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社區(qū)快遞智能柜選址布局研究與應(yīng)用

2022-08-06 10:14:22王亞如
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年22期
關(guān)鍵詞:智能模型

王亞如,陳 超

(遼寧工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,遼寧 錦州 121001)

隨著社會經(jīng)濟的疾速發(fā)展,電子商務(wù)信息技術(shù)的研討開發(fā)和推行,消費程度的不斷提高,快遞效能的末端服務(wù)成為了人們關(guān)注的焦點。末端服務(wù)的時間成本、準確度、安全性和快捷性是快遞業(yè)服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素,社區(qū)物流是末端服務(wù)中必不能少的一部分,智能柜合理的選址直接關(guān)系到客戶對快遞業(yè)服務(wù)的滿意度,決定著快遞業(yè)的發(fā)展。丁猛以網(wǎng)點數(shù)量最小和固定網(wǎng)點數(shù)量的選址模型來解決需求量與取件距離之和最短的問題,并提出大學(xué)校園智能快遞柜備選網(wǎng)點的選擇方法。張西莎等對YSL 社區(qū)快遞柜的網(wǎng)點分布不均問題,首先采用集合覆蓋模型建模,求出選擇方案,再采用層次分析法對可選方案分析建模。檀竹隔對合肥工業(yè)大學(xué)實證區(qū)域調(diào)研,建立集合覆蓋模型與層次分析法兩級優(yōu)化模型,對快遞自提柜選址模型的合理性和實用性進行實證分析。黃鳳春結(jié)合生活實際需要,運用POS 算法得出了模型最優(yōu)解,助力了快遞公司智能快遞柜的收益最大化目標的實現(xiàn)。

1 研究方法

1.1 重心法

該方法通常被應(yīng)用在物流運輸領(lǐng)域,指的是一種設(shè)置單個倉庫和廠房的方法,其主要考慮運輸貨物量、現(xiàn)有的分銷倉庫等,目的將倉庫或廠房設(shè)置在離主倉較近的位置,通過縮短運輸路程來盡量降低運輸費用,從而幫助企業(yè)實現(xiàn)利益最大化的目標。該方法的計算公式為:

式中,X0與Y0分別代表重心位置的橫縱坐標,待確定的重心位置的坐標即為(X0,Y0),各個需求地的坐標為(xi,yi),mi代表每個需求地的需求量。

1.2 免疫優(yōu)化算法

免疫優(yōu)化算法常用于物流行業(yè),具體可以用于物流倉庫的選址,從而降低運輸成本與倉儲成本。因此本文在建立智能柜選址模型后,引入免疫優(yōu)化算法完成求解,驗證選址方案的合理性,并得到相應(yīng)的成本預(yù)算。

2 智能柜選址模型構(gòu)建

2.1 條件假設(shè)

假設(shè)一:配送網(wǎng)點總?cè)萘靠蓾M足顧客需求,配送輻射范圍需求量確定。

假設(shè)二:一個需求點僅由一個智能柜中心供應(yīng)。

假設(shè)三:不考慮配送點到智能柜的運輸費用。

2.2 構(gòu)建模型

該選址模型需滿足距離要求,并從n 個需求點找出智能柜,迎合n 個需求點儲存物品的需求。其目標函數(shù)為:

約束條件為:

其中,N={1,2,…,n}是所有需求點的序號集合;Mi為到需求點i 的距離小于s 的備選智能柜集合,i∈N,Mi?N;ωi為需求點的需求量;dij代表從需求點i 到離它最近的智能柜j 的距離;Zij為[0,1]變量,代表物流中心與用戶之間服務(wù)需求的分配關(guān)系,當(dāng)Zij=1 時,代表由智能柜j 供應(yīng)滿足需求點i 的需求量;否則Zij=0;hj為[0,1]變量,當(dāng)hj=1 時,表示智能柜儲存點選取j 是合理的;s代表智能柜與需求點的距離上限。

式(4)保證每個需求點只能由一個智能柜儲存點服務(wù);式(5)確保需求點的需求量只能被設(shè)為該智能柜供應(yīng);式(6)規(guī)定了被選為智能柜的數(shù)量為p;式(7)表示變量Zij和hi是[0,1]變量;式(8)保證了需求點在智能柜儲存的范圍內(nèi)。

2.3 計算步驟

第一步,抗原識別,即分析實際問題之后建立目標函數(shù),設(shè)立約束方程。

第二步,得到初始方程解,即確定初始選址方案。

第三步,計算抗體親和度,其公式為:

式(9)中,Aν表示親和度,F(xiàn)v表示目標函數(shù),代表基于距離的懲罰值,若得到的結(jié)果較大代表備選中心與需求點距離過大,為了保證其適用性,需要降低其被選中的概率。

第四步,判斷是否滿足終止條件,即計算結(jié)果符合終止條件或迭代次數(shù),則可直接輸出結(jié)果,反之,需要調(diào)整變量值繼續(xù)計算。

第五步,抗體群多樣性評價,即利用該公式:

計算其抗體濃度與親和度,濃度過高則證明抗體有效,可直接消滅抗原,但并不是濃度值越大越好。

式(10)中,Cv表示抗體濃度,M 為種群中抗體總數(shù),Xij為[0,1]變量。

式(11)表示如果抗體i 與抗體j 的相似程度大于設(shè)定的閾值T,則記Xij為1,反之為0。

繁殖概率計算公式如下:

式(12)中,P 表示個體繁殖率,Av表示抗體的親和度,Cv表示抗體的濃度,a 表示多樣性評價參數(shù)。根據(jù)個體繁殖率進行排序,選取排名靠前的抗體形成父代群,更新記憶庫。

第六步,免疫操作,包括免疫的選擇、交叉、變異。

第七步,更新種群,得出結(jié)論。即保留親和度較好的個體,將個體繁殖率較低的抗體替換為經(jīng)變異操作新生成的抗體。

3 實例研究

小區(qū)總占地面積5.28 萬m2,總建筑面積26.82 萬m2,住宅面積18.99 萬m2。小區(qū)共17 棟住宅8 棟小高層(包含1棟物業(yè)樓)和9 棟高層組成,具體戶型圖如圖1 所示。為了營建一個自然諧和的宜居環(huán)境,結(jié)合自然與人文的小區(qū)設(shè)有隔音屏、綠化帶,高達30%的綠化率。園區(qū)內(nèi)有高檔休閑會所與780 m2大型幼兒園以及地下車庫。

圖1 社區(qū)戶型圖

通過表1 可以看出每棟樓的住戶數(shù)量,并根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理可知,每棟樓的快遞需求量大體相似,因此假設(shè)每戶在同一時間范圍內(nèi)取件數(shù)量為1,則可用住戶數(shù)量代替快遞需求量。

表1 需求量與坐標基本情況

3.1 基于重心法進行初步選址

首先構(gòu)建參照坐標,為了簡便起見,將該社區(qū)的地理坐標作為參照坐標,相關(guān)參數(shù)參考該小區(qū)總平面規(guī)劃圖,并作處理,社區(qū)坐標分布圖如圖2 所示。

圖2 社區(qū)坐標分布圖

利用重心法模型的計算公式,將表中的數(shù)據(jù)代入公式(1)、公式(2),得X0=121.1406,Y0=41.13065。故重心坐標為(121.1406,41.13065),如表1 中6 號樓坐標所示。

采用重心法縱然可以得到模型中的理論選址地點,但考慮實際中的經(jīng)濟成本、取件空間等諸多因素,因此該坐標只能作為參考,還需在附近選取幾個備選地址。根據(jù)本研究首先將選址地點統(tǒng)一羅列出來作為備選,其次根據(jù)居民區(qū)實際情況運用免疫算法對備選方案進行計算與決策。經(jīng)實地考察,得到3 種備選方案:分別是重心點的6 號樓,及根據(jù)三角形穩(wěn)定性實地距離測量選中的11 號樓和15 號樓。

3.2 基于免疫優(yōu)化算法模型求解

利用MATLAB R2015b 軟件,通過對參數(shù)的多次調(diào)試,最終設(shè)置種群規(guī)模為10,記憶庫容量為10,最大迭代次數(shù)為50,交叉概率為0.5,變異概率為0.4,多樣性評價參數(shù)為0.95,參數(shù)設(shè)定之后輸入小區(qū)中各物流節(jié)點的坐標、建設(shè)及經(jīng)營成本、進出貨情況等各項數(shù)據(jù),通過多次迭代計算后,得出的免疫算法收斂曲線如圖3 所示。

從圖3 中可以看出,在12 次迭代時抗體適應(yīng)度值不再發(fā)生大范圍變化,而是趨于范圍性穩(wěn)定,證明免疫優(yōu)化算法在得到最優(yōu)解的同時,其達到收斂的時間也比較短,能夠有效解決實際配送問題,并滿足居民需求。

圖3 免疫算法收斂曲線

為了更加直觀地看出選址情況,特將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為通俗易懂的大地坐標,一方面可精確計算各地址之間的距離間隔,另一方面能夠清楚地觀察到配送中心位置與配送情況。如圖4 所示為物流配送中心分布及其負責(zé)的配送服務(wù)情況,方框選定的圓點代表選擇建設(shè)物流配送中心的樓號,其負責(zé)配送的需求點以細線的形式連接起來。

圖4 智能柜選定及其配送情況

3.3 選址結(jié)論

通過免疫優(yōu)化算法計算得到的最優(yōu)解為5 號樓,12 號樓,15 號樓。結(jié)合重心法,根據(jù)實地考察小區(qū)的實際空間,5 號樓和6 號樓之間是休息涼亭,其為智能柜建造提供了有利條件;11 號樓和12 號樓之間是車輛、居民出行道路,符合智能柜的選址條件;15 號樓有個小型超市并且是南門出入口,符合智能柜選址條件。

4 結(jié)束語

綜上所述,在充分考慮解決實際問題的基礎(chǔ)上,引入了重心法與免疫優(yōu)化算法,通過結(jié)合實例最終選定了該小區(qū)的智能柜位置,對促進居民的生活便利性與提高物流配送效率均有重要意義。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)升級與應(yīng)用,快遞業(yè)務(wù)日漸倍增,解決最后1 km 的配送問題才是突破行業(yè)瓶頸的有效途徑,精準的智能柜選址是提升居民取件便利性與企業(yè)效益的最佳選擇。

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