某酒品公司的配送线路优化问题探讨
一、某酒品公司现有配送点及其配送路线存在的问题
某酒品公司的主要配送地区在于云南，而云南地处高原，地势较为复杂，其地区配送就像图1所示地区比较分散，且需求量不规律，加大了配送难度，所以对配送线路规划有较高的技术难度，对企业执行配送也有较高的要求。在此过程中，企业的配送成本得不到降低，对于某酒品公司这样的中小企业而言快速找出配送线路存在的问题，并且及时找到解决办法是势在必行的。就目前而言其配送线路存在以下问题。
（一）从地理位置看来企业地处高原，向个零售商配送货物线路较多，就目前而言某酒品公司没有明确的配送线路，配送线路比较凌乱。
（二）面临季节差、节假日时，某酒品公司的配送线路没有具体规划，没有准确处理时间窗问题，造成期间成本较高。
（三）在配送前没有对车辆的配送线路以及对车辆装载量进行分析和规划，随机发车，大多采用直达式送货，没有对需求点进行分析，造成车辆的重复运输，空车几率大，企业配送成本高等问题。
（四）运输不合理，运输决策不科学。运输过程中，运输线路的选这基本就运输者依靠自身经验、感觉决定，经常出现对流运输、迂回运输现象。对运输线路不够重视，从而造成运输到货时间偏差较大。
二、基于蚁群算法对某酒品公司的配送线路优化
（一）蚁群算法的模型简介
给定n个城市和两个城市之间的距离，要求确定一条经过各个城市当且仅有一次路过该地方的最短线路。
第一步：初始化。将m只蚂蚁随机放到n个城市，每只蚂蚁的禁忌表现为蚂蚁当前所在城市，信息初始化为c。禁忌表体现了人工蚁群的记忆性，使得蚂蚁不会走重复道路，提高配送效率，在初始化时，各条线路上的信息素为0。
（二）蚁群算法在某酒品公司配送线路问题中的应用
以图1中的9个零售商需求点为例，带入上述流程，计算最优线路。以某酒品公司为配送中心，派出3辆汽车对某酒品公司周边9个客户配送货物。假设每辆汽车的载重量为3T，并且每辆汽车每次配送的最大行驶距离为100km。某酒品公司配送中心与客户点用坐标系数表示的位置如表1和表2（0表示物流配送中心A-I表示9个客户ID）。
经过计算，得到的方案如下：
0→D→C→0； 0→E→I→F→0；
0→A→B→H→G→0，得出计算结果约为：160。
以上就是某酒品公司为配送中心，向9个零售商配货所进行的计算，通过对某酒品公司实际线路调查，对运力、车载量、路况、耗油量还有最重要的是客户需求等的了解，带到蚁群算法中计算而得鹤庆乾酒在向9个零售商配送过程中运力一定，在一定配送线路要求的情况下的四条最优配送线路。按照蚁群算法得出的最佳线路进行货物配送，能够实现企业配送线路达到最??，配送成本最低，公司物力及人力运用达到最高效率，达到公司经济效益最大化，加强企业竞争实力。
由上可得以某酒品公司为配送中心的9个零售商的最优配送路线如下图所示。
三、蚁群算法在某酒品公司配送线路优化问题中的应用评价
通过对蚁群算法的运用，可以清晰的看出，某酒品公司配送线路有了很大的变化。（1）就配送线路而言，配送线路变得明了清晰，不在是之前的杂乱无章，经过计算后的出最佳配送线路，节约了某酒品公司的配送成本。（2）就配送过程中的运力车辆装载等做了计算，达到在配送过程中运力、车辆装载等的合理运用，使得配送过程科学化，也大大节约了人力和资金。（3）在配送过程中还存在时间窗问题，通过蚁群算法的科学合理运算，有效规避时间窗带来的资源配置不合理问题，有效出来了淡旺季的配送线路问题。（4）经过蚁群算法的科学运算，得出最佳配送路线而不是像以前那样的人为确定配送线路。有效避免人为配送因素带来的资源浪费、配送线路不合理等问题。
