物流“最后一公里”配送問題研究綜述

洪 瓊，張 浩，聶家林，萬玉龍 HONG Qiong,ZHANG Hao,NIE Jialin,WAN Yulong

（1.淮安信息職業技術學院 商學院，江蘇 淮安 223003；2.淮陰工學院 交通工程學院，江蘇 淮安 223003）

隨著我國城市化進程的加快、產業布局的不斷調整，尤其是電子商務的蓬勃發展，衍生出大量的城市快遞配送需求?！笆濉逼陂g，快遞服務業進入發展的黃金時期，成了我國經濟發展中的一匹“黑馬”。統計數據顯示，近年來我國快遞業發展迅猛，已連續6年每年增長超過50%。從2006年到2016年，業務量增長31倍，業務收入增長13.7倍。我國快遞業現已位居世界第一，在全球每年約700億件的快遞量中，占了300億件。2016年全年完成郵政業務總量7 410億元，同比增長45.9%，快遞業務量完成313.5億件，同比增長51.7%。然而，由于城市配送發展水平的滯后，使得“最后一公里”問題（如快遞人員送貨時間沖突、效率低下、成本高昂等）成為整個商品供應鏈條中矛盾比較突出的環節，也是成本陡升、推動價格上漲的重要因素。

1 物流“最后一公里”配送問題

“最后一公里”本意是指長途跋涉過程中完成的最后一段路程[1]，之后被人們比喻為完成一件事情時在末尾且最關鍵的一個步驟。物流“最后一公里”的服務對象為客戶，它的本質是物流服務鏈的末端配送。從供應鏈的角度看，物流“最后一公里”是供應鏈活動重要的組成部分，其目的是在末端節點將貨物送到顧客手中，以滿足顧客需求[2]。

目前許多城市在完善干線運輸與城市配送銜接方面，依托城市交通樞紐和對外交通節點構建起的多式聯運模式起到了很好的應用效果，但在解決“最后一公里”問題方面還仍處于探索階段，多種模式并存，如上海的“公交化配送”、蘇杭的“城市貨的”、“眾包物流”、“無人機”、“智能快遞柜”、“快遞自提點”以及由商務部主推的首批九個試點城市開展的共同配送等，每種模式都存在各自適應性及優缺點。且無論采用哪種配送模式，必然要涉及到物流節點布局與配送車輛路徑問題[3]。那么，在解決“最后一公里”問題的現實需求中，應該如何科學合理的對物流節點進行布局優化？如何應對復雜城市交通環境下的配送車輛路徑問題？對于這些問題，目前研究主要從優化（或轉化為成本最優）的視角探討傳統物流園區或配送中心的選址問題，以及對多類型的車輛路徑問題（VRP）建模及其求解算法的探究（主要集中在靜態車輛路徑優化方面）。而在城市配送末端節點優化布局，以及在城市智能交通環境下從人的因素及交通流的影響因素角度來分析動態車輛路徑優化的問題，并從二者的網絡結構來探究“最后一公里”城市配送網絡特征的相關問題，還有待進一步的深入研究。

2 相關研究綜述

在“最后一公里”配送問題研究中，關鍵問題包括配送模式問題、物流節點選址及配送車輛路徑問題等，目前前者主要集中在配送模式比較、成本分析、評價研究等方面，后者大多以城市物流“節點”布局優化為主，在考慮動態性需求的車輛路徑問題方面的研究還有待深入，而將二者結合起來從網絡結構角度深入認知其運作過程尤為必要。

（1）配送模式問題方面

不同的文獻對配送模式有著不同的定義。劉志強[4]等認為配送模式是配送活動中各種要素通過不同的組合而形成的標準形式，于寶琴[5]等認為配送模式是適用于特定類別產品的一種配送流程，喬子遷[6]認為配送模式是配送的形式和方法。物流“最后一公里”配送模式是指構成配送行為的各種元素的組合方式及其發生作用的形式，是企業在物流配送中的戰略和方法。

關于物流“最后一公里”配送模式問題的研究，目前主要集中在配送模式影響因素、模式比較、成本分析、第四方配送模式及互聯網+配送等方面。高妮妮[7]等基于利益相關者視角分析“最后一公里”配送模式影響因素；孫輝[8]等重點分析了智能快遞柜新型配送模式；盧涵青[9]對電子商務環境下快遞終端的幾種配送模式如第三方終端節點聯盟、智能快遞柜、嘿客進行了比較研究；張會云[10]等以菜鳥驛站和豐巢為例分析了快遞業“最后一公里”配送模式；詹斌[11]等結合云計算、大數據、物聯網等新技術，提出可視化配送服務、尋源發貨極速達、快遞員頁面評價功能、合作共用自提柜、無人機快遞等創新思路；王佳怡[12]提出第四方物流配送模式，即以目的地中轉站為起點、以客戶為終點，多快遞公司的包裹共同由第四方物流企業進行分揀、配送，并且將客戶當天來自多個不同快遞公司的包裹一次送達，進而提高配送效率，降低配送成本；鄭棣[13]通過成本比較的方法探索“最后一公里”最優配送方案。

（2）物流節點選址方面

該問題的研究始于1909年，Alfred Weber首先研究了如何確定單個倉庫的位置使得倉庫與客戶間的總距離最小化的問題。Francis&White（1974）采用中線方法來解決直角距離選址問題和重心法解決歐氏距離選址問題，由于其局限性，隨后又出現了Baumel-Wolfe模型、Elson混合整數規劃模型及雙層規劃模型等離散型選址模型。Mauro Maria Baldi（1999）在運輸成本概率分布不確定的情況下，以包含固定成本和運輸成本的總成本最小化為目標，構造了非線性規劃選址模型。Taniguchi（2008）采用雙層規劃模型求解了高速公路交叉口附近運輸網絡中公共物流中心選址問題。李國旗等[14]提出了一種基于相似度的城市物流設施數量確定方法。張戎等[15]在對上海市城市配送末端節點現狀調查分析的基礎上，建立了城市配送末端節點布局雙層規劃模型。楊朋玨等[16]認為張戎主要從成本角度考慮，且假設約束不符合實際，不能真實反映客戶選擇的不確定性，提出從客戶滿意度與企業末端配送效率結合的角度，建立了多目標選址模型并設計了求解算法。在城市配送網絡構建和優化方面，周騫[17]基于暢通可靠性對城市物流配送運輸網絡優化進行了分析研究。張旭鳳等[18]以典型第三方物流企業為主體對其配送網絡的無標度網絡特征進行了研究。重慶、上海、鄭州等在市域范圍內進行了配送聚集區—配送中心—社區末端網點的三級城市配送網絡體系建設的探索。崔曙平[19]在高效節能的背景下探討了構建綠色高效的城市物流配送網絡的相關政策建議、原則和策略。陳昱汀等[20]為減小單一綜合評價法在指標權重分配和方案打分中主觀因素較大而對選址結果的影響，運用層次分析和灰色關聯相結合的方法對快遞配送中轉站的選址進行了研究。

（3）車輛路徑問題方面

Dantzig和Ramser于1959年首次提出配送車輛的優化調度問題，隨后得到了國內外學者的廣泛關注。目前相關研究主要包括多種類型的VRP問題建模及其求解算法。Hokey（1978）依據VRP問題的特征對VRP問題進行了分類，1983年Bodin、Golden等人對VRP問題進行較為全面的綜述。Willard（1989）首次將禁忌搜索算法應用于配送路線優化問題上。隨后，一些學者對于動態車輛配送路徑問題進行了有益探索，主要是針對應用環境變化，對車輛路徑問題進行重新計劃或局部調整，涉及方法有元啟發式算法和局域搜索算法等。Dullamamel（2004）針對日益提高的物流配送柔性化需求，構造了在規劃期間根據用戶訂單隨機到達的動態車輛安排系統。Braysy（2005）等人討論了基于在線交通信息的動態車輛路徑系統。隨著車聯網技術的深入應用，在現代城市智能交通環境下對配送車輛動態路徑誘導問題成為了研究熱點。徐建閩（2012）闡述了車聯網的構成及特點，確定了在車聯網技術條件下的車輛動態路徑誘導方法的研究方向。R.V.Kulkarni（2012）在車聯網環境下引入t分布變異算子將高斯變異和柯西變異結合，提取路徑擁堵參數，并依據該參數實現最優路徑的選擇。羅霞、何彪等[21]研究了在車聯網及車輛自動駕駛背景下，交叉口車輛路徑控制問題。

3 總結與展望

從上述文獻回顧可見，相關研究取得了非常豐富和重要的成果，有效地推動了城市配送的科學發展，但在以下幾個方面可能還需要更深入細致的研究。

（1）配送模式問題方面，配送模式是構成配送行為的各種元素的組合方式及其發生作用的形式，是企業在物流配送中的戰略和方法。目前主要集中在配送模式影響因素、模式比較、成本分析、第四方配送模式及互聯網+配送研究等方面，理論研究定性的較多，定量的較少，多種模式并存（按運營主體分為電子商務運營商自建物流體系、第三方物流服務模式、物流企業聯盟模式、第四方物流模式及綜合物流代理模式等，按運營形式分為眾包物流、快遞自提點、智能快遞柜、無人機等），缺乏進一步的規劃、整合、監督與管理研究，作者建議深入研究基于物聯網與云計算大數據下的“最后一公里”配送模式公共平臺，優化流程、整合資源、規劃管理，加強監督與評價，提高效率，降低成本。

（2）在物流節點布局方面，城市配送末端節點是處于城市配送末端環節的物流節點，作為城市配送中心的下級配送點，其直接面向終端用戶，是提高配送效率、優化服務質量的關鍵。目前由于在城市配送末端節點管理上的不足，使其在總體空間布局上存在雜、亂、散等不良現象，沒有形成科學合理的布局方法。為此，作者認為從客戶靈活分區并結合物流量OD分布特征的角度，探討城市配送末端節點布局優化方法，同時由于復雜網絡理論在表征網絡結構特征方面的優異性，城市配送網絡亦符合復雜網絡的基本特性，因此，引入復雜網絡分析方法，對其網絡拓撲結構和網絡生長機理進行深入認知，以期為解決“最后一公里”問題提出更加有針對性的切入點。

（3）在車輛路徑優化方面，現有成果存在較多的模型假設約束條件，且較少考慮交通路網情況與駕駛員特性以及配送作業動態調整需求等因素的影響。在具體的配送路徑誘導方面，目前現有的車輛路徑誘導信息主要有FM廣播和可變情報板兩種，這使得當前的路徑誘導效率不高。隨著車聯網技術的不斷深入應用，為應對復雜交通環境下動態調整配送作業計劃（Dynamic VRP）提供了一個新的研究方向，為此，作者認為在車聯網環境下，在不改變初始計劃包含的顧客集合和路徑計劃的前提下，將DVRP轉換成分階段確定的VRP來進行求解（簡化問題復雜度），設計基于粒子群算法（PSO）的快速動態路徑誘導算法（簡化求解復雜度），實現車輛配送路徑的動態誘導。為提升物流“最后一公里”車輛配送效率，減少碳排放量，緩解城市交通擁堵等方面提供相關的有益探索。

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[21]羅霞，何彪，劉碩智,等.車聯網環境下交叉口車輛路徑優化控制研究[J].計算機仿真，2017(4):166-171.