淺析B2C電子商務的物流配送中心選擇與路徑設計

李家華

（廣州科技職業技術學院，廣東廣州,510550）

0 引言

隨著網絡通信技術以及數字信息技術的不斷快速發展，以及人們對生活質量需求的日益提升，基于B2C商業發展模式的電子商務逐漸代替傳統商務模式，在我國國內生產總值中的比例越來越高，所以具有個性化商務交易模式的B2C電子商務已經成為我國未來商務發展的主要趨勢。B2C電子商務的出現，使得需求量小、位置分散的消費者通過互聯網就可以直接在網絡上方便快捷地選擇自己滿意的商鋪來選擇所需產品。作為電子商務的支撐產業，物流配送對其而言有著非常重要的作用，相對于電子商務而言，物流發展卻相對滯后，已經成為電子商務整個商業鏈中最薄弱的一環。尤其是在電子商務的物流配送中心的選址以及產品配送車輛路徑選擇的問題，已成為制約電子物流快速發展的主要因素。所以對于B2C電子商務的物流配送中心選址優化以及產品配送車輛路徑設計的研究對于實現電子商務物流智能化配送促進B2C電子商務進一步發展來說具有非常重大的現實意義。

1 B2C電子商務的物流配送中心選擇與路徑設計

物流已經作為“第三利潤源泉”，在電子商務業績的提升方面有著不可替代的作用。當前基于B2C電子商務模式的各大網站的促銷活動更是對物流配送提出了更高的要求，由于商品供應點到商品需求區域的發貨數量、頻率以及方向具有很大的隨機性，所以在物流配送中心選址以及配送路徑設計問題，要從商品供應鏈管理的角度出發，做到以最優化的物流運營效率來提供最優質的商品配送服務質量。

1.1 物流配送中心選址模型

電子商務的物流配送中心在整個電子商務過程中充當中轉站的作用，當有消費者通過互聯網下單之后，B2C型電子商務企業會將下單商品從商品供應點發送至配送中心，然后由配送中心向消費者進行配送，從而使得整個配送系統的總體成本最小。一般的，B2C電子商務物流配送系統的成本開支包括商品供應成本，物流運輸費用，配送中心的投資以及管理開支，商品物流加工費以及到顧客的運輸費用等。如圖1.所示，為B2C電子商務模式的物流配送系統模型。

圖1.基于B2C模式的電子商務物流配送模型

如圖1.所示，假如商品供應點由i表示，配送中心由j表示，顧客由k來表示，某商品l從商品供應點i到配送中心j的運輸量為xijl，配送中心為yj（當j等于1時，配送中心被選擇，j等于0時，則表示配送中心未被建設），配送是否經過配送中心為zjk（當k等于1時，表示顧客k由配送中心j來配送），商品供應點i的商品l成本為Hil，其到配送中心j的運輸費用為Cijl，商品l配送中心j到顧客k的運輸費用為Bikl，商品l在配送中心j的流通加工費為Sjt，顧客k對于商品l的需求兩位Dkl，則有該B2C電子商務的物流配送中心選擇優化的物流配送成本最小的數學模型為：

1.2 物流配送中心選址模型求解方法

針對上述數學模型，求出其總費用最小值，從而設定某個區域內的配送中心地址。該類問題屬于選址-分配的問題，屬于大規模的0-1證書規劃模型，此類問題可通過嵌入表上作業法的遺傳算法求解。

首先對模型中的商品供應點、配送中心和顧客采取自然數編碼，然后生成初始組合，即商品供應點到配送中心到顧客的組合，并確定適值函數f(x)，即每個組合內可確定的配送中心與供應點之間以及配送中心到顧客的所有費用，包括運輸費和商品加工、管理所需的成本。然后采用正比選擇和最優保留相結合的策略選擇，并采用雙切點發交叉算子，而后設定終止規則，并將最優解保存，而后結束計算。該方法可通過程序設計在計算機上實現。

1.3 商品物流配送路徑設計模型

基于B2C模式的電子商務物流配送的路徑設計，本質上是如圖1所示的電子物流配送系統模型中有配送中心向顧客之間的物流配送。對于某個配送中心而言，車輛路徑設計是運籌學和組合優化領域的研究問題，假如配送運輸的車輛從配送中心出發，基于每個顧客只服務一次的原則，要經過使用最小費用的路徑，返回配送中心。如圖2.所示，為B2C電子商務的路徑設計模型。

圖2.配送中心車輛路徑設計模型

1.4 商品物流配送路徑設計求解

如圖2的配送中心車輛配送路徑設計模型為VRY模型，可通過捕食搜索算法來完成路徑設計的問題。

捕食搜索法是一種全新的仿生學計算方法，即對全局內所有可能的求解進行搜索比較，直到求出最優解，然后在附近區域進行集中搜索對比，然后在全局再次循環上述搜索過程，直到找到最優解為止。所以在程序設計時首先要完成配送中心和客戶的編碼，即將某區域內所有的顧客和配送中心進行集中編碼。然后隨機選擇兩個位置并將其編碼進行逆轉從而得到當前解（初始解）的一個鄰域，以同樣的方法對該區域內的顧客進行編碼，并對其目標值f(x)進行解碼，如果結果優于最優解，則將其結果賦值給最優解Xmin。而后在該鄰域內進行循環（循環次數）搜索對比。如果有優于之前的最優解，則將其賦值給最優解Xmin，此時，最優解Xmin發生改變，如果沒有發現該區域內所有解都比最優解值差，則繼續搜索。

假如某區域內有3個配送中心，共有17個顧客下單該企業商品。根據上述算法將其進行編碼，所得的實際的配送網絡如圖3.所示。

圖3.B2C電子商務配送中心路徑示意圖

假如每個配送中心內可調用配送車輛為3，單位距離費用為5元，3類商品的重量分別為0.2,0.3,0.4，則根據捕食搜索法對最佳路徑進行選擇，結果如圖4.所示。

圖4.最優配送路徑

2 總結

物流配送已經成為限制B2C電子商務快速發展的瓶頸之一，所以深入優化電子商務的物流配送中心地址以及完善商品物流車輛路徑設計來提高物流配送系統的運行效率，對于提高電子商務的快速發展來滿足人們日益增長的消費需求來說，是比不缺少的。本文針對B2C電子商務配送中心的選址以及配送路徑設計，根據實際情況設計出數學模型，并提出了遺傳算法和捕食搜索算法，來解決配送中心選擇問題和路徑設計問題。當然，當配送位置分散較為廣泛時，可以建立二級配送中心，在實際運用過程中，只需將二級配送中心當成中間客戶，繼續使用遺傳算法和捕食搜索算法來優化總的配送中心和配送路徑，從而降低配送成本。但是，在實際的應用中，還有很多不確定因素影響商品的配送，例如如何與城市智能交通相結合來避免道路堵塞等，所以還需要更多的不懈努力來提升B2C電子商務的物流配送系統的運行效率，進一步為創建新型互聯網社會，提高人們生活水平。

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