文/張琦可

0.引言：

在物流配送操作中，不僅要控制物流成本，增加利益，更需要降低碳排放量，保護(hù)環(huán)境。因此，物流運(yùn)輸車輛的配送方式與運(yùn)行路徑的設(shè)定與選擇具有重要的理論意義與現(xiàn)實意義。

1.物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式及運(yùn)行路徑優(yōu)化方法設(shè)計

對比多種方法后，在本次研究中選擇多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)以及遺傳算法，對原有多站點協(xié)同配送模式及運(yùn)行路徑優(yōu)化方法進(jìn)行完善，完善的優(yōu)化方法基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 多站點協(xié)同配送模式及運(yùn)行路徑優(yōu)化流程

根據(jù)圖1中內(nèi)容，本次研究將路徑優(yōu)化過程大致分為三部分。在物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式設(shè)計結(jié)果基礎(chǔ)上，設(shè)定路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并構(gòu)建物流運(yùn)輸車輛路徑優(yōu)化模型，以此完成整體優(yōu)化過程。為保證上述設(shè)計結(jié)果具有研究價值，在理論部分完成后，將構(gòu)建實驗環(huán)節(jié)對其加以驗證。

1.1 設(shè)定物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式

在多站點協(xié)同配送模式的設(shè)定過程中，實現(xiàn)事先對此類配送問題展開基礎(chǔ)要素描述。通過多輪分析后，確定了此問題中包含的數(shù)據(jù)信息。具體內(nèi)容如下：

（1）用戶數(shù)量以及具體地理位置；（2）配送車輛的類型、載重量以及運(yùn)行成本；（3）用戶的需求量以及可接受服務(wù)時間；（4）配送中心數(shù)量以及地理位置。根據(jù)以上數(shù)據(jù)信息，對物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式進(jìn)行假設(shè)：（1）物流車輛的起點與終點均為物流配送中心，且物流中心具有充足的物資供應(yīng)量；（2）物流車輛的型號、載重能力以及供能方式均相同，車輛的配送過程中的運(yùn)輸速度為恒定數(shù)值；（3）物流車輛的充能時間相同，在物流配送點的停留時間可忽略不計；（4）用戶需要的服務(wù)時間以及物資量為已知量；（5）物流配送中心、車輛充能中心以及用戶位置為已知量。根據(jù)上述內(nèi)容，設(shè)定配送模式選擇過程中的約束條件，具體內(nèi)容如下：（1）配送過程必須滿足用戶對物資的需求量以及配送時間要求；（2）物流車輛在配送過程中不得超載；（3）每個用戶僅能享受一個物流中心以及物流車輛所提供的服務(wù)。根據(jù)上述內(nèi)容，確定物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式。

1.2 確定物流運(yùn)輸車輛多站點配送目標(biāo)函數(shù)

在以往的研究中，大部分的學(xué)者對最短物流配送路線進(jìn)行了細(xì)致的分析，因此在本次研究中不對此部分進(jìn)行贅述，對其他兩部分目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行詳細(xì)計算，則有：

（1）最短用戶等待時間計算方程

其中，f表示運(yùn)輸時間計算系數(shù)；α表示車輛基本停留時間；ti表示物流車輛在第i個用戶處的停留時間；s表示用戶可接受的等待時間系數(shù)。使用上述公式，可以得到用戶的最短等待時間，其計算結(jié)果將作為目標(biāo)函數(shù)的組成部分之一。

（2）最低物流運(yùn)行成本

在本次研究中，僅對物流車輛的運(yùn)行成本展開計算，因此不計入物流企業(yè)其他部分的支出。車輛運(yùn)行成本計算公式設(shè)定如下：

其中，C表示單位里程的運(yùn)輸成本；Aijk表示物流運(yùn)輸過程中的變量；dij表示物流運(yùn)輸過程中途徑的路徑長度。使用上述公式對物流成本展開計算。在本次研究中將物流運(yùn)輸路線長度設(shè)定為minD，對上述公式進(jìn)行整合，得到本次研究中所需的目標(biāo)函數(shù)：

minZ=minT+minC+minC（3）

其中，minZ表示目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式中的約束條件，對上述公式的計算過程進(jìn)行控制。根據(jù)此目標(biāo)函數(shù)，完成物流運(yùn)輸車輛路徑方案設(shè)定，并在全部方案中選擇最優(yōu)方案，完成物流配送。

1.3 構(gòu)建物流運(yùn)輸車輛路徑優(yōu)化模型

由于物流車輛運(yùn)輸路線優(yōu)化過程是一種多目標(biāo)優(yōu)化過程，在最優(yōu)方案的選擇過程中需要多個領(lǐng)域的因素?；诖擞嬎闾卣?，在本次研究中選擇遺傳算法構(gòu)建物流運(yùn)輸車輛路徑優(yōu)化模型，通過模擬生活進(jìn)化法則，獲取最優(yōu)車輛運(yùn)輸路線，完成整體分析過程。在以往的研究中也有部分學(xué)者采用此技術(shù)，完成車輛路徑優(yōu)化過程，但使用效果不佳。在本次研究中，設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)，對遺傳算法的計算過程進(jìn)行控制。適應(yīng)度函數(shù)在遺傳算法使用過程中可對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后目標(biāo)函數(shù)可設(shè)定為：

上式中，f'i表示公式（3）所表示的目標(biāo)函數(shù)；f''i表示車輛路徑優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)。f'i與f''i成反比例關(guān)系，當(dāng)f'i取值范圍越大，f''i的取值范圍則越小。在此公式基礎(chǔ)上，確定優(yōu)化過程中的算子，具體內(nèi)容如下

其中，n表示物流車輛數(shù)量；i表示某個物流用戶點；f''i表示兩者之間的適應(yīng)度。使用上述兩公式，計算各個物流用戶點與物流車輛之間的適應(yīng)度，而后確定兩個節(jié)點在同一路線中的概率，如此該概率較高，連接此兩點得到配送路徑。由于遺傳算法是一種搜索型算法，其計算規(guī)則需要在計算前對計算單元進(jìn)行設(shè)定，避免過度運(yùn)算。因此，本次計算中，需要預(yù)先設(shè)定迭代次數(shù)，以此對計算效率以及計算結(jié)果的精準(zhǔn)度進(jìn)行把控。通過上述計算得到全部配送路線后，根據(jù)預(yù)設(shè)的目標(biāo)函數(shù)，對全部配送方法進(jìn)行計算。

2.實驗論證分析

在本次研究中提出了一種新型物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式及運(yùn)行路徑優(yōu)化方法，為驗證此方法的使用效果符合當(dāng)前路線優(yōu)化要求，構(gòu)建實驗環(huán)節(jié)對此方法的應(yīng)用性能進(jìn)行驗證。

2.1 實驗準(zhǔn)備

在本次實驗中，將城市中的某個區(qū)域作為實驗范圍。此實驗區(qū)域內(nèi)含有3個配送中心，采用新能源物流車在此區(qū)域內(nèi)進(jìn)行協(xié)同配送，給用戶提供配送服務(wù)?？紤]到物流車的配送成本相對較高，此次研究中采用物流平臺統(tǒng)一租用車輛方式控制配送成本，避免車輛閑置的問題，降低物流企業(yè)運(yùn)行風(fēng)險。此次選用的電動物流車最大載重量為500kg，此車輛具有輕巧、低能耗的優(yōu)點，在電池充滿電后可持續(xù)行駛200km。車輛的運(yùn)行過程中，選用快充充電方式，充電時長約為1小時，沒錯充電價格控制在30元左右。此物流車的其他運(yùn)行參數(shù)如表1所示。

表1 物流車運(yùn)行參數(shù)

在三個配送中心存在10位用戶等待服務(wù)，為了便于后續(xù)實驗操作，降低計算難度，將用戶與配送中心的距離采用歐氏距離表示，同時對用戶的需求信息、位置以及可操作時間進(jìn)行統(tǒng)計，使用表2表示。

表2 用戶基本配送信息

將上述兩表格內(nèi)容作為本次實驗中的基礎(chǔ)信息以及數(shù)據(jù)基本構(gòu)成，在此實驗準(zhǔn)備結(jié)果基礎(chǔ)上設(shè)定實驗方案獲取實驗結(jié)果，并完成分析過程。

2.2 實驗方案

實驗準(zhǔn)備環(huán)節(jié)完成后，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為后續(xù)的實驗環(huán)節(jié)提供便利。在本次實驗中，將實驗數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)設(shè)定為兩部分，首先根據(jù)數(shù)據(jù)完成地圖標(biāo)注，將全部用戶點繪制到預(yù)設(shè)的地圖中。經(jīng)過多輪對比后，選擇MATLAB軟件完成此部分操作，對預(yù)先設(shè)定的數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，并將其錄入到實驗設(shè)備中。在此過程中需要注意，用戶需求點的位置不能被實際環(huán)境中的障礙物遮擋，且不可重復(fù)標(biāo)記，標(biāo)記點不得與地圖背景使用相同顏色。而后，在地圖標(biāo)記完成后，將配送中心位置設(shè)定為z1、z2以及z3，同時標(biāo)注出車輛的出發(fā)點。對用戶位置進(jìn)行排序，分別為01-10。

在MATLAB軟件編程中，輸入文中方法對此實驗區(qū)域的配送過程進(jìn)行求解，為控制計算參數(shù)對實驗結(jié)果的影響，將計算參數(shù)設(shè)定如下：種群大?。?00；最大迭代次數(shù)：300；交叉計算概率；0.8；變異概率：0.2。根據(jù)此參數(shù)結(jié)合原始路徑優(yōu)化方法獲取最佳物流配送方案，將其作為路徑優(yōu)化前對照組，具體信息如表3所示。

表3 路徑優(yōu)化前配送路徑基本信息

對上表中內(nèi)容進(jìn)行分析可以看出，使用原有優(yōu)化對配送路徑進(jìn)行完善后，此區(qū)域的物流配送路徑可分為5部分，以此為區(qū)域內(nèi)的全部用戶提供服務(wù)。如果對此區(qū)域內(nèi)的用戶提供全年服務(wù)，物流公司的全年配送成本約為251495.7元。統(tǒng)計上述數(shù)據(jù)作為本次實驗的對照組，通過對比分析的形式，確定文中方法的使用效果。

2.3 實驗結(jié)果分析

按照預(yù)設(shè)的實驗方案，使用文中方法對路徑進(jìn)行優(yōu)化，所得實驗結(jié)果如表4所示。

表4 路徑優(yōu)化后配送路徑基礎(chǔ)信息

根據(jù)上表中內(nèi)容完成配送后，對實驗區(qū)域的全年運(yùn)輸成本進(jìn)行統(tǒng)計，所得結(jié)果為201562.5元。將上表中的內(nèi)容與表3中所得數(shù)據(jù)進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，本文方法從配送路線、實際載重、實載率以及運(yùn)行總成本方面均得到提升。除去上述因素，文中方法使用后，配送的整體運(yùn)行時間得到縮減，更加證實了文中方法與原有方法相比具有優(yōu)勢。綜合上述分析結(jié)果可以確定，文中方法的使用效果優(yōu)于原有方法。

3.結(jié)束語

隨著物流業(yè)的高速發(fā)展，當(dāng)前物流運(yùn)輸車輛多站點協(xié)同配送模式及運(yùn)行路徑優(yōu)化方法已經(jīng)無法滿足物流企業(yè)與用戶的需求，因此，在本次研究設(shè)計了一種新的優(yōu)化方法，以此緩解當(dāng)前方法在應(yīng)用中的不足。C