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    “最后一公里”路徑規(guī)劃模型研究

    2020-05-21 05:54:57鄧宇徐靖翔劉玉婷
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年9期
    關(guān)鍵詞:最后一公里

    鄧宇 徐靖翔 劉玉婷

    摘要:末端物流配送主要是以學(xué)校、住宅區(qū)、辦公寫字樓為主要場景,當(dāng)前物流配送沒有系統(tǒng)地對路徑進(jìn)行規(guī)劃,配送期長,導(dǎo)致無法高效對客戶進(jìn)行服務(wù)。首先通過利用單機(jī)模型模擬單個(gè)快遞員的工作流程,以最小化配送時(shí)間為目標(biāo)建立路徑規(guī)劃模型,然后采集成都市某配送中心的數(shù)據(jù),接著使用遺傳算法求解,驗(yàn)證了模型的有效性。

    關(guān)鍵詞:最后一公里;快遞派送;路徑規(guī)劃模型

    中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2020)09-0279-02

    1 引言

    城市中的學(xué)校、住宅區(qū)、辦公區(qū)域相對集中,從四面八方而來的快遞首先送達(dá)當(dāng)?shù)氐目爝f集散中心,為了運(yùn)輸車輛的通行方便,集散點(diǎn)一般設(shè)立在城市的郊區(qū),而“最后一公里”的實(shí)現(xiàn)途徑則需要通過快遞員的配送來實(shí)現(xiàn)門到門的服務(wù)。隨著快遞的發(fā)展,同城即時(shí)配送逐漸興起,客戶對商品派送時(shí)間的要求也越來越高,既要保證物品不損壞,又要保證準(zhǔn)時(shí)送達(dá),因此,配送順序和路徑就顯得尤為重要[1]。

    在產(chǎn)業(yè)界,目前的快遞配送業(yè)務(wù)呈現(xiàn)出粗放式擴(kuò)張的特點(diǎn),現(xiàn)代路徑規(guī)劃方法遠(yuǎn)未得到有效而深入的應(yīng)用。通過配送車輛路徑的規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)低成本、高效率、集約化的配送服務(wù)是每一個(gè)配送公司都難以逾越、且影響到其生死存亡的關(guān)鍵問題。該問題的研究無論對于單個(gè)配送公司的降本增效,還是整個(gè)社會(huì)的即時(shí)配送水平的提高,乃至現(xiàn)代電子商務(wù)的持續(xù)健康發(fā)展都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[2]。

    然而,理論界現(xiàn)有的研究成果,在面對四散分布的菜鳥驛站,郵箱,以及具體小區(qū)的門牌,要想做到快速、低成本的即時(shí)配送也絕非易事。該問題具有傳統(tǒng)的長時(shí)間送達(dá)的物流所無法比擬的復(fù)雜性與特殊性,具體體現(xiàn)在:①問題的動(dòng)態(tài)性與時(shí)間緊迫性極強(qiáng);②每一訂單都有包裹放置地點(diǎn)的要求(如:某菜鳥驛站,某小區(qū),某郵箱,某具體門牌號(hào));③快件有大小之分,配送車輛的大小,如何合理的規(guī)劃每次配送的貨物會(huì)對配送時(shí)間有影響;④各個(gè)快遞的送達(dá)時(shí)間,以及在之前配送中用去的時(shí)間,也將影響每個(gè)物件配送的順序[3]。

    為此,本文在綜述理論界已有相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)“最后一公里”配送問題的特點(diǎn),針對不同客戶不同的配送需求會(huì)增加配送員的往返次數(shù),降低效率的問題,合理考慮時(shí)間、距離等因素,通過對配送路線的合理規(guī)劃,來減少配送員的配送用時(shí)。提出一種最小化配送時(shí)間的路徑規(guī)劃模型,并運(yùn)用成都市某配送中心的真實(shí)數(shù)據(jù),對提出的模型進(jìn)行模擬仿真。

    2 問題描述

    隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,物流運(yùn)輸?shù)膹?qiáng)度和效率就顯得格外重要。車輛運(yùn)輸?shù)姆绞?、成本很難在短時(shí)間內(nèi)優(yōu)化,因此最簡單減少運(yùn)輸成本的方式就是對快遞員派件進(jìn)行規(guī)劃。由于當(dāng)前的物流末端配送點(diǎn)主要設(shè)置在人口聚集處,因此就會(huì)導(dǎo)致因未對當(dāng)?shù)匚锪髋渌瓦M(jìn)行路線優(yōu)化而導(dǎo)致的快遞運(yùn)輸配送期長,無法高效對客戶進(jìn)行配送服務(wù)等物流問題。

    2.1 模型假設(shè)

    假設(shè)一:車輛速度恒定,不考慮路況,紅綠燈影響。假設(shè)二:配送區(qū)域范圍固定。假設(shè)三:一個(gè)區(qū)域有一位快遞員配送。假設(shè)四:即送即走,無須等待。

    2.2 基于α/β/γ三元組描述模型

    α域:本文研究的調(diào)度問題機(jī)器環(huán)境為單機(jī)問題,單一派送員上按順序。個(gè)訂單,每個(gè)客戶的地理位置已知。β域:配送員應(yīng)該在客戶要求的時(shí)間窗內(nèi)進(jìn)行完成派送。γ域:目標(biāo)函數(shù)為最短配送時(shí)間。

    3 建立“最后一公里”調(diào)度規(guī)劃模型

    3.1 符號(hào)說明

    3.2 模型建立

    以最小化為:

    (1)為目標(biāo)函數(shù),表示最短配送時(shí)間,(2)一(3)保證每個(gè)派送點(diǎn)僅被服務(wù)一次;式(4)一(5)表示車輛從末端配送中心出發(fā)最后到達(dá)配送中心。

    4 數(shù)值算例

    4.1數(shù)據(jù)收集

    以成都市某順豐速運(yùn)的到戶配送為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),收集該配送中心2019年12月27日的到戶配送信息,包括:配送地點(diǎn),配送交貨期。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后,得到各配送點(diǎn)之間的距離,以及各客戶要求的時(shí)間窗,某位快遞員的數(shù)據(jù)如表1所示:

    4.2 基于遺傳算法求解算例

    遺產(chǎn)算法是一種通過模擬種群的進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的啟發(fā)式算法,借助遺傳算子進(jìn)行交叉、變異等操作機(jī)制,在經(jīng)過迭代后得到最優(yōu)或近似最優(yōu)解。本文選取遺傳算法求解模型。

    4.2.1 染色體編碼

    本文將染色體定義為由快遞員的配送路徑,基因用十六進(jìn)制與二進(jìn)制編碼,用0表示配送中心,用1-9與A-F表示客戶,客戶后接的數(shù)字0與1表示客戶的實(shí)時(shí)位置。如染色體“0 A120 91 31 0”中,“0 A120 91310”代表快遞員的配送路徑為0-10-2-9-3-4-0。

    4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)

    個(gè)體的適應(yīng)度是指種群中個(gè)體對環(huán)境的適應(yīng)能力,可由適應(yīng)度函數(shù)來評(píng)估。個(gè)體的適應(yīng)度越高,則表示個(gè)體越能在環(huán)境中生存下來并進(jìn)行繁殖。本研究目標(biāo)是最小化快遞員的配送里程。

    4.2.3 求解結(jié)果

    求解得到以下排序:金林俊景、麗景華庭、西藏花園、紅運(yùn)花園、晉陽社區(qū)、成都花園、綠城花園、雙景秀庭、龍文教育。與實(shí)際配送路徑比較,優(yōu)化后的配送路徑使用的時(shí)間更少。

    5 總結(jié)

    快遞作為服務(wù)行業(yè),在考慮運(yùn)輸成本的同時(shí),更需要注重客戶的滿意程度,在客戶規(guī)定的時(shí)間窗內(nèi)送達(dá)。本文以單個(gè)派送員的配送為研究目標(biāo),建立最小化配送時(shí)間的路徑規(guī)劃模型,并以真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了模型的有效性,為“最后一公里”路徑規(guī)劃研究提供了新思路。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王征,李婷玉,岳彩凡.同城即時(shí)配送問題基于多預(yù)測場景的在線調(diào)度[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2018,38(12):3197-3211.

    [2]王旭坪,詹林敏,張珺,考慮碳稅的電子商務(wù)物流最后一公里不同配送模式的成本研究[Jl.系統(tǒng)管理學(xué)報(bào),2018,27(4):776-782.

    [3)楊鑰,李樹雪,劉玉利.“最后一公里”校園物流配送平臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2019,15 (21):278-279.

    【通聯(lián)編輯:光文玲】

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