淺談地方物流傳輸智能化的發展與研究

郭曉梅 李佳琪

摘?要：本文旨在充分調研發展中地方物流業務的現狀和問題的前提下，通過對現代化智能物流系統和遺傳算法的國外內研究，結合現代物流傳輸的特點，闡述了基于發展中地方物流的智能化傳輸體系的設計思想以及智能安全設備的應用。目的是提高地方物流系統的運轉效率，降低地方物流業的運營成本。對促進發展中的地方產業轉型升級有一定的意義，也可為以后結合“互聯網+”的地方智能物流系統應用研究提供參考。

關鍵詞：物流傳輸;智能化

一、研究背景和現狀

現代物流業對實現經濟社會可持續發展，提升綜合實力和競爭力，推動比較優勢向競爭優勢轉變具有重要的意義。同時，物流是經濟運行的“血脈”，對地方經濟發展、承接產業轉移有著重要影響，是一個地區投資環境好壞的重要體現。

當前發展中的地方物流業已初具規模：①物流規模不斷壯大、市場主體快速：近年來，地方經濟社會快速發展，生產和消費“水漲船高”，直接推動全市物流規模不斷擴大。②新型物流業態方興未艾、產業與物流加快融合互動：電商物流、冷鏈物流、保稅物流開始興起。物流業與農業、制造業、商貿流通業融合發展加快，專業化的物流服務初露端倪。

雖然新型物流累積的積極因素正在增長，集聚的發展能量正在涌動，但大多數發展中地方物流企業運營方式都停留在提供運輸、倉儲或貨代服務的初級階段，主要存在以下的弊端：①物流運輸分散和智能化水平不高導致物流資源浪費嚴重。②缺乏現代化智能化配送信息系統支撐。據調查，物流服務企業中，物流信息系統應用的落后已成為中小物流企業進一步發展的瓶頸。③缺少運輸大數據平臺和監管信息系統，缺少不同運輸方式信息共享機制，行業監管、運營、服務的智能化程度比較低。由于運輸信息系統、倉儲信息系統、物流作業管理信息系統之間互不溝通。物流企業之間無法共享配送貨運信息，無法協作分享貨運業務，形成集約化共同配送，大多數小規模的物流企業都無法將物流配送過程的進展狀態與供應鏈上其他企業進行即時分享。

二、研究內容

無論在國內外，大家認為遺傳算法在路由選擇、仿真優化、配送、中心選址、倉庫管理、云服務平臺都有很好的建樹。目前根據國內外智能物流系統的研究狀況，發達地區的智能物流系統的研究取得了一定的研究成果，主要集中在智能物流系統的理論研究和基于RFID、物聯網的智能物流系統設計。相對而言，針對具有地方性特點，特別是如何改善發展中地區物流存在“小、亂、弱、低、缺”的問題，即結合“互聯網+”的地方智能物流系統研究較少。

（一）研究目標和對象

為了爭取實現企業供銷兩端的無縫銜接，通過對等、實時、互動的網絡傳送手段，完成小訂單與小需求的對接，需要對地方物流政策平臺和主要影響因子進行研究，設計貼合地方智能物流（路由、時間、車載、需求量等）的遺傳算法，最后結合相關學術論著的理論觀點，進行算法設計，構建智能物流體系。

（二）研究步驟

構建適合于地方產業結構的高效智能物流體系的關鍵步驟：

①本地物流大多存在“小、亂、弱、低、缺”特性，如何從中快速選取種群中的優秀個體進入下一代，進行遺傳算法的交叉運算。

②如何將交叉算子的設計充分與物流傳輸的特性結合，避免算法的整體尋優效果下降。以及怎樣控制變異次數，做到兼顧群體多樣性和優良基因的保持。

③如何建立高效的物流信息服務平臺，能對企業資源和物流資源進行高效整合，能對物流傳輸各要素進行有效無縫對接及進行標準化操作，并能對物流進行全程監測。

三、設計思想

地方現代化智能物流傳輸系統需要考慮多方面的平衡，假使地方物流配送中心已經通過了優化選址，那么接下來主要考慮顧客配送地點分散，配送車輛不足導致配送時間不定的問題，即本節主要針對物流配送途中除了車載量考量，還有時間約束的時間窗車輛路徑問題進行討論，此概念最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指物流區域的顧客群，每家都有自己的配貨要求，配送中心向顧客配送貨物，由一個車隊負責分送貨物，在一定的約束下，能夠選擇合適的配送順序和行車路徑，目標是使得客戶的需求得到滿足，達到諸如路程最短、耗費時間最少、成本消耗最少等目的。

接下來，簡單描述基于遺產算法的帶時間窗車輛路徑規劃的思想：

首先，因為顧客地點眾多且分散，而車輛又是考慮因素之一，所以不采用0和1標記，我們可以采用簡潔的符號編碼方式對染色體進行編碼，只不過此時符號用數字表示。即如果有M個顧客，最大使用車輛數為N時，預設染色體長度為M+N-1，即染色體表達式：（1，2，3…M+N-1）。

在物流傳輸中，車輛與路徑、配送中心的設置可用染色體表達式簡化，如當有6個顧客，分別表示為編號1，2，3，4，5，6;最大使用4臺車配送，假使其中一條路線設置為：配送中心—1—2—配送中心—3—4—配送中心—5—配送中心—6—配送中心;也可以設置其他的路線：配送中心—1—配送中心—2—3—配送中心—4—5—配送中心—6—配送中心;配送中心—1—配送中心—2—3—配送中心—4—5—配送中心—6—配送中心等。因此，分別對應的染色體表達式為：127348596;172384596;172384596。其中7，8，9分別表示配送中心。

此時，并不能保障采用的這些路線滿足時間約束，因此需要引入制約函數，當然采用上述編碼方式不能保證解碼的各條配送路徑都滿足載重量約束和時間窗約束，所以為了能夠簡單解決違反約束這一問題，我們使用制約函數的辦法來進行求解。制約函數的因子包括了成本與客觀條件的綜合考慮，即影響成本的重要因子之一是運行距離，無特殊情況運行距離越小，成本越小，而同時要滿足客觀條件的制約，制約的因素由車輛載量和時間要求決定，因此F（s）=S（s）+aL（s）+bT（s），其中S（s）代表運輸中的運行距離，L（s）代表超容量約束之和，

T（s）代表超時間窗約束之和。a為超容量約束的權重，一般來說，超容量約束容易控制，所以權重設為5。b代表超時間窗約束，時間相比容量難于控制，因此b設為50。當1/f（s）越小代表越接近目標。

接下來進行初始化，初始化種群的前提條件是構造初始解，在構造初始解時要考慮的是如何降低搜索的難度。假設顧客數量為N，車輛數m，其中g為其中的一個顧客，生成一個遍歷序列為：g，g+1，g+2…N，1…，g-1;一直遍歷到序號為N生成初始解。

具體操作如下：若將編列序列顧客i添加到第k條路徑中，當此路徑暫無其他顧客時，可以直接加入路徑k;若有1個顧客，根據左時間窗大小添加，若有h個顧客，則要在h-1對顧客中查找當i顧客插入后是否仍能滿足前后顧客的時間要求，可以的話插入，否則排列到最后。這里需要注意的是，若當第k條路徑已經超出車載量約束的話，記錄之前訪問的顧客，繼續更新K+1路徑…在構造完初始解后，將所有路徑轉換為個體，類似所說的127348596即為一個個體，至此初始化結束。

接著采用基本遺傳算法的選擇策略，選擇適應度大的個體進行下一步交叉操作，交叉操作如下（設交叉區間為[4，7]）：

此時發現交叉后可能存在基因點重復的情況，因此進行調整子代A為1237865940，子代B為2104567389。接下來變異操作可以將交叉片段進行反序。當然此思想在算法實現時的精確度、可行度以及計算復雜性上都有所欠缺，需要進行持續性地研究和改進。

四、物流傳輸的智能安全設備

除了日常的物流配送需求，還要考慮到某些對安全系數要求較高的物品配送需求，因此可以智能化運輸系統還加入智能鎖的設計與應用，比如銀行傳票，機密物品或文件的傳送過程中可以使用，智能鎖的報警功能和記憶功能，可以避免傳輸過程途中物品被人為打開或竊取。

五、結語

本文通過國內外對智能物流傳輸、遺傳算法的相關研究成果的研究，闡述了基于發展中地方物流的智能化傳輸體系的設計思想以及智能安全設備的應用必要性，其中包括介紹了遺傳算法的研究現狀、在解決物流傳輸問題上的工作原理和特點和存在的問題。

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基金項目：湖南科技學院科學研究課題：基于遺傳算法的永州智能物流傳輸策略研究（湘科院19XKY055）

作者簡介：郭曉梅（1982—?），女，漢族，湖南永州人，碩士，講師，工程師，研究方向：智能應用、自動化測試。