何志林HE Zhi-lin

（成都農(nóng)業(yè)科技職業(yè)學(xué)院，成都 610000）

1 跨境電商與四川省“六朵金花”名酒情況介紹

1.1 什么是跨境電商

筆者認(rèn)為，跨境電商是指分屬不同關(guān)境的交易主體，通過(guò)電子方式達(dá)成交易，進(jìn)行支付結(jié)算，并通過(guò)跨境物流送達(dá)商品，完成交易的商業(yè)模式?？缇畴娚套鳛橐环N國(guó)際貿(mào)易新業(yè)態(tài)，是將傳統(tǒng)國(guó)際貿(mào)易加以網(wǎng)絡(luò)化、電子化，以電子技術(shù)和物流為主要手段，以商務(wù)為核心，把傳統(tǒng)的銷售、購(gòu)物渠道移到網(wǎng)上，打破國(guó)家與地區(qū)有形無(wú)形的壁壘，因其能減少中間環(huán)節(jié)，節(jié)約成本等優(yōu)勢(shì)，在全世界范圍內(nèi)迅猛發(fā)展。

1.2 我國(guó)跨境電商的發(fā)展情況

1.2.1 我國(guó)出口跨境電商高速發(fā)展，以出口為主

根據(jù)商務(wù)部、海關(guān)總署等部門的統(tǒng)計(jì)，2020 年我國(guó)實(shí)現(xiàn)跨境電商進(jìn)出口額1.69 萬(wàn)億元，增長(zhǎng)31.1%。其中，出口1.12 萬(wàn)億元，增長(zhǎng)40.1%；進(jìn)口0.57 萬(wàn)億元，增長(zhǎng)16.5%，通過(guò)海關(guān)跨境電子商務(wù)管理平臺(tái)驗(yàn)放進(jìn)出口清單達(dá)到24.5 億票，同比增加63.3%。出口貿(mào)易比例來(lái)看,我國(guó)跨境電商滲透率逐年提高，從2008 年的4.0% 上升至2016 年的27.5% ，再到2020 年達(dá)到37.6%。

2021 年我國(guó)出口跨境電商交易額占整體外貿(mào)交易額的85.1% 。我國(guó)跨境電商仍以出口為主。

1.2.2 我國(guó)出口跨境電商的主要模式以B2B 為主

主要包括B2B 和B2C 兩類。其中B2B 出口模式的賣家主要是境內(nèi)的生產(chǎn)商、貿(mào)易商，買家主要是境外的貿(mào)易商、批發(fā)零售商、生產(chǎn)商、網(wǎng)店主等。B2C 模式則是通過(guò)第三方平臺(tái)和自建網(wǎng)站直接銷售給國(guó)外終端消費(fèi)者。

1.3 四川省”六朵金花“名酒與跨境電商情況

四川省“六朵金花”名酒——宜賓五糧液、瀘州老窖、綿竹劍南春、射洪沱牌曲酒、成都水井坊、古藺郎酒，都曾獲得過(guò)“中國(guó)名酒”稱號(hào)。2018 年，五糧液集團(tuán)，“一帶一路”中國(guó)名酒文化高峰論壇在四川宜賓舉行；2019 年，川酒全國(guó)行首站落地西安，“六朵金花”川酒全部參加；2017年到2019 年，茅臺(tái)在非洲的銷量從零到年增長(zhǎng)77.31%。四川白酒“六朵金花”主動(dòng)融入跨境電商，從探索中逐漸發(fā)展，獲得“一帶一路”的市場(chǎng)份額越來(lái)越大。

本文主要研究跨境電商中的“一帶一路”內(nèi)容。海關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，五糧液直接出口日本、韓國(guó)、菲律賓、新加坡、南非、澳大利亞、新西蘭、美國(guó)、加拿大、巴拿馬等國(guó)家和地區(qū)，不僅占據(jù)四川省白酒業(yè)完成出口的90%以上，在中國(guó)白酒出口總規(guī)模的口徑統(tǒng)計(jì)結(jié)果中，位于前列。

2 關(guān)于遺傳算法和“六朵金花”名酒物流路徑優(yōu)化過(guò)程

2.1 遺傳算法

遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化算法，通過(guò)迭代尋求最優(yōu)化答案。進(jìn)化算法原理是生物進(jìn)化會(huì)一代更比一代好，變量是各種染色體，如果能夠挑選到更好的染色體，就能得到更進(jìn)化（更優(yōu)）的后代。一直迭代，直到認(rèn)為是最佳后代（最優(yōu)）停止。

2.2 四川省“六朵金花”名酒物流路徑優(yōu)化過(guò)程

遺傳算法能有效計(jì)算出總路程最小的方案。因?yàn)椤傲浣鸹ā泵品植嫉膮^(qū)域廣、距離長(zhǎng)、目標(biāo)多的情況，首先運(yùn)用K-means 聚類方法劃分配送區(qū)域，降低了求解的規(guī)模和難度。然后以“六朵金花”名酒運(yùn)輸?shù)郊悬c(diǎn)為例，按照遺傳算法流程，先設(shè)立初代路徑，再引入變量，迭代為下一代路徑，比較后得出是否是進(jìn)化遺傳，如果是則繼續(xù)迭代，如果不是則拋棄較差路徑。

3 遺傳算法四川省“六朵金花”名酒跨境電商中多目標(biāo)地物流路徑優(yōu)化的應(yīng)用研究

3.1 “六朵金花”的地理位置

五糧液和瀘州老窖、古藺郎酒在川南；綿竹劍南春、射洪沱牌曲酒在川北；成都水井坊在川中。如圖1。

圖1 四川省“六朵金花”地理位置分布圖

3.2 考慮四川省成都市為集中點(diǎn)

3.2.1 四川省“六朵金花”名酒應(yīng)抱團(tuán)發(fā)展，統(tǒng)一以“川酒”命名，以某一地為集中點(diǎn)，整車配貨發(fā)往國(guó)外

據(jù)統(tǒng)計(jì)，國(guó)外消費(fèi)中國(guó)酒的大部分是中國(guó)人，外國(guó)人因?yàn)槲幕町?、不了解中?guó)白酒等原因，不愿意消費(fèi)中國(guó)白酒。目前，“川酒”在國(guó)際市場(chǎng)上的占比0.32%左右?！按ň啤备髯詾閼?zhàn)，五糧液劍指亞洲、茅臺(tái)緊盯非洲、水井坊聚焦中亞、瀘州老窖主攻東南亞、劍南春和沱牌還未出國(guó)。有專家和學(xué)者建議，統(tǒng)一以“川酒”命名，集中力量進(jìn)入國(guó)外市場(chǎng)，宣傳中國(guó)酒文化，產(chǎn)生集群效應(yīng)，節(jié)省交流成本和交易成本。

3.2.2 建議以成都市為集中點(diǎn)

①成都為四川省會(huì)城市，空陸交通發(fā)達(dá)，是交通樞紐，又是中歐班列的起點(diǎn)，“一帶一路”上非常重要的節(jié)點(diǎn)城市，是對(duì)外貿(mào)易和出口的基地。

②四川省“六朵金花”分別位于川北和川南，川中，以下是各生產(chǎn)廠到成都市的距離。如表1。

表1 各生產(chǎn)廠到成都市的距離

如果以成都市為中心，則總距離為1267 公里。這肯定不是最小總路程。我們可以按照作圖法找到幾何中心點(diǎn)。但這個(gè)幾何中心點(diǎn)不在成都，只能是作圖意義上的最短總路程，對(duì)于現(xiàn)實(shí)情況沒(méi)有意義。

3.3 本文研究目的是解決六個(gè)目的地運(yùn)輸路徑遍歷總路程最小問(wèn)題

由于目前各生產(chǎn)廠商出口量較小，大多數(shù)時(shí)候不夠發(fā)一輛整車，導(dǎo)致運(yùn)輸次數(shù)增多、成本增加；又由于各自為戰(zhàn)的局面，無(wú)法統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，散落在各地，導(dǎo)致了運(yùn)輸次數(shù)增多、路程增長(zhǎng)，成本增加。

所以，我們將以成都市為集中點(diǎn)，利用遺傳算法計(jì)算出遍歷六個(gè)目的地總路程最小的路徑。

3.4 確定初代路徑

基于K-means 聚類方法對(duì)配送區(qū)域分類，可以使得問(wèn)題變得簡(jiǎn)便。因?yàn)樗皇蔷嚯x集中點(diǎn)-成都最近的生產(chǎn)廠商，距離約15 公里，只能將之放在路徑最后點(diǎn)，這樣實(shí)際進(jìn)行優(yōu)化的是其他5 個(gè)點(diǎn)之間的路徑；又因?yàn)榇舷噜彽挠? 個(gè)點(diǎn)，占了總數(shù)的50%（共6 個(gè)點(diǎn)），所以，我們以川南任一個(gè)廠為起點(diǎn)都可以；再因?yàn)槲寮Z液的出口量目前最多，應(yīng)該將之設(shè)為起點(diǎn)，它為主要承載量，其他廠家為其配齊整車即可。故初代路徑可任意設(shè)為五糧液→瀘州老窖→古藺郎酒→沱牌→劍南春→水井坊（成都）。表2 是按初始路徑計(jì)算得出的6 個(gè)廠之間的距離（公里）。

表2 按初代路徑計(jì)算得出的6 個(gè)廠之間的距離（公里）

由表2 得出初始路徑總路程為928 公里。相比較原來(lái)各生產(chǎn)廠到成都市的總路程（見(jiàn)表1）1267 公里的路徑，節(jié)省了339 公里。但，這可能不是最優(yōu)解（較優(yōu)）。

從初代路徑的進(jìn)化結(jié)果來(lái)驗(yàn)證，我們將四川省“六朵金花”名酒抱團(tuán)發(fā)展，以“川酒”命名的決策，若以成都作為集中點(diǎn)，在物流路徑總路程上節(jié)省了339 公里，這肯定會(huì)降低我們的物流成本，減少運(yùn)輸次數(shù)，并且能整車運(yùn)輸，達(dá)到運(yùn)輸集成化。

事實(shí)上，當(dāng)我們采用K-means 聚類方法后，有幾個(gè)變量已經(jīng)“不變”，這是在求解距離類路徑優(yōu)化問(wèn)題中的一個(gè)“簡(jiǎn)便”方法，不僅使得問(wèn)題變得簡(jiǎn)便，而且也減少了計(jì)算工作量，把一些明顯的最優(yōu)解（點(diǎn)）確定下來(lái)，使之“不變”。同時(shí)，結(jié)合實(shí)際情況，如需要配載，應(yīng)以運(yùn)量最大的點(diǎn)出發(fā)，確定五糧液肯定是起點(diǎn)，則又把問(wèn)題簡(jiǎn)化，且符合實(shí)際情況。

3.5 第一次迭代

迭代方法：對(duì)初始路徑中的變量，采用部分交叉匹配方式，只一次變異產(chǎn)生第一代，將計(jì)算結(jié)果與上一代相比，看是否是進(jìn)化迭代。

目標(biāo)是總路程最小，初始路徑中最長(zhǎng)路徑是古藺郎酒→沱牌413 公里，以此為第一次迭代對(duì)象。

部分交叉：變異為瀘州老窖→沱牌。采用K-means 聚類方法分析得出，顯然瀘州老窖應(yīng)為川南片區(qū)的終點(diǎn)，因?yàn)槿绻麨o州老窖→沱牌再回古藺，則明顯有重復(fù)路徑，肯定不會(huì)是最優(yōu)。初代路徑已經(jīng)確定的五糧液為起點(diǎn)，水井坊為終點(diǎn)不變，所以，第一代路徑為五糧液→古藺郎酒→瀘州老窖→沱牌→劍南春→水井坊（成都）。表3 是按第一代路徑6 個(gè)廠之間的距離（公里）。

表3 第一代路徑6 個(gè)廠之間的距離（公里）

由表3 得出第一次迭代總路程為856 公里。

相比較初始路徑的928 公里，節(jié)省了72 公里。這是進(jìn)化迭代。但這可能不是最優(yōu)解（較優(yōu)）。圖2 為迭代的流程圖。

圖2 迭代流程圖

3.6 第二次迭代

按照部分交叉匹配方式，采用K-means 聚類方法，川南片區(qū)的第一代路徑已經(jīng)是最優(yōu)解。在第一次迭代時(shí)，我們已經(jīng)將川南片區(qū)三個(gè)點(diǎn)的每一種路徑情形進(jìn)行了比較，其中有重復(fù)路徑的直接被舍棄，不用計(jì)算；其中兩種路徑，經(jīng)過(guò)比較選擇了較短路徑，即五糧液→古藺郎酒→瀘州老窖，可以確定這就是川南片區(qū)最短路徑。這種方法能減少計(jì)算工作量。

部分交叉：將瀘州老窖→沱牌變異為瀘州老窖→劍南春，則第二代路徑為五糧液→古藺郎酒→瀘州老窖→劍南春→沱牌到水井坊（成都）。表4 是按第二代路徑6 個(gè)廠之間的距離（公里）。

表4 第二代路徑6 個(gè)廠之間的距離（公里）

由表4 得出第二代總路程為942 公里。相比較第一代路徑的856 公里，多86 公里。這是退化迭代。此解應(yīng)被舍棄。

在遺傳算法中，得到退化迭代是正常現(xiàn)象，說(shuō)明部分交叉變異產(chǎn)生的后代比上一代更差，這個(gè)結(jié)果舍棄即可。雖然未能得到較優(yōu)解，但至少證明此次變異不可行。

3.7 得出結(jié)論

采用K-means 聚類方法，川南和川北片區(qū)已經(jīng)是最優(yōu)解了，不需要再引入變異做比較。即使強(qiáng)行驗(yàn)算，也必然是被舍棄的解。因?yàn)?，其他的解都是重?fù)路徑，顯然不是較優(yōu)解，這可以直接從地理位置圖中看出。所以，最優(yōu)解應(yīng)為第一代路徑的856 公里，即五糧液→古藺郎酒→瀘州老窖→沱牌→劍南春→水井坊（成都）。

4 結(jié)束語(yǔ)

在所有的物流成本中，運(yùn)輸成本占到25%左右，所以降低運(yùn)輸成本就是提高競(jìng)爭(zhēng)力。四川省“六朵金花”名酒要在跨境電商中獲得成果，降低物流成本是關(guān)鍵一環(huán)。本文建議所有川酒應(yīng)采用“川酒”這個(gè)品牌對(duì)外營(yíng)銷，抱團(tuán)發(fā)展，產(chǎn)生集群效應(yīng)。本文研究了如何解決集貨前的物流路徑問(wèn)題。采用K-means 聚類方法，首先按地理位置集中程度將變量分片，分為三片，川南、川北、川中，然后通過(guò)實(shí)際情況的考量，確定集中點(diǎn)為成都市，進(jìn)而確定水井坊（成都）為最后一個(gè)運(yùn)輸遍歷點(diǎn)，再采用遺傳算法，確定初代路徑，之后隨機(jī)選擇川南片區(qū)中的一個(gè)變量變異，迭代后形成第一代路徑，發(fā)現(xiàn)第一代路徑比初代路徑更優(yōu)，再次選擇川北片區(qū)中的變量變異，經(jīng)迭代后形成的第二代路徑比第一代路徑更差，將較差解舍棄，最后通過(guò)觀察，發(fā)現(xiàn)雖然有較多的解，但肯定都是重復(fù)路線，不會(huì)比現(xiàn)有的第一代路徑更優(yōu)，確定最優(yōu)路徑為第一代路徑。

本文研究的方法可以應(yīng)用在路徑優(yōu)化的其他領(lǐng)域，如飛機(jī)航線安排、送郵件、快遞服務(wù)、設(shè)計(jì)校車行進(jìn)路線等。再如印制電路板鉆孔路徑優(yōu)化，在一塊電路板上打成百上千個(gè)孔，轉(zhuǎn)頭在這些孔之間移動(dòng)，相當(dāng)于對(duì)所有的孔進(jìn)行一次遍歷巡游。還如美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生協(xié)會(huì)在人類基因排序工作中用該方法繪制放射性雜交圖。把DNA 片段作為城市，它們之間的相似程度作為城市間的距離。又如法國(guó)科學(xué)家已經(jīng)用這種辦法作出了老鼠的放射性雜交圖。此外，還有電纜和光纜布線、晶體結(jié)構(gòu)分析、數(shù)據(jù)串聚類等多種用途。