顺德区国通快递配送中心配送路线优化研究.docx
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顺德区国通快递配送中心配送路线优化研究
顺德区某快递配送路线优化研究
摘要：
祖国经济的腾飞为电商物流发展插上了一双金翅膀。
如何在当下蓬勃发展的市场经济里把握先机，成为行业的独角兽呢？
本文以顺德区某个快递企业为例，描述了在新时代下该企业存在的机遇和挑战，通过分析一个地区各个配送点的位置，以找到一条最短的从配送中心到网点的配送路线从而降低成本，提高效率，提升服务质量，在激烈的市场竞争中脱颖而出。
经过对比个这种文献，本文使用的方法是蚁群算法来进行路线的优化，并且辅以其他手段来共同提升配送效率
本文沿着提出问题，分析问题，解决问题的思路，以该快递企业的配送中心为例，从实际出发，首先分析了企业存在的问题，并针对这些问题进行分析，找到产生问题的原因及寻找解决的方法，以此提高配送效率。
关键词：
配送中心；蚁群算法；线路优化；车辆路径问题。
StudyonOptimizingDistributionRouteofaExpressDistributionCenterinShundeDistrict
Abstract:
herapideconomicdevelopmentofthemotherlandhasprovidedapairofgoldenwingsforthedevelopmentofbusinesslogistics.Howtoseizetheopportunityandbecometheunicornoftheindustryinthecurrentboomingmarketeconomy?
TakingaexpressdeliveryenterpriseinShundeDistrictasanexample,thispaperdescribestheopportunitiesandchallengesoftheenterpriseinthenewera.Byanalyzingthelocationofeachdistributionpointinaregion,wecanfindashortestdistributionroutefromthedistributioncentertothenetworktoreducecosts,improveefficiency,improveservicequality,andstandoutinthefiercemarketcompetition.Aftercomparingthesedocuments,themethodusedinthispaperisantcolonyalgorithmtooptimizetheroute,andothermeanstoimprovetheefficiencyofdistribution.
Followingtheideaofraisingquestions,analyzingproblemsandsolvingproblems,takingthedistributioncenteroftheexpressdeliveryenterpriseasanexample,startingfromthereality,thispaperfirstlyanalysestheproblemsexistingintheenterprise,andthenanalysestheseproblems,findsoutthecausesoftheproblemsandthewaystosolvethem,soastoimprovetheefficiencyofdistribution.
Keywords:
Distributioncenter;Antcolonyalgorithm;Routeoptimization;Vehicleroutingproblem.
1、绪论
1.1研究的背景
今年1月份至2月份全国实物商品网上零售额达10901亿元，同比增长19.5%，单广东省去年“双十一”购物节就有二千一百三十五亿成交额的记录，而与此同时IMF预计2019年全球经济增速从2018年的3.73%降低为3.65%，其中发达经济体从2.36%降低为2.13%，新兴经济体增速稳定在4.68%。
在国际经济不景气的环境下，我国电子商务行业能保持平稳较快发展，这证明了，电子商务行业已成为一个经济增长的支柱，对我国转变经济发展方式，满足人民群众对美好生活的向往占有举足轻重的地位。
而电子商务的发展离不开物流的支撑。
广东省“双十一”购物节达成了两千多亿成交额的同时，邮件处理量也创了历史新高，达到了单日11亿件。
2018年国务院办公厅发布的一号文件《国务院办公厅关于推进电子商务与快递物流协同发展的意见》也强调了电子商务同快递物流之间相互依存相互促进的关系。
展望未来，在十九大精神的指导下，在新发展理念的指引下，我国电子商务与快递物流将不断开创一个又一个新纪录。
从CLIC中国物流信息网查询可以知道，今年二月份我国电子商务流指数为109点，其中总业务量和农村业务量各自保持了同比20%和30%的增速，虽然对比上个月即今年一月份，我国电商物流指数回落了2.2个点，但国务院发展研究中心市场经济研究所王微所长认为，这只是季节性和基数因素引起的物流业务增速回调，属于正常现象。
通过对2015年一月到2019年一月的共三年的数据进行分析，我认为未来一年里我国电商物流将继续保持现有增速。
1.2研究的目的和意义
本文的研究对象是广东省佛山市顺德区的国通快递配送情况。
通过分析一个地区各个配送点的位置，以找到一条最短的配送路线从而降低成本，提高效率，提升服务质量，在激烈的市场竞争中脱颖而出。
具体而言，该企业作为国内老牌的快运公司，旗下拥有数量众多的网点，解决该企业的配送路径问题对于行业内其他企业都具有借鉴作用。
其次在快递竞争愈加激烈的情况下，谁能提供更优质更便捷更廉价的服务，谁就能坐上市场领导者的位置。
再者，在各乡镇的发展不均匀的情况下，各个网点之间的业务量差距较大，若没有依靠科学完善，行之有效的配送路径优化方案会出现严重的无效运输、重复运输乃至车辆空载的现象，导致资源浪费、客户满意度降低。
由此可以知道，解决好这一问题具有重要意义。
2、文献综述
车辆调度问题是一种复杂的TSP问题，是指一批需要不同货物量的客户从同一个配送中心取货，并且送货的任务是由一定数量的货车担任，在一定的约束条件下达到一定的目的。
例如占用的时间最少，所走的路线最优，耗费的资金最少等。
研究好这个问题对于国家保持经济繁荣、企业保持长久竞争力具有重要意义。
对于这个问题的研究，纵观古今中外，可谓是百花齐放，百家争鸣，从一开始的经典精确算法，即穷举法到后来的近似算法再到现在的启发式算法。
虽然穷举法被认为是一种最优算法，但它只适合在很小规模的问题上，例如当要求解一个只有20个城市的TSP问题时，可能的解就会有19！
=1.2164510040883e+17，而面对更加复杂的问题时穷举法就显得更加力不从心了。
显然使用穷举法来解决一切TSP问题是十分不理智的，我们需要一种更加高效的算法
而近似算法就是在时间成本和精确度之间折中的一个选项，当一个NP-hard问题规模太大以至于要付出巨大的时间成本求解时，只需要找到一个合理的解决方案便可。
例如最邻近算法、插入算法都是近似算法。
随着科学技术和生产力的不断发展，似乎也有了鱼与熊掌兼得的选项。
最近几十年兴起的启发式算法让许多复杂的问题在可接受的时间范围内找到了最优的解。
2.1国外研究现状
国外针对此类问题的研究比我国要早。
在七十年代前，这一类的启发式算法被统称为“methodofquickanddirty”。
接下来，时间到了1985年，在这个时候Hopfield和Tank教授则是发表了《“Neural”computationofdecisionsinoptimizationproblems》，这篇论文讲述了如何利用连续型Hopfiled网络来求解TSP问题，毫不夸张地说，这篇论文开辟了利用神经网络来解决TSP问题的宏伟篇章。
在1991年，G.GFOX又首次提出了基于physicalcomputation的五大算法，即模拟退火（simulatedannealing,SA）、人工神经网络（artificialneuralnetwork,ANN）、确定性退火（deterministicannealing,DA）、弹性网络（elasticnetwork,EN）和遗传算法（geneticalgorithm,GA）。
接下来到了1992年，意大利科学家M.Dorigo首次提出了蚁群算法（AntColonyAlgorithm），并且将蚁群算法成功应用到TSP问题中。
Sivakumar,P、Ganesh,K和Arunachalam,S（2007）在《国际物流经济与全球化》中利用数学模型与遗传算法来解决路线优化问题，并开发了一个统一的混合整数线路规划（MILP）模型和遗传算法的解决SDPM和标准型，同时送货和取货的车辆路径问题。
Mei-LongLe和ToshitakeKohmura（2010）在《中国上海交通大学学报（自然科学）》中提到用复合方法解决物流线路优化问题，再从出发地到目的地在通过配送中心的情况下，最佳的物流配送线路应考虑运输和配送成本，通过用迭代非线性（INLP）来解决物流线路优化问题。
2.2国内研究现状
国国内对于与配送的线路优化方面的研究和实践起步较晚，但近年来的研究也不少。
翦象慧和王如龙在2011年《物流工程与管理》在现代物流配送系统中优化调度模型的基本结构及构造进行了研究，根据配送调度不同要求的目标函数，将调度问题归结为表述问题的数学模型，然后用计算机求得合理可行的优化方案，在配送中付诸实施。
王跃、董宝田和王泽胜（2012）针对现状对节约里程法进行改进，将节约里程法的最终解作为禁忌搜索算法的初始解来进一步求解最优路径，并通过求解将物流运输路径问题简化成TSP问题进行实例论证，最终用C语言编程实现。
周长清和郑腾腾（2016）以自贡市牛佛镇的申通快递为例,对申通快递的发展现状进行分析和运用节约里程法,得出了申通快递的发展策略,以促进申通快递的发展。
2.3文献综述小结
。
国外的研究比国内要早。
国内的学者对于线路优化的方法也是借鉴国外的方法，对方法进行改进，从而计算出最优的路径，达到节约成本的目的。
虽然对于TSP问题，一般是基于模拟退火算法或者蚁群算法，但通过调查和分析发现，节约里程法在配送路线的优化上也具有十分重要的借鉴作用，与其他启发式算法一样，都能够实现降低配送费用，降低空载率等目的。
因为节约里程法的计算过程简单，收敛性强，相比较其他启发式算法而言能更快得到结果。
而且因为其操作简便，十分适合信息化程度低、员工科学素养不高的顺德国通快递点。
3、顺德区某快递公司网点的概况
顺德区，位于广东省的南部，珠江三角洲平原中部，东连广州市番禺区，北接佛山市禅城区和南海区，西邻江门市新会区，南界中山市，邻近深圳市、香港特别行政区、澳门特别行政区等珠江三角洲多个城市。
西江黄金水道、三茂铁路、国道325线以及京港澳高速公路穿境而过。
顺德区顺辖4个街道（大良、容桂、伦教、勒流）、6个镇（陈村、均安、杏坛、龙江、乐从、北滘）、108个行政村，92个居民区。
广东省佛山市顺德国通物流网点的快递配送中心位于顺德区勒流街道江村路一号。
该节点主要负责大良、容桂、伦教、勒流、陈村、均安、杏坛、龙江、乐从、北滘共十个街道（镇）的快递配送，拥有5t、2t货车各三台，3t货车四台。
顺德区快递2018年1-12月日平均业务量如下图
顺德区快递2018年1-12月日平均业务量
从配送方面看：
在量的方面，本区域内的需求量十分可观，在需求旺季日均业务量甚至突破了一千个单位。
而在波动性方面，2018年顺德区快递1-12月日平均业务量在有着明显的季节性变化，例如在每年的五六月份以及在十一月份电商促销期中，配送量最多比年平均业务量多一倍。
因此可以说，国通快递的发展前景十分光明。
4、节约里程法的相关介绍
节约里程法的实质就是依次合并配送过程中的各个回路，并且每次使合并后的总运输距离减小的幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。
利用节约法确定配送路线的主要出发点是，根据配送中心的运输能力和配送中心到各个用户以及各个用户之间的距离来制定使总的车辆运输的吨公里数最小的配送方案。
如图1（a）所示，P为配送中心所在地，A、B分别是客户所在地，三者这件的相互距离分别是a、b、c。
初始的配送方案是利用两辆车分别从P向A、B两地配送所需的货物，这样配送的距离就是2a+2b,如图1（b）所示;但是如果利用一辆车进行沿途配送，这样运行的距离就是a+b+c,如图1（c）所示，在没有其他干扰因素的情况下，节约的行程就是（2a+2b）-（a+b+c）=a+b-c>0。
AAA
acacac
PBPBPB
bbb
（a）（b）（c）
图1配送图
如果配送中心给多家客户配送，配送企业首先就要计算包括配送中心在内的个客户之间的最短距离，然后根据三角形两边之和大于第三边的定理，计算各客户之间可节约的运行距离，按照节约运行距离的大小排顺序，连接各配送地并根据实际情况规划配送路线。
运用节约里程法还需要满足一下条件：
1、满足所有用户的要求，不放弃任何一个客户。
2、任何一辆配送车辆不得超载。
3、每辆配送车辆的每天配送时间或者配送里程不得超出规定的上限。
4、每个配送点都只可以有一辆车进行配送，不可分批配送。
5、顺德区某快递配送中心配送现状分析
5.1顺德区各镇街以及配送网点的资料
从XX地图坐标查询系统可以得到该区域内所有下级网点的位置以及经纬度坐标
各网点的地理位置分布如下图（数据来自XX地图）
各网点的地理位置
以2月17日的快递量点向各个乡镇配送的需求量为例，各乡镇的快递量如下表所示（为了方便描述，配送中心用P表示，其余的网点分别以A-S表示）：
各网点的单日配送量（吨）
新民二路A
1.1
优越路C
0.24
保利花园E
2.9
新发路G
1.78
创业二路B
0.57
三联路D
0.78
德胜路F
0.24
驹荣路H
4.88
配送中心P
-
根据“各网点的地理位置”图，制出关于高要圆通快递点到各乡镇以及各乡镇间的距离的下表
5.2顺德区快递的配送现状及其问题
顺德区的某快递公司速递配送中心设置在勒流街道江村江村路一号，位于顺德区的几何中心，地理位置优越。
被325国道、广州绕城高速以及佛山一环南延线贯穿其中，交通便利，能够方便地接收到来自番禺等地的中转中心发送而来的包裹。
而从地价而言，江村位于城市近郊的工业区，地价便宜，且被顺德交通的大动脉——龙舟路环绕，方便货车以及集装箱车出入。
但随着互联网经济的快速发展，人民群众对快递业务的质量要求越来越高，明显的，该快递公司服务质量还是不尽人意。
通过调查我们发现，即使在社会主义进入新时代的今天，该速递仍然缺乏对运力资源的合理配置，缺失对运送路线的合理安排，在从配送中心到网点的车辆安排以及路线制定上，人的主观随意性占有决定性因素，经常是领导未经科学论证而直接拍板，导致了员工虽然严格执行，但公司利润仍然不见增长。
因为这种不科学的车辆调度方法导致了运力浪费严重乃至于成本居高不下的状况。
其次，物流信息系统利用率低，大部分员工仍然倾向于利用个人通讯工具传递信息而非手持终端（PDA），沟通效率低下、管理混乱问题严重。
5.2.1配送中心到网点的配送路线科学性不高，导致路径长、油耗高
一般情况下，原有的配送线路如图3所示:
图3优化前的配送线路
原有的配送路线优化前共有3条，分别是线路1：
P-A-B，线路2:
P-H-G-F-E，线路3：
P-C-D。
各条线路的配送路程及费用计算
线路1：
P-A-B
线路1的配送路程总计是28.33+22.13+7.79=58.24（km）,货物需求量是2.1+1.57=3.67（t）。
实际中，线路1派出了是一辆5t的货车。
在市场上，一辆5t货车单位油耗是1.5元每公里，因此此路线花费的费用大约是是87.36元。
线路2：
P-H-E-F-G
线路2的配送路程总计是36.09+39.76+5.54+10.15=87.56（km），货物需求量是8.82（t）。
实际中，线路2派出了的配送车辆是两辆5t的货车。
在市场上，一辆5t货车单位油耗是1.5元每公里，因此此路线花费的费用大约是是131.34元。
线路3：
P-C-D
线路3的配送路程总计是25.08+25.62+25.67=76.38，货物需求量是8.15（t）。
实际中，线路3派出了的车辆是1台3t的货车。
在市场上，一辆3t货车单位油耗是1元每公里，因此此路线花费的费用大约是是76.38元。
5.2.2车辆的配置不合理
从优化前的配送到网点的路线中，我们可以看到不仅线路3的配送量比路线1多3.4吨，线路2的路程几乎是路线1的两倍。
这样就是一种局部最优而整体欠优化的现象。
因此，该配送中心的配送路线急需进行一次系统优化以达到整体最优。
而且在路线4上，配送中心竟然派出了两辆货车在同一路线上行驶，这样严重浪费了资源，提高了配送成本。
不仅如此，该配送中心的配送路线受人主观意志的因素影响较大，缺乏科学性和合理性。
因此经常出现车辆的行驶路线过长。
在配送路程与费用的计算中我们可以看出，在配送需求量小的地区，配送路程更长，所需的费用更多。
5.2.3从业人员的科学素养不高
由于工资水平不高，加上公司人事流动低，工作量大，导致不能吸引到高素质人才的加入。
所招聘的人员的素质不如人意，员工们缺乏专业物流知识。
5.2.4信息化程度低
虽然该快递公司极力推进信息化，但由于种种原因，推进信息化的阻力重重。
例如，虽然公司已经配备了手持终端，但大部分中年员工由于各种原因仍倾向于使用纸质材料记录出入库，导致漏记、错记的情况时有发生。
再者，由于该公司所使用的车辆调度系统版本十分老旧，所以无法接入现市场主流的交通信息平台，导致但配送路线上出现交通拥堵时候，调度员不能马上获悉，当司机发现拥堵并将情况汇报给调度员之后已经错失最佳的逃逸机会。
6、顺德区某快递配送中心配送路线规划与设计
6.1配送线路规划过程
为了提高配送中心到网点的车辆调度的科学性性，以至于提高效率最终达到降低成本的目的，我们在anti-cycle流程的基础上做出小的修改，使它适用于车辆路径问题。
同时，由于油耗和行驶里程成正比关系，因此在以下计算中将不考虑油耗的影响，而用行驶里程来反映油耗。
6.1.1计算流程
（1）先对表“顺德区国通快递配送中心到各网点以及各网点间的距离”的数据进行处理得出得出配送路线最短的距离矩阵
最短配送线路距离矩阵
（2）根据最短配送线路矩阵，依据节约里程公式
，计算出各每一个网点的节约里程，例如A-B的节约里程计算过程：
P-A的最短距离是7.6，P-B的最短距离是10.3968,A-B的最短距离是2.0064,则A-B的节约行程是：
16.7808。
依据上述方法计算出所有乡镇间的节约里程（单位：
km），如表6所示：
节约行程矩阵
（3）把节约行程矩阵表中的节约里程按从大到小的顺序进行排列
（4）表7配送路线节约里程排序表
序号
连接点
节约里程
序号
连接点
节约里程
1
E-G
60.95
20
B-F
1.27
2
F-G
59.41
21
C-F
0.57
3
E-F
56.34
22
B-E
0.53
4
G-H
44.12
23
C-H
0.4
5
A-B
42.67
24
6
F-H
41.39
25
7
C-D
41.35
26
8
E-H
38.45
27
9
B-C
29.45
28
10
A-C
28.86
29
11
B-D
21.53
30
12
A-D
28.28
31
13
A-H
6.48
32
14
D-E
5.12
33
15
A-G
3.89
34
16
B-H
3.85
35
17
A-F
2.91
36
18
B-G
1.78
37
19
A-E
1.67
38
（4）二次解：
根据配送路线节约里程排序表，依次连接E-G,F-G,G-H,H-F。
但由于车辆装载量的限制，H节点无法被配送，因此只选择节约里程数最高的P-E-G-F。
配送线路有6条，总运行距离为332km，需要5t的货车1辆。
其中配送线P-E-G-F的装载量为4.92t，运行距离为83km。
如图4所示：
（5）最终解：
此时，根据配送路线节约里程排序表，应该是C-D,B-C,A-C,，但由于H网点尚未规纳入路线，结合车辆装载量考虑，可以把H节点单独纳入一个本路线。
因此可以依次连接P-D-C-B-A该线路的运行距离为152.39km,装载量为4.57t并且依次连接P-H改路线的运行距离为46km，装载量为4.88t。
此时配送线路有3条，总运行距离为213.5km,需要的配送车辆5t货车2辆，3t货车一辆。
如下图5所示：
6.2节约里程法对优化结果的分析
优化之前的费率表如下
优化前的线路产生的费用
线路
距离
需求量
车型
配载率
运费
P-A-B
58.24（km）
1.67（t）
5t
67.5%
40.1元
P-H-E-F-G
96（km）
9.8（t）
5t
98.4%
261元
P-C-D
60（km）
1.02（t）
3t
34%
76.38元
合计
214（km）
12.49（t）
377.2元
优化之后的费率表如下
线路
距离
需求量
车型
配载率
运费
P-E-G-F
83（km）
4.92（t）
5t
98.4%
40.1元
P-C-D-B-A
101.4（km）
2.69（t）
3t
89.6%
131.34元
P-H
46（km）
4.88（t）
5t
97.6%
76.38元
合计
222.18（km）
12.49（t）
247.82元
虽然从直观来看，虽然优化之后的运输距离有小范围上升但是这是因为考虑了运力这一约束条件。
而且倘若能在企业内推广这一算法，将会对节约更多成本。
因此，虽然不论从短期的经济效益还是从长期的发展来看，对配送路线的优化都具有重要意义。
6.3提高配送效率的辅助措施
配送路线的优化只是整体配送流程优化的一个部分，我认为要真正在市场中立于不败之地还需要企业从整体入手，系统考量，协调推进，从多方面为企业发展助力。
6.3.1抓软件，重视物流人才的培养与招聘
马克思说过，劳动者是生产力中最活跃最根本的因素，重视配送流程，提升配送效率从根本上来说就是要提升劳
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