商学院初赛作品物流

1、全线优化，彰显差异“SF杯”第三届全国大学生物流设计大赛优化设计方案“SF杯”第三届全国大学生物流设计大赛优化设计方案全线优化，彰显差异 参赛队伍：广东商学院二队指导老师:平海教授（Tel. 参赛队长:黄伟波（Tel（No.07250104128）参赛队员:马秋彬（No.07250104137） 黄秋萍（No.07250104119）洪思敏（No.08250190941） 庞陈华（No.08250190939）2011年1月前 言本方案以SF速运的业务为基本研究内容，在差异化战略的指导下，以加快服务速度、成本节约为目标，以航空枢纽点、运输干线

2、、前沿中转网点、派送路径以及人力资源为优化方案的核心内容。范围由大到小，由外部到内部，形成了一条自顶向下的优化思路。方案分析中，在选址和路径优化方面，主要从定量的角度出发，充分利用了机场、航线、路径、运力等各种资源，使用Floyd算法、选址-路径模型等方法来建立数学模型，利用MATLAT7.1、Dijkstra解出了最优解；而在人力资源方面，主要采取定量分析，建立了人力资源投放模型、提出了降低离职率的对策以及优化了顾客与公司的沟通渠道。本方案较为全面综合地为SF速运提出了实用科学的设计方案。目 录第1章 SF速运（集团）有限公司概述11.1 SF发展历程四阶段11.1.1 创业起步期：艰难起步

3、，成功创业11.1.2 业务整合期：成功整合，初具规模11.1.3 管理优化期：时不待我，风雨兼程11.1.4 竞争领先期：厚积薄发，迎接挑战11.2 SF核心价值观与经营理念21.2.1核心价值观21.2.2 经营理念31.3 SF服务网络与服务特色31.3.1 服务网络31.3.2服务特色4第二章 SF业务分析与竞争战略规划62.1 GE矩阵介绍62.1.1 SF在GE矩阵分析变量的选取62.2 SF业务类型和业务分析72.2.1 SF业务分类72.2.2 SF业务在GE矩阵中的评分72.2.3 基于GE矩阵的SF业务分析92.3 基本竞争战略选择10第三章 SF航空、公路运输干

4、线的优化与设计133.1航线网络布局模式133.1.1 航线网线布局模式介绍133.1.2 城市对式运输方式分析133.1.3 枢纽辐射式运输系统分析143.1.4 确定SF高效的航运模式153.2基于最短路径的floyd算法确定航空枢纽数153.2.1 Floyd算法介绍153.2.2 SF航空网络概述163.3 航空枢纽辐射式运输系统确立203.3.1 机场资源分析203.3.2 航线资源分析223.3.3运力资源分析：223.3.4 航空枢纽确定及辐射范围263.4基于重心法改进性应用的华东地区运输网络优化273.4.1重心法的介绍283.4.2 华东地区运输网络概述283.4.3 模型

5、建立303.4.4 基于vc的重心法编程及求解313.2.5构建顺丰华东地区辐射式运输网络35第四章 网点高效运作优化与设计374.1网点现状调查及问题分析374.2.移动仓库的交接中转场选址与路径确定374.2.1条件假设414.2.2构成要素量化414.2.3 选址-路径模型构建414.2.4 Dijkstra算法求解434.3外部资源利用自主投递业务514.3.1自主投递业务的具体实施524.3.2自主投递业务的优势和必要性54第五章 人力资源管理设计与优化565.1 人力资源投放模型565.1.1 人力资源需求预测565.1.2 衡量劳动价值的方法585.2 离职率分析及其对策605.

6、2.1 三维离职率计算法605.2.2 员工离职的博弈分析625.2.3 降低离职率的对策665.3 优化与顾客的沟通渠道695.3.1通过收派员直接收集信息695.3.2 利用网络技术扩宽渠道705.3.3 高层管理人员定期咨询70第六章 方案评价726.1 干线优化评价726.1.1定性因素综合考虑，数据合理选取726.1.2 数学模型定量验证726.1.3工具选取的准确性与有效性726.1.4提高营运效益726.2 选址路径优化评价736.2.1变量选取的合理性736.2.2数据获取的合理性736.2.3方案实行环境分析736.2.4优化效益736.3人力资源管理设计与优化评价746.3

7、.1巧用分层分析法746.3.2采用博弈模型分析员工与公司行为746.3.4提出了降低离职率的创新对策746.4整体评价746.4.1战略匹配度746.4.2整体系统性75第1章 SF速运（集团）有限公司概述1.1 SF发展历程四阶段1.1.1 创业起步期（19931997年）：艰难起步，成功创业 以1993年公司创立为起点，业务逐步拓展，通过片区承包等方式拓宽了业务网络，并在珠三角地区扎根。1.1.2 业务整合期（19972002年）：成功整合，初具规模 从1997年开始逐步收回各地片区承包权，并自投资金拓展华北和华东市场，业务突破珠三角向全国拓展，业务初具规模。1.1.3 管理优化期（20

8、032007年）：时不待我，风雨兼程 2002年年中在深圳成立总部，并在2003年开始租用专机，管理能力和业务水平上开始提升；随后两年实行了“优化三年、脱胎换骨”计划；2005年起实施了ERP系统管理；2006年开始筹建航空公司，实施组织变革，全面推动总部管理能力提升和大区管理模式，加强了各职能部门的建设和对全网络业务区域的管控。1.1.4 竞争领先期（2008年）：厚积薄发，迎接挑战93年 - 97年97年- 02年08年-24创业起步期业务整合期102年-07年3管理优化期竞争领先期图 1-1 SF公司发展历程图经过前一阶段的优化，公司的管理得到提升、业务能力大大加强；公司的经营规模持续取

9、得突破性增长；SF自营航空有限公司全面投入运营；SF初步确立了在国内市场的领先地位。截至2009年，经过短短十几年时间，SF集团已经发展成为一家年业务量3.1亿票、年平均增长速度50%以上、基层营业网点2500多个、服务网络覆盖全国32个省市区（含直辖市、香港、台湾、澳门）、员工7万2千多人、自有营运车辆4千余台的大型综合性速递企业。在国内速递企业中，SF的经营规模、网络覆盖和市场份额仅次于中国邮政集团公司（EMS）,排名第二位。1.2 SF核心价值观与经营理念1.2.1核心价值观 “FIRST”是顺丰核心价值观的英文简写，分别取诚信（faith）, 正直（integrity），责任（resp

10、onsibility）, 服务（service）, 团队（team）的首个字母组合而成。 图1-2 SF的核心价值观（1）尊重每一位员工，保持公正的竞争氛围，为员工提供充分和公平的发展机会,使得人人各尽其责，各得其所正直（integrity）（2）不断创新，持续领先，奉献最优质的服务，成就客户服务（service）（3）诚实守信，与合作伙伴共赢，信用是我们最好的名片诚信（faith）（4）团队协作，整体如一，实现“把成功建立在信赖团队的力量上”团队team（5）保持高度的社会责任感，勇于承担责任，做受人尊重的企业公民责任responsibility、正直（integrity） “FIRST”核

11、心价值观已经成为SF吸引人才和高效决策的重要保障，围绕着“FIRST”核心价值观，SF通过核心技术、营销策划、企业声誉等各方面建立了自己独一无二的核心竞争力。1.2.2 经营理念SF将经营理念定位于“ 积极、创新、务实、活力”。SF积极探索客户需求，通过迅速扩展和进步的业务，不断发展并迈向国际，积极、有序地发展陆上及航空速递网络，并专注于人才队伍的建设，并将之视为企业中长期发展规划的首要任务。持续创新和完善的服务，积极探索客户需求，为客户提供快速安全的流通渠道；不断推出新的服务项目，帮助客户更快更好地根据市场的变化而做出反应；缩短客户的贸易周期，降低经营成本，提高客户的市场竞争力。除了在公司内

12、部培养一批中流砥柱以外，更不断从其它行业吸收精英以满足业务高速发展以及服务不断完善的需要。保持稳健中提升的作风，全部采用自建、自营的方式建立自己的速递网络，致力于加强公司的基础建设，统一全国各个网点的经营理念，大力推行工作流程的标准化，提高设备和系统的科技含量，提升员工的业务技能和素质，努力为客户提供更优质的服务，踏实做事业，稳步促增长，不遗余力地塑造顺丰速运这一民族速递品牌。营造迅捷和亲切的体验，以客户需求为核心，建设快速反应的服务团队，谨守服务承诺。提供灵活组合的服务计划，更为客户设计多种免费增值服务及创新体验，全天候不间断提供亲切和即时的领先服务。1.3 SF服务网络与服务特色1.3.1

13、 服务网络自有服务网络具有服务标准统一，服务质量稳定，安全性能高等显著优点，能最大程度地保障客户利益。SF自1993年成立以来，每年都投入巨资完善由公司统一管理的自有服务网络：从蜗隅中山，到立足珠三角，到布局长三角；从华南先后扩展至华东、华中、华北；从大陆延展到香港、台湾，直至海外。图1-3 SF庞大的服务网络1.3.2服务特色SF快递作为一个默默发展了13年的快递企业，在中国南方范围的快递业中，已经稳稳站住领头羊的位置。SF主要提供的服务产品有：标准快递、航空即日到、陆运即日到、陆运达、普货、特安快递。 SF现提供的服务有： （一）香港大陆、大陆大陆门到门寄付或到付快递服务。 （二）大陆大陆

14、门到门快件限时派送服务。（三）门到门寄付或到付普货服务，包括： 1、广东省广东省 2、广东省华东地区（浙江、江苏、上海） 3、华东地区（浙江、江苏、上海）华东地区（浙江、江苏、上海） 4、广东省福建省 5、华东地区（浙江、江苏、上海)福建省 6、福建省福建省 （四）大陆大陆代签回单业务（五）大陆韩国、大陆新加坡的国际件。 SF最大的服务特色是"五不"： （一）该司不设800免费电话服务（他们认为，真正讲求时限的客户不在乎几角钱的电话费。）； （二）不收同行代理的快件，未开通城市不设代理； （三）其公布的快件价格不折扣、不优惠； （四）递送员培训考核不合格不能上岗； （五）不

15、做宣传广告，坚持以行业信誉作为企业品牌的最好名片。 这几个特点是有区别于其他快递公司的。SF以独树一帜的服务特色，在市场竞争如此激烈的环境下，仍然以强者之势跻身于国内市场，取得了令人瞩目的成就。第二章 SF业务分析与竞争战略规划2.1 GE矩阵介绍GE矩阵（GE Matrix）可以用来根据事业单位在市场上的实力和所在市场的吸引力对这些事业单位进行评估，也可以表述一个公司的事业单位组合判断其强项和弱点。在需要对市场吸引力和企业竞争力作广义而灵活的定义时，可以以GE矩阵为基础进行战略规划。按市场吸引力和企业竞争力两个维度评估现有业务（或事业单位），每个维度分三级，分成九个格以表示两个维度上不同级别

16、的组合。 我们通过GE矩阵的两个评价指标业务竞争力和市场吸引力及其下属的分析变量对SF的业务进行分析评估，计算出每一项业务在GE矩阵所处的位置，进而为SF的业务制定出相应的战略。2.1.1 SF在GE矩阵分析变量的选取分析变量的选择是分析行业市场吸引力和业务竞争力的关键，若选择不当可能会导致整个分析结果的扭曲。为此，我们根据物流行业的性质，采取头脑风暴法选取了如下分析变量，如表2-1所示：表2-1 GE矩阵市场吸引力和企业竞争力分析变量市场吸引力业务竞争力行业成长性市场规模市场地位市场份额市场增长率市场份额增长率产品寿命周期阶段服务水平客户满意度市场竞争状况现有同业竞争者的竞争程度服务态度营销

17、策略营销渠道潜在竞争者业务种类盈利性平均利润率推广能力利润稳定性价格进入壁垒规模经济品牌知名度政策法规顾客忠诚度资本需求管理能力管理人员素质其中，对一些指标进行必要的解释：（1）产品寿命周期阶段：即产品处于产品生命周期的引入期、成长期、成熟期、衰退期的某一个时期。对速运业务而言，现在正在处于成长期，快递业每年的平均增长速度达到了25%。（2）规模经济：表现在一定时期内产品的单位成本随着总产量的增加而降低。SF使用全货机运送快件后，虽然成本有所上升，但引入航空所带来时效为SF赢得了压倒性的优势及业务量的迅速上升，使得每一票业务的平均成本下降。（3）政策法规：新邮政法、快递业务经营许可管理办法等对

18、快递行业的经营范围、经营地域等都作出了严密的限制。SF在创业之初，曾被邮政部门罚款高达500万元。（4）资本需求：即进入某行业所需要的注册资本以及购买原材料和固定资产所需的资本。在新邮政法中规定了在省、自治区、直辖市范围内经营快递业务的，注册资本不低于人民币五十万元；跨省、自治区、直辖市经营的，注册资本不低于人民币一百万元；经营国际快递业务的，注册资本不低于人民币二百万元。新邮政法在一定程度上，制造了进入快递行业的壁垒，使得快递行业向标准化、规范化发展。（5）服务水平：是衡量速递业的重要因素，速度会逐渐成为非核心竞争力的因素，服务差异性将成为影响物流企业市场地位的首要因素。（6）营销策略：是企

19、业以顾客需要为出发点，根据经验获得顾客需求、商业界的期望值，有计划地组织各项经营活动，通过相互协调一致的产品策略、价格策略、渠道策略和促销策略，为顾客提供满意的商品和服务而实现企业目标的过程。2.2 SF业务类型和业务分析2.2.1 SF业务分类SF正在向综合型的速运企业转变，为此，我们在对其业务进行分析时，除了考虑SF主营的快件业务、货运业务和尝试经营的电子商务之外，还考虑了SF未来十分有可能进入的仓储配送业务和第四方物流业务。2.2.2 SF业务在GE矩阵中的评分在确定分析变量和业务类型后，采用德菲尔法对各个分析变量进行评分、赋权重。评分采用五级评分标准，市场吸引力：1=毫无吸引力，2=没

20、有吸引力，3=中性影响，4=有吸引力，5=极有吸引力；企业竞争力：1=极度竞争劣势，2=竞争劣势，3=同竞争对手持平，4=竞争优势，5=极度竞争优势。将10个专家的对每项业务Ai（i=1,2，5）对应每项分析变量（j=1,2，11）分数加权算术平均，即，得出的最终值。在评分过程中，应该选择一个总体上最强的竞争对手做对比的对象。快递业务参考申通快递、货运业务参考中国远洋物流公司、仓储配送业务参考中国物资储运总公司、电子商务参考淘宝网、第四方物流参考UPS进行评分。市场吸引力和业务竞争力的权重分别为：b1，b2，b10；c1，c2，c11，使，。计算结果如表2、表3所示:其中代表快递业务，代表货运

21、业务，代表仓储配送业务，代表电子商务业务，第四方物流服务。表2-2 市场吸引力评估分数表市场吸引力评估指标权重市场规模0.102443.543市场增长率0.1654.543.555产品寿命周期阶段0.054.544.54.54现有同业竞争者的竞争程度0.16154.5454潜在竞争者0.07633343平均利润率0.113.543.555利润稳定性0.114.53.53.555规模经济0.094.54.54.544政策法规0.07433.53.54.54资本需求0.0624.53.53.53.55权重*业务求和得分4.23.93.74.64表2-3 业务竞争力评估分数表业务竞争力评估指标权重市

22、场份额0.085543.5221市场份额增长率0.16754231.5客户满意度0.1164.543.53.52.5服务态度0.14353.533.54营销渠道0.09133.52.532.5业务种类0.0834.53.5221.5推广能力0.065543.52.53.52.5价格0.0585332.532知名度0.059442.52.52顾客忠诚度0.06154.54444管理人员素质0.0694.54443.5权重*业务求和得分4.33.72.73.12.42.2.3 基于GE矩阵的SF业务分析GE矩阵分为9个格子，每个变量分列3个区。如图2-1所示，其中红色区域代表最强的战略业务单位，应

23、采取投资或成长战略；灰色趋于代表战略业务单位的市场吸引力处于中等状态，应采取选择或盈利战略；蓝色趋于代表战略业务单位的吸引力很低，应采取收获或放弃战略。根据SF各业务的最终评定坐标值，我们依次在GE矩阵（图2-1）确定他们的战略位置。企业竞争力5432高中低市场吸引力高A1 A4A2A5中A3低 5 4 3 2图2-1 SF业务GE矩阵模型根据GE矩阵的相应战略选择及SF业务的具体情况，我们确定了各类业务的战略发展方向，如表2-4所示。表2-4 SF各类业务的战略发展方向业务种类市场吸引力业务竞争力应采用的战略方向快递业务高高优化现有模式，加强规模经济效益；巩固主导地位货运业务高中弥补弱势环节

24、，寻找差异市场，追求主导地位仓储配送业务中低寻找风险小的发展方法，合理经营电子商务业务高中有选择地加强力量，追求主导地位第四方物流服务高低集中力量，专注差异化市场2.3 基本竞争战略选择学者迈克尔·波特提出三种基本竞争战略：总成本领先战略、差异化战略、集中差异化战略。尽管这三种基本竞争战略是可供选择的、抗衡竞争作用力的可行方案，但如果一个公司选择两个以上的战略将会使公司处于夹在中间的糟糕地位。因为根据利润率与市场占有率之间的U型关系，如图2-2所示，夹在中间的公司面临低利润、模糊不清的企业文化等问题。因此选择一个基本战略并辅以一个执行安排，才能使公司避免低利润，得以在竞争中超越对手。

25、因此我们结合SF公司的具体情况和业务分析，为其选择一个基本竞争战略。图2-2 利润率和市场占有率U型关系图通过对总成本领先战略、差异化战略和集中差异化战略的对比分析，结合SF的特点，对三种战略相关特征整理如表2-5所示：表2-5 三种基本战略特征表战略特征总成本领先战略差异化战略集中差异化战略主要目标总成本最低满足客户特定需求满足某个细分市场的客户需求时间特征无特定要求以满足客户需求为主特征与差异化战略相似网点布局特征以成本最低确定以最大化满足客户需求确定人力资源特征低成本以具备客户服务意识为主物流信息系统一般化以满足客户需求为基础企业运行特征低成本，规模化精细化，特定性目前SF已形成一定的经

26、营规模，拥有较强的技术基础和广阔的网点布局，服务水平在行业内享有领先地位。结合表2-4可以得出，在SF的相关业务中，快递业务处于优势地位，需要寻找独特性，以保持客户忠诚度，巩固主导地位。而其货运业务及电子商务业务则需要寻找差异市场，有选择性加强力量，逐步达到主导地位。第四方物流服务业务这一前景良好的市场，则应集中力量，专注该差异化市场。因此，结合SF的基本情况和业务分析，我们得出了SF应选择差异化战略作为基本战略的结论。差异化战略指的是将公司提供的服务差异化，形成在产业范围内具有独特性的东西。从表2-5可以看出，实施差异化战略可以使SF更注重客户需求，提高客户对品牌的忠诚度并使他们对价格的敏感

27、度降低，形成一定的进入壁垒，从而避开竞争。而且可以增加利润而不必过分追求低成本，从而带来较高的收益。尽管差异化战略会以高成本为代价，但通过提供差异化的产品和服务能为企业带来更大的收益。因此在差异化战略的规划和实施中，我们需要平衡好差异化服务与低成本之间的关系。本方案从速度差异化、服务差异化、人力资源差异化三个方面出发，针对SF的运输网络、网点和人力资源管理进行全线优化。如图2-3所示。全线优化运输网络优化 网点优化 人力资源优化差异化战略速度差异化服务差异化人力资源差异化图2-3 基于差异化的竞争战略第四章 网点高效运作优化与设计4.1网点现状调查及问题分析ZGC分部占地300公顷，聚集200

28、00多家高科技企业与商家，是高科技企业与IT产品集散和流通的场所。周边设施中名品店、大型超市、小商品市场、银行、健身中心、影院、书店、培训中心、美食广场、酒店、医院等应有尽有。至2009年，ZGC分布已经有187人，分部下辖6个点部，每个点部下辖510个组合区域，共37个组合区域，每个组合区域下辖14单元区域，共50个单元区域，覆盖每个角落。随着整个ZGC分部商业集群的发展和竞争对手服务质量的改进，以及客户对SF高价格、高品质服务的逐步认可，该分部所面临的竞争愈发激烈。因此该分部陆续推行移动仓库、ABCD班组合派工等运作模式，逐步提升该分部的收件量和人均效能。但是由ZGC分部现状透露出SF基层

29、网点存在的两个问题：（1） 尽管SF通过运作模式的创新提高工作效率，但设置方法过于简单，缺乏盈亏平衡点测算。（2） 随着城市规划及管理制度的改变，外部资源的获得难度增大。因此我们一方面对移动仓库中的交接中转场选址和路径安排问题进行详细分析，将决策变量定量化，在目标函数和约束条件的基础上建立集成化数学模型，并运用Dijkstra算法进行求解，最后使用案例中提供的相关数据对该模型和算法进行验证。另一方面，我们将SF基层网点的现有资源和外部资源进行整合，提高服务质量，降低运作成本，以求扩大利润空间。4.2.移动仓库的交接中转场选址与路径确定从案例四中可看出，ZGC分部设置移动仓库关于交接中转场选址和

30、路线问题考虑的因素较为简单，且未考虑盈亏平衡点，缺乏科学的规划。经过思考发现，现今对于解决选址-路径问题一般采用的是“两阶段法”，即将其分解为选址分派和车辆路径问题来求解，但是第一阶段的求解结果往往会极大影响到第二阶段的求解结果，即使第一阶段求得很好的结果，也无法保证最终会得到较好的解这种方法没有考虑选址定位和车辆路径两个问题之间相互影响和制约的关系，往往得不到满意的解答。针对这个问题，我们决定将选址-路径问题的解看做一个整体，采用Dijkstra算法对其求解。由于所获得数据有限，我们将研究范围缩小为案例四中表4-3的12个片区（具体情况如表4 -1）。通过数据分析和百度地图勘测，我们确定了五

31、个交接中转场候选点（如图4-1所示）。经过计算，将从这五个候选点中选出服务范围能覆盖12个片区且总成本最小的一个交接中转场。以下将12个片区（简称需求点）与交接中转场候选点（简称候选点）统一进行编号，其中编号为1-12的节点为需求点，13-17的节点为候选点。根据案例四的表4-3，我们使用趋势外推法得出以下数据：表4-1 12个需求点基本情况需求点编号代号现实估计12月增长率现月需求量（件）现日需求量（件）经/纬度名称收件量1HL海龙大厦48182.10%6182.664820639.9832/116.3155472KM科贸电子城51872.21%6742.747722539.904214/1

32、16.4074133ZC知春大厦35545.10%6455.799221539.975728/116.3203544ZF中发电子21874.41%3670.742612239.978962/116.319294大厦5DH鼎好电子城37594.78%6582.836321939.97126/116.3145096E-WORLD中关村20164.08%3257.601310939.971206/116.318719e世界7ZHY中海园23244.05%3742.321912539.976651/116.319427电子城8KC科春社区14635.72%2851.8739539.985670/116

33、.3197239HJ豪景大厦23246.57%4987.187716639.975492/116.32174910XQD新起点170911.82%6530.943421839.988366/116.31397211CYTD长远天地14356.36%3007.404510039.904214/116.407413大厦12DH1大恒科技16956.11%3453.388811539.982369/116.305135大厦图4-1 5个候选点及12 个需求点位置表4-2 各候选点的地理坐标编号经度，纬度13（116.316604E，39.987315N）14（116.308692E，39.97665

34、7N）15（116.311971E，39.976214N）16（116.345992E，39.974901N）17（116.306808E，39.982977N）21表4-3 各节点之间距离统计（单位：千米）i j123456789101112120.83 32.40 1.50 41.40 1.40 0.96 50.74 0.60 2.60 2.30 60.82 0.64 2.90 0.45 0.46 71.40 1.60 0.98 1.40 1.40 0.94 80.81 0.92 2.60 1.50 1.50 1.10 1.60 92.20 1.60 0.11 1.40 1.40 0.97

35、 1.10 2.00 100.46 1.20 3.10 2.00 2.00 1.50 2.10 1.50 3.00 111.80 1.90 2.40 2.30 2.30 1.90 2.00 3.00 2.30 2.60 121.40 1.50 3.40 2.30 2.30 1.90 2.40 1.80 3.30 1.50 0.42 131.50 2.40 2.70 2.50 1.80 1.80 2.70 1.90 2.80 2.20 3.70 2.60 142.30 2.30 1.40 1.30 2.50 2.60 1.50 2.70 1.60 3.00 0.55 0.99 152.10 1.

36、90 1.10 0.94 2.40 2.40 1.10 2.40 1.20 2.80 1.00 1.50 162.30 2.10 1.30 1.20 2.50 2.60 0.92 3.00 1.40 3.00 2.30 3.30 171.20 2.10 2.30 2.20 1.40 1.40 2.40 1.50 2.40 1.90 1.60 0.51 注：黑框部分为5个候选点表4-4 各节点之间行驶所需时间（单位：分钟）i j123456789101112124 310 8 45 7 6 55 5 12 1164 5 15 5576 8 7 99685 6 11 996799 9 1 1010

37、7611 103 7 14 12 12 89913 117 8 11 11131010 13 1113126 7 13 13117881263135 10 9 9881081291581410 12 9 9121210121114561510 10 7 71212811913881610 11 8 8131371211141413175 10 10 10881181210104注：黑框部分为5个候选点4.2.1条件假设由于移动仓库的选址和路径确定问题所涉及的因素很多，而案例中提供的资料和数据有限，因此我们对讨论的范围和条件假设如下：（1）收派车辆统一为4米长小车，载重量为2吨，耗油量取约为12

38、升/百公里，运费约为0.8元/公里（按7元/升的油价计算所得）。从交接中转场出发，最终返回到交接中转场，收派时间段按照案例中给出的时间要求，分别为：派件时段：8:0010:30、9：5011:50、15：3017:30和16：3018:30；收件时段：11：30收件完毕、17：30收件完毕。因此一辆收派车辆的运力即可满足所有需求点的收派件需求；（2） 每个收派点只能由一辆收派车辆负责。（3）由于候选点所处区域基本相同，且配置一致，因此租金统一为15000元/月，服务水平相同，可容纳快件量1500件/天。（4）不存在中途车辆指派现象，即一旦车辆出发后经过一个需求点，下一个即将拜访的需求点是一定的

39、，直到最终返回到交接中转场。（5） 假设不存在半途故障及误点情况，而途中收派点的距离、送达时间及装卸时间为定值。（6）快件重量及体积不影响运费及运输时间。4.2.2构成要素量化根据条件假设，将构成要素定量化，需解决的问题为：给定i个需求点，从r个候选点中选择若干个交接中转场，收派车辆从交接中转场出发，依次在所负责的需求点收派件后，最终返回到交接中转场，求总成本最低的路线。由于车辆处于非满载状态，为了提高车辆利用率，我们假定每个交接中转场只由一辆收派送车辆负责。4.2.3 选址-路径模型构建1.主要符号说明：为备候选点和需求点的总和；表示候选点的集合，；表示需求点的集合,；从需求i点到需求j点的

40、平均运输成本；从节点i到节点j的距离；需求点j的收件量在候选点r处运作的成本；2.模型构建目标函数： （1）约束条件： （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）3.模型说明目标函数是使选择的交接中转场和收派路线所带来的总成本最小及配送效率最高。约束条件：（2）表示每个需求点只由一辆收派车辆服务；（3）表示收派车辆的装载货物不超过1500件；（4）表示保证运输路线具有空间连续性；（5）表示每条运输线路最多从一个交接中转场开始；（6）表示交接中转场直接没有连接；（7）表示保证每条运输路线源自于交接中转场；（8）表示保证任何两个u收派点不会在一条运输路线上。4.2.4 Dijkstra

41、算法求解Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。按阶段进行，每个阶段，Dijkstra算法选择一个点i，它在所有的unknown顶点中具有最小的边di-1,i，同时算法声明从前一个点到点i的最短路径是known的，阶段的其余部分由di-1,i值的更新工作组成。主要特点是每一次选择的节点都是离出发的节点边权值最小的节点，以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到最后一个节点为止，能得出最短路径的局部最优解。1.求解过程第一步，先求第一个中转场候选点，也就是点13的最优路径。开始结点已定为中转场，因此初始选择的顶点是中转场候选点13，边长（即从前一个顶点到其自身

42、的距离）d13为0。集合里的点的初始标记都是F，即unknown，每选择一个点则将其标记为T，即known，边权值（见表4-5）为从前一个顶点到其自身的距离d*业务量*运费，初始值都为，初始设置如表4-6。表4-5 各节点的边的权值i j1234567891011121027464820587672210924381602161932274051627315884320105425419228207359354009468337998296151071288469434650416506045914017118669827631751221626713370402101712796982763

43、176135173748668101411251935232282627346576169137368123018214673224033182002486712203941442400398523360248954457619137368127110228010462764551015243210663907012624202287970416207114455136193376042493003424589070391234640587733760424936020565739234013494864929488631314540289744576444359145696212411276

44、5734015030821210464491155195131899263131411027415997780138165697562241176573409222818610462764551739656759332236818336017147849712847注：1.i为边长的起点，j为边长的终点，边权值D=边长di *业务量*运费，运费=0.8元/公里 2. 黑框部分为5个候选点（1）首先选择连接到节点13。即在中，选择从节点13出发配送到自身的边权值最小的点，即选择节点8，将其标记为known，则这12个点的项得到调整，如表4-7所示。（2）接下来选择连接到节点8的点。连接到节点8的

45、点是集合中标记为unknown的点，从中选择从节点8出发配送到自身的边权值最小的点，将其标记为known，其他点的项进行调整，如表4-8所示。（3）依次重复（2），直到集合所有的点都被标记为known，此时所有点的项调整情况如表4-9。表4-6表4-7点knownD前一节点点knownD前一节点13T0013T001F01F49402F02F86403F03F92904F04F48805F05F63106F06F31407F07F54008F08T289139F09F744010F010F576011F011F44402F012F3590表4-8表4-9点knownD前一节点点knownD前一

46、节点13T0013T001F49401T346122F86402T432103F92903T1994F48804T6665F63105T15826T14486T14487F54007T14048T289138T289139F74409T146710F576010T160111F444011T288312F359012T3911第二步，同理求出5个候选点的最优路径第三步，计算每一个候选点的最优路径的总费用进行比较，选择费用最低的候选点作为交接中转场。2.基于vc+的Dijkstra算法编程及求解程序代码：#include <iostream>using namespace std; void main()int a13;int b13;int c1713=10000,274,648,205,876,72,210,92,438,160,216,193,10000,274,10000,516,273,158,84,320,105,425,419,228,207,10000,593,540,10000,94,683,379,98,296,15,1071,288,469,10000,346,504,165,10000,604,59,140,171,186,69