【基于遗传算法数学模型对电商在S镇物流配送现状进行优化的实证探究18000字（论文）】

绪论研究背景和意义研究背景在全国上下同心协力的努力之下，我国现已全面脱贫，下一步就是如何平稳衔接到乡村振兴，而物流的发展可以推动乡村振兴，因为在乡村经济中，大部分的收入源于农产品或具有乡土特色的文化产品输出，以往受制于农村交通不畅，使得好产品也面临着滞销问题，如果物流触角能在农村全面遍及，那么城乡经济循环通道会愈发顺畅，推动经济快速发展。在《国家乡村振兴战略规划（2018-2022年）》中，提出了要加快构建农村物流基础设施网络，鼓励企业在农村建设与发展与邮政、快递、供销、运输等有关的产业。《关于打赢脱贫攻坚战三年行动的指导意见》中提出了推进“快递下乡”工程。由此可以看出，国家对于农村地区的物流发展非常重视，而物流发展中最关键的一环就是配送，想要达到配送成本低的目标，就要对配送路径进行优化。研究意义中国快递业的发展起步较晚，其起始于二十世纪七十年代末，并且初期发展比较缓慢，但是，近些年来，电子商务迅猛发展，中国快递业受其影响，随之迅速发展起来，物流的相关技术水平越来越高，物流运作模式越来越多样，整体发展健康稳健。可以看到，城市物流发展较为健全，但是，农村物流仍然存在着很多问题，比如经营不够规范、服务效果不好、成本压力大等等。现在，相关政策向农村市场倾斜，使农村地区快递业能够取得快速发展，并且，随着城市电商市场逐渐饱和，各大电商巨头开始将目光转向了农村市场，如果电商平台想迅速占领农村市场，就要将配送路径设计得更完善以满足村民的需求。随着收入的不断增加的和网络购物的普及度越来越高，使得如今农村居民成为了网络购物的一大主力。通过电商平台，农民不仅可以在网上买东西，还可以在网上卖东西，比如：通过农产品销售平台售卖农产品，网上直播卖货，农家乐采摘的水果帮客户寄回家中等等。但受到农村地区快递分散、地区交通不顺畅、经济落后、基础设施不健全等因素的制约，快递的配送路径选择并不简单，并且取送货车辆路径研究主要集中于城市当中，农村车辆路径研究也主要集中于从城市到农村的单向物流研究[1]。科学的快递配送路径可以保证最大数量的顾客及时取到快递以及及时将农产品寄出去，有效地减少配送时间，减少配送里程，提高配送效率，降低配送成本，不仅能满足更多客户的需求，还能在合理的情况下达到企业的利润目标。因此，本文以农村物流配送路径为研究对象，首先分析目前农村快递业的整体状况，然后以溪翁庄镇顺丰物流的配送路径为对象，因为溪翁庄镇有双向物流需求并且顺丰物流在村级有布局，对顺丰公司当前的物流配送路径进行研究，找出其中的问题，进行路径优化，以提升快递流通速度，促进农村经济的发展。合理地选择快递配送路径不仅对企业发展有好处，更方便了居民的生活。第一，路径的优化有利于快递企业降低派送时间，提高快递资源利用率，提供高效的快递服务，战略性地扩展农村市场。第二，快递服务的提升能够使农村客户方便地寄送农产品，拓展农产品的销售渠道，拉动农村经济增长，保障民生。最终，实现企业与客户共赢。国内外研究综述国内物流配送现状我国对农村物流的研究时间还比较短。国内对农村配送体系研究较早的学者有王新利[2]，他认为农村物流体系是一个有机整体，其中包括万千部分，这万千部分都是与农村经济活动相关的。刘昕桐[3]认为在人口稀疏的农村，推动第三方物流发展非常重要，另外，社区物流与众包物流也是一种值得尝试的新思路，所以他提出可以构建这样一个农村物流配送体系：以社区为物流支撑，社区内采用社区物流或众包物流，社区外采用第三方物流。程汝青[4]对农村流通供应链的物流配送问题进行了一定的研究，并建立了遗传算法模型进行求解,。张守京等[5]对农村物流取送一体化协同配送路径进行了研究，他们设计了自适应转移策略并且改进了交叉算子，采用蚁群遗传算法找到车辆路径选择的最优解，有效降低农村物流配送成本，提升满载率。盛虎宜[6]等考虑到农村地区居民居住地比较分散，并且具有集货和送货的双重需要，提出共同配送，运用一种改进过的蚁群算法，有效地缩短了车辆的行驶距离，降低了配送费用。国内研究者们也运用了诸多的算法模型进行了路径优化问题的研究。在1994年，郭辉煌和李军[7]运用启发式算法对车辆路径优化问题进行求解。袁庆达等[8]设计了既考虑到时间窗又考虑到不同车辆类型的禁忌算法，这种算法首先采用GENIUS方法产生初始解，然后利用禁忌算法对其进行一定的优化。邹彤等[9]运用遗传算法求解多车场车辆路径问题。此外，在多车场车辆路径问题基础上增添了多种约束条件，例如路况情况、客户优先级、时间窗等，使问题更加多样，更具研究价值。李宁等[10]研究带时间窗的车辆路径问题时将粒子群算法（PSO）应用于其中。叶志坚等[11将国外的五种求解多车型问题的启发式算法的优缺点进行总结，并在此基础上提出了混合启发式算法——将禁忌搜索算法和大旅程法相结合。同年，孙国华[12]建立了带时间窗的开放式满载车辆路径问题模型，并且，他设计了改进后的自适应遗传算法进行开环路径求解。杨文璐等[13]针对标准搜索优化算法的种种问题，提出了一种改进的群搜索优化算法，引入交叉因子，增加粒子多样性，还利用了模拟退火算法进行进一步优化来研究车辆路径问题。费腾等[14]运用基于DNA-蚁群算法对车辆路径问题进行求解，蚁群算法有其一定的局限性，于是引入DNA算法中的交叉变异思想应用其中，提出新的算法，有效控制参数选择，从而得到最优参数来求解。孔阳等[15]认为客户量少的时候，可以运用精确算法，但是客户数量庞大的时候，我们应首选人工智能算法来解决，此文介绍了几种常见的人工智能算法，包括Clarke-Wright算法、Sweep算法以及遗传算法，并从保证多个配送中心服务多个客户时的角度建立模型。黄玉文[16]将遗传算法与模拟退火算法两种算法相结合，对多配送中心车辆路径问题进行研究，不仅具有自适应遗传算法强大的全局搜索能力，还具有模拟退火算法强大的局部搜索能力，加速寻找最优解的过程。罗耀[17]针对标准粒子群算法算法后期精度下降等问题，对算法作出了一定的改进，引入迁移算子，发现改进后的算法在搜索效率和解的质量方面均有很大的进步。孙伟[18]等不单单将算法简单串联起来，而是将遗传算法融入到蚁群算法中，使串联过后的部分与改进过后的遗传算法进行并联运算，清晰地体现了混合算法的高效性。孙洋等[19]年使用蚁群算法与搜索禁忌法相结合的方式对循环取货车辆的路径进行优化，实现了整体过程中费用最低的目标。向明尚等[20]基于布谷鸟算法提出一种离散布谷鸟算法，利用轮盘赌机制以提高初始解的质量，并且引入了shift法和2-opt法这两种方法用来增强最优解的局部开发能力，对带容量约束的车辆路径问题进行更深一步的研究。孙亮等[21以总变动成本最小为最优化目标，建立轻鲁棒模型，提出一种超启发式粒子群算法，这种算法能有效解决不确定旅行时间下的车辆路径问题。国外物流配送研究现状在农村物流方面，国外的发达国家对农村物流，尤其是农产品的物流研究起步较早并且较为完善，早在1901年，JohnECroweli就阐述了农产品配送过程中存在的问题，对成本也有一定的研究。Weld[1]对农产品的配送渠道问题进行了深入的研究。DuvalY[22等运用DynamicProgramming方法到农村农产品的物流供应链上，优化内外部成本。Liu[23]针对物流企业运输链长、消费密度低的特点，以政府补贴物流企业的利润最大化为目标，建立了农村电子商务最后一英里配送的路径优化模型，通过修改启发式信息、信息素更新规则和解的构造，改进蚁群算法以适应RECL的最后一英里分布。在路径优化方面，最早的物流配送路径优化概念是由Dnatzig和Rmaser[24]在1959年提出，它指一定数量的客户各自都有不同数量的货物需求，由配送中心向客户供货，由一些车负责分别送货，组织合理的行车路线的目的是使客户的需求得到满足，并能在一定的条件之下达到诸如成本最低、路程最短、耗时最短等目的[25]。最初的路径优化是为了解决亚特兰大炼油厂向各个加油站运送汽油的问题，并提出了用于解决此路径选择问题的线性规划求解过程。将过去所有有关如何求解车辆路线问题的方法综合来看，可以将其分为两种，精确算法与启发式解法，其中精确算法又分为动态规划法、分支定界法、集合涵盖法等等；启发式解法分为模拟退火法、禁忌搜寻法、确定性退火法、基因算法、蚁群算法、神经网络等等。Fisher在1995年曾把求解车辆路线问题的算法分成三个不同发展阶段。第一个阶段是1960年到1970年，这阶段属于比较简单的启发式方式,包括贪婪法、各种局部改善启发式算法等；第二个阶段是1970年到1980年，这一阶段主要利用数学规划，属于启发式解法阶段，包括集合分割法、集合涵盖法以及指派法；第三个阶段是1990开始直至今天，运用了较新的现代启发式算法，包括利用人工智能方法、遗传算法等[26]。随后，车辆配送路径选择不断发展，并且，多位学者对这个问题提出了自己的见解，他们按照不同的标准进行了分类，比如：单车型和多车型，单配送中心和多配送中心，纯取货和装卸混合，有无时间窗等等[27]。配送路径优化问题引起了众多学者的关注，车辆路径优化理论在理论和实践上不断发展和成熟，人们利用科学的分析方法，构建了许多数学模型，提出了许多算法，取得了很大的成就。国外方面，Golden等于1984年首次研究了多车型车辆路径问题，之后国内外多名学者针对求解多车型车辆路径问题的算法进行了大量的探索。Klots[28]利用线性规划以及启发式算法共同求解多车场类型的车辆路径问题。Gendreau[29]研究了在每种车型的数量是无限的情况下，运用禁忌搜索算法研究车辆路径问题，即FS－MVRP问题。同年，Taillard[30提出了运用产生启发式算法求解多车型的车辆路径优化问题。Polacek[31]提出一种求解多车场类型的车辆路径问题的变邻域搜索算法。Cordeau[32]提出了求解带时间窗的车辆路径问题的通用算法——禁忌搜索算法。Wang和Lin[33]提出合理安排运输路线是影响配送成本的主要因素，因此，他们建立了路径优化数学模型，利用遗传算法对路径进行优化，可以方便有效地得到最优解或近似最优解，对物流企业实现科学快速的配送调度和路径优化具有现实意义。Yu和Zhou[34]认为随着网上购物成为一大趋势，以往的路径优化算法随着订单量的增加已不再有效，所以作者通过建立三维约束模型，有效地解决了传统模型中效率低下的问题。优化算法的分配里程比遗传算法减少了25%以上，提高了模型的综合性能。总结国内方面快递配送路径的研究主要集中在人口较多的大城市，缺乏在农村快递配送路径方面的研究与实例应用，即使考虑到农村地区的配送问题，也只是在单向物流上研究得较多，少有研究农村地区物流双向配送问题的。因此，本文将以农村车辆配送路径为研究对象，以成本最低为目标，建立合理的配送路径，运用遗传算法得到最优解，为优化溪翁庄镇物流配送路径提供一定参考，促进该地区快递业的成长，推动经济社会健康发展。研究内容与技术路线构建适合溪翁庄镇顺丰快递配送的路径优化的数学规划模型。顺丰快递作为国内民营速递的领头羊，顺丰快递一直秉承着“成就客户，推动经济，发展民族速递业”的经营理念，顺丰快递公司积极探索用户需求，一直为客户提供快速、安全的寄送快递的渠道，所以，以顺丰快递为例进行分析，对其他的快递公司也有一定的借鉴意义，本文将以成本最低为目标进行路径优化。针对所研究的路径优化问题，利用遗传算法对获取的数据进行分析，对模型进行求解。因为遗传算法在求解路径问题时，不仅仅关注局部最优，更可以获取全局最优解，利用这一优势，针对溪翁庄镇顺丰快递从镇到村的配送环节，车辆在路径选择上存在的问题，依据前文所构建的模型，采用遗传算法，计算车辆从镇快递分拣中心到村中的最佳配送路径，进行配送路径优化分析。本文的技术路线图如图1.3所示。图1.3技术路线本文框架针对溪翁庄镇顺丰物流现有的配送路径，车辆在路径选择上存在的问题，首先对农村物流的概念、特点、发展现状、背景和国内外的研究进行前期的阅读和调查，接下来根据溪翁庄镇的的情况进行模型的构建，根据各项约束条件，运用遗传算法解决路径选择问题，最后进行总结。图1.4本文框架本论文主要划分为6个章节，分别是：第一章绪论。介绍论文的研究背景、研究意义，综述了国内外对物流路径优化问题、农村物流问题的研究情况。第二章农村物流及农村电商情况概述。先介绍农村物流的概念、基本特点、发展现状；然后分析农村电商的概念；其次，分析农村电商的运送方向分为两个方向，一个是由农村向城市运送，一个是由城市向农村运送；最后，分析农村物流的几大意义，分别是缩小城乡差距、加速农产品流通、增加农民收入。第三章电商在溪翁庄镇的物流配送现状分析。先简单介绍了溪翁庄镇情况，包括村落数量、分布情况、人口数量等；接下来分析了溪翁庄镇目前的物流配送现状，介绍了该镇的网点分布，有哪些快递可以送到该镇；最后对溪翁庄镇顺丰物流配送路径选择的优缺点进行分析，提出顺丰快递想要占领农村市场这片蓝海，需要从配送路径开始优化。第四章路径优化模型。首先对问题进行描述，对所求解问题进行大致描述，接下来设定各个模型约束条件，比如配送中心以及村落的编号，配送车的装卸货顺序，对配送车的型号进行约束，对一些已知条件进行一些说明。接着建立数学模型，定义在模型中需要用到的变量，将约束条件转写成数学公式。第五章第六章为结论建议与展望：先对论文所做的研究给出总结，然后结合溪翁庄镇顺丰快递配送路径优化问题与研究结论，帮助顺丰公司提出一些合理的路径优化建议。最后，对本论文研究中遗传算法以及一些其他仍然存在的不足做归纳，对以后的研究进展做展望。农村物流概述基本概念 “物流”这个词语最早源于日本，日本将英文单词“Logistics”翻译为“物的流通”[35]。我国专家学者直接引用过来，并简称为“物流”。中国的物流术语标准将物流定义为：物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中，根据实际需要，将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。其实可以说我国物流业起源很早，因为在古代，镖师押镖、古丝绸之路上商人运送货物都属于物流。但是，早期我国经济社会的发展对该行业需求不大，发展一直都比较缓慢。近十多年来，以淘宝、京东等为代表的电商平台开始迅猛发展，互联网时代尤其是移动互联网时代下的电商平台对各行各业带来了巨大的冲击，使得物流行业步入了快车道，遇上了难得的发展时期和机遇，物流行业的各方各面飞速发展。一批物流配送公司也随之快速崛起，例如：顺丰、中通、申通、韵达等。农村物流[36].是“物流”概念里一个分支，描述的是一个地域范畴，与城市物流是相对而言的，指的是为农村居民的生产、生活及其它经济活动提供包装、装卸、运输、加工和存储等相关活动的总称。目前，我国农村物流整体发展严重不足，与城市物流相比相差甚远，远低于全国物流发展水平。大多数物流配送公司只配送到县镇一级，配送到乡村的很少。农村物流特点农村物流与城市物流相比较，有着自身不同的特点，主要体现在以下几方面：一是居民居住地分散、运输成本较高。由于我国一些地区的农民居住地比较分散，各快递公司想要做到村村通快递难度较大，因此很多快递公司选择将末端配送站点建在镇上，所以村民只能自行到镇上取快递。由于路程较远，很多买家不会专门跑到镇上取快递，但是对于快递公司来讲，快递时效非常重要，所以网点就会选择代签收，一旦快递出现问题，就会引起纠纷，无形中增加了很多人力成本。同时，有些顾客长时间不取快递，网点需要每天跟踪相应快递的情况，对快递进行再次整理，滞留的快递还会增加末端网点的保管成本。二是基础设施落后，配送效率难以提高。基础设施落后主要体现在两个方面，第一个方面是道路发展落后，一般农村电商配送主要是在乡道上运输，有些乡道路面不仅窄，还因为没有进行路面硬化，泥泞不堪，再加上路面不能进行及时管护、修管道等多方面原因，路面坑坑洼洼，南方如遇上梅雨季节，车辆行驶被阻，还有陷入泥坑的风险，造成配送效率低，另外在一些西部山区，路比较崎岖狭窄，大型车辆无法通过，小型车辆成本较高。另一个方面是物流配送设施设备落后。农村电商物流涉及双向物流：工业产品运送到农村和农产品运送到城镇。农产品多属于生鲜类产品，产品季节性强、周期短、产品对运输时效要求比较高，不易储存，容易腐烂，对运输的要求比较高，但是很多农村地区的物流水平达不到冷链物流所需要的物流设施和物流技术要求。三是客户体验较差，企业参与不积极。我们现在处于互联网时代，点一点手机屏幕，就可以快捷地购物，但是网购的商品需要通过物流实现其价值。从商品交易的角度来看，完成付款后消费者就具有商品的所有权了，所以消费者希望在配送的过程中快递包裹可以被爱护，因此在电商物流平台，消费者可以对物流进行评价，此点强调的是用户体验。由于很多村内没有物流网点，只在镇上设有收发网点，还比较零散，随着农村地区网民不断增多，包裹数量进一步增大，配送人员不可能送件上门，所以他们选择通过打电话的方式通知收件人到镇上自提，这造成了居民取件成本过高，代收代拿现象严重，快递丢失损毁率高。包裹损坏、不能送达家中都会使顾客体验感变差。另外，由于各种原因，比如：农村基础设施落后，快递数量少，成本高等，国内很多物流企业不愿意大力布局下沉乡村消费市场，除了中国邮政之外，很多自然村基本不提供物流服务，偏远地区尤其严重。由于农村电商物流配送很难送到每位顾客家中，消费者的投诉集中在最后这个环节，商品的评价中因为物流的问题出现中差评，会给商家带来更多损失。四是缺乏服务人才，服务意识难提升。随着科技不断进步，机器代替人工已在电商物流仓储和转运中心得到实现，再加上物流公司对流程的优化，效率较以往有了很大的提高，但是，为了适应智慧化物流发展的需求，对工作人员的能力也提出了更高的要求。在电商物流“最后一公里”末端配送上，依然需要大量人工支持，由于末端配送网点工作强度大、需要骑着电动车在大街小巷奔走，利润微薄，很多物流管理专业人才都不愿意到农村地区从事物流配送工作。其实，即使是一般营业网点的工作人员，也需要具备门店运营管理、数据分析、客户维护等较高能力，显然，目前在农村物流网点工作人员是无法达到这几点的。目前农村物流的末端配送几乎都是中专毕业生，甚至是没有任何物流学习经验的当地居民，这些人对物流信息系统使用不熟练，有些人缺乏服务意识，配送效率低，一定程度上影响了物流服务的质量和效率。农村物流发展现状近些年来，随着我国农村居民收入持续增长，经济环境不断变化，线上消费渠道逐渐向农村市场下沉，乡村的市场消费潜力不断释放，2020年，全国农村网络零售额达到了1.79万亿元，同比增长8.9%。人民网于2020年4月24日发布了《中国农村电商物流发展报告》，报告重点关注了中国农村电商物流行业综合发展进行的情况。报告指出，随着电商扶贫、数字乡村建设、电子商务进农村综合示范等工作的深入推进，我国农村电商正保持迅猛的发展劲头，农村网络零售增速不断加快，农村电商的发展有效激发了农村电商物流的需求。农村物流网络体系构建的核心是乡村一线的物流服务节点的建设。2021年中央一号文件《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出要全面促进农村消费，加快完善县乡村三级农村物流体系，改造提升农村寄递物流基础设施，深入推进电子商务进农村和农产品出村进城，推动城乡生产与消费有效对接，由此可以看出网点建设是农村物流行业发展的重要因素之一。其实我们可以看到，近些年，快递服务进军农村地区，物流建设成效明显。据国家邮政局相关数据显示:截至2020年8月，农村100%的乡镇已建有邮政局所，100%的建制村实现了直接通邮，乡镇快递网点覆盖率已达97%，有4万个农村邮政支局以及超过50万个村级服务站点，完成农村地区年收投快件超过200亿。发展农村物流的意义 第一是可以缩小城乡差距。农村物流的快速发展，对社会发展有着至关重要的意义。物流可以将生产出来的各类产品，以最快的速度、更低的价格捷输送到广大农村地区，直接提升农村居民的生活品质，让农民过上更优质的生活；物流还是为城市居民提供米面粮油、蔬菜水果的重要桥梁和纽带，是一项惠及所有居民的民生工程，是社会运转的重要一环，有利于解决农产品买难卖难的问题。同时，其实广大农村地区存在巨大的消费需求和大量劳动力，正是因为没有合适的机会提供给他们，才导致大量劳动力流失到大城市当中，出现“空心村”的情况，如果以物流行业的发展作为切入点，激发这部分潜在能量，不仅能推进农村城市化进程，还能为农村居民提供在家门口就业的机会，农村地区将为我国经济社会发展提供巨大的拉动力，推动我国经济发展。第二是可以加速农产品流通。如今，人们的生活水平不断提高，消费者尤其是城市消费者对农产品的质量要求也越来越高，他们希望买到绿色无污染的新鲜蔬菜水果。这一趋势加大了市场对高效低价农产品物流的需求。高效率的农产品物流不仅能有效降低产品在流通过程中的损耗率，实现农产品价格稳定，还能实现农民增收。近年来，中共中央和国务院致力于研究推动农业发展方式转变的方法，加速农业现代化。物流则是农业生产资料和农产品流通的重要保证。一方面，我国的农业生产缺乏国家统一的规划，处于自给自足，分散种植，独自出售的境地。农民由于信息不通达、不具备使用电子产品的能力等原因，他们获取市场信息的渠道很少，所以他们得生产活动盲目性很大，会出现农产品滞销、降价等问题。另外一方面，由于无法获取生产生活用品价格的准确信息，农民购买相关用品容易被蒙蔽。所以说，建设农村电子商务平台，推进农村区域物流建设是大势所趋，物流行业可以利用自己收集的大数据为农业生产提供信息指导，畅通农产品流通渠道，避免农民盲目生产，从而提升农民抵御市场风险能力。 第三是可以增加农民收入大力发展农村物流行业，首先可以增加就业岗位，农民可以在村中担任配送员、整理快递人员、录入快递信息工作人员等职位，还可以修缮道路、种植特色农产品，开农家院等等，这么多的就业岗位能够吸引外出劳动力回归村中为家乡建设做贡献。畅通物流渠道，可以一定程度上解决市场信息不对称造成的提高农民的生产资料价格、压低农产品销售价格的问题，从而增加了农民收入。电商在溪翁庄镇的物流配送现状分析溪翁庄镇情况简介溪翁庄镇整体情况溪翁庄镇属北京市密云区下辖镇，小镇面积62.45平方千米。地处密云区西部，东邻穆家峪镇，南接密云镇，西与西田各庄镇为邻，北濒密云水库，该镇处在燕山山地向华北平原的过渡地带，拥有北高南低的地势，北、西、东三面环山，属于浅山丘陵区。溪翁庄镇有14个行政村，包括：溪翁庄、金叵罗、走马庄、石墙沟、石马峪、白草洼、北白岩、尖岩、黑山寺、东智北、东智东、东智西、立新村、东营子。该镇有10225户人家，21134人，其中农业6307户，13615人，非农业3918户，7519人。溪翁庄镇的旅游发展现状溪翁庄镇以“一宅一味、一村一品”为旅游发展定位，成功培育了北白岩、石马峪、荞麦峪等多个民俗旅游村，进一步提高了溪翁庄镇旅游吸引力，逐步形成了发展新格局。其中，每个村都有特色农产品，都独具特色，例如：东智东的香椿，金叵罗的小米，尖岩的栗子宴，荞麦峪的荞麦宴，北白岩村春饼节，溪翁庄镇的鱼王美食节等等。溪翁庄镇还大力探索“互联网+民宿+农业”的旅游发展方式，比如：金叵罗村开通了“金叵罗村”微信公众号，向广大游客发布樱桃采摘节和开镰节等最新旅游资讯，另外，该村还开通了金叵罗小米微店，内含20余种农副商品，还有多种具有浓郁村庄特色的服务项目，例如：租地种菜、认领小动物、采摘瓜果等。近些年来，金叵罗村本着挖掘、保护、弘扬民俗文化为基础，将历史与现代进行有机结合，这样不仅保护了岌岌可危的老房，还为民俗旅游打造亮点，塑造了金叵罗村独一无二的特色乡土文化旅游品牌。通过丰富多样的农事活动，金叵罗村打造了金谷开镰节、樱桃采摘节等名牌活动推动民俗旅游发展，大力开发农事体验项目，不断丰富农耕文化元素，拥有开心农场、小米基地、樱桃采摘园等多个游玩地点，很好地增加市民游玩体验感。旅游产业的兴起势必会带动农产品的售卖，游客们就可以选择利用邮寄的方式将农产品带回家，经济的快速发展使村民的钱袋子鼓起来了，大家的需求也就越来越多样化，尤其是年轻的村民会选择在网络上购物，年轻人可以带动老年人学会使用网购平台。网购的便利性会使越来越多的人优先选择在网上买东西，物流在其中起着连接商家与顾客的作用，是提高顾客满意度的重要一环。图3.1是溪翁庄镇十四个村的分布情况图，可以直观地看出每个村落的分布与各村之间的距离。图3.1溪翁庄镇14个村的分布情况溪翁庄镇物流配送现状溪翁庄镇现有以下快递公司可以配送，包括：韵达快递、中通快递、申通快递、德邦快递、顺丰快递、京东快递、菜鸟驿站、国通快递、汇通快递、宅急送、增益快递等。其中，韵达快递、中通快递、申通快递、圆通快递在镇上设有物流网点，中通快递与申通快递设在同一个网点，圆通快递全部放在菜鸟驿站。顺丰快递、德邦快递和京东快递可以送到村里，电话通知顾客取快递，如果顾客不能及时取快递，则放在村里的超市，顾客选择合适的时间自行取走。国通快递在两个工作日以后派送到镇上，汇通快递每周一、周五派送到镇上通知顾客自提，增益快递一个工作日以后配送到镇上。图3.2是溪翁庄镇的镇上快递网点分布图，有韵达网点、中通申通快递网点和圆通快递网点，分布比较集中，距离非常近。图3.2溪翁庄镇中通、申通、韵达、圆通快递网点分布图溪翁庄镇顺丰物流配送路径选择的优缺点分析因为本文研究的是从镇到村的配送路径优化问题，由于中通、申通、韵达、圆通都是送到镇上，不会配送到村一级，而德邦、顺丰、京东可以配送到村一级，那么本文选择行业的领头者——顺丰快递公司作为研究对象，对其选择的配送路径优缺点进行分析，为下一步优化其配送路径打下基础。顺丰物流的村内配送情况顺丰快递是由一名配送员开着面包车进到村中，给每一位顾客打电话，有些顾客的电话一次打不通，需要多次拨打，一边拨打电话一边等顾客出来取快递，如不能及时取快递，快递员则与顾客协商，将快递放在村中的超市或其他地方由他人代收，如有到付件，快递员会一直等到顾客前来。顺丰快递的配送是由几个配送员送完一整个镇的快递，每个人负责一块区域，比如说我调研的这名快递员告诉我，他负责北白岩、尖岩、黑山寺村、东营子村这三个村的快递配送与揽收，那么整个镇需要四到五个快递员进行配送。顺丰物流当前配送模式的优缺点由上段可知，每位顺丰快递员一天跑两次，再加上等待顾客的时间，可以看出，其他部分浪费的时间远远多于配送的时间。另外，每一位快递员所送的快递数量并不多，大约每天一百多件，也就是说，上午大约五十件，下午大约五十件，一辆面包车都装不满，如此少量的快递也需要配送员一个村一个村的配送，还要一天跑两次，非常浪费时间。其实，我们也可以理解为什么顺丰采用最简单的配送方式进行配送，因为这样对快递员的个人素质要求不高，只要会开车，跟着导航把每一个村都配送一遍就可以了，目前来讲，这样的配送方式是可以满足少量快递的配送的，但如果顺丰快递想要在农村地区开辟出一片属于自己的市场，就要比别的快递公司更进一步，用最少的成本、最快的时间完成整个镇的配送任务，积累村民的好感，让大家乐意、愿意使用顺丰寄收物品。

路径优化模型问题描述从配送内容来看，农村物流的配送物品种类主要是生活物资、生产物资，农产品；从物流的配送方向来看，分为取和送两个方向；从配送级来看，一个县城配送中心覆盖多个镇级配送中心，一个镇级配送中心覆盖多个村级代理点。我们可以将农村物流配送问题进行抽象概括，建立相应的数学模型，农村电商双向物流路径优化模型可以被看作由一个配送中心出发，为多个客户进行配送服务，问题具体描述如下：在一定范围内，有一个配送中心负责周围N个村落节点的配送服务，有的村落节点有取货需求，有的村落节点有送货需求，还有一些村落节点既有送货需求也有取货需求，物流中心有K辆配送车，每辆车的最大配送量为Q。配送车辆从配送中心出发，将快递配送到有送货需求的村落节点，回程的路上把有取货需求村落的包裹送回到配送中心。配送中心和各个村落的具体位置是已知的，各个村落的送货和取货需求量是已知的，要求在所有的约束条件下，规划出最佳车辆配送行驶路线，优化目标函数。建立数学模型约束条件本文对该农村物流模型做如下抽象和假设使得模型符合现实情况：（1）配送中心只有一个，即单一配送中心，配送中心即是每辆配送车辆的起点和终点，所有车辆均从配送中心出发，完成配送任务后返回中心；（2）周边14个村落节点都被这一物流中心服务，派一定数量的运输车完成每个村落节点的送货任务和取货任务，每个村落的取货量和送货量不能超过单辆配送车的最大承重能力；（3）在配送中心，配送车辆装载上所有村落节点的所有待配送货物，然后出发到第一个村落节点进行快递的取送作业。车辆到达后，先卸货，后装货，然后再驶向下一个村落节点进行取送服务；（4）所有配送车辆型号相同，其最大载重能力和最大行使里程等都是相同的；（5）配送中心和每个村落节点的坐标已知，每两个节点之间的距离也是已知的，每个村落节点都会接受配送车的服务且只能被服务一次；（6）每个村落节点的取货量、送货量都是已知的且都会得到满足；（7）在配送的过程中，配送车辆的载重量在任意时刻必须非负，且不超过车辆的最大载重能力。构建模型对快递进行取送的过程中，成本主要有车辆行驶过程中消耗的费用和车辆的启动费用，配送车辆越多，所耗费的车辆成本越多，我们可以将启动成本认为是一个常数，行驶中耗费的费用可以用距离乘以单位距离成本得出。本文建立的配送数学模型所求成本最小就是将行驶成本和启动成本之和达到最小，在构建物流模型之前，首先要定义在模型中会用到的相关变量：U代表包括配送中心在内的所有节点的集合U={i}，配送中心i=n+1，客户节点i=1,2,⋯R代表客户节点集合，其中U=R∪{0}；V代表配送中心中车辆的集合，V=kdij代表节点i和jpi代表qi代表f代表单辆配送车辆每吨公里耗费的运输费用；C代表单辆配送车辆的启动固定成本；Q代表单辆配送车辆的最大载重吨数；wixijkyij该模型的求解就是使下式求解出的值最小，也就是说是配送成本和取货成本最低：minF(i,j,k)=fi=1n+1第j个节点必须被服务且只能被服务一次：i=1n+1k=1车辆在任意节点的载重量都为非负且不高于其最高载重量：0≤yijk≤车辆从配送中心出发所载物品重量等于所有节点的送货量之和：j=1n+1y0j车辆返回配送中心后所载物品重量等于所有节点的取货量之和：i=1n+1yin+1k=车辆在某个节点，取下货物，再装上要运走的货物，当离开该节点时，车辆上的货物重量之和：i=1n+1到达节点j的运输车辆k上的货物总重量，不得超过车辆的最大载重量:i=1n+1yijk≤Q车辆任何时候载重量必大于等于0:yijk≥0,i,j=1,2,⋯,k∈V,i≠j任何节点的取货量和送货量必须非负且车辆的载重量也必须非负：pi≥0,d本章小结本章对路径优化模型进行了大致的问题描述，对配送中心、村落的情况、车辆配送能力、装卸货顺序等进行约束，阐述各个条件的具体情况，其次，对模型中会用到的变量进行定义，并列出相关约束公式。本章的模型建立为下文利用遗传算法进行求解打下基础。模型求解对比多个算法的优缺点与其适用领域，最终，本文确定对遗传算法来求解农村地区双向配送物流模型，并以顺丰公司在溪翁庄镇的物流网络为实例，对本文所得结果进行验证。算法比较与选择车辆路径优化问题是一个非确定性多项式难题（NP-hard）问题，该种问题有很多种类型：如带时间窗的问题（VRPTW）、带容量限制的问题（CVRP）、双向物流问题（VRPSDP）、动态约束问题（DVRP）等[37。不同种类的问题需要采用不同的算法来求解，算法大致上分为三大类，分别是传统启发式算法、精确算法、现代启发式算法。每种算法由于其自身特性，在求解某种特定的路径优化问题时有自己的优势和不足之处。为了选择一种准确度高、适用于求解本文农村电商双向物流模型的算法，下面将各个算法的优、缺点和适应哪种路径优化问题进行比较和分析。表5.1算法比较算法种类算法优点缺点适用于何种情况精确算法分支定界法搜索效率高、能够求得最优解计算周期长、占用内存大适用于求解小规模、对称或非对称的VRP问题动态规划法能够求得最优解计算周期长、算法所占内存随变量的增添呈指数倍增长适用于约束条件严格、映射范围小的问题切平面法能够求得最优解计算周期长、占用内存大适用于求解小型的优化问题集分割和列生成直接优化可行解、VRP模型简单不易确定可行解的最小成本适用于约束严格、规模较小的问题传统启发式算法节约算法可扩充性、归并子路径和车辆利用率高结果为较优可行解，不一定是最优可行解适用于求解车辆数不确定、大规模的VRP、CVRP问题两阶段法有聚类分析、易于融合其他方法其结果的改进较为复杂适用于规模不大的CVRP、DVRP问题扫描算法将距离近的节点聚类，结合插入法计算计算速度慢，因为需要扫描每一个节点适用于规模不大的CVRP问题插入算法是结合节约算法和最邻近法，能够求得一个比较满意的解计算速度慢，结果不一定是最优解适用于小规模的优化问题现代启发式算法遗传算法遗传算法的优点是鲁棒性强，可扩展性强、全局搜索能力出色每次运行结果不同，易限于局部最优适用于复杂化、大规模的各种优化问题模拟退火算法应用随机松弛法结果为较优可行解，不一定为最优解适用于对既有的优化路径进行改造蚁群算法有正反馈性、并行性、易与多种算法相结合，，变量需连续调整，搜索速度慢，易限于局部最优适用于VRP、TSP问题禁忌搜索算法禁忌搜索算法易于改进来提高搜索效率其结果可能为局部最优解适用于较大规模的VRP、VRPSTW问题总的来说，精确算法是采用精确的数学方法来寻求问题的最优解，它寻求最优解的能力要优于启发式算法。但是在计算过程中，精确算法会出现计算周期长，占用内存大的问题，所以这种方法对于约束条件过多过复杂的车辆路径优化问题有一定局限性。传统启发式算法在求解车辆路径优化问题时对于约束条件复杂的实际问题适用性并不好。相对来说，现代启发式算法在计算实际约束条件多、大规模的问题上有着前两种方法都不能相比的优势，非常适用于解决实际的特定问题。遗传算法是一种现代启发式算法，被普遍应用于求解路径优化问题，和其它现代启发式算法对比，遗传算法拥有其自身不可替代的优势：首先，全局优化能力出色，算法在寻找最优解过程中，不局限于单点寻找最优解优，遗传算法的搜索空间更大，可以在全局中快速取得最优解或满意解；另外，遗传算法有着非常优秀的的稳定性和健康度，因为遗传算法在计算的过程中，会对初始种群中的大量可行解进行选择、交叉和变异操作，不断扩充可行解空间并对其进行搜索，这样种群就具有了群体稳定性。以上两种优点使得遗传算法适用于解决有复杂约束的和有一定规模的问题，所以，本文决定采用遗传算法来求解农村电商双向物流模型。采用遗传算法求解路径优化模型遗传算法基本原理自然界的生物在漫长的时光中不断自我变化，促使物种自身越来越适应生存环境的过程叫做进化。物种在进化时一贯是以种群为单位的，一个种群由多个个体组成，每个生物个体适应外界环境的能力不尽相同，这种能力称作个体对环境的适应度。依据达尔文进化论的观点，适应度高的物种个体对所处环境的适应能力较强，那么它的生存能力就强，就有较大的几率留下后代，适应度高的基因就得以保存下来；与之相反的是，适应度低的个体生存能力弱，很容易在竞争激烈的自然界中死去，这种优胜劣汰的现象就叫“自然选择，适者生存”。生物的亲代能够产生与自己相似的后代，后代从上一代个体那里继承一定的性状的现象叫做遗传。基因是控制生物体遗传的最基本的物质单元，它在生物染色体上以一定的顺序和结构排列，每个特殊位置上的基因都控制着生物的某些特性。染色体的变化和改进就是物种进化的本质，进化促使物种不断改善自身的性状，使种群后代得以更好的适应外界的生存环境[37]。美国Michigan大学的J.Holland教授借鉴物种进化的原理，模拟生物选择和自然遗传的过程，提出遗传算法（GeneticAlgorithm）。遗传算法是一种优异的搜索算法，在求解问题时，首先，它通过编码的方式，实现问题空间到遗传算法空间的映射；其次，通过组合交叉、变异等遗传操作，对问题的初始解进行改良，使其能够更好的满足问题的要求，进而生成符合要求的可行解集；最后，通过反复的循环计算，得到问题的近似最优解。案例构造在仿真实验中，溪翁庄镇有一顺丰物流中心，顺丰公司配送业务包括由城市配送中心向各个乡镇网点配送网购商品和回收各个乡镇客户点的农产品两方面，物流公司拥有5辆运输车辆，每辆车额定载重量为1吨。周边分布着14个村落节点，各个节点的取送货需求如表5.2。单辆车启用成本C=5元，单位距离运输成本f=2.8元/吨公里。为了便于计算，假定两点间是双向连通的，两点间距离取直线距离，如表5.3与5.4所示。表5.2配送中心及村落取送货需求统计表（单位：吨）地点顺丰速运配送中心东智东东智西东智北立新庄金叵罗走马庄送货00.330.450.430.240.280.21取货00.250.280.110.390.320.29地点石墙沟白草洼溪翁庄东营子北白岩尖岩黑山寺石马峪送货0.380.450.200.300.410.360.260.43取货0.240.290.520.160.280.340.250.26表5.3配送中心及各个村落路网距离表（单位：公里）客户点顺丰速运配送中心东智东东智西东智北立新庄金叵罗走马庄石墙沟顺丰速运配送中心01.51.43.34.15.56.16.7东智东1.500.42.22.84.04.65.2东智西1.40.402.02.84.14.75.5东智北3.32.22.000.93.13.44.9立新庄4.12.82.80.902.32.54.3金叵罗5.54.04.13.12.300.72.0走马庄6.14.64.73.42.50.702.3石墙沟6.75.25.54.94.32.02.30白草洼7.86.36.66.15.43.13.41.2溪翁庄7.35.85.84.23.32.41.63.6东营子8.77.47.45.54.64.23.55.4北白岩9.17.87.75.95.04.94.26.1尖岩9.38.08.06.15.25.04.36.1黑山寺10.69.59.37.46.77.16.48.5石马峪7.25.96.36.46.04.14.62.4表5.4配送中心及各个村落路网距离表（单位：公里）客户点顺丰速运配送中心白草洼溪翁庄东营子北白岩尖岩黑山寺石马峪顺丰速运配送中心07.87.38.79.19.310.67.2东智东1.56.35.87.47.88.09.55.9东智西1.46.65.87.47.78.09.36.3东智西1.46.65.87.47.78.09.36.3东智北3.36.14.25.55.96.17.46.4立新庄4.15.43.34.65.05.26.76.0金叵罗5.53.12.44.24.95.07.14.1走马庄6.13.41.63.54.24.36.44.6石墙沟6.71.23.65.46.16.18.52.4白草洼7.804.46.06.76.79.22.1溪翁庄7.34.301.92.62.75.05.9东营子8.76.01.900.70.73.27.8北白岩9.16.72.60.700.32.58.4尖岩9.36.72.70.70.302.58.5黑山寺10.69.25.03.22.52.5010.9石马峪7.22.15.97.88.48.510.90优化分析本文需要求解的是在完成14个村落节点的送货任务和取货任务的前提下，如何安排每一辆配送车辆的行车路径，使得总的配送费用最小。根据案例的已知条件，通过遗传算法，利用软件MatlabR2019a进行求解计算，关键的计算步骤如下：（1）参数设置遗传算法运行参数的取值对算法的性能有不容忽视的影响，遗传算法的主要参数有种群规模、交叉概率、变异概率和迭代次数等，具体取值为种群规模N设为500，迭代次数Gen设为100，交叉概率pc=0.85，变异概率图5.2最优解进化示意图计算结果显示，在满足约束条件的前提下，一共需要五辆车来进行十四个节点的配送和取货服务，那么车辆的配送路线具体如下：子路径一：顺丰配送中心（15）——石墙沟（7）——白草洼（8）——顺丰配送中心（15）；子路径二：顺丰配送中心（15）——北白岩（11）——尖岩（12）——溪翁庄（9）——顺丰配送中心（15）；子路径三：顺丰配送中心（15）——金叵罗（5）——走马庄（6）——立新庄（4）——顺丰配送中心（15）；子路径四：顺丰配送中心（15）——石马峪（14）——顺丰配送中心（15）；子路径五：顺丰配送中心（15）——东智西（2）——东智东（1）——顺丰配