旅行商问题在现代物流中的意义

设有n个城市，城市间均有道路，一个旅行商从某城市出发，经过其余n-1个城市一次且仅一次，最后回到出发的城市，他如何走才能使他所走的路程最短？这就是经典的旅行商问题或货郎担问题（TSP问题）。这个问题有点像年少时玩的一笔画，但不同的是我们要求它是最有效率的。

现实生活中，快递员或配送员从物流集散中心出发，驾乘三轮车，携带若干包裹或邮品，希望最有效率的完成配送任务。这是我们从最前端的配送员角度看到的TSP问题。而对于一个城市会被划分为多个配送区域，每个区域有一个或多个集散中心，这些集散中心间的物流往往通过汽车实现运输。城市间则是更高一层的物流组织形式，往往通过铁路、公路、水运、空运等形式实现。现在我们可以看到，在每个层次上也都存在这样一个问题，如何最低成本、最有效率地实现物资运输和流通？

现在我们可以依稀地看到，经典的货郎担问题可以切实的应用在现代物流的各个层次上，使其更有效率和效益。事实上，我们不仅可以在上述的每个层次上使用货郎担问题的求解方法提高物流质量，而且可以在层间或更大的范围内使用计算机及相应算法优化物流生产过程。于是我们提出：

1、时间规划。我们用一个形象的示例说明这一点。假设我和我的一位邻居都在中关村上班，而他有车，于是我们可以拼车上班、下班。为此我们需要把彼此的时间做些许的调整，已达成减少出行成本的目的。而在物流领域同样有这样一些时间规划问题。

2、路径规划。路径规划我们可以简单的理解为现实中的旅行商为题。而在实际应用时，可以考虑更多的实际情况，比如在城市内的车流高峰避让等因素。

3、装箱规划。我们知道，众多的、目的地各异的包裹可能有一段运输路径是重叠的，于是这些包裹会装到一个集装箱中、一列车上或一架飞机上。那么怎样使这次物流运输更有效率呢？于是我们可以就运输工具的货仓空间，载重等条件限制做包裹的优化拼装，以实现最有效的运输。这里我们事实上引出了另一个经典问题——背包问题。

4、人力规划与管理。物流行业是一个人力密集型的行业，人力成本的管理自然成为提高企业效益的重要途径。在中国大家都知道有个电商促销日，还有春节等节日，这些节日都会考验物流企业的人力调度能力。

5、企业总体效益与综合规划。作为一个物流企业，不仅仅需要考虑时间规划、路径规划、装箱规划和人力规划等某一个方面的问题，而是需要因地因时因事制宜，根据企业自身的特点、市场定位和外部条件做出最优的管理决策。除了应用经典问题的高效算法优化企业成本外，还须要根据企业自身特点及需求开发灵活实用的规划算法，帮助企业在更高层次上实现成本优化和效益提升。

作为现代物流企业，单单依靠简单的直接信息应用是远远不够的。我们要综合应用每个有价值的信息，深度分析获取信息间的关联价值，再结合企业自身特点，利用大数据分析技术，高效的算法，高性能的计算技术。只有这样，才能更好地实现和体现物流企业的价值和价值观。大到企业小到家庭，当你深入细节，积攒每一点益好时，你就会越来越富有！

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