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MapReduce求解物流配送单源最短路径研究

摘要: 针对物流配送路线优化，提出了将配送路线问题分解成若干可并行操作的子问题的云计算模式。详细论述了基于标色法的MapReduce广度优先算法并行化模型、节点数据结构、算法流程和伪代码程序，并通过将该算法应用于快递公司的实际配送，验证了该算法的可行性。关键词: 物流配送； MapReduce；并行计算；最短路径

随着电子商务的普及，人们网上购物的习惯逐渐形成。截止2012年11月30日，阿里巴巴集团旗下淘宝和天猫2012年总交易额已经突破一万亿。综合淘宝和天猫的交易数据来看，以快递员为主体的中国物流配送业对电子商务发展的促进起到了巨大作用。同时传统邮政担负的包裹配送业务比重也逐渐地倾斜于第三方物流配送公司。目前我国物流配送运输成本占整个物流成本的35%~50%左右[1]。由于网购物品用户分布在城市的不同地方,为了控制配送运输成本，改善配送秩序，需要优化配送路线。优化配送路线的求解有串行算法和并行算法。串行算法主要表现在基于算法本身以及其优化组合的方法,例如CLARK G和WRIGHT J的节约算法、GILLETT B E和MILLER L R的扫描算法、Christofides等人的k度中心树和相关算法、Gendrean的禁忌搜索方法、LAWRENCE J 的遗传算法、Dijkstra算法、Nordbeck提出的椭圆限制搜索区域改进算法[2]。随着计算数据的海量化以及摩尔定律的失效(晶体管电路已经接近了其物理改进的极限)，串行算法本身的改进和组合已不能适应需求。计算机科学领域出现了另一类并行最短路径分析算法设计，目前关于并行最短路径分析算法设计有基于MPI的主从Dijkstra并行算法[3]、MPI+open-MP混合算法[4]、社区分析的最短路径LC-2q并行算法[5]等。本文针对物流及时配送和成本控制需求，提出基于标色法的MapReduce广度优先算法并行化模型，并应用于配送线路优化问题。由于MapReduce本身封装了数据分割、负载均衡、容错处理等细节，用户只需要将实际应用问题分解成若干可并行操作的子问题，有效降低了求解难度，为解决物流配送运输路径优化问题提供了技术支持。1 MapReduce算法描述信息技术和网络技术的发展为云计算的产生提供了条件。MapReduce并行编程模型是云计算的核心技术之一。MapReduce是Google 实验室提出的一个分布式并行编程模型或框架, 主要用来处理和产生海量数据的并行编程模式，2004 年DEAN J和GHEMAWAT S第一次发表了这一新型分布式并行编程模型[6]。用户不必关注MapReduce 如何进行数据分割、负载均衡、容错处理等细节，只需要将实际应用问题分解成若干可并行操作的子问题，这种分解思路遵守主从架构模型。Mapreduce框架的主要程序分为Master、Map和Reduce。在Hadoop 中，MapReduce由一个主节点(Jobtracker,属于Master)和从节点(Tasktracker,属于Map和Reduce)组成[7]。1.1 基于标色法的MapReduce广度优先算法模型给定一个带权有向图,用G=(N，E，W)模型来表示，其中N={ni∣i=1,2，...，m}为完全图的点的集合；E={e(ni,nj)∣i≠j, ni,nj∈N}为弧段集；W={w(ni,nj)∣i≠j,ni,nj∈N}为权值集。一般向图的权值表示节点与节点之间的几何长度,记为w(ni,nj)=dij，dij表示节点ni到节点nj的距离。最短路径计算就是计算从起始点ni到终止点nj的最短几何长度之和为最小。在有向图起始点和终止点的最短路径计算中，MapReduce采用的是广度优先算法。MapReduce计算最短路径用邻接表来表示图，在邻接表中每一行数据构成Map和Reduce的一个数据内容。Map和Reduce的(key，value)中key为N，value值为与这个节点邻接的所有节点的 AdjacentList。在用标色法求解最短路径时，AdjacentList节点的信息包括源点到顶点的距离distance(除到本身的距离为0外，其余初始值皆为无穷大)；节点的颜色color(其值可分别取0、1、2，0表示未处理的顶点，1表示等待处理的顶点，2表示已处理的顶点，源点的初始值为1，其余顶点皆为0)；被访问顶点和边的权值记为N和W。顶点的数据结构如表1所示。

1.2 MapReduce求解步骤 (1)Master对输入文件按行(每行代表图中的一个顶点)进行自动

切分,并将数据作为输入分发到每个Map任务(keyin,valuein)，即输入

[(ID,<Distance;color;pnodes and weight>)]； (2)接收(keyin,valuein)对，当

valuein中的color的值为1时，则处理当前顶点,产生临时的

{(keyout,valueout)│out=1...k}集； (3)MapReduce对Map执行过程输出的临时中间结

果进行分组(Shuffle/sort),将相同的key值即ID号合并成同一组(key，

list(valuei)│i=1...m),并将其分发给空闲的Reduce；(4)Reduce接收(key，

list(valuei)),对相同ID的value进行合并，找到当前的最短路径； (5)如果每次Reduce

后，结果收敛，则停止计算；如果未收敛，则继续发给下一轮的Map过程，多次迭代计算直

到color值全部为2，得到最终的最短路径，算法结束。 MapReduce算法流程。

1.3 MapReduce算法伪代码(1)MapReduce的第一次迭代伪代码，Map部分为：

Map:<k1,v1> → list(<k2,v2>)其中k1为节点的ID；v1为该节点的距离、

边、边的权值、颜色；每一个输入的<k1,v1>会输出一批<k2,v2>,它们是计算的

中间结果。 Begin If( color(k1) = 1) //如果k1的还需处理，

即k1的颜色为灰色 { for ki (<k1,ki>in k1.edges) //对所有k1指向

的节点, 只处理所有标记为1的节点 If ( distance(k1) + weight(k1 ,ki) <

distance(ki)) { Set distance(distance(ki)) = distance(k1) + weight(k1,ki);

Set color(ki) = 1; emit (ki, v1) //将该记录加入到键值对中，将标

记为1 的节点所关联的节点加入中间结果。 } Set color(k1) = 2;

//标记为1的节点被变更为2，表示处理完毕 } emit (k1, v1) End (2）

Mapreduce的第一次迭代伪代码，Reduce部分 Reduce <k2,list(v2)> →

<k3,v3> //<k2,list(v2)>输入的中间结果，其中list(v2)表示

一批属于同一个K2的value。<k3,v3>为输出结果 Begin Set color(k2) =0;

Set distance(k2) = ∞; vi∈ list(v2); If( vi.color > k2.color) //按照节点对计算中间结果进行合并 { Set color(k2) = vi.color; } If

{vi.distance < distance(k2)) //如果中间结果比原有结果小，将节点标

记为1 { Set distance(k2) = vi.distance; If(vi.color = 1),Set color(k2)

= 1; } If vi.edges != null, Set Edges(k2) = vi.edges; } emit (k2, vi.)

End2 案例分析 2.1 基本情况韵达快递浙江杭州西湖区文一路公司是民营韵达快运

的子公司，为客户提供快递、物流及电子商务等一系列门到门服务。企业的配送范围为文一

路、文二路、教工路及学院路构成的矩形区域，该区域面积大约20 km2的范围。随

着第三方物流公司的增多，物流配送竞争越来越激烈。为了压缩成本，按照配送点情况优化

线路是节约成本的途径之一,优化后的单源配送线路线可以将途经的配送点一并发送，形成一

车多配的节约模式。2.2 问题提出及求解公司某次接到为4个区域(西湖科技大厦、

节能工业园、高新大厦及华门公寓)配送货物的任务，配送员决定分头配送，而如何组织好路

线使得路程最短就可以归结为单源最短路径问题。为了计算方便，设置配送中心点为n1，被

配送的4个地方分别设置西湖科技大厦为n2，节能工业园为n3，高新大厦为n4，华门公寓

为n5。4个区域之间及其与配送中心的几何路线长度取整数(km)。有向图见图2(a),其中几

何路线长度d1(n1,n2)=10，d2(n1,n4)=5，d3(n2,n3)=1，d4(n2,n4)= 2，d5(n3,n5)=4，

d6(n4,n2)=3，d7(n4,n3)=9，d8(n5,n1)=7，d9(n5,n3)=6。从配送中心n1出发选取怎样的路

线可以满足到达n2、n3、n4、n5的长度是最短的。采用标色法的MapReduce广度优先算法计

算，依照伪代码的计算逻辑计算出源点到其他各点的最短路径。通过4次迭代顶点到各点的

最短路径见图2(f),其中加粗的圆圈表示被访问过的顶点，color值为2，圈内的数值为其与

n1的最短路径长度;color值为0，虚线圈为未访问的顶点，圈内值为∞;color值为1，虚线圈为待访问的顶点，圈内值为标注值。MapReduce第一次迭代验算数据如表2所示,其余几次迭代过程格式与此类似。

如果从配送点n1到节能工业园n3进行配送，配送的最优路线就是配送点n1→高新大厦n4→西湖科技大厦n2→节能工业园n3。优化后的长度为n1→n4→n2→n3=9。相比其他配送路线选择，如

n1→n2→n3=11，n1→n2→n4→n3=21，n1→n2→n4→n5→n3=20，n1→n2→n4→n5→n3=20，n1→n4→n3=14，n1→n4→n5→n3=13，优化后的路线长度更短。在选择这样的配送路线后，途中高新大厦n4和西湖科技大厦n2的一些货物也可以一并被配送，这样就满足了一车多配的情况，达到了节约成本的目的。本文将MapReduce并行编程模式引入了物流配送最短路径查询，用户不必关注MapReduce 如何进行数据分割、负载均衡、容错处理等细节，只需将实际应用问题分解成若干可并行操作的子问题，即可解决配送线路优化问题，简化了算法设计。为优化配送、节约成本、提高配送系统的运行效率提供了技术参考。

物流配送最优路径规划

关于交通运输企业物流配送最优路径规划的研究现状、存在问题及前景展望摘要：本文综述了在交通运输企业的物流配送领域最优路径规划的主要研究成果、研究存在问题及研究方向。主要研究成果包括运用各种数学模型和算法在运输网中选取最短或最优路径；从而达到路径、时间最优和费用最优；以及物流配送网络优化、车辆系统化统一调度的发展。今后研究的主要方向包括绿色物流，运输系统及时性和准确性研究等。关键词：物流配送；最优路径；路径规划 Overview of scheme on Shortest Logistics Distribution Route in Transportation Industry Student: Wan Lu Tutor: Chen Qingchun Abstract: This paper reviewed of the optimal path planning about the main research results, problems and direction in the field of transportation enterprise logistics distribution. Main research results include using various mathematical model and algorithm selection or optimal shortest path in the network. So we can achieve the optimal path, the shortest time and minimum cost. At the same time, logistics distribution network optimization, the vehicle systematic development of unified scheduling are the research issues.The main direction of future research include green logistics, transportation system accurately and timely research and so on. Key words: Logics Distribution; Optimal Path; Path Planning 引言物流业在我国的新兴经济产业中占据了重要了地位，称为促进经济快速增长的“加速器”。而物流配送作为物流系统的重要环节，影响着物流的整个运作过程以及运输企业的发展趋势和前景。采用科学、合理的方法来进行物流配送路径的优化，是物流配送领域的重要研究内容。近年，国内外均有大量的企业机构、学者对物流配送中最优路径选择的问题，进行了大量深入的研究，从早期车辆路径问题研究，到根据约束模型及条件不断变化的车辆最优路径研究，以及随着计算机学科的发展而推出的针对物流配送路径最优化的模型和算法等方面，都取得丰硕的学术成果。但是对于绿色物流配送的研究仍然不足。鉴于物流配送最优路径研究的重大理论意义和实践价值，为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握，有必要对现有成果进行统计和归纳。本文尝试对我国运输企业物流配送最优路径规划进行探讨，以期为今后做更深人和全面的研究提供一定的线索和分析思路。 1 国内外研究现状 1.1 国内研究现状 1.1.1 主要研究的问题

蚁群算法在外卖配送路径规划中的应用

蚁群算法在外卖配送路径规划中的应用摘要：随着我国经济的快速发展，生活节奏的提高，外卖成为了年轻人生活的一部分，而快速有效的送货速度成为了几个外卖公司的竞争重点之一。外卖送货人员如何能够在有限的时间对外卖进行分配节约劳动成本根据的是送货人员的经验。本文通过蚁群算法对不同地址的收货点进行路径进行规划，并利用MATLAB软件，为送货人员设计出了最短时间路径规划。 Abstract： With the rapid development of China's economy and the improvement of the pace of life，takeaway became a part of young people's lives. Fast and effective delivery speed has become one of the competitive priorities of several takeaway companies. How do the delivery personnel distribute the takeaways in a limited time to sell the labor cost is based on the experience of delivery personnel. In this paper，ant colony algorithm is used to carry out the path planning for different address receiving points， and the shortest path planning is designed for the delivery personnel by using MATLAB software.

物流配送最优路径规划

2013年春华师在线物流系统分析作业题目及答案

1．第1题在所有的补货周期中，可以满足顾客所有需求的周期所占的比率称为（）。 A.产品满足率 B.订单满足率 C.周期服务水平 D.供货服务水平您的答案：C 题目分数：2.0 此题得分：2.0 2．第2题（）的基础是标准化及作业分工。 A.产品布置 B.成组布置 C.工艺布置 D.固定位置布置您的答案：A 题目分数：2.0 此题得分：2.0 3．第3题物流系统的资源配置需要在全社会范围内寻找，这体现了物流规划的（）。 A.网络化原则 B.物流要素集成化原则 C.开放性原则 D.可调整性原则您的答案：C 题目分数：2.0 此题得分：2.0 4．第4题 CORELAP是一种（）的算法。 A.改进型 B.构建型 C.解析式

D.启发式您的答案：B 题目分数：2.0 此题得分：2.0 5．第5题铁路、公路、航空等线路的规划属于（）。 A.企业物流系统规划 B.行业物流系统规划 C.区域级物流系统规划 D.国家级物流系统规划您的答案：D 题目分数：2.0 此题得分：2.0 6．第6题工艺选择的输出结果文件是（） A.装配表 B.加工工艺过程表 C.BOM D.工艺路线卡您的答案：D 题目分数：2.0 此题得分：2.0 7．第7题仓库储存空间的（）是指货物实际上占有的空间。 A.潜在利用空间 B.作业空间 C.物理空间 D.其它空间您的答案：C 题目分数：2.0 此题得分：2.0 8．第8题

（）流动使得生产线的接受与发运处于工场的同一位置。 A.U型 B.L型 C.直线型 D.O型您的答案：A 题目分数：2.0 此题得分：2.0 9．第9题维修车间属于仓库的（）。 A.行政生活区 B.辅助生产区 C.生产作业区 D.其它区您的答案：B 题目分数：2.0 此题得分：2.0 10．第10题如果某仓库运入的物品放在任意可入的位置，那么该仓库采用的是（）的存储原则。 A.随机存储原则 B.分类存储原则 C.COI原则 D.分级存储原则您的答案：A 题目分数：2.0 此题得分：2.0 11．第14题最近插入法是用于求解（）的启发式算法。 A.运输问题 B.TSP模型 C.VRP模型 D.最短路径

分支限界法实现单源最短路径问题

实验五分支限界法实现单源最短路径一实验题目：分支限界法实现单源最短路径问题二实验要求：区分分支限界算法与回溯算法的区别，加深对分支限界法的理解。三实验内容：解单源最短路径问题的优先队列式分支限界法用一极小堆来存储活结点表。其优先级是结点所对应的当前路长。算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。结点s被扩展后，它的儿子结点被依次插入堆中。此后，算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当前扩展结点，并依次检查与当前扩展结点相邻的所有顶点。如果从当前扩展结点i到顶点j有边可达，且从源出发，途经顶点i再到顶点j的所相应的路径的长度小于当前最优路径长度，则将该顶点作为活结点插入到活结点优先队列中。这个结点的扩展过程一直继续到活结点优先队列为空时为止。四实验代码 #include using namespace std; const int size = 100; const int inf = 5000; //两点距离上界 const int n = 6; //图顶点个数加1 int prev[n]; //图的前驱顶点 int dist[] = {0,0,5000,5000,5000,5000}; //最短距离数组 int c[n][n] = {{0,0,0,0,0,0},{0,0,2,3,5000,5000}, //图的邻接矩阵 {0,5000,0,1,2,5000},{0,5000,5000,0,9,2}, {0,5000,5000,5000,0,2},{0,5000,5000,5000,5000,0}}; const int n = 5; //图顶点个数加1 int prev[n]; //图的前驱顶点 int dist[] = {0,0,5000,5000,5000}; int c[][n] = {{0,0,0,0,0},{0,0,2,3,5000},{0,5000,0,1,2},{0,5000,5000,0,9}, {0,5000,5000,5000,0}};

单源最短路径贪心算法

实验三单源最短路径一、实验目的及要求掌握贪心算法的基本思想用c程序实现单源最短路径的算法二、实验环境 Window下的vc 2010 三、实验内容 1、有向图与单源点最短路径 2、按路径长度非降的次序依次求各节点到源点的最短路径 3、Dijkstra算法四、算法描述及实验步骤设给定源点为Vs，S为已求得最短路径的终点集，开始时令S={Vs} 。当求得第一条最短路径(Vs ，Vi)后，S为{Vs，Vi} 。根据以下结论可求下一条最短路径。设下一条最短路径终点为Vj ，则Vj只有：源点到终点有直接的弧；从Vs 出发到Vj 的这条最短路径所经过的所有中间顶点必定在S中。即只有这条最短路径的最后一条弧才是从S内某个顶点连接到S外的顶点Vj 。若定义一个数组dist[n]，其每个dist[i]分量保存从Vs 出发中间只经过集合S中的顶点而到达Vi的所有路径中长度最小的路径长度值，则下一条最短路径的终点Vj必定是不在S中且值最小的顶点，即：dist[i]=Min{ dist[k]| Vk∈V-S } 利用公式就可以依次找出下一条最短路径。在程序中c[][]表示带权邻接矩阵， dist[]表示顶点到源点的最短路径， p[]记录顶点到源点最短路径的前驱节点， u源点，函数Way是递归的构造出最短路径的次序。五、实验结果程序执行的结果：六、源代码 #include #include using namespace std;

#define MAX 999 void getdata(int **c,int n) { int i,j; int begin,end,weight; for (i=1;i<=n;i++) { for (j=1;j<=n;j++) { if(i==j) c[i][j]=0; else c[i][j]=MAX; } } do { cout<<"请输入起点终点权值(-1退出)："; cin>>begin; if(begin==-1) break; cin>>end>>weight; c[begin][end]=weight; } while(begin!=-1); } void Dijkstra(int n,int v ,int *dist,int *prev,int **c) { bool s[MAX]; int i,j; for (i=1;i<=n;i++) { dist[i]=c[v][i]; //从源点到各点的值 s[i]=false; if(dist[i]==MAX) prev[i]=0; //最大值没有路径 else prev[i]=v; //前驱为源点 } dist[v]=0;s[v]=true; for (i=1;i<=n;i++) { int temp=MAX; int u=v; for(j=1;j<=n;j++) if((!s[j])&&(dist[j]

单源最短路径问题

实验四单源最短路径问题一、实验目的： 1、理解分支限界法的剪枝搜索策略； 2、掌握分支限界法的算法柜架； 3、掌握分支限界法的算法步骤； 4、通过应用范例学习动态规划算法的设计技巧与策略；二、实验内容及要求： 1、使用分支限界法解决单源最短路径问题。 2、通过上机实验进行算法实现。 3、保存和打印出程序的运行结果，并结合程序进行分析，上交实验报告。三、实验原理：分支限界法的基本思想： 1、分支限界法与回溯法的不同： 1）求解目标：回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解，而分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解，或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。 2）搜索方式的不同：回溯法以深度优先的方式搜索解空间树，而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。 2、分支限界法基本思想：分支限界法常以广度优先或以最小耗费（最大效益）优先的方式搜索问题的解空间树。在分支限界法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。活结点一旦成为扩展结点，就一次性产生其所有儿子结点。在这些儿子结点中，导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃，其余儿子结点被加入活结点表中。

此后，从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点，并重复上述结点扩展过程。这个过程一直持续到找到所需的解或活结点表为空时为止。 3、常见的两种分支限界法： 1）队列式(FIFO)分支限界法按照队列先进先出（FIFO）原则选取下一个节点为扩展节点。 2）优先队列式分支限界法按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。四、程序代码 #include using namespace std; int matrix[100][100]; // 邻接矩阵 bool visited[100]; // 标记数组 int dist[100]; // 源点到顶点i的最短距离 int path[100]; // 记录最短路的路径 int source; // 源点 int vertex_num; // 顶点数 int edge_num; // 边数 int destination; // 终结点 void Dijkstra(int source) { memset(visited, 0, sizeof(visited)); // 初始化标记数组 visited[source] = true; for (int i = 0; i < vertex_num; i++) { dist[i] = matrix[source][i]; path[i] = source; } int min_cost; // 权值最小 int min_cost_index; // 权值最小的下标 for (int i = 1; i < vertex_num; i++) // 找到源点到另外 vertex_num-1 个点的最短路径{ min_cost = INT_MAX;

物流信息管理练习题

物流信息管理练习题单项选择题 1、物流信息编码对象的种类越多，在程序中的数据提取越复杂，需要的空间越大，时间越长。因此，在编码设计的开始，首先要确定需要编码的（ C ） A、模型 B、对象 C、方法 D、层次 2、信息分类的兼容性要求是指（ B ） A、分类体系的建立应满足事物不断发展和不断变化的需要 B、信息分类上与有关标准的协调一致 C、将选定的事物或概念的属性或特征按一定排列予以系统化，并形成一个合理的分类体系 D、分类编码要从系统工程的角度出发，争取局部问题放在系统中来处理达到系统最优化 3、WMS的首要功能是( )，通过模拟位置查询相应库存物品及状态。 A.入库管理 B.理货管理 C.库位设定 D.入库信息录入答案： C 4、WMS模块功能使其成为( )管理信息系统的代用系统。 A.物流基地 B.物流中心 C.配送中心 D.零销商业答案： B 5、TMS的核心任务是合理( D )，以优化运输服务质量。 A.安排运输车辆 B.安排运输流程 C.调度系统资源 D.安排车辆、司机与货运之间关系 6、TMS的最复杂功能是( )。 A.运输计划安排 B.运输业务登记 C.费用结算 D.车辆与货物跟踪答案： D 7、海空运输进口信息系统的功能程序是( )。 A.到货前资料输入→到货通知→以提单换提货单→货物储存 B.业务委托→作业调度→单证处理→查询统计 C.代理委托→报关→提货→通知客户 D.业务委托→单证处理→进口报关→通知客户答案： B 8、物流中心信息系统的在库管理的核心工作是确定货物的（）、数量和入库日期，使在库数据与实际货物保持一致 A.保管位置 B.产品质量 C.产品产地 D.产品价值答案： A 9、FMS费用管理系统的模块特点是( )。答案： C A.快速统计功能 B.各种查询功能齐全 C.自动生成各种资料表 D.自动提示应收账及应付款 10、海空运输出口信息系统的模块功能程序为( )。答案： A A.订舱委托→操作调度→单证处理→查询统计 B.揽货→订舱→收费→通知移交货物 C.揽货出单→订舱→安排拖车→提货 D.订舱委托→单证处理→调度船舶→统计查询 11、WMS入库管理模块应用( )，快速准确录入入库信息。 A .Barcode B.GPS C.RF D.POS 答案： C 12、应用（）技术能快速完成入库信息录入，并根据客户、物品的型号规格进行同类物品的自动归类 A. 条码 B. EDI C. POS D. RF 答案： D 13、商品条形码EAN-13的校验码由（）位数字组成，用以检验条形码的正误 A. 1 B.2 C.3 D.4 14、国际货运信息系统的实现，将确保国际货运企业形象得到全面提升，同时实现（）答案： A A. 五流合一，五网合一 B.五流合一，四网合一 C.四流合一，五网合一 D.四流合一，四网合一 15在交通运输行业，EDI始用于（），后来，被逐渐推广到其他运输方式。 A. 铁路运输 B.沿海运输 C.公路运输 D.集装箱远洋运输答案： D 16企业要成功使用EDI，最重要的是（）答案： B A. 有一套计算机数据处理系统 B.EDI标准 C.通信环境 D.计算机人员 17国际上通用的和公认的三种物流条码中，一般企业最常用的是（）。(答案：C)

单源最短路径的Dijkstra算法

单源最短路径的Dijkstra算法：问题描述：给定一个带权有向图G=（V，E），其中每条边的权是非负实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在要计算从源到所有其他各顶点的最短路长度。这里路的长度是指路上各边权之和。这个问题通常称为单源最短路径问题。算法描述： Dijkstra算法是解单源最短路径的一个贪心算法。基本思想是：设置顶点集合S并不断地做贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。初始时，S中仅含有源。设u是G的某一个顶点，把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径，并用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。Dijkstra算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶点u，将u添加到S中，同时对数组dist做必要的修改。一旦S包含了所有V中顶点，dist就记录了从源到所有其他顶点之间的最短路径长度。源代码： #include #define MAX 1000 #define LEN 100 int k=0, b[LEN];

using namespace std; //-------------------------------------数据声明------------------------------------------------//c[i][j]表示边(i,j)的权 //dist[i]表示当前从源到顶点i的最短特殊路径长度 //prev[i]记录从源到顶点i的最短路径上的i的前一个顶点 //--------------------------------------------------------------------------------------------- void Dijkstra(int n, int v, int dist[], int prev[], int c[][LEN]) { bool s[LEN]; // 判断是否已存入该点到S集合中 for (int i = 1; i <= n; i++) { dist[i] = c[v][i]; s[i] = false; //初始都未用过该点 if (dist[i] == MAX) prev[i] = 0; //表示v到i前一顶点不存在 else prev[i] = v; } dist[v] = 0; s[v] = true;

物流系统优化

第13章物流系统优化本章要点：物流系统是一个开放的复杂性系统，也是集多项功能为一体的综合性系统。在整个物流系统中，供应商、经销商、制造商、专业的物流公司及各物流节点共同构成一个物流网络，它们之间的关系是密不可分的，这些环节的运作效率和匹配程度是物流系统优化的核心。物流系统的优化可以提升整个物流网络的核心竞争力，进而能够促进产业结构的升级以及相关经济的可持续发展。本章在基于物流系统优化原则上系统地概括了物流节点、仓储系统、运输系统及供应链理论知识和优化的方法。

第13章物流系统优化 13.1物流系统优化的基本原则 13.2物流节点优化 ?13.2.1影响物流节点设置的因素 ?13.2.2物流节点类型的划分方法 ?13.2.3物流节点优化 13.3仓储系统优化 ?13.3.1仓储系统 ?13.3.2仓储系统优化措施 13.4运输系统优化 ?13.4.1运输系统 ?13.4.2配送优化 ?13.4.3运输路径优化 13.5供应链优化 ?13.5.1供应链优化的概念与流程 ?13.5.2约束理论 ?13.5.3约束理论的应用

目标（Objectives） ?设定的目标必须是定量的和可测评的模型（Models） ?模型必须忠实地反映实际的物流过程数据（Data） ?数据必须准确、及时和全面集成（Integration） ?系统集成必须全面支持数据的自动传递 ?系统优化方法必须以一种便于执行、管理和表述（Delivery）控制的形式来表述

算法（Algorithms） ?算法必须灵活地利用独特的问题结构 ?计算平台必须具有足够的容量在可接受的时计算（Computing）间段内给出优化方案 ?负责物流系统优化的人员必须具备支持建模、人员（People）数据收集和优化方案所需的领导和技术专长 ?商务过程必须支持优化并具有持续的改进能过程（Process）力 ?投资回报必须是可以证实的，必须考虑技术、回报（ROI）人员和操作的总成本

基于某中国的邮递员问的题目地物流配送线路优化

基于中国邮递员问题的物流配送线路优化 [摘要]：针对物流配送的线路优化问题，以配送总路程最小为目标，在充分考虑中国邮递员问题的基础上，寻求求解优化方案以及建立线路优化模型。 [关键词]：线路优化中国邮递员问题最小树法优化模型 1.引言随着市场竞争的日益加剧、世界经济一体化的程度的加快和科学技术的飞速发展，许多企业已经把物流作为提高竞争力和提升核心的竞争能力的重要手段，将先进的物流理论和物流技术引入企业的生产和经营管理中。这一产业在我国现今还处于发展阶段，与国外物流业相比，我国物流业自身存在的一些问题逐渐对企业自身的发展和盈利造成了瓶颈。在众多的问题中，物流效率问题是较为突出的一个。而物流网络是否科学健全又是决定物流效率的关键一环，作为实现物流合理化的重要内容和手段，研究物流配送路径有助于企业降低物流成本，提高运作效率，全面提高顾客满意度，使企业在现今物流业服务竞争逐渐激烈的环境下站稳脚跟，让企业获得更多的利润和更为长远的发展。用图的语言来描述物流线路优化问题，就是给定一个连通图G，在每条边上有一个非负的权，要寻求一个圈，经过G的每条边至少一次，并且圈的权数最小。这个问题是由我国管梅谷同志于1962年首先提出来的，因此国际上称它为中国邮递员问题。

2.问题描述中国邮递员问题的描述：一个邮递员送信，在邮局里挑选出他所有负责的街区的各条街道的邮件，并按一定的次序排列，然后按一定路线投递这些邮件，最后返回邮局。自然邮递员必须走过他负责的街区的每一条街道至少一次，并希望选择一条总路程最短的投递路线。下面我们介绍一下图论问题中的定义和定理。定义1：在一个多重边的连通图中，从某个顶点出发，经过不同的线路，又回到原出发点，这样的线路称为欧拉图。定义2：设G是一个无向连通图，若存在一个回路，经过G中的每一条边一次且仅一次，则称这个同路为欧拉回路：定义3：设G足一个无向连通图，若在G中通过某顶点的弧的个数为偶数时，这个顶点被称为偶点，否则被称为奇点。定理1：一个非空连通图是欧拉图当且仅当它没有奇点。定理2：一个连通图有欧拉迹当且仅当它最多有两个奇点。定理3：设C是一条经过赋权连通图C的每条边至少一次的回路，则C是G的最优回路，当且仅当C对应的欧拉图G满足： (1)G的每条边至多重复出现一次； (2)G的每个圈上重复出现的边的权之和不超过该圈总权的一半。基于以上定义和定理，应用图论描述中国邮递员问题如下：在一个连通图G=(V，E)中，E中的每一条边对应一条街道，每条边的权重l(e)=街道的长度。v中某一个顶点为邮局，其余为街道的交叉点。在连通图c=(V，E)上找一个圈，该圈过每边至少一次，且圈上所有边的权和最小。

物流配送中最优路径规划模拟软件

最短路径算法在物流运输中的应用

本科生毕业设计（论文）题目：线性表的设计和实现学生姓名：张三学号： 1153 院系：基础科学学院信息技术系专业年级：2012级信息与计算科学专业指导教师：李四年月日

摘要随着现代物流业的发展，如何优化和配置物流的运输路径成为了一个热点的问题。其中，最具代表性的问题就是如何在一个道路网络中选择两点之间的合适路径，使其距离最短。为了解决这个问题，本文介绍了两种最常用的最短路径求解方法——DIJKSTRA算法与FLOYD算法，分析了它们的适用范围以及时间复杂度。最后，对一个具体的航空公司物流配送问题进行了求解，得到了理论最优路径。关键词：最短路径问题；DIJKSTRA算法；物流运输

ABSTRACT With the development of modern logistics industry, how to optimize and configure the transport path of logistics has become a hot issue. Among them, the most representative problem is how to select the appropriate path between two points in a road network to minimize the distance. In order to solve this problem, this paper introduces two most common shortest path solutions ——Dijkstra algorithm and Floyd algorithm, and analyzes their application range and time complexity. Finally, a specific airline logistics distribution problem is solved, and the theoretical optimal path is obtained. Keywords：Minimum path problem；Dijkstra algorithm；Logistics transportation

单源最短路径问题-Dijkstra

单源最短路径问题所谓单源最短路径问题是指：已知图G＝（V，E），我们希望找出从某给定的源结点S∈V 到V中的每个结点的最短路径。首先，我们可以发现有这样一个事实：如果P是G中从vs到vj的最短路，vi是P中的一个点，那么，从vs沿P到vi的路是从vs到vi的最短路。对于图G，如果所有Wij≥0的情形下，目前公认的最好的方法是由Dijkstra于1959年提出来的。 Dijkstra算法基本思想：设置顶点集合S并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。（1）初始时，S中仅含有源节点。（2）设u是G的某一个顶点，把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径，用数组D[i]记录顶点i当前所对应的最短特殊路径长度。（3）Dijkstra算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶点u，将u添加到S中，同时对数组D作必要的修改。（4）一旦S包含了所有V中顶点，dist就记录了从源到所有其它顶点之间的最短路径长度。源程序1： //Dijkstra算法 #include #include using namespace std; #define VEX 5//定义结点的个数 #define maxpoint 100 double graph[][maxpoint]={ { 0 , 10 , -1 , 30 , 100 }, { -1 , 0 , 50 , -1 , -1 } , { -1 , -1 , 0 , -1 , 10 } , { -1 , -1 , 20 , 0 , 60 } , { -1 , -1 , -1 , -1 , 0 } }; //邻接矩阵 void main() {int R[maxpoint]={0},B[maxpoint]; int D[VEX],P[VEX];//定义数组D用来存放结点特殊距离，P数组存放父亲结点 //初始时，红点集中仅有源结点0 R[0]=1; B[0]=0; for(int i=1;i

第二章物流配送车辆路径问题

第二章物流配送车辆路径问题 2.1 问题的描述及各组成部分特点 2.2 车辆路径问题的分类 2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势 * 2.1 问题的描述及各组成部分特点配送活动中的配送车辆行驶线路优化确定问题，是近二十多年来国际运筹学界的研究热点之一。运筹学界将此类问题统称之为车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP），或车辆调度问题（Vehicle Scheduling Problem, VSP）。一般描述是：对一系列给定的客户点，确定配送车辆行驶路线，使其从配送中心出发，有序地对它们进行服务，并在满足一定的约束条件下（如车辆载重量、客户需求量、服务时间限制等），使总运输成本达到最小（如使用车辆数最少、车辆行驶总距离最短等）。一般把最小化车辆使用数作为第一优化目标，而最小化车辆行驶距离作为第二优化目标。* 车辆路径问题的特点 1. 道路网（road network）弧表示路段，点表示道路交叉点、配送中心和客户。弧的权cij表示其距离或行驶时间。 * 2. 客户（customer）用图上的小圆点表示；需运送或收取的货物量（需求量）di (或di和pi )；要求提供服务的时间段，即时间窗（time window）在客户点所花费的服务时间si；能用于服务该客户的车辆集合。 3. 配送中心（车场）（distribution center，depot）用图上的小方点表示；车辆行驶路线开始并终止于配送中心或某一个客户点；其特征由所配备的车辆种类和数量、以及所能处理的货物总量来描述。 * 4. 车辆（vehicle）车辆是自备还是外租，完成任务后是否返回；车辆的装载能力; 车辆使用费; 可用于进行货物装卸的设备. 5. 驾驶员（driver）给驾驶员安排取送货任务时，必须符合工作时间方面的有关规定。 6. 路径编排中的限制条件车辆的当前负载不能超过车辆的装载量；客户只要求送货、取货、或取送货兼有；在客户所要求的时间窗和驾驶员的工作时间内提供服务；访问客户的顺序要求。 *

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