胡玉晶，黃 穎，2

（1.江蘇科技大學(xué)張家港校區(qū)，江蘇 張家港 215600；2.江蘇科技大學(xué)中船工業(yè)現(xiàn)代物流研究中心，江蘇 張家港 215600）

1 引言

物流配送環(huán)節(jié)是物流企業(yè)一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，同時(shí)也是電子商務(wù)發(fā)展的“瓶頸”，其效率高低直接影響企業(yè)的周轉(zhuǎn)效益，因此必須建立一個(gè)合理、高效、連續(xù)的物流配送體系，以達(dá)到降低物流配送服務(wù)的運(yùn)營(yíng)成本和物流損失、提高配送效率和利潤(rùn)的目的。

現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展目標(biāo)是以現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和制造業(yè)為基礎(chǔ)，以現(xiàn)代運(yùn)輸業(yè)為重點(diǎn)，利用現(xiàn)代通信技術(shù)和信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)物流配送服務(wù)的信息化、標(biāo)準(zhǔn)化和智能化，其中智能化是現(xiàn)代物流發(fā)展的核心[1]。

目前物流配送網(wǎng)點(diǎn)多采用分布式下沉模式，保證能配送到全國(guó)的各個(gè)地方。通常物流中心收到訂單并出庫(kù)后，會(huì)采取分區(qū)配送，由各個(gè)區(qū)的貨車司機(jī)進(jìn)行站點(diǎn)與站點(diǎn)之間的配送。傳統(tǒng)物流滿載配送為了在最短的時(shí)間內(nèi)、以最短的配送路線將所有貨物送到對(duì)應(yīng)的消費(fèi)者手中，會(huì)采用蟻群算法、A*算法、Dijkstra 算法等進(jìn)行路徑優(yōu)化[2]。但隨著終端客戶和配送車輛規(guī)模越大，各站點(diǎn)可配送性發(fā)生變化的可能性越大（例如今年疫情期間，幾個(gè)站點(diǎn)由于處于重度疫區(qū)，取消配送），這種算法的計(jì)算時(shí)間成指數(shù)上升趨勢(shì)，而且很難得到全局最優(yōu)解或滿意解。

因此本文基于以上分析提出一種新型的物流配送算法，即基于BDS/GIS協(xié)同的動(dòng)態(tài)路由算法。BDS具有精確授時(shí)功能，在平面精度和高程精度方面與GPS略有不同，且高程精度高于GPS。BDS系統(tǒng)能夠提供物流所在位置的經(jīng)緯度，具備車輛定位與車輛跟蹤功能；GIS 系統(tǒng)能夠?qū)ξ锪髋渌瓦M(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)交通路線、車輛運(yùn)行路線等信息的可視化。BDS與GIS系統(tǒng)不斷地交換數(shù)據(jù)，就能建立時(shí)間、坐標(biāo)、尋址功能一體化的車/貨/人實(shí)時(shí)定位體系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物流配送的定位、導(dǎo)航、調(diào)試、追蹤等。因此該算法在BDS/GIS技術(shù)協(xié)同下，能夠滿足實(shí)時(shí)更新狀態(tài)下物流配送路徑最短、用時(shí)最少的要求。

2 動(dòng)態(tài)路由思想在物流配送系統(tǒng)中的理論研究

2.1 動(dòng)態(tài)路由原理

路由是使用存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)原則來執(zhí)行的[3]，在TCP/IP協(xié)議的因特網(wǎng)環(huán)境下，將報(bào)文打包分組，報(bào)文到達(dá)一個(gè)路由器便查找路由表，找到一條到達(dá)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的最佳路徑信息后，存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)最終到達(dá)目的地。在查找過程中，路由器通過動(dòng)態(tài)路由算法找到到達(dá)目的地的最佳路由，其中涉及到節(jié)點(diǎn)的跳躍、延時(shí)以及分組數(shù)據(jù)包傳輸通信耗時(shí)，并且每個(gè)路由表都會(huì)實(shí)時(shí)更新。

動(dòng)態(tài)路由的原理流程如圖1所示。

2.2 動(dòng)態(tài)路由思想在物流配送系統(tǒng)中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通過路由表實(shí)現(xiàn)信息傳送路徑選擇。對(duì)于特定需求（低時(shí)延、高帶寬）場(chǎng)景，可以通過進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)帶寬分配來實(shí)現(xiàn)。

動(dòng)態(tài)路由思想在物流中同樣適用。中轉(zhuǎn)場(chǎng)、分揀點(diǎn)等物流節(jié)點(diǎn)承擔(dān)了快件轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)，目前主要通過五級(jí)地址庫(kù)與靜態(tài)路由表實(shí)現(xiàn)路徑的選擇。但對(duì)于節(jié)點(diǎn)故障情況下，為實(shí)現(xiàn)物流服務(wù)的連續(xù)性，需要通過動(dòng)態(tài)路由手段規(guī)避服務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。例如由于疫情導(dǎo)致某中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，則需要重新規(guī)劃路由表，動(dòng)態(tài)地為終端客戶提供服務(wù)。

圖1 動(dòng)態(tài)路由的原理圖

將動(dòng)態(tài)路由的思想應(yīng)用到物流配送系統(tǒng)中，物品配送中轉(zhuǎn)站相當(dāng)于路由器；配送的商品相當(dāng)于數(shù)據(jù)報(bào)文；完成配送線路最短、時(shí)間最少的物流就相當(dāng)于查找到最佳路由線路；BDS/GIS提供的實(shí)時(shí)更新的交通路況相當(dāng)于實(shí)時(shí)更新的路由表。從這種思想出發(fā)，基于BDS/GIS的動(dòng)態(tài)路由算法能滿足實(shí)時(shí)更新的物流配送系統(tǒng)耗時(shí)最少、效率最高的要求。

3 基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

配送車輛調(diào)度系統(tǒng)依賴于多種技術(shù)支持，如BDS、GIS、通信技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。配送車輛調(diào)度系統(tǒng)可分為三大應(yīng)用模塊，即：車輛實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊、車輛實(shí)時(shí)調(diào)度模塊與路徑規(guī)劃模塊。

3.1 BDS定位原理

北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)BDS（BeiDou Navigation Satellite System）是一款我國(guó)自主研發(fā)的戰(zhàn)略性衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，可以為用戶連續(xù)提供動(dòng)態(tài)目標(biāo)的三維位置、三維速度和時(shí)間信息，具有定位精度高、能夠?qū)崟r(shí)定位等特點(diǎn)，目前應(yīng)用在車輛導(dǎo)航、監(jiān)控等方面。但由于存在衛(wèi)星導(dǎo)軌、鐘差、大氣延遲、多路徑效應(yīng)等誤差，因此可配以地圖匹配技術(shù)來減弱車輛導(dǎo)航的定位誤差[4]。

利用BDS 系統(tǒng)在地球上任何地點(diǎn)、任意時(shí)刻都可以觀測(cè)到4顆衛(wèi)星，從而保障全天候絕對(duì)定位的可能性。BDS單點(diǎn)定位原理如下：

某觀測(cè)站i的精確坐標(biāo)已知，為（Xi,Yi,Zi）。由BDS收到的數(shù)據(jù)可計(jì)算出BDS 衛(wèi)星的瞬間坐標(biāo)（Xj,Yj,Zj），則BDS衛(wèi)星j到地面觀測(cè)站i的瞬間真實(shí)距離為：

而觀測(cè)站BDS 接收機(jī)測(cè)得相應(yīng)的偽距為，由此可得偽距改正數(shù)：

車載終端BDS 接收機(jī)接收到衛(wèi)星時(shí)即可按定位的相關(guān)算法求得車載終端BDS 天線中心的坐標(biāo)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)車輛的實(shí)時(shí)定位監(jiān)控。

3.2 基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

GIS（Geographic Information System）以地理空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、管理、操作、分析、模擬和顯示[6]。我國(guó)百度地圖、高德地圖目前已是兩個(gè)成熟的GIS系統(tǒng)，在配送車輛調(diào)度系統(tǒng)中最基本的應(yīng)用是實(shí)時(shí)在電子地圖上顯示配送車輛運(yùn)行及回訪軌跡，通過地址編碼及路網(wǎng)設(shè)計(jì)分析完成路徑規(guī)劃。

基于BDS/GIS 協(xié)同的配送車輛調(diào)度方法如下：

（1）車載終端BDS接收機(jī)接收BDS衛(wèi)星信號(hào)，求解得到車載終端BDS天線中心的坐標(biāo)并傳送到車載中央處理器[7]；

（2）車載中央處理器將車輛經(jīng)緯度、行駛速度和方向等信息重新打包，經(jīng)過無線通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)往車輛監(jiān)控中心；

（3）車輛監(jiān)控中心結(jié)合來自物流服務(wù)中心的客戶需求信息，利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等相關(guān)技術(shù)，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合分析和挖掘處理；

（4）在GIS支持下在電子地圖上顯示出車輛運(yùn)行路線，為了提高服務(wù)效率和降低成本，對(duì)可調(diào)用車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)配送路徑的優(yōu)化更新，及時(shí)發(fā)送新的調(diào)度指令[8]；

（5）基于BDS/GIS 協(xié)同技術(shù)，將新的調(diào)度結(jié)果推送到系統(tǒng)終端，從而方便管理者、司機(jī)和客戶查詢配送車輛運(yùn)行路徑，掌握準(zhǔn)確的配送服務(wù)到達(dá)時(shí)間。

基于BDS/GIS 協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)

4 基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛路徑規(guī)劃

利用現(xiàn)代通信技術(shù)和因特網(wǎng)技術(shù)，可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的獲得客戶需求、配送節(jié)點(diǎn)、配送車輛運(yùn)行動(dòng)態(tài)和實(shí)際交通路況等信息[9]。基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)，并運(yùn)用蟻群算法，可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)車輛路徑規(guī)劃，達(dá)到物流配送路徑最短、耗時(shí)最少的目的。

4.1 蟻群算法基本原理

自然界中的螞蟻總是能發(fā)現(xiàn)從巢穴到食物的最短路徑。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，螞蟻之間通過信息素來相互通信并互相影響。首先螞蟻從巢穴出發(fā)，邊走邊按一定的時(shí)間比例釋放信息素，找到食物后原路返回。路徑越短，信息素越濃厚，后續(xù)螞蟻選擇這條路的概率越大，由此形成一種正反饋，并逐步逼近最優(yōu)解。蟻群算法具有全局優(yōu)化能力，主要由四個(gè)部分組成：狀態(tài)轉(zhuǎn)移策略、信息素局部更新、信息素全局更新和局部搜索算法[10]。

設(shè)g 為螞蟻總數(shù)量，i、j（i,j=1,2,…,n）表示經(jīng)過的路徑節(jié)點(diǎn)；Tij(n)表示迭代n 次時(shí)，在節(jié)點(diǎn)i 和j 路徑間的信息素濃度。初始迭代時(shí)，各條路徑上信息素濃度相同，Tij(0)=h（h 為常數(shù)）。螞蟻k（k=1,2,…,g）在運(yùn)動(dòng)過程中，根據(jù)各條路徑上的信息素濃度決定轉(zhuǎn)移方向；表示第n 次迭代螞蟻k 從節(jié)點(diǎn)i 轉(zhuǎn)移到節(jié)點(diǎn)j的概率。

式中：afterk={1,2,…,n}為螞蟻k 下一步可以選擇的節(jié)點(diǎn),并且afterk隨著螞蟻不斷選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。ηij(n)表示第n 次迭代中螞蟻運(yùn)動(dòng)軌跡（i,j）的可見度，一般取ηij(n)=1/dij(n)，dij(n)表示從節(jié)點(diǎn)i運(yùn)動(dòng)到節(jié)點(diǎn)j的距離。用參數(shù)p表示螞蟻信息素的持久度，1-p 表示信息素的揮發(fā)程度，α 表示軌跡的相對(duì)重要性，β表示軌跡可見度的相對(duì)重要性。迭代次數(shù)n 每增加一次，各條路徑上的信息素就要揮發(fā)一次，當(dāng)所有螞蟻完成一次迭代循環(huán)，各路徑上信息素的濃度根據(jù)式（2）和式（3）做調(diào)整。

式（2）中Tijk(n)為第k只螞蟻在第n次迭代循環(huán)中留在節(jié)點(diǎn)i與j之間路徑上的信息素濃度;ΔTij(n)為第n次循環(huán)中g(shù)只螞蟻在路徑上釋放的信息素濃度之和。

式（3）中的三種模型，第一個(gè)為acs 模型，Q 是常數(shù)，表示信息素的濃度；Lk表示第k 只螞蟻在本次迭代中走過所有路徑長(zhǎng)度，該模型利用整體信息，螞蟻一次循環(huán)后更新所有路徑上的信息素。第二、三種模型，利用局部信息，即螞蟻在完成每一步（從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到達(dá)另一個(gè)節(jié)點(diǎn)）后更新所有路徑上的信息素。對(duì)于模型二：螞蟻經(jīng)過（i,j）時(shí)，濃度為Q/dij的信息素被釋放在這條邊上；對(duì)于模型三：螞蟻經(jīng)過（i,j）時(shí)，濃度為Q的信息素被釋放在這條邊上。顯然，利用整體信息求解較為合適，所以我們采用式（3）中的模型一。α、β、Q、p根據(jù)求解規(guī)模確定其取值。當(dāng)?shù)鷶?shù)固定住且求解值不變或者變化不明顯時(shí)，算法停止。

4.2 蟻群算法函數(shù)模型的建立

在配送車輛調(diào)度系統(tǒng)中，將某一時(shí)間段內(nèi)一定數(shù)量的商品送到所有消費(fèi)者手中，付出的代價(jià)主要為完成所有配送任務(wù)造成的路徑和時(shí)間上的代價(jià)。

調(diào)度環(huán)境主要由配送點(diǎn)、配送車輛、客戶需求和實(shí)時(shí)路況組成。規(guī)劃模型需要滿足以下相關(guān)約束條件：

（1）對(duì)每個(gè)配送點(diǎn)客戶只服務(wù)一次，即一個(gè)地區(qū)的客戶只能被分配在一條路徑上；

（2）配送車輛均從配送中心出發(fā)，在完成配送任務(wù)后均返回配送中心；

（3）每輛車配送任務(wù)均不超過其最大載重量；

（4）配送的貨物質(zhì)量相同，在數(shù)量相同的情況下滿足客戶需求的程度是相同的。

將調(diào)度問題凝練為一個(gè)目標(biāo)規(guī)劃問題，根據(jù)上述約束條件的描述，目標(biāo)函數(shù)綜合考慮時(shí)間代價(jià)和路徑代價(jià)，此處我們?cè)黾訁f(xié)統(tǒng)度指標(biāo)，作為BDS/GIS技術(shù)支持下實(shí)時(shí)路況更新的多個(gè)配送車輛協(xié)同作業(yè)的協(xié)調(diào)性[11]。目標(biāo)函數(shù)如下：

式中：T—完成所有配送任務(wù)造成的時(shí)間浪費(fèi)指標(biāo)；

C—完成總配送任務(wù)造成的路徑浪費(fèi)指標(biāo)；

U—多個(gè)配送車輛協(xié)同度指標(biāo)；

a—時(shí)間浪費(fèi)指標(biāo)T的權(quán)重；

b—路徑浪費(fèi)指標(biāo)C的權(quán)重；

c—多個(gè)配送車輛協(xié)同度指標(biāo)U的權(quán)重。

4.3 目標(biāo)函數(shù)求解及基于BDS/GIS 協(xié)同的路徑規(guī)劃流程

根據(jù)式（4），T 為總時(shí)間的估計(jì)值，即配送車輛完成所有配送節(jié)點(diǎn)任務(wù)所花費(fèi)的總時(shí)間代價(jià)的估計(jì)值，取配送車輛總路徑代價(jià)的最大值來表示；C為總路徑代價(jià)的估計(jì)值，即所有配送車輛完成所有任務(wù)花費(fèi)的路徑代價(jià)估計(jì)值的總和；U為協(xié)同度，取配送車輛路徑代價(jià)估計(jì)值的方差，反映其離散程度。函數(shù)表達(dá)式分別為:

蟻群算法運(yùn)算時(shí)，在模型中更新記錄各迭代中目標(biāo)函數(shù)值所對(duì)應(yīng)的路徑方案，當(dāng)?shù)鷶?shù)固定住且求解值不變或者變化不明顯時(shí)，算法停止。這便是目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。

綜上所述，基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛路徑規(guī)劃如圖3所示。

5 基于動(dòng)態(tài)路由算法的物流配送實(shí)例分析

5.1 物流配送實(shí)例設(shè)計(jì)

根據(jù)車載終端BDS，發(fā)送數(shù)據(jù)信息到交通監(jiān)控中心，通過大數(shù)據(jù)和云計(jì)算對(duì)各個(gè)配送車輛進(jìn)行任務(wù)分配，利用蟻群算法計(jì)算出各個(gè)物流中轉(zhuǎn)站之間的成本代價(jià)權(quán)值，各個(gè)站點(diǎn)根據(jù)BDS/GIS支持下實(shí)時(shí)更新的成本代價(jià)權(quán)值更新路由表，物流配送車輛根據(jù)最新路由信息，實(shí)時(shí)更新最佳配送路徑，最終將所有商品送到各個(gè)配送站點(diǎn)[12]。

圖3 基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛路徑規(guī)劃

假設(shè)某物流企業(yè)有一批客戶貨物需要配送。某一配送車輛根據(jù)DC 下達(dá)任務(wù)需要配送五個(gè)站點(diǎn)的貨物。車輛出發(fā)時(shí)的路由表權(quán)值見表1。

表1 初始時(shí)刻各個(gè)站點(diǎn)間的權(quán)值表

5.2 實(shí)例分析與結(jié)果

根據(jù)表1 畫出A、B、C、D、E 站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖，如圖4所示。

圖4 站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖

得知A 到E 有A-B-E，A-B-C-E，A-B-D-E，AC-E，A-C-D-E五條路徑，分別計(jì)算出各路徑的成本代價(jià)權(quán)值之和為55，82，50，53，57，因此A到E的最短路徑為A-B-D-E，按照此種方法計(jì)算出所有節(jié)點(diǎn)之間的成本代價(jià)權(quán)值，最終得出所有站點(diǎn)的路由表，以A站點(diǎn)和B站點(diǎn)為例，見表2、表3。

表2 A站點(diǎn)的路由表

表3 B站點(diǎn)的路由表

根據(jù)路由表計(jì)算得出完成所有站點(diǎn)配送任務(wù)所花費(fèi)的最少成本代價(jià)權(quán)值為68，最短配送路徑為AB-D-E-C,可保證配送效率最高。

基于以上分析，假設(shè)配送車輛在初始站點(diǎn)A 時(shí)查找路由表，選擇去B，到達(dá)B處后去往D處，此時(shí)基于BDS/GIS獲取的外部交通路況發(fā)生變化，使得實(shí)時(shí)更新的各站點(diǎn)成本代價(jià)權(quán)值發(fā)生變化，見表4。

表4 BDS/GIS實(shí)時(shí)信息更新后的各個(gè)站點(diǎn)權(quán)值表

根據(jù)表4 畫出更新后的站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖，如圖5 所示。

圖5 更新后的站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖

由于此時(shí)A、B、D 三個(gè)站點(diǎn)均已配送完畢，所以此時(shí)需要關(guān)注D-C-E 路由表和D-E-C 路由表累計(jì)成本代價(jià)權(quán)值，見表5。

表5 D站點(diǎn)的路由表

在D 點(diǎn)處根據(jù)更新后的路由表，完成剩下兩個(gè)配送站點(diǎn)的配送任務(wù)所需花費(fèi)的最少成本代價(jià)權(quán)值為14，最短配送路徑為D-C-E，此時(shí)總配送路徑為A-B-D-C-E，可保證配送效率最高。

6 總結(jié)與展望

6.1 總結(jié)

本文通過對(duì)動(dòng)態(tài)路由原理以及對(duì)動(dòng)態(tài)路由思想在物流配送系統(tǒng)中應(yīng)用的分析，建立了基于BDS/GIS協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)模型，并結(jié)合交通情況對(duì)調(diào)度過程中的行車路線進(jìn)行了基于BDS/GIS 協(xié)同的具體路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了物流配送過程中滿足客戶需求耗時(shí)最短、配送路徑最少、配送效率最快的結(jié)果。

本文建立基于BDS/GIS 協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)模型，研究了BDS/GIS 原理，BDS 系統(tǒng)能夠提供物流所在位置的經(jīng)緯度，具備車輛定位與車輛跟蹤功能；GIS 系統(tǒng)能夠?qū)ε渌臀锪鬟M(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)交通路線、車輛運(yùn)行路線等信息的可視化。BDS與GIS系統(tǒng)不斷地交換數(shù)據(jù)，就能建立時(shí)間、坐標(biāo)、尋址功能一體化的車/貨/人實(shí)時(shí)定位體系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)配送物流的定位、導(dǎo)航、調(diào)試、追蹤等應(yīng)用?；贐DS/GIS協(xié)同技術(shù)，將實(shí)時(shí)車輛配送的調(diào)度結(jié)果推送到系統(tǒng)終端，可以方便管理者、司機(jī)和客戶查詢配送車輛運(yùn)行路徑，掌握準(zhǔn)確的配送服務(wù)到達(dá)時(shí)間。

本文采用蟻群算法對(duì)車輛配送過程中的路徑進(jìn)行規(guī)劃，可以得出每?jī)蓚€(gè)配送站點(diǎn)之間的成本代價(jià)權(quán)值，基于BDS/GIS協(xié)同技術(shù)可以結(jié)合外部交通路況實(shí)時(shí)更新各個(gè)站點(diǎn)的路由表，物流配送車輛根據(jù)最新路由信息，實(shí)時(shí)更新最佳配送路徑，最終將所有商品送到各個(gè)配送站點(diǎn)。因此基于BDS/GIS 協(xié)同的動(dòng)態(tài)路由算法在物流配送體系中能夠確保在最短的時(shí)間滿足客戶需求，節(jié)約時(shí)間和資源，確保物流配送系統(tǒng)的高效運(yùn)行。

6.2 展望

本文建立了基于BDS/GIS 協(xié)同的配送車輛調(diào)度系統(tǒng)模型，并采用蟻群算法對(duì)配送過程中的路徑進(jìn)行優(yōu)化，保障物流配送系統(tǒng)的高效運(yùn)行。但本文仍存在一些待解決的問題：

（1）對(duì)于一些已知平面內(nèi)整體布局的路徑規(guī)劃，蟻群算法可以快速地規(guī)劃出最優(yōu)路徑。但如果區(qū)域邊界模糊、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)模糊，則需要從更高維度空間來布局平面內(nèi)路徑規(guī)劃。

（2）本文主要針對(duì)物流中心配送到客戶節(jié)點(diǎn)，未考慮到運(yùn)輸往返過程中裝載資源平衡性問題，返回時(shí)有時(shí)為了平衡運(yùn)輸資源，并不采用點(diǎn)與點(diǎn)對(duì)流，而是經(jīng)過多節(jié)點(diǎn)運(yùn)輸后返回配送中心。因此往返過程中配送貨物與退貨等資源運(yùn)輸?shù)钠胶庑员闶窍乱徊窖芯康闹饕獌?nèi)容。

（3）針對(duì)蟻群算法，是否可以與其他算法混合，提高其尋優(yōu)質(zhì)量和尋優(yōu)速度，也是后續(xù)值得繼續(xù)探討的方向。