基于MATLAB的P中值模型提升物流供應鏈管理效率的研究

摘 要：為進一步提高物流供應鏈管理效率，本文提出利用P中值模型優化配送路徑及時間，幫助企業優化物流設施布局，降低運輸成本，提高管理效率，從而在市場競爭中取得優勢。實驗結果表明，P中值模型可以獲得較好的物流配送路徑，提高物流配送速度，降低物流配送的時間傳輸成本，具有較高的實際應用價值。且經過P中值模型優化后的物流單次配送距離縮短49.2km，單次配送總成本降低531.36元。因此，P中值模型可以有效提升物流供應鏈管理效率。

關鍵詞：MATLAB；物流供應鏈；管理效率；P中值模型

一、引言

隨著全球化進程的加速和電子商務的蓬勃發展，物流供應鏈管理已經成為企業運營不可或缺的一部分，特別是在運輸和庫存這兩個核心環節，其管理效率的高低直接關系到企業的經濟效益和市場競爭力。物流供應鏈管理是一種組織結構，以實現企業間的貨物、信息、資金、技術等資源的優化配置。如何有效降低成本，提高物流供應鏈管理效率，是當今社會普遍關注的問題。對運輸管理而言，MATLAB軟件能夠實現運輸過程的優化和智能化。通過MATLAB軟件，企業可以精確地模擬和分析運輸網絡，找出最優的運輸路徑和運輸方式，降低運輸成本和時間。此外，MATLAB軟件還能綜合考慮各種影響因素，如天氣、交通狀況、貨物特性等，為運輸決策提供科學的依據。這種智能化的運輸管理不僅可以提高運輸效率，還可以降低運輸風險，確保貨物安全、準時送達目的地。且在物流供應鏈管理中，MATLAB軟件能夠幫助研究人員構建高度復雜的優化模型，從而實現成本效益分析、路徑優化、資源分配等關鍵決策的優化。MATLAB軟件不僅考慮了物流成本和效率，還能夠模擬不同情況下供應鏈的響應，為管理者提供科學的決策支持。同時，物流供應鏈管理的效率對企業的競爭力至關重要。高效的物流供應鏈能確保產品及時、準確地送達客戶手中，降低成本，提高客戶滿意度。

基于此，本研究進一步探索農產品配送中心的路徑管理問題，利用MATLAB軟件建立P中值模型，通過P中值模型為農產品物流供應鏈配送中心的管理提供科學依據，以優化農產品配送鏈條，提高農產品流通效率，并降低物流成本，從而滿足消費者對農產品品質和時效性的需求。

二、P中值模型在物流供應鏈管理中的應用

1.P中值模型概述

Hakimi于1964年提出的P中值問題與P-中心問題。P中值模型是指，給定數量和位置的需求集合，以及一個候選設施位置的集合，需確保在達到工廠和需求點之間的運輸費用最低的前提下，為P個設施找到其合適的位置，并指派每個需求點到特定的設施，進而實現收益最大化。該模型一般適用于工廠、倉庫一類多連線地點的選址問題，使用中值模型計算固定設施的位置時，需達到各需求點到相對應的目標選址平均距離或總距離最小的標準。

經典的中值模型假定，無論有幾個需求點，通過合理的布置計劃，每個設施都可以擁有充足的資源滿足自己的需要，由此假定所有需求點都可以利用就近的設施，實現節約成本。

P中值模型是一種離散選址模型，其目標是在給定的需求點集合和候選設施位置集合中，選擇P個設施位置，使需求點到最近設施的加權距離之和最小。并結合實時交通信息，避開擁堵路段，選擇最短路徑或多式聯運方式，以提高運輸效率。其中，需求點的權重可以表示需求點的需求量、重要性或優先級等因素。

在此模型中，假設各物流中心到各個需求點花費的成本相同；假設距離為最短直線距離；假設每個需求點的需求量與實際銷售成正比；假設除新建物流中心其他各個舊址輻射的范圍是周圍10公里的距離，由于需求點相對分散，所以新建物流中心覆蓋的區域相對較大，可覆蓋范圍5公里以內。

通過構建P中值模型，可以對冷鏈物流配送中心的配送問題進行量化分析，為決策者提供科學的決策依據。同時，模型的應用還可以優化配送網絡，降低運輸成本，提高冷鏈物流的效率和可靠性。且本文利用P中值模型進一步研究物流配送路徑，以降低物流配送成本和時間。

在對新鮮農產品進行冷鏈配送時，往往要考慮綜合成本、經濟效益以及顧客滿意度等。因此，在對生鮮農產品進行冷鏈運輸時，要對其進行優選，選取一個較合理的運輸路線。假設物流分配的道路長度為L，路段行駛時間為路段權重，則路段權重函數如下：

式中，Q為交通流量，V為與交通流量Q相對應的路段的平均行駛速度，T為交通流量為Q時通過路段L所需的時間。解決電子物流配送系統配送最佳路徑的關鍵是找到交通流量Q與平均道路速度v之間的關系。而交通流量Q、行駛速度V和交通密度K是表征交通流特征的三個基本參數。

2.模型假設

（1） 假設物流需求是確定的，即每個需求點的需求量已知且在一定時期內保持穩定。這可以簡化模型的復雜性，便于進行分析和求解。

（2） 假設各個需求點的需求相互獨立，不考慮需求之間的相關性。這樣可以分別考慮每個需求點的需求滿足情況，而不必考慮需求之間的相互影響。

（3） 假設物流設施（如倉庫、配送中心等）具有一定的容量限制。超過設施容量的需求無法被滿足，需要考慮合理分配需求，確保設施不超載。

（4） 假設運輸成本與運輸距離呈線性關系，即運輸成本等于單位運輸成本乘以運輸距離。這樣可以方便地計算運輸成本，并將其納入模型的目標函數中。

（5） 假設決策變量為整數，即設施的選擇和需求的分配都是整數決策。這樣可以使模型的結果更加符合實際情況，便于實施。

三、結果與討論

1.物流供應鏈配送路線及配送距離優化

合理規劃配送路線可以避免交通擁堵和路況不佳的區域，使貨物能夠更快地送達目的地，且優化配送路線可以減少車輛的行駛里程，從而降低燃油消耗。因此，為進一步物流供應鏈配送路線及配送距離優化效果，利用P中值模型對冷鏈物流配送路徑優化，對初始配送路線及配送距離與優化后配送路線及配送距離進行對比。

本文利用MATLAB軟件構建生鮮農產品冷鏈物流配送路徑優化模型（P中值模型），并設置群體規模設為100，交叉概率為0.9，選擇順序交叉法，在MATLAB軟件中設定好的最高迭代次數為5000，到達最高迭代次數后停止運行。使用實數編碼表示配送路徑，1代表物流配送中心，2-21代表門店，但本文設定配送車輛從配送中心發車完成配送任務后，須返回冷鏈物流配送中心，于是用配送中心與配送中心之間的數字表示需配送的門店，假設編碼表示為1-3-5-7-1，則表示貨車從冷鏈物流配送中心發車后，先進行門店3的配送任務，工作完成后，再進行門店5的配送，最后再完成門店7的配送，并返回到配送中心1。

實驗結果如表1、表2所示。根據表1得出，生鮮農產品冷鏈物流初始配送路線車輛行駛距離為287.9km，經計算得出5輛車單次配送成本為3769.32元。根據表2得出，優化后的配送路線車輛行駛距離為238.7km，經計算得出5輛車單次配送成本為3237.96元。且對表1和表2對比后得出，優化后的方案有3輛車的裝載率超過95%，其中1號車裝載率達到99.25%，接近滿載，其余兩輛車裝載率分別在90%及80%以下，且優化前的方案車輛裝載率都在90%徘徊，最高裝載率僅為96%，剩余空間無法繼續裝載大型貨物。同時，對優化后與優化之前的配送路徑對比，經過優化后的路徑單次配送距離縮短49.2km，單次配送總成本降低531.36元，生鮮農產品冷鏈物流的配送頻次為半月配送1次，平均每年配送24次，如此推算可得每年配送總距離減少1180.8km，配送總成本節省12753元。

2.物流配送路徑長度優化

為進一步探究物流配送路徑長度優化效果，本文將P中值模型（RNN）與布谷鳥算法（CSA）和傳統的群體智能算法（ACO）等方法進行對比。由圖1可知，P中值模型下的最佳物流路線的平均距離為111km。用群體智能得到的最優化路線的均值為114.7km，而用布谷鳥算法得到的最優路線則為114.5km。而P中值模型能得到更優的運輸路線，加快運輸速率，減少運輸費用，因而更有實用價值。與群體智能算法和布谷鳥搜索算法相比，P中值模型的最優路徑長度分別減少3.7km和3.5km。且在迭代200次數的條件下，P中值模型可以獲得最短配送路徑。通過以上試驗可以證明P中值模型在優化效率上優于布谷鳥搜索算法、群體智能算法。當迭代次數增加時，P中值模型可以更好地解決配送時間長、路徑優化難等問題，并且能夠有效減少配送時間，減少配送路徑距離，加快算法收斂速度，最大限度地提高物流企業的整體效率和運輸效率。

3.物流配送路徑優化時間比較

競爭激烈的物流市場中，客戶對配送速度的要求越來越高，而較短的路徑優化時間能夠使物流企業更迅速地確定最佳配送路線，從而及時響應客戶訂單，提高客戶滿意度。且快速的路徑優化可以使企業增加配送頻次，確保生鮮食品在最短的時間內送達客戶手中，保持食品的新鮮度。因此，本節進一步探究P中值模型（RNN）與布谷鳥算法（CSA）和傳統的群體智能算法（ACO）的物流配送路徑優化時間，實驗結果如圖2所示。由圖2可知，在較低的迭代次數條件下，三種算法的物流配送路徑優化時間較長，主要因為算法在較少的迭代過程中進行的計算量相對較小，無法有效尋求最優物流配送路徑。迭代次數100次時，布谷鳥算法和群于體智能算法的優化時間均大P中值模型，P中值模型的優化時間為32ms，較布谷鳥算法與傳統的群體智能算法分別下降33.33%、38.46%。隨著迭代次數增加，物流配送路徑優化時間逐漸下降，當迭代次數為400次時，P中值模型的優化時間為20ms，較迭代次數100下降37.5%。而布谷鳥算法與傳統的群體智能算法的優化時間仍大于35ms，表明P中值模型可以有效優化物流配送路徑優化時間，且較短的路徑優化時間可以減少物流調度人員的工作時間和工作量，可以更快地完成路徑規劃和調度任務，提高工作效率，從而降低人力成本。而當迭代次數為500次時，三種算法的物流配送路徑優化時間均大于迭代次數400次，其中P中值模型的優化時間較迭代次數400次增加0.91%，增加幅度較小。隨著時間的增加，計算資源的消耗也會變得非常大。

四、結論及建議

1.結論

提升物流供應鏈管理效率是企業在競爭激烈的市場環境中取得成功的關鍵。而P中值模型作為一種經典的設施選址模型，在物流供應鏈管理中具有重要的應用價值。P中值模型通過確定一組設施的位置，使需求點到設施的加權距離之和最小，從而實現物流成本的優化。MATLAB作為一種強大的數學計算軟件，具有豐富的函數庫和高效的計算能力，為P中值模型的求解提供了有力的工具。將P中值模型應用在物流供應鏈中的配送路徑優化，可以合理規劃運輸路線、提高倉儲空間利用率和精確控制庫存水平，企業可以降低物流成本，提高盈利能力。

2.建議

（1） 完善物流供應鏈體系

物流供應鏈需要按照專業化要求進行構建，首先，需要對物流供應鏈中的各環節進行合理分工，同時將其明確劃分為各個環節。其次，物流供應鏈要構建信息平臺，通過平臺能夠對物流供應鏈的相關信息進行了解和掌握。最后，需要對物流供應鏈體系進行不斷完善，通過優化供應鏈體系能夠提升物流供應鏈管理效率。而在完善物流供應鏈體系過程中，需要建立一個專業化的物流服務平臺，進一步提高信息流通的速度，同時還能夠為客戶提供更加優質的服務。在此基礎上，還應建立一個信息系統，實現對客戶和供應商之間信息的共享以及交互作用，從而更好地促進物流行業的發展。

（2） 構建信息共享平臺

企業需要重視構建物流信息共享平臺，通過信息共享平臺的構建能夠實現企業物流供應鏈管理效率提升，從而推動物流行業的快速發展。同時，應需要加強對物流信息平臺的建設，通過信息共享平臺的構建能夠實現供應鏈上各個企業之間的信息傳遞與溝通，從而提升供應鏈管理效率，通過利用自動化立體倉庫，實現貨物的自動存儲和檢索，提高倉儲空間的利用率和作業效率；采用條形碼、射頻識別（RFID）等技術，實現對貨物的快速識別和跟蹤，提高庫存盤點的準確性和及時性，并借助信息共享平臺采用車輛跟蹤系統，實時監控車輛的位置和狀態，合理安排車輛的行駛路線和裝卸貨時間。

（3） 優化物流供應鏈結構

供應鏈結構是供應鏈管理效率提升的基礎，只有對供應鏈結構進行優化才能夠保證供應鏈管理效率提升。在優化供應鏈結構的過程中，要對物流供應鏈進行合理規劃，在規劃過程中需要結合當地的地理環境和氣候特點，并需要考慮當地的物流成本、運輸成本以及產品的市場需求等；同時，要對物流供應鏈結構進行有效優化，在優化過程中需要對物流企業之間的合作關系進行合理確定，使企業之間形成良好的合作關系。通過合理規劃倉庫和配送中心的位置，選擇最佳的運輸路線和運輸方式，降低運輸成本和時間?？梢岳玫乩硇畔⑾到y（GIS）和數學優化模型，對物流網絡進行優化設計。

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