百源木业有限公司配送线路优化(6)

（3） 插入到（2，0）之间，??c23?c30?c20?97.3?186.7?89.2?194.8km。 比较可知，插入到（2，0）之间增量最小，所以将顾客点3加入到（2，0）间，结果为T1??0,1,2,3,0?

重复上面的步骤，将顾客点4加入到子回路中，就可得到一个用最近插入法求得的可行解，T1??0,1,2,3,4,0?，总行驶距离为：L1?408.5km。

对第二组进行求解，可得T2??0,5,6,7,8,0?，总行驶距离为：L2?360.6km。对第三组进行求解，可得T3??0,9,0?，总行驶距离为：L3?165km。

最后得到的最优结果如表8所示，优化线路图如图7所示。

表4-7扫描算法优化结果

路线 0-1-2-3-4-0 0-5-6-7-8-0 0-9-0 运距 408.5km 360.6km 165.0km 运货量 480 460 200 车型 11吨货车 11吨货车 7吨货车 司机 2 2 1 由上表可知，公司每周需11吨货车2车次和7吨货车1车次配送，司机5人次，所需工资500元，运输总里程为934.1千米，消耗的柴油242.31升，所需燃油费1713.11元，一共花费2213.11 元。

9 1 0 8 2 5 7 6

3 4 图4-4 扫描算法求解线路结果

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4.2.4 基于改进的最近插入法的企业配送路线优化

令T={0},N={0，1，2??,10}，比较表4-2 中从0出发的所有路径大小。因为min?c0i|i?N,1?i?9??c05?57.0km，所以就有顾客点0，1构成一个子回路，T1??0,5,0?，此时r1??80，L1?114.0km。

然后在剩余顾客点（1，2，3，4，6，7，8，9）中寻找到0和5中某一点的最小距离，min?c0i,c5i|i?N,1?i?9且i?5??c01?75.9km，r1?180,因为

r5?r1?260?500，所以在子回路T1??0,5,0?插入点1。由于对称性，无论将1插入到0和5之间往返路径中，结果都是一样的，这样，构成了一个新的子回路

T1??0,1,5,0?，r1??260，L1?219.0km。

再次寻找剩余顾客点到0，1， 5中某一点的最小距离：可知最小距离为

c12?48.6km

此时, r2?120，因为r1??r2?260?120?380?500，所以在子回路T1??0,1,5,0?插入点2。

将点2分别插入（0，1），（1，5），（5，0）中，比较得：插入到（1，5）中增量最小，??c12?c25?c15?48.6?48.6?86.1?11.1km。

此时构成了一个新的子回路T1??0,1,2,5,0?，r1??380，L1?230.1km。 再次对剩余的顾客点按照上诉方法进行优化，可构成另子回路

T1??0,3,4,6,0?和子回路T1??0,7,8,9,0?

利用改进的最近插入法得到优化结果如表9所示，优化线路结果如图8所示。

表4-8 改进的最近插入法优化结果

路线 0-1-2-5-0 0-3-4-6-0 0-7-8-9-0 运距 230.1km 438.4km 295.1km 运货量 470 180 490 车型 11吨货车 11吨货车 11吨货车 司机 1 2 1 由上表可知，公司每周需11吨货车3车次和，司机4人次，所需工资400

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元，运输总里程为963.6千米，消耗的柴油260.17升，所需燃油费1839.42元，一共花费2239.42元。

9 1 0 8 2 5 7 6

3 4 图4-5 改进的最近插入法求解线路结果

4.3 三种优化方案比较分析

由上文可知，通过节约算法，扫描算法和改进后的最近插入法分别对配送线路进行优化，可得到三种不同的优化方案，因此我们需要通过一系列指标来评价方案的优劣性。本文将以所需车辆数，行驶总里程，总油耗，人力资源和总费用这些指标，对三种优化后的方案进行评价分析，如表10所示。

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表4-9优化结果对比表

优化后 状态 优化前 节约算法 各车型车次(次) 7t 11t 5 0 1270.2 266.75 6 2485.87 1 2 940.3 329.9 239.56 27.19 4 2 2086.60 399.27 扫描算法 1 2 934.1 336.1 242.31 24.44 5 1 2313.11 172.76 改进后的最近插入法 0 3 963.6 306.6 260.17 6.58 4 2 2239.42 246.45 总运输里程(km) 节约里程数（km） 油耗（L） 节约油耗（L） 司机（次） 节约人力（次） 总费用（元） 节约费用（元）

从上表的对比中可知，从车次需求数的角度来看，优化后的三种方案需求车次数相同，但优化后的方案与优化前方案相比较节约了2/5的车次需求。优化后的方案需要使用更少的车次，减少了百源木业用车紧张进而租车情况的出现，使百源木业车辆安排使用上具有更大弹性。因此，在用车角度上考虑，优化后的方案均比优化前的方案合理，优化后的三种方案等价。

从总运输里程角度考虑，优化后的三种方案的总运输里程分别为940.3千米，934.1千米，963.6千米，与原方案的1303.4千米相比较，均减少了车辆行驶的里程数。优化后的方案能减少了公司车辆的损耗和资源的浪费，给百源木业带去更多的效益。因此，从运输里程的角度考虑，优化后的方案扫描算法最优，节约算法次之，改进后的最近插入法再次之。

从燃油消耗的角度考虑，优化后的三种方案的消耗分别为239.56升，242.31

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升，260.17升，与原方案的266.75升相比较，三种优化方案均降低了油耗量，改进后的插入法优化后的方案消耗更多的油耗。配送线路优化后，不仅能减少百源木业公司燃油费用的支出，还能降低社会资源的浪费。因此，从燃油消耗的角度上考虑，节约算法最优，扫描算法次之。

从公司人力资源消耗角度来考虑，优化后的方案所需司机依次为4，5，4人次，减少人力的消耗为2，1，2人次。三种优化后的方案均能使公司在人员安排上将更具有弹性，还能降低公司费用的支出。因此，从百源木业人力资源消耗的角度考虑，节约算法和改进后的最近插入法最优，扫描算法次之。

从支出的总费用角度来考虑，优化后的方案的费用支出依次2086.60元，2313.11元，2239.42元，与原方案的为2485.87元相比较，改进后的插入法优化后的方案花费更多的费用支出。因此，从支出总费用的角度考虑，节约算法最优，改进后的最近插入法次之。

结合车次需求数，总运输里程，燃油消耗，人力资源消耗，支出的总费用五个角度一齐分析，节约算法最优。但是，本文的配送距离略有超出配送最佳范围，模型存在着一定的缺陷。在计算过程中也将一些因素理想化了，与实际情况不完全相符。例如，并未考虑具体的道路信息，运输规章等。因此，百源木业应该根据实际情况合理选择配送方案。

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