基于EW-AP算法的中小型城市同城物流智能化研究

戴雨慧，張英，張艷雪，許成章，徐升澤，余建國

（江西理工大學機電工程學院，江西贛州 341000）

0 引言

隨著市場競爭的加劇，在當下市場經(jīng)濟逐步發(fā)展的情況下，物流行業(yè)已經(jīng)成為中國現(xiàn)代化制造企業(yè)發(fā)展核心競爭力的不可替代的一部分。目前全國許多大型城市的同城物流已經(jīng)發(fā)展了一定的規(guī)模，然而，由于城市之間物流企業(yè)的經(jīng)營理念和方式的不同，同一城市物流所暴露出的問題日益加重，尤其是在很多中小型城市所產(chǎn)生的問題已經(jīng)影響到了該城市同城物流行業(yè)的發(fā)展。

近年來，有許多學者針對同城物流的發(fā)展和配送問題進行了大量的研究分析，例如何夢軍[1]通過對AP 聚類算法進行變異賦權(quán)解決同城B2C 包裹和O2O 包裹聯(lián)合配送問題。王繼祥[2]提出智慧化物流的建設首先要實現(xiàn)單元化、數(shù)字化、網(wǎng)絡化。逯丹丹[3]提出同城物流配送中存在的一些凸顯問題，嚴重制約了其發(fā)展腳步。鄭剛[4]通過研究發(fā)展中小型城市郵政企業(yè)的優(yōu)勢，提出了一系列措施加速中小郵政企業(yè)的發(fā)展。有關(guān)配送路徑優(yōu)化，學者們基于配送時間最短為目標提出了各種類型的算法，例如帶時間窗的“最后一公里”非線性數(shù)學模型求解此類NP-hard 問題[5]，蟻群算法[6]在尋找最優(yōu)路徑方面有較高的速度，模擬退火方法[7]求解大規(guī)模組合優(yōu)化問題，以及基于優(yōu)化初始聚類中心的K-means 聚類算法[8]等都可以解決不同的路徑優(yōu)化配送問題。但是需要結(jié)合以下中小型城市現(xiàn)存的問題進行分析，并結(jié)合城市發(fā)展，進行城市配送模式選擇[9-12]，并驗證其有效性與其合理性。

（1）同城物流企業(yè)競爭嚴重。許多投資者希望在物流業(yè)獲得更大的市場份額和占據(jù)市場經(jīng)濟中的絕對優(yōu)勢，為此某些地區(qū)的同城物流配送企業(yè)調(diào)整快遞單價，互相攻擊，使我國物流企業(yè)定價機制變得混亂，影響整個同城物流企業(yè)的健康發(fā)展。

（2）信息化建設較為滯后。目前許多中小型城市同城物流配送企業(yè)的信息化水平低，無法達到供應商以及客戶掌握貨品的實時運輸信息的具體要求。有關(guān)企業(yè)關(guān)于物流庫存流水、控制以及訂單的完成情況，離物流公司所需的信息技術(shù)水平要求還有較大差距。

（3）同城配送流程不完善。中小型城市同城物流發(fā)展水平低，對于物流配送沒有具體的規(guī)章流程，運營較為分散，布局不合理，同一線路上重復配送嚴重，回程空載導致一部分車負載率較低，運輸成本居高不下。

（4）同城配送企業(yè)的服務質(zhì)量低。同城物流配送人員的服務理念和職業(yè)素養(yǎng)等方面有所欠缺，用戶對其服務感到不滿產(chǎn)生許多投訴。例如由于同城配送人員的不規(guī)范操作導致的違禁品配送和許多物品的損壞等系列事件的發(fā)生對整個物流行業(yè)的聲譽造成了極大的影響。本文將引用改進后的吸引子傳播聚類算法和路徑優(yōu)化算法對中小型城市同城物流目前存在的一些問題提供一套完整的解決辦法，并以此來建設中小型城市智能物流體系。

1 IE分析

1.1 同城物流市場分析

物流行業(yè)的快速發(fā)展及企業(yè)或個體對多樣化物流服務需求的增加，使得越來越多的企業(yè)或個體用戶將物流需求外包給第三方平臺。目前，中國的同城物流市場的主要訂單是來自大型企業(yè)的物品托運，個人物品在同城配送方面占據(jù)較小份額。中國同城物流市場規(guī)模從2016年至2020 年增加了4 355 億元，這期間的年復合增長率達到11.5%。

圖1 同城物流市場曲線

1.2 物流智能化分析

中小型城市同城物流市場未完全開發(fā)，與理想中的現(xiàn)代化物流配送系統(tǒng)有很大差距，但其仍有智能基礎化建設配置，例如場地布局、業(yè)務管理、訂單處理等功能具備基礎的體系結(jié)構(gòu)，容易將其發(fā)展成為一套完善的城市物流配送體系，并且可以增加更多智能化設施將其提升為高水平現(xiàn)代智能物流系統(tǒng)，從而實現(xiàn)物流智能化。

1.3 企業(yè)配送流程及質(zhì)量分析

企業(yè)的配送流程設計是為了更有序更快速的將包裹在短時間內(nèi)以較少的資源配送到顧客手中。以最短配送時間為目標，構(gòu)建非線性數(shù)學規(guī)劃模型，采用三階段性啟發(fā)式算法，即“聚類-合并-路徑”三階段算法[5]求解模型。在訂單配送流程方面，利用EW-AP 算法對訂單配送區(qū)域進行劃分，再結(jié)合各配送點之間的聯(lián)系進行分類，把在同一區(qū)域或鄰近區(qū)域的訂單進行合并，最后規(guī)劃配送最短路徑，有效縮短訂單完成時間，降低配送等待時間。

1.4 同城物流企業(yè)定位分析

按照物流企業(yè)的所接收的貨物類型和物流業(yè)務特點，將物流企業(yè)分為綜合性物流企業(yè)與功能性物流企業(yè)。綜合性物流企業(yè)能夠完成多種物流服務業(yè)務，根據(jù)客戶個性化需求定制物流資源整合的運作方案；功能性物流企業(yè)以某一項物流功能為主，具有成本優(yōu)勢，業(yè)務流程各節(jié)點銜接有效，服務水平高。中小型城市同城物流的發(fā)展需要審時度勢，結(jié)合城市實際情況和地勢交通等特點，根據(jù)完善優(yōu)化的網(wǎng)點布局，建立規(guī)模趨于成熟的面向城市用戶的綜合性物流。針對于各企業(yè)發(fā)展期間帶來的市場競爭問題，將利益協(xié)調(diào)提高同城物流服務商同平臺下利潤和發(fā)展空間，在保證主體利益的前提下設計收益分享契約，協(xié)商各主體利益，實現(xiàn)同城物流服務商同平臺下的帕累托優(yōu)化。

2 解決方案

2.1 構(gòu)建同城物流網(wǎng)

從單一性物流做起，選擇合適的服務領(lǐng)域，建立相對獨立的運作體系，構(gòu)建由配送中心構(gòu)成的中小型城市物流配送網(wǎng)。設置兩個級別的配送中心對投遞環(huán)節(jié)進行高度整合、重新排布、改造運作流程。

根據(jù)同城物流已有的物流配送節(jié)點，在其沒有覆蓋的地區(qū)增加服務網(wǎng)點，滿足業(yè)務發(fā)展的需要，每個網(wǎng)點需要承擔該區(qū)域的物流業(yè)務匯集和配送，配送信息需同步在信息管理系統(tǒng)中，方便協(xié)調(diào)和調(diào)度。

在物流網(wǎng)二級配送中心引入物流環(huán)的概念。增加大量社區(qū)后要調(diào)整現(xiàn)有配送路段，進行分區(qū)分片連接，從而形成物流環(huán)路。

科學規(guī)劃作業(yè)模式，實現(xiàn)即時配送和定頻配送的共同運作。下圖為信息管理平臺的運行方式，由企業(yè)建立訂單需求信息發(fā)布在信息管理系統(tǒng)傳達給一級配送中心，通過配送中心識別訂單在使用聚類算法后所屬的片區(qū)后傳遞給相應的二級配送中心，通過該片區(qū)進行的最優(yōu)路徑運算規(guī)劃合理的配送路線后將信息傳輸?shù)叫畔⒐芾砥脚_中對物流過程進行監(jiān)測。

圖2 信息管理平臺

2.2 基于算法的配送區(qū)域劃分

EW-AP 算法是將熵權(quán)引入吸引子傳播算法中的一種基于熵權(quán)的吸引子傳播聚類算法，引入EW-AP 算法利用熵權(quán)對樣本指標進行賦值，得到新的相似度計算方法：

式中：Wd為第d個指標熵權(quán)；m為指標的總數(shù)。

EW-AP算法步驟如下：

Input：最大迭代數(shù)T，相似度矩陣S，a(i,k)=0，λ= 0.5。

Output：聚類數(shù)目，類代表點。

Step1：通過上面的式子計算各個指標的熵權(quán)。

Step2： 建立相似矩陣S，初始化A矩陣a(i,k)=0、R矩陣r(i,k)=0。

Step3：根據(jù)式子，更新A矩陣和R矩陣。

Step4：按照式子獲得相應的代表點，對

P（k）=mina（k,k）+r（k,k）＞0 于點k，若則認為點k是一個聚類中心。

Step5：如果算法達到最大迭代次數(shù)或類代表點均不再發(fā)生變化，則算法結(jié)束；否則返回Step3[5]。

2.3 配送區(qū)域劃分演示

配送區(qū)域劃分是所需配送區(qū)域劃分為多個不同的片區(qū)為顧客和商戶提供服務。在中小型城市進行配送需考慮到城市中原有的網(wǎng)點分布情況和新建設的網(wǎng)點位置，根據(jù)其分散程度和附近的物流需求量來劃分不同的片區(qū)即配送單元。所以需要充分考慮到網(wǎng)點、顧客點與商戶點之間的距離和包裹的密集度等問題。利用聚類算法可以很好地兼顧這些問題同時也能科學合理地幫助中小型城市劃分配送片區(qū)。輸入各網(wǎng)點、顧客點與商戶點的位置計算所有點的熵權(quán)，根據(jù)所得熵權(quán)進行相似度矩陣計算選出類代表點作為聚類中心，根據(jù)所有選出的代表點劃分城市區(qū)域，以此來提高配送效率。

以G 市為例，對該市所有的中小型城市的配送區(qū)域進行重新劃分，需要重新確定所有網(wǎng)點的中心位置坐標，如區(qū)域中的所有顧客的位置坐標，以及所有商戶的位置坐標。對配送網(wǎng)點內(nèi)的相對距離之和取最小值。該值能為聚類結(jié)果提供參考數(shù)據(jù)，同時也可以驗證使用聚類算法得到的結(jié)果是否為優(yōu)解以及變異賦權(quán)后的聚類算法能否有效地解決同城物流劃分區(qū)域問題。

配送網(wǎng)點區(qū)域的配送總量不得超過配送網(wǎng)點的最大容量。以紅點代表網(wǎng)點，藍點代表客戶，黑點代表商戶，線表示歸屬關(guān)系。使用聚類算法后的區(qū)域劃分前后示意圖如圖3所示。

圖3 標準試驗系統(tǒng)結(jié)果

2.4 制定員工評價標準和行業(yè)規(guī)范

針對同城企業(yè)配送的服務質(zhì)量低的問題，需要從以下幾點進行物流從業(yè)人員服務素質(zhì)的培養(yǎng)。

（1）每個企業(yè)制定企業(yè)規(guī)章制度，評估考核企業(yè)中同城物流員工的業(yè)務操作能力，對其存在問題進行批評指正。

（2）在建設的同城物流信息平臺下，對物流企業(yè)進行統(tǒng)一地調(diào)度，有效避免不良的惡性競爭對同城物流行業(yè)的運營造成的損害。

（3）建立物流配送行業(yè)規(guī)范，與國際接軌。

（4）標準量化員工的從業(yè)道德風險，進一步篩選合格員工，針對不合格的員工進行再次培訓，提高他們的職業(yè)道德素養(yǎng)。

3 實施效果

3.1 配送效率分析

記錄配送員用不同算法求出的最優(yōu)配送路徑進行配送的效率，分別從路徑行駛時間、等待時長和服務總時長進行測定。

3.1.1 改善前配送

改善前配送使用算法如表1所示。

表1 使用傳統(tǒng)算法

3.1.2 改善后配送

改善后配送使用算法如表2所示。

表2 使用三階段算法

3.2 路徑優(yōu)化分析

通過改進后的啟發(fā)式算法，對同一網(wǎng)點區(qū)域內(nèi)的配送路徑進行改善，找到最短路徑，提高配送效率。如圖4所示。

圖4 配送路徑對比

3.3 利益分析

最終網(wǎng)點配送范圍比較集中，該過程的配送費用主要為員工工資。快遞員工資由基本工資和訂單量提成兩部分構(gòu)成，提成與配送的訂單量掛鉤，訂單配送量較少時快遞員工資低，企業(yè)資源沒有得到充分利用，企業(yè)效率也低，相對成本較高。

使用帶時間窗的物流優(yōu)化模型后能使單一網(wǎng)點相同工作時間內(nèi)單個快遞員接到的快遞單數(shù)最大化，能有效減少相同工作量下該網(wǎng)點的配送人員數(shù)量。如表3～4所示。

表3 改善前某網(wǎng)點工作情況

表4 改善后某網(wǎng)點工作情況

對網(wǎng)點進行路徑優(yōu)化算法后所得到的某網(wǎng)點一天的工作情況如圖5所示。

圖5 成本對比

4 結(jié)束語

本文采用帶時間窗的非線性三階段算法對配送區(qū)域進行合理劃分，通過分析比較與傳統(tǒng)二階段算法在配送效率、企業(yè)成本等方面的優(yōu)越性，得到該聚類算法在解決同城區(qū)域劃分問題上存在更優(yōu)解。

針對于中小型城市同城物流存在的現(xiàn)有問題，進行了IE 分析，并基于改進后的聚類算法提出了一套完整的體系去改善同城物流市場。最后比較用算法改善前后進行區(qū)域劃分后的配送路徑的優(yōu)化實踐，證明了本文方法相比與傳統(tǒng)二階段聚類算法具備更優(yōu)解，以及聚類算法對中小型城市的同城物流配送服務流程的優(yōu)化與改善的可行性。