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        基于K-means和蟻群算法的配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題研究
        ——以南平延平區(qū)J速遞公司為例

        2021-09-28 01:18:56宋李玉黃建華
        三明學(xué)院學(xué)報(bào) 2021年4期
        關(guān)鍵詞:區(qū)域

        宋李玉,黃建華

        (福建林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系,福建 南平 353000)

        隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展,快遞包裹配送業(yè)務(wù)量大大增加。福建省南平市延平區(qū)地處山區(qū),城市交通線(xiàn)路復(fù)雜且客戶(hù)需求隨機(jī)無(wú)法預(yù)測(cè)。另一方面,延平區(qū)大多數(shù)快遞企業(yè)在網(wǎng)點(diǎn)布局、配送區(qū)域劃分及配送線(xiàn)路選擇等方面帶有隨意性,普遍依據(jù)配送員的主觀判斷,缺乏科學(xué)規(guī)劃,配送效率并不高。

        在配送線(xiàn)路優(yōu)化方面,國(guó)內(nèi)外提出了貪婪啟發(fā)式算法、遺傳算法、蟻群算法、聚類(lèi)算法等體系模型求解算法,進(jìn)行了較為豐富的研究。Lawrence 等[1](P488-490)首次采用傳統(tǒng)遺傳算法求解車(chē)輛路徑調(diào)度問(wèn)題。Clarke等[2](P568-581)運(yùn)用貪婪啟發(fā)式算法研究了VRP問(wèn)題。Dorrigo等[3](P73-81)詳細(xì)闡述了旅行商問(wèn)題 (Travelling Salesman Problem),并首創(chuàng)蟻群算法進(jìn)行求解。Bullnheimer 等[4](P319-328)把蟻群算法應(yīng)用于VRP問(wèn)題研究。張令甜等[5](P7-12)從南昌市某生鮮電商公司面臨的同城生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送線(xiàn)路優(yōu)化問(wèn)題入手,建立數(shù)學(xué)模型,創(chuàng)造性地設(shè)計(jì)混合遺傳算法求解配送線(xiàn)路優(yōu)化問(wèn)題。蔣麗等[6](P244-249)以O(shè)2O外賣(mài)平臺(tái)的眾包配送路徑優(yōu)化為研究對(duì)象,建立帶有單側(cè)軟時(shí)間窗的、需求可延遲的開(kāi)放式車(chē)輛路徑優(yōu)化模型,改進(jìn)蟻群算法將下一步移動(dòng)的潛在客戶(hù)數(shù)量作為路徑選擇的影響因素,對(duì)配送路徑進(jìn)行優(yōu)化。閻宇婷[7]對(duì)我國(guó)快遞行業(yè)的區(qū)域劃分做了詳細(xì)探究,采用改進(jìn)FCM聚類(lèi)算法劃分配送范圍內(nèi)的客戶(hù)點(diǎn),并通過(guò)車(chē)輛配載量檢驗(yàn)劃分結(jié)果是否符合目標(biāo)條件。以上研究方法為本次研究提供了方法支撐。本次研究以J速遞公司的延平區(qū)配送網(wǎng)絡(luò)為例,通過(guò)K-means聚類(lèi)法進(jìn)行配送區(qū)域劃分,并應(yīng)用蟻群算法對(duì)每一個(gè)配送區(qū)域內(nèi)的配送線(xiàn)路進(jìn)行優(yōu)化,以此為延平區(qū)和福建其他山區(qū)城鎮(zhèn)快遞行業(yè)配送線(xiàn)路優(yōu)化提供參考借鑒。

        一、J速遞公司配送網(wǎng)絡(luò)基本情況

        J速遞公司是一家互聯(lián)網(wǎng)快遞企業(yè),福建代理業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)范圍已覆蓋含延平區(qū)在內(nèi)的41個(gè)縣(市、區(qū)),設(shè)有5個(gè)集包中心,68個(gè)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)。延平區(qū)轄15個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),6個(gè)街道辦事處,總?cè)丝?9.5萬(wàn)人,面積2659.66平方公里。目前,J速遞公司在延平區(qū)設(shè)有1個(gè)中轉(zhuǎn)站(以T表示)和22個(gè)自提點(diǎn)。來(lái)自外地的貨物通過(guò)集包中心分撥,到達(dá)T點(diǎn)后再轉(zhuǎn)向22個(gè)自提點(diǎn),見(jiàn)表1。J速遞公司在延平區(qū)平時(shí)的配送包裹量穩(wěn)定在3500~4000件,若遇“雙11”等活動(dòng),包裹量可達(dá)平時(shí)的2.5倍左右,見(jiàn)表2~3。

        表1 J速遞公司中轉(zhuǎn)站及自提點(diǎn)地理坐標(biāo)

        表2 2020年8月份J速遞公司在延平區(qū)的配送包裹量

        表3 2020年8月份J速遞公司在延平區(qū)各自提點(diǎn)的最大包裹量

        二、基于K-means聚類(lèi)法劃分配送區(qū)域?qū)崿F(xiàn)分區(qū)配送

        本文通過(guò)SPSS中K-均值的功能來(lái)實(shí)現(xiàn)J速遞公司中轉(zhuǎn)站的配送區(qū)域劃分。K-means聚類(lèi)分析其本質(zhì)就是非系統(tǒng)聚類(lèi)法中的K-均值聚類(lèi)法。首先將22個(gè)自提點(diǎn)的序號(hào)、地理坐標(biāo)輸入到SPSS中,以自提點(diǎn)的地理坐標(biāo)作為標(biāo)簽變量,然后根據(jù)李軍[8](P28-34)所提出的確立車(chē)輛數(shù)公式確定中轉(zhuǎn)站的車(chē)輛數(shù):

        其中,α為參數(shù),是對(duì)貨物裝卸復(fù)雜程度和約束條件多少的估計(jì)。通常來(lái)講,約束越多,裝卸越復(fù)雜,則α越小。“[]”表示計(jì)算結(jié)果取整數(shù)。qi表示各個(gè)自提點(diǎn)的需求量,Q表示車(chē)輛最大配載量。本文α取0.95,車(chē)輛最大配載量取1000個(gè)單位。結(jié)合表3可計(jì)算出本文m={5,6}。根據(jù)確定的車(chē)輛數(shù)來(lái)確立初始的聚類(lèi)中心個(gè)數(shù),即 k={5,6}。

        通過(guò)SPSS聚類(lèi)完成后,需要對(duì)每個(gè)類(lèi)別中自提點(diǎn)需求量進(jìn)行加總,檢驗(yàn)各點(diǎn)需求量是否大于車(chē)輛的最大配載量。為了保證不出現(xiàn)需求量大于車(chē)輛裝載量的情況,在每個(gè)自提點(diǎn)加入時(shí),都會(huì)檢驗(yàn)總的載貨量是否超標(biāo),若超出則該類(lèi)別會(huì)彈出一個(gè)犧牲點(diǎn)。犧牲點(diǎn)的選擇依據(jù)是距離聚類(lèi)中心最遠(yuǎn)的樣品點(diǎn)。然后,將該點(diǎn)加入到另一個(gè)類(lèi)別中,直至沒(méi)有犧牲點(diǎn)彈出。具體實(shí)施步驟如下:

        (1)讀取自提點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù):自提點(diǎn)數(shù)量、各自提點(diǎn)的需求量以及自提點(diǎn)的地理坐標(biāo)值。

        (2)計(jì)算中轉(zhuǎn)站所需車(chē)輛數(shù),確定初始聚類(lèi)中心。

        (3)執(zhí)行分類(lèi)操作,直至所有自提點(diǎn)被分類(lèi)完為止。

        (4)檢驗(yàn)各個(gè)區(qū)域內(nèi)自提點(diǎn)的需求量是否超出車(chē)輛最大載貨量。若超出,執(zhí)行步驟(5),反之執(zhí)行步驟(9)。

        (5)將距離聚類(lèi)中心點(diǎn)最遠(yuǎn)的自提點(diǎn)剔除,直至區(qū)域內(nèi)的各自提點(diǎn)需求量之和符合容量限制標(biāo)準(zhǔn)。

        (6)檢驗(yàn)是否存在其他類(lèi)別區(qū)域有多余的容量。如果存在,則執(zhí)行步驟(7),若不存在多余容量的類(lèi)別,則執(zhí)行步驟(8)。

        (7)在不影響其他類(lèi)別容量的同時(shí),將被剔除的自提點(diǎn)就近加入該類(lèi)別,執(zhí)行步驟(9)。

        (8)為中轉(zhuǎn)站增加一輛車(chē)服務(wù),即M=m+1,回到步驟(3)。

        (9)分類(lèi)結(jié)束。

        根據(jù)上述步驟運(yùn)行自提點(diǎn)的聚類(lèi)過(guò)程,當(dāng)k=5時(shí),運(yùn)行結(jié)果如圖1和表4。將上面的運(yùn)行結(jié)果在配送網(wǎng)絡(luò)圖上表示出來(lái),如圖2。

        圖1 每個(gè)聚類(lèi)中的案例數(shù)(k=5)

        圖2 K-means(k=5)聚類(lèi)分析區(qū)域劃分圖

        表4 K-means(k=5)聚類(lèi)分析運(yùn)行結(jié)果

        (續(xù)表 4)

        根據(jù)上述區(qū)域劃分結(jié)果,檢驗(yàn)各區(qū)域內(nèi)自提點(diǎn)需求量是否超出車(chē)輛最大配載量,檢查結(jié)果如表5。經(jīng)查,各個(gè)區(qū)域1和4內(nèi)自提點(diǎn)的需求量超出車(chē)輛最大載貨量,k=5聚類(lèi)方式不合理。將距離聚類(lèi)中心點(diǎn)最遠(yuǎn)的自提點(diǎn)剔除,直至區(qū)域內(nèi)各自提點(diǎn)需求量之和符合容量限制標(biāo)準(zhǔn)。在不影響其他類(lèi)別容量的同時(shí),將被剔除自提點(diǎn)就近加入容量未滿(mǎn)的類(lèi)別,得到修正后聚類(lèi)結(jié)果見(jiàn)表6。當(dāng)k=6時(shí),運(yùn)行結(jié)果如圖3和表7,將結(jié)果在配送網(wǎng)絡(luò)圖上表示出來(lái),如圖4。根據(jù)區(qū)域劃分結(jié)果,檢驗(yàn)各區(qū)域內(nèi)自提點(diǎn)需求量是否超出車(chē)輛最大配載量,見(jiàn)表8。經(jīng)查,各區(qū)域1和5內(nèi)自提點(diǎn)的需求量超出車(chē)輛最大載貨量,k=6的聚類(lèi)方式需修正。將距離聚類(lèi)中心點(diǎn)最遠(yuǎn)的自提點(diǎn)剔除,直至區(qū)域內(nèi)各自提點(diǎn)需求量之和符合容量限制標(biāo)準(zhǔn)。在不影響其他類(lèi)別容量的同時(shí),將被剔除自提點(diǎn)就近加入容量未滿(mǎn)類(lèi)別,得到修正后聚類(lèi)結(jié)果為表9。

        圖3 每個(gè)聚類(lèi)中的案例數(shù)(k=6)

        表5 K-means(k=5)聚類(lèi)分析結(jié)果

        表6 K-means(k=5)修正后的聚類(lèi)分析結(jié)果

        表7 K-means(k=6)聚類(lèi)分析運(yùn)行結(jié)果

        圖4 K-means(k=6)聚類(lèi)分析區(qū)域劃分圖

        表8 K-means(k=6)聚類(lèi)分析結(jié)果

        表9 K-means(k=6)修正后的聚類(lèi)分析結(jié)果

        比較k=5和k=6的聚類(lèi)情況,k=6時(shí)類(lèi)別6只有三個(gè)自提點(diǎn)為K,自提點(diǎn)需求量為340,而車(chē)輛最大配載量為1000,則在中轉(zhuǎn)站配送過(guò)程中會(huì)造成運(yùn)力浪費(fèi),而k=5時(shí)則更加均衡,因此,采取聚類(lèi)數(shù)為5的聚類(lèi)方案,新的配送網(wǎng)絡(luò)圖分區(qū)如圖5。在運(yùn)行程序之前,先整理相關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)圖5,可計(jì)算出區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)的最短距離如表 10~14。

        圖5 K-means(k=5)新的聚類(lèi)分析區(qū)域劃分圖

        表10 區(qū)域C內(nèi)各點(diǎn)之間的最短距離

        表11 區(qū)域F內(nèi)各點(diǎn)之間的最短距離

        表12 區(qū)域H內(nèi)各點(diǎn)之間的最短距離

        表13 區(qū)域B內(nèi)各點(diǎn)之間的最短距離

        表14 區(qū)域A內(nèi)各點(diǎn)之間的最短距離

        三、基于蟻群算法的配送路徑優(yōu)化

        為使蟻群算法在求解旅行商問(wèn)題時(shí),更加貼近延平地區(qū)的實(shí)際路況。根據(jù)各點(diǎn)的最短距離,以中轉(zhuǎn)站T為坐標(biāo)原點(diǎn),生成新的坐標(biāo)圖,再將區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)輸入算法。得到仿真運(yùn)行結(jié)果如圖6~10。

        圖6 區(qū)域C蟻群算法運(yùn)行結(jié)果示意圖

        圖7 區(qū)域F蟻群算法運(yùn)行結(jié)果示意圖

        圖8 區(qū)域H蟻群算法運(yùn)行結(jié)果示意圖

        圖9 區(qū)域B蟻群算法運(yùn)行結(jié)果示意圖

        圖10 區(qū)域A蟻群算法運(yùn)行結(jié)果示意圖

        由上圖可以得出各區(qū)域的最優(yōu)配送軌跡圖,并根據(jù)區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)的最短距離表得到準(zhǔn)確的最短路程。若在MATLAB中運(yùn)行的最短路程與實(shí)際的最短路程有偏差,則以實(shí)際距離為準(zhǔn)。

        四、結(jié)論

        本文通過(guò)蟻群算法求解J速遞公司延平地區(qū)5個(gè)區(qū)域的最優(yōu)配送路徑,在求解過(guò)程中,充分考慮了各點(diǎn)之間的實(shí)際道路情況,將兩點(diǎn)之間的可達(dá)性問(wèn)題考慮在內(nèi)。因此,求解的路徑更加貼合延平地區(qū)的實(shí)際道路狀況,而不是簡(jiǎn)單地將各點(diǎn)之間的直線(xiàn)距離作為兩個(gè)自提點(diǎn)之間的實(shí)際距離。

        從最優(yōu)配送路徑來(lái)看,區(qū)域C的最短路徑為:T-E-D-C-T,最短路程為 3.726km;區(qū)域 F的最短路徑為:T-L-M-G-F-T,最短路程為70.138km;區(qū)域H的最短路徑為:T-J-K-I-HT,最短路程為35.28km;區(qū)域B的最短路徑為:T-S-U-V-W-B-T,最短路程為46.27km;區(qū)域A的最短路徑為:T-A-N-P-O-Q-R-T,最短路程為90.36km。通過(guò)配送線(xiàn)路優(yōu)化將多配送員、小批量、散亂的配送方式,變更為少配送員、大批量、系統(tǒng)的配送方式,將為速遞企業(yè)縮短配送距離、節(jié)約配送成本、縮短配送時(shí)間,進(jìn)而提高服務(wù)質(zhì)量。

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