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    蟻群優(yōu)化算法下農(nóng)村生鮮配送車輛路徑對比研究

    2023-05-10 13:49:12韓榮騰
    中國市場 2023年10期

    韓榮騰

    摘?要:近幾年,美團(tuán)優(yōu)選、多多買菜等生鮮電商涌入農(nóng)村市場,開始針對性地解決農(nóng)村生鮮物流配送的“最后一公里”的難題。文章通過引入生鮮電商的“社區(qū)團(tuán)購”配送模式,綜合考慮農(nóng)村用戶的商品需求量、生鮮商品送達(dá)用戶時(shí)的鮮活度、商品履約率、容量受限開放式路徑規(guī)劃配送車輛等因素,以總配送成本最小為目標(biāo)構(gòu)建開放式帶時(shí)間窗容量受限車輛路徑優(yōu)化模型,利用蟻群優(yōu)化算法對該模式求解。通過算法求解的結(jié)果表明:在農(nóng)村生鮮產(chǎn)品配送中,開放式容量受限車輛路徑規(guī)劃,能有效地降低農(nóng)村生鮮物流配送的總成本,縮短車輛行駛距離,提高商品履約率。

    關(guān)鍵詞:農(nóng)村生鮮配送;開放式車輛路徑規(guī)劃;容量受限;帶時(shí)間窗車輛路徑規(guī)劃

    中圖分類號(hào):F259.23???文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A?文章編號(hào):1005-6432(2023)10-0189-05

    DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2023.10.189

    1?引言

    生鮮行業(yè)是我國民生的剛需行業(yè)。隨著疫情的出現(xiàn),生鮮電商大量涌現(xiàn),生鮮電商市場迅速成長,已經(jīng)在生鮮行業(yè)占據(jù)一席之地。根據(jù)中國電商委的數(shù)據(jù),農(nóng)村生鮮網(wǎng)購消費(fèi)人群更加關(guān)注生鮮產(chǎn)品的價(jià)格和質(zhì)量,對生鮮產(chǎn)品的時(shí)效性關(guān)注度不高。而社區(qū)團(tuán)購模式保證了消費(fèi)者的低價(jià)高質(zhì),物流配送為T+1天,商品為次日達(dá),可以滿足農(nóng)村消費(fèi)者的需求,解決了生鮮產(chǎn)品農(nóng)村配送“最后一公里”的難題。農(nóng)村生鮮電商平臺(tái)的商品價(jià)格競爭較為激烈,生鮮電商要保證盈利與占據(jù)農(nóng)村市場份額,就要降低物流配送成本,提高商品履約率。物流配送成本的降低,商品履約率的提高,將推動(dòng)生鮮電商的核心競爭力的提高,更多的讓利于農(nóng)村消費(fèi)者,促進(jìn)農(nóng)村生鮮電商的發(fā)展。

    降低農(nóng)村生鮮物流成本的關(guān)鍵是如何規(guī)劃車輛路徑的問題,通過構(gòu)建開放式車輛路徑規(guī)劃,探索規(guī)劃車輛路徑的解決方案,提高商品履約率。農(nóng)村生鮮產(chǎn)品的物流配送多使用普通車輛配送,并不涉及冷鏈車輛配送。王邦兆[1]針對生鮮配送中訂單較少以及消費(fèi)者較為分散,提出了結(jié)合改進(jìn)遺傳算法的社區(qū)搜索算法,對以成本為導(dǎo)向的多中心共同配送進(jìn)行優(yōu)化,但是要求分揀率的提高。王可山[2]認(rèn)為降低生鮮電商的配送成本應(yīng)該對配送成本、包裝成本等進(jìn)行優(yōu)化,并沒有針對配送的路徑成本進(jìn)行分析。李昌兵[3]綜合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)勢和生鮮農(nóng)產(chǎn)品的特點(diǎn),使用RFID技術(shù)降低分揀和配送成本。付朝暉[4]引入了時(shí)變路網(wǎng)條件,構(gòu)建了生鮮配送的開放式路徑規(guī)劃車輛路徑問題優(yōu)化模型,以期降低生鮮電商的總配送成本。范厚明[5]提出車輛在完成配送任務(wù)后可繼續(xù)補(bǔ)貨進(jìn)行配送或自行結(jié)束配送任務(wù)的一種半開放式配送模式。余海燕[6]提出結(jié)合生鮮產(chǎn)品訂單的動(dòng)態(tài)性、硬時(shí)間窗等因素,設(shè)計(jì)滾動(dòng)時(shí)域延遲配送算法模式,并對其模型參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。

    現(xiàn)存的文獻(xiàn)對深入研究末端生鮮物流配送提供了大量的參考。但由于已有的文獻(xiàn)主要研究城市生鮮物流配送問題,多針對封閉式車輛路徑規(guī)劃問題,對開放式帶時(shí)間窗容量受限車輛路徑配送問題以及農(nóng)村生鮮物流配送涉及較少。文章針對農(nóng)村消費(fèi)者網(wǎng)購關(guān)注度以及社區(qū)團(tuán)購時(shí)效性等特點(diǎn),考慮到“T+1”的配送模式、開放式車輛路徑規(guī)劃、車輛容量受限以及商品履約率等因素,以配送成本最低為優(yōu)化目標(biāo),建立開放式車輛路徑規(guī)劃模型,并設(shè)計(jì)蟻群優(yōu)化算法求解該模型。

    2?問題建模

    2.1?問題描述

    社區(qū)團(tuán)購主要是以多多買菜、美團(tuán)優(yōu)選等生鮮電商企業(yè)為主的一種生鮮電商模式。該模式下的農(nóng)村生鮮物流配送路徑主要涉及從配送中心到團(tuán)長門店和第三方車輛配送或自營車輛配送。大多數(shù)生鮮電商為了降低成本,多使用第三方車輛進(jìn)行配送,司機(jī)可以進(jìn)一步利用車輛的價(jià)值,因此第三方車輛在完成配送任務(wù)后,不必返回配送中心。社區(qū)團(tuán)購下的農(nóng)村生鮮物流配送,有多個(gè)“團(tuán)長”門店需要配送,各門店的地理位置已知道,配送容量不超過車輛容量,每個(gè)門店只能被一輛車服務(wù)一次。為了提高客戶滿意度,文章將針對商品的新鮮度以及客戶需求設(shè)置bj點(diǎn)履約率。假設(shè):①每輛配送車輛從站點(diǎn)出發(fā),配送任務(wù)完成后,不必要返回站點(diǎn)。②車輛會(huì)產(chǎn)生一定的固定成本。③車輛可提前到達(dá)門店位置,但需等待該門店最早開始服務(wù)時(shí)間進(jìn)行配送,存在一定的車輛等待時(shí)間與卸貨時(shí)間。通過上述條件構(gòu)建開放式(帶時(shí)間窗容量受限)車輛路徑規(guī)劃模式。

    2.2?模型構(gòu)建

    2.2.1?已知參數(shù)

    S1?表示開放式路徑規(guī)劃車輛總配送距離;dij?表示客戶節(jié)點(diǎn)i到達(dá)客戶節(jié)點(diǎn)j之間的距離;Q?表示車輛的最大載裝量;Wo?表示開放式路徑規(guī)劃車輛司機(jī)的固定工資;K表示車輛的集合;FCij?表示每輛車k單位距離的燃油補(bǔ)貼,其中FCij≤Fk1;N?表示客戶的集合;qi?表示一個(gè)客戶的需求量;R?表示一組客戶的路徑(c1,?c2,?…,?cn);?r表示一組客戶的路徑規(guī)劃(r1,?r2,?…,?rk);?CBest?表示最優(yōu)的成本;?Li?表示在節(jié)點(diǎn)i還沒拜訪的客戶;Rej表示配送車輛在客戶節(jié)點(diǎn)j所增加的一定獎(jiǎng)勵(lì)成本;Puj表示配送車輛在客戶節(jié)點(diǎn)j所增加的一定懲罰成本;tij表示配送車輛從客戶i到達(dá)客戶節(jié)點(diǎn)j的時(shí)間;aj表示配送車輛最早到達(dá)客戶節(jié)點(diǎn)j的時(shí)間;bj表示配送車輛最晚到達(dá)客戶節(jié)點(diǎn)j的時(shí)間;ej表示配送車輛實(shí)際到達(dá)客戶節(jié)點(diǎn)j的時(shí)間。

    決策變量:xijk?表示車輛k是否從節(jié)點(diǎn)i行駛到節(jié)點(diǎn)j,如果是,值為1,否則為0;vk表示車輛k是否被啟用,如果是,值為1,否則為0;yik表示車輛k是否完成客戶節(jié)點(diǎn)i的任務(wù),如果是,值為1,否則為0。

    2.2.2?模型約束條件

    ∑k∈K∑(i,?j)∈Ndijxijk(1)

    CBest=FCij∑k∈Kvk∑k∈K∑(i,?j)∈Ndijxijk+Wo∑k∈Kvk+Rej∑k∈Kvk∑(i,?j)∈Nxijk+Puj∑k∈Kvk∑(i,?j)∈Nxijk(2)

    s.t.

    ∑k∈K∑j∈Δ+(i)xijk=1,?i∈N(3)

    ∑i∈N∑k∈Kxijk=1,?j∈N(4)

    ∑i∈Nqi∑j∈Δ+(i)dijk≤Q,?k∈K(5)

    xk0j=vk,?k∈K,?j∈N(6)

    ∑j∈Nx0jk≤1,?k∈K(7)

    時(shí)間窗約束:(8)

    xijk∈{0,?1},?k∈K,(i,?j)∈N(9)

    yik∈{0,?1},?k∈K,i∈N(10)

    其中:目標(biāo)函數(shù)(1)表示車輛行駛總距離最優(yōu)。目標(biāo)函數(shù)(2)為最優(yōu)的開放式路徑規(guī)劃車輛配送成本。約束(3)限制每個(gè)客戶只能被分配到一條路徑上。約束(4)表示每個(gè)客戶節(jié)點(diǎn)只能被訪問一次。約束(5)表示每輛車在配送中心裝配的貨物不大于車輛自身的最大承載量。約束(6)表示當(dāng)車輛被啟用時(shí),必須從配送中心出發(fā)。約束(7)表示每輛車只能啟用一次。約束(8)將分為硬時(shí)間窗和軟時(shí)間窗??蛻艄?jié)點(diǎn)j的時(shí)間窗范圍為[aj,?bj],?[aj,?bj]為客戶點(diǎn)最早及最晚送達(dá)時(shí)間,對[aj,?bj]時(shí)段車輛到達(dá)客戶節(jié)點(diǎn)j將增加一定的獎(jiǎng)勵(lì)成本,對超過bj時(shí)段車輛到達(dá)客戶節(jié)點(diǎn)j將增加一定的懲罰成本,對早于aj時(shí)間點(diǎn)到達(dá)的車輛,并不設(shè)獎(jiǎng)懲,雖可能導(dǎo)致配送效率降低,但是仍可達(dá)到履約率。硬時(shí)間窗要求車輛必須在[aj,?bj]完成配送任務(wù),即aj≤tij≤bj,軟時(shí)間窗允許車輛送達(dá)時(shí)間早于aj,晚于bj。在不超過bj時(shí)段車輛到達(dá)節(jié)點(diǎn)j,客戶j的滿意度為1,在超過bj時(shí)段車輛到達(dá)節(jié)點(diǎn)j,客戶滿意度為-1。其獎(jiǎng)勵(lì)成本為式(11),懲罰成本為式(12)。

    Rej=1(aj≤tij≤bj)(11)

    Puj=-1(bj≤tij)(12)

    決策變量(9)表示當(dāng)車輛k從節(jié)點(diǎn)i行駛到節(jié)點(diǎn)j時(shí),xijk=1,否則為0;決策變量(10)表示車輛k完成i的任務(wù)時(shí),yik=1,否則為0。

    3?算法驗(yàn)證及分析

    車輛路徑規(guī)劃是經(jīng)典的組合優(yōu)化問題,而開放式帶時(shí)間窗容量受限車輛路徑規(guī)劃屬于VRP的衍生問題,因此需要求解的模型同樣具有NP-hard形式。蟻群算法是一種啟發(fā)式智能算法,具有降低編碼復(fù)雜性、提高效率的特點(diǎn)。

    為檢驗(yàn)文章采用的蟻群優(yōu)化算法的有效性以及可行性,文章采用聊城市某多多買菜農(nóng)村社區(qū)站點(diǎn)所提供的數(shù)據(jù)。其中,車輛行駛的距離為坐標(biāo)點(diǎn)之間的距離。該多多買菜站點(diǎn),主要配送社區(qū)為鄉(xiāng)鎮(zhèn)轄區(qū)內(nèi)的農(nóng)村門店。文章選取了其中25家多多買菜門店數(shù)據(jù)。涉及車輛的最大載重量為4500千克,車輛的行駛速度設(shè)為60千米/小時(shí)。每輛車的司機(jī)工資采用當(dāng)?shù)毓べY平均值為4500元/月,金杯汽車的百千米油耗為12升,當(dāng)?shù)?2號(hào)汽油價(jià)格的平均值為6.5元/升,因此每輛車的百千米油料補(bǔ)貼為10元。送達(dá)時(shí)間即為簽單時(shí)間,懲罰成本設(shè)為50元/每門店,獎(jiǎng)勵(lì)成本設(shè)為50元/每門店。

    設(shè)配送中心以及25個(gè)門店分布在有向圖G中,配送中心為(40,50),門店等待以及卸貨時(shí)間設(shè)為90分鐘/門店,25個(gè)門店其他數(shù)據(jù)如表1所示。

    文章所設(shè)螞蟻數(shù)量m=50,車輛最多使用數(shù)目kmax=25,最大迭代次數(shù)iter_max=100,其他參數(shù)設(shè)置如上文。利用Matlab工具,將蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行運(yùn)算,所得最小成本為15371.74元,最小距離均為187.174。

    為防止存在誤差,文章在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行10次所得最小配送總成本均為15371.74,最小配送總距離均為187.174,算法結(jié)果具有穩(wěn)定性,其中運(yùn)行101次時(shí)間平均為26.522679秒,運(yùn)行時(shí)間較短,效率較高。車輛最優(yōu)路徑規(guī)劃如圖1所示,其搜索各代最小成本變化過程如圖2所示。

    如圖2所示,文章所實(shí)驗(yàn)的結(jié)果具有可行性和有效性,所展示出的配送路徑為:配送路線1為0→5→3→7→8→10→11→9→6→4→2→1,配送路線2為0→13→17→18→19→15→16→14→12,配送路線3為0→22→24→25→23→22→21。

    文章為證明開放式車輛路徑規(guī)劃相比封閉式車輛路徑規(guī)劃更加節(jié)省成本,采用蟻群算法計(jì)算25個(gè)門店的封閉式車輛路徑規(guī)劃,所得最優(yōu)路徑規(guī)劃如圖3所示,其搜索各代最小成本變化過程如圖4所示。其中封閉式最佳車輛配送路徑與開放式最佳車輛配送路徑相對比,多出了回到配送中心的路程,使得油料補(bǔ)貼成本有所增加,增加70元,但使用車輛一致,司機(jī)工資成本一致,獎(jiǎng)懲成本一致。

    4?結(jié)語

    文章將傳統(tǒng)的TSP問題加入開放式、帶時(shí)間窗及容量受限等元素,并考慮配送司機(jī)的獎(jiǎng)懲成本、對比封閉式車輛路徑規(guī)劃,以配送最小總距離與配送最佳成本為目標(biāo),從而構(gòu)建蟻群優(yōu)化算法,為現(xiàn)實(shí)生活中農(nóng)村生鮮社區(qū)配送路徑規(guī)劃提供一個(gè)新思路。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:①開放式車輛路徑規(guī)劃可以節(jié)省配送成本,縮小配送距離,節(jié)約車輛配送時(shí)間。在配送任務(wù)完成后,司機(jī)可以自由支配時(shí)間,提高了車輛使用的靈活性。②農(nóng)村一直存在的配送“最后一公里”難題得以解決,為振興農(nóng)村物流提供了一定借鑒。③與封閉式車輛路徑規(guī)劃相對比,開放式車輛路徑規(guī)劃具有更好的優(yōu)化效果,不易陷入局部最優(yōu)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王邦兆,李慧.生鮮農(nóng)產(chǎn)品同城配送復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)布局設(shè)計(jì)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2019,35(12):40-44.

    [2]王可山,張麗彤,劉彥奇.生鮮電商配送成本影響因素及控制優(yōu)化研究[J].經(jīng)濟(jì)問題,2019(1).

    [3]李昌兵,汪爾晶,袁嘉彬.物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化研究[J].商業(yè)研究,2017(4):1-9.

    [4]付朝暉,劉長石.生鮮電商配送的兼職時(shí)變車輛路徑問題研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2021,57(1):271-278.

    [5]范厚明,楊翔,李蕩,等.基于生鮮品多中心聯(lián)合配送的半兼職車輛路徑問題[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2019,25(1):256-266.

    [6]余海燕,唐婉倩,吳騰宇.帶硬時(shí)間窗的O2O生鮮外賣即時(shí)配送路徑優(yōu)化[J].系統(tǒng)管理學(xué)報(bào),2021,30(3):584-591.

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