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文檔簡介
1、<p> **有限公司配送線路優(yōu)化方案的研究與設(shè)計(jì)</p><p> [摘要] 高效率合理的配送是物流系統(tǒng)順利運(yùn)行的保證,配送線路安排的合理與否對配送速度、成本、效益影響很大。正確合理地安排車輛的配送線路,實(shí)現(xiàn)合理的線路運(yùn)輸,可以有效地節(jié)約運(yùn)輸時(shí)間,增加車輛利用率,從而降低運(yùn)輸成本,提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與客戶服務(wù)水平,使企業(yè)達(dá)到科學(xué)化的物流管理, 這也是企業(yè)提高自身競爭力的有效途徑之一。物流配送路徑優(yōu)化
2、問題具有很高的計(jì)算復(fù)雜性,屬于NP完全難問題,高效的精確算法存在的可能性不大,但可根據(jù)啟發(fā)算法求得近似最優(yōu)解。本文首先對物流配送進(jìn)行概述,然后以婺源**有限公司的配送方案為例,對**有限公司的配送現(xiàn)狀進(jìn)行分析,并運(yùn)用節(jié)約算法、掃描算法以及改進(jìn)后的最近插入法對**有限公司的配送線路進(jìn)行優(yōu)化,提出最優(yōu)配送方案。</p><p> [關(guān)鍵詞] 配送 車輛路徑問題 節(jié)約算法 掃描算法 改進(jìn)的最近插入法</
3、p><p> Research and Designation of optimization of Baiyuan Wood Co., Ltd. distribution line</p><p> [Abstract] Reasonable and efficient distribution is the insurance of a smooth running logistics
4、 system; distribution line arrangement is reasonable or not has a great influence on the speed of delivery, costs and benefits. To arrange a reasonable and correct delivery line for vehicle and achieve a reasonable trans
5、port line can effectively increase the utilization of vehicles, save transportation time, thus reducing transportation costs, improving economic efficiency, enhancing customer service l</p><p> [Key words]
6、Distribution Vehicle routing problem Saving algorithm Sweep algorithm </p><p> Improved nearest insertion</p><p><b> 目錄</b></p><p><b> 引言4</b>&
7、lt;/p><p> 第1章 物流配送概述3</p><p> 1.1物流配送的概念3</p><p> 1.2 物流配送的功能4</p><p> 1.3 配送路線優(yōu)化的意義4</p><p> 第2章 **有限公司配送運(yùn)作現(xiàn)狀5</p><p> 2.1 公司簡介5<
8、;/p><p> 2.2 公司配送現(xiàn)狀5</p><p> 第3章 物流配送模型及方法描述8</p><p> 3.1 多回路運(yùn)輸—VRP模型8</p><p> 3.2 節(jié)約算法8</p><p> 3.2.1節(jié)約算法的基本原理8</p><p> 3.2.2節(jié)約里程算法主要
9、步驟9</p><p> 3.3 掃描算法10</p><p> 3.3.1 掃描算法的基本原理10</p><p> 3.3.2 掃描算法的主要步驟10</p><p> 3.4改進(jìn)后的最近插入法10</p><p> 3.4.1 最近插入法10</p><p> 3.
10、4.2 改進(jìn)的最近插入法11</p><p> 第4章 **有限公司配送路線優(yōu)化研究12</p><p> 4.1 建立VRP模型12</p><p> 4.2**公司的配送線路的分析與優(yōu)化12</p><p> 4.2.1 原配送線路基本數(shù)據(jù)分析13</p><p> 4.2.2 基于節(jié)約算法的企
11、業(yè)配送路線優(yōu)化13</p><p> 4.2.3 基于掃描算法的企業(yè)配送路線優(yōu)化17</p><p> 4.2.4 基于改進(jìn)的最近插入法的企業(yè)配送路線優(yōu)化21</p><p> 4.3 三種優(yōu)化方案比較分析22</p><p><b> 結(jié)論25</b></p><p><
12、b> 致謝語26</b></p><p><b> 參考文獻(xiàn)27</b></p><p><b> 引言</b></p><p> 隨著社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,作為“第三利潤源泉”的物流對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響日益明顯,引起了人們越來越多的重視,成為當(dāng)前“最重要的競爭領(lǐng)域”。配送是現(xiàn)代物流的一個(gè)重
13、要環(huán)節(jié),隨著物流的全球化、信息化及一體化,配送在整個(gè)物流系統(tǒng)中的作用變得越來越重要。配送是連接生產(chǎn)與消費(fèi)之間的一種中介服務(wù)。它是指按客戶(包括零售商店、用戶等)的訂貨要求(包括貨物種類、數(shù)量和時(shí)間等方面的要求),在物流中心(包括配送中心、倉庫、車站、港口等)進(jìn)行分貨、配貨工作,并將配好的貨物及時(shí)送交收貨人的物流活動(dòng)。</p><p> 配送不是單純的運(yùn)輸或送貨,而是運(yùn)輸與其他活動(dòng)(集貨,分貨,配貨)的組合,是“
14、配”與“送”的有機(jī)結(jié)合。因此對于配送問題的研究可分為對 “配”和“送”兩方面的研究?!芭洹敝饕獮榕渌椭行倪x址問題,“送”包括旅行商問題(TSP)、車輛路線優(yōu)化問題(VRP)。由于選址的外部因素(經(jīng)濟(jì),基礎(chǔ)設(shè)施,環(huán)境等)及內(nèi)部因素(企業(yè)戰(zhàn)略,勞動(dòng)力成本和素質(zhì)等)的影響,單純考慮距離問題的選址是不合理的,因此在本文中不對“配”進(jìn)行研究,主要對“送”進(jìn)行研究。</p><p> 配送路線的優(yōu)化,是配送優(yōu)化中的一個(gè)關(guān)鍵
15、環(huán)節(jié)。在配送過程中,配送線路合理與否對配送速度、成本、效益影響很大。設(shè)計(jì)合理、高效的配送路線方案,不僅可以減少配送時(shí)間,降低作業(yè)成本,提高企業(yè)的效益,而且可以更好地為客戶服務(wù),提高客戶的滿意度,維護(hù)企業(yè)良好的形象。</p><p> 配送線路優(yōu)化是指對一系列的發(fā)貨點(diǎn)和收貨點(diǎn),組織適當(dāng)?shù)男熊嚶肪€使車輛有序的通過它們,在滿足一定的約束條件下(貨物需求量與發(fā)送量,車輛容量限制,行駛里程限制),力爭實(shí)現(xiàn)一定的目標(biāo)(行駛
16、里程最短,使用車輛盡可能少)。但配送作業(yè)情況復(fù)雜多變,不僅存在配送點(diǎn)多、貨物種類多、道路網(wǎng)復(fù)雜、路況多變等情況,而且運(yùn)輸服務(wù)地區(qū)內(nèi)需求網(wǎng)點(diǎn)分布也不均勻,使得線路優(yōu)化問題是一個(gè)無確定解多項(xiàng)式難題,需要啟發(fā)算法去求得近似最優(yōu)解。</p><p> 本文將以**有限公司當(dāng)前的配送線路的優(yōu)化問題作為研究對象,對各縣市需求量及運(yùn)距進(jìn)行分析計(jì)算,建立VRP數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用節(jié)約算法和掃描算法以及改進(jìn)的最近插入法對建立的模型進(jìn)行
17、求解,對**的配送路線進(jìn)行優(yōu)化。最后對三種方法求得的結(jié)果進(jìn)行比較分析,從而為該公司提供較合理的配送方案,以期減少配送里程,降低物流運(yùn)輸成本,提高該公司物流運(yùn)作效率,客戶服務(wù)質(zhì)量和整體競爭力。</p><p> 第1章 物流配送概述</p><p> 1.1物流配送的概念</p><p> 配送(distribution)起源于“送貨上門”。20世紀(jì)60年代初期
18、,生產(chǎn)企業(yè)或中轉(zhuǎn)倉庫根據(jù)客戶的需求,將貨物準(zhǔn)確的運(yùn)送到客戶手中,形成了配送的雛形——“普通送貨。隨著客戶對產(chǎn)品多樣化和差異化的要求,為了滿足客戶的需求,原始的普通送貨開始轉(zhuǎn)向分揀、配貨、送貨一體化。因此產(chǎn)生了配送。</p><p> 按照國家質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局發(fā)布的中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn)“物流術(shù)語”(GB/T 18354—2001),配送是指在經(jīng)濟(jì)合理區(qū)域范圍內(nèi)根據(jù)用戶要求,對物品進(jìn)行揀選、加工、包裝、分割、組配等
19、作業(yè),并按時(shí)送達(dá)指定地點(diǎn)的物流活動(dòng)[1]。</p><p> 1.2 物流配送的功能</p><p> 配送作為一種新型的物流手段,伴隨著生產(chǎn)的不斷發(fā)展而日趨成熟。發(fā)展配送,無論對于物流系統(tǒng)的完善,企業(yè)的發(fā)展,還是整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益的提高,都具有重要的作用。</p><p> ?。?)配送完善和優(yōu)化了物流系統(tǒng)。第二次世界大戰(zhàn)后,高水平的干線運(yùn)輸呼喚支線運(yùn)輸和小搬運(yùn)
20、配套,但支線運(yùn)輸和小搬運(yùn)在適應(yīng)性、靈活性、服務(wù)性上的欠缺,致使運(yùn)力不合理、運(yùn)輸成本過高。配送的出現(xiàn)使干線運(yùn)輸、支線運(yùn)輸及小搬運(yùn)統(tǒng)一,輸送過程得以優(yōu)化和完善。</p><p> ?。?)配送提高了末端物流的效益。配送通過大批量進(jìn)貨,集中發(fā)貨,以及將多個(gè)小批量集中一起大批量發(fā)貨,都能有效的節(jié)省運(yùn)力,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)輸,降低成本,使末端的物流經(jīng)濟(jì)效益得到提高。</p><p> ?。?)配送通過集中庫
21、存使企業(yè)實(shí)現(xiàn)低庫存或零庫存。采取準(zhǔn)時(shí)制配送方式之后,生產(chǎn)企業(yè)完全可以依靠配送中心的準(zhǔn)時(shí)配送而不需保持自己的庫存或保持少量安全庫存而不必留有經(jīng)常庫存。</p><p> (4)配送簡化事物,方便客服。采用配送的方式,客戶只需向一處訂購,或一個(gè)進(jìn)貨單位聯(lián)系就可以訂購到以往需要去許多地方才能頂?shù)降呢浳铮虼舜蟠蟮臏p輕了客戶的工作量和負(fù)擔(dān),也節(jié)省了事務(wù)的開支。</p><p> ?。?)配送可以
22、降低整個(gè)社會(huì)物資的庫存水平。發(fā)展配送,實(shí)行集中庫存,整個(gè)社會(huì)物資的庫存總量必然低于各企業(yè)分散的庫存總量。同時(shí),配送有利于靈活高度,有利于發(fā)揮物資的作用。此外,集中庫存可以發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢,降低庫存成本 [2]。</p><p> 1.3 配送路線優(yōu)化的意義</p><p> 配送合理化與否是配送決策系統(tǒng)的重要內(nèi)容,配送線路的合理與否又是配送合理化的關(guān)鍵。選擇合的理配送路線,對企業(yè)和社會(huì)
23、都具有很重要的意義。</p><p> 對企業(yè)來說,(1)優(yōu)化配送路線,可以減少配送時(shí)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。(2)可以加快物流速度,能準(zhǔn)時(shí)、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(yè)安排合理化,提高企業(yè)作業(yè)效率,有利于企業(yè)提高競爭力與效益[3]。</p><p> 對社會(huì)來說,它可以節(jié)省運(yùn)輸車輛,減少車輛空載率,降低了社會(huì)物流成本,
24、對其他企業(yè)尤其是生產(chǎn)企業(yè)具有重要意義。與此同時(shí),還能緩解交通緊張狀況,減少噪聲、尾氣排放等運(yùn)輸污染,對民生和環(huán)境也有不容忽視的作用 [4]。</p><p> 第2章 **有限公司配送運(yùn)作現(xiàn)狀</p><p><b> 2.1 公司簡介</b></p><p> **有限公司地處江西婺源,公司以生產(chǎn)細(xì)木工板為主要產(chǎn)品,技術(shù)力量雄厚,工藝設(shè)
25、備先進(jìn)研發(fā)能力強(qiáng)。產(chǎn)品經(jīng)國家人造板質(zhì)量監(jiān)督核準(zhǔn)中心和省、市質(zhì)量監(jiān)督檢測,GB/T5849-1999、GB18580-2001標(biāo)準(zhǔn) 的E1級質(zhì)量和環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)。公司現(xiàn)有員工370余人,日均產(chǎn)量達(dá)2500張/天,年產(chǎn)量60-80萬張,產(chǎn)值達(dá)7000余萬元。 </p><p> 2.2 公司配送現(xiàn)狀</p><p> 公司的客戶可分為需求量穩(wěn)定的大客戶和需求量隨機(jī)的小客戶。大客戶的需求具有時(shí)間和
26、地點(diǎn)上的不確定性,需求量大的特點(diǎn),一般采用租車進(jìn)行點(diǎn)到點(diǎn)運(yùn)輸服務(wù)或客戶自配卡車。小客戶地點(diǎn)確定,主要位于其所在地的周邊縣市,如圖1所示,共有9個(gè)縣市,如景德鎮(zhèn),黃山市,開化縣等,但需求較小,公司為推廣產(chǎn)品,采用每周專車送貨上門服務(wù)。公司現(xiàn)擁有兩輛11噸的貨車,一輛7噸的貨車,若車輛使用欠缺時(shí),可租賃車輛。</p><p> 目前,對小客戶公司采用的配送線路如圖2所示,該配送線路的弊端在于:配送路線的選擇不合理,
27、優(yōu)化不徹底,導(dǎo)致運(yùn)距過長,消耗作業(yè)時(shí)間偏多,不能充分利用車輛配載容積,浪費(fèi)較多人力和物力資源,影響公司盈利。</p><p> 各縣市每星期需求細(xì)木工板的基本數(shù)據(jù)如表1所示。</p><p> 表2-1 各地區(qū)月貨運(yùn)量 </p><p> 數(shù)據(jù)來源:于**有限公司內(nèi)部資料</p><p> 圖2-1
28、**有限公司配送網(wǎng)絡(luò)圖1</p><p> 圖2-2 公司原有配送路線</p><p> 第3章 物流配送模型及方法描述</p><p> 3.1 多回路運(yùn)輸—VRP模型</p><p> 多回路運(yùn)輸問題是現(xiàn)實(shí)中很普遍的一種調(diào)配問題,特別對于有大量服務(wù)對象的實(shí)體,例如擁有一個(gè)上千客戶的企業(yè)。此類調(diào)配的核心問題是如何對車輛進(jìn)行調(diào)度。因此
29、,VRP(Vehicle Routing Problem)模型也應(yīng)運(yùn)而生,成了解決多回路問題的一個(gè)相當(dāng)成功的模型[5]。</p><p> 該問題研究目標(biāo)是:對一系列顧客需求點(diǎn)設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)穆肪€,使車輛有序地通過他們,在滿足一定的約束條件下(如貨物需求量、發(fā)送量、車輛容量限制,行駛里程限制等),達(dá)到一定的優(yōu)化目標(biāo)(如里程最短,費(fèi)用最小,時(shí)間盡量少等)。它涉及了多輛交通工具的服務(wù)對象的選擇和路徑確定兩方面問題[6]。
30、</p><p> 一個(gè)典型的VRP模型可以如下表述:</p><p> ?。?)基本條件 現(xiàn)有m輛相同的車輛停在一個(gè)共同的源點(diǎn),它需給n個(gè)客戶提供貨物,顧客為。</p><p> ?。?)模型目標(biāo) 確定所需的車輛數(shù)N,并指派這些車輛到一個(gè)回路中,同時(shí)包括回路內(nèi)的路徑安排和調(diào)度,使總費(fèi)用最小。</p><p> (3)限制條件:N不大于m
31、;每一個(gè)訂單都要完成;每輛車完成任務(wù)后都要回到源點(diǎn);車輛的容量限制不能超過;特殊問題還需考慮時(shí)窗限制;運(yùn)輸規(guī)章限制[7]。</p><p><b> 3.2 節(jié)約算法</b></p><p> 節(jié)約算法(Saving Algorithm)是用來解決運(yùn)輸車輛數(shù)目不確定的VRP問題,它是目前用來解決VRP模型最有名的啟發(fā)式算法。</p><p>
32、; 3.2.1節(jié)約算法的基本原理</p><p> 節(jié)約算法的核心思想是將運(yùn)輸問題中存在的兩個(gè)回路(0,… ,i,0)和(0,j,… ,0)合并成一個(gè)回路(0,… ,i,j,…,0)。在上面的合并操作中,整個(gè)運(yùn)輸問題的總運(yùn)輸距離會(huì)發(fā)生變化,如果變化后總運(yùn)輸距離下降,則稱節(jié)約了運(yùn)輸距離[6]。相應(yīng)的變化值,叫做節(jié)約距離,如式(1)所示。</p><p><b> ?。?)<
33、;/b></p><p> 調(diào)整過程如圖3所示[8]。</p><p> 調(diào)整前 調(diào)整后</p><p> 圖3-1 節(jié)約算法的圖像描述</p><p> 3.2.2節(jié)約里程算法主要步驟</p><p> 已知條件:需求點(diǎn)集={1
34、,2,…, n},各點(diǎn)需求量,各點(diǎn)間最短距離。</p><p> 第一步,形成一個(gè)初始解。確定各車輛配送點(diǎn)集令, =1,2,…,n (先采取單點(diǎn)配送)。</p><p> 第二步,進(jìn)行節(jié)約度的計(jì)算。計(jì)算所有點(diǎn)對的節(jié)約度 ,然后對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行升序排列。</p><p> 第三步,進(jìn)行回路的合并。從升序排列的節(jié)約度序列中的最上面的值開始,直到節(jié)約里程的隊(duì)列空為止,
35、重復(fù)下列步驟:按照節(jié)約里程隊(duì)列從大到小的順序,分析客戶i和j之間合并的可能性(是否滿足裝載限制條件、不在同一路徑內(nèi)以及合并次數(shù)不超過2),將i, j連接起來,即可令。如果不是這樣,則從節(jié)約里程隊(duì)列中去除當(dāng)前的節(jié)約里程,分析下一個(gè)客戶對[9]。</p><p><b> 3.3 掃描算法</b></p><p> 掃描算法(Sweep Algorithm)也是用于求
36、解車輛數(shù)目不限制的VRP問題,與節(jié)約算法不同的是,它屬于亞啟發(fā)式算法,而節(jié)約算法屬于構(gòu)造算法。</p><p> 3.3.1 掃描算法的基本原理</p><p> 掃描算法是一種“先分組后路線”的算法。所謂分組,即指派給每輛車一組點(diǎn)。一種簡單的分組方法是將以配送中心為原點(diǎn)的坐標(biāo)平面劃分為多個(gè)扇形區(qū)域,并初步將每個(gè)扇形區(qū)域的點(diǎn)分派給一輛車,然后擴(kuò)充路線。如果在進(jìn)行了一次“分組-路線”的路
37、線構(gòu)造后,還存在未分配點(diǎn),則再進(jìn)行“分組-路線”程序。如此反復(fù),直到所有的點(diǎn)均已分配為止[10]。</p><p> 3.3.2 掃描算法的主要步驟</p><p> (1)以起始點(diǎn)0點(diǎn)作為極坐標(biāo)系的原點(diǎn),并一連通圖中的任意一顧客點(diǎn)和原點(diǎn)的連線定義為角度零,建立極坐標(biāo)系。然后對所有的顧客所在的位置,進(jìn)行極坐標(biāo)變換。</p><p> (2)分組 從最小角度的顧
38、客開始建立一個(gè)組,按逆時(shí)針方向,將顧客逐個(gè)加入到組中,直到顧客的需求總量超出了負(fù)載的限制。然后繼續(xù)建立一個(gè)新的組,繼續(xù)按逆時(shí)針方向,將客戶加入組中。</p><p> (3)重復(fù)(2)中的過程,直到所有客戶都被分類為止。</p><p> ?。?)路徑優(yōu)化 對各個(gè)組內(nèi)的單回路進(jìn)行路徑優(yōu)化[11]。</p><p> 3.4改進(jìn)后的最近插入法</p>
39、<p> TSP模型是單回路運(yùn)輸問題的最為典型的一個(gè)模型,它的全稱是Traveling Salesman Problem1,中文叫做旅行商問題。它是一個(gè)典型的NP-Hard問題,對于大規(guī)模的線路優(yōu)化問題,無法獲得最優(yōu)解。最近插入法就是一種解決此問題的啟發(fā)式算法。</p><p> 3.4.1 最近插入法</p><p> 最近插入法是Rosenkrantz和Stearns
40、等人在1977年提出的一種用于解決TSP(旅行商)問題的算法。最近插入法由四步完成:</p><p> ?。?)找到最小的節(jié)點(diǎn),形成一個(gè)子回路(subtour),。</p><p> ?。?)在剩下的節(jié)點(diǎn)中,尋找一個(gè)離子回路中某一節(jié)點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)。</p><p> ?。?)在子回路中找到一條?。╥,j),使得+-最小,然后將節(jié)點(diǎn)插入到節(jié)點(diǎn),之間,用兩條新的弧(i,k
41、),(k,j)代替原來的?。╥,j),并將節(jié)點(diǎn)加入到子回路中。</p><p> ?。?)重復(fù)步驟(2)、(3),直到所有的節(jié)點(diǎn)都加入到子回路中。</p><p> 這樣,子回路就演變?yōu)榱艘粋€(gè)TSP的解[12]。</p><p> 由于最近插入法解決的是單回路運(yùn)輸問題,故筆者在此方法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和修正,使其能解決多回路運(yùn)輸VRP問題。有改進(jìn)的方法如下:<
42、/p><p> 3.4.2 改進(jìn)的最近插入法</p><p> ?。?)找到最小的節(jié)點(diǎn),形成一個(gè)子回路(subtour),。</p><p> ?。?)在剩下的節(jié)點(diǎn)中,尋找一個(gè)離子回路中某一節(jié)點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)。若此時(shí)回路的總貨運(yùn)量未超過車的載重限制,則繼續(xù)步驟(3)。否則,轉(zhuǎn)(1)尋找新的一條回路。</p><p> ?。?))在子回路中找到一條弧
43、(i,j),使得+-最小,然后將節(jié)點(diǎn)插入到節(jié)點(diǎn),之間,用兩條新的弧(i,k),(k,j)代替原來的弧(i,j),并將節(jié)點(diǎn)加入到子回路中。若此時(shí)該回路的總路程為未超過車輛的行程限制,則繼續(xù)步驟(4)。否則轉(zhuǎn)步驟(1),尋找新的一條回路。</p><p> ?。?)重復(fù)步驟(2)和(3),直到每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都被歸入某一個(gè)子回路中。</p><p> 第4章 **有限公司配送路線優(yōu)化研究</
44、p><p> 4.1 建立VRP模型</p><p> 多回路運(yùn)輸問題時(shí)現(xiàn)實(shí)生活中十分常見的一種調(diào)配問題。此類調(diào)配問題的核心問題是車輛調(diào)度。因此VRP模型也應(yīng)運(yùn)而生,成了解決多回路問題的一個(gè)相當(dāng)成功的模型。據(jù)此對**有限公司的配送系統(tǒng)建立VRP模型。</p><p> 基本條件:**公司需給9個(gè)客戶送貨,客戶依次為1,2,…,9,現(xiàn)有1輛7噸(長7.8m,寬2.2
45、m,高3.6m)的貨車(每百公里油耗21L),2輛11噸(長9.5m,寬2.3m,高3.6m)的貨車(每百公里油耗27L),柴油每升7.07元,司機(jī)每天工資100元。</p><p> 模型目標(biāo):確定所需要的車輛的數(shù)目N、車輛類型、司機(jī)數(shù)量以及各車行走的路徑,并指派這些車輛到一個(gè)回路中,同時(shí)包括回路內(nèi)的路徑安排和調(diào)度,使得運(yùn)輸總費(fèi)用最小。</p><p><b> 限制條件:
46、</b></p><p> ?。?)基于人性化與安全的考慮,當(dāng)運(yùn)輸里程超過350公里時(shí),需配備兩名司機(jī),為防止突發(fā)運(yùn)輸事件,車輛必須當(dāng)天回到公司,減去去由于裝卸貨等影響因素,各車最大運(yùn)輸距離為600公里。</p><p> (2) 每輛車完成任務(wù)之后都要回到源點(diǎn)0處。</p><p> ?。?) 車輛的容量限制不能超過。7噸的貨車最多可裝300張細(xì)木工
47、板,11噸的最多可裝500張細(xì)木工板。11噸貨車運(yùn)輸單價(jià)比7噸的低,優(yōu)先使用11噸車,若不超過300張細(xì)木工板,則使用7噸貨車。</p><p> 4.2**公司的配送線路的分析與優(yōu)化</p><p> 已知**公司為0點(diǎn),分別向9個(gè)小客戶點(diǎn)配送細(xì)木工板,其擁有一輛7噸的車和兩輛11噸的車, 7噸卡車最大容量為300張細(xì)木工板,11噸卡車最大載量為500張。設(shè)各點(diǎn)間的距離為,節(jié)約距離為
48、。每輛車的載貨量為,各點(diǎn)需求量為,每輛車的行駛里程為,且公里,婺源為0點(diǎn),客戶點(diǎn)1,2,…,9。</p><p> 各縣市的細(xì)木工板運(yùn)量和配送距離如表2所示。</p><p> 表4-1 運(yùn)輸任務(wù)表</p><p> 4.2.1 原配送線路基本數(shù)據(jù)分析</p><p> 目前,**有限公司對小客戶公司采用的配送模式如圖2所示。各配送線
49、路低得里程,所需司機(jī)數(shù)量及工資的基本情況如表3所示。</p><p> 表4-2 配送信息表</p><p> 由上表可知,公司每周需7噸貨車5車次配送,司機(jī)6人次,所需工資600元,運(yùn)輸總里程為1270.2千米,消耗的柴油266.75升,所需燃油費(fèi)1885.87元,一共花費(fèi)2485.87元。</p><p> 4.2.2 基于節(jié)約算法的企業(yè)配送路線優(yōu)化<
50、;/p><p> 首先,確定各縣市間的最短距離,縣市間最距離表4所示。</p><p> 表4-3 各縣市間最短距離表 (單位:千米)</p><p><b> 數(shù)據(jù)來源:谷歌地圖</b></p><p> 然后,形成一初始解,,令,,最短路徑(=1,…,9),且公里,載貨量,且,對9個(gè)客戶
51、點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記,且。</p><p> 其次,求節(jié)約里程。根據(jù)最短距離表,根據(jù)式(1)計(jì)算出用戶間的節(jié)約里程,并由大到小排列,編制節(jié)約里程順序表,如表5所示。</p><p> 表4-4 節(jié)約里程順序表 (單位:千米)</p><p> 最后,按節(jié)約里程從大到小合并路徑</p><p><b> ?。?)對于&
52、lt;/b></p><p><b> 。</b></p><p> 故合并3,4兩點(diǎn),則。</p><p><b> ?。?)對于</b></p><p><b> 。</b></p><p> 故合并4,6兩點(diǎn),則</p>
53、<p> ?。?)對于因?yàn)?與6處在同一回路中,故不滿足合并條件。</p><p> ?。?)對于故不滿足合并條件。</p><p><b> (5)對于</b></p><p><b> 。</b></p><p> 故合并6,7兩點(diǎn),則</p><p>
54、<b> 。</b></p><p> ?。?)余下各點(diǎn)的貨運(yùn)量均大于30,故回路0-3-4-6-7-0不能再與其他點(diǎn)合并。接下來的討論將跳過與點(diǎn)3,4,6,7相關(guān)的。</p><p><b> (7)對于</b></p><p><b> 。</b></p><p>
55、 故合并1,2兩點(diǎn),則。</p><p><b> ?。?)對于</b></p><p><b> 。</b></p><p> 故合并2,5兩點(diǎn),則</p><p><b> ?。?)對于</b></p><p><b> 。</
56、b></p><p> 故合并8,9兩點(diǎn),則。</p><p> ?。?0),故線路0-1-2-5-0與線路0-8-9-0不能合并。</p><p><b> 至此,合并結(jié)束。</b></p><p> 最后得到的最優(yōu)結(jié)果如表6所示,優(yōu)化線路圖如圖4所示。</p><p> 表4-5
57、節(jié)約法優(yōu)化結(jié)果</p><p> 由上表可知,公司每周需11噸貨車2車次和7噸貨車1車次配送,司機(jī)4人次,所需工資400元,運(yùn)輸總里程為940.3千米,消耗的柴油239.56升,所需燃油費(fèi)1686.60元,一共花費(fèi)2086.60元。</p><p> 圖4-1 節(jié)約算法求解線路結(jié)果</p><p> 4.2.3 基于掃描算法的企業(yè)配送路線優(yōu)化</p>
58、;<p> 對**周邊的9個(gè)縣市采用掃描算法進(jìn)行配送線路的優(yōu)化。</p><p> 首先建立極坐標(biāo)系:以**有限公司所在地婺源縣作為原點(diǎn),并以點(diǎn)1景德鎮(zhèn)與原點(diǎn)的連線為零角度建立極坐標(biāo)系,各點(diǎn)的貨運(yùn)量及極坐標(biāo)的角坐標(biāo)值如表7所示。坐標(biāo)系如圖5所示。</p><p> 表4-6 運(yùn)量和極坐標(biāo)的角坐標(biāo)值</p><p> 圖4-2 掃描算法的掃描過程
59、</p><p> 然后分組:從角度為零向逆時(shí)針方向進(jìn)行掃描,如圖所示。第一個(gè)被分組的是客戶1,=180;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶2,=180+120=300;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶3,300+120=420;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶4,=420+60=480;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶6,=480+80=560>500,由于超過了限制,按分組規(guī)則,需要一個(gè)新的組,這樣在第一組里只有客戶1
60、,2,3,4,=480。</p><p> 進(jìn)行第二組掃描,最先掃描到的是客戶5,=80;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶6,=80+220=300;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶7,=300+70=370;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶8,=370+90=460;繼續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng),下個(gè)被分組的是客戶9,=460+200=660>500,超過限制,所以需要一個(gè)新的組,這樣在第二組中只有客戶5,6,7,8,=460。<
61、;/p><p> 在第三組中只剩一個(gè)客戶9,故顧客9單獨(dú)在一組,=200。</p><p> 這時(shí),可以得到如圖6所示的分組結(jié)果。</p><p> 圖4-3 掃描算法求解結(jié)果</p><p> 最后對各子回路內(nèi)的線路優(yōu)化:對上面的3個(gè)組,都已經(jīng)是一個(gè)單回路運(yùn)輸問題,對每個(gè)組進(jìn)行線路優(yōu)化。供應(yīng)點(diǎn)0是任何一個(gè)組的TSP問題的起點(diǎn)和終點(diǎn),用最
62、近插入法分別對三個(gè)客戶組進(jìn)行求解。</p><p> 對第一組進(jìn)行求解。比較表4-2 中從0出發(fā)的所有路徑大小,</p><p> 這樣,就有顧客點(diǎn)0,1構(gòu)成一個(gè)子回路,。</p><p> 然后考慮剩下顧客點(diǎn)2,3,4到0和1中某一點(diǎn)的最小距離:</p><p> 由于對稱性,無論將2插入到0和1之間往返路徑中,結(jié)果都是一樣的,這樣
63、,構(gòu)成了一個(gè)新的子回路。</p><p> 接下來考慮剩下的顧客點(diǎn)3,4到0,1,2中某一點(diǎn)的最小距離</p><p> 顧客點(diǎn)3有3個(gè)位置可以插入,現(xiàn)在分析將點(diǎn)3加入到哪里合適。</p><p> 插入到(0,1)之間,。</p><p> 插入到(1,2)之間,。</p><p> 插入到(2,0)之間,
64、。</p><p> 比較可知,插入到(2,0)之間增量最小,所以將顧客點(diǎn)3加入到(2,0)間,結(jié)果為</p><p> 重復(fù)上面的步驟,將顧客點(diǎn)4加入到子回路中,就可得到一個(gè)用最近插入法求得的可行解,,總行駛距離為:。</p><p> 對第二組進(jìn)行求解,可得,總行駛距離為:。對第三組進(jìn)行求解,可得,總行駛距離為:。</p><p>
65、 最后得到的最優(yōu)結(jié)果如表8所示,優(yōu)化線路圖如圖7所示。</p><p> 表4-7掃描算法優(yōu)化結(jié)果</p><p> 由上表可知,公司每周需11噸貨車2車次和7噸貨車1車次配送,司機(jī)5人次,所需工資500元,運(yùn)輸總里程為934.1千米,消耗的柴油242.31升,所需燃油費(fèi)1713.11元,一共花費(fèi)2213.11 元。</p><p> 圖4-4 掃描算法求解
66、線路結(jié)果</p><p> 4.2.4 基于改進(jìn)的最近插入法的企業(yè)配送路線優(yōu)化</p><p> 令T={0},N={0,1,2……,10},比較表4-2 中從0出發(fā)的所有路徑大小。因?yàn)?,所以就有顧客點(diǎn)0,1構(gòu)成一個(gè)子回路,,此時(shí),。</p><p> 然后在剩余顧客點(diǎn)(1,2,3,4,6,7,8,9)中尋找到0和5中某一點(diǎn)的最小距離,,,因?yàn)?,所以在子回路?/p>
67、入點(diǎn)1。由于對稱性,無論將1插入到0和5之間往返路徑中,結(jié)果都是一樣的,這樣,構(gòu)成了一個(gè)新的子回路,,。</p><p> 再次尋找剩余顧客點(diǎn)到0,1, 5中某一點(diǎn)的最小距離:可知最小距離為</p><p> 此時(shí), ,因?yàn)?,所以在子回路插入點(diǎn)2。</p><p> 將點(diǎn)2分別插入(0,1),(1,5),(5,0)中,比較得:插入到(1,5)中增量最小,。&l
68、t;/p><p> 此時(shí)構(gòu)成了一個(gè)新的子回路,,。</p><p> 再次對剩余的顧客點(diǎn)按照上訴方法進(jìn)行優(yōu)化,可構(gòu)成另子回路和子回路</p><p> 利用改進(jìn)的最近插入法得到優(yōu)化結(jié)果如表9所示,優(yōu)化線路結(jié)果如圖8所示。</p><p> 表4-8 改進(jìn)的最近插入法優(yōu)化結(jié)果</p><p> 由上表可知,公司每周
69、需11噸貨車3車次和,司機(jī)4人次,所需工資400元,運(yùn)輸總里程為963.6千米,消耗的柴油260.17升,所需燃油費(fèi)1839.42元,一共花費(fèi)2239.42元。</p><p> 圖4-5 改進(jìn)的最近插入法求解線路結(jié)果</p><p> 4.3 三種優(yōu)化方案比較分析</p><p> 由上文可知,通過節(jié)約算法,掃描算法和改進(jìn)后的最近插入法分別對配送線路進(jìn)行優(yōu)化
70、,可得到三種不同的優(yōu)化方案,因此我們需要通過一系列指標(biāo)來評價(jià)方案的優(yōu)劣性。本文將以所需車輛數(shù),行駛總里程,總油耗,人力資源和總費(fèi)用這些指標(biāo),對三種優(yōu)化后的方案進(jìn)行評價(jià)分析,如表10所示。</p><p> 表4-9優(yōu)化結(jié)果對比表</p><p> 從上表的對比中可知,從車次需求數(shù)的角度來看,優(yōu)化后的三種方案需求車次數(shù)相同,但優(yōu)化后的方案與優(yōu)化前方案相比較節(jié)約了2/5的車次需求。優(yōu)化后的
71、方案需要使用更少的車次,減少了**用車緊張進(jìn)而租車情況的出現(xiàn),使**車輛安排使用上具有更大彈性。因此,在用車角度上考慮,優(yōu)化后的方案均比優(yōu)化前的方案合理,優(yōu)化后的三種方案等價(jià)。</p><p> 從總運(yùn)輸里程角度考慮,優(yōu)化后的三種方案的總運(yùn)輸里程分別為940.3千米,934.1千米,963.6千米,與原方案的1303.4千米相比較,均減少了車輛行駛的里程數(shù)。優(yōu)化后的方案能減少了公司車輛的損耗和資源的浪費(fèi),給**
72、帶去更多的效益。因此,從運(yùn)輸里程的角度考慮,優(yōu)化后的方案掃描算法最優(yōu),節(jié)約算法次之,改進(jìn)后的最近插入法再次之。</p><p> 從燃油消耗的角度考慮,優(yōu)化后的三種方案的消耗分別為239.56升,242.31升,260.17升,與原方案的266.75升相比較,三種優(yōu)化方案均降低了油耗量,改進(jìn)后的插入法優(yōu)化后的方案消耗更多的油耗。配送線路優(yōu)化后,不僅能減少**公司燃油費(fèi)用的支出,還能降低社會(huì)資源的浪費(fèi)。因此,從燃
73、油消耗的角度上考慮,節(jié)約算法最優(yōu),掃描算法次之。</p><p> 從公司人力資源消耗角度來考慮,優(yōu)化后的方案所需司機(jī)依次為4,5,4人次,減少人力的消耗為2,1,2人次。三種優(yōu)化后的方案均能使公司在人員安排上將更具有彈性,還能降低公司費(fèi)用的支出。因此,從**人力資源消耗的角度考慮,節(jié)約算法和改進(jìn)后的最近插入法最優(yōu),掃描算法次之。</p><p> 從支出的總費(fèi)用角度來考慮,優(yōu)化后的方
74、案的費(fèi)用支出依次2086.60元,2313.11元,2239.42元,與原方案的為2485.87元相比較,改進(jìn)后的插入法優(yōu)化后的方案花費(fèi)更多的費(fèi)用支出。因此,從支出總費(fèi)用的角度考慮,節(jié)約算法最優(yōu),改進(jìn)后的最近插入法次之。</p><p> 結(jié)合車次需求數(shù),總運(yùn)輸里程,燃油消耗,人力資源消耗,支出的總費(fèi)用五個(gè)角度一齊分析,節(jié)約算法最優(yōu)。但是,本文的配送距離略有超出配送最佳范圍,模型存在著一定的缺陷。在計(jì)算過程中也
75、將一些因素理想化了,與實(shí)際情況不完全相符。例如,并未考慮具體的道路信息,運(yùn)輸規(guī)章等。因此,**應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況合理選擇配送方案。</p><p><b> 結(jié)論</b></p><p> **為了推廣品牌,擴(kuò)大市場,對小客服實(shí)施了進(jìn)行送貨上門服務(wù)。但隨之而來的就是配送成本的問題,公司為保持正常的盈利,降低配送成本則勢在必行,這就意味著公司要對原配送路線進(jìn)行優(yōu)化。&
76、lt;/p><p> 本文針對**有限公司9個(gè)縣市配送狀況進(jìn)行了線路規(guī)劃,應(yīng)用了節(jié)約算法、掃描算法及改進(jìn)的最近插入法三種方法進(jìn)行了計(jì)算分析,經(jīng)過比較3種結(jié)果,選擇出了一個(gè)最優(yōu)方案,經(jīng)過效益分析,證明經(jīng)過優(yōu)化后的配送里程數(shù)縮短了329.9km,節(jié)約燃油27.17升,從而降低了每天的運(yùn)輸費(fèi)用大概375元,除此以外,每周減少發(fā)車次數(shù)2次,司機(jī)2人次,輛閑置下來的貨車和司機(jī)還可以應(yīng)對一些緊急情況,提高了公司的服務(wù)質(zhì)量。&l
77、t;/p><p> 求解車輛路徑問題的方法非常豐富,本文采用了3種方法雖然都能夠得到可行的配送運(yùn)輸路徑方案,但是只能是可行解而不是精確解。節(jié)約算法,掃描算法和改進(jìn)后的最近插入法都是解決VRP模型的算法。這類算法雖然能夠比較快的解決有關(guān)問題,但其優(yōu)劣往往取決于算法設(shè)計(jì)者的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以及處理樣本空間的大小。在實(shí)際求解過程中,應(yīng)根據(jù)各類算法的使用范圍,并針對配送優(yōu)化問題的具體情況,尋找最適合的求解方法,找到最優(yōu)配送路路線。
78、</p><p> 對于大部分企業(yè)來說,配送成本最低和滿足客戶對時(shí)間的高要求是配送中急需解決的問題,這都需要研究物流配送路徑優(yōu)化模型和算法來解決。從配送中心到客戶位置的物流在配送領(lǐng)域是一個(gè)負(fù)載的調(diào)度問題。如果能通過比較科學(xué)的物流配送路徑優(yōu)化模型和算法,來實(shí)現(xiàn)企業(yè)的人工調(diào)度和車輛安排,使得物流中心本身運(yùn)作效率更高,成本控制得當(dāng),企業(yè)的效益也會(huì)不斷提升。</p><p> 在物流快速發(fā)展的
79、大背景下,**有限公司要充分運(yùn)用物流理論,與實(shí)踐相結(jié)合,同時(shí)考慮到時(shí)代賦予產(chǎn)品特殊的意義,積極拓展自己的經(jīng)營方式,與第三方物流公司保持積極地合作,給企業(yè)注入新的血液和活力。</p><p><b> 致謝語</b></p><p> 值此拙作完成之際,我首先要衷心地感謝XXX指導(dǎo)老師,他為本人從事這一方向的研究給予了充分的鼓勵(lì)和悉心的指導(dǎo)。師從XXX老師,我不僅在
80、學(xué)術(shù)研究和科研方面得到了諄諄教誨,導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致的治學(xué)態(tài)度、寬厚正直的待人之道更是我學(xué)之不盡的人生財(cái)富。在此,謹(jǐn)向周老師表示最真誠的感謝和崇高的敬意!</p><p> 最后,還要感謝xx大學(xué)所有關(guān)心和教育過學(xué)生的老師們,感謝xx大學(xué)圖書館對于論文的幫助,以及**有限公司提供寶貴的資料。同時(shí),感謝評閱本文的各位專家,敬請?zhí)岢鰧氋F的意見,并予以指正。</p><p> 衷心地感謝在我完成論
81、文的過程中給與幫助和支持的所有老師、同學(xué)和朋友!</p><p><b> 參考文獻(xiàn)</b></p><p> [1] 高曉亮,伊俊敏,甘衛(wèi)華.倉儲(chǔ)與配送管理[M].清華大學(xué)出版社,2006.</p><p> [2] 孔少徹,梁彤錚.商品物流配送優(yōu)化策略探討[J].市場論壇,2009(7):94-95. </p><
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