基于低碳經濟的快遞配送模式優化

侯亮 李欣蓓 曹夢迪

摘 要：本文基于低碳理論，以精益思想為指導，將循環取貨模式運用到快遞行業當中，以節省成本，進而節約能源資源在該行業當中的消耗。作者采取線性規劃為模型設計基礎，建立循環取貨模型，結合我國快遞行業實際問題，因而模型具有實際分析的價值。

關鍵詞：低碳經濟；精益思想；循環取貨；快遞

1.模型設計

本文建立一種同城快遞循環配送路徑模型，各區域快遞負責人將需要跨區的快遞送到繞各環路循環行駛的卡車上，并取下運送到該區的快遞并進行配送。該配送模式低碳綠色，同時也節約一定的快遞物流成本。

為了建立更加現實的可利用的模型，我們必須做一些關于現實基礎的假設或者認定。

首先，我們需要建立大數據信息系統，這樣就可以及時知道各物流點及路段的信息。大數據與高科技的結合，信息的及時更新與利用，是我們這個時代乃至未來的主題，因此，這是我們前進的一個方向，也是企業發展方向的必要條件。

第二，目前我國還沒有發展到各企業都配備自己的物流階段，所以對于大多數企業而言，主要依賴于第三方快遞服務行業。因此，選擇哪家物流服務商企業也是一個重要的選擇。

第三，物流配送的路徑優化，是對于各企業的重中之重。本文建立循環快遞路徑模型，實現更經濟的物流配送取貨。

2.數據平臺

大數據是我們這個時代的主題，因此數據平臺的建立具有非常關鍵的必要性。

在數據平臺方面，我們首先建立好目前的各個取貨點、送貨點的分配。

其次，結合以往資料或者數據進行權重分配。中國地廣物博，在一些發達的、人聚集較多的大城市或者區域，快遞的需求量會更大更多一些；而在一些較偏遠的地區，則顯得略少。因而，合理地根據權重分配，便非常的科學。

假設第i個取貨送貨點為x＼-i，其對應的權重為λ＼-i。權重應該滿足如下公式：

∑m[]i=1λ＼+′＼-i=1

式中的n表示，當前區域內一共有n個取貨送貨點。

第三，數據的更新也是一個很重要的環節。如果只是陳設的數據，那對于企業而言，數據只具有存儲功能。但是，當及時地更新數據并應用于下一次的物流配送，便可以減少快遞在路上的漫游時間，這可以促使商家為客戶提供更快捷的物流配送。

如何更加快速地更新數據并應用，我們可以采取uber、滴滴、順豐等出租車的算法模式。目前uber等企業的大數據平臺及時更新并通知新的站點，取得了較好的成果。

數據平臺的建立是路徑優化的重要基礎。

3.物流服務商的選擇

目前涌現出了中通申通圓通等各家物流服務商，但是對于不能提供物流的企業，如何選擇一家更適合自己的物流服務商進行合作就變得尤為重要。

在物流服務商的選擇方面，我們可以采用聚類分析法，進行主成分分析，對以往的數據進行分析。可以使用SAS軟件或者R軟件進行編程實現。通過聚類分析，我們可以得到各行業選擇哪一類物流服務商更多一些，然后對本企業進行合理定位。在符合本類型企業的物流服務商里面，我們進行主成分分析，選擇出最適合本企業的物流服務商。

4.路徑模型

實現循環配送，是為了更加經濟地進行物流配送。因此，如何使得路徑最短、快遞費用更少是我們的終極目標。

因此，我們建立雙目標函數，同時考慮路徑與快遞費用。當兩者達到綜合最優的時候，便是目標函數在特定條件下的最優解。

本文涉及中的所有變量都具有對應的物理意義，因此每一個變量都滿足大于等于0的條件。

5.模型優化

為了使得模型更加貼近生活實際，可以針對郵遞員若不按照規定路線制定相應的懲罰措施（突發意外情況除外）。因此在z＼-2目標函數去相應的懲罰數目即可。

由于是雙目標函數，可能并沒有辦法實現兩個函數同時實現最優的結果，因此，我們追求相對最優的最理想結果。目前運籌學里面有對應的雙目標函數解法，可通過加入算法乘子來實現。

[參考文獻]

[1]焦楊.循環取貨在快遞行業中的應用研究.燕山大學，2014.

[2]師經昊.供應鏈環境下精益物流管理研究.西安電子科技大學.2008

（作者單位：中國石油大學，北京 102249）