第38卷第3期计算机仿真2021年3月文章编号：1006 - 9348 (2021)03 - 0355 - 05
陈婷
(南宁师范大学物流管理与工程学院，广西南宁，530299)
摘要：在快递爆仓期间，应用传统的物流配送路线规划方法规划出的配送路线成本较高。为了解决上述问题，提出一种新的 电商物流末端配送路线规划方法。设立农产品电子商务平台，在平台上划分配送区域并采集配送的起始点，按照需求点的 数量和距离选择配送中心地址、按照送货的距离进行配送排序得到初始路径，最后利用蚁算法，从时间最短、路程最短、运 费最省三个方面实现物流配送原始路径的优化，并通过更新信息素的方法实现配送路线的动态更新。经仿真可知：相较于 传统的配送路线规划方法，该配送路线规划方法规划出的路线时间成本节省了 33. 3%，路程成本节省了 24. 5%，运费成本 节省了 60. 1%，实现了有效的路径规划。 关键词：电子商务；快递爆仓；物流；末端配送；路线规划
中图分类号:TP391 文献标识码：B
Simulation of E- Commerce Logistics Terminal Distribution
Route Planning During the Express Delivery Period
CH EN Ting
(Logistics Management Engineering College,Nanning Normal University,Nanning Guangxi530299, China)
A B S T R A C T：In this article,a new route planning method for e- commerce logistics terminal distribution was pro
posed.At first,e- commerce platform of agricultural products was built.O n the platform,the distribution regions were divided and the starting points for distribution were collected.According to the number and distance of demand points,the distribution center address was selected.Based on the distribution distance,the i n i t i a l path was obtained by distribution scheduling.Finally,the ant colony algorithm was adopted.In order to minimize tot a l transportation cost,time and distance,the original path of logistics distribution was optimized.Thus,the dynamic update of delivery path was achieved by updating the pheromone.Simulation results show that,compared with the traditional d istribution route planning method,the proposed method saves33. 3%of the time cost, 24. 5%of the distance cost,and
60. 1%of the freight cost.Thus,the effective path planning i s achieved.
K E Y W O R D S：Electronic commerce；Out of space；Logistics；Distribution in the end；Route planning
i引言
分析中国物流行业的发展状况可知，由于季节原因，电商物流存在快递爆仓期，这期间容易出现配送线路重合或混 乱的问题[|]。因此需要针对这期间的电商物流进行路线规 划。其中电商物流末端的配送是快递爆仓期间配送路线较 为模糊的阶段，因此需要针对末端配送路线进行具体规划。
物流配送的路线规划合理与否决定着物流配送的效率。
基金项目：2016年度广西师范学院青年科研基金项目（0807 - QNJJ2016007)
收稿日期:20丨9-05-】7 修回日期:2019 - 09 - 03对农产品电商而言，合理的配送路线规划可以减少配送的时 间和距离，进而提高配送的效率，同时还能降低物流配送的 总成本[2]。通过路线的合理规划，使得物流的运转效率提高，从而提高农产品电商的市场竞争力和经济效益。
传统的物流末端配送路线规划方法包括:G1S下的物流 末端配送路线规划方法、离散微粒的路线规
划方法和基于 遗传算法的配送路线规划方法。其中，G I S下的物流末端配 送路线规划方法在G I S平台上根据配送点的分布生成配送车辆路径方案；基于离散微粒的路线规划方法通过引人随 机交换序、P M X算子优化微粒优化算法，使之能够求解车 辆路径的组合排列问题；基于遗传箅法的配送路线规划方法 利用具有较强全局搜索能力的引申刘海交叉法优化传统的
—355—
逆向退换货
f
物流配货
♦电商物流末端配送
图2农产品电商物流平台运行机制
农产品电子商务平台主要由两个体系四层结构组成，两
个体系具体指的是身份认证安全体系和运行维护保障体系， 其中身份认证体系中的身份主要有管理员身份和用户身份， 用户身份可以在平台上进行任务下单，而管理员身份可以在 —356 —
图1物流末端配送路线规划方法实现流程图
从图1可以看出，在路线规划的过程中引人了蚁算 法，可以得出动态更新的路线规划结果，总根本上节省配送 过程中产生的成本。2.1采集配送路线起始点
电商物流末端配送路线规划方法的实现首先需要得到 农产品配送的起点和终点的信息，为此搭建农产品的电子商 务平台，并从中得到农产品的订单情况和配送信息[4]。搭建 的农产品电子商务物流平台的运行机制如图2所示。d2x说明书
假设在物流平台上确定配送区域内的需求点数量和地 点，该配送区域内只允许存在一个配送中心，配送中心用来 对区域内所有的需求点的货物进行供应[7]。连接需求点之 间的道路，并确定通行配送方向。配送车辆从配送中心出 发，经过配送需求点，设定配送中心点为；，到达任意需求点) 的距离表示为其取值为正整数M 。那么中心选址的约束 条件为：
= 1 - j = 1 -2 ⑴
式中\为单一需求点的选址约束条件。若在配送路线中有 一个点n 被任意分割成为两个非空的集合(？和1C 中的子
集数为（2" -2)个，那么可以得出中心选址问题的数学模 型为
n
n
minTC = X
D
=i = l
1，2，."，r
l ，
i = 1，2,…，r (2)
…，汀1
1,<?C |1,2,
分析式（2)，从模型中建立顶点与顶点之间的最短路径 距离矩阵/)，矩阵中第/行第7列表示顶点之间的距离。用
遗传算法，更有的规划即时配送路线。然而这三种方法分别 引用不同的技术、按照配送的先后顺序来安排静态的配送路 线[3]。但它们存在着统一的问题，就是无法按照下单情况及 时调整配送路线，致使规划出的路线更新速度慢，从而增加 了物流配送的成本消耗。为了解决这一问题，引用传统路线 规划方法的思路，并在传统方法的基础上进行优化改进，提 出了一种新的电商物流末端配送路线规划方法。
2电商物流末端配送路线规划方法设计
在快递爆仓期间，当农产品电子商务物流平台上产生物
流订单后，对末端配送路线进行规划，具体的规划流程如图1所示。
平台内采集任务信息，而农产品电商物流瓶体中的四层结构 是基础层、资源层、支持层和应用层[5]。按照物流平台的运 行机制，用户在平台内下单之后，采集订单信息中的配送起 始点，按照配送起始点进行路线规划。2.2物流配送中心选址
物流配送中心的选址应充分考虑物流资源和市场需求 分析情况，并与之相适应。在确定物流末端配送模式的前提 下，遵循适应性、协调性、经济性和前瞻性的原则W ，具体的 选址流程如图3所示。
图3配送中心选址流程
终端消费者
电子商务物流<
平台
农民散户
物
流平台运行机制
流
息
顶点之间的路径长度来替换原始顶点距离[8]。分别求得顶 点i为始发点的运输路径r c，选出r c中的最小值r c(；〇，则 %就是电商物流末端配送路线规划中的中心地址。
2.3获取初始路径
以物流末端配送路线规划中心地址为中心，划分基本的送货区域，由于配送货物的属性不同，需要在配送之前对属 性差别较大的货物进行区分。接着结合订单中顾客要求的 送货到达时间，按照送货的距离进行配送排序，得到初始路 径，具体情况如表1所示。
表1初始配送路线方法表
路线0 -1 -2 -3 -00-4-00-5-6-00-7-8-00-9-0总计运距483 km619km533km544km582km2764km 运货量1350 箱500箱700箱850箱300箱3700 箱车型11吨7吨7吨7吨7吨5辆司机2人2人2人2人2人10人工资400元400元400元400元400元2000 元油耗130.5L130.1L112.0L114.3L122.3L609.4L 燃油费948元946元814元831元889元4430 元收费距离383.6km569.2km461.2km488.3km547.4km2449.7 km 过路费690元552元447元473元530元2694 元
2.4优化物流配送原始路径
在获得初始路径的基础上，对初始路径进行优化规划。确定所需要进行物流配送的车型，各车型的数量、司机数量、各个车辆的配送顺序、送货量、行驶距离、油耗情况等参数，最终求得各个路线的综合费用，并通过遗传算法得到时间成 本、路途成本以及运费成本最低的优化规划路径[9]。假设配 送的中心点为起始点，需要配送到W个城市，令车辆的最大 容量为P，配送的车辆分别为承载量7吨的车型P，和承载量 为11吨的车型P2，各个需求点的需求量用= 1,2,…，A0来表示，设各个需求点之间的距离为 配送过程中所需
的过路费收费距离为i。各需求点货物需求量、配送距离以 及收费距离如表2所示。
表2运输任务表
需求点需求量（箱）配送距离（km)收费距离（km) 1600106.695.5
230077.960.5
3450167.7145.2
4500309.9284.6
5300261.7237.9
6400124.497.8
7400260.0246.9
8450106.888.9
高频陶瓷N R i1
2.4.1时间最短路线规划
实现时间最短路线的规划是将某两个回路合并为一个 回路，若使得合并后的总运输时间缩短，就节约了运输的时 间，节约的时间用A t表示，如式(3)所示。
= J0i + + …+ ~(3)式中和~分别表示的是各个节点之间配送所消耗的时间。〇点为配送中心节点，则优化过程首选需要得出初始解，确定各个车辆配送的点集•••,々丨，令/,• = b' |y= 1,2，…，n丨，计算节约时问，并按照顺序对其进行排列，合并配送回路，从排列好的节约时间中的最大值开始，直到 山的集合为空[1°]。将合并完成的路线输出，得到的配送路线即为时间最短优化规划后的路线。
2.4.2蚁算法计算最短路径
利用蚁算法对配送路线的最短距离进行计算，从而得 出最短配送距离的路线规划结果。蚁算法的路线计算路线流程如图4所示。
用人工蚂蚁来代替车辆为各个需求点进行服务，当下一 个需求点会使运载重量超载，或者是运距超过一次最大行驶 距离时，就立即返回配送中心，该车辆完成一次运输["]。编 号为/i的蚂蚁当从需求点4到需求点S的转移概率可以用 式(4)来计算
r r li •'•fi.i •</ •t i j
p L = \〇⑷
’otherwise
式中^表示的是需求点在4的表示方式可以用式(5)来 计算。
V i j= + d0j -(5)同理可以计算出的值,&表示的是蚁算法的优化迭代数。
根据产生初始时刻的蚂蚁种移动路径，对所产生的每 一条可行移动路径进行调整，并对每一条路线进行迭代，得 出目前最短路径作为结果输出。
2.4.3运费最省路线规划
—357—
图4蚁算法计算流程图
初始路径
-------_
调整路径
〇
配送中心
(a)
•〇
新增需求原客户需求
光纤研磨机-------►
调整路径
• 050
配送中心新增需求原客户*求配送车辆
电商物流末端配送路线的运费主要分为固定成本和运 输成本，路线运费的总成本可以用式(6)来计算
C = C, + C2(6)式中,c，为规划路线的固定成本，其计算方法如式(8)所示
C, =(7)式中A表示的是固定变量，即第A辆车的被使用情况，取值 为〇或1。A为单量车辆所产生的固定成本。而式(6)中(：2为车辆运输成本，计算公式为
c2= i(8)
i=0 j=0 k=0
其中，为单位行驶里程的运输成本为车辆A完成需求 点；到需求点y的配送任务情况，完成任务取值为1，否则取 值为〇。在得出最短时间与最短路径规划路线结果中计算每 一条线路的运费成本，取成本最低的路径为原始路径物流配 送线路优化结果[12]。
2.5配送路线动态更新
在路线规划的过程中，会生成新的物流任务，同时也会 完成一些配送任务，因此需要对配送路线进行实时更新。更 新示意图如图5所示。
食物模型图5(a)中4为新增的配送需求点，而图5(b)中为路线 调整情况。按照5中的更新情况便可以实现路径的信息素 浓度更新，最终的动态物流配送路线规划结果如图6所示。3仿真与结果分析
为了验证快递爆仓期电商物流末端配送路线规划方法
〇>)配送时间调整路线更新示意图
图5路线更新示意图
的有效性，设计如下仿真，并将传统的基于遗传算法的路线 规划方法和G I S下的路线规划方法作为实验的对比方法。
仿真中所使用配送车辆型号与最大承载量相同，物流配 送的需求点同为10个，且存在4个需求点的变化，其中2个 需求点的变化类型为需求点增加，另外两个为需求点撤销或 完成。
利用三种不同方法对快递爆仓期的配送路线进行规划，并从时间成本、运费成本与路途成本三个方面计算规划路径 的成本消耗。其中，时间成本通过配送耗时来体现，运费成 本通过配送费用、配送距离人工投人来体现，路途成本通过
—358
—
燃油和锅炉费用来体现。通过仿真得到有关于物流末端配 送路线成本消耗的实验结果，如表3所示。
表3仿真数据结果
仿真方法
基于遗传算法的
路线规划方法GIS下的路线
规划方法
电商物流末端配
送路线规划方法
车辆（辆）442
司机（人）884
工资成本（元）320032001600
配送时间（h)252316
配送距离（km)2764. 12399. 51948.7
燃油费用（元）176.9316.8122.4
过路费用（元）108.164.210.5
配送费用（元）285381132.9
从表中的数据可以看出，传统配送路线规划方法的平均 时间成本为24h，平均配送路程消耗为2581. 8元，而综合运 费成本为333元。经过对比可知，所提方法比传统配送路线 规划方法得出的路线时间成本节省8小时，配送距离成本节 省633. 1千米，综合配送费用成本节省200. 1元。即时间成 本节省了 33. 3%，路程成本节省了 24. 5% ，运费成本节省了 60. 1%。因此该路径规划方法可以提升配送效率、节省配送 成本。
4结束语
在物流配送的过程中，物流车装载的当天需要从仓库中 按计划提前做好每一个客户配送的最优配送路径，，最后返 回到仓库。采用所提的电商物流末端配送路线规划方法，不 仅可以得到最优的物流配送路线，还解决了传统方法中存在 的配送成本过髙的问题，具有明显的应用优势。物流配送路 径优化规划方法只适用于部分物流公司，虽然整体方法运行 良好，但由于时间限制，只模拟当某个配送点调整时配送线 路的动态更新规划，无法对实际动态路况进行反馈更新，这一点将在未来的研究过程中继续深入研究。
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[作者简介]
陈婷（1981-)，女（汉族），广西柳州人，硕士，讲
师，研究方向：物流管理，经济信息管理。
浙江大学，2013.
(上接第335页)
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[作者简介]
吴昊（1995 -)，女（汉族），江苏省常州市人，硕
士研究生，主要研究领域为虚拟手术仿真。
张峰峰（丨979 -)，男（汉族），山东省日照人，副教
授，硕士研究生导师，主要研究领域为医疗机器人、
虚拟手术仿真技术。
詹蔚（1981-)，男（汉族），江苏无锡人，工程师，硕士，主要研究方向：肿瘤放射技术。
王荣淼（1995 -)，男（汉族），江苏南通人，硕士研究生，主要研究方向：医学图像处理、三维可视化技术。
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