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        綠色物流配送路徑優(yōu)化研究
        ——以京東配送為例

        2020-11-30 08:44:34張肖琳梁力軍張夢婉
        價格月刊 2020年8期
        關(guān)鍵詞:物流配送污染物物流

        張肖琳梁力軍張夢婉

        (北京信息科技大學(xué) 信管管理學(xué)院,北京 100192)

        一、研究背景與動因

        人類合理利用自然資源推動了社會進步,但過度地消耗資源對環(huán)境造成了巨大危害,比如生態(tài)破壞、氣候反常等。物流活動在為人類提供方便的同時,也產(chǎn)生了一些污染。隨著國民對綠色發(fā)展的重視,綠色物流逐漸映入大眾的眼簾。筆者充分考慮耗油成本、綠色環(huán)保成本,將綠色物流與配送的路徑優(yōu)化結(jié)合起來,構(gòu)建相關(guān)綠色指標(biāo),把具體企業(yè)的物流配送路徑與蟻群算法相聯(lián)系進行考慮,在綠色物流視角下研究配送路徑對環(huán)境保護和經(jīng)濟發(fā)展的重要意義。

        二、研究綜述

        (一)綠色物流研究方面

        在物流運作過程中,綠色物流有兩層含義:一方面是充分利用高科技手段盡可能把對環(huán)境的負(fù)面影響降低為零;另一方面是做到資源的合理使用,使每項資源都能發(fā)揮出相應(yīng)的價值。建立一個和生態(tài)環(huán)境休戚與共的物流系統(tǒng)是綠色物流的目的,為了達(dá)到該目的,最有效的手段是從環(huán)境資源著手。[1]

        Seroka-Stolka(2014)把研究視角放在影響企業(yè)綠色物流理念發(fā)展的決定因素上,同時經(jīng)過研究證明出它們將影響綠色物流發(fā)展。[2]Searcy(2014)對綠色供應(yīng)鏈進行了相關(guān)研究,主要分析指標(biāo)有:能源使用、溫室氣體排放、消費指標(biāo)和能源效率等。[3]Rostamzadeh(2015)梳理了綠色供應(yīng)鏈管理的相關(guān)知識,在此基礎(chǔ)上提出環(huán)境可持續(xù)性在企業(yè)改善供應(yīng)鏈中扮演著重要角色。[4]Hong(2019)通過構(gòu)建顆粒物污染(PM2.5)模型,深入研究了綠色物流中的污染物排放問題,利用蒙特卡羅模擬呈現(xiàn)模型的內(nèi)在變化。[5]

        劉暢(2015)從闡述綠色物流內(nèi)涵視角出發(fā),分析了綠色物流對推動經(jīng)濟發(fā)展的重要性,研究出我國發(fā)展綠色物流的具體路徑。[6]王曉思(2017)從綠色物流視角出發(fā),基于綠色度構(gòu)建相應(yīng)模型,從而對污染物排放成本進行研究。[7]楊慧慧(2018)以綠色物流發(fā)展體系的建設(shè)作為研究重點,從多個方面對其充分探究,尤其針對物流鏈、物流的基礎(chǔ)設(shè)施等方面做了深入的分析。[8]陳根龍(2019)以當(dāng)前物流配送時的包裝環(huán)節(jié)為著眼點,對該過程中存在的問題進行相應(yīng)分析,提出“共享快遞盒”的綠色配送理念,同時對使用“共享快遞盒”的可持續(xù)性、經(jīng)濟性、安全性進行了詳細(xì)闡述。[9]

        (二)配送路徑算法研究方面

        配送路徑直接決定著物流配送的成本和效率,對配送路徑及其算法進行優(yōu)化和研究具有重要的意義和價值。

        Belmecheri(2013)等學(xué)者提出了一種利用局部搜索進行的粒子群優(yōu)化算法,結(jié)合混合長途和具體的回程用戶(VRPMB)車輛路徑問題進行了實例研究,同時對該問題的適應(yīng)性進行了相應(yīng)解釋,從而驗證粒子群優(yōu)化算法提高了算法的性能。[10]Amorim(2014)綜合考慮了總成本的最小化以及新鮮度的最大化問題,從而對多目標(biāo)模型進行深入研究。[11]Yu(2018)研究了物流終端配送模式和路徑優(yōu)化問題。[12]Zhang(2019)構(gòu)建了包含時間窗的冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化模型,在基于普通遺傳算法收斂速度慢等缺點的基礎(chǔ)上,提出了具體的改進之處,經(jīng)實例分析證明該優(yōu)化算法能夠以較低成本得到最優(yōu)路徑。[13]

        王道平(2017)等學(xué)者對物流配送進行了深入研究,以配送中的選址問題作為切入點,借助兩階段的啟發(fā)式算法進行了相應(yīng)的模型構(gòu)建,目標(biāo)為配送中心選址成本和車輛配送成本最小,最后通過具體數(shù)據(jù)驗證該模型的有效性,但是該方法存在的問題是配送便捷性較差。[14]李作山(2019)等學(xué)者結(jié)合遺傳算法,針對企業(yè)車輛調(diào)度優(yōu)化進行研究,基于減少汽車運行耗費為目的提出了相關(guān)策略。[15]曾志雄(2019)等學(xué)者基于蟻群算法研究了荔枝的冷鏈物流配送,該研究的側(cè)重點為配送成本,即如何對其優(yōu)化設(shè)計,使得成本花費最少。[16]同時,方文婷(2019)等學(xué)者通過將節(jié)能減排轉(zhuǎn)化為綠色成本,建立以總成本最小為研究目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,在混合蟻群算法的基礎(chǔ)應(yīng)用上,結(jié)合具體實例進行仿真建模以及進一步的分析,最終驗證了該算法的有效性。[17]

        綜上所述,國內(nèi)外對配送的路徑優(yōu)化已經(jīng)進行了相關(guān)研究,但將優(yōu)化算法與具體案例結(jié)合的研究仍是少數(shù)。同時,目前的配送路徑優(yōu)化很少考慮綠色因素,即有關(guān)環(huán)境問題的研究并不充分。

        三、物流配送路徑優(yōu)化選擇

        通常來說,配送中心的主要任務(wù)之一,是基于最優(yōu)配送路徑基礎(chǔ)上,對各個需求地進行貨物的正常配送。在此情形下,配送車輛的行駛路線為,在到達(dá)一個需求地點后立即對另一個需求地點進行配送,直到配送車輛完成所有的配送任務(wù),方可回到配送中心。

        為了便于研究物流配送路徑問題,一些已知條件是必不可少的,比如配送中心地點、需求地點、配送中心及需求地點的相對坐標(biāo)、各個需求地所需的貨物數(shù)量以及配送車輛的最大運載量,只有把以上條件作為大前提,才能深入研究物流配送路徑的優(yōu)化問題。

        假設(shè) Q=(0,1,2,…,m)表示多條配送路徑;0 表示配送中心;1,2,…,m表示需求地點的編號。可行選擇是滿足運載能力等限制條件下的路徑選擇集合,最佳選擇是可行選擇集合中路徑最短的選擇。[18]

        (一)假設(shè)條件

        物流配送路徑優(yōu)化的結(jié)果通常受諸多因素影響,因此,在已知條件的基礎(chǔ)上,仍需要對實際配送問題添加一些假設(shè)條件,從而對其進行相應(yīng)的簡化。具體假設(shè)條件有:(1)配送車輛均為統(tǒng)一規(guī)格;(2)各個需求地的貨物被裝上配送車輛所花費的時間此處不予考慮,即假設(shè)裝車任務(wù)已完成,只需等待發(fā)車;(3)在一次完整的配送任務(wù)中,一個需求地的貨物只能由一輛車進行轉(zhuǎn)運配送,同時,在此處假設(shè)不存在分批配送的可能性。

        (二)物流配送路徑優(yōu)化模型

        假設(shè)px表示x需求地點的貨物量;exy表示x需求地點到y(tǒng)需求地點的距離;R表示配送車輛的最大運載量;U表示物流中心配送車輛的總數(shù);mι表示配送車輛t的配送地點數(shù)量;Txι表示配送車t離開x需求地點時配送車中的貨物量;當(dāng)gxyι=1時,表示配送車輛ι從x配送地點行駛到y(tǒng)配送地點,當(dāng)gxyι=0時,表示配送車輛不走這條配送路徑。物流配送的限制條件如下:

        限制配送車輛從配送中心出發(fā)的約束條件表達(dá)式如下:

        限制配送地點不重復(fù)配送的約束條件表達(dá)式如下:

        限制所有貨物都被正常配送的約束條件表達(dá)式如下:

        限制配送車輛不能超載的約束條件表達(dá)式如下:

        依據(jù)上述限制條件,構(gòu)建物流配送路徑優(yōu)化模型表達(dá)式如下:

        k表示配送的總距離。

        (三)模型的綠色配送改進

        在當(dāng)今電商物流迅速發(fā)展的情形下,物流配送的綠色發(fā)展日益受到各行各業(yè)重視。物流配送過程中,存在貨物量較大、配送地點分布較廣等問題,從而導(dǎo)致配送效率降低,對環(huán)境造成了不良影響。因此,擬設(shè)計一種有效的物流配送路徑優(yōu)化方法,在保證配送效率前提下,切實解決環(huán)境污染問題,最終實現(xiàn)綠色配送。

        1.污染物排放量計量

        21世紀(jì)以來,隨著汽車數(shù)量的增多,尾氣污染也越來越嚴(yán)重。在物流配送中,污染物排放對環(huán)境和人類都造成了極其不利的影響。因此對于上述配送模型,筆者著重考慮污染物排放量的降低問題。對于輕型柴油貨車,由污染物排放指標(biāo)的相關(guān)計算方法知,該指標(biāo)的計量公式為:E大氣=K×EF×10-6+2×10-6×Fg×K×αg

        由上述公式知,當(dāng)配送距離最短時,污染物排放量達(dá)到最低。其中,相關(guān)參數(shù)含義如下:

        EF:表示單位距離污染物排放量,單位:g/km

        Fg:表示柴油消耗量,單位:l/km

        αg:表示柴油中硫元素的含量,單位:質(zhì)量分?jǐn)?shù)百萬分之一(ppm)。

        2.物流配送成本計量

        物流配送過程中涉及的主要成本有兩部分,分別為固定成本和變動成本。

        固定成本是在實際物流配送中不會隨配送貨物量和配送距離而產(chǎn)生變化的成本,具體包括車輛配送員的基礎(chǔ)工資與保險、配送車輛的通信及月檢費用。該部分費用與最終的配送出車數(shù)量關(guān)系密切,因此,總固定成本表示為:C固定=s×n,相關(guān)參數(shù)含義如下:

        s:單位出車固定成本;

        n:最終的配送出車數(shù)量。

        變動成本是與實際物流配送距離相關(guān)的成本。其中,配送過程中的車輛維修費、輪胎費、燃油費以及車輛配送員的可變工資,組成了單位距離變動成本。因此,總變動成本表示為:C變動=l×k,相關(guān)參數(shù)含義如下:

        l:單位距離變動成本;

        k:路徑優(yōu)化后的最優(yōu)總距離。[19]

        所以,C總成本=C固定+C變動

        四、基于蟻群算法的配送路徑優(yōu)化研究

        (一)綠色物流配送的蟻群算法實現(xiàn)流程

        蟻群算法能用來解決VRP問題 (車輛路徑優(yōu)化),其核心思想是借助一定數(shù)量的螞蟻群體來尋求最短路徑。蟻群在活動的時候,個體會釋放出一種獨有的信息素。在一段時間內(nèi),最短路徑被選擇的較多,所積累的信息素也就更多。同時,該物質(zhì)可被同伴感受到,后來的螞蟻便會依據(jù)該物質(zhì)的濃度選擇通過路徑,進而影響整個蟻群的活動方向。[20]

        為了使蟻群算法得到更直觀形象的結(jié)果,蟻群活動時要遵循相應(yīng)的原則,其中覓食原則是最基礎(chǔ)的一個原則。同時,該算法在實際應(yīng)用中,一些參數(shù)的設(shè)置對模型優(yōu)化結(jié)果也有一定的影響,比如信息啟發(fā)式因子α、期望啟發(fā)式因子β等。筆者結(jié)合蟻群算法得出最短配送路徑后,在此基礎(chǔ)上得到最低的污染物排放量,來實現(xiàn)綠色物流配送的目的。算法流程如下圖所示:

        圖1 綠色物流配送的蟻群算法實現(xiàn)流程

        (二)京東配送中心實例分析

        筆者以京東大型綜合物流配送中心的配送路徑為例,來驗證蟻群算法的可行性。經(jīng)調(diào)查知,位于北京海淀區(qū)的一家配送中心負(fù)責(zé)周邊的8家便利店,對其進行日常物流配送。

        1.基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置

        調(diào)查可知,該區(qū)域內(nèi)配送貨車車型為江淮帥鈴H載貨車,選擇燃料為國V標(biāo)準(zhǔn)柴油,車速范圍為40km/h~80km/h。該數(shù)學(xué)模型中參數(shù)的具體設(shè)置如表1所示:

        表1 基礎(chǔ)參數(shù)

        由表1可知:

        單位出車固定成本s=車輛的通信及月檢費d+車輛配送員基礎(chǔ)工資與保險h,所以,s為120元/每輛/每天。

        單位距離變動成本l=單位燃油油耗費用a+單位維修與輪胎費用b+車輛配送員可變工資c,所以,l為 2.9元/公里。

        2.數(shù)據(jù)來源

        筆者以京東便利店的物流配送為依據(jù),由于服務(wù)門店較多,數(shù)據(jù)分析較有難度,此處選取了固定區(qū)域的8家便利店作為研究樣本,由位于該區(qū)域中心的配送中心完成此8家門店的配送任務(wù)。

        將配送中心和需求門店進行編號,0,1,2…,8,配送中心和各門店的地理位置、相對坐標(biāo)及需求量如表2所示:

        表2 各門店的地理位置、坐標(biāo)及配送量

        3.數(shù)據(jù)分析

        運用蟻群算法對配送路徑進行優(yōu)化,尋找最優(yōu)路徑,其中,信息啟發(fā)式因子α=2,期望啟發(fā)式因子β=3,螞蟻數(shù)量為4,迭代次數(shù)為100,使用 MATLAB軟件編程進行求解,結(jié)果如圖2、圖3所示:

        圖2 算法的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)曲線

        圖3 蟻群算法優(yōu)化路徑

        由圖2和圖3知,迭代100次后,最短配送距離為41.08Km。此時需要三輛車進行配送,有三條路徑。車輛 1:0-1-2-3-0;車輛 2:0-5-6-7-0;車輛 3:0-4-8-0。

        根據(jù)污染物排放量計量公式:E大氣=K×EF×10-6+2×10-6×Fg×K×αg計算可知,此時的污染物排放量最低為8.989×10-4g;根據(jù)配送成本計量公式:C總成本=C固定+C變動計算可知,總成本為479.132元。

        結(jié)合京東配送實例分析,運用上述配送模型對路徑進行了相應(yīng)的優(yōu)化,使車輛配送距離最短,極大地提高了配送效率。同時,當(dāng)路徑最短時,該模型實現(xiàn)了綠色配送,將污染物的排放量控制到最低,從而減少對環(huán)境的污染。

        五、研究結(jié)論及展望

        筆者通過研究,可歸納得到以下結(jié)論:一是改進的蟻群算法可以應(yīng)用在配送實例中,利用MATLAB軟件對模型求解,能夠有效提供最短的路線方案。二是配送成本的計量對路徑優(yōu)化有著不可忽視的影響,不論是固定成本部分還是變動成本部分,物流企業(yè)進行路徑優(yōu)化時都要著重考慮。三是在綠色物流配送研究中,把降低污染氣體排放量作為主要考慮的綠色指標(biāo)是可行的,借助該模型能達(dá)到污染氣體排放量最低的目標(biāo),為物流企業(yè)綠色配送提供了重要參考,利于該行業(yè)的長期發(fā)展。

        但是筆者考慮的限制條件仍相對較少,隨著物流業(yè)的發(fā)展,綜合全面考慮問題將是大趨勢,因此該數(shù)學(xué)模型有待進一步細(xì)化。同時,當(dāng)配送過程中污染物排放量最低時,配送總成本沒有得到相應(yīng)的控制,在實際應(yīng)用中還需結(jié)合具體環(huán)境進行一定的調(diào)整優(yōu)化。

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