基于多目標優化與雞群算法的跨境電商物流配送優化研究

黃娟

摘 要：針對跨境電商在物流配送過程中因地域與商品體量的不同，以及物流選擇的差異等導致的物流配送成本與物流配送時間各異的問題，為了提高顧客滿意度及提升跨境電商創新運營水平，綜合考慮物流配送的時效性與物流配送成本，以客戶花最少運費在期望運送時間內送達客戶指定的地點為優化目標，基于多目標優化方法構建一個跨境電商物流配送優化模型，并基于雞群算法求解該優化模型。最后，以某個客戶所購的一批商品為例進行仿真分析。仿真結果表明，在滿足客戶期望時效性的前提下，實際物流配送成本明顯低于客戶期望物流配送成本，驗證了所提出方法的有效性。

關鍵詞：跨境電商;多目標優化;雞群算法;物流配送優化

中圖分類號：F252? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）03-0034-04

引言

跨境電商的迅速發展，客戶從經濟性與時效性兩方面同時對跨境電商提出了進一步的要求，貨物能否及時且經濟地送到客戶手中成為贏得顧客滿意的條件之一。按照客戶要求以最小成本和最快速度將貨物送到客戶指定的地點已成為跨境電商創新運營的重要途徑之一。物流配送費用性價比高與時效性好，盡可能讓客戶花最少的運費并能隨時了解物品運送狀態，以及商品能夠在客戶期望的運送時間內送達，已成為電商選擇物流配送的關鍵，同時也是關系電商進一步發展的關鍵命脈之一。因此，探尋在盡量滿足客戶對商品時效性要求下，盡可能降低客戶物流配送成本的優化方法已成為研究跨境電商創新運營的熱點之一。

在跨境電商不斷發展壯大的帶動下，跨境物流成本隨之增加，導致難以為電商企業提供出能讓客戶非常滿意的優質服務[1]。隨著跨境電商的深入發展以及網絡的普及，多樣化國際物流的快速發展為跨境電商的物流配送提供了多樣化的選擇空間[2]。針對跨境電商和跨境物流相互融合面臨的困境，尋求它們兩者之間互相融合與發展的策略及優化方法已迫在眉睫[3]。杜志平、郭承麗等基于演化博弈的模型分析了跨境電商與跨境物流的協同策略，但是并未分析在協同策略下如何提高客戶滿意度[4]。丁鋒、陳軍等針對國際貿易與跨境商快速增長從供應鏈角度出發，基于異化戰略研究了提升跨境電商競爭力與提高利潤的方法，但是其并未提供相應的數學模型，缺乏數學理論的支持[5]。

贏得顧客滿意是跨境電商創新運營的核心問題之一，而如何讓貨物能夠及時且經濟地送到客戶手中是贏得顧客滿意的關鍵所在。針對跨境電商在物流配送過程中因不同平臺、不同體量、不用物流配送等導致了物流配送成本與物流配送時間各異的問題，為了提高顧客滿意度及拓展跨境電商運營模式。本文綜合考慮物流配送時效性與物流配送成本，基于多目標優化方法，構建了一個跨境電商物流配送優化模型，并基于雞群算法求解該優化模型。

一、優化問題建模

地域與商品體量的不同，導致了跨境電商在物流配送過程中因物流選擇差異造成的物流配送成本與物流配送時間各不相同，因此在兼顧物流配送時效性與物流配送成本情況下探尋跨境電商物流配送優化方法，解決因物流配送的盲目選擇而導致物流配送成本高與時效性差的問題，為提升客戶滿意度提供了新的途徑，也是一個研究跨境電商創新運營模式的重要課題之一。為了提高客戶滿意度，綜合考慮客戶對商品的時效性與商品的物流配送成本，以客戶花最少的運費并能在客戶期望的運送時間內送達客戶指定的地點為優化目標，本文構建的跨境電商物流配送多目標優化模型如下：

式中，F表示優化目標函數，M表示商品種類數，N表示可選擇的物流公司數量，Lij表示商品i在物流公司j的物流配送單價，Tij表示商品i在物流公司j的物流配送時間，Ls表示客戶期望的總運費，Ts表示客戶期望的物流配送時間，Rij表示商品i是否選擇物流公司j，α和β表示權重，Pi表示第i種商品的數量。從目標函數看，優化模型中的第一項關注物流配送成本的優化，即使實際物流配送成本滿足客戶期望物流配送成本，第二項關注物流配送時間優化;即使實際物流配送時間滿足客戶期望物流配送時間，顯然該物流配送優化問題實際上是一個多目標優化問題。權重α和β分別表示對物流配送成本優化與物流配送時間優化的看重程度，它們的取值范圍是到1，且α+β=1。

二、優化問題求解

跨境電商物流配送優化問題是一個非線性有約束且沒有數學解析優化規律的組合優化問題。由于組合優化有問題的決策變量被限制為某個范圍內的整數序列，變量空間由一組有限的離散點組成。因此，最直接的方法是詳盡列舉所有的解決方案，并選擇一個最有價值的解作為全局最優，但在實際生活中隨著試樣數量越來越多，這種解決方式通常不可行。動態規劃方法和分支定界的方法等傳統求解方法，在解決此類問題時也遇到同樣的難題。模仿特定自然現象的混合群智能優化算法為解決這類問題提供了新途徑。

雞群算法是一種集成了遺傳算法、粒子群算法與蝙蝠算法等的優化特性，模擬雞群生活規律抽象化得出的一種新的群智能全局優化算法，具有強的自適應能力和多子群協同搜索等優點，已被廣泛用于解決多種實際問題。它模擬了雞群等級制度和雞群行為，根據不同雞遵循不同移動規律、雞群的等級制度、雞群間的競爭、母雞孵化后代以及小雞成長為公雞或母雞等行為而實現的群智優化算法。該算法已成為科研領域的研究熱點，為解決大量存在于計算科學、工程科學、管理科學等領域的全局優化問題提供了新的求解途徑。

設覓食空間為D維，雞群所含個體總數量為pop，公雞數量為rNum，母雞數量為hNum，小雞數量為cNum。公雞、母雞和小雞的覓食行為如下：

為了保持雞群算法優秀的進化機制和充分利用雞群算法的出色優化特性，一種基于混合編碼方案的雞群算法將被用于求解兼顧成本與時效性的跨境電商物流配送優化問題。混合編碼的改進雞群算法將二元組表示雞群個體，其中X為搜索空間，Y為解空間。基于混合編碼方案的雞群算法，具體編碼形式如下：

yij=ceil（xij）

其中，xij的范圍是0.001至N-0.001，yij的范圍是1—N，函數ceil（x）表示返回大于或者等于x的最小整數;xij表示第i個個體在第j維的位;yij是第i個個體在第j維上所對應的物流公司編號;N表示可選擇的物流公司數量。

雞群算法與其他群智能算法一樣，也面臨著尋優能力差和容易陷入局部最優等問題。為了克服此現象的發生，結合改進的雞群位置更新公式，一種變異過程將被用于雞群算法，構建一種改進雞群算法。其變異過程是將雞群種群按照適應度進行排序，隨機選取一小部分適應度比較差的雞群個體，對所選個體的解空間進行取反操作。綜合考慮優化問題的目標函數并引入歸一化思想以避免大數吃小數問題，基于混合編碼方案的雞群算法的個體適應度計算式構造形式如下：

式中，f表示雞群個體的適應度;M表示商品種類數;N表示可選擇的物流公司數量;Lij表示商品i在物流公司j的物流配送單價;Tij表示商品i在物流公司j的物流配送時間;Ls表示客戶期望的總運費;Ts表示客戶期望的物流配送時間;Rij表示商品i是否選擇物流公司j;α和β表示權重，取值范圍是0—1，且α+β=1;Pi表示第i中商品的數量;Lmax表示所有可選的物流公司中最大的物流配送單價;Tmax表示所有可選的物流公司中最大的物流配送時間;ε表示一個很小的常數，它的引入增強了數值計算的穩定性。優化問題求解過程描述如下：步驟一，設置雞群種群規模及優化問題求解的最大迭代次數;步驟二，根據搜索空間范圍初始化雞群各個個體的各個維度;步驟三，根據雞群個體各維度值計算解空間;步驟四，計算和排序雞群個體適應度，記錄最優雞群個體;步驟五，根據雞群個體適應度大小劃分雞群個體等級;步驟六，根據改進雞群算法中雞群個體位置更新公式，更新雞群個體位置;步驟七，判斷優化過程是否最大迭代數，若是則轉步驟八，否則轉步驟三;步驟八，將雞群最優個體位置解碼，獲取優化結果。

三、仿真分析

為了驗證本文所構建的物流配送優化模型及求解算法的有效性，本文通過算例分析，選取某個客戶所購的一批商品及其物流配送為例進行驗證。表1為該客戶所選購的商品信息表，下頁表2為物流配送到客戶指定地點的各個物流公司的配送單價報價信息表。客戶期望的物流配送時間是3.5天，期望的物流配送運費為1 300美元。物流配送優化目標函數中兩個權重值α和β分別取0.5，ε取0.000001，雞群算法迭代100次，本文所提出方法的優化結果如下頁表3所示。經過本文所提出方法優化之后，該客戶的這一批商品總運費為1 200.5美元，整批商品平均物流配送時間是3.5天。從優化結果看，整批商品平均物流配送時間與客戶期望的3.5天相當，但是整批商品的物流配送費用明顯比客戶期望的要低很多。

四、總結與展望

贏得顧客滿意是跨境電商創新運營的核心問題之一，而如何讓貨物能夠及時且經濟地送到客戶手中是贏得顧客滿意的關鍵所在。針對跨境電商在物流配送過程中因地域不同、商品體量不同、物流配送平臺不同等導致的物流配送成本與物流配送時間各異的問題，本文綜合考慮物流配送時效性與物流配送成本，以客戶花最少運費并在期望運送時間內送達客戶指定的地點為優化目標構建了一個跨境電商物流配送多目標優化模型并基于雞群算法求解該優化模型。仿真結果顯示，在滿足客戶期望時效性的前提下，實際物流配送成本明顯低于客戶期望物流配送成本，表明本文所提出方法用于解決該類問題行之有效，也為解決類似的實際應用問題提供了新的參考。

參考文獻：

[1]? 華丹，鄭雪玲.跨境電商多元模式下跨境物流企業服務功能整合優化[J].今日財富（中國知識產權），2019，（1）.

[2]? 駱瑞都.跨境電商環境下國際物流模式的改進與發展[J].中小企業管理與科技，2019，（12）：56-57.

[3]? 胡正維，馮天堯.跨境電商與物流融合的困境及對策研究[J].環渤海經濟瞭望，2019，（2）.

[4]? 杜志平，郭承麗，等.基于演化博弈的跨境電商物流聯盟合作分析[J].數學的實踐與認識，2019，（10）.

[5]? 丁鋒，陳軍，等.基于差異化戰略的跨境電商競爭策略研究[J].運籌與管理，2019，（6）.

[責任編輯 文 嬌]