考虑客户满意度的F公司车辆路径优化研究

摘要

随着经济的快速发展，物流在国民经济各个行业发展中的作用愈来愈明显，成为国民经济发展的命脉。物流运输与配送是整个物流活动中连接企业与客户的关键环节，科学的配送车辆路径方案，对提升企业运作效率以及核心竞争力具有重要意义。特别是对生产制造企业而言，物流运输与配送是企业资源的“最终配置”，是决定企业经营战略取得成功至关重要的因素。由此，科学合理的车辆配送路径有助于降低运输与配送费用，提高企业行业竞争力。　　F公司是一家以生产驱动器、阀岛等自动化配件的生产制造企业，经过前期对F公司物流配送中心运输车辆调查，发现该公司在物流与配送方面主要存在以下问题：（1）车辆满载率低；（2）客户满意度低；（3）配送路线重合率高。与此同时，客户满意度是F公司车辆路径优化方面重要的因素。为此，依据F公司目前经营现状与提升客户满意度的实际需求，研究并实施一种带客户满意度的车辆路径优化方案是该公司目前迫切解决的问题之一。　　车辆路径问题现有研究方法如禁忌搜索算法、遗传算法由于理论性太强，很难应用到实际问题当中，或没有考虑到客户满意度。为此，本文运用两步法进行解决：（1）通过K-means算法将配送网点划分为N个区域；（2）将每一个区域内的路线问题转化成旅行商问题（TSP）：当节点数较少时，运用带客户满意度的动态规划法规划路线；当节点数较多时，运用加入客户满意度的改进粒子群算法对配送路线进行规划。实际应用表明，该方案可以有效解决F公司车辆路线问题，提高客户满意度，最终提升企业竞争力。下一步研究可以将驾驶人员匹配、管理成本以及运输成本考虑进来，进一步提高配送方案的可行性。

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