淺談產業互聯下物流配送車輛調度問題

張圣潔 （上海理工大學 管理學院，上海200093）

0 引 言

今天是一個以新一代信息網絡為基礎、以協同創新為核心、以云平臺構建資源池為載體實現產業互聯互通的景象。在互聯網科技不斷發展和創新下，產業轉型是產業在發展浪潮中生存的基礎。在人工智能、大數據以及物聯網技術等的推動下，整個物流行業也發生了翻天覆地的變化。對發展中國家以及新興國家來說，之所以國家間的物流發展遇到阻礙，主要是因為基礎設施相對落后[1]。物流行業是服務業中重要的模塊，同時物流作為企業的第三利潤源泉，也是當今社會一個重要的發展模塊。在物流裝卸、搬運、包裝、運輸等功能中，物流運輸成本占據整個物流成本的大半江山，在運輸這一功能中車輛調度決定了配送成本的高低。尤其是在今天電子商務快速發展以及新零售布局的不斷推進，配送需求日益增長，配送時效要求越來越高，傳統的物流配送模式已經不能適應當前經濟社會發展的需要，面對產業互聯下物流配送車輛調度問題不能再以人的主觀感受或是經驗實現物流配送車輛的運作，如何運用互聯網技術解決產業互聯下物流配送中存在的問題成為當前研究主要課題[2]。在計算機技術領域，作為人工智能技術的一員——Agent 技術得到迅猛發展，通過學習和研究多Agent 系統發現其具有良好的自治性、分布性等特征，運用Agent 技術非常適合解決基于產業互聯下復雜動態的物流配送車輛調度問題。

1 傳統配送與現在配送模式的對比

隨著科技的進步，人民生活水平不斷提高，傳統單一的物流配送模式已經不能適應人們日益增長的物質需求，傳統的物流配送活動會造成資源的過度浪費，以及時間成本的浪費。當今是一個產業互聯的形態，產業互聯網是以生產者為用戶，以生產活動、服務活動為應用場景的互聯網絡融合應用。它涵蓋了人們的各種生產活動、服務活動；貫穿企業的研發、設計、仿真、采購、生產、銷售、供應鏈、金融、物流等各個生產經營活動[3]。產業互聯網的構建給我國經濟高效運轉帶來利益，也正是產業互聯的發展改變了消費者傳統的生活模式，使得消費者現在的生活多姿多彩。消費者的需求不再是傳統的大眾化，越來越多的個性化服務被普遍接受，在滿足消費者需求的同時，要將產業互聯大背景下互聯網技術靈活運用在物流行業中將物流成本降低到最小。在物流活動總成本中物流配送成本占據很大比例，所以有效的物流運輸決策對提高物流服務水平、降低成本具有重要意義。縱觀當今物流配送體系，發現新型的配送模式已經從簡單變復雜，單一變多樣，物流配送系統已經形成了一個復雜的配送網絡。傳統的物流配送體系與產業互聯背景下物流配送體系對比如圖1 所示，圖中D 代表配送中心；1、2、3、4、5、6、7、8 代表各配送目的地。

1.1 基于產業互聯云平臺下物流行業的轉型

圖1 物流配送模式對比

圖2 基于產業互聯云平臺下的物流行業發展模式

隨著云計算、人工智能、大數據以及“互聯網+”等的發展，電子商務也得到快速發展。產業互聯網是技術創新、模式創新集成融合的產物，通過對產業互聯網理念、技術、平臺的應用，重新構造了整個社會生產經營的生態環境，重構了企業內部的組織經營框架、運營管理模式、商業服務模式，從而達到降低成本、提升效率、提高質量、節約資源的目標。在此大背景下，物流行業也要做出改變或是轉型，隨之出現了“智慧物流”的概念。互聯網思維結合物流，出現了不少優秀物流企業。例如：電商物流領域的菜鳥網絡；運用互聯網理念運作“最后一公里”，打通O2O 模式的京東派；擁抱互聯網經濟，快遞企業延伸價值鏈來做電商的順豐優選[4]。在這些模式支撐下云平臺的構建是智慧物流發展的基礎，創造智慧物流核心部分的智慧思維系統為物流企業提供數據收集、處理、分析和預測，從而降低物流企業的運營成本，實現資源的有效配置，為消費者提供更好的服務體驗。通過物聯網（IOT） 技術+大數據技術+人工智能（AI） 技術的完美結合構建了產業互聯下的云平臺，云平臺的構建推動了物流行業快速發展[5]。現如今，這些技術已經無形地滲透到消費者生活中的點點滴滴，物流行業更是在這些技術的支撐下迎來了智慧物流的春天。基于產業互聯云平臺下物流行業的發展模式如圖2 所示。

1.2 構建產業互聯下多Agent 的車輛調度系統構架

在產業互聯網蓬勃發展的大趨勢下，物流配送活動也要不斷進行優化。根據實際調查結果顯示，物流運輸配送中國內道路運輸車輛空載率超過了40%，而停車配貨時間的間隔大概是72 小時，造成嚴重的資源浪費與環境污染問題[6]。面對這種現狀，各相關部門、企業要靈活運用科學技術認真加以解決。隨著信息時代的到來，越來越多的互聯網技術被應用到物流行業中，例如GIS、GPS 等能在物流配送過程中有效地監測到車輛的位置和信息，而Agent 作為人工智能的典型代表，能夠在各個功能之間有效的溝通和協調，在物流配送車輛調度中發揮最大優勢[7]。通過學習和研究產業互聯下物流配送存在的問題，結合多Agent 技術系統的建模思想，構建了產業互聯下多Agent的車輛調度模型，該模型由系統層、結構層和功能層組成，具有良好的分布性、自治性等特征。其系統分布為：系統層有協調控制Agent，負責協調和處理一些全局性問題；結構層由配送中心Agent 和用戶管理Agent 兩部分組成，構成系統主體；功能層包括需求管理Agent、訂單Agent、車輛調度Agent 等六個功能型，各司其職、協同發展。物流配送車輛調度多Agent 系統如圖3 所示。

2 云平臺下物流配送系統中車輛Agent 封層的研究

基于上述構建的多Agent 物流配送車輛調度系統，主要對車輛調度這一封層做了詳細分析。因為車輛調度模塊占據物流配送功能的大部分資源（人力、物力、財力）。成本能否有效地控制以及資源能否合理運用等一系列問題中，車輛調度模塊是物流配送功能中的關鍵，車輛如何有效調度實際就是對車輛的行駛路徑有效規劃的安排。車輛調度問題是一個涉及多個目標、多個約束條件復雜的組合優化數學問題[7]，規劃的配送線路是否合理，直接影響著物流配送過程的服務時間和服務成本，從而影響整個物流活動過程的質量，最重要的就是它會影響整個供應鏈在物流運輸過程中能否實現整體最優，即物流運輸成本最低，以及用戶對時間要求的恰到好處。車輛調度Agent封層中，構成車輛調度的要素分為兩類：實體要素類和非實體要素類。實體要素是一些在物流配送中需要運用的實體資源，非實體要素是指目標以及約束條件。

圖3 物流配送車輛調度多Agent 系統

（1） 實體要素

①貨物；②車輛；③運輸網絡；④配送中心；⑤用戶。

（2） 非實體要素

①要滿足用戶對物料的種類和數量的需求；②滿足用戶對貨物到達時間的要求；③車輛對載重的要求；④道路允許的通行時間。

3 物流配送的車輛調度模型

在實際活動過程中，車輛調度就是要用科學的方法實時派遣車輛進行物流配送，其中車輛的行車線路規劃是車輛調度問題最為核心的部分。在研究配送車輛的調度問題時，常常把車輛調度問題歸結為車輛的行車路線規劃問題即等同于旅行商問題（NP）。用數學語言描述該問題為：G= （V, E ）為賦權圖，V 表示頂點集，E 為邊集，cij為各頂點間的距離。已知cij＞0 且i=j 時，cij=+∞，i,j∈V，設：

則旅行商問題（即NP） 的數學模型如下：

物流配送中車輛調度問題如果用數學語言表達可以將其用目標函數和約束條件兩部分組成。其中目標函數的設定是根據實際物流活動中的決策者要達到的一個目的，通常要求成本最小、時間最短、利潤最大等，根據物流活動的安排來設定目標函數。另外，在實際執行車輛調度過程中，該問題會受到很多實際的復雜條件約束。具體的約束條件根據實際情況具體分析，但一般主要包括以上的約束條件。當車輛調度問題越接近現實，其約束條件就會越復雜。

4 結 論

隨著大數據、人工智能以及物聯網技術的進步，推動了各行各業的相互融合。產業互聯成就一派新的經濟景象。在互聯網技術不斷地推動下產業實現互聯互通的同時也給物流行業帶來了挑戰與機遇，在產業互聯下傳統的物流配送已經不能提高用戶滿意度，并出現了物流配送中車輛空載、等待時間過長等資源浪費問題。通過學習和了解Agent 技術能夠很大程度解決這些現實問題。在此背景下構建了多Agent 的物流配送車輛調度系統，通過對系統中車輛調度Agent 這一封層仔細的研究發現：物流配送過程中有效的車輛調度是物流配送功能的關鍵之處。車輛調度問題可以用數學語言表達，根據實際情況列出多約束條件將其構成多約束的組合優化問題。在對車輛調度問題不斷的研究過程中，用合適方法找出產業互聯下物流配送車輛調度的合理方案，幫助物流企業科學地解決物流配送中復雜的車輛調度問題，并對整個物流行業的成本控制、效率提升，以及用戶滿意度的提高具有重大的現實意義。