地位。家樂福還向中國引進迪亞折扣店和冠軍食品超市兩種業態。 本文以上海的家樂福超市為研究對象,分析20個分店的物流配送路線優化問題。 家樂福分店數目有20個，且都具有一定的規模，網點的貨物需求情況類似。需求網點處在配送中心輻射范圍內。2.2 家樂福超市配送路線作業現狀2.2.1 中轉站分析中轉站對于配送線路的影響力是不言而喻的，由于中轉站的存在決定了配送線路的網點布

10、局，進而影響到配送線路的網絡規劃。因此看，可以說要研究配送線路的優化，必須首先研究中轉站的分布情況。2.2. 1.1 中轉站的地理位置分析 （1） 配送需求點 現在以家樂福物流配送中心為原點(0,0), 根據各個分店具體地理位置換算成二維坐標，各商店的坐標如下表1所示：X(km)；Y(km)表2-1 分店所在地坐標分店與配送中心間距離坐標XY1892-453244102053-3066778158-7-691591010121191012-8-13134-5146615-7-8163417-5101829191-152083 i=1，2.20；594配送中心632781配送中心分店車輛路線圖2

11、-1 家樂福的配送模式(2) 現有路線是固定不變且為已知,每條線路行駛距離可由表2求得, 配送中心與商店之間，商店與商店之間的距離分析如下表：表2-2 配送中心與分店之間,分店與分店之間的距離(0點表示配送中心)0123456789101112131415161718192000126.44.522309.2179.2171613156.48.5115119.2158.51120137.811392.862173.61.427153.6237.113625626.41306.12136101611191614181310137.15.17.2211234.57.86.1018345131314

12、119.2209.24.51519.25196.1422112118050145.4311281038261533171814361753039363450037452641434020253624344139153369.22.8105143708.3189.26.44.224121204.2114.5234.5717616135.4458.30269.23.65.132209.22712148.5311289.22111133126182602725237.11118214161712179177191412419.29.22705.86.132189.528132013289.21016

13、3.616118436.43.6255.802.231187.22611158.5289.211131.4149.210404.25.1236.12.2029165248.5147.1267.11215271820382024327.1323129014245.12023249.223136.415139.2262512201118181614011119.11714108.9148.53.6104.5153619.2189.57.2524110193.6125223.615112313153324202722826245.11119016181911191657.17.1117344.212

14、1413118.5209.13.6160105.1195.11711135.19.21841111416201514231712181007.12615189.267.2514394.58.517138.57.124145195.17.10248.5191525211936152331122828269.2102211192624019208.56126.117334.512179.29.27.1238.93.6195.1158.51902.2.1.2 中轉站需求信息分析具體的每個分店（一年365天）平均每天的需求量信息見表。表2-3 每個分店（一年365天）平均每天的需求量分店1234567

15、8910需求量2324123513分店11121314151617181920需求量23421213222.2.2車輛數分析所需車輛數分析(家樂福配送中心一年(365天)的車輛調度):表2-4 車輛調度情況車輛運用數101291110111010891011運用天數2530364246494838241386表2-5 車輛運用數所占比率車輛運用數相對比率累計比率120.070.07120.080.15110.100.25100.120.37120.130.50110.130.63130.130.76100.100.86140.070.93150.040.97130.020.99110.011.

16、00則家樂福平均每天所用車輛數為12輛。2.3 家樂福超市配送存在的問題 目前家樂福的物流體系是，所有貨物由供貨商直接送達店面，這種方式雖然靈活，但影響了供貨速度，也加重了供貨商的負擔。由于家樂福各門店自行采購，供貨商不一，大大影響了供貨速度；并且，家樂福目前的供貨方式也加重了供貨商負擔。家樂福的商品配送分幾種情況，大部分情況是通過第三方物流實現的，費用由供應商承擔。有些家樂福的門店還習慣于將降價損失、損耗和營業額、毛利率指標的完不成數，轉嫁給供應商來承擔，也就是說供應商與總部談好的交易條件到了門店是要附加的，因為家樂福是最大的，供應商也無可奈何；另外據悉，家樂福近期采取的分區采購政策，也使得

17、供貨商從過去習慣于以一對一的模式變成了以一對多，這樣無疑加大了供貨商的運營成本，從而導致他們抱怨多多。 主要問題如下： （1）即時配送率低 家樂福超市目前物流管理還是有很多不足的地方，即時配送率很低，配送的殘損率和差錯率也較高，供應鏈并不是很暢通。此外，由于現在產品的多元化，現在快速消費品對消費及時程度也要求很高，運輸過程中對配送時間(從生產日期到目前的市場)要求也是一個相當高的地步，如果一些奶制品的配送時間超過3天，超市就不會要了，而有些商品超過一個的配送時間就會成為滯銷品。雖然家樂福超市為了增強企業競爭力降低物流成本也建立了自己的配送中心，為企業內部的連鎖網點提供物流配送服務，但是從總體來

18、看，配送中心的運作效率不高，配送的差錯率和殘損率較高。 （2）基礎設施較差 家樂福超市目前一些基礎設施并不是很完善，現代化、信息化、機械化程度較低，配送效率也越低，由于這些原因導致配送過程物耗大，所以也就使得物流成本提高，這也是家樂福超市物流配送成本居高不下的原因。 （3）配送標準化水平低 家樂福超市配送的現代化水平較低，配送的標準化、規范化是連鎖經營的核心，設計一個規范的統一的有序的業務流程式系統是實行連鎖經營和配送的關鍵。家樂福連鎖超市規范化水平偏低也是一個不容忽視的現實，配送中心關于集、配、送等功能還沒有形成一套規范的作業程序和嚴整的體系。一個企業要想做高效的物流配送業務，那么在運輸工具

19、和信息系統方面必須做到標準化。 （4）競爭手段單一 家樂福超市整體經營水平低下，營銷手段單一，超市主要還是停留在價格競爭的基礎層面上。第三章 家樂福超市物流配送路線的優化3.1 研究對象目標設定物流配送常考慮以最小化總運輸成本或距離最短為目標，總運輸成本主要由由兩部分組成:(1)運輸固定成本：如服務所有客戶所需要的車輛數、總行駛距離(或總行駛時間)和與所使用的車輛有關的固定費用；(2)運輸營業成本：如司機的管理費,各種工作人員的工資等.家樂福超市的業務運輸成本是物流總成本的主要組成部分，占有56%。因此降低公司運輸成本成為提高公司效益的直接有效途徑。公司自有貨運成本各項比例如下表：表3-1公司

20、貨運成本比例表固定費用（22%）營業費用（78%）折舊費（租賃費）：裝卸工具，車庫，辦公室，水電，通迅，差旅費，公務車費用業務印刷費人力（司機）：工資,額外福利，裝卸費投資利息：車輛，車庫,辦公室管理成本：職工月工資,額外福利,旅游和娛樂費用,房屋維修費，牌照費，職工培訓費，宣傳費及業務手續費。車輛運營成本：燃料（燃油，潤滑油，過濾器）維修費（人工費+零部件）輪胎費，交通規費，養路費大修理基金提存道路服務：通行費,保險,許可證和登記費高速公路使用費,燃油司機費用占總營業成本的29.4%；維修費和折舊費占總營業成本的19.5%；其它的運營費用占總營業成本的32.6%；燃料費占總營業成本的18.5

21、%；表上所述：公司車輛運營成本占據了總運輸成本的78%。隨著道路服務政策的變化，車輛營業成本在公司總成本中所占比例日益增大。距離是影響運輸成本的主要因素，因為它直接對勞動、燃料和維修保養等變動成本發生作用。針對公司當前成本構成狀況，可以知道：通過優化公司配送路線，減少運輸車輛行駛總里程，可以減少車輛燃油費和道路服務費支出，進而減少物流總成本。因此，本文針對家樂福配送中心車輛路線優化問題，提出的目標是：總運輸成本最小化。分配送中心1分配送中心2分配送中心3.分店1分店2分店2分店4.配送中心圖3-1家樂福配送體系結構此問題可以描述為：這是一種分送式配送模型,是由一個供應點對多個客戶的共同配送。對

22、配送中心負責的需求網點（家樂福分店），確定適當的配送車輛行駛路線，使其從配送中心出發，有序地通過各個分店各一次，最后返回配送中心，并在滿足一定的約束條件下(如車輛容量限制、行駛里程限制、時間限制、顧客需求量、交發貨時間等)，達到費用最少的目標。本文研究的是不考慮時間窗的非滿載車輛優化調度問題。表述如下：將貨物從配送中心配送到各分配送中心,由分配送中心派出容量為的貨車承運，現有m輛車，各分店對所需求的貨物有一定的要求，第i個分店的貨運量為gi，（i=1，2l）已知，在途中只有卸貨任務,完成任務后返回配送中心,求滿足配送需求的費用最少行車線路。3.2 模型的構建為建模方便，需考慮以下幾個前提假設條

23、件：（1）配送中心不會出現缺貨的可能并且對顧客的基本配送資料（需求量、地理位置）為已知，配送中心的位置也已知；（2）不考慮配送時間限制，即客戶對貨物的需求沒有時間窗的規定；（3）不考慮每輛車為每個客戶的服務時間，即不考慮每個客戶的卸貨時間；（4）一個配送中心根據配送條件可以負責多個客戶，即一個配送中心服務多個客戶；（5）車輛由配送中心出發，服務被指定的需求點后，再返回配送中心，區域內的需求點假設為固定數量且位置已知，不發生變動。（6）配送中心擁有一定數量的單一車型的配送車輛，且每輛車的容量已知。（7）每條配送路徑上各客戶需求量之和不超過配送車輛的容量；（8）每個客戶只能由一輛配送車輛送貨；（9

24、）每輛車配送總里程不超過其最大行駛距離；（10）各道路均順暢，不考慮交通堵塞擁擠等特殊情況。將配送中心編號為0，車輛編號為k，任務編號為i=1,2., 所有車型載重量單一，每輛汽車的最大載重量為g，需要向L個需求點送貨，每個需求點的需求量為，并且滿足，需求點i到j的運距為，配送中心到各個需求點的距離為，再設為第輛汽車配送的需求點數（=0表示未使用第輛汽車），用集合表示第k條路徑，其中的元素表示需求點在路徑中的順序為（不包括配送中心），令=0表示配送中心，為每輛車單位里程的行駛費用，為每輛車的派遣費用，考慮運輸量約束,停車點車輛數目等約束,可以定義如下的基本模型: (3-1) (3-2) (3-

25、3) (3-4) (3-5) (3-6)在上述模型中各個公式所代表的涵義如下：（3-1）式為目標函數，求總的配送費用最低；（3-2）式用于保證每條路徑上各個需求點的需求量和不超過汽車的載重量；（3-3）式表明每條路徑上的需求點數不超過總需求點數；（3-4）式表明每個需求點都得到配送服務；（3-5）式表示每條路徑的需求點的組成；（3-6）式表示當第輛汽車服務的客戶數大于或等于1時，說明該輛汽車參加了配送，則取，當第k輛汽車服務的客戶數小于1時，表示未使用該輛汽車，因此取；第4章 家樂福超市物流配送路線模型求解4.1 遺傳算法的原理遺傳算法GA(Genetic Algorithms)把問題的解表示

26、成“染色體”，在算法中也即是以二進制編碼或自然數編碼的串。并且在執行遺傳算法之前，給出一群“染色體”，也即假設解。然后，把這些假設解置于問題的“環境”中，并按適者生存的原則，從中選擇出較適應實際情況的“染色體”來復制，再通過交叉、變異的過程，能夠產生更加適應環境的新一代“染色體”組。如此，一代一代地進化，到最后就會獲得最適應環境的一個“染色體”，它就是我們所求問題的最優解。長度 為L的n個串(i=l，2，n)，就是遺傳算法的初始解群，也可以稱之為初始群體。在這每一個串中，每個位就是單個染色體的基因。依照生物進化的術語，對群體需要執行的操作有以下三種：(1)選擇(Selection)這是從群體中

27、選擇出較適應環境的個體。這些選中的個體用于繁殖下一代。故有時也稱這一操作為再生。由于在選擇用于繁殖下一代的個體時，是根據個體對環境的適應度而決定其繁殖量的，故有時也稱為非均勻再生。(2)交叉(Crossover)就是在選取用來繁殖下一代染色體的個體中，對其中兩個不同的單個染色體隨機選擇一個子串交叉，并以此來產生新的個體。(3)變異(Mutation)這是在選取的個體中，隨機得選擇兩點，將兩個點之間的子串按照一定的規則和約定進行變異。遺傳算法與其它傳統方法相比,具有如下優點:（1）適用范圍廣，具有很強的搜索能力；（2）能以很大的概率找到問題的全局最優解；（3）能有效處理較大規模優化問題；（4）搜

28、尋空間并行性；（5）魯棒性強；（6）智能性；（7）只通過目標函數計算適應度，不受約束條件束縛。基于以上幾點,本文將采用遺傳算法對家樂福超市物流配送路線進行尋優。4.2 遺傳算法的步驟4.2.1 算法思想與算法流程首先根據每項任務的需求量qi，總任務量以及每輛車的最大載重量q，每輛車的任務不超過其最大載重量g，確定至少需要m輛車來完成任務,最后計算每輛車的總里程，其中總里程最小的即為所求任務安排。 （1）構造染色體設車輛的可行線路可以編成自然數編碼的長度為m+ 的染色體（i11，i12，i13，.i1s；i21，i22.i2t；.；im1，im2.im.），ikj為有需求的分店,即第ikj項任務

29、,為分店的總數目，m為車輛從配送中心出發,經過各分店后,又回到配送中心的各條回路，即m輛車；車輛行駛線路為：第一輛車從配送中心出發，每個分店訪問一次，經過i11，i12，i13，.i1s的路線，又回到配送中心，形成子路徑1；第二輛車從配送中心出發，每個分店訪問一次，經過以前未經過的i21，i22.i2t路線，又回到配送中心，形成子路徑2；這樣重復，直到每個分店都被訪問到且每個分店只訪問一次，項任務全部完成為止；其中i1s 與i2t交換位置,表示行駛路徑的改變,也使函數目標改變；算出每條路徑的總行程，其中總行程最小的即為所求的最優化路徑，其總運輸費用最小。如染色體12345678表示行車路線：

30、子路徑1：配送中心任務1任務2配送中心 子路徑2：配送中心任務3任務4任務5配送中心 子路徑3：配送中心任務6任務7任務8配送中心 這種染色體結構子路徑內部是有序的，若子路徑1中點1，2交換位置，會使函數目標值改變；而子路徑之間是無序的，若子路徑1和子路徑2交換位置，卻不會改變目標函數的值。 （2）初始種群滿足編碼方案的前提下,隨機產生L個需求點的全排列,構成初始種群,如：i1，i2，.i。若qijg且 qijg將S至的基因依次向后移動一位,使S位空出,將0插入S位。接著若 qijg且 qijg如上面的操作,使t空出,將配送中心插入第t位。如此繼續，直到將m個配送中心全部插入染色體為止。這樣就

31、構成了一條初始染色體，如此反復，構造滿足群體數的染色體個數。 （3）適應度函數對種群中的每個染色體Vi(i=1,2,.l)根據目標函數的式子計算其值為Ui,若染色體對應的是不可行解，則賦予其目標函數值一個很大的整數，適應度函數可以設為：fi =1/Zi+M*1000,則fi >0，Zi為染色體Vi對應的運輸成本；fi 為染色體Vi的適應度，fi越大，其性能越好，其對應的解越接近最優解。 （4）遺傳算子 1)選擇算子個體選擇的分配方法:按比例的適應度分配。利用比例于各個體適應度的概率決定其子孫的遺留可能性，選擇概率公式為:p i= fi / fi 即適應度越大，其選擇概率越大。根據計算父代

32、和子代的適應度，并將每代群體中的N個個體按適應度由大到小排列，排在第一位的個體性能最優，將它復制一個直接進入下一代，并排在第一位。下一代群體的另N-1個個體需要根據前代群體的N個個體的適應度，采用輪盤賭選擇法產生。 2)交叉算子對通過選擇操作的新群體，除排在第一位的最優個體外，另N-1個個體要按交叉概率pc進行配對交叉重組。本文采用順序法實施交叉操作：a)隨機在你代個體中選取一個交配區域,如兩父代個體及交配區域定為：A = 47|8563|921，B=83|4691|257；b)將B的交配區域加到A的前面，A的交配區域加到B的前面，得：A=4691|478563921，B=8563|83469

33、1257；c)在A，B中自交配區域后依次刪除與交配區相同的自然數，得到最終的兩個個體分別為：A=496178532，B=856349127。 3)變異算子以一定的變概率Pm隨機選取發生變異的個體染色體，然后在該染色體上隨機選取2個非零基因位，把這2個位置上的基因互換形成新的基因串。 （5）控制參數和算法的終止條件 1)參數設置交叉概率Pc=0.6；變異概率Pm=0.01；終止代數T=100；初始種群N=100；=0.65；車輛數m=qi/+1（gi為需求點i的貨運量）；g=8噸； 2)終止條件由于計算時間的機器容量都是有限的，代數不能無限長，故當迭代次數達到規定值T時，停止計算。4.3.2 遺

34、傳算法的理論求解步驟本文所設計的遺傳算法的基本流程如下： STEP1：初始化，產生初始種群。 STEP2：個體評價，即計算種群中每個個體的適應度。 STEP3：按選擇概率PS，執行選擇算子，從當前種群中選擇部分個體進入下一代種群。 STEP4：按交叉概率PC，執行交叉算子。 STEP5：按變異概率Pm，執行變異算子。 STEP6：若滿足設定的終止條件，則執行STEP7，否則執行STEP2。 STEP7：輸出種群中適應度最優的個體作為問題的最優解或滿意解。解空間最優化問題描述確定決策變量,約束條件第二步第一步建立優化模型第五步確定適應度轉換規則第三四步編碼,解碼個體基因型x適應度F(X)第六步設

35、計遺傳算子第七步遺傳算法空間遺傳算法確定運行參數圖4-1應用遺傳算法求解問題示意圖第一步和第二步可以歸結為建立優化問題的模型，可以是解析性的數學模型，也可以是非解析性模型。這是應用任何優化算法求解優化問題都需要的步驟。第三步“編碼”實際上包含了設計或選擇個體基因型的表示方法、設計解的表現型到個體基因型的轉換算法。第四步“解碼”是因為遺傳算子只作用于編碼后的染色體，而染色體的優劣要到解空間計算其對應的值由個體表現型計算目標函數值后才能進行判斷。第五步“確定適應度轉換規則”是因為染色體所對應的解空間的值可能相差很大，不適合直接用來定量評估個體的優劣。第六步“設計遺傳算子”即為設計交叉、變異、選擇等

36、遺傳操作，遺傳算子與待優化問題、染色體的編碼方案有很大的關系，也是遺傳算法應用領域的一個重要創新點。第七步“確定運行參數”即確定遺傳算法中的交叉概率、變異概率、最大進化代數等參數。4.3優化結果分析4.3.1優化前結果表4-1優化前路線分析現有路線行駛距離（KM）實載量（噸）準載量（噸）實載率（%）0-2-5-0363.8847.5%0-9-12-0323.9848.75%0-15-18-0193.8847.5%0-4-0223.6845%0-10-17-0153.7846.25%0-1-19-0253.9848.75%0-3-11-09.23.8847.5%0-8-09.24.8860%0-

37、6-14-013.9848.75%0-16-20-05.13.8847.5%0-13-06.43.7846.25%0-7-12-0325.7870.125%合計211.945.180(平均)50.3%優化前成本經計算為10757元。4.3.2 優化后結果表4-2運行結果分析所需車輛數行駛距離（KM）運輸成本（元）第1次7376.8712706第2次7372.6312579第3次7333.5211406第4次7381.5912848第5次7416.6913901第6次7374.5812637第7次7383.3612901第8次7291.5710147平均值7366.3512291最小值7291.

38、5710147表4-3優化后路線優化后路線行駛距離（KM）實載量（噸）準載量（噸）實載率%0-11-13-19-0267.6895%0-10-5-7-0886.5881.25%0-20-3-1-013.95.5871.25%0-12-16-18-025.17.8897.5%0-8-9-6-036.27.4892.5%0-4-17-2-023.17.9898.75%0-15-14-0192.9836.25%合計231.345.656（平均）81.43%優化后只需要7輛車，減少了5輛車；實載率增加到81.43%，提高了31.13%;總成本減少了610元。D=291.57KM;K=7輛;minZ=1

39、0147元. 通過本文的分析可知，家樂福的現有配送路線還可以再優化，而達到節約運輸成本的目的；第5章 總結與建議在物流配送業務中，合理確定配送路徑是提商服務質量，降低配送成本，增加經濟效益的重要手段。本文以家樂福物流配送路徑為研究背景，探討物流配送路徑優化問題，針對家樂福物流配送路徑的現狀，分析其不足之處，找出了車輛路徑優化存在的問題；分析了相關的配送數據，并對優化計算方法進行了分析，結合實際情況，選擇遺傳算法作為論文的主要方法；結合背景材料，建立了數學模型，并設計了遺傳算法；通過本文的分析可知，家樂福的現有配送路線還可以再優化，而達到節約運輸成本的目的；還證明了遺傳算法在路徑優化問題中是一種

40、很實用的計算方法，具備很多優點。公司還在如下方面加強。（1）全面掌握每種業態模式各門店的需求情況。深入本配送區域的門店，進行細致周密的調查研究，了解和掌握各門店銷售情況和各種商品的品種、規格、型號、數量、接受價格和供應周期等情況，并進行科學的預測。在此基礎上，建立配送檔案，深入門店，隨時掌握門店需求，迅速傳遞信息，加強各種業態模式下門店之間的聯系，可以采用大店管理小店的管理方法，保證按需組織配送。（2）建立好公司與供應商之間的關系。根據所要配送的商品的特性、門店的具體位置和供應商的合作愿望以及合作能力，將一部分配送任務交給供應商去完成。因為大批量購買能夠使價格更低，同時單位配送成本也會隨之降低

41、，所以公司可以通過加大蘇果超市的主要產品的配送比例獲得更多的利益。（3）調整好配送人員各層次結構的比例和加強配送人員的培訓。蘇果公司物流配送人員由戰略層人員、戰術層人員和操作層人員三種層次的員工構成，公司應當合理調整不同層次物流配送人員的比例，調動員工的積極性，加強對員工的培訓，充分挖掘各層次人員的潛力，讓員工各司其職，各盡所能。參考文獻1袁慶達，閆昱，周再玲Tabu Search算法在優化配送線路問題中的應用J計算機工程，2001，1127（11）：86-89.2高曉亮，伊俊敏，甘衛華倉儲與配送管理M北京：清華大學出版社，2009：288-3003 許星,物流配送路徑優化問題的研究D.浙江:

42、浙江大學計算機科學與技術學院計算機應用技術,2006.4李金蘋現代物流配送系統的運輸優化調度方案J物流技術，2002，（5）：11-13.5賈爭現物流配送中心規劃與設計M北京：機械工業出版社，2011，（8）：1-22. 附錄程序代碼function distA ;%計算配送中心與商店之間,商店與商店之間的距離zb=0 0 01 8 92 -4 53 2 44 10 205 3 -306 6 77 8 158 -7 -69 15 910 10 1211 9 1012 -8 -1313 4 -514 6 615 -7 -816 3 417 -5 1018 2 919 1 -1520 8 3;n,

43、nn=size(zb);distA=zeros(n,n);for i=1:nfor j=1:nx=sqrt(zb(i,2)-zb(j,2)2+(zb(i,3)-zb(j,3)2);format short gy=roundn(x,-2);distA(i,j)=y;endenddistAfunction vrpdistA=zbzl;h,hh=size(distA);lchrom=h-1;%染色體長度popsize=100;%種群規模pc=0.6;%交叉概率pm=0.01;%變異概率maxgen=100;%最大進化代數pop=initialize(popsize,lchrom); %調用初始化種群

44、函數%q為按各網點序號排列的需求量q=23241235132342121322;for ii=1:maxgenp=pop;kmun=zeros(popsize,1);for i=1:popsize sumd2=0; for j=1:(lchrom-1) sumd1=distA(p(i, j)+1, p(i, j+1)+1);%distA=distance sumd2=sumd2+sumd1; end sumd2=sumd2+distA(1, p(i, 1)+1)+distA(1, p(i, lchrom)+1); sumq2=q(p(i, 1); k=1;fcf=0;t=0;for j=2:l

45、chromsumq1=q(p(i, j);%q=需求量sumq2=sumq2+sumq1;if sumq2>8sumq2=q(p (i, j);sumd2=sumd2+distA (1, p(i, j-1)+1)+distA(1, p(i, j)+1)-distA(p(i, j-1)+1,p(i, j)+1); k=k+1;%用車數量 t=0;end end distB(i,1)=sumd2; ch=7; M=ch-k; if M>0 M=0; else M=-M; end kmun(i)=k; fit(i,1)=1/(distB(i, 1)*30+k*200+M*1000);enddistB;kmun;totalfit=sum(fit);prob=fit/totalfit;prob=cumsum(prob);rNums=sort(rand(popsize,1);%Generate random numbers %Select individuals from the oldPop to the newfitIn=1;newIn=1;while newIn<=popsize if