計(jì)三有 敖弟維 王 勇

（武漢理工大學(xué)物流工程學(xué)院 武漢 430063）

網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)是在網(wǎng)上做零售銷售的企業(yè)，主要以B2C（商家對(duì)客戶）進(jìn)行網(wǎng)上銷售為主要的經(jīng)營模式.據(jù)中國電子商務(wù)研究中心監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，2011第一季度中國網(wǎng)絡(luò)零售市場交易規(guī)模達(dá)到1 700億元，同比增長提速.其中B2C企業(yè)網(wǎng)絡(luò)零售市場交易規(guī)模有470億元.對(duì)于B2C購物網(wǎng)站而言，B2C巨頭京東商城、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、麥考林紛紛進(jìn)一步完善自己的物流配送，以提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)零售行業(yè)中的競爭［1］.國內(nèi)學(xué)者對(duì)于逆向物流網(wǎng)絡(luò)的研究，主要集中在：（1）當(dāng)環(huán)境不確定的時(shí)候，產(chǎn)品可拆卸和重新制造的物流網(wǎng)絡(luò)模型；（2）在不確定環(huán)境下，通過整合正向物流和逆向物流來構(gòu)建的物流網(wǎng)絡(luò)模型.以及在混合整數(shù)規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上建立了一種單產(chǎn)品、有能力限制的產(chǎn)品回收逆向物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型等方面［2－6］.事實(shí)上，對(duì)于不同的逆向物流網(wǎng)絡(luò)其網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法和重點(diǎn)各有不同，一個(gè)好的逆向物流網(wǎng)絡(luò)在很大程度上決定了其逆向物流的運(yùn)作效率.

1 逆向物流網(wǎng)絡(luò)模型

本文根據(jù)逆向物流面臨的物品的種類的不同，可將逆向物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為，例如再利用物流包 裝 （reusing）、產(chǎn) 品 的 再 制 造 （remanufacturing）、產(chǎn)品的回收（recycling）以及商業(yè)客戶退貨（commercial re－turn）等［7－8］.

1）可重新使用物流包裝型 在日常識(shí)生活當(dāng)中啤酒和飲料等企業(yè)里使用的可重新利用物的物流包裝，包括玻璃瓶、鐵罐、塑料箱和標(biāo)準(zhǔn)托盤等.此類問題要考慮保管、收集設(shè)備的定位、物流包裝的數(shù)目和規(guī)模及需要運(yùn)輸配送的費(fèi)用等因素，由于再利用和原始利用之間不存在區(qū)別，所以閉環(huán)狀結(jié)構(gòu)就很適應(yīng)這種類型，該網(wǎng)絡(luò)多用于多種類型包裝的回收.在配送的時(shí)候不用考慮重新構(gòu)建逆向物流，直接在正向物流的流程上作業(yè)相反流程即可；車輛的運(yùn)輸費(fèi)用是這類逆向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的主要的成本考慮要素，因此聯(lián)結(jié)點(diǎn)選擇上，以靠近服務(wù)的顧客群為的原則來進(jìn)行設(shè)置.

2）再利用部件制造型 常見的重新制造物品包括貴重機(jī)械的部件，例如汽車的發(fā)動(dòng)機(jī)、踏板、結(jié)構(gòu)材料等.收集完這些物品后，然后通過逆向物流的檢測和拆分，再通過制造部門進(jìn)行重新制造，成為為新的產(chǎn)品，供再次銷售.對(duì)于此種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，重新制造設(shè)施規(guī)模、定位、使用所需要的回收物流成本是考慮的重點(diǎn).在決策計(jì)算時(shí)，必須考慮投資、運(yùn)輸、處理和庫存的費(fèi)用等；目前，此類網(wǎng)絡(luò)，大多是在正向物流基礎(chǔ)上進(jìn)行展開，來構(gòu)建分層閉環(huán)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).

3）以回收物品為目的型 此類型包括紙箱、玻璃、金屬、地毯、塑料等.然而卻要求先進(jìn)的處理技術(shù)和設(shè)備，故投資費(fèi)用很高，這就意味著該類型的網(wǎng)絡(luò)，需要大批量的處理，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，才會(huì)使得回收有意義、有價(jià)值.

4）商業(yè)客戶退貨逆型 商業(yè)退貨指的是：從零售業(yè)到制造業(yè).企業(yè)當(dāng)中常見的：超額庫存導(dǎo)致的退貨，合同折價(jià)退貨，發(fā)送不良貨物導(dǎo)致的退貨等.退回的產(chǎn)品的質(zhì)量好，將被送到正常的銷售倉庫等待銷售；出現(xiàn)質(zhì)量問題不影響商品功能的，可以作為特價(jià)商品銷售；如果退回商品不能滿足客戶的使用功能，那么就通過維修來處理，再進(jìn)行銷售；客戶退貨是發(fā)生在消費(fèi)者到零售業(yè).例如產(chǎn)品期望不符導(dǎo)致的退貨，消費(fèi)者產(chǎn)品損壞導(dǎo)致的退貨等.其處理方式和商業(yè)退貨相似.網(wǎng)絡(luò)流程的合理設(shè)計(jì)以及合同的有效管理是該逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的重點(diǎn)［9－12］.對(duì)于網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)合理的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)主要體現(xiàn)在路徑的優(yōu)化合理上，以及合理的安排配送車輛等問題上.

本文研究網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)的逆向物流網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)特性，采取商業(yè)客戶退貨逆向物流網(wǎng)絡(luò)模型，圖1是這種逆向物流系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).

圖1 商業(yè)客戶退貨逆向物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

2 改進(jìn)的遺傳算法

鑒于本文研究對(duì)象的特性，對(duì)傳統(tǒng)的遺傳算法里面一些因素作出了如下改進(jìn)［13］：（1）不采用二進(jìn)制編碼，直接采取自然數(shù)編碼，因?yàn)閷?duì)于本論文的特點(diǎn)，采取二進(jìn)制編碼容易導(dǎo)致頻繁生成無效的解，給算法帶來一定的復(fù)雜性；（2）在構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)的時(shí)候，本文改進(jìn)了應(yīng)適度函數(shù)，采取了適應(yīng)度歸一化的函數(shù)，因?yàn)閷?duì)于此類問題，直接加入問題中的最大、最小路徑，可以使得選擇算子更加有效，能判斷出較好的個(gè)體.適應(yīng)度歸一化函數(shù)如下.

式中：len（i，1）為所有個(gè)體的路徑長度；minlen為所有個(gè)體路徑長度中的最小值；maxlen為所有個(gè)體路徑長度中的最大值.當(dāng)fitness（i，1）＝1時(shí)說明i是當(dāng)前最優(yōu)的個(gè)體；（3 在選擇算子的時(shí)候，取其fitness（i，1）≥alpha×rand作為選擇算子的條件.因?yàn)榧由蟖lpha可以避免較好的個(gè)體不被淘汰，從而保留較好的值.alpha為淘汰保護(hù)指數(shù)，可取為0～1之間任意小數(shù)，取1時(shí)關(guān)閉保護(hù)功.

根據(jù)上述改進(jìn)的遺傳算法，給出了如圖2的流程圖.

圖2 遺傳算法流程圖

3 網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)逆向物流網(wǎng)絡(luò)問題求解

3.1 網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)逆向物流網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型建立

建立模型的基本思路是在原有正向物流網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，結(jié)合每個(gè)車的載重限制，構(gòu)建逆向物流網(wǎng)絡(luò)，使其結(jié)合正向配送的時(shí)候，所經(jīng)過的路徑最短，總的運(yùn)輸費(fèi)用最低.

式中：U為所有點(diǎn)的集合；R為配送回收中心的集合；V為每個(gè)階段不同類型的車的集合；Lk為第k輛車的運(yùn)輸能力；cij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j之間的相對(duì)距離；C為各點(diǎn)的相對(duì)距離矩陣；di為客戶i點(diǎn)的配送量；Pi為客戶i點(diǎn)的退貨量；xijk為車從點(diǎn)i到點(diǎn)j時(shí)，是否由第k輛車訪問；yijk為車輛從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j時(shí)車k上的配送量；zijk為車輛從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j時(shí)車k上的退貨量；wik為車輛離開節(jié)點(diǎn)i時(shí)車輛k的承重量；uik為點(diǎn)i是否由車k服務(wù)M，一個(gè)非常大的值.

目標(biāo)函數(shù)式（1）為該逆向物流網(wǎng)絡(luò)最小化的運(yùn)輸距離；約束式（2）為每個(gè)點(diǎn)只被訪問一次，每條配送路線為同一個(gè)車配送回收；約束式（3）為配送回收中心被每條配送路線的車訪問，每個(gè)客戶點(diǎn)只有一個(gè)車訪問；約束式（4）為送貨量均衡約束；約束式（5）為退貨量均衡約束；約束式（6）為在配送過程當(dāng)中，所有的車都能滿足最大的載重能力；約束式（7）為限制每個(gè)車都不會(huì)超載；約束式（8），（9）為0－1規(guī)劃整數(shù).

3.2 算例分析

本文選用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)配送中心為例，該配送中心負(fù)責(zé)8個(gè)客戶的送貨與退貨業(yè)務(wù)，客戶的配送量和退貨量給出，客戶配送中心的相對(duì)距離給出，具體見表1.

表1 配送中心d到各客戶點(diǎn)的相對(duì)距離及配送回收量表

改進(jìn)遺傳算法參數(shù)設(shè)定分別為：定參數(shù)種群個(gè)數(shù)n＝20，對(duì)于此類問題建議取為配送點(diǎn)個(gè)數(shù)的1～2倍，停止迭代次數(shù)c＝300，一般按視問題的大小和花費(fèi)的時(shí)間而定；適應(yīng)值歸一化淘汰加速指數(shù)取m＝2，可以從1，2，3，4，不宜太大；淘汰保護(hù)指數(shù)alpha＝0.9，可取為0～1之間任意小數(shù)，取1時(shí)關(guān)閉保護(hù)功能，最好取為0.8～0.9.

通過Matlab編程計(jì)算，改進(jìn)遺傳算法的主程

式如下.

運(yùn)算得出最優(yōu)解，見表2.

表2 優(yōu)化結(jié)果

圖3為改進(jìn)遺傳算法通過Matlab編程繪制會(huì)的路徑優(yōu)化圖.結(jié)果表明利用此種遺傳算法解決網(wǎng)絡(luò)逆向物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題是可行有效的，并且優(yōu)越性體現(xiàn)在：通過結(jié)果直接可以看出路徑情況，不需要轉(zhuǎn)化編碼方式；配送總距離上，加上了alpha指數(shù)使得改進(jìn)的遺傳算法能夠把較好的個(gè)體保留下來.

4 結(jié)束語

圖3 路徑優(yōu)化圖

網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)的逆向物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題是一種新興的問題，其研究領(lǐng)域需要進(jìn)一步的拓寬，本文選取改進(jìn)的遺傳算法決絕此類NP難問題，說明了該算法的可行性.網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)逆向物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的問題隨著約束條件的增多，會(huì)產(chǎn)生許多新的問題，如考慮客戶有時(shí)間約束限制的情況，客戶退貨的時(shí)間不確定，以及考慮其他算法求解，是下一步研究工作的重點(diǎn).

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