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近幾年, 電子商務(wù)作為一種全新的商務(wù)模式在我國(guó)得到了迅速的普及和發(fā)展, 統(tǒng)計(jì)數(shù)字表明, 2010年我國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)交易規(guī)模已超過(guò)4 900億元, 但同美國(guó)相比, 網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物普及率僅為美國(guó)的三分之一, 仍存在巨大的發(fā)展空間。另一方面, 作為電子商務(wù)模式的終端環(huán)節(jié)和重要的支撐, 我國(guó)物流發(fā)展水平遠(yuǎn)不能達(dá)到電子商務(wù)發(fā)展的要求, 一定程度上制約了電子商務(wù)的發(fā)展。2010年“雙十一”快遞爆倉(cāng)事件將我國(guó)電子商務(wù)和物流發(fā)展的矛盾推上了頂峰, 提高我國(guó)物流發(fā)展水平和物流作業(yè)效率成為促進(jìn)電子商務(wù)發(fā)展亟待解決的問(wèn)題。作為電子商務(wù)中一種重要的商務(wù)模式, B2C模式在我國(guó)電商企業(yè)中的發(fā)展速度呈現(xiàn)井噴式增長(zhǎng), 成為未來(lái)電子商務(wù)發(fā)展的主要趨勢(shì)。在B2C大物流背景下, “云倉(cāng)儲(chǔ)”設(shè)施選址問(wèn)題對(duì)于提高我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展速度和我國(guó)物流發(fā)展水平, 加快物流網(wǎng)絡(luò)信息化建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

從現(xiàn)有的B2C電子商務(wù)物流模式來(lái)看, 當(dāng)前我國(guó)主要包括網(wǎng)站自營(yíng)物流配送、第三方物流配送和郵政配送服務(wù)三種類(lèi)型。B2C電子商務(wù)模式下的物流配送業(yè)務(wù)具有多品種、小批量、服務(wù)范圍廣等特點(diǎn), 因此在進(jìn)行物流配送作業(yè)組織時(shí)難度較大。所謂的“云倉(cāng)儲(chǔ)”設(shè)施選址問(wèn)題, 指的是考慮到客戶(hù)的具體分布特征, 對(duì)整個(gè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)上的零售配送中心網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一布局, 以實(shí)現(xiàn)在電商企業(yè)接到訂單后能夠迅速的組織配送中心和同城公共分撥點(diǎn)之間的就近配送。鑒于B2C客戶(hù)在地域上具有分散性, B2C電子商務(wù)企業(yè)需要設(shè)置由一級(jí)配送中心和二級(jí)配送站共同組成的物流網(wǎng)絡(luò)體系, 即多級(jí)—多設(shè)施配送網(wǎng)絡(luò)體系, 如圖1所示。

圖1所示的多級(jí)—多設(shè)施配送中心網(wǎng)絡(luò)體系中, 上游供應(yīng)商對(duì)一級(jí)配送中心統(tǒng)一組織送貨, 對(duì)電商企業(yè)不產(chǎn)生物流費(fèi)用。在進(jìn)行一級(jí)配送中心選址時(shí), 一般選在區(qū)域中的樞紐城市或資源優(yōu)勢(shì)明顯的地方, 在由一級(jí)配送中心向二級(jí)配送站組織配送時(shí), 往往配送貨物批量較大, 一級(jí)配送中心應(yīng)具有較強(qiáng)的區(qū)域輻射能力。二級(jí)配送站要求能夠覆蓋整個(gè)地區(qū)并處于一級(jí)配送中心輻射范圍內(nèi), 一般選在距離客戶(hù)集中地區(qū)較近的區(qū)域, 配送方式較為靈活。

圖1 B2C大物流環(huán)境下“云倉(cāng)儲(chǔ)”物流網(wǎng)絡(luò)體系   

(1) 系統(tǒng)中貨物種類(lèi)多樣化, 不同貨物存儲(chǔ)費(fèi)、運(yùn)輸費(fèi)不同; (2) 候選點(diǎn)數(shù)目、坐標(biāo)已知; (3) 系統(tǒng)中客戶(hù)信息已知, 包括坐標(biāo)、需求量等, 需求量穩(wěn)定; (4) 不同配送中心建設(shè)成本、存儲(chǔ)成本已知; (5) 配送中心存儲(chǔ)費(fèi)只受存儲(chǔ)量影響, 忽略存儲(chǔ)時(shí)間影響; (6) 配送運(yùn)輸成本與運(yùn)輸作業(yè)量以及運(yùn)距有關(guān), 且由一級(jí)配送中心至二級(jí)配送站的運(yùn)輸費(fèi)率小于由二級(jí)配送站至終端客戶(hù)的運(yùn)費(fèi)率; (7) 配送中心和配送站的存儲(chǔ)能力大于服務(wù)范圍內(nèi)的客戶(hù)需求量, 一級(jí)配送中心最大存貨量大于服務(wù)范圍內(nèi)的二級(jí)配送站需求總量, 二級(jí)配送中心最大存貨量大于范圍內(nèi)終端客戶(hù)需求總量; (8) 一級(jí)配送中心和二級(jí)配送站之間為一對(duì)多關(guān)系, 即一個(gè)一級(jí)配送中心同時(shí)為多個(gè)二級(jí)配送站服務(wù), 一個(gè)配送站僅對(duì)應(yīng)一個(gè)一級(jí)配送中心; (9) 二級(jí)配送站和終端客戶(hù)之間也為一對(duì)多關(guān)系, 一個(gè)二級(jí)配送站為多個(gè)客戶(hù)提供配送服務(wù), 一個(gè)客戶(hù)僅由一個(gè)二級(jí)配送站服務(wù); (10) 考慮退貨產(chǎn)生的逆向物流現(xiàn)象, 逆向物流費(fèi)用由逆向物流運(yùn)輸量和運(yùn)距確定。

M—備選的一級(jí)配送中心的數(shù)量, i={1, 2, ..., M};

P—備選的二級(jí)配送站數(shù)量, j={1, 2, ..., P};

L—商品種類(lèi)數(shù), l={1, 2, ..., L};

N—客戶(hù)數(shù)量, k={1, 2, ..., N};

xijl—第l種產(chǎn)品從第i個(gè)一級(jí)配送中心到第j個(gè)二級(jí)配送站運(yùn)輸量;

Dij—第i個(gè)一級(jí)配送中心到第j個(gè)二級(jí)配送站運(yùn)輸距離;

Cijl—第l種產(chǎn)品從第i個(gè)一級(jí)配送中心到第j個(gè)二級(jí)配送站的單位運(yùn)輸費(fèi)用;

yjkl—第l種產(chǎn)品從第j個(gè)二級(jí)配送站到客戶(hù)k的運(yùn)輸量;—;

Sjk第j個(gè)二級(jí)配送站到客戶(hù)k的運(yùn)輸距離

Ejkl—第l種產(chǎn)品從第j個(gè)二級(jí)配送站到客戶(hù)k的單位運(yùn)輸費(fèi)用;

Fi—第i個(gè)一級(jí)配送中心建設(shè)費(fèi)用;

Gj—第j個(gè)二級(jí)配送站建設(shè)費(fèi)用;

t1l—一級(jí)配送中心第l種產(chǎn)品單位存儲(chǔ)費(fèi)用;

t2l—二級(jí)配送站第l種產(chǎn)品單位存儲(chǔ)費(fèi)用;

x`ijl—第l種產(chǎn)品從第j個(gè)二級(jí)配送站到第i個(gè)一級(jí)配送中心的逆向物流運(yùn)輸量;

Cijl—第l種產(chǎn)品從第j個(gè)二級(jí)配送站到第i個(gè)一級(jí)配送中心的單位逆向物流運(yùn)輸費(fèi)用;

y`jkl—第l種產(chǎn)品從第k個(gè)客戶(hù)到第j個(gè)二級(jí)配送站的逆向物流運(yùn)輸量;

E`jkl—第l種產(chǎn)品從第k個(gè)客戶(hù)到第j個(gè)二級(jí)配送站的單位逆向物流運(yùn)輸費(fèi)用;—;

Ai—第i個(gè)一級(jí)配送中心最大存儲(chǔ)量;

Bi—第j個(gè)二級(jí)配送站最大存儲(chǔ)量。

B2C電子商務(wù)模式中“云倉(cāng)儲(chǔ)”系統(tǒng)總物流成本主要包括配送成本、建設(shè)成本、存儲(chǔ)成本和逆向物流成本四個(gè)部分, 以系統(tǒng)總物流成本最低為目標(biāo)構(gòu)建模型如下:

其中, 約束條件 (1) 、 (2) 分別表示每個(gè)配送站和客戶(hù)最多只能被一個(gè)配送中心和一個(gè)配送站服務(wù);約束條件 (3) 和 (4) 分別表示一級(jí)配送中心和二級(jí)配送站存儲(chǔ)能力滿(mǎn)足要求;式 (5) 表示配送站商品進(jìn)出流量均衡;式 (6) 表示一級(jí)配送中心向二級(jí)配送站的配送業(yè)務(wù)量能夠滿(mǎn)足二級(jí)配送站需求;式 (7) 、式 (8) 分別表示所選中的配送站和一級(jí)配送中心能夠覆蓋區(qū)域內(nèi)所有的終端客戶(hù)和二級(jí)配送站。

針對(duì)上述多級(jí)—多設(shè)施選址模型, 需要同時(shí)確定一級(jí)配送中心和二級(jí)配送站的最佳位置, 本文選用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解分析。

(1) 算法設(shè)計(jì)思想及流程。遺傳算法根據(jù)自然進(jìn)化中的“優(yōu)勝劣汰、適者生存”法則, 通過(guò)編碼得到染色體, 生成初始種群, 然后通過(guò)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度函數(shù), 選擇進(jìn)行雜交和變異的個(gè)體進(jìn)行操作, 生成新一代個(gè)體, 通過(guò)反復(fù)循環(huán)得到問(wèn)題最優(yōu)解。

(2) 算法步驟

(1) 編碼。采用二進(jìn)制編碼, 如候選地址被確定為一級(jí)配送中心則將其基因位設(shè)為1, 否則為0, 根據(jù)候選點(diǎn)規(guī)模確定個(gè)體長(zhǎng)度;候選點(diǎn)如果被確定為二級(jí)配送站, 則相應(yīng)基因位為1, 否則為0, 根據(jù)二級(jí)配送站候選點(diǎn)規(guī)模確定個(gè)體長(zhǎng)度。

(2) 初始種群設(shè)置。合成隨機(jī)的個(gè)體集合, 形成初始種群, 本文中初始種群規(guī)模為50, 根據(jù)約束條件中的覆蓋范圍約束, 配送中心和配送站由系統(tǒng)隨機(jī)產(chǎn)生。

(3) 計(jì)算距離。采用直線(xiàn)距離近似代替實(shí)際距離, 計(jì)算公式為:

公式中, wij (≥1) 為迂回系數(shù), 一般交通較為便利地區(qū)wij較小, 反之較大, 在此取wij=1.3。

(4) 可行性檢驗(yàn)。鑒于模型中約束條件 (7) 、 (8) , 即要求一級(jí)配送中心和二級(jí)配送站分別要覆蓋區(qū)域范圍內(nèi)的二級(jí)配送站和終端客戶(hù), 需要對(duì)算法中的染色體進(jìn)行可行性檢驗(yàn), 如染色體不合理則需要修正。

(5) 適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算。適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)合理有利于快速搜索到最優(yōu)解, 結(jié)合上述模型, 算法中將適應(yīng)度函數(shù)設(shè)為目標(biāo)函數(shù)的倒數(shù), 即:

(6) 選擇算子。由適應(yīng)度函數(shù)值每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值, 據(jù)此對(duì)種群優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)行優(yōu)勝劣汰操作, 本文采用輪盤(pán)賭選擇法進(jìn)行算子選擇, 即通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)得到個(gè)體被遺傳到下一代的概率, 利用[0, 1]隨機(jī)數(shù)選擇個(gè)體交配。

(7) 交叉算子。通過(guò)算子交叉在算法中產(chǎn)生新的個(gè)體, 如采用多點(diǎn)交叉、均勻交叉或?qū)崝?shù)交叉方法。本文采用均勻交叉, 隨機(jī)生成交叉模板, 如父代1F1=[1, 1, 0, 1], 父代2F1=[0, 1, 1, 0], 則交叉模板為R=[0, 0, 1, 1], 交叉生成的兩子代為son 1=[0, 1, 0, 1], son 2=[1, 1, 1, 0]。

(8) 變異算子。通過(guò)算子變異能夠維持算法的穩(wěn)定性并改善算法局部搜索能力, 避免早熟。本文采用基本位變異, 利用隨機(jī)生成的1到規(guī)模數(shù)的任意數(shù)組, 定位第一個(gè)數(shù)字為子代1的變異位置, 末尾數(shù)字為子代2的變異位置。

(9) 終止規(guī)則。為避免算法陷入死循環(huán), 應(yīng)設(shè)置算法終止條件, 當(dāng)算法執(zhí)行過(guò)程中出現(xiàn)終止條件時(shí), 算法終止。本文采用最大迭代數(shù)規(guī)則作為終止規(guī)則, 即算法迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代數(shù)Max NC時(shí), 算法終止。

假定問(wèn)題中存在六個(gè)一級(jí)配送中心候選點(diǎn)和十個(gè)二級(jí)配送站候選點(diǎn), 客戶(hù)數(shù)量為50個(gè), 貨物類(lèi)型有兩種, 一級(jí)配送中心和二級(jí)配送站以及客戶(hù)點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1-表3。

表1 一級(jí)配送中心相關(guān)數(shù)據(jù)  

表2 二級(jí)配送站相關(guān)數(shù)據(jù)     

表3 客戶(hù)點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)     

不同類(lèi)型貨物在配送中心和配送站的存儲(chǔ)費(fèi)用見(jiàn)表4。

不同貨物從配送中心運(yùn)輸至配送站、由配送站運(yùn)輸至客戶(hù)的運(yùn)輸費(fèi)率以及回程運(yùn)輸費(fèi)率見(jiàn)表5。

表4 貨物在配送中心和配送站的存儲(chǔ)費(fèi)用 

單位:元/件

表5 貨物運(yùn)輸費(fèi)率     

單位:元/件·km

綜上所述, 算例中一級(jí)配送中心和二級(jí)配送站以及客戶(hù)分布如圖2所示。

圖2 配送中心、配送站及客戶(hù)分布示意圖   下

借助matlab工具運(yùn)行計(jì)算, 具體參數(shù)包括:群體規(guī)模為50, 最大迭代次數(shù)為20, 精英個(gè)體數(shù)為20, 根據(jù)迭代次數(shù)不同, 交叉概率和變異概率不同, 如NC<Max NC 5, 則交叉概率為0.6, 變異概率為0.01;如果Max NC 5<NC<2Max NC 5, 則交叉概率為0.7, 變異概率為0.02;如果2Max NC 5<NC<3Max NC 5, 則交叉概率為0.8, 變異概率為0.03;如果3Max NC 5<NC<4Max NC 5, 則交叉概率為0.7, 變異概率為0.02;如果4Max NC 5<NC<Max NC, 則交叉概率為0.6, 變異概率為0.01。

最后運(yùn)算結(jié)果為:標(biāo)號(hào)為1, 3的位置被確定為配送中心, 標(biāo)號(hào)為1, 2, 5, 6, 9的配送站候選點(diǎn)被確定為配送站, 系統(tǒng)總物流成本為132.219萬(wàn)元。算法迭代過(guò)程如圖3所示。

各配送中心、配送站覆蓋情況以及存儲(chǔ)量情況見(jiàn)表6-表8。

電子商務(wù)作為一種全新的商務(wù)模式是我國(guó)未來(lái)商業(yè)模式發(fā)展的主要趨勢(shì), 作為重要的支撐和終端環(huán)節(jié), 物流水平的落后嚴(yán)重制約了B2C電子商務(wù)模式的發(fā)展。大物流環(huán)境下的“云倉(cāng)儲(chǔ)”概念的引入及基于“云倉(cāng)儲(chǔ)”概念的倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施優(yōu)化對(duì)提高電子商務(wù)企業(yè)客戶(hù)服務(wù)水平和服務(wù)質(zhì)量起到了重要的作用, 對(duì)于現(xiàn)代電子商務(wù)企業(yè)和物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有很強(qiáng)的實(shí)踐操作性和現(xiàn)實(shí)意義。

圖3 實(shí)例迭代過(guò)程示意圖   

表6 配送中心—配送站覆蓋情況    

表7 配送中心存儲(chǔ)量     

表8 配送站存儲(chǔ)量