基于遺傳算法的快遞配送路徑優化問題研究

楊粟涵　于蕾

摘? 要：以數字型基礎設施為代表的“新基建”目前處在起步階段，面對經濟下行的壓力，夯實物流產業基礎，可合理規劃配送路線來提高物流配送效率。以合肥市某知名快遞企業配送路徑優化問題為研究對象，分析該企業配送問題，建立以配送網絡成本最小為優化目標的數學模型，采用基本遺傳算法的流程為模型設計算法，仿真運行得出結論。

關鍵詞：配送路徑;遺傳算法;優化模型

中圖分類號：TP18;F252? ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）09-0099-03

Research on Optimization of Express Delivery Route Based on Genetic Algorithm

YANG Suhan，YU Lei

（Hefei Technology College，Hefei? 230011，China）

Abstract：“New infrastructure” represented by digital infrastructure currently in its infancy. In face of economic downward pressure，laying solid foundation of logistics industry，a reasonable planning route can be distributed to improve the efficiency of logistics distribution. A famous express enterprises in Hefei distribution route optimization problem as the research object，analyzing the enterprise distribution problems，establishing a distribution network，and the mathematical model of objective function is minimum cost，using the basic process of genetic algorithm for the model to design algorithm，and simulation in order to draw the conclusion.

Keywords：delivery route;genetic algorithm;optimal model

0? 引? 言

電商產業的蓬勃興盛及O2O商業模式的不斷成熟，促進了物流行業的飛速發展，物流業的發展程度已然成為衡量我國現代化程度的重要指標之一。特別是目前新冠肺炎疫情時期，基于人工智能的物流網絡展現出驚人的效率，避免了災難性的物資短缺。打贏疫情防控阻擊戰，物流產業基礎是重要因素，不僅依賴于物流快遞業的個體擔當、企業情懷，也要依賴國家的產業支撐、政策扶持。面對日前經濟下行的壓力，我國多次提出加快“新基建”、培育新動能，然而以數字型基礎設施為代表的“新基建”卻處在起步階段。因此加快“新基建”可以對沖疫情不利影響，為應對經濟下行壓力、推動高質量發展提供著力點。

在物流行業的“最后一公里”物流配送環節上，數字化智能化水平不盡如人意，配送成本居高不下，而配送安全性和時效性又是影響客戶滿意度的重要因素，因此關于物流配送的路徑優化問題一直受到不少學者的關注并取得一定成效。如趙娜研究餐飲領域的配送問題，設計配送路線，在車輛路徑優化的基礎上加入時間窗，建立了VRPTW問題模型，并且設計遺傳算法進行優化求解[1];詹斌等借助云計算和大數據對電商物流末端配送進行分析，提出可視化配送服務一系列創新思路[2];涂漢江針對TSP問題（Travelling Salesman Problem）對外賣配送路徑優化進行建模，用分支限界法求解，建立一個外賣訂餐系統[3]。針對我市蜀山區某知名快遞企業的現狀，文章用遺傳算法研究其轄區配送路徑優化問題。

1? 快遞企業配送路徑優化問題分析

1.1? 問題描述

以安徽省合肥市蜀山區某知名快遞企業的直營站點配送路徑優化為對象進行研究。通過調研得知，該企業在蜀山區設1個配送中心、15個站點，主營業務范圍為末端配送，依據轄區顧客電子訂單的物品種類、規格、數量、時間、地點等顧客信息需求來進行掃描、分類、裝卸搬運、調度等，最終將物品送往各站點。由于該企業并未形成完善的配送體系網絡，物流裝備的標準化程度低，極大地影響了配送效率，并且合理配送計劃的缺乏造成配送成本虛高，因此亟需建立數字化智能化的物流網絡。

該企業的一個配送中心處在蜀山區各站點的中心區域，占地面積大，配送業務主要集中在各類網購的快遞包裹，并且具備一定數目的配送員和配送車輛，一名配送員駕駛一輛車給若干個站點送貨，每名配送員根據分配到的目標執行配送任務，且都是從配送中心出發，完成配送任務后返回配送中心。15個站點的門店分布不均，處在不同的地理位置，具有不同的經營狀況，送貨時間和貨物需求量也不盡相同，所有物流點的地理位置和貨物需求量都是已知的，如表1所示。配送到達站點的停滯時間忽略不計，主要考慮的是配送過程所消耗的時間，配送員配送時也需要完成退貨等逆向物流貨物的處理，并且帶回配送中心。各個配送員的工作內容不交叉，可以看作是MTSP多旅行商問題（Multiple Traveling Salesman Problem）或者分成M個TSP問題[4]。

1.2? 模型建立