電商物流網絡包裹應急調運與結構優化問題

摘要：當代電商業務的快速增長使得物流網絡的包裹應急調運和結構優化成為關鍵問題。本文探討了電商物流網絡中的包裹應急調運與結構優化問題，并基于建模問題提出了一種基于數據驅動的解決方案。文章分析了當前電商物流網絡中存在的挑戰，包括高峰時段的包裹量激增、地域分布不均等問題。本文通過建立差分自回歸移動平均模型，對相關站點物流量進行預測，介紹了應用數據分析和預測算法來識別潛在的包裹調運需求，并提出了一種智能調度算法來優化物流網絡結構。通過提出相關物流支撐點的建立方法從而加強整體物流網絡的魯棒性。通過實證分析和案例研究，驗證了所提方法的有效性和可行性。本文的研究成果對于提升電商物流網絡的應急響應能力和結構優化具有重要意義。

關鍵詞：差分自回歸移動平均；結構優化；魯棒性；物流運輸

中圖分類號：F25文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.20.014

0引言

隨著互聯網的迅猛發展，電商物流數量驟增，物流業務體系日趨完善，逐漸成為各大KlwLt5RBfFZc9zBVZyOwbP9HbhoGgRXHCY0BwaLj6Ls=平臺的一個重要發展領域。在此背景之下，電商物流的調度及結構最優化的相關問題也成為各界學者爭相討論的方向。本文探究的關于電商物流網絡包裹應急調運與結構優化問題是十分必要的。

電商物流網絡是由接貨倉、分揀中心、營業部等構成的多個物流場地間的運輸線路組成。由于各式促銷措施的影響以及如疫情、地震、特大降水等不可抗力因素的作用，導致用戶端出現下單量顯著波動或者物流場地的暫時性滯漲乃至永久停運，這些可能進一步導致各線路流通的包裹數出現異常情況，阻礙整個物流網絡的正常運行。

通過某地區物流網絡的一系列數據分析。本文首先建立線路貨量的預測模型，給出三條線路預測結果。對地區物流網絡的性能進行評估，為了改善網絡性能，探討分析新增物流場地應對的方法，提出物流網絡規劃意見并進一步探討所建網絡的魯棒性。

1正文

為給出地點與線路歷史貨物量相_{XXV0Gp0sRv8myuZpuA7Yk7Ckp0hEUANIW4gMK+zA4s0=}關數據值并且對未來一個月的線路的貨物數量進行預測。宜采用灰色預測模型，神經網絡，時間序列分析，邏輯回歸等模型。本文考慮ARIMA（p，d，q）時間序列分析模型。為了滿足其對數據平穩性的要求，先采用差分的方法減小數據的波動。通過ACF和PACF圖像的拖尾和截尾情況來確定p，d，q的取值。并且對相關數據進行標準化擬合，最終通過R2來檢驗曲線的擬合好壞，得到相關數據模擬精確度，最終得到優化預測數據結論。

通過第一部分的物流網絡預測數據對第二部分物流網絡進行評價與相關改進意見的提出。本文采取熵權法。以不同線路和場地的貨運量作為指標，對其進行歸一化處理，計算不同線路對于兩個連接場地信息熵來確定該線路對兩個場地的重要程度。在重要程度高的兩個場地之間增加線路，在信息熵值小且集中的地區增加物流場地。根據題目數據對各個地點之間根據一定的系數規則進行貨量賦權，對地點間的線路加減更新進行動態規劃，在不同地點之間加入新地點并且進行相應算法計算求其解。通過人為對線性判斷分析的數據標準進行組別劃分，從而改善物流網絡的可靠性。

2模型建立與求解

2.1基于ARIMA的物流線路貨量預測模型

基于附件中已知的相關線路信息，結合2021年和2022年的相關數據，對數據采用時間序列分析法建立差分自回歸移動平均模型（ARIMA），對各條線路的日運貨量進行合理性預測。隨后，借助待求解的三條線路的自相關函數ACF和偏自相關函數PACF，通過上述兩個函數拖尾和截尾情況，確定出自回歸項p和移動平均項數q，對時間序列成為平穩時所做的差分次數d加以確定。

2.1.1建立差分自回歸移動平均模型

在現實復雜的物流線路網絡結構下，面對眾多不可抗力因素影響，對線路貨量的預測就成為一個亟待解決的重要問題。因此結合已知的相關線路信息和基礎數據，建立差分自回歸移動平均模型，對后續調度工作的進行尤為重要。

首先對數據進行清洗，使用插值法和刪除法來補齊缺失的數據并去除異常數據。插值法為計算出近似替代值彌補缺失值，而刪除法則直接忽略無效值和異常值。

隨后，對已知相關數據進行預處理，通過觀察發現時間序列當前值沒有外界干擾量，而僅由過去時刻序列值決定，并將此種線性關系用自回歸模型（AR）加以描述：

xt=δ+∑pi=1φixt-i+εt

其中，δ表示AR模型的常數項，φi表示i階回歸項系數，εt表示序列殘差，xt表示當前時刻的序列值。

在AR模型基礎上結合移動平均模型（MA）構成ARMA模型，即為：

xt=δ+∑pi=1φixt-i+εt+∑qi=1μiεt-i

再通過對ARMA模型做d階差分可以得到ARIMA（p，d，q）模型，即：

yt=δ+∑pi=1φiyt-i+εt+∑qi=1μiεt-i

2.1.2差分自回歸移動平均模型的求解

首先，通過對附件中的數據進行預處理，得到較為準確的數據，篩選提取出3組數據得出貨量關于日期的變化規律，由于ARIMA模型要求序列滿足平穩性，故查看ADF檢驗結果，根據分析t值，分析其是否可以顯著性地拒絕序列不平穩的假設（P<005），分別得到下列三表：

2.1.3預測結論

結合前面所建立的預測模型，發現相應預測結果存在合理性波動，但相對趨于穩定，故結果比較可靠。

2.1.4檢驗分析

ARIMA模型要求模型具備純隨機性，即模型殘差為白噪聲。以DC14→DC10線路為例，得到以下參數表：

通過對比發現模型中Q6在水平上不呈現顯著性，模型的擬合優度R2為0.721，盡管在較小的滯后階數上自相關性檢驗結果不顯著，但在較大的滯后階數上存在顯著的自相關性。此外，AIC值相對較小，顯示了模型相對較好的擬合效果。

2.2物流網絡改善方法

2.2.1基于熵權法的物流線路改善方法

在線路貨量預測量時間序列模型的基礎上，對各線路及場地的重要性進行相應評價，在優化選址的基礎上新增物流場地及線路，建立準確熵權法模型，對路線的歷史最大貨運量進行歸一化處理，加入模型計算優化并且建立相應指標對計算結果進行微形細分，判斷出各場地和線路的重要性。使用Floyd算法，建立矩陣，進行優化尋址，在判定新址的重要性和準確性后加入優化集。同時，將路徑的歷史貨量最大值作為線路線的貨運能力，使用Floyd算法進行路徑新線路和場地的規劃建立以加強物流網絡魯棒性。

2.2.2基于Floyd算法的物流網絡魯棒性改善

首先得到各個站點間的權，并且建立相應的有向賦權圖。將選址問題轉化為圖論模型，使用弗洛伊德等一系列求最短路優化值算法對每個地點進行遍歷，推導出中心連線得到選址優化地。進行相關算法迭代分析最優路徑時需要考慮區域通達度和各區域需求程度，對站點間的運輸量和線路負載量進行計算并且將計算值賦權以表示在模型中對最優尋址的影響度Oi，尋求各區域間最優化尋址模型。算法實現簡單，尋址效果好，速度快，應用廣泛。圖1是尋址過程。

中心DC節點為重要貨量運輸節點，將中心DC節點的影響范圍設置在同心圓半徑內，將多個中心節點進行半徑圓劃分，在多次劃分后在多中心節點的半徑范圍內選取優化新地址。此為第一步尋址結果，作為二級中心節點，同時以二級節點為圓心，取得上下界限并且進行模糊化處理，將上下限作為半徑進行交叉劃分取值，取得各圓心半徑交叉點為最佳次級選址節點，以此搜尋優化路線節點，并且進行賦權。通過Floyd算法算得賦權優化節點路線，并且通過LDA線性判斷的模型規范判定，通過T的判定系數進行線性判斷是否將取值并入優化線路節點并且加入最優解線路庫。

模型中將地點權值、貨量、線路數、線路負載量等差異作為整體限制條件，將最優化時間作為目標求解，將地區權值加入Dijkstra尋址過程，通過Floyd進行算法優化。算法根據輸入矩陣進行運算，遍歷線路尋找最優地址，針對每一條賦權路對比有更優化路徑則刪除次解，最終對路徑進行遞歸式回溯，動態判斷地址節點改變后路徑集是否為最佳路徑集，若為當前最優路徑集則將回溯保存并且改變相應圖中賦權，若為次解則將路徑刪除，最終求解出最佳尋址路徑。

2.3小結

對于物流貨量預測，利用ARIMA模型對各路線的貨運量進行擬合，各條線路的貨運量，模型的R2值良好，對貨量的預測有便于各路線對貨量的暴增和突跌作好準備工作。

建立用熵權法模型來對網絡新增物流場地及線路的重要性和合理性進行相應評價，通過對劃分數值的對比求得新增jfMqBb4MAT621XPVOn2mJg==網絡的合理性規劃數值，對合理數值區間內的結論進行整合，并入優化結集作為預存最優解。在熵權法模型基礎上使用Floyd算法對客觀加權值進行賦權運算，尋找優化新址節點，使用前者判定模型進行合理判定，將合理判定范圍內的優解加入最優化解，在優化場地和線路范圍內進行更優化地址選取，最終獲得完整可靠的優化物流網絡模型。

3模型評價與推廣

3.1模型的評價

ARIMA模型在預測未來貨物量方面誤差值較低，整體模型隨時間變化預測相對穩定，表示模型具有較高的預測準確性。使用物流推薦方法增加物流站點后，網絡魯棒性可明顯提高。通過新增物流站點的方式提高了貨物流動效率，使用衛星站點的方式充分有效調動貨物，加強了整體物流網絡的魯棒性，適用范圍廣。

整體模型預測能力強，計算方法優化簡潔，同時模型構思新穎，通過建立不同的優化數學模型來分析求解多約束條件問題的最優解。一定程度上模型的優化解準確合理。

3.2模型的應用

可以幫助物流公司合理規劃貨物運輸路線和站點設置，提高物流效率和服務質量。

根據ARIMA模型預測的貨物量，制定更加合理的貨物配送計劃，優化車輛調度和路線規劃，降低配送成本和時間成本，提高配送效率。根據ARIMA模型預測的貨物量，優化庫存管理策略，確保庫存水平與市場需求匹配，降低庫存成本和資金占用成本。并且通過預測可幫助物流公司做好應急響應和風險管理的工作，一定程度上應對市場波動和突發事件。可以較好地利用模型對復雜性的工程問題進行簡化求解，但當前模型整體上的參考變量系數較少，有一定局限性。本題模型在整體工程范圍內運用較為廣泛。

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