0 引言
物流作為現(xiàn)代皮革企業(yè)供應鏈配送管理中至關重要的一環(huán)，是提高皮革企業(yè)效益的重要因素，有效的物流管理和配送方式可以極大的提高皮革制品流通效率，進而降低企業(yè)運營成本，提供及時的交付和后續(xù)服務，有效增加皮革企業(yè)的競爭力。為此，本文針對目前皮革企業(yè)物流配送中存在的問題，嘗試運用ACO算法對
物流配送路徑進行改進，使配送過程實現(xiàn)提升優(yōu)化。
1 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流中存在的主要問題
1.1 配送方式：供應鏈可見性不足
皮革企業(yè)的供應鏈通常涉及跨越多個地區(qū)和參與者，因而皮革制品的市場流通模式主要以“格子鋪”形式為主[1]，在配送方式上相對混亂、無序。由于配送過程中信息的流通和透明度相對有限，容易導致供應鏈可見性不足，企業(yè)內(nèi)部難以對配送過程進行實時追蹤和及時監(jiān)控物流配送活動，長期以往可能會影響皮革企業(yè)對皮革制品庫存、訂單和交付的把控。
1.2 配送路徑：運輸和配送復雜性
目前許多皮革企業(yè)的物流配送部門成立時間晚，因而對物流配送的經(jīng)驗存在不足，導致在供應鏈物流配送路徑的規(guī)劃中可能存在不合理現(xiàn)象，致使皮革制品的運輸和配送復雜性加大，例如運輸距離過長、運輸時間延長等現(xiàn)象屢見不鮮，無疑增加了企業(yè)成本和產(chǎn)品交付周期。同時，不合理的路線規(guī)劃還可能導致物流配送車輛擁堵和其他的風險加劇。
1.3 配送效率：失誤和配送延遲長
皮革企業(yè)物流配送中涉及多個環(huán)節(jié)和多個參與者，包括供應商、倉儲和運輸?shù)取Ｒ坏┬畔贤ú粫?，如訂單信息不準確、交接信息不清晰等[2]，極易導致配送的延誤和錯誤。同時，由于部分中小型皮革企業(yè)缺乏運輸優(yōu)化的工具和技術，物流配送的時效性低、配送出錯概率大、車載容積利用不合理及配送延遲性問題嚴重，導致物流配送無法產(chǎn)生最大化效率。
2 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送任務分析
2.1 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送任務特點
針對目前絕大多數(shù)中小皮革企業(yè)物流配送工作量繁重、效率低等現(xiàn)象，結(jié)合皮革企業(yè)物流配送現(xiàn)狀實際，筆者將皮革企業(yè)物流配送中的主要任務特點進行梳理，主要表現(xiàn)在以下4點：
(1）配送地點相對較多且復雜；
(2）配送路徑的距離遠近不同；
(3）配送過程中車輛較多且各車的容積載重基本相同；
(4）配送皮革制品的種類較多，且配送過程中可能存在退換或臨時加急配送的皮革制品。
根據(jù)以上皮革企業(yè)物流配送特點，在物流配送工作完成的前提下，皮革企業(yè)物流優(yōu)化任務目標應為配送過程中實現(xiàn)最大化效率、配送路徑方案最優(yōu)化和配送中任務消耗最小為目的。
2.2 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送任務描述
考慮到皮革企業(yè)物流配送過程的實際現(xiàn)狀，其配送過程主要分為正常配送和加急（退換）配送兩種任務過程。正常配送根據(jù)皮革制品供應情況進行的常規(guī)物流來正常分配基本任務；而加急（退換）配送則是在指皮革制品配送任務執(zhí)行過程中，客戶需要加急（退換）的臨時任務，因而皮革制品物流車輛需要根據(jù)新的配送指令及剩余任務數(shù)量進行從新分配，在此過程中配送指令的準確性和引導性將會實現(xiàn)皮革制品物流配送的精準率，進而高效完成配送臨時加急（退換）任務。
在皮革企業(yè)物流任務配送過程中，假定車輛集合表示為A={A1,A2，…，Ai,Aj，…，Av}，其中，v表示皮革制品物流配送的車輛總數(shù)；將第Ai個車輛的物流任務集合描述為Ai={Ai1,Ai2，…，Aii,Aij，…，Aiv}，該集合可作為皮革制品配送臨時加急（退換）的動態(tài)物流任務集合，且隨時接受最新指令的任務分配。其中，Aij表示第Ai個車輛第j個待執(zhí)行的子任務，n為t時刻的待執(zhí)行的皮革制品配送任務數(shù)量綜合。在皮革制品物流配送的任務劃分中，可將變量組中的子任務表示為Aij，配送任務的坐標位置分別用xij,yij表示，子任務中的起始時間表示為hij；權重系數(shù)表示為qij；子任務中的皮革制品的貨物體積表示為rij和總重量表示為zij，則子任務Aij={xij,yij,hii,qij,rij,zij}。
3 基于ACO算法的配送路徑優(yōu)化
3.1 算法介紹
ACO(AntColonyOptimization）算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法[3]，其靈感來源于螞蟻尋找食物時的行為。它模擬了螞蟻在找食物過程中的信息傳遞和合作行為，用于解決組合優(yōu)化問題，特別是旅行商問題（TSP）。
3.2 算法內(nèi)涵
ACO算法的基本思想內(nèi)涵是通過模擬螞蟻在搜索空間中的移動和信息傳遞，來尋找最優(yōu)解。螞蟻在搜索過程中釋放一種稱為外激素量，并通過感知和更新外激素量來影響其他螞蟻的行為。ACO算法作為一種分布式計算算法，螞蟻在搜索過程中相互獨立地探索解空間。這使得ACO算法具有較好的并行性，可以利用多個處理單元或計算節(jié)點同時進行搜索，提高算法的效率和速度。此外，由于外激素量的揮發(fā)和更新機制，螞蟻能夠快速響應環(huán)境的變化，并調(diào)整搜索策略，在實際應用中能夠應對問題的變化和不確定性。
3.3 優(yōu)化思路
針對皮革企業(yè)物流配送中路徑規(guī)劃不清晰、臨時加急（退換）任務出錯率等實際現(xiàn)狀，提出運用ACO算法通過“外激素量”來協(xié)調(diào)皮革企業(yè)物流配送中的最優(yōu)解工作路徑。假設配送皮革制品貨物的物流車輛為每只螞蟻，則螞蟻在覓食范圍的移動過程中會進行信息留存，且產(chǎn)生外激素量最多的概率將決定螞蟻群體的移動方向，因而可結(jié)合ACO算法中的“集體尋優(yōu)”分布式計算來進一步確定物流配送的最優(yōu)化路徑[4]。
其最典型的路徑優(yōu)化案例就是上文所提到的旅行商問題（TSP），即尋找皮革制品貨物物流配送車輛歷經(jīng)n個城市的最優(yōu)解路徑。在具體的路徑規(guī)劃中，m只螞蟻在尋找最優(yōu)路徑的過程里螞蟻k可根據(jù)任務目標路徑中的外激素量量，以及其他類啟發(fā)式因素來確定在t時刻狀態(tài)下，可能會大概率路徑要轉(zhuǎn)移的城市j，將概率公式表述為：
在式（1）中，λij(t）代表了皮革制品配送任務中從城市i→j之間在t時刻下的外激素量，α作為該次配送任務中的重要程度；ηij(t）則代表了螞蟻在配送任務中從城市i→j之間在t時刻下的啟發(fā)式移動過程的外激素量，β作為該次配送任務中的重要程度；j∈{A-tabuk}，allowedk={1,2，…n}-tabuk，則代表了螞蟻下一步將要選擇配送的任務城市；tabuk表示目前螞蟻k目前已經(jīng)選擇的城市。將螞蟻移動過程中的初始時刻設定為λij(0)=const，則螞蟻移動過程的外激素量可表達為：
式（2）中，λij(t+n）可看作t+n時的螞蟻在城市路徑（i,j）中的移動外激素量表達式，ρ作為外激素量的揮發(fā)系數(shù)，螞蟻在t時刻移動中會將外激素進行揮發(fā)，其系數(shù)的計算可表示為：
式（3）中，Δλij(t）表示為Δ在t時刻內(nèi)，有m只螞蟻在路徑（i,j）中的外激素增值量，通常揮發(fā)值為0<ρ<1；ρ作為揮發(fā)系數(shù)在外激素量更新過程中會起到較大的作用，通常揮發(fā)系數(shù)越大，表示揮發(fā)速度越快，當t=0時，則Δλij(0)=0，其路徑可表示為：
在式（4）中，LK可看作第K只螞蟻在本次路徑循環(huán)中所走的路徑總長度，Q為外激素量強度，則螞蟻從城市轉(zhuǎn)移過程中的啟發(fā)因子可表示為，其dij中則為路徑（i,j）中的實際距離。
皮革企業(yè)在利用ACO算法優(yōu)化配送路徑的過程中，物流配送部門需要考慮到以下3點：
其一，車輛行駛的距離是否路徑保持最短；
其二，無論是正常配送還是加急（退換）配送兩種不同任務，都應遵循時間優(yōu)先原則；
其三，皮革制品的貨物配送是否合理分配了車輛的貨物容積和體重承載，這將直接關系到完成任務的經(jīng)濟性和實時性。
綜上式（1）、（2）、（3）、（4）所述，結(jié)合前文皮革企業(yè)物流配送中的兩種任務過程，每輛裝載皮革制品的物流配送車輛在選擇任務i與任務j的概率則可表示為：
式（5）中，M1,M2,M3,M4,M5表示權重系數(shù)，皮革制品的物流配送路徑可依據(jù)配送協(xié)作過程中的啟發(fā)因素、外激素量值、任務緊急程度、配送時間、車輛容積和皮革制品貨物重量在ACO算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率中依據(jù)不同的重要程度進行任務路徑確定，即滿足M1,M2,M3,M4,M5均≥0時，且當M1,M2,M3,M4,M5比例為3∶3∶2∶1∶1時，則皮革制品的配送車輛可通過pkij(t）來選擇最優(yōu)化路徑完成配送任務。
4 基于ACO算法的物流優(yōu)化啟示
在使用ACO算法來優(yōu)化皮革制品貨物的
物流配送路徑，現(xiàn)代皮革企業(yè)物流管理部門應通過模擬外激素量的傳遞和感知要素，利用螞蟻在搜索過程中來選擇配送的最優(yōu)路徑，從而減少運輸成本、縮短交付時間。ACO算法的優(yōu)勢在于，可以根據(jù)不同任務設置實時根據(jù)交通狀況、道路擁堵等信息動態(tài)調(diào)整物流配送路徑，以適應皮革制品物流配送過程中的不同情況。
同時，現(xiàn)代皮革企業(yè)物流管理部門通過引入ACO算法的思想，可進一步促進供應鏈參與者之間的協(xié)作和信息共享，提高供應鏈的響應速度和靈活性，ACO算法模擬螞蟻在搜索過程中的信息傳遞和合作行為，有利于供應鏈各個環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)和合作，對于提高物流效率至關重要[5]。此外，除了上述提到的距離最短、時間優(yōu)先、車輛容積容載合理分配原則外，最合理最優(yōu)化的物流配送路徑皮革企業(yè)還需要考慮到其他因素，例如配送中的實際路況、突發(fā)情況和客戶的門店或工廠環(huán)境（樓層高等、是否有電梯等），最終通過優(yōu)化物流配送路徑和運輸方案，皮革企業(yè)可以有效推動物流配送的可持續(xù)和經(jīng)濟效益最大化發(fā)展。
5 結(jié)語
ACO算法在現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送中可以進一步優(yōu)化配送路徑，幫助承載皮革制品的貨物車輛在配送中降低運輸距離和配貨時間，進而有效提升企業(yè)物流配送的效率，提升配送過程的經(jīng)濟性，最大程度減少能源消耗和碳排放。在后續(xù)的研究中，皮革企業(yè)可基于ACO算法進行物流優(yōu)化策略的進一步實施，通過使用傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術，強化實時獲取貨物位置、狀態(tài)和運輸條件等信息的準確性，這將有助于提高皮革制品貨物配送過程的可視性，減少貨物丟失和損壞的風險。
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