考慮多運(yùn)輸模式的農(nóng)村快遞共配LRP問題

張文藝

（西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，四川 成都 610031）

0 引言

當(dāng)前，在農(nóng)村電商快遞發(fā)展和“快遞進(jìn)村”工程加速落實雙重助推下，農(nóng)村快遞市場已初具規(guī)模。截止2022年9月我國已建成各類農(nóng)村快遞服務(wù)站點(diǎn)26.7萬個，實現(xiàn)98%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)快遞網(wǎng)點(diǎn)覆蓋和90%的建制村快遞服務(wù)覆蓋，快遞直投到村比例超50%，平均每天有一億件包裹進(jìn)出農(nóng)村。但受農(nóng)村地區(qū)幅員遼闊、居民居住分散、地形復(fù)雜、需求量小等因素限制，農(nóng)村快遞配送成本高、效率低、服務(wù)差、網(wǎng)點(diǎn)選址難、運(yùn)營模式單一等問題突出[1-3]，亟待通過集約化的方式優(yōu)化運(yùn)營。共同配送作為整合優(yōu)化資源的重要策略，具有良好的經(jīng)濟(jì)社會效應(yīng)，能夠有效緩解資源浪費(fèi)，提高車輛配送率，減少運(yùn)營支出等，是解決農(nóng)村快遞難題的有效手段。

不少學(xué)者對農(nóng)村共配的模式展開了定性討論。Tao Chu[4]、Cheng Lin，等[5]提出了基于信息、設(shè)備、人力的資源共享配送模式；王永麗[6]提出了農(nóng)村快遞眾包模式；趙廣華[7]提出了基于第四方物流的農(nóng)村電商共配模式；李洋[8]設(shè)計了依托公交的客貨聯(lián)運(yùn)模式；江澤靚[9]提出了“農(nóng)村物流+共享公交”“農(nóng)村物流+共享人員”和“農(nóng)村物流+共享家庭”三種共享模式。本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上，基于對加強(qiáng)快遞業(yè)與郵政、交通、商貿(mào)流通等產(chǎn)業(yè)融合共配思想的認(rèn)識和理解，提出基于縣域的“1+N+N”農(nóng)村快遞共配模式，主要表現(xiàn)為：由郵政或一家有實力的快遞企業(yè)牽頭，號召多家快遞企業(yè)建立共配聯(lián)盟，整合縣域快遞業(yè)務(wù)和配送資源，共同建設(shè)縣-鄉(xiāng)-村三級物流寄遞體系，并由聯(lián)盟主體負(fù)責(zé)統(tǒng)籌安排以滿足區(qū)域內(nèi)寄遞需要；與此同時，實現(xiàn)跨行業(yè)共配，與縣域內(nèi)客運(yùn)公司、商貿(mào)流通企業(yè)建立合作關(guān)系，或利用農(nóng)村居民閑置車輛，通過委托代理的方式完成貨物運(yùn)輸。

為了實現(xiàn)共配策略，需要建立對應(yīng)的共配網(wǎng)絡(luò)并完善運(yùn)營管理機(jī)制。本文聚焦農(nóng)村共配網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，對物流網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的選址和車輛路徑安排展開討論。近年來，對LRP問題的研究多集中在多層級、考慮同時取送貨、多車型、時間窗等復(fù)雜約束的問題優(yōu)化或算法改進(jìn)上。Zhuo Dai，等[10]針對三級、四級LRP問題提出了一種基于改進(jìn)Clarke和Wright節(jié)約算法的兩階段算法；李珍萍，等[11]探討了多層級、多中心、多車型的城市共配網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題，并設(shè)計自適應(yīng)大鄰域搜索算法求解；任騰，等[12]對城市個人客戶和電商客戶共同配送問題展開研究，并引入插入算法優(yōu)化遺傳模型對考慮同時取送貨的路徑問題進(jìn)行求解；孫青偉，等[13]改進(jìn)了遺傳算法來求解同時取送貨的選址-多車型路徑問題；劉東，等[14]設(shè)計了混合免疫遺傳算法來求解多成本指標(biāo)下的同時取送貨選址-路徑模型；冷龍龍，等[15]加入了碳排放指標(biāo)，討論了考慮同時取送貨的低碳選址-路徑問題；張帆帆[16]構(gòu)造了考慮同時取送貨和帶軟時間窗的城鄉(xiāng)共配三級四層網(wǎng)絡(luò)，并設(shè)計雙層規(guī)劃模型對其進(jìn)行求解?；贚RP研究基礎(chǔ)，本文將結(jié)合縣域共配體系結(jié)構(gòu)，從運(yùn)輸模式上豐富LRP問題研究設(shè)定，構(gòu)建考慮多運(yùn)輸模式的2E-LRPSPD模型并設(shè)計算法進(jìn)行求解。

1 問題描述和模型建立

1.1 問題描述

本文研究的考慮多運(yùn)輸模式的農(nóng)村快遞共同配送LRP問題是指：在某農(nóng)村區(qū)域內(nèi)，快遞共配聯(lián)盟建設(shè)有縣-鄉(xiāng)-村三級物流寄遞網(wǎng)絡(luò)，包括一個縣級共配中心、若干個鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)和村級服務(wù)站點(diǎn)。在考慮共配聯(lián)盟自有車輛運(yùn)輸和委托代理運(yùn)輸兩種運(yùn)營模式下，設(shè)計聯(lián)盟自有車輛循環(huán)取貨、定點(diǎn)定線的客貨聯(lián)運(yùn)班列運(yùn)輸和社會車輛捎帶開環(huán)運(yùn)輸三種模式，考慮多車型，在滿足客戶需求的前提下，以成本最低為目標(biāo)，求解鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)的選址問題、各下級節(jié)點(diǎn)車輛運(yùn)輸服務(wù)模式的選擇及車輛行駛路徑規(guī)劃問題。

1.2 問題分析

（1）運(yùn)輸模式分析

①聯(lián)盟自有車輛循環(huán)取貨運(yùn)輸模式。該模式是基于聯(lián)盟自有或可自由調(diào)度的車輛資源提出。在該模式下，聯(lián)盟根據(jù)運(yùn)輸需要對車輛進(jìn)行調(diào)度并采用循環(huán)取貨模式實現(xiàn)快遞寄遞。具體表現(xiàn)為車輛從上級某節(jié)點(diǎn)出發(fā)后，依次訪問該車所負(fù)責(zé)的下級節(jié)點(diǎn)并同時完成取送貨業(yè)務(wù)，最終返回原上級節(jié)點(diǎn)，形成單向流通閉環(huán)回路。如圖1所示，有3輛車分別按1-2-3-4-1、1-5-6-1、1-7-1的路徑完成取送貨業(yè)務(wù)。

圖1 循環(huán)取貨模式示意圖

②定點(diǎn)定線的客貨聯(lián)運(yùn)班列運(yùn)輸模式。該模式是基于農(nóng)村較為完備的客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)和閑置的客運(yùn)資源提出。在該模式下，聯(lián)盟將快遞委托給客運(yùn)公司進(jìn)行運(yùn)輸，以客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)客貨同網(wǎng)。該模式最大的特點(diǎn)是車輛線路既定，即已存在的客運(yùn)班列，車輛按既定路線單向送貨或單向取貨，節(jié)點(diǎn)間形成雙向串聯(lián)通路。如圖2所示，既定班列路線包括1-2-3，1-6-5-4，1-7，有3輛車分別按1-2-3、1-6-5-4、1-7的路徑完成送貨，有3輛車分別按3-2-1、4-5-6-1、7-1的路徑完成取貨。

圖2 往返取貨模式示意圖

③社會閑散車輛捎帶開環(huán)運(yùn)輸模式。該模式基于社會閑散運(yùn)輸資源提出，如農(nóng)村居民或小商戶閑散車輛。在該模式下，聯(lián)盟通過眾包平臺發(fā)布貨物運(yùn)輸需求，閑散車輛通過平臺接受訂單并到指定地點(diǎn)取貨進(jìn)行單向捎帶運(yùn)輸，實現(xiàn)快遞寄遞。該模式的特點(diǎn)表現(xiàn)為取送業(yè)務(wù)分離且車輛路徑呈開環(huán)運(yùn)輸，即單一車輛只負(fù)責(zé)送貨或取貨并且不用回到起始點(diǎn)。如圖3所示，有4輛車分別按1-2-3、1-4、1-6-5、1-7的路徑完成送貨，有4輛車分別按2-1、3-4-1、5-6-1、7-1的路徑完成取貨。

圖3 捎帶運(yùn)輸模式示意圖

（2）車型分析?；谏鲜鋈N運(yùn)輸模式的特點(diǎn)，結(jié)合縣-鄉(xiāng)-村各層節(jié)點(diǎn)運(yùn)輸需求規(guī)模，本文設(shè)定有5種車型，運(yùn)力較大的循環(huán)取貨車和班列運(yùn)輸車用于縣-鄉(xiāng)層級的大規(guī)模一級配送，運(yùn)力較小的循環(huán)取貨車、班列運(yùn)輸車和捎帶運(yùn)輸車用于鄉(xiāng)-村層級的小規(guī)模二級配送。

1.3 問題假設(shè)

（1）各級物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置信息已知。

（2）備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)對應(yīng)的建設(shè)成本已知。

（3）客戶寄遞需求量已知。

（4）取貨或送貨業(yè)務(wù)不可拆分，且必須滿足所有客戶的需求。

（5）不考慮節(jié)點(diǎn)的處理能力或容量約束問題。

（6）貨物均可以混裝，不考慮貨物運(yùn)輸條件的多樣性。

（7）車輛運(yùn)輸能力約束僅考慮載重量和行駛里程。

（8）每輛車最多只能安排一條運(yùn)輸路徑。

（9）車輛基本參數(shù)信息已知，不考慮同類型車輛間基本參數(shù)的差異性。

（10）不考慮跨級直接運(yùn)輸。

1.4 參數(shù)設(shè)置

（1）決策變量

（2）其他參數(shù)。G表示縣級共配中心，標(biāo)號為1；C表示備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)集合，標(biāo)號為{2,3,…,c+1} ；ci表示第i個備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)；cod_ci表示備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)ci的建設(shè)成本；D表示村級服務(wù)站點(diǎn)即客戶點(diǎn)集合，標(biāo)號為{c+2,c+3,…,c+t+1} ；dj表示客戶j，j∈{c+2,c+3,…,c+t+1} ；N表示物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集合，N=G ?C ?D；distij表示節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的距離，i，j∈N；V表示車輛集合，V=V1?V2?V3?V4?V5；Vk表示第k種類型的車輛集合，k∈{1,2,3,4,5} ；vks表示第s輛k類型的車，s∈Vk；Qk表示第k種類型的車輛最大載重量；Mk表示第k種類型的車輛最大行駛里程；VFk表示第k種類型的車輛固定使用成本；VZk表示第k種類型的車輛在捎帶運(yùn)輸模式下單位產(chǎn)品單位距離運(yùn)輸成本；VWk表示第k種類型的車輛在班列運(yùn)輸模式下單位產(chǎn)品運(yùn)輸成本；qijks表示k型車輛s在有向路段(i,j)上的載重量；e0ks表示k型車輛s在空載時的單位距離運(yùn)輸成本；e1ks表示k型車輛s在滿載時的單位距離運(yùn)輸成本；dd1j表示客戶j在上一寄遞周期內(nèi)的取貨需求，j∈{c+2,c+3,…,c+t+1} ；dd2j表示客戶j在本寄遞周期內(nèi)的取貨需求，j∈{c+2,c+3,…,c+t+1} ；dd3j表示客戶j在本寄遞周期內(nèi)的送貨需求，j∈{c+2,c+3,…,c+t+1} ；dem_ddj表示客戶j寄遞需求，dem_ddj={dd1j,dd2j，dd3j} ；R表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j在班列運(yùn)輸模式下的路徑連接情況矩陣，矩陣元素rij∈{0,1},i,j ∈N，其中rii=0,?i ∈N，且rij=rji,?i,j ∈N。rij=1表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j存在直接連接的班列運(yùn)輸路線，否則節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j間不存在直接連接的班列運(yùn)輸路線。

1.5 模型構(gòu)建

以鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)成本和車輛運(yùn)輸成本之和最小為系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)，建立考慮多種運(yùn)輸方式的農(nóng)村快遞共配目標(biāo)優(yōu)化模型：

其中：f1表示鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)成本。

f2和f4分別表示循環(huán)取貨模式下車型1和車型3的運(yùn)輸成本，成本構(gòu)成包括車輛固定使用成本和考慮車輛行駛距離和載重量的變動成本，并以來表示車輛在載重率下的單位距離油耗成本。

f3和f5分別表示班列往返取貨模式下車型2和車型4的運(yùn)輸成本，引入單位產(chǎn)品委托代運(yùn)費(fèi)用來表示。

f6表示捎帶運(yùn)輸模式下車型5的運(yùn)輸成本，引入單位產(chǎn)品單位距離委托代運(yùn)費(fèi)用來表示。

為滿足節(jié)點(diǎn)取送貨服務(wù)需求、車輛行駛里程與載重量約束以及物流網(wǎng)絡(luò)流量守恒定律，創(chuàng)建約束條件：

式（8）-式（10）表示每個下級節(jié)點(diǎn)有且僅有一輛車負(fù)責(zé)取貨或送貨；式（12）、式（13）表示選擇循環(huán)取貨模式的節(jié)點(diǎn)同時實現(xiàn)取送貨；式（14）、式（15）表示選擇班列運(yùn)輸或捎帶運(yùn)輸?shù)墓?jié)點(diǎn)取貨或送貨由不同的車輛分開實現(xiàn)；式（16）表示任意節(jié)點(diǎn)內(nèi)部不形成車輛子回路；式（17）表示任意車輛最多只經(jīng)過任意節(jié)點(diǎn)一次；式（18）、式（19）表示在縣-鄉(xiāng)層級和鄉(xiāng)-村層級中各級下層節(jié)點(diǎn)間不形成子回路；式（20）、式（21）表示采用循環(huán)取貨模式的車輛從下級某節(jié)點(diǎn)駛?cè)牒蟊仨殢脑摴?jié)點(diǎn)駛出；式（22）、式（23）表示采用循環(huán)取貨模式的車輛必須回到起始點(diǎn)；式（24）、式（25）表示采用班列運(yùn)輸模式的車輛路徑必須與客運(yùn)線路一致；式（26）表示在鄉(xiāng)-村層級中任意兩個鄉(xiāng)都不在一條路徑上；式（27）-式（30）表示采用班列運(yùn)輸或捎帶運(yùn)輸?shù)能囕v只能負(fù)責(zé)送貨或取貨；式（31）-式（34）表示采用班列運(yùn)輸或捎帶運(yùn)輸?shù)乃拓涇囕v必須從某一上級節(jié)點(diǎn)駛出并且不返回起點(diǎn)；式（35）-式（38）表示采用班列運(yùn)輸或捎帶運(yùn)輸?shù)娜∝涇囕v必須從下級某一節(jié)點(diǎn)駛出并最終回到上級節(jié)點(diǎn)；式（39）-式（44）表示車輛載重量約束；式（45）-式（46）表示車輛行駛里程約束；式（47）-式（52）表示物流網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)流量守恒；式（53）-式（57）表示只有啟動了的鄉(xiāng)級配送中心才提供服務(wù)。

2 算法設(shè)計

遺傳算法是根據(jù)大自然生物體進(jìn)化規(guī)律而設(shè)計提出的一種啟發(fā)式算法，能夠求解優(yōu)化復(fù)雜問題的全局最優(yōu)解，具有可拓展性、良好的搜索能力和較強(qiáng)的魯棒性，運(yùn)用較為廣泛。本文研究的考慮多運(yùn)輸模式的農(nóng)村快遞共配問題較為復(fù)雜，對求解算法的要求較高。因此，本文選用遺傳算法為基本求解算法，根據(jù)問題研究需要和算法思路，對遺傳算法的編碼解碼、選擇、交叉、變異四大要點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計并說明。

2.1 編碼與解碼設(shè)計

基于研究問題的特殊性和求解需要，在此次研究設(shè)計的遺傳算法中，本文設(shè)定了5 層實數(shù)編碼（如圖4所示），其中第一層表示每一個備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級網(wǎng)點(diǎn)是否被選中，對應(yīng)的基因數(shù)量為備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)的個數(shù)c，取值表現(xiàn)為0或1，分別表示沒被選中和被選中；第二層表示每個村級服務(wù)站點(diǎn)選擇的運(yùn)輸服務(wù)方式，對應(yīng)的基因數(shù)量為需求客戶t，取值表現(xiàn)為1或2或3，分別對應(yīng)自有車輛運(yùn)輸、班列運(yùn)輸和捎帶運(yùn)輸三種運(yùn)輸模式；第三層表示每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)選擇的運(yùn)輸服務(wù)方式，對應(yīng)的基因數(shù)量為備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)的個數(shù)c，取值為1或2，分別對應(yīng)自有車輛運(yùn)輸和班列運(yùn)輸兩種運(yùn)輸模式，前三層均為數(shù)值編碼；第四層表示鄉(xiāng)-村一級的末端節(jié)點(diǎn)服務(wù)方式選擇的優(yōu)先級順序，對應(yīng)的基因數(shù)量為末端客戶節(jié)點(diǎn)數(shù)t；第五層表示縣-鄉(xiāng)一級的末端節(jié)點(diǎn)服務(wù)方式選擇的優(yōu)先級順序，對應(yīng)的基因數(shù)量為備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)的個數(shù)c，后兩層為順序編碼。按照這樣的編碼方式通過隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生初始群體。

圖4 染色體編碼圖示

針對解碼設(shè)計，大致思路為：首先訪問染色體第一層編碼，確定鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)的選址信息，然后依據(jù)就近原則將所有的村級服務(wù)站點(diǎn)分配給與其最接近的鄉(xiāng)鎮(zhèn)級網(wǎng)點(diǎn)，鄉(xiāng)級的運(yùn)輸需求也隨即可推斷出來。然后針對縣-鄉(xiāng)層級，因本層級只涉及自有車輛運(yùn)輸和班列運(yùn)輸，所以分兩步完成。第一步，先考慮班列運(yùn)輸，通過訪問染色體第三層鄉(xiāng)被服務(wù)的方式，初步確定選擇班列運(yùn)輸?shù)拇澹⒔Y(jié)合第五層信息確定村的節(jié)點(diǎn)子順序。按照村級節(jié)點(diǎn)子順序，依次訪問節(jié)點(diǎn)并通過班車路線約束和車輛載重約束來最終確定該節(jié)點(diǎn)是否采用班列運(yùn)輸，若符合要求則保留，若不符合則將該節(jié)點(diǎn)歸入自有車輛運(yùn)輸方式，直至所有按班列運(yùn)輸?shù)墓?jié)點(diǎn)都訪問完成。第二步，通過訪問染色體第三層確定自有車輛運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)，整合上一步中不符合班列運(yùn)輸?shù)狞c(diǎn)，確定所有按自有車輛運(yùn)輸?shù)墓?jié)點(diǎn)編號，并訪問第五層獲取節(jié)點(diǎn)子順序，通過載重和里程約束來確定最后的路徑信息。針對鄉(xiāng)-村層級，分別對每個鄉(xiāng)及其歸屬村進(jìn)行討論。因本級涉及到三種運(yùn)輸方式，所以分三步完成，依次是考慮班列運(yùn)輸、捎帶運(yùn)輸和自有車輛運(yùn)輸，解碼思路同縣-鄉(xiāng)一級。

2.2 選擇算子

選擇算子是為后續(xù)種群迭代提供更優(yōu)質(zhì)的父代群體，本次研究選擇的是能夠?qū)崿F(xiàn)較快、較好搜索全局的二元錦標(biāo)賽選擇法，其大致思路為在種群中隨機(jī)選擇兩個個體（每個個體被選中的概率相同），比較兩個個體的適應(yīng)度值并將表現(xiàn)較好的個體保留，重復(fù)上述操作直至保留的個體數(shù)達(dá)到種群規(guī)模。

2.3 交叉變異算子

交叉算子服務(wù)于遺傳算法中新個體的產(chǎn)生，服務(wù)于遺傳算法實現(xiàn)全局搜索。變異算子服務(wù)于遺傳算法中的種群多樣性，同時其自身的局部搜索能力能夠加速向最優(yōu)解收斂。結(jié)合編碼設(shè)計中各層的實數(shù)類型，本文選用模擬二進(jìn)制交叉（SBX）和子路徑交叉（SEX）兩種交叉方式、高斯變異法和2-opt組合優(yōu)化鄰域搜索算子兩種變異方式，分別服務(wù)于第一、二、三層的數(shù)值編碼區(qū)和第四、五層的排列組合編碼區(qū)。

2.4 算法步驟

基于上述描述，結(jié)合遺傳算法的一般實現(xiàn)步驟，針對本次研究，設(shè)計的遺傳算法具體步驟如下，相應(yīng)的流程圖如圖5所示。

圖5 求解算法流程圖

Step1：設(shè)置參數(shù)：種群大小PopSize、最大迭代次數(shù)IterMax、交叉概率CrossProb、變異概率MutaProb；

Step2：基于編碼機(jī)制隨機(jī)生成初始群體，利用解碼機(jī)制對每個個體進(jìn)行解碼并計算各個個體的適應(yīng)度值，初始化迭代次數(shù)Iter=0；

Step3：根據(jù)二元錦標(biāo)賽選擇法，從父代種群中選出部分個體進(jìn)行交叉變異操作；

Step4：依次訪問染色體各層基因，判斷是否發(fā)生交叉變異，若發(fā)生交叉變異，根據(jù)基因?qū)蛹墎磉x擇模擬二進(jìn)制交叉（SBX）或子路徑交叉（SEX）執(zhí)行交叉操作，采用高斯變異法或2-opt組合優(yōu)化鄰域搜索算法執(zhí)行變異操作，最后形成新種群，完成一次迭代；

Step5：計算新種群中各個個體的適應(yīng)度值，并找出該種群中最優(yōu)的染色體，更新全局最優(yōu)解；

Step6：更新迭代次數(shù)Iter=Iter+1；

Step7：如果迭代次數(shù)Iter大于最大迭代次數(shù)IterMax，則轉(zhuǎn)到Step8；否則，轉(zhuǎn)到Step3；

Step8：輸出結(jié)果并結(jié)束算法。

3 實例模擬與結(jié)果分析

為了驗證模型的可行性和正確性，利用隨機(jī)函數(shù)生成1個縣級共同配送中心（節(jié)點(diǎn)編號為1）、6個備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)（節(jié)點(diǎn)編號依次為2到7）、22個末端客戶節(jié)點(diǎn)（節(jié)點(diǎn)編號依次為8到29）的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)信息以及末端客戶的需求信息。末端客戶節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的坐標(biāo)信息和需求信息見表1。

表1 村級服務(wù)站點(diǎn)位置及需求信息統(tǒng)計表

假設(shè)6個備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)對應(yīng)的建設(shè)成本為18萬、17萬、15萬、17萬、19萬和16萬，整合節(jié)點(diǎn)位置信息，得到備選鄉(xiāng)鎮(zhèn)級節(jié)點(diǎn)信息，見表2?？h級配送中心對應(yīng)坐標(biāo)為（102.23493，29.914206）。

表2 鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)信息統(tǒng)計表

針對不同車型，設(shè)定車輛基本參數(shù)信息，見表3。

假設(shè)縣-鄉(xiāng)-村客運(yùn)班列路線有1-2-4，1-3-5-6-7，2-14-16，3-15-8，3-9-18-17，4-20-21，4-19-10，5-11，5-23-22，6-25-12-24，7-27-26-13，7-28-29共計12條班列線。設(shè)置遺傳算法參數(shù)，取最大種群數(shù)為100，最大迭代次數(shù)為500，交叉概率為0.6，變異概率為0.1，運(yùn)行模型迭代過程如圖6所示。得出結(jié)果如下：

圖6 模型求解迭代圖

總成本共計50.087 8萬元。其中鄉(xiāng)鎮(zhèn)級配送網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)成本48萬元，建設(shè)節(jié)點(diǎn)包括節(jié)點(diǎn)3、4、7，其中鄉(xiāng)鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)3服務(wù)村級節(jié)點(diǎn)8、9、14、15、16、17、18、20、21、29，鄉(xiāng)鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)4服務(wù)村級節(jié)點(diǎn)10、11、19、24，鄉(xiāng)鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)7服務(wù)村級節(jié)點(diǎn)12、13、22、23、25、26、27、28。

縣-鄉(xiāng)一級聯(lián)盟自有車輛運(yùn)輸成本8 326.38元，車輛1負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)3，共計送貨2 954，取貨1 446；車輛2負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)7，共計送貨2 298，取貨1 001。

縣-鄉(xiāng)一級班列運(yùn)輸路線1-2-4運(yùn)輸車服務(wù)于節(jié)點(diǎn)4，運(yùn)輸成本1 910元，共計送貨1 332，取貨578。

鄉(xiāng)-村一級聯(lián)盟自有車輛運(yùn)輸成本8 715.96元，其中車輛1路線為3-15-14-29-16-21-3，共計送貨1 486，取貨564；車輛2路線為4-19-11-24-4，共計送貨998，取貨468；車輛3路線為7-28-23-25-12-22-7，共計送貨1 409，取貨639；車輛4路線為7-13-7，共計送貨293，取貨112。

鄉(xiāng)-村一級班列運(yùn)輸成本為566元，班列3-15-8負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)8，共計送貨274，取貨134；班列3-9-18-17負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)9，共計送貨234，取貨92；班列4-19-10負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)10，共計送貨334，取貨64。

鄉(xiāng)-村一級捎帶運(yùn)輸成本為1 359.68元，其中車輛1負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)20的送貨，送貨量290；車輛2負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)18的送貨，送貨量340；車輛3負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)17的送貨，送貨量330；車輛4負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)17、18的取貨，取貨量250；車輛5負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)20的取貨，取貨量192；車輛6負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)27的送貨，送貨量244；車輛7負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)26的送貨，送貨量352；車輛8負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)26、27的取貨，取貨量246。

4 結(jié)語

農(nóng)村電商快速發(fā)展給農(nóng)村物流帶來發(fā)展機(jī)會的同時也暴露出農(nóng)村物流發(fā)展的眾多問題，為滿足農(nóng)村地區(qū)發(fā)展需要，實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，農(nóng)村物流改革迫在眉睫。共同配送作為一種先進(jìn)的資源優(yōu)化配置方法，通過整合多方資源，能夠有效緩解農(nóng)村地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足、運(yùn)輸效率差、運(yùn)營成本高等難題，提高社會資源利用率，是打破農(nóng)村物流發(fā)展困境的一種有效方式。本文針對農(nóng)村快遞發(fā)展，結(jié)合共配理論，設(shè)計了基于縣域共配的“1+N+N”農(nóng)村快遞共配模式，豐富了農(nóng)村共配模式類型，同時也為實業(yè)界開展農(nóng)村共配提供了新思路。另外，針對共配模式，本文構(gòu)建了多層級、多運(yùn)輸模式、考慮同時取送貨的選址-路徑問題優(yōu)化模型，進(jìn)一步完善了相關(guān)理論體系。

但本研究仍存在很多局限，比如考慮的是某一寄遞周期內(nèi)的靜態(tài)需求，未考慮品種多樣性以及運(yùn)輸條件的多樣性，在目標(biāo)追求上局限于節(jié)點(diǎn)的建設(shè)成本等，在未來的研究中還需繼續(xù)突破。