烟草商业企业基于时间成本的物流线路优化研究
摘要：降本增效，提升综合服务水平是烟草商业企业未来的核心竞争力手段，本文结合烟草商业企业物流配送实际，运用科学合理的数学建模算法，提出了一种基于时间成本的物流线路优化方法。
关键词：聚类；最优路径算法；工作量模型；订单日规划
中图分类号：F253 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）013-0-01
一、引言
随着我国烟草行业从传统商业向现代流通模式的转变，烟草物流配送正逐步向'集约化管理、规模化经营、专业化物流、标准化服务“方向发展，如何实现物流配送高效、低成本的运作模式，提高烟草企业整体竞争力水平，是许多烟草企业面临的一个关键问题。
文章提出了一种基于时间成本的物流线路优化方法，通过科学规划配送线路、平衡每日订单分布等方式，使卷烟网络分布更加合理，进一步降低固定投入和業务成本，提高供应链管理水平。
二、算法模型
基于时间成本的物流线路优化计算主要运用到三个求解算法，分别是聚类算法、最优路径算法和订单日规划算法。基本求解方案是：第一步按照车辆装载率完成对客户兴趣点聚类；第二步细致优化配送路径；第三步平衡每日订单分布。
1.聚类算法
聚类是空间数据挖掘中的一个重要研究领域，是指将物理的或抽象的对象分组成为由类似对象组成的多个类（簇）的过程。
以绍兴烟草为例，聚类计算时首先采用自下而上的一阶段方法对全地区26000个零售户点进行聚类，获得411个初始聚类结果。再根据实际需求，按照类容量将前408个类作为直接指派的初始类核，以配送车装载率90%作为类容量上限，进行直接指派聚类，最终获得聚类结果。
2.最优路径算法
最优路径算法的目标是寻找给定起点和终点间的最短路径，文章采用Dijkstra（迪杰斯特拉）算法。Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
⑴初始时，S只包含源点，即S=v。U包含除v外的其他顶点，U中顶点u对应的距离值为边上的权（若v与u有边）或 ∞（若u不是v的出边邻接点）。
⑵从U中选取一个距离v最小的顶点k，...
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