本论文聚焦于城市物流配送领域，通过构建数学模型和提出优化策略，旨在提升配送效率及降低运营成本，为现代物流管理提供科学依据。
城市物流配送方案优化模型是物流行业中至关重要的环节，它涉及到如何高效、经济地将货物从配送中心运送到各个客户手中。本模型主要关注货车调度、行驶路线优化、配送区域划分以及增设配送中心等问题。
配送方案的优化通常会采用层次分析法(AHP)来确定评价指标的权重。这些指标可能包括配送成本、配送时间和服务质量等。通过对这些因素的综合考量，可以制定出更加合理的货车调度策略。例如，通过分析货车行驶路线，可以减少无效行驶距离，从而节约时间和成本。
在数据处理方面，Excel用于统计数据分析，而Matlab则用来绘制物流信息图，帮助识别客户分布密集和稀疏的区域。例如，通过聚类分析将城市划分为多个统筹区便于管理和调度。这里提到的二级子区域N1被细分为100个部分，并且利用精确重心法设置了7个卸货点以优化货物集中与分配。
在路径规划上，图论中的Floyd算法和哈密尔顿圈模型起到了关键作用。Floyd算法用于计算两节点间的所有最短路径，而哈密尔顿圈模型则用于寻找环状路径中最优路线。例如，找出从配送中心出发到7个卸货点再返回的最优行驶路径，以确保货车在高效路径下完成任务。
对于货车数量和车次安排需要考虑客户位置及需求量，在满足客户需求的同时保证每辆货车工作时间不超过每日8小时，并且装载量控制在规定满载量的70%，以便应对高峰时段的需求波动。
此外，多韦伯模型被用于确定新增配送中心的位置及其服务范围。通过非线性0-1规划可以找到最佳配置方案以平衡成本和服务质量。新设5个配送中心时需综合考虑公司利益、客户需求以及公共福利减少交通拥堵和环境污染问题。
城市物流配送方案优化涉及数学建模、数据分析及路径规划等多个领域，层次分析法(AHP)、聚类分析、精确重心法(FCD)、Floyd算法与哈密尔顿圈模型等是解决此类问题的重要工具。通过综合运用这些方法可以有效提升配送效率降低成本并提高服务品质对企业的物流运营具有重要意义。
5星
