透析！仓储管理中的路线规划：大原则与大方法
国内有庞大的仓储物流从业人员队伍，很多人对仓库治理中“路线规划的方法与实操”存在迷惑。本文具体解析仓库治理中的路线规划，欢迎学习收藏！
笔者针对路线规划算法进行了一段时间的研究，说起来，路线优化也不全是算法，还是有一些原则。总结起来有以下十大原则。
1、根据邻近的站点群安排行车路线。车辆的行车路线，要围绕相互靠近的站点群进行计划，使站点之间的行车距离很短。
2、从距仓库很远的站点开始设计路线，分派载货能力可以满足该站点群需要的车辆。然后，从还没有分派车辆的其它站点中找出距仓库次远的站店，分派另一车辆，如此往复，直到所有站点都分派有车辆。
3、各条行车路线之间要没有交叉，无交叉肯定无重复路线，运行距离会很短。
4、优先使用载货很多的车辆进行运送。理想状况是用一辆足够大的车辆运送所有站点的货物，这样将使总的行车距离或时间很小，其实就是规模效应原理的应用（一次载货越多，很好是满载，平均单件运输费用越低）。
5、取货、送货应该混合安排，不应该在完成全部送货任务之后再取货。尽可能在送货过程中安排取货，以减少线路交叉次数（取决于车辆结构、取货数量和货物堆放对车辆装卸的影响程度）。
6、对尤其情况采取灵活多样的运送方式。尤其是对于遥远而无法归入站点群的站点，可以采用其他配送方式。孤立站点，若为其提供服务，所需的运送时间较长、运送费用较高。假如采用小型车辆单独为其进行服务，可能会更经济。此外，利用外包的运输服务也是一个很好的选择。根据经验法则，自营车辆需要达到80%的满载里程才能比受雇运输更便宜。
7、避免时间窗口过短，那样会使行车路线偏离理想模式。若出现这种情况，就应该重新进行时间窗口设置，或重新规划配送路线。
8、设计配送路线时，要使车辆的行车路线呈水滴状，保证站点群非常紧凑，各站点群的划分要避免重复。
9、难运的安排在日班，好运的安排在夜班。对于大城市而言，晚上配送也是一个不错的选择，白天，那个堵啊……
10、杜绝以下不合理的运输，包括空车行驶、对流运输、迂回运输（舍近取远）、重复运输、倒流运输、过远运输、运力选择不当、托运方式选择不当、无效运输等。
（1）返程或起程空驶。空车无货载行驶，是不合理运输的很严重形式。在实际运输组织中，有时候必须调运空车，从治理上不能将其看成不合理运输。但是，因调运不当、货源计划不周、不采用运输社会化而形成的空驶，是不合理运输的表现。造成空驶的不合理运输主要有以下几种原因：一是能利用社会化的运输体系而不利用，却依靠自备车送货提货，这往往出现单程重车，单程空驶的不合理运输。二是由于工作失误或计划不周，造成货源不实，车辆空去空回，形成双程空驶。三是由于车辆过分专用，无法搭运回程货，只能单程实车，单程回空周转。
（2）重复运输：本来可以直接将货物运到目的地，但是在未达目的地之处，或目的地之外的其它场所将货卸下，再重复装运送达目的地。还有一种形式是：同品种货物在同一地点一面运进，同时又向外运出。
（3）迂回运输：有两条以上的同类交通线可以采用时，未能利用很短距离的路线，而绕道运送货物至目的地。
（4）对流运输：亦称“相向运输”、“交错运输”，指同一种货物，或彼此间可以互相代用而又不影响治理、技术及效益的货物，在同一线路上或平行线路上作相对方向的运送，而与对方运程的全部或一部分发生重叠交错的运输。
（5）倒流运输：货物从销地或中转地向产地或起运地回流的一种运输。
（6）过远运输：调运物资舍近求远，近处有资源不调而从远处调，这就造成可采取近程运输而未采取，拉长了货物运距的浪费现象。
（7）运力选择不当。未选择各种运输工具优势而不正确地利用运输工具造成的不合理现象，常见有以下若干形式：一是弃水走陆。在同时可以利用水运及陆运时，不利用成本较低的水运或水陆联运，而选择成本较高的铁路运输或汽车运输，使水运优势不能发挥。二是铁路、大型船舶的过近运输。不是铁路及大型船舶的经济运行里程，却利用这些运力进行运输的不合理做法。主要不合理之处在于火车及大型船舶起运及到达目的地的预备、装卸时间长，且机动灵活性不足，在过近距离中利用，发挥不了运速快的优势。相反，由于装卸时间长，反而会延长运输时间。另外，和小型运输设备比较，火车及大型船舶装卸难度大、费用也较高。三是运输工具承载能力选择不当。不根据承运货物数量及重量选择，而盲目决定运输工具，造成过分超载、损坏车辆及货物不满载、浪费运力的现象。尤其是"大马拉小车"现象发生较多。由于装货量小，单位货物运输成本必然增加。
（8）托运方式选择不当。对于货主而言，在可以选择很好托运方式而未选择，造成运力浪费及费用支出加大的一种不合理运输。例如应选择整车未选择，反而采取零担托运，应当直达而选择了中转运输，应当中转运输而选择了直达运输等都属于这一类型的不合理运输。
（9）无效运输。装运的物资中有无使用价值的杂质（如煤炭中的矸石、原油中的水分、矿石中的泥土和沙石）含量过多或含量超过规定的标准的运输。
路线规划：多阶段动态决策法
A市到E市的公路网如图所示。现有一批货物需要从A市运到E市，图中的节点B1、B2、C1……、代表可以经过的县市站点，箭头表示两点间是连通的；线上的数字表示两点间的运输代价。运输代价可以是时间、距离或时间与距离的加权平均。现在要确定从A市到E市的很佳运输路线，使运输成本很低。
首先，根据网络结构特征将整个决策问题划分成4个阶段。决策过程按从终点到起点的逆序进行，因此决策阶段编号是按逆序进行的。
其次，按照逆序法对每个阶段的决策问题求解，依次从每个阶段的可选状态中选择一个到终点很短的状态。
具体决策过程如下。
每个节点上面的数字（方框中）表示该点到终点E的很短距离。
很后，按顺序从阶段4到阶段1，就可得到从结点A到结点E的很短路径，A—B2—C1—D1—E，很短距离为（5+6+3+5）=19。
应用动态规划法求解运输很短路径问题的基本条件是，必须能将一个具体的路径优化问题转化成多个决策阶段问题，且这种阶段划分必须明确、易识别且满足无后效应。路线规划：定性方法
一、经验判定法
经验判定法是利用行车人员的经验来选择配送路线的一种主观方法。一般以司机习惯行驶路线和道路行驶规定等为基本标准，拟订出几个不同方案，通过汇总有经验的司机和送货人员的意见，或者直接由配送治理人员凭经验做出判定。这种方法的质量取决于决策者对运输车辆、用户的地理位置和交通线路情况把握的程度，以及决策者的分析判定能力与经验。尽管缺乏科学性，易受把握信息详尽程度的限制，但运作方式简单、快速、方便。通常在配送路线的影响因素较多，难以用某种确定的数字关系表达时，或难以用某种单项依据评定时采用。其实大多数情况下，就是因为没有先进的治理工具支持（如TMS），才使用这种凭个人经验的方法。
当然，现在通过手机的地图导航（比如百度地图、高德地图），配送人员已经能够实时了解路况，比以前单纯凭经验的时候好了许多。
二、综合评价法
拟订出多种配送路线方案，并且评价指标明确，只是部分指标难以量化，或对某一项指标有突出的强调与要求，则可以采用加权评分的方式来确定配送路线。步骤如下：拟订配送路线方案、确定评价指标、对方案进行综合评分。
举例如下：仓库在选择配送路线方案时确定了10项评价指标，如下表所示。每个评分标准分为4个档次：极差（0分)、差（1分）、较好（2分）、良好（3分）、很优（4分）。同时，根据对各项评价指标的重视程度，确定每项的权值。然后在表上为各配送路线方案评分，根据很后的评分结果在各个方案之间进行比较，确定配送路线。
总结
车辆路径问题VRP（VehicleRoutingProblem），又称车辆调度问题，通常可以描述为：对一系列装货点和卸货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量、交货时间、车辆运量限制、行驶里程限制、时间限制等）下，达到一定的目标（如路程很短、费用很少、时间尽量少、使用车辆台次数尽量少等）。对这个问题的研究比较多，现在还是许多物流专业大学生毕业设计的热门题材。
当前，解决VRP问题已经很少靠手工操作了，基本都是在TMS中有相应的模块，输入基础数据后直接得出推荐的很优路线。总结起来，解决VRP问题的常规方法，主要包括以下这些。
一、定性方法。主要有经验判定法，综合评价法。这些方法配以GPS导航，可用性还是比较强的，起码王二的仓库里主要就是这么用的。
二、定量方法
1、货物调拨规划
指的是当一个企业的产品有多个供给商和多个市场时，需要决定产品从不同供给地到不同市场的分拨方案，即如何在多个供给地和多个需求地之间合理调配货物，在满足需求的前提下实现总运输成本的很小化。可采用的方法包括：图上作业法、表上作业法（西北角法、闭回路法、位势法等）。
2、车辆路径优化
（1）单一车辆配送
一般以行车时间很短、距离很短或费用很小为优化目标，也称为很短路径问题，通常采用的方法有：多阶段动态决策法、Dijkstra方法、旅行商问题模型、中国邮递员问题等。
（2）多车辆路径问题
一般描述为：某仓库要为多个客户提供服务，已知每个客户的地理位置及货运需求量，仓库需要调用多辆货车来满足这些客户的需求，每辆汽车的载重量一定，要求确定为这些客户提供服务的货车数量，并为每辆车分配一定的服务客户；同时，确定每辆车的行驶路径（或服务顺序），使总成本（如距离、时间等）很低，可以采用的方法包括：扫描法、里程节约法等。
当然了，随着AI技术的兴起，一些更智能的方法已经应用于实际工作中，比如模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、蚁群算法和神经网络方法
