O2O模式下零售企業物流配送網絡節點的優化布局

胡洋

內容摘要：本文將集成LAP與VRP兩方面問題的LRP拓展模型應用于零售企業物流配送網絡節點優化布局中，并利用啟發式算法對該模型進行求解。進一步為突出該優化布局的實用性與有效性，進行案例仿真分析，最后得出：本文設計的網絡節點布局優化方法，一定程度上可以滿足零售企業對體驗店選址與配送網絡優化的需求，實際應用中具有較強的操作性；同時也可為零售企業進行O2O模式轉型提供最佳選擇，且該方法涉及配送路徑的最優解，具有較大的推廣與借鑒價值。

關鍵詞：O2O模式 零售企業 物流配送 網絡節點 優化布局

零售企業物流配送網絡節點布局的設計

（一）問題說明與條件假設

當零售企業實現以O2O運營模式為主的體驗店后，應考慮優化物流配送網絡節點布局，并通過增加物流服務站，為消費者提供更便捷的產品配送服務。因此，O2O模式下的零售企業在對物流配送網絡進行優化布局時，應重點考慮“區域性物流中心--物流服務站--需求點”、“區域內物流中心--體驗店”與“區域內物流中心--實體店--需求點”的三大子系統。其中，實體店配送形式主要以店內自提、店鋪配送與第三方物流配送為主，體驗店配送則涉及自提、第三方物流配送等形式。因自提過程不涉及物流配送流程，在此不予作為重點論述；“區域內物流中心--體驗店”、“區域內物流中心--實體店--需求點”模式均不涉及物流服務站，但其車輛的配送成本關乎整體布局，這兩種模式也需要參與優化布局過程；“區域性物流中心--物流服務站--需求點”系統采取巡回配送模式，需要進一步優化該模式的布局。在此基礎上，設計了O2O零售企業物流配送網絡節點布局圖，如圖1所示。

依據圖1可將問題表述為，零售企業從區域物流中心為物流配送服務站、體驗店與實體店進行配貨服務，現已知實體店與體驗店的數量、位置，根據這些數據測算出所有需求點數量與需求量并得到N家物流服務站點。為避免重復配送造成物流資源浪費，此處設定每個需求點僅可被一個物流服務站配送。針對該問題進行布局，首先應確定物流服務站開放成本與配送成本，再確定整車直運成本，最后得到整體網絡配送成本。具體需要解決以下問題：一是確定物流服務站的相應位置、開設數量與成本。二是確定每個物流服務站針對的需求點，為其分配一定量的需求區域。三是確定“物流中心-物流服務站-體驗店需求點”循環系統中，巡回配送最佳路徑與其成本；四是確定整車直運車輛數，并計算其運輸成本，據此得到整體網絡節點布局總成本。

進一步根據O2O模式下零售企業物流配送網絡節點布局圖的特點，以及要解決的問題作出如下假設：

區域物流中心的物流服務站、體驗店與實體店數量已知，且需求點位置明確；物流服務站數量大于兩個，且物流服務站的容量被限定；需求點由無差異需求的消費者組成，且包含自提點與社區服務站等形式；物流服務站以越庫配送為主，庫存時間少于一天，故忽略倉儲成本；物流中心車輛從物流中心出發后必須返回物流中心；車輛類型、容量已知；需求點產品需求單一，需求量已知。

（二）變量選取與模型構建

變量選取。基于上述問題說明與條件假設，為后續模型構建與運算方便，特定義如下三類變量：一是集合變量。該類型變量主要集中于基礎條件的設定與集合。二是參數變量。這部分變量特別是針對假設條件作出，為模型構建提供所需要的參數。三是決策變量。主要分為兩種，即判斷模型運算是否符合該條件，對應做出相應選擇。具體變量如表1所示。

此外，為增加相對應的約束條件，用以消除線路中的一些子回路，引入輔助變量Alk，并規定：l∈J，k∈K，且Alk≥0 。

模型構建。基于上述假設，考慮到本文主要研究O2O模式下零售企業物流配送網絡節點的優化布局，由此主要探討兩方面問題，即確認物流服務站的數量與位置、優化物流服務站配送車輛的運輸路徑。LRP的拓展模型，它集成了LAP與VRP兩方面的問題，同樣適用該問題模型構建。因此，以運輸費用代表運輸路徑長度，綜合考慮整車直運和巡回配送等因素，建立LRP模型，如（1）所示。

（1）

該公式為基于最小總成本化的物流配送網絡的目標函數。其中，、、、、分別為物流服務站巡回配送運輸成本、開放成本、物流中心到配送站往返時整車運輸成本、物流中心往返實體店與零售點時整車運輸成本、實體店往返配送成本。根據上述分析，需要對該模型進行進一步的求解。

（三）模型求解

由上可知，確認物流服務站的數量與位置、優化物流服務站配送車輛的運輸路徑問題，在短期內難以得出最優解。因此，可采用步驟較少的啟發式算法，將配送網絡優化模型劃分為兩階段編碼進行求解。在第一階段時，應依據車容量大小對其進行編碼，隨后將這些編碼車輛分配最近的物流服務站，以此來確定物流服務站數量與最佳位置；完成第一階段后，需要對確定車輛、物流服務站進行選址與定位，利用啟發式算法對配送路徑進行優化。然后計算往返整車運輸成本，確定最佳配送網絡總成本，最終得到優化配送方案。

為此，依據上述O2O配送網絡優化模型及步驟，對物流服務站進行編碼，每行矩陣表示需求點的一個排列，即是車輛的一個順序。例如，某地區擁有15個需求點，規劃了3家備選物流服務站，其連續矩陣數據為：09-01-02-18-03-10-14-13-11-12-06-05-04-15-16-20-19-17-07-08 ，按照車輛容量上線對其進行分組，得到矩陣：

按照順序將上中下三行分別設為第一、第二、第三輛車，以第一輛車配送方案為例。依據矩陣可知，第一輛車的服務需求點為 ，計算該車到3家物流服務站的距離，篩選出距離最近的物流服務站，從中計算出對應的目標函數。依次對第二輛、第三輛車進行計算，最終放棄不符合約束條件的方案，選擇最優目標函數方案。一般理論認為，目標函數值越小，其適應度越高，最終被選擇的概率將越大。因此，本研究將利用算例仿真對模型進行驗證。

算例仿真分析

為檢驗上述模型的有效性與實用性，本研究將借助算例仿真對模型進行進一步檢驗。現假設：A地區B零售企業在25個需求點的基礎上，在當地已開設一家大型的物流配送服務中心，規劃了6個備選物流服務站方案，需要從中選出若干家歸服務中心調度。進一步假設，以物流服務中心為中心坐標（0，0），備選服務站與需求點坐標范圍限定為U（0，200），客戶需求量范圍限定為（400，600）；建設成本費用為3600，單位距離運輸費用為1；種群規模為350，交叉概率Pc=0.7，變異概率Pm=0.14，代溝率GGAP=0.7。具體過程是，首先對B零售企業在A地區的物流服務站的位置與數量進行確定；隨后對選定區域進行路徑優化。

（一）物流服務站的位置與數量

傳統理論認為，商家建設投資成本與其服務質量是一種反向關系，資金投入越低則它所提供最優解的服務質量越大。在零售企業轉型O2O模式決策過程中，需要依據企業自身可投入成本預算及發展規劃對配送方案進行篩選。在此特別定義投入產出之比（γ）的關系式： γ=Δμ/C，即所增加的服務質量（△μ）與建設成本（C）之比。因此，可采用線性加權法對上述算例中的6個備選物流服務站進行評價，繼而篩選出最佳方案。設： G（x）為目標評價函數，G1（x）、G2（x） 分別為總需求覆蓋水平、投入產出比，與之對應的權重分別為 ω1與ω2。在實際運算過程中，零售企業需依據子目標重要程度的排序對權重進行取值。設定G`（x）為處理后的子目標函數，則有。依照上述方法，將ω1、ω2分別取0.4與0.6的值帶入，得到如下表2結果。

表2結果顯示，在參照標準數值方向下，②、③、⑤備選物流服務站通過了審核，從投資規模、建成成本、需求覆蓋水平與服務質量都通過了標準數值，因此可作為零售企業物流服務站建設的備用方案。

（二）配送路徑優化分析

運用MATLAB7.0進行編程計算，得出配送路徑安排方向及其裝載率，結果如表3所示。

此方案下，6個備選物流服務站的①、④、⑥處于關閉狀態，②、③、⑤處于開放狀態。在物流服務站處于開放狀態下，零售企業配送路徑安排經優化后，配送車輛經過配送需求點折返到原點，其裝載率在91%～95%之間，狀態較為良好。此時，計算機中目標函數值顯示為12981.9，說明零售企業物流配送成本如能達到該值，那么配送路徑的優化方案可以得到驗證。為此，進一步利用軟件對數據②、③、⑤進行處理，得到表4結果。

此時，②、③、⑤物流服務站中，物流中心到實體店、體驗店涉及服務站數量分別為22家、21家，對應成本為1735.2元、2338.5元。其中，涉及實體店物流配送費用、巡回配送費用、物流服務站開放配送費用合計為12981.9元，符合上述鑒定值。通過成本構成明細看出，通過服務站物流車的巡回配送，能夠在物流資源得到最大利用效率的前提下，減少配送環節的車輛數，可充分降低實體店貨物堆壓成本及車輛維護成本的費用。因此，②、③、⑤可以作為最佳優化布局方案在該零售企業得到應用。

綜上，本文利用啟發式算法對物流配送網絡節點進行布局，具有較強的可操作性與有效性，能夠優化O2O模式下零售企業門店配送網絡布局；在進一步對模型求解過程中，得到了良好的收斂情況與高質量的優化解，對零售企業體驗店的選址與配送網絡的布局有著較強的理論指導性；依據構建的模型與所求之解，使用算例分析加強了理論模型的可應用性。

結論

新經濟形勢下，電子商務發展的沖擊、消費者個性消費的不斷升級，促使零售企業開始進行真正意義上的商業模式革新。在O2O模式被系統提出以來，零售企業開始向新的商業模式轉型。其中，部分線上零售企業紛紛結合線下體驗店并進行服務網絡的升級，實體店不再局限于傳統門店的限制，開始重點研發線上電商平臺。而零售企業在O2O模式下轉型，最大的問題在于如何對物流配送網絡節點進行布局優化，以此提升物流配送效率與消費者的滿意度。因此，零售企業對物流配送網絡布局的再設計，應在最大滿足消費者需求前提下，對商品或服務從供應商到制造商，經過物流中心、配送站等物流設施，到終端消費者等流程涉及的物流環節進行優化，促使整個物流配送網絡建設費用與配送費用達到最小化。

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