物流管理论文哪里有？本文对校园无人物流配送选择统一的车型进行配送，未来研究可以考虑引入不同型号的无人物流车辆，以更好地适应实际配送需求。不同车型可能在载重、体积等方面有所不同，对于不同规模的任务可能有更好的优化方案。
1 绪论
1.2.1 国外研究现状
近年来，具有各种类型约束的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）引起了越来越多的关注，成为一个研究的“热点”领域。在具有同步约束的VRP中，车辆的路线不是独立的；一条路线的改变可能会影响其他路线，甚至使一些原本可行的路线变得不可行。另外，在有载荷约束VRP的传统变体中，有必要设计一组成本最低的路线，以确保使用仓库中可用的相同类型的车辆，将每个客户都访问一次。同时，需要确保每条路线的货物需求不超过车辆的容量。在某些变体中，例如带有时间窗口的VRP，客户可能只在一天中的特定时间段（称为时间窗口）可用，并且服务时间可能因客户而异。在本文中，主要研究的是后一种变体的扩展，在文献中称为需求可拆分交付的带时间窗的车辆路径问题，在这种变体中，允许多次访问客户，以便他们的需求在两个或更多车辆之间进行拆分。
尽管具有实践意义和理论意义，但SDVRPTW在文献中受到的关注相对较少。Mullaseril和Dror（1996）[1]首次尝试使用列生成方案对SDVRPTW进行建模。它们的公式依赖于客户的复制，然后提前定义拆分配置，这样问题就变成了VRPTW的一个实例。Feillet等人（2006）[2]提出了为SDVRPTW量身定制的第一个分支定价算法，并且没有对拆分数量的初始假设，其中关于交付多少的决定是在主问题层面解决的，而可行路线是在定价子问题中确定的，该子问题是一个具有资源约束的基本最短路径问题（Elementary Shortest Path Problem with Resource Constraints，ESPPRC）。Desaulniers（2010）[3]提出了一种基于极端交付模式的创新BCP算法，在定价子问题中确定极端交付模式及其对应的路线，在主问题层面通过这些极端模式的凸组合确定实际交付数量。Archetti等人（2011）[4]通过禁忌搜索启发式方法在子问题上实现加速技术，以及提出新的有效不等式，增强了这种方法。Luo等人（2017）[5]提出了一种BCP算法，该算法将极端交付模式概念扩展到具有线性权重相关成本的SDVRPTW，并在其标签设置定价算法中利用加速技术。
3 构建无人物流车辆路径规划模型
3.1 关于车辆路径问题基本论述
配送区域内包含一个配送中心及多个客户，每个客户有一定数量的货物需要配送，每个客户指定1-3个时间窗进行配送，在这个时间范围内才能被服务。车辆的路径应该形成一个闭环，即从配送中心出发，依次服务一组客户后回到配送中心，确保满足所有客户的需求，并且不能超过物流车最大负载容量。
在这一场景中，每个客户可以被多辆配送车辆服务，车辆路径规划需要同时考虑客户需求、车辆限制、路径约束、成本最小化等因素。以下是为方便计算而提出的合理假设。
（1）节点位置和路径信息已知。配送中心和派送地点是确定的，并且配送中心和各派送地点之间的距离和每个派送地点的客户需求是已知的；
（2）无人物流车具有相同特性。无人物流车属于同一类型；
（3）每个客户只可以被一辆无人物流车服务一次。为了提高效率，每个客户只能被一辆无人物流车服务一次，并且每辆车只能服务一条线路；
（4）无人物流车为多个客户提供服务。每辆无人物流车可以依次为多个客户所在的节点提供服务，通过巧妙的路径规划实现高效配送；
（5）无人物流车的载重量多于客户需求量。确保无人物流车的载重量足够满足所服务客户的需求，避免部分载货不足的情况；
(6）初始条件设定为零。所有无人物流车辆时间和行驶距离初始都为零，便于建立初始路线规划。
5 校园无人物流车集群调度系统
5.1 前期准备
本文选择以重庆某校园无人物流配送区域为应用场景，建立校园物流车集群调度系统，首先需要提取校园中教学楼办公楼门口，图书馆门口以及宿舍门口等地点位置构建校园无人物流配送区域场景道路结构图。
校园无人物流配送区域场景如图5.1所示，其中有一个配送中心用★表示，经纬度为（106.296769，29.409995），所有的无人物流车都会从配送中心出发，执行完配送任务后再返回到配送中心。绿色•表示指定派送地点，顾客只能选择这些地点作为目的地。黄色•表示校园道路关键点，用来构建校园道路网拓扑图如图5.2所示。
5.2 总体流程设计
校园无人物流配送系统的工作流程如图5.3所示。
总体流程分为以下6个步骤： 1.用户发起配送订单请求，即用户需求：在某个时间窗将快递送至某一指定地点； 2.系统对用户订单请求进行处理，统计当前时间后一个小时的订单； 3.系统将一个小时订单按照地点进行聚类，形成数据集； 4.将订单数据集输入到校园物流车集群调度系统，规划无人车的配送路线； 5.按照系统输出配送路径，将货物装车进行配送； 6.无人车按照配送路线进行配送，然后返回配送中心，等待下次的配送指令下达。注意，若客户没有在约定时间窗取走货物，待无人车返回配送中心后，短信通知该顾客若需再次派送请重新预约。
6 总结与展望
6.2 研究工作展望
无人物流车辆路径规划问题是运筹学中的经典NP难题。解决这一问题是一项复杂且具有挑战性的任务，需要运用高门槛的数学工具。由于作者能力有限，其中的问题仍需进一步研究，以完善对车辆路径问题的解决方案。该研究可以从以下几个方面进行更深入的研究。
（1）本文对校园无人物流配送选择统一的车型进行配送，未来研究可以考虑引入不同型号的无人物流车辆，以更好地适应实际配送需求。不同车型可能在载重、体积等方面有所不同，对于不同规模的任务可能有更好的优化方案。
（2）本文在校园无人物流车集群调度系统中，仅考虑了车辆掉头这一因素，在后续研究中仍需综合考虑许多动态因素，如道路拥堵状况、气象条件等。实时监控路径并根据实际情况调整路径规划，将有助于提高系统的鲁棒性和客户满意度。
（3）本文建立校园无人物流车集群调度系统是基于校园封闭环境设计的，但未来的研究可以探讨如何使这类系统更具通用性，适应更开放的城市道路环境。这可能需要考虑更多的复杂因素，如交通规则、行人、其他车辆等。
参考文献（略）
