配送线路规划⼗⼤原则
1、根据邻近的站点安排⾏车路线。车辆的⾏车路线，要围绕相互靠近的站点进⾏计划，使站点之间的⾏车距离最短。
2、从距仓库最远的站点开始设计路线，分派载货能⼒可以满⾜该站点需要的车辆。然后，从还没有分派车辆的其它站点中出距仓库次远的站店，分派另⼀车辆，如此往复，直到所有站点都分派有车辆。
3、各条⾏车路线之间要没有交叉，⽆交叉肯定⽆重复路线，运⾏距离会最短。
4、优先使⽤载货最多的车辆进⾏运送。理想状况是⽤⼀辆⾜够⼤的车辆运送所有站点的货物，这样将使总的⾏车距离或时间最⼩，其实就是规模效应原理的应⽤（⼀次载货越多，最好是满载，平均单件运输费⽤越低）。
5、取货、送货应该混合安排，不应该在完成全部送货任务之后再取货。尽可能在送货过程中安排取货，以减少线路交叉次数（取决于车辆结构、取货数量和货物堆放对车辆装卸的影响程度）。
6、对特殊情况采取灵活多样的运送⽅式。特别是对于遥远⽽⽆法归⼊站点的站点，可以采⽤其他配送
⽅式。孤⽴站点，若为其提供服务，所需的运送时间较长、运送费⽤较⾼。如果采⽤⼩型车辆单独为其进⾏服务，可能会更经济。此外，利⽤外包的运输服务也是⼀个很好的选择。根据经验法则，⾃营车辆需要达到80%的满载⾥程才能⽐受雇运输更便宜。
7、避免时间窗⼝过短，那样会使⾏车路线偏离理想模式。若出现这种情况，就应该重新进⾏时间窗⼝设置，或重新规划配送路线。
8、设计配送路线时，要使车辆的⾏车路线呈⽔滴状，保证站点⾮常紧凑，各站点的划分要避免重复。
9、难运的安排在⽇班，好运的安排在夜班。对于⼤城市⽽⾔，晚上配送也是⼀个不错的选择，⽩天，那个堵啊……
10、杜绝以下不合理的运输，包括空车⾏驶、对流运输、迂回运输（舍近取远）、重复运输、倒流运输、过远运输、运⼒选择不当、托运⽅式选择不当、⽆效运输等。
（1）返程或起程空驶。空车⽆货载⾏驶，是不合理运输的最严重形式。在实际运输组织中，有时候必须调运空车，从管理上不能将其看成不合理运输。但是，因调运不当、货源计划不周、不采⽤运输社会化⽽形成的空驶，是不合理运输的表现。造成空驶的不合理运输主要有以下⼏种原因：⼀是能利⽤
社会化的运输体系⽽不利⽤，却依靠⾃备车送货提货，这往往出现单程重车，单程空驶的不合理运输。⼆是由于⼯作失误或计划不周，造成货源不实，车辆空去空回，形成双程空驶。三是由于车辆过分专⽤，⽆法搭运回程货，只能单程实车，单程回空周转。
（2）重复运输：本来可以直接将货物运到⽬的地，但是在未达⽬的地之处，或⽬的地之外的其它场所将货卸下，再重复装运送达⽬的地。还有⼀种形式是：同品种货物在同⼀地点⼀⾯运进，同时⼜向外运出。
（3）迂回运输：有两条以上的同类交通线可以采⽤时，未能利⽤最短距离的路线，⽽绕道运送货物⾄⽬的地。
（4）对流运输：亦称“相向运输”、“交错运输”，指同⼀种货物，或彼此间可以互相代⽤⽽⼜不影响管理、技术及效益的货物，在同⼀线路上或平⾏线路上作相对⽅向的运送，⽽与对⽅运程的全部或⼀部分发⽣重叠交错的运输。
（5）倒流运输：货物从销地或中转地向产地或起运地回流的⼀种运输。
（6）过远运输：调运物资舍近求远，近处有资源不调⽽从远处调，这就造成可采取近程运输⽽未采取，拉长了货物运距的浪费现象。
（7）运⼒选择不当。未选择各种运输⼯具优势⽽不正确地利⽤运输⼯具造成的不合理现象，常见有以下若⼲形式：⼀
（7）运⼒选择不当。未选择各种运输⼯具优势⽽不正确地利⽤运输⼯具造成的不合理现象，常见有以下若⼲形式：⼀是弃⽔⾛陆。在同时可以利⽤⽔运及陆运时，不利⽤成本较低的⽔运或⽔陆联运，⽽选择成本较⾼的铁路运输或汽车运输，使⽔运优势不能发挥。⼆是铁路、⼤型船舶的过近运输。不是铁路及⼤型船舶的经济运⾏⾥程，却利⽤这些运⼒进⾏运输的不合理做法。主要不合理之处在于⽕车及⼤型船舶起运及到达⽬的地的准备、装卸时间长，且机动灵活性不⾜，在过近距离中利⽤，发挥不了运速快的优势。相反，由于装卸时间长，反⽽会延长运输时间。另外，和⼩型运输设备⽐较，⽕车及⼤型船舶装卸难度⼤、费⽤也较⾼。三是运输⼯具承载能⼒选择不当。不根据承运货物数量及重量选择，⽽盲⽬决定运输⼯具，造成过分超载、损坏车辆及货物不满载、浪费运⼒的现象。尤其是 "⼤马拉⼩车"现象发⽣较多。由于装货量⼩，单位货物运输成本必然增加。
（8）托运⽅式选择不当。对于货主⽽⾔，在可以选择最好托运⽅式⽽未选择，造成运⼒浪费及费⽤⽀出加⼤的⼀种不合理运输。例如应选择整车未选择，反⽽采取零担托运，应当直达⽽选择了中转运输，应当中转运输⽽选择了直达运输等都属于这⼀类型的不合理运输。
（9）⽆效运输。装运的物资中有⽆使⽤价值的杂质（如煤炭中的矸⽯、原油中的⽔分、矿⽯中的泥⼟和沙⽯）含量过多或含量超过规定的标准的运输。
配送线路规划六⼤⽅法
路线规划⽅法⼀：扫描法与旅⾏商模型
仓库除了通过第三⽅物流向本省及周边省市发货外，在省城⾥也有⼀些客户，需要送货上门。因为暂时没有TMS⽀持，确定配送路线，并使⽤最少的车辆完成配送任务就是需要⼀个经常要决策的问题。
笔者在互联⽹上了很多的配送优化算法，看到满篇的计算公式、表格，⼗分复杂，最后还是觉得扫描法⽐较简便易⽤。
1、因为笔者所在的⽔西汽配的客户相对⽐较固定，所以在地图上标出所有配送地点及仓库的位置。
2、⽤⼀把直尺，以仓库为圆点，沿顺时针（或逆时针）⽅向旋转，直到与某配送地点相交。核算如果在某线路上增加该站点，是否会超过车辆的载货能⼒？如果没有，继续旋转直到与下⼀个配送地点相交。再次计算累计货运量是否超过车辆的运载能⼒。如果超过，就剔除最后的那个站点，并确定路线。
3、随后，从不包含在上⼀条路线中的站点开始，继续旋转直尺以寻新路线。重复该过程直到所有配送地点都被安排到路线中。
4、根据道路情况（考虑堵车时点、单⾏道等因素），排定各路线上每个站点的顺序，使整个路线呈⽔滴状，以保证⾏车距离最短。当然，也可以使⽤旅⾏商问题模型来求解。
路线确定后安排车辆时，要保证各线路配送时点⾸尾相接。也就是说，如果完成⼀条路线后开始另⼀条线路，那么就可以分配同⼀部车负责第⼆条路线。因此，将所有运输路线⾸尾相连按顺序排列，使车辆的空闲时间最短，就可以决定所需车辆数，并使车辆数最少。
确定配送路线后，把车辆安排好班次，就决定了给客户的服务⽔平。对于所谓的最后⼀公⾥配送⽽⾔，主要是两种常见形式，⼀般戏称为公交车物流和出租车物流。
•公交车物流：固定时间发车，要求客户在发车前⼀定时间内提交订单，仓库接单后备货。⼀般情况下，汽车配件能做到⼀天两班。因为线路固定，停靠点也固定，客户收货时间可以预期。这种⽅式配送成本相对较低，需要的车辆、⼈员也较少。
•出租车物流：不管什么时间接到客户订单，马上备货发送。单独送货上门，成本⽐上⼀种⾼得多，需要的车辆、⼈员也多。⼀般在客户愿意承担运费的情况下可以采⽤，不然有可能造成配送的货值（如⼀条⽪带），还不如配送费⾼的情况。当然，这种情况服务⽔平最⾼，批量⼤、⽑利⾼的产品还是可以采⽤的。
上⾯提到的旅⾏商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem），⼜称为旅⾏推销员问题、货郎担问题。其基本思想是：⼀个旅⾏商⼈要拜访n个城市，他必须选择所要⾛的路径，路径的限制是每个城市只能拜访⼀次，⽽且最后要回到原来出发的城市，路径选择的⽬标是：求得的路径路程为所有路径中的最⼩值。
旅⾏商问题模型适⽤于对单⼀车辆配送路线进⾏优化，即从某设施出发，访问⼀定数量顾客后⼜回到原出发点。
解决旅⾏商问题的算法⽐较多，最常⽤的有贪⼼算法（⼜称贪婪算法），指在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，所做出的是在某种意义上的局部最优解。
贪⼼算法⼀般都是⽤计算机进⾏求解的，计算量⽐较⼤，特别是顾客⽐较多时。下⾯简单⽰例算法的思想。如图所⽰，要求车辆从仓库A出发，送货到B、C、D、E四个客户后再返回仓库A。任意两点间的距离已知（即直线上的数字），试求最佳配送路径。
•1、选择距出发点最近的客户位置，由于D点距A点最近，故先选择D点；
•2、从剩下的结点中，选择离当前已选择结点最近的客户，即出离D点最近的点，这⼀点是C点；
•3、如果所有位置都被选择了，则停⽌；否则继续上⼀步骤，下⼀个到的点是E；
•4、由于只剩下B点没有被选择，所以B点成为继E点之后的客户，然后返回A。
这样，最佳配送路线为A—D—C—E—B—A，总⾏驶距离=15+12+13+18+19=77。
路线规划⽅法⼆：表上作业法
表上作业法是根据供销平衡关系和单位物资调运费⽤，按⼀定程序编制不同内容的表，由表确定出可⾏⽅案，然后判断这⼀⽅案是否最优。若不是最优⽅案则进⾏调整，往复循环直到求得最优⽅案，⽰例如下。
3个同⼀商品的供应商，每⽇能提供的数量分别是A1为7个单位，A2为4个单位，A3为9个单位。现在要把这些产品全部运到4个门店，各门店每⽇销量B1为3个单位，B2为6个单位，B3为5个单位，B4为6个单位。已知从各供应商到各门店的单位产品运价，问题是如何调运产品，在满⾜各门店需求量的前提下总运费最少。
单位运价表
供销平衡表
⼀、使⽤最⼩元素法，即就近供应，从单位运价表中最⼩的运价开始确定供销关系，然后次⼩，⼀直到给出初始⽅案为⽌，步骤如下。
1、在单位运价表中出最⼩运价为1，这表⽰先将A2的产品供应给B1。因为供应量⼤，A2除满⾜B1的全部需求外，还多余1个单位产品。在供销平衡表的A
2、B1交叉格处填上3得表1，并将单位运价表的B1列运价划去得表2。
表1
表2
2、在表2中再最⼩运价2，确定A2多余的1个单位供应B3，相应地划去A2⾏运价，并得到表
3、表4。
表3
表4
3、在表4中未划去的元素中再出最⼩运价3，这样⼀步步进⾏下去，直到单位运价表上的所有元素划
去为⽌。
4、最后产销平衡表上得到⼀个调运⽅案，见表
5，此⽅案的总运费为86元。
表5
总结以上步骤：从单位运价表中逐次挑选最⼩元素，并⽐较供应量和销量。当供应⼤于销量时，划去该元素所在列；当供应⼩于销售时，划去该元素所在⾏。然后在未划去的元素中再最⼩元素，⼀直循环，直到最终确定供销关系。
求出⽅案之后，要进⾏最优性检查，常⽤⽅法有位势法和闭合回路法。所谓闭合回路法是在表5上每⼀空格出发⼀条
求出⽅案之后，要进⾏最优性检查，常⽤⽅法有位势法和闭合回路法。所谓闭合回路法是在表5上每⼀空格出发⼀条闭合回路，它以某空格为起点，⽤⽔平线或垂直线向前画，碰到数字格转90度后继续前进，直到回到起始空格为⽌。
判定标准是：从每⼀空格出发存在和可以到唯⼀的闭回路。
⼆、伏格尔法
最⼩元素法的缺点是：可能开始时节省⼀处的费⽤，但随后在其他处要多花⼏倍的运费。伏格尔法考虑到：⼀供应地的产品假如不能按最⼩运费就近供应，就考虑次⼩运费，这就有⼀个差额。差额越⼤，说明不能按最⼩运费调运时，运费增加越多。因⽽对差额最⼤处，就应当采⽤最⼩运费调运，步骤如下。
1、在单位运价表中分别计算出各⾏和各列的最⼩运费和次最⼩运费的差额，并填⼊该表的最右列和最下⾏，见表6。
表6
假如时间可以倒流2、从⾏或列差额中选出最⼤者，选择它所在⾏或列中的最⼩元素。在表6中B2列是最⼤差额所在列。B2列中最⼩元素为4，可确定A3的产品先供应B2的需要，得表7。同时将运价表中的B2列数字划去，如表8。
表7
表8
3、对表8中未划去的元素再分别计算出各⾏、各列的最⼩运费和次最⼩运费的差额，并填⼊该表中的最右列和最下⾏，重复第1、2步，直到给出初始解为⽌，如表9。
表9
伏格尔法给出的初始解⽐⽤最⼩元素法给出的初始解更接近最优解。
路线规划⽅法三：图上作业法
将固定量的产品从供应地运往门店，经常会有不同的路线可以选择。如果在路况基本相同的条件下，选择⼀条最短的路线肯定是既省时间⼜省钱的，这就是运输中常有的最短路线问题。举例如下：
公司要把产品从A地运往B地，根据两地之间交通情况，绘制了⽹络图。结点代表路线要经过的不同城市，箭头表⽰两个城市之间的公路，上⾯标注的数字是每段路的长度。
解决⽅法：
•1、从终点开始逐步逆向推算，与终点10连接的有两个结点，即9和8。从9和8各只有⼀条线路到10，都是最短路，分别记为（9—10）100，（8-10）150。
•2、结点6到终点10的路只有⼀条需要通过9，记做（6—9—10）300；同样的（5—8—10）400；（7—8—
10）275。
•3、结点2到终点10的路有3条，可以选择经过5或6，⽽最短路为经过6的线路，记为（2—6—9—10）600，同样（4—6—9—10）500，（3—7—8—10）575。
•4、最后从A点出发即结点1，要到达B点，必然要经过2、3或4其中⼀个，显然最短路是经过4的，即（1—4—6—9—10）650。
可以通过绘制决策表进⾏计算。
路线规划⽅法四：最短路径之Dijkstra算法
从某顶点出发，沿图的边到达另⼀顶点所经过的路径中，各边上权值之和最⼩的⼀条路径叫做最短路径。Dijkstra算法（迪杰斯特拉算法）应⽤了贪⼼算法模式，是⽬前公认最好的求解最短路径的⽅法。
（迪杰斯特拉算法）应⽤了贪⼼算法模式，是⽬前公认最好的求解最短路径的⽅法。
算法的步骤如下：
先⽣成两个集合，其中遍历过的节点集合为S，集合U中则为其余节点，即未遍历过的节点。
•1、初始时，S只包含源点，即S＝{v}，v的距离为0。U包含除v外的其它顶点，即：U={其余顶点}，若v与U中顶点u 有边，则{u,v}正常有权值，若u不是v的出边邻接点，则{u,v}权值为∞。
•2、从U中选取⼀个距离v最⼩的顶点k，把k加⼊S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。
•3、以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u的距离（经过顶点k）⽐原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值为顶点k的距离加上边上的权。
•4、重复步骤2和3，直到所有顶点都包含在S中。
举例如下，寻从A到F的最短路径，其中线上的数字是两地间的距离。
路线规划⽅法五：多阶段动态决策法
A市到E市的公路⽹如图所⽰。现有⼀批货物需要从A市运到E市，图中的节点B1、B2、C1……、代表可以经过的县市站点，箭头表⽰两点间是连通的；线上的数字表⽰两点间的运输代价。运输代价可以是时间、距离或时间与距离的加权平均。现在要确定从A市到E市的最佳运输路线，使运输成本最低。
⾸先，根据⽹络结构特征将整个决策问题划分成4个阶段。决策过程按从终点到起点的逆序进⾏，因此决策阶段编号是按逆序进⾏的。
其次，按照逆序法对每个阶段的决策问题求解，依次从每个阶段的可选状态中选择⼀个到终点最短的状态。
具体决策过程如下。
•1、第1阶段的决策：有两个可选状态D1和D2，到终点的距离分别是5和2。
•2、第2阶段的决策，从C1、C2、C3三个备选状态中选择⼀个点，使其经过D1到达E的距离最短，决策结果是C1点，到E点的最短距离=8。再从中选择1个点，使其经过D2到达E的距离最短，这时的决策点是C2点，最短距离=7。
•3、第3阶段的决策：分别从B1、B2、B3中选择⼀个点，使其经过C1、或C2、或C3到达E点的距离最短。可能的部分最短路径是B2—C1、B2—C2、B2—C3，对应的最短距离分别是14、17、16，即这⼀阶段的决策点都是B2。•4、第4阶段的决策：选择A点，使A经过B1、或B2点到达E的总距离最短，结果是A—B2，距离=5+14=19。
每个节点上⾯的数字（⽅框中）表⽰该点到终点E的最短距离，决策的过程可⽤表1说明。
表1
最后，按顺序从阶段4到阶段1，就可得到从结点A到结点E的最短路径，A—B2—C1—D1—E，最短距离为
（5+6+3+5）=19。
应⽤动态规划法求解运输最短路径问题的基本条件是，必须能将⼀个具体的路径优化问题转化成多个决策阶段问题，且这种阶段划分必须明确、易识别且满⾜⽆后效应。
路线规划⽅法六：定性⽅法
⼀、经验判断法
经验判断法是利⽤⾏车⼈员的经验来选择配送路线的⼀种主观⽅法。⼀般以司机习惯⾏驶路线和道路⾏驶规定等为基本标准，拟订出⼏个不同⽅案，通过汇总有经验的司机和送货⼈员的意见，或者直接由配送管理⼈员凭经验做出判断。这种⽅法的质量取决于决策者对运输车辆、⽤户的地理位置和交通线路情况掌握的程度，以及决策者的分析判断能⼒与经验。尽管缺乏科学性，易受掌握信息详尽程度的限制，但运作⽅式简单、快速、⽅便。通常在配送路线的影响因素较
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