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    廣州大學(xué)城快遞物流共同配送中心選址模型構(gòu)建與仿真實(shí)驗(yàn)

    2017-10-18 11:13:11楊舒慧何德貴梁艷梅
    物流技術(shù) 2017年9期
    關(guān)鍵詞:取件大學(xué)城快件

    楊舒慧,何德貴,梁艷梅

    (華南師范大學(xué) 公共管理學(xué)院,廣東 廣州 510006)

    廣州大學(xué)城快遞物流共同配送中心選址模型構(gòu)建與仿真實(shí)驗(yàn)

    楊舒慧,何德貴,梁艷梅

    (華南師范大學(xué) 公共管理學(xué)院,廣東 廣州 510006)

    為解決共同配送中心的選址問題,以廣州大學(xué)城為例,構(gòu)建精確重心法和粒子群算法的中心選址模型,并進(jìn)行實(shí)例仿真實(shí)驗(yàn)和系統(tǒng)的論述。

    快遞物流;共同配送中心;選址;仿真實(shí)驗(yàn);廣州大學(xué)城

    1 引言

    目前,廣州市城市共同配送工作正在逐步推進(jìn),成效顯著,但是也存在著許多困難。近年來,大學(xué)城在交通運(yùn)輸、倉儲設(shè)備、貨物包裝和物流基礎(chǔ)設(shè)備等方面都有一定的發(fā)展,但是總體來說還是處于落后狀態(tài)。

    廣州大學(xué)城是城市中軸線的延伸,人口接近20萬,相當(dāng)于一個(gè)中型城市。由于大學(xué)城興建才十余年,規(guī)劃功能區(qū)域有待完善,又因處于小谷圍島,與外界的聯(lián)系只能通過隧道公路和地鐵兩條交通線。走訪發(fā)現(xiàn),廣州大學(xué)城尚未開展共同配送,各高校學(xué)生主要通過校內(nèi)定點(diǎn)取貨完成快遞物流配送的最后一公里。事實(shí)上,校內(nèi)配送點(diǎn)簡陋,許多快件被堆放在路邊,快遞員工作量極大,學(xué)生等主要消費(fèi)者取貨麻煩,時(shí)間成本很大。同時(shí),各個(gè)快遞公司間缺乏合作,各自運(yùn)貨送貨,甚至出現(xiàn)一輛車運(yùn)送幾份快件或者一輛車要運(yùn)送幾趟快件,造成資源浪費(fèi),效率不高,服務(wù)水平也欠缺。在快遞物流配送中,運(yùn)輸成本和運(yùn)輸時(shí)間是著重要考慮的首要問題,因此本文結(jié)合廣州大學(xué)城的實(shí)地調(diào)研,利用精確重心法[2]和粒子群算法[3]構(gòu)建選址模型和仿真實(shí)驗(yàn),已得到中心選址的最優(yōu)方案。

    2 廣州大學(xué)城快遞行業(yè)存在的問題

    廣州大學(xué)城十所高校有近16萬名大學(xué)生,而學(xué)生又是網(wǎng)購消費(fèi)的主力軍,大學(xué)城的快件量之大可想而知。但是大學(xué)城的快遞物流末端配送面臨著許多問題和嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。本課題對大學(xué)城十所高校學(xué)生進(jìn)行了問卷調(diào)研,對快遞企業(yè)員工進(jìn)行了深入訪談,下面將對調(diào)研結(jié)果做簡要的分析:

    2.1 調(diào)查問卷結(jié)構(gòu)分析

    本小組采用線上線下相結(jié)合的方式,對廣州大學(xué)城十所高校的學(xué)生進(jìn)行了問卷調(diào)查,隨機(jī)派發(fā)填寫。十所高校共發(fā)放220份問卷,回收215分,問卷回收率為97%。通過對回收問卷進(jìn)行詳細(xì)篩選,剔除19份無效問卷,最終得到196份問卷(見表1),符合統(tǒng)計(jì)學(xué)問卷樣本抽樣與調(diào)查的要求。

    表1 問卷發(fā)放情況統(tǒng)計(jì)表

    十所高校的樣本量與樣本數(shù)據(jù)及樣本特征見表2。

    表2 樣本特征變量統(tǒng)計(jì)表

    2.2 問卷及訪談結(jié)果分析

    基于對十所高校的問卷調(diào)查和快遞企業(yè)員工的深入訪談,發(fā)現(xiàn)在廣州大學(xué)城的物流快遞配送存在許多問題。

    2.2.1 配送工具簡陋、派發(fā)地點(diǎn)雜亂。當(dāng)前大學(xué)城所有快遞企業(yè)的物流配送工具均為簡陋的小三輪車,將快件從分揀點(diǎn)運(yùn)送到各個(gè)學(xué)校的收發(fā)點(diǎn),這種小型三輪車容量小、沒有封閉型的遮擋物,在運(yùn)輸快件時(shí)容易丟失,且受天氣影響大。此外,若遇到“雙十一”等電商狂歡節(jié),則需要多次運(yùn)輸才可以把快件配送到高校收發(fā)點(diǎn)。高校快遞收發(fā)點(diǎn)設(shè)置在道路兩旁,面積狹小。部分快遞企業(yè)的收發(fā)點(diǎn)甚至沒有帳篷等遮擋物,快件容易受到損壞。簡陋的工具和雜亂的派發(fā)地點(diǎn),使快遞企業(yè)的服務(wù)

    圖1 取快遞地點(diǎn)分布統(tǒng)計(jì)圖

    2.2.2 取件時(shí)間長,快件擺放混亂。在問卷調(diào)查中,有72%的學(xué)生表示取件麻煩。其主要原因是快件尋找不方便,需要花費(fèi)時(shí)間長(44%)、取件地點(diǎn)很遠(yuǎn)(61.10%)、取件時(shí)間不靈活(50.80%),具體如圖2所示。絕大部分快遞配送工作人員表示:“每天要管理和配送1 000多個(gè)快件,工作量太大,能把快件送到這里已經(jīng)很好了,根本沒有其他精力去管理其他東西了”??梢姡髮W(xué)城各高校在取件地點(diǎn)選擇、取件時(shí)間安排與快件管理等方面都存在很大問題。質(zhì)量大大下降。不少快遞企業(yè)配送人員表示:“從各個(gè)不同的分揀點(diǎn)分揀快件和多次運(yùn)送花費(fèi)大量的時(shí)間和成本,沒有精力去管理派發(fā)點(diǎn)的設(shè)施?!备咝?爝f取件地點(diǎn)分布情況如圖1所示。

    圖2 高校取件體驗(yàn)圖

    2.3 快件問題多,損壞嚴(yán)重

    基于問卷回收與分析,大學(xué)城各高??旒b或物品損壞、尋找難度大、快件派送不及時(shí)、快件信息發(fā)布不及時(shí)等問題突出。其中,快件被弄臟或雨淋(67.40%)和難以找到(78%)的問題最為嚴(yán)重(具體見表3)。在實(shí)地走訪中也可以發(fā)現(xiàn),由于派發(fā)地點(diǎn)的簡陋和缺少保護(hù)措施,受天氣和外界環(huán)境影響特別大,快件極易受損。

    基于實(shí)地調(diào)研結(jié)果可知,廣州大學(xué)城有龐大的居民數(shù)量與十所高校學(xué)生,快遞物流行業(yè)潛在的市場需求巨大。但是物流服務(wù)質(zhì)量仍存在許多問題,如取件時(shí)間、取件地點(diǎn)、快件管理等。而理論研究表明,在一定區(qū)域內(nèi)建立共同配送中心,能大幅度降低貨物配送成本,提高資源利用效率和服務(wù)質(zhì)量。提高大學(xué)城快遞物流行業(yè)服務(wù)質(zhì)量與管理效率,減輕快遞人員工作壓力,解決快遞行業(yè)現(xiàn)存問題,需要對大學(xué)城物流進(jìn)行統(tǒng)一管理,構(gòu)建共同配送中心。

    表3 快件情況統(tǒng)計(jì)表

    3 物流配送中心選址模型構(gòu)建

    基于對大學(xué)城快遞行業(yè)的實(shí)地調(diào)研和建設(shè)共同配送中心的需要,現(xiàn)在對中心選址模型進(jìn)行探討?!斑x址”

    即合理地選擇物流配送中心的地理位置。按照中心的離散程度分為連續(xù)型選址和離散型選址。物流中心的選址不僅關(guān)系到設(shè)施建設(shè)的投資和速度,而且很大程度上決定商品的服務(wù)和成本。本文討論的快遞物流選址問題屬于單一設(shè)施。連續(xù)選址問題既考慮一個(gè)物流中心在特定區(qū)域?yàn)檫B續(xù)空間內(nèi)的選址問題。由于是單一設(shè)施選址無需考慮競爭力、設(shè)施之間的需求分配、集中庫存的效果和設(shè)施成本,因此運(yùn)輸成本成為首要考慮因素。本文采用精確重心法和粒子群算法對中心選址進(jìn)行求解,兩個(gè)方法相互佐證,使選址結(jié)果更為精確,下面對這兩個(gè)方法的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述。

    3.1 選址問題的精確重心法模型構(gòu)建

    “精確重心法”源于物理學(xué)和數(shù)學(xué)重心知識的遷移和運(yùn)用,即在一個(gè)封閉連續(xù)的平面或物體內(nèi),平面或物體上的各個(gè)點(diǎn)到重心的距離之和最短。假設(shè)某地共有n個(gè)物流節(jié)點(diǎn),各自有一定的貨物量以及需要一定的成本運(yùn)出和運(yùn)入物流中心,選擇的物流中心要使得總運(yùn)輸成本最小,則其計(jì)算公式為:

    其中tc為總運(yùn)輸成本,vi為物流節(jié)點(diǎn)i的運(yùn)輸量,ri為到節(jié)點(diǎn)i的運(yùn)輸費(fèi)用率,di為從物流中心到物流節(jié)點(diǎn)i的距離。

    由歐幾米德距離計(jì)算公式,可得

    其中:xi和yi為物流節(jié)點(diǎn)i的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),xs和ys為物流中心的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。

    精確重心法的計(jì)算法則是將式(2)代入式(1)后,分別對xs和ys求偏微分,并令其為零,可得到式(3)和式(4),通過迭代的方法求解。

    3.2 選址問題的粒子群算法模型構(gòu)建

    “粒子群算法”是由kennedy和Eberhart提出的,其思想源于鳥群飛行行為和魚類捕食行為的模擬。在連續(xù)的平面中,每個(gè)“粒子”向目標(biāo)移動(dòng)的速度和軌跡不僅受到自身前一次移動(dòng)速度和軌跡的限制,群內(nèi)其他“粒子”移動(dòng)的速度和軌跡也會形成約束。經(jīng)過多次移動(dòng)和調(diào)整,最終找到最佳的目標(biāo)點(diǎn)。

    假設(shè)在一個(gè)二維空間里,由n個(gè)粒子組成的種群為X={x1,x2,…,xn},其中第i個(gè)粒子的位置向量為xi=[xi1,xi2],表示第i個(gè)粒子的坐標(biāo);速度向量為v=[vi1,vi2]。第i個(gè)粒子迭代第h次的個(gè)體最優(yōu)位置為 pi=[pi1,pi2];整個(gè)粒子群迭代第h次后找到的最佳位置為pg=[pg1,pg2]。從第h代迭代到第h+1代時(shí),第i個(gè)粒子的速度和位置的公式如下:

    其中:ω是慣性權(quán)重,rand是在[0,1]均勻分布的隨機(jī)數(shù),c1、c2是學(xué)習(xí)因子。

    “粒子群優(yōu)化算法”的步驟如下:

    步驟1:種群內(nèi)的粒子進(jìn)行初始化,隨機(jī)產(chǎn)生可行域中的初始粒子群。

    步驟2:計(jì)算當(dāng)前粒子的種群適應(yīng)度。

    步驟3:評價(jià)當(dāng)前的個(gè)體是否達(dá)到最大的迭代次數(shù),若是輸出結(jié)果;否則執(zhí)行步驟4。

    步驟4:更新粒子群,重新計(jì)算。

    粒子群算法流程如圖3所示。

    圖3 粒子群算法流程圖

    4 仿真實(shí)驗(yàn)

    基于上述選址模型的構(gòu)建與實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù),本文對廣州大學(xué)城十所高校形成的小區(qū)域進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

    4.1 大學(xué)城各物流節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集與測定

    以廣州大學(xué)城灣咀投濕地公園為坐標(biāo)原點(diǎn)(0,0)建立直角坐標(biāo)系,在圖上標(biāo)注廣州大學(xué)城十所學(xué)校的快遞取件點(diǎn)的具體位置,利用百度地圖測距功能測量廣州大學(xué)城十所學(xué)校快遞取件點(diǎn)的坐標(biāo)(x,y),結(jié)果如圖4和表4。

    同時(shí),通過訪談與計(jì)算得到廣州大學(xué)城各個(gè)高校取件點(diǎn)每天的快遞業(yè)務(wù)量,將各高校的地理坐標(biāo)與取件點(diǎn)的快遞量相結(jié)合,得到其匯總表見表5。

    圖4 廣州大學(xué)城高校地理位置圖

    表4 廣州大學(xué)城高校取件點(diǎn)地理坐標(biāo)

    表5 廣州大學(xué)城高校地理坐標(biāo)及快遞數(shù)量統(tǒng)計(jì)表

    4.2 基于“精確重心法”和“粒子群算法”的選址中心計(jì)算

    4.2.1 “精確重心法”選址求解結(jié)果。根據(jù)廣州大學(xué)城各高校的地理坐標(biāo)和快遞量數(shù)據(jù)表,運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行編程,采用“精確重心法”進(jìn)行運(yùn)算,其結(jié)果如圖5所示。

    由圖5求解結(jié)果可知,經(jīng)過20次迭代之后,運(yùn)算結(jié)果保持不變,x=4.060 9、y=1.469 6、t0=19 852.199,即此處為最佳結(jié)果,在此點(diǎn)到各物流節(jié)點(diǎn)的運(yùn)輸費(fèi)用最少。因此,共同配送中心的地理位置為(4.060 9,1.469 6),總運(yùn)輸成本為19 852.199元。

    4.2.2 粒子群算法選址求解結(jié)果。采用MATLAB軟件進(jìn)行編程運(yùn)算,其中種群規(guī)模n=40,慣性權(quán)重ω=0.8,學(xué)習(xí)因子c1、c2=0.8,進(jìn)行50次的迭代運(yùn)算,結(jié)果如圖6所示。

    經(jīng)過50次的迭代,所有粒子聚攏于一點(diǎn)后沒有再發(fā)生改變,已經(jīng)出現(xiàn)了最佳目標(biāo)點(diǎn),其地理坐標(biāo)是(4.060 9,1.469 6),即廣州大學(xué)城共同配送中心的選址應(yīng)為 X=4.060 9,Y=1.469 6。在這一地理位置上建設(shè)共同配送中心,快件運(yùn)送到個(gè)高校的運(yùn)費(fèi)為最低,tc=19 852.199元。其結(jié)果與精確重心法的求解結(jié)果一致,其中心選址如圖7的星形所示。

    圖5 精確重心法求解結(jié)果圖

    圖6 粒子群算法求解結(jié)果圖

    4.3 大學(xué)城共同配送中心選址的確定

    圖7 兩種方法求解的中心選址圖

    綜上分析可知,若要在大學(xué)城建立共同配送中心,根據(jù)“粒子群優(yōu)化算法”和“精確重心法”的計(jì)算結(jié)果所得,廣州大學(xué)城共同配送中心的選址應(yīng)該在大學(xué)城中心湖上。由于水域生態(tài)環(huán)境不適合建筑,但是中心湖公園附近仍有大面積的未開發(fā)空地。由廣州大學(xué)城發(fā)展規(guī)劃圖可知,中心湖附近區(qū)域?yàn)榻ㄗh建設(shè)共享設(shè)施范圍,因此建設(shè)共同配送中心與大學(xué)城的發(fā)展規(guī)劃無沖突。所以在選址時(shí),考慮以最佳選址為中心,采用同心圓移動(dòng)方法,根據(jù)周圍的環(huán)境,與陸地最先相切的著陸點(diǎn)為共同配送中心點(diǎn)。

    5 結(jié)語

    本文基于實(shí)地考察與調(diào)研,發(fā)現(xiàn)廣州大學(xué)城快遞物流行業(yè)存在許多問題,從問題視角出發(fā),提出建立快遞共同配送以提高快遞行業(yè)服務(wù)質(zhì)量與效率,解決現(xiàn)存問題。文中采用精確重心法和粒子群算法構(gòu)建物流中心選址模型,并以廣州大學(xué)城為模擬對象進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),計(jì)算出了最優(yōu)的中心選址。由于篇幅有限,本文僅探討了單一設(shè)施的連續(xù)型中心選址問題,對于多設(shè)施、多因素的離散型中心選址問題有待進(jìn)一步研究。此外,配送路線的優(yōu)化和選址中心的管理也是今后研究的重要方向。

    [1]葉一芃,張小寧.基于隨機(jī)運(yùn)輸路徑選擇的物流中心選址模型[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2017,(1):41-52.

    [2]李國俊,蔡軍天.基于精確重心法的配送中心選址研究—以烏魯木齊市天山區(qū)蔬菜批發(fā)配送中心為例[J].物流科技,2015,(5):11-13.

    [3]黃敏鎂.粒子群算法在物流中心選址中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011,(4):212-214.

    Establishment and Simulation of Location Model for Guangzhou University City Express Logistics Joint Distribution Center

    Yang Shuhui,He Degui,Liang Yanmei
    (School of Public Administration,South China Normal University,Guangzhou 510006,China)

    In this paper,in order to solve the location allocation problem of the joint distribution center,with the Guangzhou University City as the example,we built the exact gravity and particle swarm based location model,and applied it in an empirical test to elaborate systematically on the solution of the model.

    express delivery logistics;joint distribution center;location allocation;simulation test;Guang Zhou University City

    F224.0;F252.24;F252.14

    A

    1005-152X(2017)09-0092-05

    10.3969/j.issn.1005-152X.2017.09.021

    2017-05-16

    楊舒慧,女,廣東茂名人,華南師范大學(xué)公共管理學(xué)院學(xué)生,研究方向:管理科學(xué);何德貴,男,廣東雷州人,華南師范大學(xué)公共管理學(xué)院碩士,研究方向:系統(tǒng)管理、系統(tǒng)理論、系統(tǒng)哲學(xué);梁艷梅,女,廣東茂名人,華南師范大學(xué)公共管理學(xué)院學(xué)生,研究方向:公共事業(yè)管理。

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