配送路径规划思考（二）

其实这个问题，可以拆成3个问题。一个是配载（需要多少辆车），一个是排线（这些车分别跑哪些点），然后具体到车再如何跑最短。多环模型步骤更多会比单纯的算一个车确定的点如何跑最短复杂很多。

目前关于多环模型常用的比较好理解的方法就是节约里程法。它的基础原理跟前文讲的一样：三角形两边之和大于第三边。这个好像是路径规划里面最基础的原理。这个方法的核心：依次将运输问题中的两个回路合并成一个回路，每次使合并后的总运输距离减少的幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行和串行两种方式。

这个方法很容易理解，跟前文的最近邻点法一样，简单易懂。但是，它是最优的吗，这个就很难解释（每次优化幅度最大，很难推出全程路径最短）。而很多的资料都是把它的计算结果与单个车直送的做法对比，然后得出优化了多少里程，这个做法很SX。能串点的情况下肯定比单个直接配送里程少，这个是常识，不需要证明。而对于做路径规划需要的是如何更快的找到最好的串点方式，而不是证明串点比直送好。

从它的核心思想来看，它应该不是最短的路径规划，因为会涉及到一个车的装载限制，可能刚好是最短的时候，结果车装不下。所以，它应该是一种简单聪明的解决方案。先看看它的解法步骤：

第一步：列出仓到各个点的里程表

这个表格是配送里面很基础的表格，计算公里数、路径规划、线路配载、公里成本、吨公里成本、方公里成本等都需要的。

第二步：计算节约里程

这个工作量也挺大的，具体要做多少步计算有2种方式可以算：①排列组合算法，N数个点中两两组合。②看上表就可以立马算（N*N-N）/2。总共N*N格子，中间一个斜的不用算，斜杆两边结果一样。以上面12个点为例，这个就得做66个计算。

节约里程计算方式：仓到A的距离+仓到B的距离-A到B的距离

或者表格也制作成跟第一个表一样也行

第三步：对节约里程进行排序

然后对66个计算结果进行降序排列。

第四步：根据限制条件（装载）算出配送线路

根据排序结果，节约里程最大的先开始做排线，举个例子AC节约里程最大，则AC可以合并回路，下一个点就得找含A或C的节约里程最大的数据，边找数据边计算装载量，直到不能装了，在这个过程就会发现可能出现节约里程大，但是不够装载，得做调整。

这个步骤就完成了最初说的2个步骤：配载和排线。具体比如一车装5个点的货，就是具体到先跑那个点的问题，这个前文探讨过了。以此类推，就可以排出所有的线路。

以上，只是罗列了下步骤，没有编具体的数字到里面，大家可能不好理解。可以发挥自己的想象力。

节约里程法主要从3个维度来考虑路径规划：配送距离、货量和装载量（实际配送规划至少要考虑这些因素：①配送环境：交通限制、每个点能进的最大车型②收货时间窗③配送距离④各车辆装载量⑤各门店收货量、货物温层等）。

节约里程法计算逻辑是很简单，但工作量其实挺大的。而且还不够直观。有没有更快速的方式呢？小编对其进行了改进，借助excel来实现。

其实真实环境中配送都是通过看地图来规划路径的，所以看图更符合我们的逻辑需求。而并非要做66道算术题，这还只是一个步骤。地图可以快速看出那几个客户应该一块送，但是不好立马算出车够不够装。

所以用excel来解决这个问题，把位置在excel中表示出来，另外城市的几环几环也可以用excel的粗体表示，如果有主干道也可以用其他的线条表示，即让各个配送点以及距离关系通过表格体现。还可以在表格里面根据对城市道路了解进行分区规划，辅助路线规划。这个是第一步。

第二步，配载排线，具体可以做以下几个表格。体积和重量的数据可以做个基础表，以后就自动在这个表格生成。车辆装载和配送环境做辅助决策。excel有个好的功能就是选中几个单元格可以自动求和计算。计算装载的时候选择体积还是重量得看配送的行业。一般选择一个为主。

如果选中的多个门店装载率差不多（至少80%）就可以算一个排线，记录到最终排线里面。以此类推，全部排线完毕，就可以用颜色来区分，让线路更直观。当然这个方式解决最短路径，不是靠数据计算，而且靠看地图估算，所以效率更快。