基于蟻群算法的鄉鎮物流運輸網絡優化

安 瑾，高 波，楊振宇 （貴州大學 管理學院，貴州 貴陽 550025）

0 引 言

農村物流網絡一般指的是縣級的農村物流中心、鄉鎮級農村物流服務站和村級農村物流服務點。

近年來，提到農村物流，很多公司都不愿對其進行更多布局。在脫貧攻堅這個背景下，農村物流的發展顯得尤其重要。在貴州省農村地區，物流的需求量小且分散，大部分運輸都采取零擔物流的運送方式，這種方式可以最大化整合分散的物流需求，同時也在一定程度上控制了公司的成本。但不可避免的是農村地區的產品一般附加價值不高，且產量小，有的地方甚至只進不出，返程空載率高，這些因素都導致了農村物流的成本居高不下。

（1）貴州省由于其獨特的地形條件、地理位置以及發展情況，比較契合實際的脫貧以及發展方向之一就是發展特色產業；而產品要銷售，就一定要有較為完善的鄉鎮物流網絡。

（2）農村地區由于產品產量小而分散，物流企業要想建立一套完整的物流節點網絡前期投入量是非常大的；所以對于物流成本的控制很有必要進行深入研究。

（3）由于目標是省內運輸，各個物流服務點間的距離動輒幾十甚至上百公里。所以對于整個成本控制來說，貨物運送路徑的優化顯得很有必要和意義。

1 研究問題概述

某物流公司以Z市為中心，在周邊布局了很多物流服務站點；貨物裝車以Z市為初始點發出，途徑周邊的多個物流服務點，最后再返回初始點Z市的過程；本文研究的目標是對其運輸路徑進行優化，達到總運輸距離最小，實現降低成本的作用。

由于實驗需要，對該研究模型做出了如下限定條件：

（1）僅僅考慮單一車輛運送貨物的情況；從集配中心Z市發出貨物，途經各個物流服務點最后回到Z市。

（2）集配中心點和服務點地理位置已知（用高德地圖查找，由于鄉鎮物流運輸的集成性和特殊性，本文基本都定在目標服務點的客運站等位置），用查找出來的經緯度建立平面直角坐標系，并標出它們的位置坐標。

（3）兩貨物收發點之間的距離是根據直角坐標計算出來的直線距離，不考慮公路繞路等情況。

（4）不考慮路況以及天氣等影響，每公里行駛費用是一個固定的值。

（5）不考慮車輛折舊等無法定量測量的成本。

（6）本文的物流服務點只考慮到鄉鎮級（沒有村級服務點），且大多數選擇是縣級物流服務點。

（7）任意兩個服務點之間距離可以用兩點之間距離公式求出。

2 線路優化實證分析

本文研究的X物流公司在近十幾年對貴州省的鄉鎮物流網絡建設投入了許多精力。X物流公司在在貴州省內主要以零擔物流業務為主，業務覆蓋了全省的各個縣：包含6個地級市及周邊一些縣、3個自治州的各個區縣以及某些鄉鎮地區；并且覆蓋的運輸服務點還在不斷拓展。針對各個縣的運輸服務站點分別由固定的車隊分區域進行貨物的運送。

2.1 實際應用

本次研究的目標對象大概分為5個區域（見圖1），每個區域包含的配送服務點如下：

第一個區域：從貴陽市發貨，送貨區域有修文、畢節、大方、金沙、織金、黔西、六盤水、紅果鎮、盤縣、安順，共11個服務點。

第二個區域：從貴陽市發貨，送貨區域有修文、開陽、安順、興義、安龍、紫云、羅甸、冊亨、平塘，共10個服務點。第三個區域：從貴陽市發貨，送貨區域有開陽、貴定、都勻、福泉、凱里、榕江、三穗，共8個服務點。

第四個區域：從貴陽市發貨，送貨區域有開陽、甕安、石阡、德江、江口、松桃、銅仁、萬山、思南、余慶，共11個服務點。

第五個區域：從貴陽市發貨，送貨區域有修文、開陽、湄潭、遵義、仁懷、習水、正安、務川、綏陽；共10個服務點。如圖1所示：

圖1 交通物流圖

2.2 相關數據

各個運輸服務點的坐標在高德地圖上查找定位（不考慮地形造成的誤差，以經緯度直接建立平面直角坐標系計算，無坐標轉換），根據農村綜合物流服務中心的建設優先選擇現有的客運站場這一原則，本文坐標默認定為各區縣的客運站等相關交通便利的地方。

每個服務區域以貴陽市為收發貨中心，坐標（經緯度）如表1所示：

2.3 求解結果及分析

本文用了數學分析軟件matlab編程進行求解：初始點固定為貴陽市，接著進行matlab建模，初始化參數，然后構建解空間（一般蟻群算法都需要隨機放置螞蟻的出發位置，但本次實驗固定了起始點為貴陽市），計算待訪問配送點，記錄迭代最佳路線，更新信息素，判斷是否結束，最后禁忌表清零，輸出結果。

2.3.1 程序中各參數設置

M：螞蟻數量=50

Alpha：信息素重要程度因子=1

Beta：啟發函數重要程度因子=5

P：信息素揮發因子=0.1

表1 各服務點坐標

Q：信息素釋放總量=1

τij（t）：啟發函數=1/D

Tau=ones（n,n）；信息素矩陣

Table=zeros（ m, n）；路徑記錄表

iter：迭代次數初始值=1

iter_max：最大迭代次數=200

2.3.2 運算結果

第一個區域：

最短距離：6.8749

最短路徑（起終點為貴陽市）：1-2-5-7-4-3-8-9-10-6-11-1

依次為：貴陽-修文-金沙-黔西－大方－畢節－六盤水－紅果鎮－盤縣－織金－安順－貴陽（返回起點），如圖2所示：

圖2 區域一的優化路徑

第二個區域：

最短距離：7.0171

最短路徑（起終點為貴陽市）：1-2-3-10-8-9-6-5-7-4-1

依次為：貴陽－修文－開陽－平塘－羅甸－冊亨－安龍－興義－紫云－安順－貴陽（返回起點），如圖3所示：

圖3 區域二的優化路徑

第三個區域：

最短距離：5.8515

最短路徑（起終點為貴陽市）：1-2-3-5-6-8-7-4-1

依次為：貴陽－開陽－貴定－福泉－凱里－三穗－榕江－都勻－貴陽（返回起點），如圖4所示：

圖4 區域三的優化路徑

第四個區域：

最短距離：7.2755

最短路徑（起終點為貴陽市）：1-2-3-11-4-6-9-8-7-10-5-1

依次為：貴陽－開陽－甕安－余慶－石阡－江口－萬山－銅仁－松桃－思南－德江－貴陽，如圖5所示：

第五個區域：

最短距離：6.4421

最短路徑（起終點為貴陽市）：1-2-3-5-10-4-9-8-7-6-1

依次為：貴陽－修文－開陽－遵義－綏陽－湄潭－務川－正安－習水－仁懷－貴陽（返回起點），如圖6所示：

圖5 區域四的優化路徑

圖6 區域五的優化路徑

5個區域的總長度為6.8749+7.0171+5.8515+7.2755+6.4421=33.4611（因為是用經緯度進行計算，與實際的距離有些許偏差，所以此處暫無長度單位）。相較于之前的運輸線路（總長度42.4351），運輸距離比之前的減少了8.974；按百分比來計算，優化后的運輸距離比之前路徑的距離減少了22%；大大減少了車輛的運輸距離，從而有效地降低了X公司的運輸成本。

3 結論

車輛路徑問題對現代物流配送的研究有很大的意義，各個學者都把它作為研究目標。本文以蟻群算法為研究工具，針對貴州省X公司的鄉鎮運輸路徑進行優化。結果表明：優化后的運輸距離比之前路徑的距離減少了22%，極大地控制了運輸成本；同時也給了省內物流公司及運輸服務企業一些參考。