城市配送学习

steve

经常堵车怎么办？

levite

关于配送软件中关于客户群的截图。

   当你面对如此庞大的客户群的时候，相信每日的配送规划任务已经是你的计划员最头疼的问题。只要把货送出去就行了，再没有时间顾及优化还是不优化。不出大错误就已经不错了！

levite

经常堵车怎么办？
对于堵车，北京是最有名的。
如果是出现车祸这个突发性的堵车，除在及时调整配送计划外，没有其他的办法。
如果是经常性的堵车，则在配送软件中进行以下设置（如图）：
高峰时间（堵车）约束用于确定高峰时间对驾驶时间的影响。
开始时间
一天中高峰时间窗口开始的时间。
结束时间
一天中高峰时间窗口结束的时间。
分界
  车辆经过指定位置（堵车发生地点），平时只需要10分钟就可以通过，在高峰时间时就需要加时。
加时
   对行驶时间的百分比增量。
星期日. . . 星期六
一周中应用高峰时间窗口的天数。您可以指定一周内任何天数。
北. . . 西
应用高峰时间窗口的行驶方向。您可以指定任何方向组合，最多可以一次组合四个方向。

levite

高峰时间约束设置的软件截图。

steve

很多时候堵车都是临时性的。

log96

问两个问题：
1.多张订单合并出货时，怎么来安排车辆，或者说怎么样做到最优化？这也就是一个安排装车的问题

log96

2.一般的都是通过电子地图的方式来反映收获地点之间的关系，但是两点之间的道路距离怎么确定，我看过一个比较笨的方法：首先得到各点之间的距离，然后通过0-1规划找出最佳路点，不知道这便是怎么做的

levite

配送系统的优化，应该是配送业务的多重目标的平衡与统一。

levite

多张订单合并出货系统截图，不同的颜色是不同的车次。图上一共有三趟车次。
有些路线，没有按顺序送货，可能是受到路况、是否是单行线、各门店的收货时间要求的影响。

levite

关于各点之间的距离及网络路线的确定

行驶矩阵指定数据来源中的位置和交叉点之间的行驶路径。矩阵包含从每个邻近交叉点到其它各邻近交叉点的路径。应用程序使用行驶矩阵中的信息来计算数据来源中任意两个位置（服务位置或交叉点）之间的驾驶距离、驾驶时间、成本和行驶路径。路线选择流程在构建路线时会使用此信息。
服务位置矩阵 (SLM) 使用行驶矩阵按照特定路线指定的顺序来计划路线。您可以在构建行驶矩阵对话框中创建行驶矩阵。应用程序将根据需要（例如在两个位置间请求行驶矩阵时）自动创建 SLM。
创建行驶矩阵的工作相当费时，因此需提前进行行驶路径的评估，并将它作为永久文件存储到硬盘上。
硬盘上必须有存储矩阵文件的足够空间。SLM 文件是暂时性文件，其大小会根据路线所选择的不同位置数而即时变化。硬盘上必须有足够空间以存储可能生成的最大 SLM。您可以使用以下公式计算矩阵文件和 SLM 所需的硬盘空间大小：

行驶矩阵
硬盘要求（以字节为单位）：16 + (38 x ti) + (10 x ai x ai) + (4 x ti x ai) + (8 x br)
RAM 要求（以字节为单位）：16 + (38 x ti) + (8 x br)
其中：
ti 表示道路网络中交叉点的总数
ai 表示附加至数据库中各位置的交叉点数目
br 表示道路网络中归类为障碍的路段总数

服务位置矩阵
8 + 24sl + (12 x (sl x sl))
其中：sl 是路线选择程序运行时估计的服务位置总数。当运行路线选择流程时，整个 SLM 都保留在 RAM 中。同时在硬盘上也存储了一个副本，以便再次运行同一流程时可以节省时间。