1. 獲取電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征
快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以呈現(xiàn)出物流系統(tǒng)之中各個要素之間的相互關(guān)系，所以在建立物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型之前，首先需要獲取并分析快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。一般情況下，電子商務(wù)下的快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)為復(fù)合型結(jié)構(gòu)，也就是由多個
物流網(wǎng)絡(luò)空間所構(gòu)成，那么結(jié)合物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的層次關(guān)系可知，各個節(jié)點的連接可以代表物流發(fā)展關(guān)系。本文將節(jié)點看作物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征，并對其分布情況進(jìn)行詳細(xì)分析。在物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，假設(shè)與物流節(jié)點w可以形成穩(wěn)定的物流關(guān)系的其他物流節(jié)點數(shù)量稱之為節(jié)點度，用Dw來表示，那么在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中相鄰的兩個物流節(jié)點度之間存在一定聯(lián)系，本文通過最鄰平均度來描述二者之間的關(guān)系，其表達(dá)式如下所示：
式中，D'w表示物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中物流節(jié)點w的最鄰平均度；De表示物流節(jié)點e的度；Hw(w）表示與物流節(jié)點w相鄰的節(jié)點集合。如果式（1）所求的D'w與Dw之間呈現(xiàn)遞增關(guān)系，那么說明該快遞企業(yè)的物流網(wǎng)絡(luò)為同類混合結(jié)構(gòu)；反之，如果二者呈遞減關(guān)系，那么該快遞企業(yè)的物流網(wǎng)絡(luò)為異類混合結(jié)構(gòu)。由此可知，電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基本特征量節(jié)點度呈關(guān)聯(lián)分布，且具有冪律特性。為了便于描述物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)程度，本文引入聚類系數(shù)來表示物流節(jié)點w與其相鄰節(jié)點之間的合作程度，其計算公式如下：
式中，Lw表示電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中物流節(jié)點w的聚類系數(shù)；Bw表示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中Dw個物流節(jié)點之間存在的連線數(shù)量。通過式（2）可以看出，電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基本特征量節(jié)點度與聚類系數(shù)之間存在一定關(guān)系，所以后續(xù)在進(jìn)行物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化時，需要重視物流節(jié)點之間的聯(lián)系，通過物流節(jié)點讓物流網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)固，進(jìn)而保障快遞企業(yè)物流的服務(wù)效率。
2. 構(gòu)建物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型
電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)是一個由不同要素所組成的系統(tǒng)性結(jié)構(gòu)，所以本文在制定物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略時，理清結(jié)構(gòu)中各個要素的功能與關(guān)系，建立一個物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，以系統(tǒng)學(xué)角度來研究物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。正常情況下，快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)成要素主要包括物流節(jié)點與物流線路，其中物流節(jié)點負(fù)責(zé)周轉(zhuǎn)各類物流資源，起到物流中心的重要作用，通過管理、調(diào)配物流資源，從而推動整個物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)正常運轉(zhuǎn)。物流線路就是連接各個物流節(jié)點的物流通道，是實現(xiàn)各類物流活動的重要載體，主要負(fù)責(zé)物流資源的溝通功能。綜上所述，本文將電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)當(dāng)成由物流節(jié)點與物流路徑所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，那么根據(jù)物流節(jié)點與物流線路之間的關(guān)系，可以通過下式來描述物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型：T=(J,Z)(3)
式中，T表示快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型；J表示物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型中的物流節(jié)點集合；Z表示物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型中的節(jié)點連接矩陣。由于電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型是一個較為復(fù)雜的系統(tǒng)，式（3）僅通過物流節(jié)點與物流線路來描述結(jié)構(gòu)模型是不夠的，所以本文在此基礎(chǔ)上，加入對物流節(jié)點權(quán)重信息的考慮，其表達(dá)式如下：Q={q(a,b）|q(a,b)=Sa,b(a,b）∈J}（4)
式中，Q物流節(jié)點之間的連接權(quán)重；q(a,b）表示物流節(jié)點a與b之間的權(quán)重信息；Sa,b表示物流節(jié)點b相對于a的隸屬程度。由上，本文所構(gòu)建的電子商務(wù)下快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型T'如下式所示：T'=(J,Z,Q)(5)
物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型可以反映出與現(xiàn)實情況基本一致的物流網(wǎng)絡(luò)情況，下文將根據(jù)該模型來研究快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化策略。
3. 快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化策略
3.1 物流節(jié)點布局
本章主要從物流節(jié)點布局的優(yōu)化策略出發(fā)，實現(xiàn)快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)的安全高效配送，進(jìn)而形成一個合理且穩(wěn)定的物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了尋求到物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的最優(yōu)解，本文引入遺傳算法來進(jìn)行物流節(jié)點布局的優(yōu)化。遺傳算法可以在搜索過程中求得最優(yōu)解，且可以實現(xiàn)求解質(zhì)量與效率之間的平衡，是一種高效的全局搜索算法，所以本文利用遺傳算法來求解最優(yōu)的物流節(jié)點布局策略。那么通過遺傳算法來優(yōu)化物流節(jié)點布局的主要步驟如下：首先將快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行初始化，通過二進(jìn)制編碼方式進(jìn)行染色體的設(shè)計，并從染色體的編碼中抽取出多個個體，從而形成初始種群；然后進(jìn)行初始種群個體的優(yōu)劣評價，也就是通過適應(yīng)度函數(shù)來判斷染色體編碼形成的初始解是否符合優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，本著這一思想，本文在求解最優(yōu)物流節(jié)點布局時，構(gòu)建如下所示的目標(biāo)函數(shù)：
式中，f表示物流節(jié)點布局的目標(biāo)函數(shù)；t表示物流周期；Ui表示物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型中的節(jié)點；Bi表示節(jié)點的單位處理成本；pi表示節(jié)點的單位供貨量；Vij表示物流中心j將配送任務(wù)下發(fā)給物流節(jié)點i;Oi表示物流運輸車在配送期間的時間跨度；bij物流節(jié)點i與物流中心之間的距離。基于該目標(biāo)函數(shù)，通過MATLAB的遺傳算法工具箱即可獲得適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)一步求解出種群個體的適應(yīng)度值，如果滿足優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，可以將物流節(jié)點布局的最優(yōu)解進(jìn)行解碼輸出，如果不滿足優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，需要按順序執(zhí)行選擇算子、交叉算子、變異算子實現(xiàn)種群進(jìn)化，最終輸出滿意解，至此本文實現(xiàn)了快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中物流節(jié)點的布局優(yōu)化。
3.2 物流配送路徑
物流配送就是根據(jù)客戶需求，在物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中經(jīng)過物流節(jié)點進(jìn)行貨物交付的物流活動，在物流配送過程中，配送路徑不僅是基礎(chǔ)，更是物流效率的體現(xiàn)，所以本章將從物流配送路徑角度出發(fā)，設(shè)計快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化策略。針對物流配送路徑優(yōu)化問題，本文引入布谷鳥算法，該算法具有較強的全局搜索能力，可以求解典型旅行商問題，所以在求解物流配送路徑優(yōu)化問題時具有較好的性能。在布谷鳥算法中，布谷鳥、鳥巢以及鳥蛋均可以表示配送路徑中的解，通過搜索目標(biāo)使用新解來取代劣解，即可實現(xiàn)配送路徑的優(yōu)化，布谷鳥飛行搜索目標(biāo)的表達(dá)式如下所示：
式中，Git、Git+1分別表示布谷鳥在t時刻、t+1時刻所處位置；λ表示步長因子，根據(jù)配送路徑優(yōu)化問題規(guī)模來設(shè)定；Y(ε）表示布谷鳥飛行隨機(jī)游走公式，表達(dá)式如下：Y(ε）～μ=t-ε(1<ε<3)(8)
式中，ε表示單位時間內(nèi)布谷鳥飛行到下一個位置時的期望值；μ表示泊松比。在利用布谷鳥算法求解物流配送路徑優(yōu)化問題時，通過式（7）來更新鳥巢位置，并生成隨機(jī)數(shù)，和布谷鳥識別鳥巢中鳥蛋的概率相對比，如果生成的隨機(jī)數(shù)更大，那么將原來的物流配送路徑解丟棄，建立一個新解；反之如果生成的隨機(jī)數(shù)更小，則保留原始解。通過這個步驟，就可以將劣質(zhì)的物流配送路徑丟棄，保留最佳配送路徑。
4. 實例分析
為了驗證本文所提快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略的有效性，本章采用某物流公司所提供的電商公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實例分析。首先采集該物流公司所服務(wù)的12位客戶的配送信息，各客戶的地址坐標(biāo)及貨物需求數(shù)據(jù)如下表所示：
表1 各客戶點的詳細(xì)數(shù)據(jù)表 下載原圖
在此基礎(chǔ)上，選用基于數(shù)字孿生的物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略、基于引力模型的物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略作為實驗對照組，分別對該實例進(jìn)行求解，獲得相應(yīng)的最優(yōu)物流配送路徑如下圖所示：
圖1 配送路徑規(guī)劃結(jié)果圖 下載原圖
由圖1給出本次配送任務(wù)的線路及成本，如下表所示：
表2 配送線路及成本表 下載原圖
由表可知，實驗對照組的兩種策略下，分別使用3輛運輸車進(jìn)行配送，其中基于數(shù)字孿生的優(yōu)化策略所規(guī)劃的配送路線的配送總路程為1495.95km，配送總成本為3624.52元；基于引力模型的優(yōu)化策略所規(guī)劃的配送路線的配送總路程為1510.74km，配送總成本為3888.21元；而本文設(shè)計優(yōu)化策略下，僅需要2輛運輸車即可完成全部客戶的配送任務(wù)，其規(guī)劃的配送路線的配送總路程為1181.61km，較對照組降低314.34km、329.13km，配送總成本為3302.5元，較對照組減少322.02元、585.71元。由此可以說明，本文所設(shè)計的物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略是可行的，且得到了良好的優(yōu)化效果，更有利于電子商務(wù)下快遞企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
5. 結(jié)束語
研究物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)布局及優(yōu)化策略，對企業(yè)物流發(fā)展具有重要意義，是促進(jìn)電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)研究之一。文中首先構(gòu)建了一個高效穩(wěn)定的快遞企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)一步從物流節(jié)點布局與物流配送路徑兩個方面進(jìn)行深入研究了物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的策略。并通過實例分析論證了本文所設(shè)計的優(yōu)化策略具有可行性，可以規(guī)劃出最優(yōu)物流配送路線。電子商務(wù)下快遞企業(yè)是最具活力的服務(wù)型行業(yè)，所以本文針對物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化研究，在我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著支撐性作用。
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