楚尚軒 浙江理工大學經濟管理學院
快遞與外賣共同配送的路徑規劃研究
楚尚軒 浙江理工大學經濟管理學院
針對目前研究最后一公里路徑規劃問題的文章大多未考慮快遞與外賣共同配送的模式,且沒有利用實際數據來驗證其效果,本文以最少配送時間為目標構建了快遞與外賣共同配送的路徑規劃模型。快遞與外賣在路線上會有很多重合,共同配送能減少快遞員行走的距離。另一方面,快遞與外賣單量的波谷和峰值不一樣,可以充分運用對方的閑置運力來應對彼此單量高峰的沖擊。在這種背景下對快遞與外賣共同配送的路徑進行規劃研究,通過全局優化來提升效率及降低成本,具有一定的理論意義和實踐價值。
快遞 路徑規劃 蟻群算法
電子商務的快速發展使得快遞的數量每年迅速增長,2016年中國快遞業務量達到312.8億件,同比增長51.4%。2011年至2016年的復合增長率為53.5%,收入規模達到3974.4億元。這些快遞在配送的最后一公里,要依靠快遞員將其從網點送到每一個顧客的手中。據外賣行業大數據顯示,2016年中國外賣市場規模已超過1000億元,預計到2020年可達7000億。這些外賣需要配送員在規定的時間內送到消費者手中。隨著電子商務和外賣的快速發展,最后一公里的效率和管理水平越來越受到關注。最后一公里的配送是影響消費者體驗的主要環節,其調度水平的高低,直接影響最后一公里的效率,而路徑規劃問題是配送的核心和重要環節。
城市中快遞配送單量多,客戶分布廣,位置隨機性強。外賣配送除了有快遞配送的這些特點,還有時效性的要求。每個配送網點完全覆蓋了整個城市并且配送范圍兩兩不重合。快遞員從配送網點出發,完成分配給其指定區域的包裹后再返回網點重復這一過程。對于外賣,快遞員需要在指定時間去商戶提取并在指定時間內配送至消費者。
1.參數與變量
集合
V 小區集,V={2,3,…,n+1}
V0節點集(小區和商戶),商戶由數字1表示,小區集由數字2,3…,n表示
K 快遞員集,K={1,2,…,m}
參數
Qk快遞員k的運載能力
ct單位距離的行駛成本
dij節點i和j之間的距離
Pi節點i的取貨量
Di節點i的送貨量
ai節點i的最早開始配送時間
bi節點i的最遲開始配送時間
ti節點i的所需服務時間
M 一個任意大的數
決策變量
xij快遞員k的決策變量,如果快遞員k從i點行駛到點j則xij=1;否則xij= 0
L0k快遞員k離開網點的載貨量
Lj快遞員離開節點j后載貨量
sik快遞員開始服務節點i的時間,如果快遞員k沒有服務節點i,則

2.數學模型:

約束(4–1)是目標函數,目標是行駛距離最短。約束(4–2)確保每個節點只能被一個快遞員服務。約束(4–3)限制了對于快遞員服務節點后必須離開,保證了路徑的連貫性。約束(4–4)- (4–6)保證每個快遞員從商家出發,到達顧客后必須離開,最終返回商家。約束(4–7)-(4–9)表示快遞員載貨量,分別為初始載貨量、服務第一個節點后的載貨量和快遞員在路徑中的載貨量。M是一個任意大的數。約束(4–10)-(4–11)表示載重量約束條件,每個快遞員所裝載的貨物總重量不能超過車輛的額定裝載能力。約束(4–12)和(4–13)為時間窗約束條件,保證了時間安排的可行性。最后,約束(4–14)表示變量的取值范圍。
使用評測程序對規劃出的方案進行測評,快遞員配送20萬個快遞包裹和8千個外賣所用的時間為98萬分鐘,平均一單的配送時間為5分鐘。經過調研得知目前配送一單快遞平均需要8分鐘,配送一單外賣平均需要10分鐘。對比可知此方案能很好的節約配送時間,提高配送效率。
針對傳統文獻大多未考慮快遞與外賣共同配送的問題,本文從兩個階段對快遞與外賣共同配送的路徑規劃問題進行了研究。第一階段考慮了快遞的路徑規劃問題,考慮到快遞員行駛距離影響運輸時間從而影響整個快遞的配送效率,以快遞員總行駛距離最小為目標函數,同時考慮到外賣的配送地點及時間約束,得到了各條路徑及每條路徑上的快遞數量。最后采用蟻群算法進行求解,得到了所有快遞與外賣共同配送的路徑規劃。結果顯示,經過共同配送的路徑優化后,快遞與外賣的配送時間都得到降低,并且可以用更少的快遞員完成更多快遞與外賣的配送。
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