基于SFLA的果蔬配送網絡優化應用研究

馬貝貝　黃賓　王語盈

摘 要：針對果蔬配送網絡的成本性和時效性特點，以杭州某果業公司的實際配送網絡為應用對象，構建軸輻式網絡模型，利用仿真軟件并基于SFLA方法對模型進行求解，形成多個以成本和時間為參數的備選方案。在建立符合公司實際要求的時效成本比標準的基礎上，對各備選方案排序，選擇最優方案優化配送網絡。該方法不僅避免了以往配送網絡模型只注重成本而忽視時效的不足，特別適用于果蔬等類生鮮產品，而且可以根據實際情況動態調整備選方案，從而便于實時優化配送網絡。

關鍵詞：果蔬配送網絡；軸輻式網絡模型；SFLA方法；時效成本比

中圖分類號：F506 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）20-0053-02

Abstract： In view of the cost and timeliness of fruit and vegetable distribution network， this paper takes the actual distribution network of a fruit company in Hangzhou as the application object， constructs the axle-spoke network model， and solves the model by using simulation software and based on SFLA method. Multiple options based on cost and time are formed. On the basis of establishing the standard of time-effect cost ratio which accords with the actual requirements of the company， the optimal scheme is selected to optimize the distribution network. This method not only avoids the shortage of only paying attention to cost and neglecting the limitation of time in the past distribution network model but also can be applied to fresh products such as fruits and vegetables and can dynamically adjust the options according to the actual situation so as to optimize the distribution network in real time.

Keywords： fruit and vegetable distribution network； axis-radial network model； SFLA method； time-dependent cost ratio

一般產品的配送網絡優化問題只關注成本[1]，目標是成本最小化，很多配送網絡優化思路和方法都是基于解決成本最小化問題[2]。區別于一般產品，生鮮農產品不僅注重成本，也同樣注重時效，簡單將解決一般產品配送網絡優化問題的方法移植到生鮮農產品研究中，就會出現成本降低但時效性也降低的問題[3-4]，因此處理生鮮農產品的配送網絡優化問題既需要考慮成本也需要考慮時效。綜合成本與時效的配送網絡優化方法是包括果蔬在內的農產品配送網絡研究的必然選擇[5]。

1 應用對象概況

杭州某果業公司現有門店30余家，各門店只負責銷售，而果品的揀選、配送等由專門的配送中心負責。各門店定期向配送中心下單，配送中心結合門店和車輛信息，以成本最小化為原則生成配送計劃。由于門店訂單差異較大，往往容易造成某些門店在周邊門店沒有相關訂單情況下，當日訂單果品很難在次日送達，甚至會延期數日才能送達。在此情形下，雖然系統性成本得到降低，但時效性很難滿足，既影響了門店的銷售，也降低了果品的新鮮度，門店對配送網絡的抱怨不斷。

考慮到果品的特殊性，時效性不僅能保持果品新鮮度，提高售價和銷量，也能減少貨損，降低成本，因此經過一段時間的營運實踐，公司決定將時效性納入配送計劃，基本思路是改變過去的直達式配送模式（配送中心直接面對各個門店，即一對多配送模式），變為軸輻式配送模式，見圖1。圖中假設有1個配送中心和8個門店。P為配送中心，A和B為門店。根據訂單信息，將A1、A1、A1、As作為一個子系統，其中As為該子系統的樞紐點；B1、B1、B1、Bs作為另一個子系統，Bs為該子系統的樞紐點。虛線為配送中心到各子系統樞紐點的配送網絡，實線為子系統內部的配送網絡。需要說明的是As和Bs雖然是各子系統的樞紐點，但其同時也是門店。

配送中心將8個門店的果品配裝好后，利用配送中心的箱式配送車輛分別送至As和Bs。此時As和Bs既是門店又是果品暫存點，再利用各門店的便利車輛，如電瓶車等對子系統內部的其他門店進行二次配送。每日根據訂單情況動態調整子系統及樞紐點，所以在每日的配送線路中，每個子系統的門店數和樞紐點都會有變化。

2 構建模型

構建模型如下：

目標函數minC=∑P∑iαPiXPi+∑i∑jβijYij

約束條件∑iXPi=∑i∑jYij T=aT1+bT2+…+nTn≥T0i=1…n

目標函數中，C為總成本，αPi和XPi分別為配送中心P到各子系統樞紐點以及各子系統樞紐點之間（即虛線系統）的單位運輸成本和運輸量，βij和Yij分別為各子系統樞紐點到各門店以及各門店之間（即實線系統）的單位運輸成本和運輸量。約束條件中，T為配送網絡時間可靠度，Ti（i=1…n，≠0）為單元網絡的時間可靠度，T0為期望的時間可靠度，a、b…n為根據單元網絡重要程度設置的權重系數。

3 算法與標準

上述模型可以采用混合蛙跳算法，即SFLA來進行求解。其基本思想是根據配送網絡節點的隨機化序列構建出成對的模型解，在每個節點上再按照同樣的規則測算自己的解。每個節點求解完成后再按照一定的規則并結合所有其他節點解形成的信息庫重新構建模型解，使得解空間趨向于更優。如此迭代反復，使解集不斷優化，直至達到目標所設定的標準。

一般情況下，時效與成本互為背反，在不斷優化成本的同時，時效性也不斷降低，因此如果不設定一定的標準，很難界定解集優化的最終解。一個解集存在一個成本和時間的解對集合，當優化為另一個解集時，成本降低一般會造成時間增加（優化前期可能兩者都會降低，優化后期則可能一個降低一個增加），此時衡量是否達到優化目標的標準一般有以下兩種：

一種是認為單位時間的“價值”與單位成本的“價值”相當，即在企業看來，時間雖然增加了一個單位，但成本也降低了一個單位，兩者相抵的話，企業是可以接受的。在這種情況下，只要時間變化量和成本變化量的比值（時效成本比）在實現設定的范圍內，就可以認為達到最優解，表達式為？琢≤△t/△c≤？茁，其中？琢和？茁分別為設定的變化標準上下限。

另一種是認為單位時間的“價值”與單位成本的“價值”不相當，即在企業看來，時間和成本雖然各自變化了一個單位了，但兩者對企業的影響程度是不一致的。一般對果品品質比較在意的企業對時效的要求更高，此時需要用一個調節系數來平衡這種差異，可以理解為時間增加一單位，需要用大于一單位的成本降低來平衡。這種情況下的表達式為？琢≤？覫△t/△c≤？茁，其中？琢和？茁分別為設定的變化標準上下限，？覫為調節系數。

4 求解

利用MATLAB編程，假設時間服從標準正態分布，αPi為配送中心年運營成本和配送量的比值，βij取成對門店的總運營成本與總銷售量的比值，權重系數取門店的年平均銷售額，標準上下限設置為[-0.003，0.003]，認為單位時間的“價值”與單位成本的“價值”相當。假設某日的各門店的訂單量、配送成本等信息見表1，據此對模型求解。

當迭代達到113次時，-0.003≤△t/△c≤0.003，此后再多迭代一次，△t/△c反而超出范圍，即△c的一個單位變化引起△t超過一個單位的變化，成本的減少“得不償失”，因此可能認為配送網絡實現優化。最終配送網絡為門店1-5為子網絡，其中門店4為樞紐點，門店6-8為子網絡，其中6為樞紐點。

5 結束語

在成本的基礎上，將時效性加入網絡分析中，對于果蔬類產品配送網絡的優化問題而言非常必要。借助SFLA方法求解，可以使得解集不斷逼近最優解，并使得解集符合實際需要。果蔬配送網絡除了成本和時效外，轉運損耗、節點處理等也可以做為重要的考量因素，將來可以考慮根據實際應用場景的需要，不斷增加更多影響因素，使得網絡優化更加貼近實際需要。

參考文獻：

[1]姚文娟.物流配送網絡優化研究[J].中外企業家，2013（24）：154-155.

[2]覃竟.物流配送決策運輸網絡優化問題研究[J].現代經濟信息，2016（24）：351-352.

[3]狄衛民，王黎.生鮮農產品物流網絡優化的研究現狀[J].武漢商學院學報，2014（4）：30-33.

[4]邱榮祖，鐘曉燕，鐘聰兒，等.基于蟻群算法的生鮮農產品配送中心選址優化[J].江南大學學報（自然科學版），2010（2）：156-161.