我國跨境電商海外倉選址問題研究

朱嘉彤+張畢西+胡麗娜++陳奕昕

摘要： 跨境電子商務成長迅速，現有的配送模式卻跟不上業務發展需要，海外倉的建立具有眾多優勢，但電子商務環境下的海外倉選址不僅受單方面的影響，因此現有的選址研究不能直接運用到跨境電子商務上。本文以中國跨境電子商務為研究對象，從市場需求等角度考慮，并從考慮建倉費用，運輸方式，空間距離，時間成本等因素出發，建立海外倉選址模型。本文運用遺傳算法和粒子群算法對目標函數展開求解對比并用實例得以認證。從而為跨境電子商務設定海外倉提供方法和依據。

Abstract： With the rapid growth of cross-border e-commerce， the existing distribution model can not keep up with the needs of business development. The establishment of overseas warehouse has many advantages， but the overseas position under the environment of e-commerce is not only affected by the unilateral effect， so the research on the location can not be directly applied to the cross-border e-commerce. In this paper， taking China's cross-border e-commerce as the research object， considering the market demand， costs， transportation mode， space distance， time cost and other factors， establish overseas warehouse location model. This paper uses genetic algorithm and particle swarm algorithm to make a solution and comparison to the objective function， and uses examples to certify it， so as to provide methods and basis for cross-border e-commerce to set up overseas warehouse.

關鍵詞： 海外倉；選址模型；遺傳算法；粒子群算法

Key words： overseas warehouse；location model；genetic algorithm；particle swarm optimization

中圖分類號：F713.36 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）07-0078-03

0 引言

在經濟全球化的今天，跨境電商是經濟一體化的一大推手，我國跨境電商迅速發展，已形成一定的產業集群和交易規模。李克強總理在2016年政府工作報告中明確表示，要控制進出口貿易下滑的趨勢，加快我國貿易的創新和發展速度，堅持拓展跨境電商試點，鼓勵企業建成“海外倉”，促使外貿綜合服務企業更快更好地發展。最近幾年，我國的跨境電商飛速發展，許多大型跨境電商企業在國內已形成一定的產業集群和商業規模。據了解，以國際快遞為主的郵政小包模式和把貨物提前存儲在海外倉庫的海外倉模式是目前我國跨境電商的主要配送模式。所謂海外倉模式，就是將大規模跨境運輸貨品變為可能，電商企業預先把貨物報關，然后發貨到他國境內的倉庫，當此國顧客有消費需求時，再發貨給顧客。此時的貨物等同于國內快遞，不僅大大降低了時間成本，還提高了貨物抵達的安全度和商品的重復消費率。

張夏恒、馬天山（2015）在《中國跨境電商物流困境及對策建議》分析我國跨境物流的基礎上，提出建設海外倉對跨境電商發展有很大的促進作用。王春芝、高強（2015）在《基于扎根理論的服務備件跨境物流協同系統研究》用扎根理論的方法體系，從戰略層面提煉協同系統的要素和結構體系。王曉博和李一軍（2006）在《電子商務環境下物流配送中心選址模型與評價方法》中在物流配送中心選址模型上改變時間約束和變動費用條件，用定量化的啟發式算法和層次分析法（AHP）得到物流配送中心選址評價指標權重，全面評估包含了專家評分，進而確定最優位置。

在現實運行中，一般的選址會考慮費用成本、距離、需求量等因素，本文在傳統的倉庫選址模型基礎上做改進，加上考慮建倉固定費用、海運航運之間的運費差，再融入時間成本，使傳統選址模型更加科學、全面，更適應海外倉的選址要求。

1 模型建立

對海外倉選址的目標決策問題描述如下：每個國家或者主要城市看成是一個供應或需求質點，海外倉的選址根據在綜合考慮建倉成本、需求量、運輸方式、運輸距離、時間成本等的因素下，在n個備選點中選出m個，在保證滿足需求量的情況下，達到總成本最小，效率最高，利潤最大。

在模型中m表示備選海外倉的數量；n表示需求節點的數量；fi表示建設海外倉需要的固定成本；Zi{0，1}為決策變量，0指海外倉不建設，1指建設；Chi表示國際單位距離（公里）單位貨物（萬噸）的運輸成本；Xhi表示從供應節點到海外倉的運輸量；dhi表示供應節點到海外倉的距離；Wij表示境外單位距離（公里）單位貨物（萬噸）的運輸成本；Hij表示從海外倉到需求點的運輸量；lij表示海外倉到需求點的距離；k表示未設定海外倉時產生的時間懲罰成本的線性懲罰系數；tij表示從供應節點到達第j個需求點的時間；aj表示貨物到達的指定時間；？著j表示時間敏感系數；zj{0，1}表示tij>aj，則zj=1，若tij

式（1）為目標函數最小總成本，包含三點：建設海外倉的固定費用，國際運輸費用和境外物流費用以及因沒有建設海外倉耽誤貨品以最快的時間到達的時間懲罰成本。總費用為三部分成本之和，按照要求一定的時間使總費用最小，即使得總費用函數（=固定費用+運輸費用+時間成本）最小。式（2）為約束條件，表示供應點到各海外倉的運輸量要大于海外倉到各需求點的運輸量，滿足客戶需求量；海外倉的建設數量應少于需求點的數量，運輸量和距離都大于等于0；Zi{0，1}為決策變量，0指海外倉不建設，1指建設；Zj{0，1}為是否需要時間懲罰的0-1變量；時間敏感系數是0到1之間的實數，數值愈大，時間敏感性愈強。

模型假設所有運送的貨品均一次性運達海外倉及需求點；僅在需求點所在國家建立海外倉；一個海外倉可向多個需求點供貨，一個需求點可以由多個海外倉供貨，海外倉之間不互相協調補充；各需求點的當地需求量可預知；第i個海外倉到第j個需求點的貨品的運輸量要滿足需求量；供應點、海外倉和需求點之間均看成質點，質點之間的距離為直線距離；若供應點到需求點之間設定海外倉，則使用海運，否則使用空運；海外倉到需求點之間全程使用空運。

2 算法設計與分析

由于非線性混合0-1問題屬于典型的NP（Non-deterministic Polynomial）問題，沒有最優解，本文運用遺傳算法來構造優化解。

2.1 編碼設計 編碼是遺傳算法首步，現在主流的編碼方法存在三種：二進制、格雷碼和浮點數編碼。在此模型中，決策變量Zi和Xij中含有的變量個數分別為m 和mn，因此目標函數中的變量為m+mn，即可編碼成長度為m+mn。

2.2 初始種群生成 使用蒙特卡洛法產生一個種群規模M、長度m+mn的二進制染色體的初始種群，任一二進制染色體中的每一位隨機地取0或1。

2.3 約束條件處理 對于模型三，約束條件為不等式，因此，罰函數k（x）=■[max（hr（x），0）]2，其中hr（x）表示約束條件函數，R為恒等式約束條件的總個數。通過罰函數可以構造如下函數：P（x，？啄）=F（x）+？啄k（x）。

2.4 適應度函數 適應度是用來度量群體內每個個體在優化問題中達到或近似找到最優解的優良度。適應度越高，可遺傳概率越大。本文所建模型需總費用最小，其適應度函數為P（x，？啄）。

2.5 選擇操作 本文采用轉盤選擇法，假設個體適應度為Fi，群體大小為M，則個體i被選擇的概率Pi：Pi=■，其中式中，i=1，2，···，M。

2.6 交叉操作 交叉算法是遺傳算法中生成新個體的主要方法，在交叉之前對個體隨機配對，配對的那對染色體上的一段基因再按照某一規則交換，進而產生兩個新個體。優秀基因通過交叉保留、遺傳與進化。

2.7 變異操作 遺傳算法中的變異算子相當于遺傳學中的基因突變，由于外界環境的變化使得基因結構發生變異，從而產生新的染色體。首先，確定需變異的個體數c=[P×pm]；然后在[1，P]內隨機c個整數{p1，p2，…，pc}，在內隨機選c個整數{n1，n2，…，nc}；最后，Xp1在分量n1上變異，Xp1（xp11，…，xp1n1，…，xp1n）表示變異個體，n1表示變異點，則新個體表示為Xp1′（xp11，…，xp1n1′…，xp1n），其中xp1n1′=xp1n1+？著（d，y），（d，y）=ya1-■，式中，y=xp1n1max-xp1n1min，其中，xp1n1max、

xp1n1min，為染色體基因中允許的最大、最小取值，a為[0，1]之間的隨機數，？著（d，y）是為了加大個體的突變程度。本文在選擇算子的引導下，以概率Pm對個體染色體中的部分基因值與其他等位基因進行替換，變異操作，進而生成新個體。

2.8 終止條件 設定最大迭代次數G，次數一到就停止運算。

3 基于粒子群算法的模型求解

粒子群算法類似于模擬退火算法，屬于進化算法的一種，它是以隨機解為初始點，用迭代得出最優解，同樣地，適應度越高質量越優。

在此模型中，決策變量Zi中包含變量個數為m，決策變量Xij中含有的變量個數為mn，因此目標函數中的變量為m+mn，即可編碼成長度為m+mn。

由粒子組成的群體對Q維空間進行搜索，每個粒子表示x1=（x11，x12，x13，…，x1Q），每個粒子對應的速度表示v1=（v11，v12，v13，…，v1Q），每個粒子在搜索時要同時考慮以下兩個因素：一是自身搜索到的最優值pi=（pi1，pi2，pi3，…，piQ），i=1，2，3，…，n，二是全部粒子搜索到的最優值p

4 案例分析

廣東省深圳市某跨境電商公司主營業務為高級不銹鋼內膽，因近幾年來海外電商的迅猛發展，與香港、尼日利亞、緬甸、孟加拉、韓國等國家有業務關系，現擬在目的國分布情況、需求量、資金等條件約束下建立海外倉。案例通過建立的數學模型得到待建海外倉，以達到總成本最低的目標。案例基本數據：海運成本為20元/件/公里，空運成本為120元/件/公里，海運速度50公里/小時，空運速度600公里/小時，未設定海外倉時產生的時間懲罰成本的線性懲罰系數為100元/天/件。

有關數據如表1～表3。

基于遺傳算法的MATLAB運行結果如圖1，圖2，表4所示。

基于粒子群算法的MATLAB運行結果如圖3，圖4，表5所示。

用兩種不同的算法得出不同的配送方案，從目標函數結果看出，遺傳算法得出的總成本比粒子群算法要小。

5 結論

在經濟貿易全球化的今天，跨境電商飛速發展，海外倉的普及能大力促進跨國貿易進行，極大縮短物流時間，同時使得當地退換貨手續更加簡便，其優勢是不言而喻的。文章對跨境電商海外倉選址問題進行探討，考慮建倉費用，運輸方式，空間距離，時間等條件，建立數學模型，并用遺傳算法和粒子群算法得出解，為跨境電商建立海外倉給出科學建議，從而增強市場競爭力。

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