淺談地方物流傳輸智能化的發(fā)展與研究

郭曉梅 李佳琪

摘?要：本文旨在充分調(diào)研發(fā)展中地方物流業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀和問題的前提下，通過對現(xiàn)代化智能物流系統(tǒng)和遺傳算法的國外內(nèi)研究，結(jié)合現(xiàn)代物流傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，闡述了基于發(fā)展中地方物流的智能化傳輸體系的設(shè)計思想以及智能安全設(shè)備的應(yīng)用。目的是提高地方物流系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，降低地方物流業(yè)的運(yùn)營成本。對促進(jìn)發(fā)展中的地方產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級有一定的意義，也可為以后結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”的地方智能物流系統(tǒng)應(yīng)用研究提供參考。

關(guān)鍵詞：物流傳輸;智能化

一、研究背景和現(xiàn)狀

現(xiàn)代物流業(yè)對實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展，提升綜合實(shí)力和競爭力，推動比較優(yōu)勢向競爭優(yōu)勢轉(zhuǎn)變具有重要的意義。同時，物流是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“血脈”，對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展、承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有著重要影響，是一個地區(qū)投資環(huán)境好壞的重要體現(xiàn)。

當(dāng)前發(fā)展中的地方物流業(yè)已初具規(guī)模：①物流規(guī)模不斷壯大、市場主體快速：近年來，地方經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展，生產(chǎn)和消費(fèi)“水漲船高”，直接推動全市物流規(guī)模不斷擴(kuò)大。②新型物流業(yè)態(tài)方興未艾、產(chǎn)業(yè)與物流加快融合互動：電商物流、冷鏈物流、保稅物流開始興起。物流業(yè)與農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、商貿(mào)流通業(yè)融合發(fā)展加快，專業(yè)化的物流服務(wù)初露端倪。

雖然新型物流累積的積極因素正在增長，集聚的發(fā)展能量正在涌動，但大多數(shù)發(fā)展中地方物流企業(yè)運(yùn)營方式都停留在提供運(yùn)輸、倉儲或貨代服務(wù)的初級階段，主要存在以下的弊端：①物流運(yùn)輸分散和智能化水平不高導(dǎo)致物流資源浪費(fèi)嚴(yán)重。②缺乏現(xiàn)代化智能化配送信息系統(tǒng)支撐。據(jù)調(diào)查，物流服務(wù)企業(yè)中，物流信息系統(tǒng)應(yīng)用的落后已成為中小物流企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。③缺少運(yùn)輸大數(shù)據(jù)平臺和監(jiān)管信息系統(tǒng)，缺少不同運(yùn)輸方式信息共享機(jī)制，行業(yè)監(jiān)管、運(yùn)營、服務(wù)的智能化程度比較低。由于運(yùn)輸信息系統(tǒng)、倉儲信息系統(tǒng)、物流作業(yè)管理信息系統(tǒng)之間互不溝通。物流企業(yè)之間無法共享配送貨運(yùn)信息，無法協(xié)作分享貨運(yùn)業(yè)務(wù)，形成集約化共同配送，大多數(shù)小規(guī)模的物流企業(yè)都無法將物流配送過程的進(jìn)展?fàn)顟B(tài)與供應(yīng)鏈上其他企業(yè)進(jìn)行即時分享。

二、研究內(nèi)容

無論在國內(nèi)外，大家認(rèn)為遺傳算法在路由選擇、仿真優(yōu)化、配送、中心選址、倉庫管理、云服務(wù)平臺都有很好的建樹。目前根據(jù)國內(nèi)外智能物流系統(tǒng)的研究狀況，發(fā)達(dá)地區(qū)的智能物流系統(tǒng)的研究取得了一定的研究成果，主要集中在智能物流系統(tǒng)的理論研究和基于RFID、物聯(lián)網(wǎng)的智能物流系統(tǒng)設(shè)計。相對而言，針對具有地方性特點(diǎn)，特別是如何改善發(fā)展中地區(qū)物流存在“小、亂、弱、低、缺”的問題，即結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”的地方智能物流系統(tǒng)研究較少。

（一）研究目標(biāo)和對象

為了爭取實(shí)現(xiàn)企業(yè)供銷兩端的無縫銜接，通過對等、實(shí)時、互動的網(wǎng)絡(luò)傳送手段，完成小訂單與小需求的對接，需要對地方物流政策平臺和主要影響因子進(jìn)行研究，設(shè)計貼合地方智能物流（路由、時間、車載、需求量等）的遺傳算法，最后結(jié)合相關(guān)學(xué)術(shù)論著的理論觀點(diǎn)，進(jìn)行算法設(shè)計，構(gòu)建智能物流體系。

（二）研究步驟

構(gòu)建適合于地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高效智能物流體系的關(guān)鍵步驟：

①本地物流大多存在“小、亂、弱、低、缺”特性，如何從中快速選取種群中的優(yōu)秀個體進(jìn)入下一代，進(jìn)行遺傳算法的交叉運(yùn)算。

②如何將交叉算子的設(shè)計充分與物流傳輸?shù)奶匦越Y(jié)合，避免算法的整體尋優(yōu)效果下降。以及怎樣控制變異次數(shù)，做到兼顧群體多樣性和優(yōu)良基因的保持。

③如何建立高效的物流信息服務(wù)平臺，能對企業(yè)資源和物流資源進(jìn)行高效整合，能對物流傳輸各要素進(jìn)行有效無縫對接及進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，并能對物流進(jìn)行全程監(jiān)測。

三、設(shè)計思想

地方現(xiàn)代化智能物流傳輸系統(tǒng)需要考慮多方面的平衡，假使地方物流配送中心已經(jīng)通過了優(yōu)化選址，那么接下來主要考慮顧客配送地點(diǎn)分散，配送車輛不足導(dǎo)致配送時間不定的問題，即本節(jié)主要針對物流配送途中除了車載量考量，還有時間約束的時間窗車輛路徑問題進(jìn)行討論，此概念最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指物流區(qū)域的顧客群，每家都有自己的配貨要求，配送中心向顧客配送貨物，由一個車隊負(fù)責(zé)分送貨物，在一定的約束下，能夠選擇合適的配送順序和行車路徑，目標(biāo)是使得客戶的需求得到滿足，達(dá)到諸如路程最短、耗費(fèi)時間最少、成本消耗最少等目的。

接下來，簡單描述基于遺產(chǎn)算法的帶時間窗車輛路徑規(guī)劃的思想：

首先，因?yàn)轭櫩偷攸c(diǎn)眾多且分散，而車輛又是考慮因素之一，所以不采用0和1標(biāo)記，我們可以采用簡潔的符號編碼方式對染色體進(jìn)行編碼，只不過此時符號用數(shù)字表示。即如果有M個顧客，最大使用車輛數(shù)為N時，預(yù)設(shè)染色體長度為M+N-1，即染色體表達(dá)式：（1，2，3…M+N-1）。

在物流傳輸中，車輛與路徑、配送中心的設(shè)置可用染色體表達(dá)式簡化，如當(dāng)有6個顧客，分別表示為編號1，2，3，4，5，6;最大使用4臺車配送，假使其中一條路線設(shè)置為：配送中心—1—2—配送中心—3—4—配送中心—5—配送中心—6—配送中心;也可以設(shè)置其他的路線：配送中心—1—配送中心—2—3—配送中心—4—5—配送中心—6—配送中心;配送中心—1—配送中心—2—3—配送中心—4—5—配送中心—6—配送中心等。因此，分別對應(yīng)的染色體表達(dá)式為：127348596;172384596;172384596。其中7，8，9分別表示配送中心。

此時，并不能保障采用的這些路線滿足時間約束，因此需要引入制約函數(shù)，當(dāng)然采用上述編碼方式不能保證解碼的各條配送路徑都滿足載重量約束和時間窗約束，所以為了能夠簡單解決違反約束這一問題，我們使用制約函數(shù)的辦法來進(jìn)行求解。制約函數(shù)的因子包括了成本與客觀條件的綜合考慮，即影響成本的重要因子之一是運(yùn)行距離，無特殊情況運(yùn)行距離越小，成本越小，而同時要滿足客觀條件的制約，制約的因素由車輛載量和時間要求決定，因此F（s）=S（s）+aL（s）+bT（s），其中S（s）代表運(yùn)輸中的運(yùn)行距離，L（s）代表超容量約束之和，

T（s）代表超時間窗約束之和。a為超容量約束的權(quán)重，一般來說，超容量約束容易控制，所以權(quán)重設(shè)為5。b代表超時間窗約束，時間相比容量難于控制，因此b設(shè)為50。當(dāng)1/f（s）越小代表越接近目標(biāo)。

接下來進(jìn)行初始化，初始化種群的前提條件是構(gòu)造初始解，在構(gòu)造初始解時要考慮的是如何降低搜索的難度。假設(shè)顧客數(shù)量為N，車輛數(shù)m，其中g(shù)為其中的一個顧客，生成一個遍歷序列為：g，g+1，g+2…N，1…，g-1;一直遍歷到序號為N生成初始解。

具體操作如下：若將編列序列顧客i添加到第k條路徑中，當(dāng)此路徑暫無其他顧客時，可以直接加入路徑k;若有1個顧客，根據(jù)左時間窗大小添加，若有h個顧客，則要在h-1對顧客中查找當(dāng)i顧客插入后是否仍能滿足前后顧客的時間要求，可以的話插入，否則排列到最后。這里需要注意的是，若當(dāng)?shù)趉條路徑已經(jīng)超出車載量約束的話，記錄之前訪問的顧客，繼續(xù)更新K+1路徑…在構(gòu)造完初始解后，將所有路徑轉(zhuǎn)換為個體，類似所說的127348596即為一個個體，至此初始化結(jié)束。

接著采用基本遺傳算法的選擇策略，選擇適應(yīng)度大的個體進(jìn)行下一步交叉操作，交叉操作如下（設(shè)交叉區(qū)間為[4，7]）：

此時發(fā)現(xiàn)交叉后可能存在基因點(diǎn)重復(fù)的情況，因此進(jìn)行調(diào)整子代A為1237865940，子代B為2104567389。接下來變異操作可以將交叉片段進(jìn)行反序。當(dāng)然此思想在算法實(shí)現(xiàn)時的精確度、可行度以及計算復(fù)雜性上都有所欠缺，需要進(jìn)行持續(xù)性地研究和改進(jìn)。

四、物流傳輸?shù)闹悄馨踩O(shè)備

除了日常的物流配送需求，還要考慮到某些對安全系數(shù)要求較高的物品配送需求，因此可以智能化運(yùn)輸系統(tǒng)還加入智能鎖的設(shè)計與應(yīng)用，比如銀行傳票，機(jī)密物品或文件的傳送過程中可以使用，智能鎖的報警功能和記憶功能，可以避免傳輸過程途中物品被人為打開或竊取。

五、結(jié)語

本文通過國內(nèi)外對智能物流傳輸、遺傳算法的相關(guān)研究成果的研究，闡述了基于發(fā)展中地方物流的智能化傳輸體系的設(shè)計思想以及智能安全設(shè)備的應(yīng)用必要性，其中包括介紹了遺傳算法的研究現(xiàn)狀、在解決物流傳輸問題上的工作原理和特點(diǎn)和存在的問題。

參考文獻(xiàn)：

[1]郎茂祥.基于遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化問題研究[J].中國公路學(xué)報，2002，15（3）：76-79.

[2]Cordeau J F，Laporte G，Mercier A.A unified tabu search heuristic for vehicle routing problems with time windows[J].Journal of the Operational Research Society，2001，52（8）：928-936.

[3]李躍軍.永州市現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展問題調(diào)查與思考[J].經(jīng)濟(jì)，2016，（6）8：257-258.

[4]許珮.帶時間窗的物流配送中心車輛路徑優(yōu)化問題[D].2018.

[5]陳國良，王熙法，莊鎮(zhèn)泉.遺傳算法及其應(yīng)用[M].人民郵電出版社，1999.

基金項目：湖南科技學(xué)院科學(xué)研究課題：基于遺傳算法的永州智能物流傳輸策略研究（湘科院19XKY055）

作者簡介：郭曉梅（1982—?），女，漢族，湖南永州人，碩士，講師，工程師，研究方向：智能應(yīng)用、自動化測試。