基于自適應(yīng)遺傳算法的農(nóng)村快遞配送中心選址研究

摘 "要：考慮到農(nóng)村快遞配送時(shí)效性差，快遞員工作時(shí)間長(zhǎng)等原因，構(gòu)建了農(nóng)村快遞配送中心選址模型。為了提升算法求解效率，更好地適應(yīng)農(nóng)村快遞需求隨機(jī)性高的特征，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)遺傳算法。通過(guò)對(duì)重慶市某郊縣道路網(wǎng)絡(luò)求解，結(jié)果表明，文章模型能夠兼顧運(yùn)營(yíng)成本和快遞員工作時(shí)間；相比傳統(tǒng)遺傳算法，自適應(yīng)遺傳算法求解農(nóng)村快遞配送中心選址的效率更高。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村快遞；配送中心選址；自適應(yīng)遺傳算法

"中圖分類(lèi)號(hào)：F252.14 " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.23.005

Abstract： Considering the poor timeliness of rural express delivery and the long working hours of couriers， a location model for rural express delivery centers is constructed. In order to improve the efficiency of algorithm solving and better adapt to the high randomness of rural express delivery demand， an adaptive genetic algorithm is designed. By solving the road network of a suburban county in Chongqing， the results show that the model in this paper can balance operating costs and courier working hours; compared to traditional genetic algorithms， adaptive genetic algorithms have higher efficiency in solving the location and delivery of rural express delivery centers.

Key words： rural express; distribution center location; adaptive genetic algorithm

0 "引 "言

"近年來(lái)農(nóng)村快遞市場(chǎng)需求日益旺盛，每天有1億多件快遞包裹在農(nóng)村地區(qū)流動(dòng)。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深入實(shí)施和電子商務(wù)的飛速發(fā)展，健全農(nóng)村物流寄遞體系越來(lái)越重要。國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于加快農(nóng)村寄遞物流體系建設(shè)的意見(jiàn)》中提出健全縣、鄉(xiāng)、村寄遞服務(wù)體系，補(bǔ)齊農(nóng)村寄遞物流基礎(chǔ)設(shè)施短板。農(nóng)村快遞配送中心作為農(nóng)村寄遞服務(wù)體系中的重要環(huán)節(jié)，在農(nóng)村快遞流通中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，研究其選址具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

"農(nóng)村快遞存在需求點(diǎn)分散，且需求量小的特點(diǎn)，使得不同配送點(diǎn)之間的配送距離遠(yuǎn)，配送時(shí)間也較長(zhǎng)。農(nóng)村快遞若直接從縣級(jí)快遞配送中心出發(fā)可能會(huì)存在配送車(chē)輛服務(wù)完所有需求點(diǎn)后在規(guī)定時(shí)間內(nèi)不能返回配送中心，導(dǎo)致司機(jī)工作時(shí)間不合理。為了保證農(nóng)村快遞的時(shí)效性，通常每一個(gè)司機(jī)所服務(wù)的鄉(xiāng)村配送點(diǎn)少，車(chē)輛滿(mǎn)載率低，從而使得農(nóng)村快遞配送成本高，嚴(yán)重阻礙了農(nóng)村快遞企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。合理選擇農(nóng)村快遞配送中心，能大幅縮短配送距離、減少快遞配送時(shí)間，有效解決司機(jī)工作時(shí)間不合理與配送時(shí)效性差等問(wèn)題。

1 "文獻(xiàn)綜述

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的開(kāi)展及農(nóng)村快遞市場(chǎng)的日益增長(zhǎng)，農(nóng)村快遞配送問(wèn)題也逐漸得到重視，近年來(lái)，一些學(xué)者針對(duì)農(nóng)村快遞配送中心選址問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。針對(duì)農(nóng)村快遞配送成本高、時(shí)效性差等問(wèn)題，葛江南等[1]采用集合覆蓋模型法對(duì)農(nóng)村快遞配送中心選址問(wèn)題進(jìn)行了研究。李涵穎等[2]分析了當(dāng)前農(nóng)村快遞發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題，并采用P-中值模型進(jìn)行農(nóng)村快遞網(wǎng)點(diǎn)的選址布局研究。胡立和等[3]綜合考慮自然環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等影響因素，構(gòu)建了農(nóng)村配送中心選址評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用層次分析法研究了農(nóng)村配送中心選址問(wèn)題。鑒于農(nóng)產(chǎn)品最初一公里存儲(chǔ)難、損耗高的問(wèn)題，謝龍等[4]提出了本地冷藏與產(chǎn)地直發(fā)運(yùn)營(yíng)聯(lián)合模式下的農(nóng)村冷鏈物流中心選址模型。萬(wàn)君等[5]運(yùn)用層次分析法構(gòu)建了農(nóng)村配送網(wǎng)點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并確定了各指標(biāo)權(quán)重，通過(guò)優(yōu)劣解距離法得出了各備選地與期望解的相對(duì)接近度，并依據(jù)相對(duì)接近度的大小選出了最優(yōu)選址方案。李靜等[6]通過(guò)設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)集種群初始化方法，利用改進(jìn)后的蝗蟲(chóng)優(yōu)化算法求解農(nóng)村快遞配送中心選址模型。董娜等[7]結(jié)合農(nóng)村地區(qū)快遞分布及軸輻式物流特點(diǎn)，構(gòu)建了包含縣—鄉(xiāng)—村三級(jí)的軸輻式農(nóng)村快遞多層級(jí)配送中心選址模型，并使用改進(jìn)麻雀算法求解?？紤]到農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸過(guò)程中具有易腐性，張永闖等[8]以桂林市靈川縣內(nèi)行政村為研究對(duì)象，建立農(nóng)村快遞配送中心選址模型，并借助LINGO求解，得到了農(nóng)村快遞配送中心選址及配送路線(xiàn)。張曉楠等[9]建立了“倉(cāng)儲(chǔ)地-農(nóng)村配送中心-需求點(diǎn)”的三級(jí)網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化模型，并采用遺傳算法求解。代穎等[10]研究了自提服務(wù)半徑?jīng)Q策的農(nóng)村快遞配送中心選址—路徑優(yōu)化問(wèn)題，建立了以總成本最小化為目標(biāo)的農(nóng)村快遞配送中心選址—路徑優(yōu)化模型，并設(shè)計(jì)了一種變鄰域搜索算法求解。

綜上所述，既有研究大多都是通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型和設(shè)計(jì)智能優(yōu)化算法來(lái)對(duì)農(nóng)村快遞配送中心選址問(wèn)題展開(kāi)研究，所構(gòu)建的模型中，考慮司機(jī)的工作時(shí)長(zhǎng)的較少。因此，本文考慮司機(jī)工作時(shí)長(zhǎng)等約束構(gòu)建農(nóng)村快遞配送中心選址模型，并設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)遺傳算法對(duì)農(nóng)村快遞配送中心選址問(wèn)題進(jìn)行求解。

3 "算法設(shè)計(jì)

采用遺傳算法進(jìn)行求解?？紤]到農(nóng)村快遞需求隨機(jī)性較大，傳統(tǒng)遺傳算法固定的交叉概率和變異概率，可能會(huì)影響種群多樣性，導(dǎo)致算法求解效率低。因此，本文引入帶自適應(yīng)性的交叉和變異算子來(lái)替代固定概率的遺傳算子來(lái)提高算法的求解效率。自適應(yīng)遺傳算法設(shè)計(jì)如下：

3.1 "染色體編碼。采用自然數(shù)編碼方式，對(duì)配送中心備選點(diǎn)與需求點(diǎn)編號(hào)進(jìn)行組合排列。若有m個(gè)農(nóng)村快遞配送中心備選點(diǎn)，n個(gè)需求點(diǎn)，則生成長(zhǎng)度為m+n的自然數(shù)串。現(xiàn)假設(shè)m=3，1、2、3表示快遞配送中心備選點(diǎn)，n=4，4、5、6、7表示需求點(diǎn)，此時(shí)染色體長(zhǎng)度為7。例如染色體編碼2，4，1，6，3，5，7，表示2號(hào)配送中心服務(wù)需求點(diǎn)4，1號(hào)配送中心服務(wù)需求點(diǎn)6，3號(hào)配送中心服務(wù)需求點(diǎn)5和7；染色體編碼1，2，4，6，3，5，7，則表示不選擇1號(hào)配送中心，選擇2號(hào)配送中心服務(wù)需求點(diǎn)4和6，3號(hào)配送中心服務(wù)需求點(diǎn)5和7。根據(jù)以上設(shè)計(jì)的編碼方法，隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)長(zhǎng)度為m+n且不重復(fù)的初始染色體，作為初始種群進(jìn)行迭代。

4 "算例分析

4.1 "數(shù)據(jù)設(shè)置。本文以重慶市某郊縣為例，將其轄區(qū)內(nèi)各鎮(zhèn)看作備選點(diǎn)，并從這些備選點(diǎn)中選擇合理的快遞配送中心選址地。各鎮(zhèn)對(duì)應(yīng)備選點(diǎn)編號(hào)如表2所示。

根據(jù)快遞配送網(wǎng)絡(luò)，調(diào)運(yùn)百度地圖測(cè)距工具計(jì)算得到各快遞配送中心備選點(diǎn)至各備選點(diǎn)間的最短運(yùn)輸距離。各配送中心備選點(diǎn)建設(shè)費(fèi)用和容量，以及各備選點(diǎn)快遞日需求量，如表3和表4所示：

其他參數(shù)設(shè)置如表5所示。

4.2 "結(jié)果分析。采用MATLAB編程求解，得到最終選址方案，如圖3所示（x、y軸分別表示經(jīng)緯度）。

如表6所示，最終選址方案以4（GPZ）、7（CTZ）、18（XLZ）號(hào)備選點(diǎn)作為農(nóng)村快遞配送中心選址點(diǎn)，總成本為305.612萬(wàn)元。4號(hào)配送中心位于郊縣城區(qū)，雖然土地費(fèi)用較高，但接近眾多需求客戶(hù)，且靠近國(guó)道348，交通便利和客戶(hù)距離近，可減少配送成本，縮短配送時(shí)間，從而提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。7號(hào)配送中心距離城區(qū)較近，臨近主干道國(guó)道242、國(guó)道42，兩條主干道可讓它在較短時(shí)間內(nèi)響應(yīng)需求，縮短配送時(shí)間。18號(hào)配送中心可以較好滿(mǎn)足邊緣4鎮(zhèn)的快遞需求。

為體現(xiàn)自適應(yīng)遺傳算法的求解效率，本文也使用傳統(tǒng)遺傳算法對(duì)算例進(jìn)行求解，并將兩種算法的收斂性進(jìn)行對(duì)比。如圖4所示，雖然兩種算法都能得到理論最優(yōu)解，但傳統(tǒng)遺傳算法在第75代左右才得到最優(yōu)解，而本文所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)遺傳算法在30代左右就得到了最優(yōu)解，求解效率顯著提升。

5 "結(jié)束語(yǔ)

"農(nóng)村快遞配送中心是完善農(nóng)村寄遞體系和推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)流通的重要基礎(chǔ)設(shè)施，合理選擇農(nóng)村快遞配送中心是實(shí)現(xiàn)“村村通快遞”的重要前提，能更好地滿(mǎn)足農(nóng)民生產(chǎn)生活需要。本文以成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，考慮司機(jī)工作時(shí)長(zhǎng)等約束構(gòu)建了農(nóng)村快遞配送中心選址模型。為了提升算法求解效率，更好地適應(yīng)農(nóng)村快遞需求隨機(jī)性高的特征，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)遺傳算法。通過(guò)對(duì)重慶市某郊縣道路網(wǎng)絡(luò)求解，結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)遺傳算法，本文所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)遺傳算法對(duì)求解農(nóng)村快遞配送中心選址具有更高的求解效率。

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收稿日期：2023-08-17

基金項(xiàng)目：重慶市自然科學(xué)基金博士后科學(xué)基金項(xiàng)目（cstc2021jcyj-bshX0018）；重慶市教委人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（20SKGH061）

作者簡(jiǎn)介：麻存瑞（1986—），本文通信作者，男，甘肅蘭州人，重慶郵電大學(xué)現(xiàn)代郵政學(xué)院，講師，工學(xué)博士，研究方向：物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及交通系統(tǒng)建模與仿真。

引文格式：潘潔，麻存瑞，牛義鋒，等. 基于自適應(yīng)遺傳算法的農(nóng)村快遞配送中心選址研究[J]. 物流科技，2024，47（23）：18-21.