電商背景下基于第四方物流的供應鏈資源整合決策優化研究

張天霞

(蘇州托普信息職業技術學院 江蘇昆山 215300)

長期的理論研究及生產實踐表明，如何處理好資源成本整合、客戶的滿意程度和最終收益之間的關系對電商供應鏈資源整合有著非常重要的影響[1]。在處理復雜供應鏈問題時，一方面，要求客戶的需求得到滿足；另一方面，要求供應鏈成員盡可能地獲得最大收益。第四方物流模式的出現解決了這一難題，為客戶提供了滿意的解決方案[2]。本文在量化角度及運作方面分析了第四方物流模式下的決策過程，并建立了第四方物流模式下的決策數學模型，并采用蟻群算法對其進行求解，同時實例仿真驗證蟻群的有效性。

1 問題描述

在第四方物流模式下，供應鏈資源整合決策的優化過程是一個系統提升運作水平和優選個體的過程，在第四方物流模式下的供應鏈資源整合，不僅需要變革生產服務的信息流、資金流和物流等硬環境因素，還要求變革業務流程、組織結構和管理方式等軟環境因素[3]。但由于具有協調作用的不同個體的實際所處環境不同，在硬環境因素和軟環境因素下運作的個體投入的成本存在差異。在第四方物流模式下，供應鏈資源整合是一個動態變化的過程，在整個供應鏈資源整合時，運作情況和環境因素使得主導因素呈現多樣性。第四方物流模式下，供應鏈資源整合決策必須考慮改善成本差異造成的高低不同的供應鏈資源整合成本，從而尋找到第四方物流模式下供應鏈資源整合成本的最小值。

2 模型的建立和求解

2.1 第四方物流模式下供應鏈資源整合決策優化數學模型建立的前提

(1)在建立模型之前，需要量化處理運作水平。量化處理運作水平的基本步驟為：首先，在第四方物流模式下需要廣泛地調查供應鏈資源中的所有個體，同時找到影響個體運行的因素；其次，按照以下公式規范化處理運作過程中各個供應鏈個體的運作水平量表單位，fi=(xi-xmin)/(xmax-xmin)，其中 xmin表示整個供應鏈資源中的個體相對應的運作水平量最小值，maxx 表示整個供應鏈資源中的個體相對應的運作水平量最大值，if 和 ix 分別表示調研個體中的第i個子因素所對應的運作水平及運作水平的實際值[4]。同時，確定在 運作水平中各子因素的權重；最后，計算供應鏈資源中個體主導因素的運作水平F，個體的運作水平可以用 if 和權重 iω 的乘積表示，即 iifF ω= 。

(2)根據供應鏈資源中影響個體主導因素間的關系，確定對供應鏈中個體所投入的整合成本對提升不同環境下各個主導因素的貢獻水平、同一環境下其他因素的貢獻水平及其自身的貢獻水平。運作過程中，水平改善和自身成本投入間的關系，各因素影響力度之間遵循順時針的原則。

(3)規范化處理時限性容忍量，轉換基準可以表示為：

式(1)中:tend.k和 tstart.k分別表示在生產活動過程中第k 類任務可以提供的最遲時間和最早時間。

2.2 第四方物流模式下供應鏈資源整合決策優化模型的建立

為了獲得第四方物流模式下供應鏈資源整合決策優化后生產服務活動時限性容忍量及成本的最小化，所以目標函數建立如式(2)。

式2中：θ生產/服務活動時限性容忍量表示生產或服務活動時限性容忍量；C系統整合成本表示系統的整合成本；C系統硬環境因素改善成本和C系統軟環境因素改善成本分別表示系統硬環境和軟環境因素改善的成本，這幾個參數的含義比較顯而易見。其他參數中，K表示在第四方物流模式下供應鏈資源中新建的和既有的系統個數類別，k表示索引；將優化以后的偏好協調系數表示為β；Mk表示在第四方物流模式下供應鏈資源中的各個類別能夠被整合的個體數目總和，ik表示個體索引；θk表示規范化處理后第k類任務的時限性容忍量總和，可以用以下公式表示：

其中，θEnd.k和 θSta.k分別表示第k類任務的結束時間和開始時間；如果在第四方物流模式下δik不屬于被整合的對象，取值為0，如果屬于被整合的對象，取值為1。其中，分別表示整合軟環境因素和硬環境因素的總成本；Δ CMan.ik表示提高管理方式投入的成本；ΔCOrg.ik為提升組織變革水平時投入的成本；表示提升流程變革水平的成本；ΔCIInf.ik表示提升信息流運作水平時的成本；Δ CCap.ik表示提升資金流運作水平時所投入的成本；Δ CLog.ik表示提升物流運輸水平所投入的成本。

2.3 第四方物流模式下供應鏈資源整合決策優化模型的求解

蟻群算法因其具有良好的性能而被廣泛使用在調度、組合優化等方面，在第四方物流模式下供應鏈資源整合決策優化過程中，可以應用蟻群算法解決供應鏈資源中各成員之間復雜的關系。在應用蟻群算法時，可將第四方物流模式下供應鏈資源中的各成員個體作為一個獨立的單元處理，同時確定生產時限性容忍量θ和整合成本c兩個對系統整合過程有影響的參數[5]。

在應用蟻群算法計算相關問題時，不僅需要確定可行域，還要考慮到活動的準時性及同時運作多個任務導致的生產P服務活動阻塞等問題。在供應鏈資源整合過程中，宿點、源點及宿點和源點中的資源個體節點構成了整個供應鏈資源網絡。實際的生產活動各階段對應了網絡中的各階段。認為螞蟻從宿點到達源點后發生死亡，不具有雙向性，將根據不同供應鏈資源整合運作情況確定螞蟻在不同路徑上的參數。

3 實例分析

青島海爾集團彩電制造分公司由于生產上的需要，想要進行產房的擴建，但由于資金有限，需要進行資金的整合。為了快速發展電子商務，擴建后相應的供應鏈企業在都能夠在盈利的同時，相應的戰略協作水平和綜合競爭能力也得到提升，在此對該廠房擴建活動采用第四方物流模式下供應鏈資源整合。因此，本文僅研究第四方物流模式下負責廠房設計規劃的咨詢活動和第三方物流模式下廠房設備運輸活動，從而驗證蟻群算法的有效性。在驗證過程中，可以認為第三方物流模式下廠房設備運輸活動需求能力為0.66，對該廠房擴建中的設計規劃等咨詢活動的需求能力為0.73，第四方物流模式下供應鏈資源和第三方物流模式下供應鏈資源的螞蟻分別為A類和B類，該廠房擴建過程中基本運行參數如表1所示，其所對應蟻群算法各元素正如2.3中介紹，這里便不做一一解釋。利用這些數據，參考式(1)及2.3中的蟻群算法，便能得到使系統優化水平達到期望值的穩定的系統單元組成。為了使算法的計算過程更加清晰，驗證算法的靈活性和有效性，在此分為供應鏈資源整合過程中偏好整體成本和時限性兩方面進行討論。

表1 廠房擴建過程中基本運行參數

(1)認為整合成本c是該供應鏈資源整合決策優化過程中相對更加偏重的因素，此時的螞蟻數量設定為100，參數分別為ξ=0.1、α=0.54、β=0.34、γ=0.1。本文對其收斂趨勢進行了仿真模擬，步驟如2.3所示，對穩定后的螞蟻分配一定任務，并按式(1)計算相應優化水平，若符合相應整合決策，則停止循環；若不符合，則進入步驟⑤繼續進行模擬計算，最終模擬結果如圖1所示。圖1(a)為A類型螞蟻的仿真結果示意圖，當達到穩定狀態時，除了很少部分的螞蟻會選擇咨詢個體1，絕大多數的A類型螞蟻都會選 擇自建咨詢組織，出現這種現象的原因可能是該供應鏈資源整合決策更傾向導向下，此時最具成本優勢的是自建咨詢組織，因此絕大多數的螞蟻會選擇自建咨詢組織，但在供應鏈資源整合決策過程中，實限性容忍性的效果會隨著運算批次的不斷推進逐漸出現，所以會出現少部分螞蟻選擇咨詢個體1的現象。圖1(b)為B類型螞蟻的仿真示意圖，考慮到能力約束方面，3PL個體2獨立完成任務能力最好，3PL個體1和3PL個體3均不能獨立完成要求的任務，考慮到3PL個體2的整合成本太高，因此B類型的螞蟻最終會選擇3PL個體1和3PL個體3。由此可以說明，算法在資源整合活動過程中的靈活性較好。

圖1 不同類型螞蟻的仿真結果收斂趨勢示意圖

(2)時限性是供應鏈資源整合決策優化過程中相對偏重主要考慮的問題，此時螞蟻的單批數量依舊設定為100，相應的運算參數為ξ=0.11、α=0.29、β=0.49、γ=0.21。仿真模擬方式與(1)相同，在此條件下測定了A類型和B類型螞蟻的仿真示意圖。自建咨詢組織、咨詢個體1及咨詢個體2是A和B類螞蟻的可行域節點，因為不同時進行其他的任務，因此不用考慮擁塞等問題，隨著運行批次的推進，蟻流逐漸達到一種穩定的狀態。

圖2(a)為A類型螞蟻的仿真模擬示意圖，通過自建咨詢組織的A類螞蟻的數目先升高后降低，出現這種現象的原因是在蟻群的推進過程中，大多數螞蟻會被具有整合成本優勢的個體所吸引而轉向更加傾向被時限性容忍性控制，因此A類螞蟻在通過自建咨詢組織時，整體上會呈現先升高后降低的現象。同時我們還可以觀察到，幾乎所有的A類螞蟻會選擇咨詢個體2，出現這種現象的原因是該個體的時限性容忍量能夠滿足該活動所需的要求。雖然整合后的成本相對較高，但時限性容忍量可以彌補成本造成的缺陷，這對海爾的家電企業率先占領市場有著重要的戰略意義，同時可以說明在復雜的多目標資源整合過程中螞蟻算法的靈活性較強。

圖2(b)為B類型的螞蟻的仿真結果示意圖，少部分的B類型螞蟻選擇了3PL2個體3，絕大多數選擇了3PL個體2，這是因為此時3PL2個體3的時限性優勢很顯著，因此B類螞蟻絕大多數會選擇3PL2個體2，但是，3PL2個體3的整合成本優勢和3PL2個體2的整合成本優勢相比，前者的成本優勢較為突出，因此還是會出現少數B型螞蟻選擇3PL2個體3的現象出現。因此，在對物流模式下供應鏈資源整合決策優化過程中，不同目標間的均衡作用和協調作用是必須考慮的一個問題。

圖2 不同類型螞蟻的仿真結果收斂趨勢示意圖

4 結語

綜上所述，本文通過建立第四方物流模式下供應鏈資源整合決策模型，借用蟻群算法對其進行求解，有效解決了第四方物流模式下供應鏈資源整合決策優化問題。在對第四方物流模式下供應鏈資源整合決策優化過程中，必須考慮不同目標間的均衡作用和協調作用。蟻群算法在復雜的多目標資源整合過程中具有較強的靈活性，適當地對第四方物流模式下供應鏈資源整合決策中的參數進行調整，可以得到非常好的收斂效果。