工调度车辆，安排车辆装载和乍辆的出行时间及行车路线，使整个配送过程实现优化。模型构造为建立接近实际情况的物流配送车辆优化调度模型，现假设配送企业位置需求点位置和道路等己知的情况下，对辆车，个客户点，确定车辆分配每辆车负责的客户点及每辆车的行驶路线，同时满足下列条件所有车辆路线的起始点和终止点都是配送始发点每个客户有个非负的货物需求量辆车可以为多个客户服务每辆车要在客户要求的时间范围内送到各客户点。变量和参数符号说明表示配送需求点的数目即客户点，均表示车辆需要经过的个客户点其中，将配送企业看作个特殊客户点，当或时，该点表示为配送企业点表示执行配送任务的辆车表示使用的车辆数目表示客户点的货物重量表示客户点的货物体积大小，为客户点要求货物送到的时间范围其中，为最早到达时间，为最晚到达时间表示车辆在客户点服务的时间，通常服务时间与客户点的货物量有在物流配送中的应用关系，为方便表达，本文以正比关系表示两者的关系表示车辆的最大载重，为方便计算，可将车辆看为同型号的车，载重量相同表示车辆的最人体积容量，同型号的车辆，其体积容最相同表示客户点到客户点的运输成本它也可表示为客户点到的运输距离运输时间等，但通常认为运输成本是与运输距离成定比例关系，因此，本模型中直接以距离表示来说明问题，即到的距离与为关系，而当时车辆到达客户点的时间车辆剩余载重的惩罚系数早到等待的惩罚系数迟到的惩罚系数装卸耗时与货物量的比率关系。数学模型模型说明式为目标函数，它将各项最低化目标综合进行考虑，包括距离最少化空载率最低化和配送时间最准时化其中表示车辆运输距离或运输成本，这与所代表的意义相关为清晰地说明问题，本文直接以表示到的距离进行问题研究在物流配送中的应用表示车辆的剩余载重代价表示车辆到达每个客户点的时间，应该在客户要求的时间范围，内到达，否则对其进行惩罚，当惩罚系数为无穷大时，即为硬时间窗问题，表示不满足时间要求的话，即为不可行解。式为模型的约束条件式表示车辆是否从客户点处行驶至客户点处，如果是则为，否则为式表示客户点的货物是否由车辆来运输，如果是则为，否则为式表示车辆运输的货物重量总和不能超过车辆的最大载重能力式表示乍辆运输的货物体积总和不能超过车辆的体积装载能力式表示车辆在客户点停留的时间，与该客户的货物需求童成正比式表示使用的车辆数目应不超过配送企业的现有车辆数目。该模型具有定的通用性，根据现实中不同的需求情况，可以对日标函数中的惩罚系数进行相应的设置，将其转化为不同类型的问题。即对的值根据追求的目标不同，进行改变。其中，当极小时，目标函数可以简化为当极大时，目标函数可以简化为具体的参数设置需根据具体应用的要求来设定。随着越来越多的客户对物流配送企业提出即时配送的配送要求，是否能做到准时配送成为考查现代配送企业服务水平的项重要指标，因此，客户所提出的时间表，将成为配送企业对配送车辆制定调度计划的重要依据。目标适应度函数设计从前面的模型构造中，已经发现求解优化调度模型的目标是多样化的，可以是费用最少，车辆使用率最大，也可以是服务窗时间最优先满足。通用的目标函数如下式所示，在各子目标前修改适当的权重，可以得到不同的优化日标。在物流配送中的应用其中，当极小或者极大时，目标函数会成为仅考虑运输距离的问题或者不考虑距离而仅考虑车辆载重率及配送时间的问题。因此，为了使各子目标不被边缘化，需要平衡各自之间的比重。为了能与配送行驶距离更好的联系起来，可以令车辆的平均行驶速度李怡同时另为无穷大，即必须在规定的最晚时间内到达，可以早到等待，但不能延迟到达。以个例子模拟上面所设计的算法的执行步骤，基本数据为设有个货物调度中心，营业时间为，现有个需求客户，各客户的需求量为单位吨，服务时间窗范围，客户需求信息由表给出，调度中心及各客户之间的距离由表给出，假设客户点配送停留时间单位小时与成比例，这些客户需求由容量为吨的同种类车辆完成服务，汽车平均速度为，迭代次数设为，且调度中心派出车辆执行调度的时间根据需求不断变化。表客户需求信息客户点需求量吨初始调度解的基础上，对接收的实时信息按照信息的类别不同分别进行处理，只针对出现新情况的辆车或者个客户进行局部的调整，用局部优化策略进行处理尽管局部调整策略下得到的调度处理方案可能劣于整体重新调度策略下得到的调度方案，但是它的涉及面小，对原有方案的改动小，适用于现实配送过程中的在途调度。优化调度模型与集成的日的是基于空间分析功能，形成高效的调度决策方案实现高效便捷的物流配送。在优化调度模型求解算法的可行性验证的基础上，对优化调度模型与的集成进行了详细分析，包括集成的相关数据分析集成的功能分析以及集成的具体过程分析。利用能高效处理空间和属性数据的优势，使得优化调度模型及其算法的实现不再显得抽象，即基于提供的实际地理基础数据和它的空间分析能力，结合前面所述的分析方法及算法，实现配送的优化调度。并基于和优化调度模型的集成，在监控子系统的支持下，通过对调度过程中不同新需求的分析，详细的分析了车辆在途调策略。在物流配送中的应用结束语当今，随着电子商务的再次兴起和经济全球化的发展，物流业愈来愈成为热点。在我国，技术及其软件的开发和应用目前已经引起有关方面的高度重视，取得了些重要成果，并开始提供使用。但从整体来看，的应用及其产业的发展水平与发达国家相比差距还很大，而且缺乏有效的宏观调控。尤其能高效地处理空间和属性数据的优势来建立基于的物流配送系统虽处于初始阶段，但无疑是有益的尝试，它必将是以后的发展趋势。在物流配送中的应用参考文献张铎我国物流企业如何迎接电子商务中国流通经济，刘秉镰，姜国杰我国现代物流发展中的若干问题铁道物资科学管理，王平基于智能配送系统研究硕士论文，叶杰刚关于物流问题的理论探索当代经济科学，陈罕琳信息技术让物流货畅路通计算机周刊，刘云霞，动态车辆调度问题分析及算法设计西南交通大学硕士学位论文，金真王小丽物流信息管理北京电子工业出版社，邵举平物流管理信息系统清华大学出版社，张卫星，论现代物流中的供应链管理和供应链战略北京业大好的液压缸筒用精密内径无缝刚管，材料钢，内径，壁厚。此时缸筒的外径为液压缸工作行程的确定液压缸工作行程的长度，可根据执行机构实际工作的最大行程来确定，选取。最小导向长度的确定当活塞杆全部外伸时，从活塞支承面中点到缸盖滑动支承面中点的距离称为最小导向长度。如果导向长度过小，将使液压缸的初始挠度间隙引起的挠度增大，影响液压缸的稳定性，因此设计时必须保证有定的最小导向长度。对于般的液压缸，最小导向长度应满足以下要求式中液压缸的最大行程液压缸的内径。活塞的宽度般取取缸盖厚度的确定缸筒底部为平面时，可由下式计算厚度式中缸筒底部的厚度缸筒内径筒内最大的工作压力筒底材料的许用应力，其选用方法与缸筒壁厚计算相同。代入式数据计算，得设计根据的实际情况取缸体长度的确定液压缸缸体内部长度应等于活塞的行程与活塞的宽度之和。缸体外形长度还要考虑到两端端盖的厚度。般液压缸缸体的长度不应大于内径的倍。本次设计结果为,约为倍，满足要求。液压缸进出油口尺寸的确定液压缸的进，出油口可布置在端盖或缸筒上，进出油口处的流速应不大于，油口的连接形式采用螺纹连接。所以选取流速为由油泵的供油量所以油口截面积再由再结合前述的油管的选取和管接头的选取由可取油口连接螺纹尺寸为。液压缸的结构设计液压缸主要尺寸确定以后，就进行个部分得结构设计。主要包括缸体与缸盖得连接结构,活塞杆与活塞的连接结构，活塞杆导向部分结构，密封装置，缓冲装置，排气装置，及液压缸的安装连接结构等。由于工作条件不同，结构形式也各不相同。缸体与缸盖的连接形式缸体端部与缸盖的连接形式与工作压力，缸体材料以及工作条件有关。本设计缸筒与前缸盖采用螺纹连接，缸筒与后缸盖采用焊接。这类液压缸适用于中型液压缸，能承受较大的冲击载荷和恶劣的外界环境条件。缸筒的设计缸筒的材料般要求有足够的强度和冲击韧性，缸筒的材料采用焊接性良好的液压缸筒用精密内径无缝刚管，材料钢。根据前面的计算结果主要满足缸筒的外径为,内径为。缸筒的底端开有油口，其油口的连接。缸筒的技术要求缸筒内径表面的粗糙度取。缸筒内径应进行研磨不得有纵向和横向刀痕。活塞与活塞杆的连接活塞与活塞杆连接有多种型式，所有型式均需有锁紧措施，以防止工作时由于往复运动而松开。同时在活塞和活塞杆之间设置静密封。密封型式根据工作条件来定。活塞的结构有整体和组合活塞两类。整体活塞可才用活塞环，形密封圈，唇形密封圈及迷宫密封等。组合活塞可采用组合密封，但结构较复杂，加工工作量大。本设计采用形密封的设计。这种设计的活塞密封圈结构简单。当活塞和缸筒密封时采用组合密封的设计。这种设计的活塞密封圈密封性好，耐磨性好，结构简单紧凑，工作位置稳定。内部活塞杆和活塞之间的形密封圈，由于活塞杆和活塞连接配合处的活塞内径为查表选取名称形橡胶密封圈的尺寸与公差标准摘自参照内径内径极限偏差截面直径截面直径截面直径截面直径截面直径活塞的技术要求设计工调度车辆，安排车辆装载和乍辆的出行时间及行车路线，使整个配送过程实现优化。模型构造为建立接近实际情况的物流配送车辆优化调度模型，现假设配送企业位置需求点位置和道路等己知的情况下，对辆车，个客户点，确定车辆分配每辆车负责的客户点及每辆车的行驶路线，同时满足下列条件所有车辆路线的起始点和终止点都是配送始发点每个客户有个非负的货物需求量辆车可以为多个客户服务每辆车要在客户要求的时间范围内送到各客户点。变量和参数符号说明表示配送需求点的数目即客户点，均表示车辆需要经过的个客户点其中，将配送企业看作个特殊客户点，当或时，该点表示为配送企业点表示执行配送任务的辆车表示使用的车辆数目表示客户点的货物重量表示客户点的货物体积大小，为客户点要求货物送到的时间范围其中，为最早到达时间，为最晚到达时间表示车辆在客户点服务的时间，通常服务时间与客户点的货物量有在物流配送中的应用关系，为方便表达，本文以正比关系表示两者的关系表示车辆的最大载重，为方便计算，可将车辆看为同型号的车，载重量相同表示车辆的最人体积容量，同型号的车辆，其体积容最相同表示客户点到客户点的运输成本它也可表示为客户点到的运输距离运输时间等，但通常认为运输成本是与运输距离成定比例关系，因此，本模型中直接以距离表示来说明问题，即到的距离与为关系，而当时车辆到达客户点的时间车辆剩余载重的惩罚系数早到等待的惩罚系数迟到的惩罚系数装卸耗时与货物量的比率关系。数学模型模型说明式为目标函数，它将各项最低化目标综合进行考虑，包括距离最少化空载率最低化和配送时间最准时化其中表示车辆运输距离或运输成本，这与所代表的意义相关为清晰地说明问题，本文直接以表示到的距离进行问题研究在物流配送中的应用表示车辆的剩余载重代价表示车辆到达每个客户点的时间，应该在客户要求的时间范围，内到达，否则对其进行惩罚，当惩罚系数为无穷大时，即为硬时间窗问题，表示不满足时间要求的话，即为不可行解。式为模型的约束条件式表示车辆是否从客户点处行驶至客户点处，如果是则为，否则为式表示客户点的货物是否由车辆来运输，如果是则为，否则为式表示车辆运输的货物重量总和不能超过车辆的最大载重能力式表示乍辆运输的货物体积总和不能超过车辆的体积装载能力式表示车辆在客户点停留的时间，与该客户的货物需求童成正比式表示使用的车辆数目应不超过配送企业的现有车辆数目。该模型具有定的通用性，根据现实中不同的需求情况，可以对日标函数中的惩罚系数进行相应的设置，将其转化为不同类型的问题。即对的值根据追求的目标不同，进行改变。其中，当极小时，目标函数可以简化为当极大时，目标函数可以简化为具体的参数设置需根据具体应用的要求来设定。随着越来越多的客户对物流配送企业提出即时配送的配送要求，是否能做到准时配送成为考查现代配送企业服务水平的项重要指标，因此，客户所提出的时间表，将成为配送企业对配送车辆制定调度计划的重要依据。目标适应度函数设计从前面的模型构造中，已经发现求解优化调度模型的目标是多样化的，可