通常情況下，物流配送的路徑以及時(shí)間均是計(jì)算好的，形成一個(gè)完整的配送鏈條，便于日常的調(diào)度以及整改處理，所以，結(jié)合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，進(jìn)行初始問(wèn)題的描述?？梢詫⑴渌吐窂矫枋鰹橐粋€(gè)整體，搭配不同種類(lèi)的商用車(chē)輛，設(shè)置規(guī)劃好對(duì)應(yīng)的載重量，構(gòu)建定向的配送單元。指定一個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)配送中心，車(chē)輛從中心取貨，隨后按照規(guī)劃好的路徑將取運(yùn)配送客戶(hù)手中。假設(shè)需求量小于配送車(chē)輛的載貨量，路徑需求不能大于車(chē)輛的載貨量。建立時(shí)間窗模型，設(shè)置配送最大化的平衡標(biāo)準(zhǔn)，具體如公式1所示：

公式1中：D表示配送最大化的平衡標(biāo)準(zhǔn)，n表示總路徑，χ表示預(yù)設(shè)運(yùn)輸距離，t表示調(diào)度次數(shù)，y表示時(shí)間把控偏差。根據(jù)上述測(cè)定，完成對(duì)配送最大化的平衡標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算與分析。隨后，以此為基礎(chǔ)，進(jìn)行平均運(yùn)送總時(shí)間的設(shè)置，對(duì)初始運(yùn)輸位置和抵達(dá)運(yùn)輸位置進(jìn)行二次標(biāo)定，合理調(diào)整處理的流程，實(shí)現(xiàn)預(yù)設(shè)的目標(biāo)物流配送任務(wù)。

完成對(duì)問(wèn)題描述之后，接下來(lái)，綜合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃需求，設(shè)計(jì)多階動(dòng)態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)的物流配送形式不同的是，此次所設(shè)計(jì)的配送為多階動(dòng)態(tài)配送結(jié)構(gòu)，可以同時(shí)設(shè)置多個(gè)配送目標(biāo)，并對(duì)所執(zhí)行的配送任務(wù)進(jìn)行合理調(diào)度、調(diào)整，以此來(lái)確保配送路徑為最優(yōu)路徑。隨后，依據(jù)整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃設(shè)計(jì)具體的配送流程，如下圖1所示：

根據(jù)圖1，完成對(duì)多階動(dòng)態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與分析。接下來(lái)，綜合當(dāng)前的配送需求，在內(nèi)置結(jié)構(gòu)中設(shè)計(jì)一個(gè)約束條件，與多階的物流配送階層進(jìn)行搭接，逐步構(gòu)建出一個(gè)個(gè)獨(dú)立的配送單元。但是這部分需要注意的是，部分同類(lèi)型的配送任務(wù)及目標(biāo)是可以通過(guò)整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理來(lái)進(jìn)行匯總整合的，這樣在一定程度上可以進(jìn)一步擴(kuò)大當(dāng)前的配送范圍，同時(shí)縮短配送時(shí)間，節(jié)省日常的配送成本，針對(duì)動(dòng)態(tài)的配送結(jié)構(gòu)執(zhí)行效果更佳，效率更明顯得到了提升。

完成對(duì)多階動(dòng)態(tài)物流配送結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)之后，接下來(lái)，建立整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃物流配送模型。根據(jù)實(shí)際的物流配送情況，結(jié)合帶軟時(shí)間窗的混合運(yùn)送問(wèn)題（Heterogeneous Vehiele routing proble m w iths oft tim e w indow s，先設(shè)計(jì)一個(gè)穩(wěn)定的應(yīng)用配送單元結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行模型的初始指標(biāo)參數(shù)設(shè)置，如下表1所示：

根據(jù)表1，完成對(duì)物流配送模型初始指標(biāo)參數(shù)的設(shè)置。接下來(lái)，以此為基礎(chǔ)，綜合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，設(shè)計(jì)模型的物流配送整合結(jié)構(gòu)，具體如下圖2所示：

根據(jù)圖2，完成對(duì)整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃物流配送模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證分析。隨即，以此為基礎(chǔ)，在模型中進(jìn)行物流配送環(huán)節(jié)的設(shè)置，在整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃背景下，依據(jù)實(shí)際的情況，進(jìn)行配送路徑的二次優(yōu)化處理，以此來(lái)強(qiáng)化整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃物流配送模型的實(shí)踐應(yīng)用能力。

物流配送路徑的設(shè)計(jì)通常是非確定性多項(xiàng)式（Non-determ inis tic Polynom ial,NP）的一種現(xiàn)行問(wèn)題。傳統(tǒng)的路徑設(shè)計(jì)計(jì)算方式一般較為單一，整體的計(jì)算流程也十分復(fù)雜，無(wú)法同時(shí)處理多項(xiàng)目標(biāo)性任務(wù)，為此，整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，進(jìn)行同類(lèi)型算法的計(jì)算。首先，針對(duì)當(dāng)前的物流配送需求，先進(jìn)行模糊問(wèn)題的提出，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的配送路徑優(yōu)化設(shè)計(jì)。采取加權(quán)法，可以將各個(gè)配送地點(diǎn)以初始位置設(shè)定成對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)，配送的任務(wù)統(tǒng)一成各自目標(biāo)，形成一對(duì)以配送的單元，隨即，進(jìn)行單元的分類(lèi)處理，同類(lèi)型的單元任務(wù)路徑的設(shè)計(jì)以及計(jì)算也是相同的，遵循一致的路徑標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行最優(yōu)路徑的設(shè)計(jì)和計(jì)算。使用單目標(biāo)設(shè)計(jì)算法的最優(yōu)求解，同時(shí)也是路徑的最優(yōu)解，結(jié)合加權(quán)法計(jì)算出此時(shí)的權(quán)重值，利用整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，構(gòu)建相對(duì)應(yīng)的物流配送計(jì)算矩陣，求解非支配解（Pareto解集）。這樣的算法可以更為高效、快速進(jìn)行單元性目標(biāo)任務(wù)的計(jì)算，縮短核定測(cè)算的整體范圍，形成更加靈活、多變的計(jì)算結(jié)構(gòu)，再加上整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理的輔助和支持，最終計(jì)算得出最優(yōu)解，提高物流配送計(jì)算法的整體收斂性，選擇算子實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大計(jì)算解的定向范圍，采用整數(shù)線(xiàn)性混合交叉算子的整合形式，完成配送路徑最優(yōu)解的測(cè)定核酸。

針對(duì)上述設(shè)計(jì)的算法原理，接下來(lái)，綜合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃，設(shè)計(jì)物流配送優(yōu)化模型的計(jì)算流程。過(guò)程中融合NSGA-Ⅱ算法，擴(kuò)大當(dāng)前的測(cè)算范圍。先對(duì)快速非支配配送結(jié)構(gòu)進(jìn)行多目標(biāo)排序。確保在相同排的配送區(qū)域及范圍之內(nèi)各個(gè)單元任務(wù)點(diǎn)可以形成種群無(wú)支配關(guān)系，逐步向著Pareto最優(yōu)解靠近。但是需要注意過(guò)程中該算法自身的支配性與收斂性，盡量避免支配分層鏈表前端出現(xiàn)誤差，造成最優(yōu)解不精準(zhǔn)。非支配整數(shù)線(xiàn)性層前沿一般可以形成最優(yōu)解集。接下來(lái)是物流配送優(yōu)化模型擁擠度的計(jì)算與架構(gòu)設(shè)計(jì)。先估算出物流配送群體的分散程度，計(jì)算出擁擠線(xiàn)性距離，實(shí)現(xiàn)單元任務(wù)的初始化處理。隨即，對(duì)初始的物流配送算法作出綜合性?xún)?yōu)化以及目標(biāo)改進(jìn)，通過(guò)優(yōu)化解集和獲取計(jì)算得到的數(shù)據(jù)信息，集合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，調(diào)節(jié)約束閾值，測(cè)算出種群的計(jì)算方向，具體如下圖2所示：

公式2中：F表示單元的最優(yōu)計(jì)算個(gè)體，u表示進(jìn)化方向，β表示物流配送的可行解。根據(jù)上述測(cè)定，計(jì)算出該模型算法的物流配送計(jì)算方向，接下來(lái)，進(jìn)行配送測(cè)算的為販毒中值計(jì)算，如下公式3所示：

公式3中：T表示配送測(cè)算的為販毒中值，R表示最優(yōu)解，ω表示違反次數(shù)，ω表示閾值，e表示約束范圍，綜合以上測(cè)定，將得出的數(shù)值設(shè)置在算法的流程之中，確保計(jì)算的結(jié)構(gòu)更為穩(wěn)定精準(zhǔn)，完成算法的最終設(shè)計(jì)，輸出結(jié)果。

此次主要是對(duì)基于整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃的物流配送優(yōu)化模型與求解算法研究測(cè)算，考慮最終測(cè)試結(jié)果的真實(shí)性與可靠性，采用對(duì)比的方式展開(kāi)分析，選定G物流公司作為測(cè)試的主要目標(biāo)對(duì)象，接下來(lái)，結(jié)合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，進(jìn)行初始測(cè)試環(huán)境的搭建。

結(jié)合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，對(duì)G物流企業(yè)中的D配送區(qū)域進(jìn)行測(cè)試分析。選定25個(gè)節(jié)點(diǎn)，包含2個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)中心，3個(gè)充電站，12個(gè)客戶(hù)。形成對(duì)應(yīng)的單元配送坐標(biāo)點(diǎn)位，通過(guò)平臺(tái)設(shè)計(jì)初始的配送路徑?？蛻?hù)的需求量、任務(wù)目標(biāo)以及配車(chē)都是隨機(jī)生成的，基本的指標(biāo)數(shù)值如下表2所示：

根據(jù)表2，完成對(duì)測(cè)試指標(biāo)及參數(shù)的設(shè)定，實(shí)現(xiàn)初始測(cè)試背景的搭建，接下來(lái)，將所述的控制程序?qū)雴卧?，明確配送的任務(wù)量，進(jìn)行具體測(cè)試。

在上述搭建的測(cè)試環(huán)境之中，結(jié)合整數(shù)線(xiàn)性原理，進(jìn)行具體的測(cè)定與分析。依據(jù)上述的物流配送量及任務(wù)識(shí)別量，由系統(tǒng)中所設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行物流最佳配送路徑的標(biāo)定，同時(shí)計(jì)算出最短時(shí)間的線(xiàn)路，測(cè)定出整體的配送規(guī)劃耗時(shí)，具體如下公式4所示：

公式4中：H表示物流配送模型的配送規(guī)劃耗時(shí)，∂表示整體配送范圍，φ表示單元路徑值，i表示配送次數(shù)，ζ表示整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃最優(yōu)解。隨機(jī)選定5條路徑進(jìn)行D配送區(qū)域中的三個(gè)階段進(jìn)行測(cè)試，結(jié)合以上測(cè)定，完成對(duì)測(cè)試結(jié)果的分析，如下圖3所示：

根據(jù)圖3，完成對(duì)測(cè)試結(jié)果的分析：針對(duì)隨機(jī)選定的5個(gè)任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行比對(duì)，此次所設(shè)計(jì)的算法以及物流配送優(yōu)化模型較好地加固合理的規(guī)劃耗時(shí)最終控制在0.25s以下，說(shuō)明此種配送規(guī)劃形式的針對(duì)性與穩(wěn)定性較高，對(duì)于任務(wù)的處理效果更佳，具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

以上便是對(duì)基于整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃的物流配送優(yōu)化模型與求解算法的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證研究。對(duì)比于傳統(tǒng)的物流配送優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，此次融合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃原理，所設(shè)計(jì)的模型內(nèi)置體系更加靈活、穩(wěn)定，具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性與轉(zhuǎn)換性，在面對(duì)復(fù)雜的配送環(huán)境時(shí)，搭配所設(shè)計(jì)的求解算法，仍然可以設(shè)計(jì)出最佳的配送路徑。