基于遺傳算法的物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化研究—以烏魯木齊郵政速遞為例

李莉， 阿力米熱木·阿合買提江， 尹三平

(1. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)， 交通與物流工程學(xué)院， 新疆， 烏魯木齊 830000；2. 湖南化工職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 商學(xué)院， 湖南， 株洲 412000)

0 引言

城市共同配送，是商品現(xiàn)代流通的一種方式，旨在為電子商務(wù)的客戶提供服務(wù)。物流倉儲(chǔ)配送服務(wù)已然成為中國電子商務(wù)最為核心的行業(yè)環(huán)節(jié)，能夠提供一個(gè)全面完善的物流倉儲(chǔ)配送解決方案也成了很多中小賣家、電子商務(wù)供應(yīng)商品牌商必須關(guān)注的問題。物流配送的許多環(huán)節(jié)都造成巨大的成本、人力、時(shí)間的浪費(fèi)，物流企業(yè)必須重視物流配送系統(tǒng)的信息化管理，來降低物流成本。

1 郵政速遞配送問題分析

從烏魯木齊郵政速遞進(jìn)行城市配送的現(xiàn)狀中，發(fā)現(xiàn)城市共同配送仍存在一些問題：配送成本太高；配送路徑不合理；配送時(shí)間太長；運(yùn)力利用不合理。

由于路徑優(yōu)化不合理出現(xiàn)迂回運(yùn)輸，并未選取短距離進(jìn)行運(yùn)輸而是選擇路程較長路徑進(jìn)行運(yùn)輸，主要是因?yàn)樵谶\(yùn)輸之前未進(jìn)行路徑的合理安排、組織不當(dāng)而發(fā)生的迂回，造成人力、運(yùn)力和財(cái)力的浪費(fèi)。

2 多目標(biāo)優(yōu)化模型的建立

近年來，新疆的物流行業(yè)迎來了蓬勃發(fā)展的時(shí)期，烏魯木齊郵政速遞也加快了其快速發(fā)展的步伐。作為物流行業(yè)，快件的運(yùn)輸價(jià)格是固定不變的，那就只能通過城市物流共同配送路徑的優(yōu)化來降低企業(yè)的配送成本，在規(guī)定的時(shí)間范圍內(nèi)以最快的速度送達(dá)門店。物流運(yùn)輸路徑的優(yōu)化是多目標(biāo)優(yōu)化問題，包括效益最高、成本最低、路程最短、單位運(yùn)輸量最大、準(zhǔn)時(shí)性最高等。本研究建立對(duì)應(yīng)模型如式(1)：

由于計(jì)算機(jī)操作的隨機(jī)性，可能產(chǎn)生較大實(shí)驗(yàn)誤差，需要通過構(gòu)造綜合評(píng)估函數(shù)來減小誤差。假設(shè)多目標(biāo)優(yōu)化模型的綜合評(píng)估函數(shù)，如式(2)：

minZ1=∑i∑j∑kBijxijk(損失最少)

minZ2=∑i∑j∑kCijxijk(成本最低)

minZ3=∑i∑j∑kDijxijk(路程最短)

minZ4=∑i∑j∑kUijxijk(空載率最低)

minZ5=∑i∑j∑kTijxijk(配送時(shí)間最短)

minZ6=∑imaxSTi-di,0+maxdi-FTi,0(準(zhǔn)時(shí)性最高)

(1)

Z=aZ′1+bZ′2+cZ′3+dZ′4+eZ′5+fZ′6

(2)

本文根據(jù)不同研究目標(biāo)對(duì)企業(yè)整體效益會(huì)產(chǎn)生不同的影響，給每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)設(shè)立相對(duì)應(yīng)的權(quán)重。將其進(jìn)行無量綱化處理為具有可比性的標(biāo)準(zhǔn)量，Z′1、Z′2、Z′3、Z′4、Z′5、Z′6量化后的數(shù)據(jù)，再進(jìn)行綜合評(píng)估。

3 多目標(biāo)優(yōu)化模型的求解

3.1 數(shù)據(jù)的錄入

本研究采用MATLAB軟件對(duì)所建立的數(shù)學(xué)模型和NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行仿真。其中，點(diǎn)0表示烏魯木齊郵政速遞總部配送中心，i表示各網(wǎng)點(diǎn)，i∈[1,55]。選取不同路段共10個(gè)網(wǎng)點(diǎn)作為研究對(duì)象，網(wǎng)點(diǎn)1-10的快件配送量分別是60 kg、 40 kg、45 kg、50 kg、57 kg、73 kg、63 kg、67 kg、50 kg、72 kg。表1為各網(wǎng)點(diǎn)間的距離和費(fèi)用表。根據(jù)NSGA-Ⅱ算法，利用MATLAB軟件，得出計(jì)算結(jié)果。

表1 各網(wǎng)點(diǎn)間距離、費(fèi)用表

在針對(duì)烏魯木齊郵政速遞總部對(duì)各網(wǎng)點(diǎn)物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化的過程中，設(shè)rij為交通修正系數(shù)。當(dāng)交通狀況為擁擠時(shí)，rij為1.8；當(dāng)交通狀況為正常時(shí)，rij為1；當(dāng)交通狀況為空閑時(shí)，rij為0.7。

3.2 MATLAB仿真及求解

1) 遺傳算法流程圖

根據(jù)物流配送路徑優(yōu)化問題及建立的數(shù)學(xué)模型，主要包含6個(gè)步驟，如圖1所示。

圖1 遺傳算法流程圖

2) 數(shù)據(jù)錄入

錄入數(shù)據(jù)如表2所示。

3) 程序編碼

部分程序代碼如下：

functionf= initialize_variables(N,M,V, min_range, max_range)

functionf= non_domination_sort_mod(x,M,V)

functionf= tournament_selection(chromosome, pool_size, tour_size)

functionf= genetic_operator(parent_chromosome,M,V, mu, mum, l_limit, u_limit)

functionf= replace_chromosome(intermediate_chromosome,M,V,pop)

表2 錄入數(shù)據(jù)表

4) 迭代程序代碼

設(shè)置參數(shù)：N=100，pc=0.6，pm=0.03，迭代次數(shù)為80。

(1) 兩網(wǎng)點(diǎn)之間配送時(shí)間最短，如圖2所示。由迭代圖得知，當(dāng)?shù)螖?shù)為70開始，配送時(shí)間趨于穩(wěn)定。

圖2 配送時(shí)間迭代圖

(2) 兩網(wǎng)點(diǎn)之間配送距離最短，如圖3所示。由迭代圖得知，當(dāng)?shù)螖?shù)為60時(shí)，起伏較小；當(dāng)?shù)螖?shù)為70時(shí)，配送距離趨于穩(wěn)定。

(3) 兩網(wǎng)點(diǎn)間配送費(fèi)用最少，如圖4所示。由迭代圖可知，當(dāng)?shù)螖?shù)為70時(shí)，物流運(yùn)輸費(fèi)用趨于穩(wěn)定。

5) 最優(yōu)解

圖3 配送距離迭代圖

圖4 配送費(fèi)用迭代圖

利用MATLAB軟件仿真得到Pareto最優(yōu)解，如表3所示。

表3 Pareto最優(yōu)解

由于計(jì)算機(jī)操作的隨機(jī)性，可能產(chǎn)生較大實(shí)驗(yàn)誤差，需要通過構(gòu)造綜合評(píng)估函數(shù)來減小誤差。利用MATLAB仿真軟件得出Pareto最優(yōu)解之后，按照權(quán)重公式Z=aZ′1+bZ′2+cZ′3+dZ′5+fZ′6，根據(jù)烏魯木齊郵政速遞配送中心對(duì)各優(yōu)化目標(biāo)的重視程度，假設(shè)利潤比配送成本重要，配送成本比路程略重要，路程比空載率略重要，配送時(shí)間比空載率重要得多，得出權(quán)重矩陣：

V=0.924 1,0.553 1,0.357 2,0.185 7,0.786 3T

通過計(jì)算比較得到，方案7是所有方案中得最優(yōu)解。

4 總結(jié)

隨著人工智能日趨成熟，各大企業(yè)也應(yīng)利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)順勢(shì)發(fā)展。內(nèi)地諸多物流企業(yè)已采用新能源車輛配送貨物，烏魯木齊郵政速遞也應(yīng)適時(shí)的引進(jìn)節(jié)約資源的物流設(shè)備設(shè)施，幫助企業(yè)因地制宜的尋求更加科學(xué)、高效、合理的運(yùn)營方案。目前，物流企業(yè)進(jìn)銷存價(jià)格已處于最低水平，若想進(jìn)一步的提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，物流運(yùn)輸路徑的優(yōu)化是烏魯木齊郵政速遞經(jīng)濟(jì)效益的冰山一角。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，烏魯木齊郵政速遞城市共同配送將進(jìn)一步拓展在新疆乃至全國的貿(mào)易往來，那么在所有網(wǎng)點(diǎn)間商品的配送便成了研究的重點(diǎn)，也是烏魯木齊郵政速遞在今后運(yùn)營中的重要研究方向。