一、引言
隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，現(xiàn)代物流已成為社會和企業(yè)的生產(chǎn)、供應是否能夠高效運作的關(guān)鍵。配送是將貨物從物流結(jié)點送達收貨人的過程，是物流的一個重要環(huán)節(jié)，直接與消費者或客戶溝通連接。配送需要按照客戶要求，按照需求貨物的種類、數(shù)量、時間等方面要求進行運送，是“配”和“送”的有機結(jié)合。配送的線路、車輛規(guī)劃是否合理將很大程度上影響配送的成本、效益、速度和服務質(zhì)量。當前，物流網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍較大、客戶較多、時間要求精確對于配送提出了更高的要求，對于及時性、準確性更加苛刻。因此，采用科學、合理、高效的方法確定配送線路和車輛調(diào)度計劃，變得至關(guān)重要。
國內(nèi)外許多研究對于配送線路安排問題（VRP）和配送車輛優(yōu)化調(diào)度問題（VSP）都有了深入的探討，建立了相關(guān)的模型和算法。但將模型與日常配送系統(tǒng)的運作相結(jié)合更為關(guān)鍵，在構(gòu)建計算機配送優(yōu)化系統(tǒng)前，需要對于模型和系統(tǒng)進行試驗、確認，以保證系統(tǒng)模型對解決目標問題的匹配性和高效性。因此，需要建立一個合理的計算機模擬環(huán)境對系統(tǒng)模型進行驗證和確認，以及對系統(tǒng)未來運行狀況的模擬、評估。
物流配送車輛路徑問題的仿真研究，即是將對解決車輛線路安排、車輛調(diào)度問題與計算機系統(tǒng)仿真技術(shù)相結(jié)合，達到將系統(tǒng)模型與現(xiàn)實需求目標相匹配的目的。
本文將對物流配送規(guī)劃模型加以討論，并且以具有時間窗的整數(shù)規(guī)劃模型為例對其中模型的參數(shù)的計算機仿真生成和系統(tǒng)仿真方法進行針對性的探討。
二、配送車輛優(yōu)化調(diào)度問題研究
（一）配送車輛優(yōu)化調(diào)度問題研究概況
一般認為，不考慮時間要求，僅根據(jù)空間安排線路時稱為VRP（Vehicle Routing Problem）問題，當引入時間等約束時成為VSP（Vehicle Scheduling Problem）問題。由于Scheduling比Routing范圍大，因此一般統(tǒng)稱為車輛優(yōu)化調(diào)度問題VSP。
VSP的算法國內(nèi)外有大量的研究，主要分為精確算法和啟發(fā)式算法兩類。因為VSP問題是NP-困難問題，采用精確算法如：分支定界法、割平面法等運籌學算法時計算量隨需規(guī)劃的規(guī)模成指數(shù)增長，在現(xiàn)實中無法實現(xiàn)或很不經(jīng)濟。專家們致力于研究近似的得出較優(yōu)解得算法，即啟發(fā)式算法。該類研究成果很多主要包括：
1、構(gòu)造算法（Constructive Algorithm）
包括：節(jié)約法（C-W）、插入法等
2、兩階段算法（Two Phase Algorithm）
包括：先路徑后分組法、先分組后路徑法等
3、亞啟發(fā)式算法（Met heuristics Algorithm）
包括：退火算法、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等
本文重點討論系統(tǒng)仿真方法，對各模型算法不做詳細的討論，僅以具有時間窗的整數(shù)規(guī)劃模型為例針對性的給出系統(tǒng)仿真隨機數(shù)產(chǎn)生方法及仿真方法。其他模型及算法可根據(jù)其原理進行推廣。
（二）配送車輛優(yōu)化調(diào)度問題的模型建立
建立的數(shù)學模型一般有整數(shù)規(guī)劃模型和集合劃分模型兩種，這里主要討論整數(shù)規(guī)劃模型。為了具有一定代表性和適用性，因此建立帶有時間窗的整數(shù)規(guī)劃模型為范例：
目標：車輛總運輸費用最低；
假設(shè)：使用的車輛全部相同，搬運作業(yè)時間相同，不能早于或晚于預約時間一定時間，搬運成本不計入運輸費用
增加采用硬時間窗約束，建立模型如下：
s.t.
其中：
N——區(qū)域中需求點集合，N={0，1，2，……，n}；
——需求點i需求量；
——車輛k服務的需求點集；
——車輛k的容量；
——i到j(luò)的單位運輸費用；
——需求點i預約最早時間；
——需求點i預約最晚時間；
——車輛k抵達需求點i的時刻；
——由點i到j(luò)之的間隔時間，包括行程時間和搬運作業(yè)時間，即：，為ij間距，v為車速（取校內(nèi)限速）；
M——較大的正整數(shù)；
三、配送車輛優(yōu)化調(diào)度模型的數(shù)據(jù)仿真
（一）仿真隨機數(shù)的生成
為了測試配送車輛優(yōu)化調(diào)度模型的合理性和系統(tǒng)整體性能，需要進行計算機仿真。此時由于沒有真實的預約信息和用戶信息，需要對用戶的預約細節(jié)信息進行計算機生成，應采用隨機數(shù)產(chǎn)生的方法產(chǎn)生預約的用戶編號（位置）、每個用戶的預約量、預約時間，以便對模型進行參數(shù)的輸入和賦值，即對關(guān)鍵參數(shù)：、，進行仿真數(shù)據(jù)生成。
由于沒有系統(tǒng)中沒有實際的訂單，需要模擬預約生成的情況，而且客戶的分布、預約數(shù)量和時間要有一定得合理性，即符合系統(tǒng)預測的情況或歷史數(shù)據(jù)。鑒于本系統(tǒng)沒有歷史數(shù)據(jù)，只有預測的用戶分布和預約服務的情況，客戶預約情況都服從由調(diào)查結(jié)果和預測值得出的一定概率分布。
從理論上，服從某一分布的隨機數(shù)都可以通過對IID[0,1]均勻分布的隨機數(shù)進行適當?shù)霓D(zhuǎn)換得到，因此正確生成[0,1]上的均勻分布的隨機數(shù)就想得尤其重要。但計算機無法生成完全隨機的數(shù)字，需要借用一定方法進行隨機數(shù)的生成，方法大致可以分為三類：
1、專用的隨機數(shù)表
用已制作好的隨機數(shù)表進行提取。但由于本系統(tǒng)需要的隨機數(shù)量較大，且需要把隨機數(shù)表輸入系統(tǒng)，將占用大量的內(nèi)存，所以不采用該方法。
2、物理方法
利用電子管、放射粒子計數(shù)器或晶體管噪聲發(fā)生器等物理隨機數(shù)發(fā)生器直接產(chǎn)生。考慮經(jīng)濟性和延展性，本系統(tǒng)不可能采用該方法。
