電商時代下最優化商業物流運輸路徑選擇的研究

文/徐美娟

1.引言

在電商時代下，商業物流運輸的發展有了新的突破，傳統的商業物流運輸主要依靠汽車、火車、輪船等進行運輸，這些傳統的方式，在運輸效率和效益上都難以滿足電子商務的需求。在電商時代下，電子商務具有全天候、零距離、低成本等特點，在這樣的情況下，傳統意義上的“汽運”已經難以滿足電子商務發展的需求。電商時代下的商業物流運輸路徑選擇是一個極其重要的問題[1-2]。在電商領域中，快速、準確地交付商品對于消費者的購物體驗至關重要，而運輸路徑選擇的優化可以幫助物流企業提高配送效率，降低物流成本，并更好地滿足消費者的需求。電商時代的到來，給商業物流帶來了巨大的發展機遇，同時也對商業物流提出了更高的要求。如何選擇最優的物流運輸路徑，為企業提供最優質、最快捷、最經濟的物流服務是所有電商企業所面臨的難題。為了提高商業物流運輸效率和效益，降低成本，本文對最優化商業物流運輸路徑選擇進行了研究。通過對新一代電子商務背景下商業物流運輸路徑選擇方法進行研究，可以為交通管理部門提供決策支持，促進電子商務發展；同時也可以為傳統商業物流運輸提供新思路和新方法。

2.關于最優化商業物流運輸路徑選擇的研究方法

最優化商業物流運輸路徑選擇的研究具有很大的實際應用價值，可以幫助物流企業提高運輸效率，降低物流成本，并且實現更加客戶化的配送服務。隨著計算機技術的不斷發展，相信最優化商業物流運輸路徑的研究也將在未來實現更好的突破和發展。

2.1基于數據挖掘和機器學習的方法。數據挖掘和機器學習技術可以幫助物流企業分析和挖掘海量的數據集，預測訂單需求和貨物流向，從而優化運輸路徑選擇方案[3]。數據挖掘和機器學習技術不僅可以幫助物流企業分析和挖掘海量的數據集，預測訂單需求和貨物流向，還可以通過分析歷史數據和實時數據，提升運營效率和降低成本。例如，機器學習技術可以幫助物流企業優化運輸路徑選擇方案。通過分析運輸環節中的各個節點和可選路徑，建立運輸路徑優化模型，評估每個路徑的成本和風險，以確定最優的運輸方案。此外，機器學習技術還可以幫助物流企業預測運輸中可能出現的問題和障礙，并提供快速解決方案。具體使用數據挖掘和機器學習方法解決最優化路徑選擇問題的具體步驟為：（1）數據收集：收集和整理物流運輸網絡的各種數據，包括運輸成本、距離、貨物數量、車輛類型和容量、運輸時間等信息。（2）特征選擇：基于物流運輸網絡的構建和實現，選擇有意義的特征，用于提高模型的準確性和魯棒性。（3）數據預處理：對原始數據進行清洗、過濾、缺失值處理等預處理步驟，以確保數據的完整性和一致性。（4）模型選擇和訓練：選擇適合的模型，如線性回歸、決策樹、支持向量機等，并使用訓練數據對模型進行訓練和優化，以得出最小化成本或最大化效益的最優化路徑。（5）模型驗證和評估：使用測試集評估模型的性能和準確度，并進行調整和優化，以確保模型的穩定性和可靠性。（6）模型應用：將最優化路徑選擇模型應用于實際商業物流運輸場景中，評估其效果和優缺點，并不斷優化和改進模型，以適應不斷變化的業務需求。總的來說，數據挖掘和機器學習方法可以通過對物流運輸網絡的分析和建模，實現商業物流運輸路徑選擇的最優化問題解決，從而提高物流運輸的效率和效益，為企業創造更多的商業價值。

2.2啟發式算法和元啟發式算法。啟發式算法和元啟發式算法可以根據特定的業務需求，綜合考慮多種因素，如距離、運輸成本、車輛容量等因素，以確定最優的運輸路徑。啟發式算法和元啟發式算法都可以用于解決包含多個因素的最優路徑選擇問題，在綜合考慮距離、運輸成本、車輛容量等多種因素的基礎上，確定最優的運輸路徑。這些算法不像傳統算法一樣需要一個明確的數學模型，而是從啟發式角度出發，基于某些先驗知識和規則搜索解空間，找到一個較優的解。具體來說，啟發式算法和元啟發式算法可以用以下方式解決最優路徑選擇問題：（1）粒子群算法：通過定義一組“粒子”來表示解空間中的潛在答案，然后將它們沿著最優梯度方向移動[4]。該算法可以很好地處理連續型變量，并且可以通過使用權重進行目標函數的多目標優化，以適應多種業務需求。（2）遺傳算法[5]：模擬生物進化方式，通過不斷的選擇、交叉和變異來生成最優解。在運輸路徑選擇問題中，可以將車輛路徑編碼成染色體，每個染色體代表一輛車的行駛路徑，然后交叉和變異產生新的染色體，最終評估其適應度，并將適應度高的染色體作為最終的解。（3）蟻群算法：模擬螞蟻在尋找食物時所使用的路徑選擇，通過螞蟻在城市之間留下信息素來引導其他螞蟻選擇路徑。在運輸路徑選擇問題中，可以將螞蟻看作車輛，城市看作路徑選擇。每只螞蟻通過在不同路徑之間選擇并已增加或減少路徑上的信息素來決定路徑選擇。最后，所有螞蟻留下的信息素會被相應地更新，并用于決定下一批螞蟻的路徑選擇，最終達到最優路徑的搜索目的?？傊?，啟發式算法和元啟發式算法可以根據業務需求，綜合多種因素，以尋找最優的路徑選擇方案，從而在商業物流運輸領域中發揮重要作用。

2.3基于地理信息系統（GIS）的方法。GIS是一個能夠處理地理空間信息的計算機軟件系統，可以將運輸路徑上的各種因素進行多維度數據分析和可視化呈現，并能夠加以量化，進而實現運輸路徑選擇的最優化。GIS（地理信息系統）正是一種能夠處理地理空間信息的軟件系統[6]。通過GIS，我們可以將地圖等地理信息轉換成數學數據，進行各種空間數據分析和可視化呈現。在商業物流運輸領域中，GIS可以被用于運輸路徑選擇的最優化，其作用主要有以下幾點：（1）數據可視化：GIS能夠將地理信息可視化，將各種空間數據顯示在地圖上，方便人們直觀了解不同地區的具體情況。通過對地圖上的各種數據屬性進行對比和分析，人們可以更好地了解不同地區的運輸條件和障礙，有助于更準確地規劃運輸路徑。（2）空間分析：GIS能夠將地圖上的運輸節點、路徑、運輸時間等信息與實際地理數據結合起來進行分析，從而量化不同路徑的空間優劣。例如，可以通過GIS測算不同路徑間的距離、高程、交通擁堵度等影響因素，進而推斷出最佳觀察方案。（3）多維數據分析：GIS能夠處理多個因素的數據信息，進行數據整合、篩選和處理，將這些因素融合在一起，通過機器學習等方法找到最適合的決策方案。在物流領域，GIS可以將多個數據因素結合起來，從而實現對運輸路徑的多維度分析和最優化選擇?？偟膩碚f，GIS是一種可以將地圖與數據結合，方便人們在空間層面上分析和處理運輸路徑的工具，其可以幫助人們了解具體的物流情況，量化運輸路徑上的各種因素，并且從大量數據中挖掘出最優運輸路徑，為商業物流運輸業提供了強有力的支持。

2.4智能物流系統。智能物流系統采用智能技術，包括機器人、自動化倉儲和自動化配送等，可以幫助物流運輸更加高效準確，縮短物流時間和配送成本，從而優化運輸路徑選擇方案。智能物流系統是應用智能技術進行物流運輸、倉儲、配送等各個環節的自動化、智能化管理，從而提高物流運輸的效率和準確性，并降低物流成本的一種現代化物流管理模式。智能物流系統的核心技術之一是機器人技術，通過引入物流機器人和自動化輸送設備，可以實現自動化倉儲和自動化配送，從而提高物流效率和準確性。同時，智能物流系統還會應用并集成物聯網技術、人工智能技術等多種智能技術，以確保物流過程的高效、智能和安全。在智能物流系統中，通過數學模型等手段，可以實現對運輸環節的智能優化，從而實現運輸路徑的最優化選擇。例如，在運輸路徑選擇中，智能物流系統可以通過實時監測交通狀況、貨物情況、貨物所在地區的天氣狀況等因素，并根據這些因素進行分析計算，從而選擇出最優的運輸路徑，使得物流運輸更加高效、快速、準確。綜上所述，智能物流系統應用智能技術實現物流自動化管理，從而提高物流效率和準確性，降低物流成本，同時通過運輸路徑最優化的選擇來縮短物流時間，優化物流管理方案，進一步提高物流效率和準確性。

3.結論

電商時代的到來，使得物流運輸在信息化、自動化方面得到了很大的發展，如何有效優化商業物流運輸路徑成為一個亟待解決的問題。本文針對電商時代下最優化商業物流運輸路徑選擇進行了研究，旨在為交通運輸部門提供決策支持，優化商業物流運輸路徑。在今后的工作中，本文將對電商時代下最優化商業物流運輸路徑選擇進行進一步的研究，希望為該領域的發展提供一定的參考和借鑒，為交通部門決策提供有力的支持。

引用出處

[1]王曉秒.電子商務時代下物流管理創新發展路徑研究[J].商業觀察,2021(21):76-78.

[2]張志婷,滑川光裕.基于物流配送最優路徑選擇的研究——以日本國內為研究對象[J].中國物流與采購,2022(18):43-44.

[3]戴麗,馬祖軍.基于C5.0分類算法的農村寄遞物流模式適配研究[J].綜合運輸,2023,45(2):126-132.

[4]郭美,肖敏.基于混合粒子群算法的物流配送路徑優化問題研究[J].新型工業化,2021,011(002):49-50,57.

[5]李莉,阿力米熱木·阿合買提江,尹三平.基于遺傳算法的物流運輸路徑優化研究—以烏魯木齊郵政速遞為例[J].微型電腦應用,2022,038(007):92-94.

[6]刁鵬,蘇軍德.基于GIS的高原夏菜冷鏈物流配送系統設計與實驗研究[J].南方農機,2023,54(5):34-37,41.