面向不确定信息的在线商务物流车辆调度问题的MATALB建模与仿真(3)
物流配送过程中车辆调度问题本身具有相当的复杂性和不确定性。 仅仅依靠
有限的专业人员很难做出及时而科学的规划和决策。因此，许多企业已经开始尝
试利用建模和仿真软件来进行物流配送过程中车辆调度问题的分析、规划、 建模、
方案制定等活动。但是目前物流建模和仿真软件商业应用领域的研究才刚刚起步，企业缺乏实用性的指导理论和可借鉴的实践案例。在这种背景下，本文通过对物
流建模和仿真软件MATLAB的应用实例研究，为运用相关软件解决企业物流配
送过程中车辆调度问题提供了理论基础和实用工具。
1.2 本文的研究内容
本文首先从物流配送车辆调度问题入手，简单的阐述了车辆调度问题的定义、
分类、及其约束条件，着重讨论了确定性信息和不确定信息的车辆调度问题的不
同，也对现在三类不确定信息的 VRP 问题（随机 VRP、模糊 VRP、动态 VRP）
进行了细致的阐述和分析。其次就介绍了车辆调度的模型和算法，尤其着重的研
究了启发式算法里面的智能化启发式算法，也对比较流行的三类启发式算法进行
了详细的介绍。
在上述理论研究的基础上，本文以部分南京克莉丝汀店为背景，对数学建模
软件MATLAB进行了应用实例建模研究。在实例研究部分，首先大致介绍了建
模软件 MATLAB 和该连锁食品企业，并通过百度地图选出了所需要的 30 个研
究对象，并标出了相应的坐标位置。接下来又介绍了Hopfield 神经网络的设计原
理和相应的设计步骤，然后基于该设计步骤在 MATLAB中实现。
图1.2 给出了本文的总体研究框架。 2 物流配送车辆调度问题
2.1 物流配送车辆调度问题概述
车辆调度问题是由G．Dantzig 和J．Ramser 于1959年首先提出来的[3]
。由
于该问题将运筹学理论和企业物流活动紧密联系在一起，自提出后便引起运筹学、
图论与网络分析、应用数学、物流科学、计算机应用等学科的专家和管理者的重
视，成为运筹学和组合优化领域的前沿和热点问题。 一般以为，不考虑时间要求，
仅根据空间位置安排线路时称为车辆线路安排问题 VRP；考虑时间要求，安排
线路时称为车辆调度问题 VSP[4]
。对 VRP 与 VSP，也有学者不区分两者，只是
加上具体约束定语，例如，将有时间要求的车辆调度问题称为 vehicle routing
problem with time windows，等等。
车辆调度问题(Vehicle Routing Problem，VRP)是物流管理研究中的一项重要
内容。选取恰当的车辆调度，可以加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，
增强客户对物流环节的满意度，降低服务商运作成本。
2.1.1 物流配送车辆调度问题的定义
车辆调度问题的一般定义为：对于一系列装货点和(或)卸货点，组织适当的
行车线路，使车辆有序的通过它们，在满足一定的约束条件(如货物需求量、发
送量、交发货时间、车辆容量限制、行使里程限制、时间限制等)下，达到一定
的目标(如路程最短、费用最少、时间尽量少、使用车辆数尽量少等)
[5]
。它包括
两部分内容，其一是车辆行车路线的安排，其二是出行时间表安排。一个车辆路
线就是一辆车辆对应一系列需求点，从一个资源点出发，有序地通过它们，最后
再回到出发的资源点。一个车辆的时间表就是对应一系列需求点的到达和离开的
时间表。车辆必须按一定的次序在规定的时间通过这些点。
如果到达节点的时间是事先规定的，则称该问题是带时间窗要求的问题；若
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