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    基于強化學習的動態(tài)物流中轉(zhuǎn)對接點方法研究?

    2024-04-17 07:28:02徐偉斌余俊旸
    計算機與數(shù)字工程 2024年1期
    關(guān)鍵詞:中轉(zhuǎn)站接點卷煙

    張 超 胡 鵬 徐偉斌 宋 偉 全 鵬 余俊旸

    (1.中國煙草總公司湖北省公司 武漢 430030)(2.湖北省煙草公司十堰市公司信息中心 十堰 442099)(3.武漢大學計算機學院 武漢 430072)

    1 引言

    煙草物流是煙草行業(yè)的核心業(yè)務(wù),是中國煙草面向未來提升核心競爭力的重要支撐。借助現(xiàn)代統(tǒng)計學方法及工具對物流資源進行整合,打造合理、高效、優(yōu)質(zhì)的配送網(wǎng)絡(luò)是提高煙草企業(yè)核心競爭力的必由之路。當前卷煙物流市級配送網(wǎng)絡(luò)主體呈二級配送模式:第一級是市級卷煙物流中心直接配送區(qū)域;第二級縣(市、區(qū))級中轉(zhuǎn)接力配送區(qū)域。中轉(zhuǎn)站一般選址在縣城區(qū)內(nèi),如遇縣域地形復(fù)雜、面積大、縣城不在縣域中部位置等情況,就會導致終端送貨里程遠、行車時間長、裝載率低、客戶服務(wù)時間短等問題,間接造成煙草物流配送費用居高不下、客戶滿意度低,如何合理優(yōu)化中轉(zhuǎn)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)布局,是煙草物流行業(yè)需要面對的一道重要課題。對此,國內(nèi)外許多學者都進行了深入的探索和研究。

    2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析

    在卷煙物流中轉(zhuǎn)站設(shè)置方面,國家煙草專賣局對中轉(zhuǎn)站設(shè)置原則[1]進行了描述:中轉(zhuǎn)站應(yīng)以服務(wù)質(zhì)量高、運行成本低為綜合優(yōu)化目標,合理設(shè)置卷煙物流配送中轉(zhuǎn)站的數(shù)量和區(qū)位,在設(shè)置配送中轉(zhuǎn)站的數(shù)量和區(qū)位時,應(yīng)考慮配送半徑,零售戶數(shù)量等因素。

    在中轉(zhuǎn)站配送半徑方面,國內(nèi)學者石靜等[2]提出物流中心中轉(zhuǎn)站直配半徑在60km 較為合適,60km 范圍外的區(qū)域通過接力點接力配送更經(jīng)濟,而且隨著中轉(zhuǎn)站服務(wù)半徑的逐漸擴大,接力配送模式的優(yōu)勢更加明顯;華中科技大學在其對湖北煙草物流網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化報告[3]中提出物流中心中轉(zhuǎn)站直配半徑在32km~48km左右為宜。

    在中轉(zhuǎn)站功能要求及“甩箱”模式方面,國家煙草專賣局對中轉(zhuǎn)站的功能描述[1]:中轉(zhuǎn)站宜具有暫存?zhèn)}庫、裝卸月臺、停車場、輔助功能用房、值班監(jiān)控室等功能區(qū);“甩箱”式配送[4]在煙草區(qū)域物流中具有明顯優(yōu)勢:在出庫裝車環(huán)節(jié),實現(xiàn)“車-箱”分離,煙包可裝入集裝箱暫存,兼具移動倉庫作用,且集裝箱的交換在任意滿足車輛和吊裝設(shè)備活動的空地即可完成,對倉庫、月臺、停車場的需求大為減少,能夠大幅節(jié)省中轉(zhuǎn)站基建投資;尹許程[5]等提出在中轉(zhuǎn)區(qū)域內(nèi)設(shè)置僅具有轉(zhuǎn)運等功能的中轉(zhuǎn)對接點可以有效縮短干線運輸距離,降低中轉(zhuǎn)暫存費用,提高配送服務(wù)水平。

    在中轉(zhuǎn)站規(guī)劃選址方法方面,劉飛宇提出了基于元學習的多目標強化學習算法PG-Meta-MORL[6],利用多個擬合后的預(yù)測模型選擇得到的任務(wù)迭代求解,找到近似最優(yōu)解集合;朱廣勝[7]以總成本最低為目標,引入建站成本設(shè)計中轉(zhuǎn)站設(shè)置的算法模型;王勇等[8]提出先對備選配送中心進行聚類分析而后在各聚類單元內(nèi)進行選址排序的思想方法,并應(yīng)用到多級物流配送網(wǎng)絡(luò)的選址優(yōu)化問題中;葉嵐[9]提出通過對不同需求的大量離散卷煙零售客戶按道路情況聚類分析,打破以往按區(qū)域劃分的配送方式,運用覆蓋模型從零售客戶需求點集中尋找虛擬物流配送中轉(zhuǎn)站;李存兵等[10]提出中轉(zhuǎn)站配送資源優(yōu)化模型、跨區(qū)域配送路線優(yōu)化覆蓋模型、遺傳聚類算法的煙草物流配送優(yōu)化模型,在配送區(qū)域的合理劃分上取得了較好效果。

    綜上所述,國內(nèi)外學者、煙草行業(yè)商業(yè)公司在優(yōu)化中轉(zhuǎn)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)布局方面做出了一些有益的嘗試,有基于“硬件”層面的單元化集裝貨箱運輸模式和新增中轉(zhuǎn)對接點,有基于“軟件”層面的中轉(zhuǎn)站優(yōu)化布局算法模型及各種數(shù)據(jù)模型測算服務(wù)半徑的方法。但是目前綜合“硬、軟件”層面特點,根據(jù)外部條件變化,實現(xiàn)動態(tài)設(shè)置中轉(zhuǎn)站點的研究還比較少,針對這一研究薄弱領(lǐng)域,本文提出了一種基于強化學習的卷煙物流動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法,應(yīng)用強化學習、聚類、重心選址等算法建立動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化模型,優(yōu)化卷煙物流中轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合“甩箱”運輸模式和“站部所”資源,可根據(jù)訂單配送數(shù)量、零售客戶數(shù)量、送貨里程、行車時間等因素的變化,科學計算并形成動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點的設(shè)置方案,能夠有效解決中轉(zhuǎn)配送區(qū)域大、中轉(zhuǎn)站位置不合理導致的弊端,達到縮減送貨里程和減少行車時間目的,進而提高卷煙物流運行效率、客戶服務(wù)水平,降低物流營運成本。

    3 動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法研究

    3.1 動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法

    如圖1(a)所示,中轉(zhuǎn)區(qū)域面積大、中轉(zhuǎn)站位于配送服務(wù)區(qū)域邊緣。在第2天、第3天配送時,所有終端送貨車在固定中轉(zhuǎn)對接點接貨后需經(jīng)過長時間、長距離駕駛才能抵達到對應(yīng)配送區(qū)域,完成全部配送任務(wù)后又需原路返回。由此造成了終端車送貨里程遠、行車時間長、裝載率低、客戶服務(wù)時間不足等問題。

    圖1 動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點工作模式

    基于對現(xiàn)有研究的分析和一線走訪調(diào)研,論文提出一種動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點工作模式,通過設(shè)置動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點方式對卷煙物流網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化,優(yōu)化方法如圖2所示。

    圖2 動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法技術(shù)路線圖

    第一步:建立優(yōu)化模型,動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化模型是一個多目標優(yōu)化問題,既要實現(xiàn)減少行車時間,提高物流運行效率;又要做到減少送貨里程,降低物流營運成本。論文設(shè)計基于強化學習的動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化模型,根據(jù)零售客戶數(shù)量、送貨里程、配送任務(wù)的不同,科學設(shè)置動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點。

    第二步:應(yīng)用優(yōu)化模型

    1)形成動態(tài)中轉(zhuǎn)對接備選點方案

    在已有固定中轉(zhuǎn)站基礎(chǔ)上,應(yīng)用優(yōu)化模型,通過歷史物流配送數(shù)據(jù)(訂單數(shù)量、零售客戶數(shù)量、終端送貨車輛數(shù)量、送貨里程、行車時間)測算出合適的動態(tài)中轉(zhuǎn)對接備選點數(shù)量及坐標區(qū)域范圍。

    2)形成動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點方案

    以動態(tài)中轉(zhuǎn)對接備選點為中心,尋找備選點附近煙葉收購工作站、市場部、專賣管理所(下文簡稱“站部所”)資源,確定動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點選址。選址“站部所”,一方面能夠最大程度減少中轉(zhuǎn)對接點的建設(shè)及運營成本。同時方便對接點在旺季時啟用與淡季時關(guān)閉。

    第三步:形成配送方案

    根據(jù)動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點方案和每日配送任務(wù),應(yīng)用“甩箱”配送模式,干線大型貨車到對應(yīng)的中轉(zhuǎn)站或動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點將煙包轉(zhuǎn)運到終端車上,由終端車進行零售客戶配送。對比圖1(a)和(b),采用“大車接力補,小車循環(huán)送”工作模式后,預(yù)期能夠減少行車時間,提高物流運行效率,降低物流運營成本,提高服務(wù)質(zhì)量。

    3.2 建立優(yōu)化模型

    論文設(shè)計基于強化學習的動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化模型,根據(jù)零售客戶數(shù)量、送貨里程、配送任務(wù)的不同,科學設(shè)置動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點。強化學習是智能體(Agent)以“試錯”的方式進行學習,通過與環(huán)境進行交互獲得的獎賞指導行為,強化學習目標是使智能體獲得最大的獎賞。智能體通過強化學習,可以知道自己在什么狀態(tài)下,應(yīng)該采取什么樣的動作使得自身獲得最大獎勵。論文優(yōu)化模型主要考慮兩個優(yōu)化目標:

    優(yōu)化目標1:降低物流營運成本的核心在于減少終端送貨或干線送貨里程。

    優(yōu)化目標2:提高物流運行效率的核心在于減少終端行車時間,且終端行車時長最大值不超過4h。

    終端行車時長Tt定義如式(1),其中Tc為客戶服務(wù)時長,Td為終端行車時長,To為其他工作時長:

    終端工作日時長為一個工作日正常的工作時長,8h。

    Tc代表在進行單個客戶配送時,送貨員完成取貨、送貨、點貨、簽收、返回車輛等環(huán)節(jié)的服務(wù)時長。經(jīng)過數(shù)據(jù)統(tǒng)計,客戶服務(wù)時長均值1.5min/戶左右,終端車一天約配送120 戶,所以,一天的客戶服務(wù)總時長約為3h。

    To包含車輛出行檢查、轉(zhuǎn)運工作、送貨過程中的煙包整理、臨時性問題處理等工作用時,均值為1h/天。

    Td代表終端車的送貨路上行駛時長。max(Td)=終端日工作時長(8h)-Tc-To=4h。如果行車時間超過最大值,客戶服務(wù)時長、其他工作時長會縮短,間接造成客戶服務(wù)品質(zhì)下降、行車安全風險增高。

    與離散空間的多目標優(yōu)化問題相比,在具有高維連續(xù)狀態(tài)空間的多目標強化學習優(yōu)化目標求解更具有挑戰(zhàn)性[6]。卷煙動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點設(shè)置是一個典型的連續(xù)空間多目標優(yōu)化問題,論文借鑒PG-Meta-MORL[6]算法基于訓練卷煙中轉(zhuǎn)點優(yōu)化模型。PG-Meta-MORL 算法使用具有不同優(yōu)化目標偏好的任務(wù)迭代訓練一個元策略,每一次迭代過程中,PG-Meta-MORL算法都會用歷史數(shù)據(jù)訓練得到一個優(yōu)化分析模型,預(yù)測元策略沿各個優(yōu)化任務(wù)方向的預(yù)期改進,然后PG-Meta-MORL 模型選擇最好的優(yōu)化結(jié)果作為下一輪元策略的迭代訓練輸入模型。

    本優(yōu)化模型在確??蛻舴?wù)品質(zhì)前提下,同時降低物流營運成本和提高物流運行效率,滿足終端送貨行車時間不超過4h、終端或干線送貨里程數(shù)減少兩個條件。因此,將物流營運成本最低和減少終端行車時間設(shè)定為優(yōu)化目標,建立強化學習模型,具體如下:

    1)設(shè)定動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點0~6 個,即n=(0,6)。一個訪送周期最多有7天,除中轉(zhuǎn)站配送的1天外,可以設(shè)置6個動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點。

    2)設(shè)定中轉(zhuǎn)區(qū)域物流營運成本(tc)=干線運輸成本(mc)+終端線路運輸成本(bc)+動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點營運成本(oc)+動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點固定投資成本(ic),其中:

    mc=干線里程(km)×干線運輸費平均值(元/km)

    bc=終端線路總里程×終端線路運價平均值(元/km)

    oc=中轉(zhuǎn)對接點場地使用分攤費用(元)

    ic=每動態(tài)中轉(zhuǎn)站投資成本(元)

    3)終端車行車時長均值(avg_time)=中轉(zhuǎn)區(qū)域終端行車總時長/配送周期天數(shù)/終端車數(shù)量;

    給定一個物流配送策略πθ和多目標偏好向量ω(ω1,ω2,其中ω1+ω2=1),我們通過式(2)最大化多目標期望獎勵和來優(yōu)化策略,即:

    為了更好利用歷史物流配送數(shù)據(jù),本文采用強化學習方案對路徑進行迭代優(yōu)化。強化學習過程分兩步迭代:配送策略調(diào)整步和策略訓練步。

    在配送策略調(diào)整步中,基于當前調(diào)度策略πθ針對各個優(yōu)化子目標進行優(yōu)化迭代得到相應(yīng)的優(yōu)化路徑策略πθij(i 表示第i 個優(yōu)化目標,j 表示訓練輪次),優(yōu)化步驟如式(3)所示:

    在策略訓練步中,算法上述配送策略調(diào)整步得到的中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化布局方案πθi與物流歷史數(shù)據(jù)進行訓練得到相應(yīng)的優(yōu)化選擇,得到匯總的優(yōu)化策略πθj:

    3.3 應(yīng)用優(yōu)化模型

    在強化學習模型中可以隨機選擇構(gòu)造初始中轉(zhuǎn)策略,利用上述強化學習模型得到針對多目標的優(yōu)化中轉(zhuǎn)路徑規(guī)劃策略,實踐中為了加快模型收斂速度,提升模型時間效率,我們基于現(xiàn)有配送策略給出了一種初始中轉(zhuǎn)對接點的選擇方案,實際應(yīng)用中可以根據(jù)實際需求選擇是否采用下述方法。根據(jù)當前訪銷周期,計算形成初步方案,1 個送貨周期有N天配送,就形成N套初步方案。

    第1 個中轉(zhuǎn)點方案,整個中轉(zhuǎn)區(qū)域不作拆分,全都由中轉(zhuǎn)站來配送。

    第k(2 ≤k≤N)個中轉(zhuǎn)點方案,中轉(zhuǎn)區(qū)域拆分為k 個子區(qū)域,對應(yīng)是中轉(zhuǎn)站+(k-1)個動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點配送。采用K-means 聚類算法,計算出k 個子區(qū)域;中轉(zhuǎn)站外的子區(qū)域,采用重心選址法計算出動態(tài)中轉(zhuǎn)備選點;以動態(tài)中轉(zhuǎn)備選點為中心,就近尋找滿足條件的“站部所”資源,確定動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點;基于式(2)計算出行車時間、行車里程。

    得到N 套初始中轉(zhuǎn)點方案后,作為初始方案πθ0輸入到上述強化模型中進行迭代優(yōu)化分析。選擇算法如算法1所示。

    4 動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法實證研究

    以湖北省煙草公司十堰市公司實例驗證論文提出優(yōu)化方法。十堰市位于湖北省西部,市境內(nèi)多大山區(qū),其中轉(zhuǎn)區(qū)域有以下特點:1)市轄各縣面積大、縣域地理分割不規(guī)則,且因地形限制,交通線路少,跨縣域調(diào)度難度大。2)部分縣(市)城區(qū)位于縣域邊緣,中轉(zhuǎn)站位于縣城區(qū)內(nèi),以中轉(zhuǎn)站為中心配送服務(wù)送貨半徑超過100km。3)區(qū)域內(nèi)需配送的零售戶多。以8h 工作制計算,終端配送車輛裝載率極低、配送客戶服務(wù)時間短。如提高裝載率,則會出現(xiàn)無法當天返回情況。論文選擇竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域,如圖3 所示,其縣域地理分割不規(guī)則,作為代表性區(qū)域進行實證研究。

    圖3 十堰市竹山縣地圖

    圖4 竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域(星號代表零售戶)

    4.1 實驗環(huán)境搭建

    為驗證本文提出的動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法的有效性,設(shè)計實驗將物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后效果與現(xiàn)行物流網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行對比,實驗采用JAVA編程語言實現(xiàn)動態(tài)中轉(zhuǎn)點物流配送模型,使用Python3.7 和TensorFlow 2 來構(gòu)建并訓練模型,訓練模型運行在一臺配有Intel i9,RTX 3080 和32GB 內(nèi)存的主機上。實驗過程中設(shè)置每個epoch 處理256 個批次,迭代次數(shù)設(shè)置為50 次,在調(diào)度策略模型訓練過程中設(shè)置學習率為0.001。

    4.2 數(shù)據(jù)集準備

    以湖北省煙草公司十堰市公司2020-2021 年的物流統(tǒng)計數(shù)據(jù)、網(wǎng)點資源數(shù)據(jù)集、卷煙配送數(shù)據(jù)集、終端車行車數(shù)據(jù)集、路網(wǎng)數(shù)據(jù)集輸入模型進行訓練及計算。

    4.2.1 優(yōu)化方法計算所需的物流統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    2021年干線運輸費率平均值(元/km)=4.8;

    2021 年終端貨車運輸費率平均值(元/km)=4.6;

    動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點營運成本(oc),主要是使用“站部所”場地資源分攤費用,由物流中心預(yù)估一個值;

    動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點固定投資成本(ic)=0,原因是動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點選址在“站部所”,不再新建場地和新增相應(yīng)配套設(shè)施。

    4.2.2 卷煙配送及終端數(shù)據(jù)集

    2020-2021年兩年的配送、簽收數(shù)據(jù)共40余萬條,包含:配送單位、配送車輛、配送線路號、零售客戶許可證編號、簽收時間(年/月/日 時分秒)、簽收地點經(jīng)緯度。2020-2021 年兩年的終端車定位系統(tǒng)行車數(shù)據(jù)共100 余萬條,字段包含:配送車輛編號、采集時間(年/月/日時分秒)、車輛狀態(tài)、車輛經(jīng)緯度。

    4.2.3 路網(wǎng)數(shù)據(jù)集

    收集網(wǎng)點資源、零售客戶的路網(wǎng)數(shù)據(jù)集共1,000 余萬條,二點間距離采集電子地圖的車行距離,字段包含:出發(fā)點編號、出發(fā)點經(jīng)緯度、目標點編號、目標點經(jīng)緯度、歐式距離、小型貨車行車距離、小型貨車行車時間。

    4.3 數(shù)據(jù)測算驗證

    以竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域為例,按卷煙銷售的淡季和旺季分別進行數(shù)據(jù)測算驗證,中轉(zhuǎn)區(qū)域情況如下:竹山縣位于湖北省西北秦巴山區(qū)腹地,面積3586km2,竹山中轉(zhuǎn)站距離十堰市物流中心118km,干線中轉(zhuǎn)大貨車單邊行駛時間約為2.5h。中轉(zhuǎn)站雖然位于配送區(qū)域的中部,但因配送服務(wù)區(qū)域不規(guī)則、縣域地形類似“7”字,其西方向、南方向距離中轉(zhuǎn)站有130 多千米(配送半徑遠超過60km,可以增加中轉(zhuǎn)點[2~3])。

    4.3.1 淡季數(shù)據(jù)測算

    5 月份為該區(qū)域煙草物流配送淡季。竹山中轉(zhuǎn)站3 臺終端送貨車,一個周期送4 天(N=4),以2022 年5 月份第2 周(9 日至14 日)1 個周期的訂單數(shù)據(jù)進行測算,統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表1。

    表1 十堰竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域5月份第2周送貨周期統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    1)1個中轉(zhuǎn)點方案

    按照動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法提供的公式,代入數(shù)據(jù),計算營運成本tc 及終端車行車時長均值avg_time。

    1個中轉(zhuǎn)點運營成本(tc)=干線運輸成本(mc)+終端線路運輸成本(bc)+動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點營運成本(oc)+動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點固定投資成本(ic)

    終端車行車時長均值(avg_time)=終端總行車時長/配送周期N天數(shù)/終端車數(shù)量

    終端車行車時長均值超過了終端行車時間長最大值。

    2)k=2個中轉(zhuǎn)點方案

    將中轉(zhuǎn)區(qū)域聚類劃分為2 個子區(qū)域,按應(yīng)用優(yōu)化模型的使用方法,優(yōu)化方案如圖5。

    圖5 竹山中轉(zhuǎn)區(qū)2個中轉(zhuǎn)點方案圖

    圖6 竹山中轉(zhuǎn)區(qū)3個中轉(zhuǎn)點方案圖

    按表2 數(shù)據(jù)及物流中心提供的動態(tài)中轉(zhuǎn)對接點營運成本(oc)進行計算:

    表2 十堰竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域2個中轉(zhuǎn)點方案統(tǒng)計表

    終端車行車時長均值3.8h,滿足小于終端行車時間長最大值約束條件。

    3)3、4個中轉(zhuǎn)點方案

    計算過程與2 個中轉(zhuǎn)點方案相同,列出計算后的結(jié)果。

    3個中轉(zhuǎn)點方案tc=11,746.74,avg_time=3.5h。

    4個中轉(zhuǎn)點方案tc=12,510.15,avg_time=3.4h。

    綜合對比竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域,淡季1 個周期2 個中轉(zhuǎn)點方案最優(yōu),詳見表3。將1 個中轉(zhuǎn)點方案與最優(yōu)中轉(zhuǎn)方案進行關(guān)鍵數(shù)據(jù)對比,詳見表4。

    表3 竹山淡季動態(tài)中轉(zhuǎn)方案對比

    表4 竹山淡季1個中轉(zhuǎn)點方案與最優(yōu)中轉(zhuǎn)方案對比表

    4.3.2 旺季數(shù)據(jù)測算

    1 月份為該區(qū)域煙草物流配送旺季。竹山中轉(zhuǎn)站3 臺終端送貨車,一個周期送7 天(N=7),以2022 年1 月份第2 周(7 日至11 日)1 個周期的訂單數(shù)據(jù)進行測算,統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表5。

    表5 竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域1月份第2周送貨統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    按照應(yīng)用優(yōu)化模型的使用方法,測算出旺季1~7個中轉(zhuǎn)點方案,詳見表6。

    表6 竹山中轉(zhuǎn)區(qū)域旺季動態(tài)中轉(zhuǎn)方案

    將1 個中轉(zhuǎn)點方案與最優(yōu)中轉(zhuǎn)方案進行關(guān)鍵數(shù)據(jù)對比,詳見表7。

    表7 竹山旺季1中轉(zhuǎn)站方案與最優(yōu)中轉(zhuǎn)方案(k=3)對比表

    竹山中轉(zhuǎn)區(qū)旺季最優(yōu)中轉(zhuǎn)方案——3 個中轉(zhuǎn)點方案,較現(xiàn)行1 個中轉(zhuǎn)點方案各指標優(yōu)化率如下:終端送貨時間減少了28.1%,終端送貨里程減少了26.4%;干線送貨時間和里程變化不大;一個周期運營成本節(jié)省約8.5%。中轉(zhuǎn)區(qū)域年運營成本預(yù)測節(jié)省約7.9 萬元(按1 年51 個周期測算),終端車日行車時長均值3.2h。

    5 結(jié)語

    卷煙物流中轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)布局問題一直以來都是配送優(yōu)化研究中的重點對象之一,中轉(zhuǎn)站點的布局不僅影響物流運行成本的高低,同時還影響物流運行效率、客戶服務(wù)品質(zhì)。論文針對現(xiàn)有固定配送中心導致煙草配送效率低下問題,提出一種卷煙物流網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)優(yōu)化模型,能夠根據(jù)訂單、送貨里程等情況的變化,動態(tài)設(shè)置中轉(zhuǎn)對接點。論文設(shè)計了一種基于強化學習技術(shù)的中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化模型(軟件層面)與“甩箱”運輸模式(硬件層面)卷煙物流網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法。基于十堰市煙草公司的物流數(shù)據(jù)驗證表明,本文研究的動態(tài)卷煙物流中轉(zhuǎn)對接點優(yōu)化方法達到了降低中轉(zhuǎn)區(qū)域營運成本和減少終端行車時間的優(yōu)化目標,可以有效提高卷煙物流運行效率。本文研究結(jié)果對于優(yōu)化卷煙物流配送效率具有一定的參考意義,也為打破中轉(zhuǎn)站行政區(qū)劃、優(yōu)化配送網(wǎng)絡(luò)工作的開展奠定基礎(chǔ)。

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