張鏞基 岑仲迪

摘 ?要：針對(duì)生鮮配送站多建亂建所帶來選址成本居高不下的問題，在考慮固定建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本的情況下，將新鮮度作為懲罰成本建立了模型的成本函數(shù)，引入競(jìng)爭(zhēng)函數(shù)解決配送站建造位置過于擁擠的問題，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了多目標(biāo)選址模型。收集寧波市數(shù)據(jù)形成算例，使用改進(jìn)遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解，得到了算例生鮮配送站的最佳選址方案，并通過與僅考慮成本情況下模型結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析得到競(jìng)爭(zhēng)和新鮮度對(duì)選址的影響。

關(guān)鍵詞：生鮮商品;新鮮度;配送站選址;競(jìng)爭(zhēng);改進(jìn)遺傳算法

中圖分類號(hào)：F252.14文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.11.005

Abstract： To address the problem of excessive and haphazard construction of fresh food delivery stations， we have developed a cost function for our model that incorporates the penalty cost of freshness， taking into account fixed construction costs， operational costs， and delivery costs. In order to address the issue of overcrowded locations for building delivery stations， we have introduced a competition function into the model. Based on these considerations， we have constructed a multi-objective site selection model. We have employed an improved genetic algorithm to solve the model and obtain the optimal site selection solution for the fresh food delivery stations in our case study. Furthermore， we have conducted a comparative analysis by comparing the results of our model considering both competition and freshness with the results obtained from a model that solely considers costs. This analysis provides insights into the impact of competition and freshness on site selection.

Key words： fresh food products; freshness; site selection for delivery stations; competition; improved genetic algorithm

0 ?引 ?言

隨著科學(xué)技術(shù)和新零售模式的發(fā)展，生鮮電商迎來了發(fā)展的黃金時(shí)期。同時(shí)，人們對(duì)于生鮮產(chǎn)品的品質(zhì)也有了更高的要求，這對(duì)于生鮮產(chǎn)品交付給客戶時(shí)的新鮮度以及送達(dá)時(shí)間提出了很高的要求。為了滿足人們的高品質(zhì)需求，企業(yè)通常選擇修建更多的配送站，添置冷鏈設(shè)備，這給生鮮電商企業(yè)帶來了高昂的履約成本。本文通過考慮競(jìng)爭(zhēng)和新鮮度優(yōu)化生鮮電商配送站的選址，提高物流網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作效率，降低運(yùn)作成本，同時(shí)更好的滿足消費(fèi)者的服務(wù)需求。

考慮到生鮮產(chǎn)品的特點(diǎn)，為了保證產(chǎn)品交付時(shí)的質(zhì)量，學(xué)者們?cè)谘芯可r產(chǎn)品選址問題時(shí)通?？紤]新鮮度的影響。劉琳等[1]為滿足生鮮產(chǎn)品交付時(shí)較高的新鮮度要求，構(gòu)建了以配送中心固定成本、庫(kù)存管理成本最小化為優(yōu)化目標(biāo)的上層模型和以車輛固定成本、運(yùn)輸成本、碳排放成本、懲罰成本最小化為優(yōu)化目標(biāo)的下層模型，并采用兩階段啟發(fā)式算法進(jìn)行求解得到結(jié)論，不同新鮮度對(duì)配送中心的選址以及車輛路徑的安排有顯著影響。在考慮新鮮度的基礎(chǔ)上，張杰和李妍峰[2]在綜合考慮疫情影響、商品易腐性、溫控特性、站點(diǎn)選址和車輛-無人機(jī)協(xié)同配送路徑規(guī)劃的情況下，構(gòu)建了總成本最小以及配送過程中損失最小的雙目標(biāo)優(yōu)化模型，并提出了一種兩階段混合啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。馬祖軍等[3]在考慮新鮮度影響下各類預(yù)冷站建設(shè)和運(yùn)營(yíng)中的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)下建立了一種混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。為了保證產(chǎn)品的新鮮度，通常對(duì)于冷鏈方面的要求也較為嚴(yán)格，趙泉午等[4]系統(tǒng)考慮多業(yè)態(tài)零售門店選址布局及覆蓋范圍、冷鏈設(shè)施配置、冷藏品類選擇等生鮮新零售特征構(gòu)建非線性混合整數(shù)規(guī)劃模型。

同時(shí)，越來越多的學(xué)者們認(rèn)識(shí)到對(duì)于生鮮產(chǎn)品選址問題的研究并不應(yīng)該局限于新鮮度，也要考慮其他多種因素對(duì)選址的影響。趙振強(qiáng)等[5]以最小成本為目標(biāo)，根據(jù)顧客需求量的分布建立了多重心法生鮮農(nóng)產(chǎn)品前置倉(cāng)選址模型。為了保證客戶對(duì)于商品的滿意度，夏連超等[6]將時(shí)間滿意度引入，以配送成本和時(shí)間滿意度建立了雙目標(biāo)選址模型。為了解決生鮮電商選址中對(duì)碳排放量的忽視，朱鈴等[7]構(gòu)建了一個(gè)包含處理低碳排放成本的最小化成本為目標(biāo)的選址模型。李冰等[8]將選址問題與路徑優(yōu)化問題相結(jié)合，研究了帶同步取送的生鮮農(nóng)產(chǎn)品選址-路徑問題。

綜上所述，生鮮產(chǎn)品的選址方面已有豐富的相關(guān)研究成果，為本文提供了堅(jiān)定的基礎(chǔ)，但是目前的相關(guān)研究多集中于成本對(duì)選址影響的研究，忽略了配送站建造位置過于擁擠帶來的問題?；诖耍疚脑诳紤]固定建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本的情況下，將新鮮度作為懲罰成本建立了模型的成本函數(shù)，引入競(jìng)爭(zhēng)函數(shù)解決配送站建造位置過于擁擠的問題，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了多目標(biāo)選址模型。

1 ?模型構(gòu)建

1.1 ?問題描述

本文研究的選址問題可以描述為，在由配送站、客戶需求點(diǎn)構(gòu)成的二級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)中，使目標(biāo)函數(shù)成本最小和競(jìng)爭(zhēng)最小達(dá)到最優(yōu)的情況下，從候選點(diǎn)中選出p個(gè)配送站進(jìn)行建設(shè)。

1.2 ?模型假設(shè)

（1）備選配送站地理位置是確定的，配送站之間有著相互獨(dú)立的并列關(guān)系;（2）客戶需求點(diǎn)地理位置、需求量是確定的;（3）一個(gè)配送站可以向多個(gè)客戶需求點(diǎn)提供服務(wù)，但是每個(gè)客戶需求點(diǎn)僅由一個(gè)配送站提供服務(wù);（4）備選配送站具有容量限制。

1.3 ?符號(hào)說明

1.3.1 ?參 ?數(shù)

J：配送需求點(diǎn)集合;I：配送中心備選點(diǎn)集合;g：節(jié)點(diǎn)j的貨物需求量;D：節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j之間的距離;h：第i個(gè)配送中心的固定建設(shè)成本;?：運(yùn)營(yíng)成本;θ： 生鮮農(nóng)產(chǎn)品單位時(shí)間上的新鮮度損失;τ： 新鮮度每下降1%，市場(chǎng)需求量下降的百分?jǐn)?shù);σ： 對(duì)新鮮度降低市場(chǎng)需求量的生鮮產(chǎn)品，進(jìn)行打折銷售的折扣系數(shù);w： 每單位生鮮產(chǎn)品的成本價(jià)格;α：設(shè)備完整度;b：備選點(diǎn)的外部影響因子;Q：配送中心容量。

1.3.2 ?決策變量

Y表示第i個(gè)備選配送站被建設(shè)為1，否則為0;V表示第j個(gè)客戶需求點(diǎn)由配送站i負(fù)責(zé)配送，否則為0。

1.4 ?數(shù)學(xué)模型

1.4.1 ?目標(biāo)函數(shù)

目標(biāo)函數(shù)C：表示成本最小，其中：式（1）從左到右表示建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本、新鮮度損失成本。

目標(biāo)函數(shù)N：表示配送站對(duì)客戶吸引力最大;目標(biāo)函數(shù)N：表示配送站與配送站之間競(jìng)爭(zhēng)最小。

1.4.2 ?約束條件

約束條件式（4）表示有且僅有一個(gè)備選配送中心i為需求點(diǎn)j提供服務(wù);約束條件式（5）表示從備選配送中心選擇建立配送中心的數(shù)量不超過p個(gè);約束條件式（6）表示只有當(dāng)備選配送中心i被選擇建立時(shí)，需求點(diǎn)j才能由配送中心i提供服務(wù);約束條件式（7）表示配送中心的容量約束;約束條件式（8）、式（9）表示0～1約束。

2 ?改進(jìn)遺傳算法設(shè)計(jì)

2.1 ?編碼與種群初始化

針對(duì)模型的編碼，本文采用二進(jìn)制編碼是最適合的編碼方式，二進(jìn)制編碼方式的規(guī)則為：在染色體上采用“0”、“1”兩個(gè)數(shù)字表示備選配送站是否被選擇建造，每個(gè)染色體的長(zhǎng)度表示備選配送站的數(shù)量。例如字符“0100010”表示共有7個(gè)備選配送站可被選擇建造，其中有2個(gè)進(jìn)行建造，分別是第2個(gè)和第6個(gè)，剩下的則不選擇建設(shè)。

然后，隨機(jī)生成染色體，且每個(gè)染色體都要保證不相同，從隨機(jī)生成的染色體中挑選可行解添加到初始種群中，直到種群規(guī)模到達(dá)設(shè)置的數(shù)目。

2.2 ?適應(yīng)度函數(shù)

本文考慮的選址模型是考慮成本和競(jìng)爭(zhēng)的多目標(biāo)選址問題，因此需要將求解的多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為求解單目標(biāo)最小值的問題。首先將兩個(gè)關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)的函數(shù)綜合考慮為N

的競(jìng)爭(zhēng)力差值函數(shù)并使其結(jié)果最小以達(dá)到最優(yōu)的結(jié)果，然后將競(jìng)爭(zhēng)力差值函數(shù)與成本函數(shù)賦予合適的權(quán)重轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度函數(shù)：

當(dāng)適應(yīng)度值越小表明個(gè)體適應(yīng)度越高，在遺傳過程中被選擇的概率越大，在選擇算子中，將適應(yīng)度值轉(zhuǎn)化為1/F進(jìn)行取值。

2.3 ?遺傳操作

選擇操作使用Stochastic Universal Sampling（SUS）算法進(jìn)行選擇。交叉操作使用Order Crossover（OX）算法從兩個(gè)父代個(gè)體中選擇一定的位置，然后通過交換這些位置上的基因片段，來產(chǎn)生新的后代個(gè)體。變異操作采用的是隨機(jī)交換某個(gè)個(gè)體中兩個(gè)基因位的值來實(shí)現(xiàn)。

為了解決面對(duì)容量限制情況下選址問題容易陷入局部最優(yōu)的問題，本文采用貪心策略改進(jìn)遺傳算法，使算法在選擇操作時(shí)對(duì)滿足容量約束的個(gè)體進(jìn)行選擇，使算法更容易跳出局部最優(yōu)解，轉(zhuǎn)而尋找全局最優(yōu)解。

算法具體流程如圖1所示。

3 ?算例分析

3.1 ?基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

為了驗(yàn)證本文構(gòu)建的多目標(biāo)模型和算法的有效性，本節(jié)以寧波市地區(qū)為研究對(duì)象，通過實(shí)地走訪及線上采集整理獲取數(shù)據(jù)，開展生鮮配送站的選址優(yōu)化分析，預(yù)計(jì)在寧波市內(nèi)構(gòu)建一個(gè)覆蓋全部客戶需求點(diǎn)的物流配送網(wǎng)絡(luò)?？蛻酎c(diǎn)需求量如表1所示，備選配送站信息如表2所示，其他數(shù)據(jù)如表3所示。

3.2 ?結(jié)果分析

本文使用以上所提供的數(shù)據(jù)構(gòu)成一個(gè)簡(jiǎn)單的算例對(duì)模型的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，將上文整理的數(shù)據(jù)輸入到遺傳算法程序中，對(duì)僅考慮成本情況和考慮競(jìng)爭(zhēng)情況兩種情況下的模型結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，其結(jié)果對(duì)比如表4所示。

由于容量的限制和新鮮度懲罰成本的影響，選址數(shù)量較少時(shí)會(huì)導(dǎo)致大量需求點(diǎn)無法被滿足，而選址數(shù)量過多時(shí)由于開設(shè)門店需要大量的固定成本以及運(yùn)營(yíng)成本導(dǎo)致成本較高。通過模型的求解及結(jié)果對(duì)比可得在當(dāng)前算例中，最終優(yōu)化結(jié)果為最佳選址數(shù)量為8。選址配送方案圖對(duì)比如圖2所示，右側(cè)為考慮競(jìng)爭(zhēng)情況下選址配送方案路線圖，左側(cè)為僅考慮成本情況下選址配送方案路線圖，由圖2可以看出當(dāng)考慮競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，可以有效解決配送站建設(shè)較為密集的情況，便于配送站覆蓋所有客戶需求點(diǎn)，提高客戶服務(wù)水平。

在對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比后，可以得出：當(dāng)引入競(jìng)爭(zhēng)力函數(shù)進(jìn)入模型后，會(huì)造成一定的成本增加，但是可以減小配送中心之間的競(jìng)爭(zhēng)，增加配送中心與客戶需求點(diǎn)之間的凝聚力，使得選址結(jié)果更為分散，可以有效解決配送站選址擁擠的問題，有利于更好的發(fā)揮城市配送的功能。

4 ?總 ?結(jié)

為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，企業(yè)通常選擇大量建設(shè)社區(qū)配送站來保障良好的客戶滿意度，但盲目大量的建設(shè)社區(qū)配送站并不意味著能夠更好地服務(wù)客戶。許多配送站多集中于人口密度較大，消費(fèi)水平較高的區(qū)域，這導(dǎo)致一些較為偏遠(yuǎn)的客戶的需求無法得到及時(shí)地滿足，同時(shí)，在人口密度大的地區(qū)大量建設(shè)配送站也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和成本居高不下。本文在綜合考慮固定建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本以及新鮮度等影響因素，通過將競(jìng)爭(zhēng)函數(shù)引入選址模型，構(gòu)建了考慮競(jìng)爭(zhēng)和新鮮度的生鮮配送站多目標(biāo)選址模型，結(jié)合算例，使用改進(jìn)遺傳算法求解出生鮮配送站的最佳選址方案，并通過與僅考慮成本情況下模型結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析得到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)選址的影響。

實(shí)際的物流活動(dòng)中配送中心位置的選擇通常也會(huì)影響到門店的位置及數(shù)量選擇，對(duì)這部分模型的完善有待進(jìn)一步的研究，在冷鏈以及碳排放方面等因素對(duì)選址的影響也有待進(jìn)一步研究。

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收稿日期：2023-06-13

作者簡(jiǎn)介：張鏞基（1999—），男，河南三門峽人，浙江萬里學(xué)院物流與電子商務(wù)學(xué)院碩士研究生，研究方向：全球采購(gòu)與供應(yīng)鏈管理;岑仲迪（1975—），男，浙江慈溪人，浙江萬里學(xué)院大數(shù)據(jù)與軟件工程學(xué)院，教授，博士，研究方向：數(shù)據(jù)分析、高校管理。

引文格式：張鏞基，岑仲迪. 考慮競(jìng)爭(zhēng)和新鮮度的生鮮配送站選址問題研究[J]. 物流科技，2024，47（11）：24-27.