文献综述
(一)课题研究的现状及发展趋势
随着经济的发展，城市化进程不断加速，城市居民的消费需求日益增长并呈现出多样化的趋势，要求城市物流配送不断完善，而城市配送呈现出小批量多频次的特点，设计合理的配送路径以节省运力，同时能够一定程度上减轻城市的污染问题，具备很强的现实意义。本文将研究物流中的路径优化问题，特别是配送中的路径优化，通过对已有方法的梳理分析，并结合城市发展的形态、居民需求的特点，对传统路径优化模型进行改进，引入效率、成本、服务水平以及外部性等因素综合分析，得到更具现实指导意义的模型。探索的内容如下：
围绕物流路径优化，学者们做了深而全面入的研究，主要围绕具体领域具体行业和多样化视角展开。首先具体领域具体行业方面包括医药公司物流路径优化、城市冷链物流路径优化、生鲜食品物流路径优化、生鲜农产品物流路径优化、电动物流车路径优化、时间窗约束下医药物流路径优化等，如李璐（2015）以阜新市 Y医药连锁有限公司为研究对象，分析其在路径选择方面的问题，并借助MATLAB 软件构建起点和终点相同的有时间窗约束的、单车场、非满载车辆路径优化问题模型。蔡勇（2018）利用改进式节约算法建立模型和MATLAB 软件，改进配送路径，降低成本，省时节约。宋太春（2017）对城市冷链B2C业务共配路径进行了研究，结合冷链配送的成本，建立不同模式下以总配送成本最小为优化目标的路径优化模型。马帅（2018）对生鲜冷链物流做了较为深入的研究，利用枚举法求解配送中心选址模型，设计出最优化模型。李峥（2018）结合客户、冷链配送车辆、目标函数等基本要素创建了生鲜农产品冷链物流共同配送路径优化数学模型。马云鹤（2018）借助遗传算法创建了电动物流车多物流中心协同配送路径问题模型。武佳佳（2018）则借助惩罚成本函数，建立了以配送成本最小化的车辆路径问题的基本模型。
学者们还从多视角来研究物流路径优化，包括不确定下物流路径优化、低碳视角下物流路径优化、累积前景理论下的物流路径优化、群智能混合算法下的物流路径优化、云计算视角下的物流路径优化及深度信念网络下的物流路径优化等，如杨小春（2018）基于不确定性因素提出了市应急物流系统的优化目标来实现物流系统的统一协调。杨柳（2017）针对配送特点构建了低碳城市配送路径优化模型。此外，刘秀（2018）考虑冷链配送的其他成本以及客户满意度，构建低碳视角下城市农产品冷链配送路径优化数学模型。胡桂红（2018）基于累积前景理论，考虑客户的行为因素，借助改进蚁群算法的评价函数构建最佳物流路径方案。吴新胜（2018）基于群智能混合算法构建应急物流路径模型，实验结果证明效率大大提高。此外，董文辰（2016）还从云计算视角探讨医药物流，分析存在的问题，并从国家宏观层面和企业微观层面提出了相应的优化措施。
Pappu M, et al（20002）提出区域共同配送能够有效降低物流成本，并结合欧美地区的具体共同配送实例进行说明。Yamada T, et al（1999）针对微型路网，通过仿真对比实施共同配送前后道路排放 CO2 量的变化，说明共同配送能够有效降低配送过程 CO2 的排放量。Hayashi K, et al（2004）为了探究企业改善环境的措施，通过对一些企业进行实地调研，发现企业实施共同配送能够改善环境.VRP可以按照车型、配送中心数量、任务、时间约束等进行分类（2014）。Aghezzaf E H, et al（2012）研究了单车型的路径优化问题。Kovacs A A, et al （2015）研究了考虑车辆容量限制的多目标车辆路径优化问题。Xiao Y, et al（2015）研究了多目标绿色车辆路径优化问题。Spliet R, et al（2015）研究了基于离散时间窗的路径优化问题。VRP 是多目标、多约束的组合优化问题，属于 NP 难题，其求解方法可分为精确式算法和启发式算法（2013）。常用的精确式算法有分支定界法（2015）、动态规划（2016）、拉格朗日松弛法（2011）等。越来越多的学者采用启发式算法求解 VRP 问题：Defryn C, et al（2017）设计双层变邻域算法求解 VRP 问题。Vincent F, et al（2016）采用模拟退火启发式算法求解混合车辆路径优化问题。Kalayci C B, et al（2016）设计了基于蚁群算法的可变邻域搜索算法求解同时取货配送车辆路径问题。
（二）本课题研究的意义和价值
研究和探索医药物流配送中的车辆路径优化具有一定的指导意义和实用价值。它考虑了以企业为导向的降低运输成本的目标和客户对时间的需求。它在经济效益方面具有良好的应用前景，在平衡企业服务成本和服务质量，促进我国医药物流业发展方面发挥。
（三）参考文献
[1]蔡勇. 兰州市 A 医药有限公司物流配送路径优化研究[D]. 兰州大学, 2018.
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