“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流背景下農(nóng)村快遞共同配送路線優(yōu)化研究

彭姍姍

摘要：在農(nóng)村快遞共同配送實(shí)踐中，運(yùn)用GPS、GIS獲取客戶位置、道路交通狀況等信息，結(jié)合配送路線優(yōu)化相關(guān)理論，通過云計(jì)算得到最優(yōu)配送路線優(yōu)化方案，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)村快遞降本增效，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義.在分析安徽省農(nóng)村快遞共同配送路線優(yōu)化的可優(yōu)化方向的基礎(chǔ)上，建立了考慮各配送車輛載重量限制的數(shù)學(xué)模型.模型以總配送距離最小為目標(biāo)函數(shù)，通過協(xié)調(diào)各配送車輛所配送的客戶來優(yōu)化車輛配置.最后，運(yùn)用安徽省的某農(nóng)村快遞共同配送路線規(guī)劃實(shí)例，驗(yàn)證了模型的可行性.

關(guān)鍵詞：農(nóng)村快遞;共同配送;路線優(yōu)化

中圖分類號：F259.2;O22? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：1673-260X（2019）02-0036-03

目前，農(nóng)村快遞配送存在著配送效率低下、信息化成都不高、配送成本高、服務(wù)水平低等諸多問題，農(nóng)村地區(qū)客戶分布不集中，單個配送企業(yè)無法實(shí)現(xiàn)規(guī)?；鳂I(yè).已有部分企業(yè)尋求建立農(nóng)村快遞共同配送聯(lián)盟，以實(shí)現(xiàn)降本增效.農(nóng)村快遞共同配送聯(lián)盟要統(tǒng)計(jì)部署共同配送中心選址、運(yùn)力優(yōu)化、路線選擇等問題，共同配送路線選擇的合理與否將直接影響配送成本和配送效率，對其進(jìn)行研究具有重要意義.

國內(nèi)外學(xué)者對共同配送路線問題進(jìn)行了研究，主要集中于共同配送車輛路徑和調(diào)度優(yōu)化（Luo，2014;Ray，2014;Oliveira，2016）[1-3]、共同配送運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化（姚志剛，2008）[4]、共同配送路徑優(yōu)化（李美馨[5]、陳中龍[6]）等.對于快遞共同配送路線問題，部分學(xué)者研究城市共同配送路線優(yōu)化（劉凱朋[7]、倪霖[8]等），對于農(nóng)村快遞共同配送路線優(yōu)化進(jìn)行的研究較少.

1 問題分析

共同配送是提高快遞配送效率的最有效途徑之一，在“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流背景下，如何構(gòu)建以資源整合、利益共享為核心的物流企業(yè)聯(lián)盟，將分散的鄉(xiāng)村配送進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)車輛統(tǒng)一調(diào)度、配送統(tǒng)籌管理，能有效提高配送組織化水平，提升鄉(xiāng)村物流配送能力和效率，帶動鄉(xiāng)村物流發(fā)展.在共同配送路線優(yōu)化方面，結(jié)合GPS、GIS等獲取用戶位置、道路交通狀況等信息，結(jié)合配送路線優(yōu)化相關(guān)理論（如節(jié)約里程法、貨郎擔(dān)模型、動態(tài)規(guī)劃等），利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算，得到最優(yōu)配送路線優(yōu)化方案，以實(shí)現(xiàn)配送及運(yùn)輸合理化，增加客戶的滿意度.

本論文旨在分析及構(gòu)建農(nóng)村快遞共同配送路線優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，并提供相應(yīng)的算法，以期能為“互聯(lián)網(wǎng)+”配送路線優(yōu)化提供理論依據(jù).配送路線優(yōu)化的目標(biāo)一般有：實(shí)現(xiàn)高效益、實(shí)現(xiàn)低成本、實(shí)現(xiàn)配送距離最短三個.在這三個目標(biāo)中實(shí)現(xiàn)配送距離最短這一目標(biāo)是最容易統(tǒng)計(jì)的量化指標(biāo)，且其他兩個指標(biāo)與該指標(biāo)緊密相關(guān)，所有本論文依據(jù)實(shí)現(xiàn)配送距離最短來農(nóng)村快遞共同配送路線優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù).

本論文的重點(diǎn)是共同配送路線的優(yōu)化，所以對一些次要問題進(jìn)行了簡化，即做如下假設(shè)：（1）不考慮配送物品種類、體積大小的影響，因?yàn)榭爝f的物品絕大多數(shù)為小件物品;（2）不考慮客戶送達(dá)時間對配送路線的影響;（3）暫不考慮車輛裝載情況對配送路線優(yōu)化的影響;（4）配送中心的能夠滿足所有客戶的配送需求;（5）配送中心的配送車輛有最大配送距離限制;（7）根據(jù)每條路線的配送量安排合適的車輛進(jìn)行配送.

2 模型構(gòu)建

由配送中心安排很多的車輛給不同的配送點(diǎn)配送，每個配送點(diǎn)的地點(diǎn)和配送量是固定的，所有車輛的載重量是固定的，需要正確的計(jì)劃車輛的路徑，實(shí)現(xiàn)總運(yùn)距的最短，而且還要達(dá)到下列要求：（1）某一配送路徑上所有配送點(diǎn)總的配送量不能大于運(yùn)送車輛的承載重量;（2）某一配送路徑的距離不能大于運(yùn)送車輛單次配送的最大配送路程;（3）所有配送點(diǎn)的要求一定要完成，而且僅可以使用一輛運(yùn)送車輛配送.參照以上配送中心路徑優(yōu)化問題的約束條件以及目標(biāo)，構(gòu)建配送中心路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型.

令在配送中心有k輛車子可以用，所有車子的承載量都是一樣的為Qk（k=1，2，…，k），每輛車子單獨(dú)一趟運(yùn)輸能夠配送的最遠(yuǎn)路程是Dk，要求對L個配送點(diǎn)配送，每個配送點(diǎn)的配送量是qi（i=1，2，…，L），客戶i到j(luò)的路程為dij，配送中心到各客戶的路程是dij（i、j=1，2，…，L），還需假設(shè)nk表示第k輛車子需要運(yùn)送的配送點(diǎn)數(shù)（nk=0是沒有用到第k輛車子），用集合Rk代表第k條路徑，r代表配送點(diǎn)r在路徑k中的位置是i（配送中心不包括在內(nèi)），設(shè)r代表配送中心，于是構(gòu)建下面的配送中心路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型：

其中式（1）為目標(biāo)函數(shù)，使總的配送距離最小化;式（2）表示某一配送路徑上所有配送點(diǎn)總的配送量不能大于運(yùn)送車輛的承載重量;式（3）表示某一配送路徑的距離不能大于運(yùn)送車輛單次配送的最大配送距離;式（4）表示每條路徑上的客戶數(shù)量不大于所有的客戶數(shù)量;式（5）表示每個客戶都能夠配送到;式（6）表示每條路徑的需求點(diǎn)的組成;式（7）表示某一配送點(diǎn)僅可以使用一輛運(yùn)送車輛配送;式（8）表示如果第k輛車子運(yùn)送的配送點(diǎn)數(shù)≥1時，代表這輛車子參與送貨了，那么sign（nk）=1，如果第k輛車子配送的配送點(diǎn)數(shù)<1時，代表這輛車子沒有參與送貨，所以sign（nk）=0.

3 算法設(shè)計(jì)

該模型可以參照節(jié)約里程法的原理進(jìn)行求解，首先計(jì)算節(jié)約里程并根據(jù)從大到小的順序進(jìn)行排序，分配路徑時同時考慮節(jié)約里程最優(yōu)及滿足約束條件式（2）到式（8）.

具體求解步驟如下：

（1）列出各配送點(diǎn)的最短路線，得出最短距離矩陣，并且構(gòu)建初始配送運(yùn)輸方案;

（2）根據(jù)節(jié)約里程的公式，計(jì)算出節(jié)約里程數(shù);

（3）根據(jù)節(jié)約里程數(shù)的多少，從大到小進(jìn)行排列;

（4）初始路線的規(guī)劃，先把節(jié)約里程較大的配送點(diǎn)放在一起，滿足車載限制及約束條件式（2）到式（8），再按節(jié)約里程數(shù)大小，組成配送線路圖.

4 算例

如圖所示，在安徽省某共同配送網(wǎng)絡(luò)中，{1}點(diǎn)為共同配送中心所在地，現(xiàn)在需要對A～F6個客戶進(jìn)行快遞配送，G、H兩點(diǎn)為潛在客戶，無配送業(yè)務(wù).這6個客戶的位置如圖所示.圖中括號里的數(shù)字代表送貨的數(shù)量，以噸（t）單位，線上的數(shù)字代表運(yùn)輸里程，以千米（km）為單位.如果蘇寧合肥配送中心現(xiàn)有能夠使用的車子能夠運(yùn)載的重量的限制為2t和4t的車子，并限制車子單獨(dú)一趟行駛的里程是 35km之下.

各需求點(diǎn)的配送量及兩兩節(jié)點(diǎn)間的最短距離如表1所示.

根據(jù)所建立的模型和設(shè)計(jì)的算法，得到最優(yōu)配送路線及各路線相關(guān)特征參數(shù)如表2.

5 總結(jié)

農(nóng)村快遞共同配送是促進(jìn)安徽省農(nóng)村快遞業(yè)高效發(fā)展的有力途徑，而對配送路線進(jìn)行合理的規(guī)劃與優(yōu)化能在很大程度上降低農(nóng)村快遞共同配送的成本、提高配送效率.本論文在分析安徽省農(nóng)村快遞共同配送可優(yōu)化方向及應(yīng)考慮約束的基礎(chǔ)上建立了相應(yīng)的農(nóng)村快遞共同配送路線優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型.該模型最小化系統(tǒng)中的總配送距離，在約束條件中考慮了配送車輛的裝載量限制和最大配送距離限制.接著，結(jié)合節(jié)約里程法的相關(guān)理論，給出了模型的計(jì)算步驟.最后，用安徽省的某農(nóng)村快遞共同配送實(shí)例驗(yàn)證了模型的可行性.

參考文獻(xiàn)：

〔1〕Luo J， Chen M R. Improved shuffled frog lea-ping algorithm and its multi-phase model for multi-depot vehicle routing problem [J]. Expert System with Applications，2014，41（5）： 2535-2545.

〔2〕Ray S， Soeanu A， Berger J. The multi-depot split-delivery vehicle routing problem： model and solution alogorithm [J]. Knowledge-based Systems， 2014，7（11）：238-265.

〔3〕Oliveira F B D， Enayatifarr R， Sadaei H J. A cooperative coevolutionary algorithm for the multi-depot vehicle routing problem [J]. Expert Systems with Applications， 2016，43（C）： 117-130.

〔4〕姚志剛，武穎麗.基于共同配送策略的公路貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題[J].公路交通科技，2008，25（5）：150-153.

〔5〕李美馨.基于共同配送的車輛路徑優(yōu)化研究[D].長安：長安大學(xué)，2017.

〔6〕陳中龍.傳統(tǒng)電商和外賣O2O共同配送路徑優(yōu)化研究[D].大連：大連海事大學(xué)，2018.

〔7〕劉凱朋.考慮網(wǎng)點(diǎn)共用的網(wǎng)購物流城市共同配送雙層路徑優(yōu)化研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2017.

〔8〕倪霖，劉凱朋，涂志剛.考慮同時取送貨的城市快遞共同配送路徑優(yōu)化[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，40（10）：30-39.