YK便利店配送中心与配送路径优化研究

AbstractWiththecontinuousdevelopmentofthelogistics,logisticsdemandoflogisticsisalsoincreasing,thedistributionisoneofthebasicfunctionsoflogistics,logisticsisavitallink,soastoreducethecostofdeliveryhasbeenoneoftheeffectivewaystoreducethecostof.Reasonablechoiceofdistributionpathcanimprovetheutilizationrateofvehicles,cansavethetimeofvehicledelivery,reducetransportationcosts,improvecustomersatisfaction.Therefore,therationalityofthedistributionroutehasasignificantimpactontheenterprise.Itisverymeaningfultoimprovethedistributionefficiencybyreasonableschedulingofvehicletransportationandoptimizationpath.BasedontheresearchofdistributionrouteandthestatusquooftenKeLongsupermarketinChangshuarea,theChangKeLongsupermarketinthedistributionprocessofdistributionrouteisnotscientific,thelowrateofloadingvehicles,andestablishesthemodelofvehicleroutinginordertominimizethecostsofdistributionaccordingtotheproblemsofKeLongsupermarket(VRP),usingantcolonyalgorithmandtheanalysisonthedistributionrouteandvehicleschedulingproblem,andsolvedbyMATLAB7.0softwareprogrammingonthecaseofthemodel,theoptimaldistributionroute,thedistributionlineisofteninChangshuKeLongsupermarketoptimizationresultswereanalyzedonthebasisoftheresultsofthispaper.Thefeasibilityofthemodelisevaluated.KeyWords：ChangshuChangKeLongsupermarket;Theantcolonyalgorithm；Distributionroutingoptimization目录TOC\o"1-3"\h\u1绪论 41.1研究背景、目的与意义 41.1.1研究背景 41.1.2研究目的与意义 41.2研究主要内容及创新点 51.2.1研究的主要内容 51.2.2技术路线图 61.2.3创新点 61.3国内外文献综述 61.3.1国外文献综述 61.3.2国内文献综述 81.3.3国内外研究评述 92所用方法和模型的介绍 112.1蚁群算法 112.2MATLAB7.0 113YK便利店常熟地区的配送现状 123.1YK便利店简介 123.2YK便利店常熟地区的配送现状 123.2.1YK便利店常熟地区的配送网点分布 123.2.2YK便利店常熟地区各门店配送路线和装载情况 153.3YK便利店常熟地区配送存在的问题 163.3.1配送路线不合理 163.3.2车辆装载率低 173.3.3配送成本高 183.3.4配送客户局限，标准化程度低 183.4本章小结 194YK便利店常熟地区配送路径优化 204.1需求量数据资料 204.2YK便利店常熟地区的配送路径优化模型构建 224.2.1模型建立的目标 224.2.2模型建立 234.3基于蚁群算法路线优化求解 254.3.1蚁群算法的流程 254.3.2蚁群算法的计算结果 264.4配送线路优化结果对比分析 294.4.1配送距离缩短 294.4.2满足配送车辆允许的最大运输距离 304.4.3装载率提高 304.4.4配送综合成本降低 304.5本章小结 305结论与展望 325.1结论 325.2研究不足与展望 32参考文献 341绪论研究背景、目的与意义研究背景随着世界经济的快速发展，世界市场逐渐扩大，从而产生了产品全球化、物流全球化的现象。近几年来，物流业迅速发展，已被认为是企业的第三大利润来源，同时也是许多企业衡量顾客满意程度的一个主要标准[1]，因而，如何减少物流费用就成了许多企业追求的目标。而在物流成本中，配送费用占很大比例，因此，如何减少配送费用成为了企业需要首先解决的一个问题，优化配送路径是减少配送费用的重点，对配送路径进行合理的安排，可以有效地减少配送费用，减少配送过程中的行程和时间，对车辆的使用进行更科学的规划[2]。YK便利店常熟区域内的物流成本和物流路线密切相关，因此，对YK便利店的物流路线进行优化，从而减少物流成本，提升企业的利润，是提升企业竞争能力的一种有效途径。YK便利店是常熟地区一家颇有影响力的大型连锁超市，它在常熟设有多家分店，给本地人带来了更多的选择。但是由于现有的物流配送系统存在着配送路径规划不合理等问题，致使配送里程增加，配送时间延长等问题。交通工具利用率低，造成了交通资源的浪费；物流费用过高，导致企业利润率下降，等等。上述问题已成为YK便利商店未来发展的瓶颈，也是目前便利商店急需解决的普遍问题。因此，对便利商店的配送中心及路线进行优化，以提升其运作效率，是便利商店必须面对的一个重大问题。研究目的与意义本研究拟在前期工作基础上，以常熟为例，以YK便利店为例，采用科学的理论与模型，对现有的配送系统进行分析，发现其现存的问题，并针对其存在的问题，提出相应的优化建议，以期达到提高其配送效率、减少物流成本、提高其市场竞争力的目的。特别是，研究目标如下：通过分析常熟地区YK便利店现有物流中心运作情况（包括现有配送设施、布局，以及配送分拣效率等），找出影响其运作效率的主要因素。提出一种基于多目标函数的多目标优化方法，并应用于物流网络，即：在保障运力最大化的基础上，尽可能提高装载率。计算考虑车辆折旧、人力成本后，以配送成本最小为基准。这具有重要的理论和实际意义。在理论方面，本文的工作将丰富和完善物流配送理论体系，对便利商店配送中心与路线优化问题的研究，将为物流配送理论研究提供新的思路与方法，研究成果将丰富并拓展算法的适用范围，有助于物流系统优化理论的发展。在实际中，本研究的研究结果可以直接用于YK便利店的物流运作中，有助于企业应对目前物流问题，提升企业的运作效率与经济效益。将对其它便利商店或相似的商业模式的发展起到一定的参考作用，从而促进整个行业的物流和配送水平的提高，从而推动其健康可持续发展。研究主要内容及创新点研究的主要内容本研究拟在分析YK便利店常熟区域配送状况的基础上，构建YK便利店常熟区域VRP模型，利用MATLAB7.0与蚂蚁算法相结合的方法，对YK便利店常熟区域VRP问题进行求解，获取最优配送路径，并对优化前后的物流路径进行比较，对所构建的模型进行科学评价。本文以YK便利商店常熟为研究对象，对其物流中心和物流路线进行了优化。YK便利店常熟区域的配送状况分析：对YK便利店的基本资料进行了较为详尽的描述，其中包含了YK便利店在常熟的店面布局、营业规模等；对现有的配送系统进行了详细的分析，包括配送中心的分布，各商店的配送路径，以及车辆的装载状况；通过对配送路径不合理，车辆装载率低，成本高，顾客受限，标准化程度不高等问题进行深入研究，为下一步的优化研究奠定理论基础。建立配送路线优化模型：利用蚂蚁算法，采集各个店铺的需求和其他数据，以最小化配送费用、最大化配送效率等为目标来建立一个模型。本研究以YK便利店为研究对象，在考虑车辆装载量、配送时间窗和交通状况等多个约束的前提下，建立符合YK便利店真实需求的配送路线优化模型，为优化配送路线提供依据。配送路线优化效果比较：从配送距离、车辆装载率、综合成本等方面对优化配送方案与原配送方案进行多方位对比，对最优策略进行检验，达到时间短、车辆少、成本低的运输目标，其经济、社会效益如何。结论与前景：基于研究结果对YK便利店配送中心在常熟区域的选址及配送线路进行优化；对其成效进行分析；根据研究中出现的问题和产业发展趋势提出进一步优化的方向与前景，对便利商店的永续发展具有一定的借鉴价值。技术路线图图1-1技术路线图创新点(1)以常熟YK便利店为例，以YK便利店在常熟区域内的综合配送费用最低为目标，构建其数学模型，利用蚂蚁算法与MATLAB7.0相结合的方法求解最终优化方案，从而提升YK便利店的整体服务水平。(2)通过对YK便利店在常熟区域进行优化前后的物流路径的比较研究，为YK便利店在常熟区域的运营管理提供参考，便于YK便利店根据自身存在的问题进行改善，从而提升公司的运营效率。国内外文献综述国外文献综述早在1963年，国外的学者就已经开始研究路径优化问题，VRP问题经过几十年的研究发展，学者们建立了很多关于VRP的模型并对这些模型求解[3]。1994年，P.Wark等创造出重复匹配算法，将该算法用在VRP中；Baker等利用遗传算法求解VRP；2004年，AlbertoV.Donati提出了用蚁群算法来解决时间依赖性VRP；2006年，BouhafsLyamine等打破常规，将模拟退火算法与蚁群算法结合起来用于VRP中，求解带容量约束的VRP[4]。蚁群算法是一种源于现实物象的启发式优化算法，由意大利学者Dorigo等于二十世纪九十年代初期提出，在处理组合优化问题方面有很好的效果,尤其适合求解配送路径优化这类NP-hard问题[5]。在自然界中，蚂蚁在寻找食物源的过程中，会在经过的地方留下一种叫做信息素的化学物质，后来蚂蚁在选择路线时，能闻到路上蚂蚁留下的信息素浓度高的路线，往往这些路线更短或者更接近食物源，久而久之，由于更多蚂蚁集中在这些优选的路径上，信息素在不断积累，形成正反馈机制，整个蚁群也就渐渐找到了从蚁巢到食物源的最佳路径。将这一原理应用于YK便利店配送路径优化，把配送中心类比为蚂蚁巢穴，各门店看作食物源，配送车辆等同于蚂蚁个体。车辆在配送过程中，依据各条路径上的信息素浓度以及一些启发式信息（如路径长度、交通拥堵状况等）来决定下一步前往的门店。信息素浓度越高的配送路线，被车辆选择的概率越大，通过不断迭代优化，模拟蚁群的群体智能行为，最终搜索出满足各项约束条件且配送成本最低、效率最高的最优配送路径组合。与传统的优化算法相比，蚁群算法拥有很强的鲁棒性，对问题的初始条件、参数设置等依赖性弱，即使在实际的配送环境下遇到更加复杂的因素，也能以较高的稳定度寻找出较优解[6]。同时，蚁群算法是一种分布式并行算法，模仿蚂蚁的群集数量进行并行搜索，在短时间内可搜索出大量可能的路径组合，不易陷入局部最优，能有效解决大规模、多约束的配送路径优化问题，适合YK便利店常熟地区复杂的配送网络优化问题。国外对便利店配送的研究起步较早且在理论与实践层面都取得了丰硕的成果。随着信息技术的迅猛发展，许多国外学者开始注重通过先进的信息技术来提高便利店配送效率。通过对消费者购买行为和偏好的大数据分析，精准预测消费者对商品的需求并优化配送计划，以此来减少便利店存货和缺货问题[7]。通过物联网技术来提升物流配送效率也是目前国外研究者关注的热点，利用传感器来监测和跟踪货物运输的流动状况、车辆的位置等，实现配送过程中的可视角化管理，提高配送的及时性和准确性[8]。共同配送模式是一种理想的资源整合模式，已经被广泛地应用于国外的便利店配送中[9]。学者研究了如何在不同企业之间建立合作机制，共享配送资源，如车辆、配送中心等，以降低物流成本，提高车均装载率，改善共同配送的组织形式和运作流程，实现合理的配送路线，减少运输距离、油耗，提高物流绩效[10]。然而，在配送路径的优化算法方面，国外的相关研究成果已达到了很高的水平。以遗传算法和蚁群算法等为代表的智能优化算法常被运用于求解便利店配送路径问题[11]，帮助系统在复杂的约束条件下寻找到近似的配送路线，缩短配送时间或降低配送成本[12]。此外，一些学者还不断改进与创新算法，并结合配送场景，加入动态因素、时间窗口等约束，使其更符合便利店配送实际，提高算法的求解效率与实用性[13]。对便利商店配送的研究在国内外早已有之，且涉及甚广，从理论到实际，都取得了非常大的进步。在资讯科技快速发展的今天，如何运用资讯科技来提高便利商店的运作效率，已成为众多学者研究的焦点[14]。本研究拟利用大数据对顾客的购物行为及偏好进行深入的研究，对产品的需求进行精确的预测，从而对分销方案进行优化，从而降低企业的库存和短缺[15]。与此同时，物联网技术在物流配送领域的应用也引起了广泛关注，基于传感技术对整个运输过程包括运输状态、车辆位置等各方面进行感知，对配送过程中的车辆、路线等进行可视化管理，实现货物配送的快速、精确化[16]。共享配送是一种有效的资源整合方法，被国外的便利店企业所采用并深入研究[17]。国内外对共享配送的研究主要聚焦于企业间如何组织协作机制共享配送资源，包括共用配送车辆、配送中心等，以期节约配送成本，提升车辆装载率，通过对联合配送的组织形式及操作过程的优化，合理规划配送路径，降低运输距离和能耗，提高整体物流效益[18]。然而，关于物流配送路线的优化问题，国外相关领域的研究成果甚多。针对便利店配送路线的优化问题提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的智能优化算法［19］，并提出了一种新的求解方法，在复杂的约束条件下，能够更快地搜索出近似最优配送路径，缩短配送时间，降低配送费用［20］。与此同时，学者们仍在致力于算法的完善和改进，将动态因素、时间窗约束等融入实际情况，使之更符合现有便利店的特点和需求，提高算法的计算效率。国内文献综述随着经济全球化的发展，物流路径的优化问题变得越来越重要，学者们也逐渐找到了解决路径问题的方法。如：王海星，王占德在2006年对传统蚂蚁算法进行了改进，并将其应用于求解带时限车辆路径优化问题；张怀峰在2009年发表的论文《蚂蚁算法用于物流配送路线优化的研究》中，提出了一种新的方法，即将蚁群算法引入到路线问题中，并对其进行求解[21]。近几年来，中国对便利商店配送的研究方兴未艾。随着国内便利商店的蓬勃发展，物流配送这一重要环节对其运作的重要性也日益引起人们的重视。对于配送方式的选择，国内学者根据中国的实际情况和便利商店的发展特征，对各种经营方式（如自建、直供、第三方配送、联合配送）进行了详细的分析。并提出了在不同的规模和地域范围内,便利店应权衡成本、服务水平和效率以选择合适的配送模式。例如,大型便利商店有自己的物流中心控制整个供应链,以提高物流的及时性和稳定性,与此同时,小便利商店可以寻求第三方物流的专业性降低运行成本[22]。同时，在中国，物流中心的建设也是重要问题。为此，相关研究者结合运筹学、GIS等技术，将交通可达性、用地成本、需求分布等结合起来，建立数学模型，进行优化设计。合理的配送中心可以有效地缩短配送半径、配送时间，提高物流效率，为便利商店的发展提供强大的后勤保障[23]。车辆路径优化也是国内外研究的热点，本文研究从城市道路交通拥堵与道路交通管制等现实问题出发，通过考虑实时路况、车辆载重限制、配送时间窗等约束条件，规划更符合实际运行需求的配送路径。也有学者考虑便利店如何发挥优势解决“最后一公里”的问题，结合社区团购、快递回收等，优化其末端配送路线，提高配送效率和顾客满意度。国内外研究评述物流配送路线优化的实质是物流路径问题，其核心内容是基于已有的货运数量来决定运输路线，这一问题在国际上得到了很好的发展，并取得了较为成熟的成果。这一方面说明我国在此领域的起步比较晚，另一方面说明随着电商与物流业的不断发展，路径优化问题引起了越来越多的关注，很多学者结合国内外先进的研究成果，将其进行了深入的研究，具有更广泛的应用前景。然而，已有的研究还存在一些不足，一方面，已有的国外研究虽已有一些成果，但是，由于各国国情不同，其城市规划、交通管理法规、民众消费习惯等各不相同，一些在国外非常成熟的配送模式、算法，可能并不能完全照搬过来，需要依据实际国情进行本土化。另一方面，国内已有研究虽也结合了国情，但可能存在模式过于粗糙、缺乏实用性等方面的不足。已有的研究，在建立之初可能比较理想，但是，没有考虑到现实的突发状况和意外情况，其实用性大打折扣。此外，新零售时代下，“线上+线下”的全渠道配送模式为零售业带来了新的机遇和挑战，而如何利用好两者的组合模式，让它们优化配合、互相发展，也是目前仍需探索的问题。所用方法和模型的介绍蚁群算法蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。蚂蚁在寻找食物源时，会在走过的路径上释放信息素，后续蚂蚁根据信息素浓度选择路径，信息素浓度高的路径被选择概率大，随着时间推移，优质路径上信息素不断累积，形成正反馈机制，引导蚁群找到最优路径。在YK便利店配送路径优化中，配送中心类比蚂蚁巢穴，门店看作食物源，配送车辆等同于蚂蚁个体，车辆依据路径信息素浓度和启发式信息（如路径长度、交通拥堵状况等）选择前往的门店，经多次迭代优化，找出最优配送路径组合。优势：具有较强鲁棒性，对问题初始条件和参数设置不敏感，能在复杂配送环境下稳定寻找较优解。作为分布式并行算法，可模拟蚂蚁群体并行搜索，短时间内探索大量路径组合，有效避免陷入局部最优，契合YK便利店复杂配送网络的优化需求。流程：在YK便利店配送路径优化中，首先进行初始化，设定蚂蚁数量、信息素挥发系数等参数，初始化路径信息素浓度，构建配送网络邻接矩阵。接着进入路径构建阶段，每只蚂蚁从配送中心出发，依据路径选择概率公式选择下一个配送门店，直至完成所有门店配送，形成完整路径。最后是信息素更新阶段，所有蚂蚁完成路径构建后，根据路径长度和质量更新信息素，信息素既会挥发，蚂蚁也会在路径上释放信息素，路径越优释放量越多。MATLAB7.0MATLAB7.0是一款强大的科学计算软件，在本研究中用于实现蚁群算法，求解YK便利店配送路径优化模型。通过将各门店经纬度坐标、需求数据以及蚁群算法参数输入到MATLAB7.0系统中，利用其强大的计算和绘图功能，得出优化后的配送路线，并绘制最优综合成本图、最优路径图等，直观展示优化结果，方便对配送方案进行分析和评估。YK便利店常熟地区的配送现状以YK便利店常熟区域为研究对象，基于YK便利店成立时间不长，在常熟市场发展情况较好，常熟地区门店分布广泛，销售业绩相对较高等因素进行了研究。然而，在其他城市尚未完全推广开来，因此，常熟地区的YK便利店是最具代表性的，也是最值得研究的地方。YK便利店简介YK便利超市有限公司是1996年12月由常熟市供销合作社供应配货中心创建的，几经重组和发展，现已是中国连锁经营协会的理事单位和江苏省连锁管理协会的副会长。2017年中国百强零售业排名99名，显示了其在行业内的地位。多年以来，YK一直坚持“贴近农村、贴近农民、贴近生活”的宗旨，积极参与“万村入户”、“新网工程”等工作。利用连锁超市这一现代化的流通模式，改造和整合了农村的传统商业网点，建立了一个覆盖城乡，上下贯通，大中小并举，辐射到周围县市的连锁超市系统。到了2010年，公司已经完成了20亿元的货物销售，农产品进入了超市，带动了100多个农产品种植和养殖基地，为当地提供了将近一万个就业岗位。YK便利店现有24,000多平米的物流配送中心，966个营业网点，占地面积超过40万平米，经营范围超过30000多个，并与将近1000个供应商保持着密切的联系，已经发展成了一个综合的连锁超市集团。同时，公司不断扩大规模，新成立的YK便利超市物流中心30000平米，曹家桥农副产品冷链物流中心6800平米，建成后，其配送范围达到200余公里，年处理能力超过100亿元，为企业构筑大市场，拓展大网络，打造大品牌奠定了基础。YK便利店因其出色的业务表现和杰出的产业贡献，曾多次获得各级政府的嘉奖，获得了众多的荣誉，被公认为行业楷模，成为了常熟及周边地区零售业的重要组成部分。YK便利店常熟地区的配送现状YK便利店常熟地区的配送网点分布YK便利店已在常熟建立了大范围、高密度的分销网点，为其巨大的连锁经营网络提供了有力的支持。以常熟区域GIS数据和YK便利店的内部运作数据为基础，构建了YK便利店的配送网络布置示意图，如图1所示。在总体分布上，配送中心已经覆盖了常熟城区并扩散到周边村镇，基本形成了覆盖常熟区域的有效网络。配送中心按照城市区域划分，在城区中的商业网点较多，尤其是常熟方塔街、世茂商圈等人流密集的商业区、居民区和交通枢纽，在lkm范围内往往布局多个配送点，这就符合高消费需求地区的特点，能够保证货物对点及时到位。在乡镇区域中，网点布局在主干道上的，如梅李镇、支塘镇等，既方便了送货车辆通行，也给沿线小区的居民送快递带来了便利，满足了广大农民的生活需要。各地便利店网点布局结构也略有不同。虞山镇是经济发达、城镇化进程较快的乡镇，因此网点数量较多、类型丰富，有大型商场、超市、便利商店等，配送也较为频繁，每天l～2次配送，以满足该地区多样化、高强度的消费需求；辛庄镇、董浜镇等边远村镇，则主要以小便利商店为主，间隔3～3天配送1次，以平均配送费用和需求量大小均衡为配送目标。分销网络的位置选择受很多因素的影响。交通便利度是第一考虑，大部分网点都靠近主要道路或公共汽车站，例如新世纪大道、海虞北路等主要干道附近的一些网点，既可以让快递车更快地卸货，又可以让顾客去买东西。另外，周围的人口密度，消费水平和竞争者的分布也是很重要的。在人口密度大、购买力高的地区，加大零售网点的布局力度，争取市场占有率；同时，在新兴的社区、城镇等竞争力量较弱的地方，及早布置店面，扩大市场占有率，是YK便利店在常熟区域可持续发展的一个重要的后勤保障。本论文以YK便利店常熟区域的配送现状为研究对象，基于每家超市的需求和各个超市周围的交通状况，选择了15个日均需求稳定在1吨以上，并且在省道上有较好交通条件的零售网点，分别以1-16为序号，分别对常熟区域YK便利店的配送中心和店面进行编号，如表3-1。资料来源：根据百度地图常熟地区整理得出，/图3—1YK便利店常熟地区门店分布图.表3-1YK便利店常熟地区配送中心和门店的位置门店编号门店名称地址1常熟YK便利店物流中心常熟市海虞镇通港路周行段2YK便利店梅李店常熟梅李镇梅西路30号3YK便利店湘江店常熟湘江东路123号4YK便利店大湖甸店常熟甸湖路28号附近5YK便利店金枫店常熟金山路8号6YK便利店润欣花园店常熟新世纪大道润欣花园西门附近7YK便利店任阳店常熟支塘镇中兴北路25号8YK便利店新桥店常熟中宏新农中心A区-10号9YK便利店铂宫店常熟富阳路14号10YK便利店珍门店常熟通珍线支线梅公路路口附近11YK便利店大北街常熟市大北街1号12YK便利店新港路常熟市新港路40号13YK便利店琴湖城市广场常熟虞山镇富春江西路10号14YK便利店华合便利店常熟衡山路61号15YK便利店东山路店常熟虞山镇东山路40号16YK便利店嫩江路店常熟嫩江路152号资料来源：根据百度地图常熟地区整理得出，/.YK便利店常熟地区各门店配送路线和装载情况YK便利商店在常熟区域内的货物运输路径的规划和装卸状况，对其运输效率和费用都有很大的影响。以虞山镇若干具有代表性的店铺为例，A店铺地处市中心，每天有大量的订单和复杂的货物，其配送车一般是在早上三点左右由物流中心向周围5-6家店铺进行配送，如沿海虞北路和方塔街，总路程30公里左右，耗时2.5个小时。因为订购的商品种类繁多，如生鲜和生活必需品等，所以在装车时需要对空间进行精确的规划，平均装载率约为70%，而在节日促销活动中，随着生鲜商品的大量配送，装载率可以达到85%，但也经常会遇到运力不足的问题。B店所处位置靠近城市边缘的居民区，订货量不多，主要以生活用品和零食为主，配送线路比较单一，从配送中心出发，经过三环快速路和支塘路，来回20公里左右，需要1.5个小时左右的配送时间。正常情况下，车辆装载率保持在60%左右，为了提升车辆的利用率，配送员将对配送次序进行相应的调整，优先配送距离较近、订单量较小的店铺，以保证返回途中车辆有足够的装载余地，不会浪费资源。YK便利店的配送工具，以3-5吨为单位，可以根据店铺的定单和货物的容量进行灵活分配。但是，在实际的运行过程中，发现一些车辆无法达到最大承载能力，特别是在小店铺和非高峰期，往往处于半空中，造成了很大的运输费用。然而，目前YK便利店在常熟区域的综合配送能力还有待提高，主要原因是订单处理和车辆调度技术不够智能，单次装车需要40多分钟才能完成装载，导致物流效率下降，亟需对其进行优化。YK便利店以海虞镇为基地，在常熟设立了一个配送中心，对YK便利店在常熟的各个分店的需求做出了非常敏感的反应。现在，该配送中心使用5吨的车辆来配送YK便利店的各个店面，车辆只能在100公里以内完成，车辆的平均车速是60公里/小时，每个店铺都会把每天的需求通过YK便利店内部网络发送到配送中心，然后由配送中心按照每个店铺的需求来分配，是YK便利店常熟区域的配送路径，如图3-2所示。图3-2YK便利店常熟地区的配送路线图从图3-2可以看出，YK便利商店常熟区域共有5条配送线，具体如下：(1)配送中心-YK嫩江路-YK便利商店-东山路-YK便利店-大湖区-配送中心(2)配送中心-YK便利商店铂宫-YK便利商店-金枫-YK便利商店-琴湖都市广场-配送中心(3)配送中心-YK便利商店-润欣花园-YK便利商店-梅李店-YK湘江-配送中心(4)配送中心—YK新桥—YK便利商店—任洋店—YK便利商店—华合—配送中心(5)配送中心——YK便利商店大北街分店——YK便利商店新港路分店——YK便利商店——配送中心YK便利商店常熟五条配送线的详细情况见表3-2。表3—2YK便利店常熟地区配送路线信息表配送路线配送距离（km）装载量(t)装载量（%）1-16-15-4-136.93.7741-9-5-14-128.73.8761-6-3-4-124.43.7741-8-7-14-164.54801-11-13-10-128.63.672YK便利店常熟地区的配送路线如表3—2所示，它的不足之处在于配送线路不合理，车辆的装载率低，车辆空间没有得到充分的利用。YK便利店常熟地区配送存在的问题配送路线不合理目前YK便利店常熟区域内的配送线路设计有很多不合理的地方，对物流的效率和费用都有较大的影响。通过对实际配送路线的追踪和分析，发现一些配送车在运行中存在着“迂回”和“重复”的现象。以虞山镇、辛庄镇为例，由于没有充分考虑到该地区的交通状况和店铺的布局特征，有时候车辆会先开到虞山镇周边的店铺，然后折向辛庄镇附近的店铺，然后再转到虞山镇中部的其他店铺，这样的路径既增加了多余的行程，也增加了配送时间，增加了汽车的油耗，从而提高了配送费用。当前的配送路径规划多依靠人的经验，不能将先进的路径优化算法和GIS技术相结合，无法对每家店铺的地理位置、订单需求和实时交通情况进行精确的分析，只能依靠过去的熟悉度来制定路线，很难达到全局最优。同时由于运输过程中存在着信息传播滞后等问题，对运输方案的制定也造成了一定的不利影响。店铺的订单信息采集和整理过程中会有一些滞后，因此，配送中心不能对精确的需求进行实时的了解，这使得车辆在离开的时候，都是根据过期的信息来进行的，很难对订单的变动做出相应的反应，当有新的订单或者需要临时补充的时候，配送路径很难进行及时的调整，而只能按照原来的规划进行，这就更加增加了线路的不合理。车辆装载率低由表3-2可以看出，YK便利商店采用5台货车执行配送作业，但其载重率最高可达80%，而载重率仅为72%，平均装载率仅为75.2%，未充分利用车载空间，配载效率较低，且配送完成后，车辆从配送点返回配送中心时处于空载状态，体现出整车装载率较低。大部分配送作业中，装载车辆不能完全发挥运载能力，造成空间浪费。以生活必需品和生鲜商品的交通工具为例，因为生鲜商品对保存环境的需求很高，所以一般都是使用专用的冷藏装置或包装，在装载过程中为了保证新鲜的质量，经常会各自占据大量的空间，而生活必需品的包装规格也各不相同，因此，在这两种商品的组合中，没有一个合适的配载计划，这就造成了汽车的空间利用率很低，经常会发生生鲜区明明有空位，但是却因为尺寸不符而不能将商品装入，或是商品堆积影响了生鲜商品的存放。订货离散和货物特征也是造成汽车装载率偏低的重要原因。YK便利店的店面分布广，每一家店铺的订货量和商品需求都是分散的，因此，当天不同店铺需要的商品种类和数量相差很大，很难实现大规模的集中配送。与此同时，由于货物的大小、重量和形状变化很大，从大型家用电器到小型小吃，从脆弱的玻璃制品到柔软的纺织制品，产品的种类繁多，对整车的配载提出了巨大的挑战。如果配送员在装载过程中缺少科学的装箱策略和货物搭配技术，很可能会发生局部满车而总体还有空余，或牺牲一部分装载空间来均衡车辆重心的情况，导致整车的平均装载率很长一段时间都很低，运输资源没有得到最大程度的发挥，造成了单位运费的持续居高不下。配送成本高YK便利店在常熟区域内的高物流成本已成为制约其经营效率提高的瓶颈。通过具体的会计处理，该公司的物流成本包括人力成本、车辆购置和运行费用、燃料费用等，并且这些费用都有较高的趋势。从人力成本角度看，配送路径的不合理规划导致了汽车行驶里程的增长，以及更长的配送时间，与之相对应的是，快递员的工作时间也在增长，加班和劳动强度补助也在增加。与此同时，为了满足日益增长的物流需求，大型超市需要大量的员工来满足日益增长的物流需求，造成了大量的人员冗余，从而使企业的人力成本不断增加。考虑到汽车平均装载率为75.2%，一次送货的“门槛”是300元，YK便利商店使用5辆车进行配送，但最短路程仅为24.4km，在配送过程中存在着“空车返回、绕路远行”的现象，造成车辆空间浪费的同时也提高了车辆出库费用，导致配送成本高于优化配送路径后的成本。此外，因为配送路线不合理，还可能出现配送员重复往返同一区域的情况，增加了配送员的行车路程和油耗，延长了配送时间，使得配送成本进一步提高。燃油价格的变化、交通拥堵状况等不可控因素更是加大了YK便利商店配送成本。优化配送路径，提高车辆装载率，减少“绕路”“空车”等不必要的行驶路程，是控制配送成本、提高经营效率的有效途径。配送客户局限，标准化程度低当前YK便利店常熟区域配送顾客群有限，以传统线下店铺为主，对于新兴渠道的顾客资源开发和覆盖程度较低。伴随着电子商务的快速发展和新的消费方式如社区团购的出现，消费者的消费习惯日趋多样化，对网络订单的需求也越来越大。但YK便利店目前的配送系统还不能很好地应对这种转变，在配送范围受限和时效不稳定的情况下，很难达到消费者对于快速和准时配送的期待，从而失去了线上市场的拓展机会，也很难对顾客的需求进行有效的扩展。YK便利店常熟区域的配送中心主要面向常熟的各门店，且覆盖半径不超过100公里的YK便利店连锁超市有限公司所属的门店数量，这本质上体现出YK便利店配送计划不够灵活、顾客群体受限、不能进行科学的配送方案设计，导致YK便利店在常熟区域的配送效率低下。综上，YK便利店常熟区域内的配送路径规划不够科学，车辆装载率不高，严重制约了YK便利店的经营效率与运营效率，对YK便利店的健康发展具有重要意义。本章小结本章以YK便利店常熟地区分布为例，研究其配送现状和问题。YK便利店在常熟地区的门店遍地开花，在区域内有着较好的配送网络，配送中心也覆盖到了整个城区和村镇。在城区，商业网点密集的区域配送点分布合理，在时间上可以保证准时配送；在乡镇，其网点布局在主要街道，能够覆盖农民的需要。不同乡镇的网点分布和配送频率也不相同，多样化的网点和配送频率高低与虞山镇的网点较为相似，而辛庄镇和董浜镇的配送节点主要是以小便利店为主，且配送频率相对较低。网点选址主要与交通可达性、人口密度、消费水平、竞争者分布等有关。YK便利店常熟地区配送路径优化在分析YK便利店常熟区域配送过程中出现的问题基础上，构建了基于VRP的物流路径规划模型，采用蚂蚁算法求解YK便利店的物流配送问题，利用MATLAB7.0计算出YK便利店的物流配送路径，从而实现YK便利店的物流效率最优。需求量数据资料考虑到产品销售数据所具有季节性、周期性、促销等特点，对原有数据进行预处理。采用移动平均法将日需求数据按一个星期的滑动窗口进行平滑处理，消除短时间剧烈波动的影响，得到各店铺的实际需求。如：本案例研究中的某日用商店在开展促销活动期间，洗发液销量波动大，用移动平均法得到的周平均需求量较为稳定，为物流配送模型建立提供了科学依据。由此可以建立配送路径优化模型:。3数据来源及处理从YK便利店销售系统中获取数据，设定一个月内为统计时间范围，以最大限度保持数据的时效性，通过分析每个店铺每天的销售记录，获得每个店铺的各类产品销售量，进而统计每个店铺的需求量。同时，根据产品种类、货架期等特征，将需求资料进行归类和归类。将生鲜产品、常温食品、生活必需品等分为不同的种类，由于不同种类的货物在配送需求（如冷链配送、装载模式等）方面有区别，对它们的需求量进行了统计，这样可以更好地对配送计划进行精确的计划，提升配送效率，保证各种物品都能够按时供给，同时还可以防止由于配送过量而造成的库存积压。YK便利店有很多店铺，并且每个店铺每日的需求并不是一定的，因此，我们选择了每个店铺在过去一年的日均需求，通过网上调查和对各个店铺的调查得到了数据，表4-1分别是常熟地区YK便利店各个店铺的日均需求。表4-1YK便利店常熟地区各门店日平均配送量门店编号门店名称需求量（t）2YK便利店梅李店1.23YK便利店湘江店1.34YK便利店大湖甸店1.25YK便利店金枫店1.46YK便利店润欣花园店1.27YK便利店任阳店1.38YK便利店新桥店1.29YK便利店铂宫店1.110YK便利店珍门店1.311YK便利店大北街1.212YK便利店新港路1.113YK便利店琴湖广场店1.314YK便利店华合便利店1.515YK便利店东山路店1.216隆常客嫩江路店1.3资料来源：根据百度地图常熟地区以及谷歌经纬度查询系统整理得出。本研究根据选定的15家运营门店的具体地址，依靠谷歌经纬度查询系统，获取了YK便利店常熟地区15家运营门店的经纬度数据，如表4—2所示。表4-2YK便利店常熟地区配送中心及各门店的经纬度坐标门店编号门店名称经纬度坐标（x,y）1常熟YK便利店物流中心120.492761,31.42932YK便利店梅李店120.515137,31.21353YK便利店湘江店120.45352,31.3945354YK便利店大湖甸店120.424788,31.3855955YK便利店金枫店120.463622,31.3733846YK便利店润欣花园店120.46399,31.4030057YK便利店任阳店120.57232,31.3232438YK便利店新桥店120.48958,31.3832369YK便利店铂宫店120.463391,31.3759810YK便利店珍门店120.532467,31.40480311YK便利店大北街120.542147,31.4501912YK便利店新港路120.543048,31.4518613YK便利店琴湖城市广场120.463296,31.38124714YK便利店华合便利店120.452551,31.39577915YK便利店东山路店120.422568,31.4200116YK便利店嫩江路店120.434617,31.404935资料来源：根据百度地图常熟地区以及谷歌经纬度查询系统整理得出，/maps.htm/.计算蚁群算法需要设置参数，本研究计算选取的各参数如表4-3所示表4-3蚁群算法计算参数序号名称符号数值单位1车辆出车成本a0300元/辆2单位运输成本a14元/吨公里3蚂蚁数m15只4配送点数n15个5最大迭代次数NCmax100次6信息启发式因子α1-7期望值启发式因子β3-8信息素残留常数ρ0.4-9每只蚂蚁释放的信息素量Q100-YK便利店常熟地区的配送路径优化模型构建模型建立的目标第一个目标是降低运输成本。物流成本是多种运输成本的加总，其中包括车辆成本、燃油消耗、人员支出以及货物损坏等，配送路线优化可以缩短汽车行驶路程，从而直接降低油耗和损耗的费用；通过对车辆合理安排和装载率的提高，可以有效分配车辆购置成本和运行成本，从而避免了资源的闲置和浪费；同时，精确的运输计划可以缩短运输时间，减少员工的工作时间，从而达到节约劳动成本的目的。同时，通过精确的路线，减少了物流的在途时间，降低了腐坏等易腐商品的损失风险，节约了货物的损失费用，在每个环节都进行了精细化的成本控制，提高了公司利润。提升分销效率至关重要。在当前迅猛发展的消费市场环境下，物流配送效率对客户满意度及企业竞争力具有显著影响。在此基础上，提出了一种新的物流模式，该模式可以使物流车辆快速、平稳地完成运输任务，降低无效运输时间（如迂回、等待等），从而提高运输准时率。通过对配送路径进行合理的规划，并结合实时的交通信息，可以避免拥挤的道路，将车辆的运力发挥到极致，让货物可以尽快地到达店铺，满足店铺的及时补货需要，从而保证货架上的商品足够的供应，提高消费者的购物体验，提高YK便利店在市场上的反应速度和服务水平。该模式以提升顾客满意度为服务目标的核心。消费者对便利店物流需求越来越多，不仅需要便利店商品的及时供给，还需要物流的准确性及稳定性。这种优化模式应该将各店铺的配送时间窗都纳入其中，在保证在店铺开业时间前、客户需求高峰时间之前完成配送，不因为配送不及时影响店铺运营。配送过程中要做到精准，避免误发、漏发等情况，提高配送质量。另外，稳定的配送也能帮助店铺构建良好的库存管理系统，减少缺货断货情况，保证消费者始终能获得可靠、持续的购物，提升消费者对YK便利店的信任度和忠诚感，促进公司长远发展。本研究的目的，就是要降低YK便利商店的物流成本，提高公司的收益水平。选取常熟YK便利店作为案例，针对常熟区域进行了物流路线优化的研究工作。其目的在于提高物流车辆的使用效率，缩短物流时间，降低企业运营成本，并最终实现利润增长。针对YK便利商店的配送路线不科学、车辆装载率不高等问题，构建了基于YK便利商店的配送路线优化模型，获取YK便利店最优路线。模型建立本研究以YK便利商店常熟区域为研究对象，以蚁群算法为基础，建立了一种新的物流配送路线优化模型，并以此为基础，通过仿真实验验证了该方法的有效性。该模式的基本原则是根据蚂蚁在觅食过程中释放性激素这一行为机理进行的。在配送场景下，将各个店铺看成是食品来源，而配送车辆则被看成是蚂蚁，根据信息素的浓度和路径的启发式信息，对路径进行选择。在此基础上，本研究提出了一种基于遗传算法和遗传算法相结合的新方法，利用遗传算法研究了基于遗传算法的遗传算法。（1）本研究主要研究YK便利店常熟地区的配送中心和常熟范围内15家门店的配送路径，结合YK便利店常熟地区的实际情况和以下的约束条件，建立了VRP模型：设有一个配送中心，有m辆车对n个门店进行配送，第i个客户点的需求量用qi表示；门店i与门店j之间的距离用dij表示；每辆配送车辆单次载重限额为5t；配送车辆的最大行驶里程为100km；每辆车的出车成本用a0表示，车辆行驶的单位成本用a1表示。将配送中心编号为1，各门店分别编号为1，2，⋯，n，定义变量xijk、yik为：1i点由第k辆车服务yik=0否则（4-1） 1第k辆车从i点行驶到j点xijk=0否则（4-2）（2）假设条件YK便利店配送过程中需要满足以下假设条件：1、每个门店只能有一辆车通过。2、车辆在完成配送后都要返回配送中心。3、配送中心到门店的路线以及门店间的距离已知。4、已知每个门店的需求量。5、配送车辆的装载量和行驶里程不允许超过车辆被允许的最大载重量和行驶距离。6、已知配送车辆的最大载重量，最大行驶距离，平均行驶速度。（3）目标函数本研究所建模型将YK便利店常熟地区配送车辆的运输综合成本最小化作为目标函数。运输综合成本包括：车辆出车成本、车辆行驶成本。具体的目标函数如下：+(4-3)满足约束条件如下：i=1,2,…，n(4-4)j=0,1,…,n(4-5)i=0,1,…,n(4-6)(4-7)k=1,2,…,m(4-8)k=1,2,…,m(4-9)其中式（4-3）为模型的目标函数，表示求解运输成本最小的配送方案；式（4-4）、（4-5）、（4-6）表示各门店的物资配送只能有一辆车来完成；式（4-7）表示运输车都是从配送中心出发并在完成任务后返回配送中心；式（4-8）表示每条路径上的总供应量不能超过车辆的最大容量5t；式(4-9)表示每辆车仅限于在100km以内来完成配送任务。对本模型中的各项成本作详细介绍与分析：配送车辆出车成本ma0表示配送车辆的出车成本。其中，m为配送所需要的车辆总数，a0为单辆车出车成本。车辆行驶成本为配送车辆要完成配送任务所消耗的行驶成本之和的表达式。由于建立的模型求解非常复杂，一般的数学方法很难直接求解，所以本文借助VRP问题的求解方法之一的蚁群算法求解,并采用MATLAB软件对相关的经纬度坐标以及车辆装载数据进行计算，得出YK便利店常熟地区的最优配送路线。基于蚁群算法路线优化求解蚁群算法的流程初始化阶段：设定算法的蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素启发因子以及启发式信息启发因子等相关参数，蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素启发因子以及启发式信息启发因子的数值参照常熟地区配送量、交通特性和反复试验而确定，例如参照超市的配送车数量和门店布局密度，蚂蚁个数为50个，既能保证搜索的丰富性，又减少了运算量。初始化阶段还应该设置各配送路径的信息素浓度为同一数值，构建配送网络邻接矩阵，设定各门店的距离、交通时间等，为配送路径选择提供依据。路径构建阶段：每只蚂蚁从配送中心出发，根据路径选择概率公式，结合信息素浓度和启发式信息，依次选择下一家要配送的门店。路径选择概率：。[P_{ij}^k(t)=\frac{[\tau_{ij}(t)]^{\alpha}\cdot[\eta_{ij}(t)]^{\beta}}{\sum_{s\in\text{allowed}k}[\tau{is}(t)]^{\alpha}\cdot[\eta_{is}(t)]^{\beta}}]其中，(P_{ij}^k(t))是第(k)只蚂蚁在时刻(t)从节点(i)选择前往节点(j)的概率；(\tau_{ij}(t))是(t)时刻路径(ij)上的信息素浓度；(\eta_{ij}(t))是启发式信息，通常取路径(ij)长度的倒数或结合交通拥堵成本的修正值；(\alpha)和(\beta)分别为信息素启发因子与启发式信息启发因子，控制两者对路径选择的影响力权重；(\text{allowed}_k)是蚂蚁(k)尚未访问的门店集合。蚂蚁在选择过程中，通过轮盘赌法按照计算出的概率随机确定下一步路径，直至遍历完所有需要配送的门店，形成一条完整的配送路径。信息素更新阶段：当所有蚂蚁完成一次配送路径构建后，依据蚂蚁所走过路径的长度与质量，对路径上的信息素进行更新。一方面，信息素会随着时间挥发，以模拟自然界中信息素的消散过程，防止信息素过度积累导致算法过早收敛，信息素挥发按照公式(\tau_{ij}(t+1)=(1-\rho)\cdot\tau_{ij}(t))进行，其中(\rho)为信息素挥发系数；另一方面，蚂蚁在走过的路径上释放信息素，路径越优（如总配送距离短、配送时间符合窗口要求等），释放的信息素量越多，信息素更新公式为(\tau_{ij}(t+1)=\tau_{ij}(t)+\sum_{k=1}^{m}\Delta\tau_{ij}^k)其中(m)为蚂蚁总数，(\Delta\tau_{ij}^k)是第(k)只蚂蚁在路径(ij)上释放的信息素增量，通常与蚂蚁所构建路径的优劣程度相关，如取路径长度倒数或经过加权计算的评价值。首先，选择YK便利商店和配送中心，获得配送中心和各个店铺的地理位置，配送路线，货物装卸等信息，对YK便利店常熟区域的配送问题进行实证研究。再根据各个店铺的地理分布及配送中心的区位，得到了各个店铺的经纬度资料，并调查了每家店铺的每日需求，得出了每家店铺的日均需求。在此基础上，结合YK便利店的经纬度、用户需求等相关信息，将其输入到蚂蚁算法MATLAB中，通过MATLAB7.0进行求解，得到YK便利店在常熟区域的分销路线，比较优化前后的配送路线，得到相应的研究结果。蚁群算法的计算结果利用MATLAB7.0编制了蚂蚁优化算法，在YK便利商店常熟区域内，解决了常熟区域YK便利商店的最佳配送路径问题。在MATLAB程序里，蚂蚁算法的各项参数设定如下：m取值为15，n取值为15，NCmax设为100，alpha赋值为1，beta赋值为3，Q赋值为100。m=15，。即蚂蚁群中蚂蚁的数量，数量越多，搜索范围越广，但是计算时间就会更长，选择m=15是在搜索效率保证不变的情况下，尽可能扩大搜索范围。n=15问题规模为配送点（店铺）的数量。在该问题中n的取值就是常熟区域内的YK便利店配送点（店铺）的数量。NCmax=100，表示最大迭代次数，是算法运行的最大循环次数。设置NCmax=100，可使算法有足够的时间进行搜索和保证在搜索过程中避免陷入局部最优解。alpha=1表示信息素重要度的系数，信息素是蚁群算法中用来引导蚂蚁搜索路径的重要信息，alpha的值越大，信息素对蚂蚁路径选择的影响越大，这里取alpha=1来平衡信息素和启发式信息在路径选择的作用。beta=3为启发信息的权值，启发式信息是根据问题的特性设置的，用来引导蚂蚁更好的搜索更优结果路径，beta的值越大启发式信息对蚂蚁越重要，选择beta=3主要是为了突出启发式信息对路径选择的贡献，提高算法收敛速度。Q=100为信息素总量。信息素总量的取值会影响到算法的运行时间和收敛速度。Q=100的选取是在保证算法收敛速度的同时，使信息素对路径选择的压力变小。把表格4-2中的物流中心和各个店铺的经纬坐标输入到MATLAB7.0的系统中进行运算，得到了下面的结论。最优化集成费用如图4-2所示。图4-2最优综合成本最优化路线图如图4-4中显示。图4-3MATLAB运行结果图结合图4-3结果表明，经过优化的物流路径具有更加合理布局。以一个具体的配送日期为例，在原有的配送计划中，车辆的配送路径会有很多的迂回和交错，比如从虞山镇北区的店面到南区，然后折回南区，然后再到邻近的村镇店面，造成了配送过程的无序和漫长。在此基础上，本研究提出了一种基于蚁群算法的物流网络优化方法，即将城市中邻近的、需求大的店面进行集中配送，以最大限度地发挥车辆的装载能力，降低空载行驶里程。随后，这些快递会顺着主要道路，向周围的村庄辐射，避免了绕路，让整个配送路线变得更加顺畅和直接。比如，将原来的5条运输线路进行了优化，合并成了4条线路，并且每条线路的行车组织都变得更紧凑、更有效，从而使车辆在路上的时间得到了有效的降低。图4-4最优路径图图4-4在前文分析基础上提出了一种基于多个门店的配送方案，该方案是基于每个店铺的需求、时间窗口和商品特征，并在此基础上，通过优化后的配送路径，实现对配送车辆的再分配。原有的一些车辆因装载率不高，配送路径不合理，导致了在配送中心来回穿梭，或者在配送中心排队等候装卸货物，导致了运输能力的浪费。在此基础上，根据不同车型的载客量和体积优势，对配送工作进行合理的配置，例如，将大宗生活必需品和常温食品配送到市中心各大门店，而小型冷库主要负责向周边乡镇门店配送生鲜商品，以保证车辆资源的最大利用率。同时，根据店铺运营规则和车流潮流，对车辆发车时刻和配送次序进行精细化安排，以进一步提升配送准时率。优化后的行驶路线分别是：（1）配送中心-YK便利店新港路店-YK便利店大北街店-YK便利店珍门店-YK便利店新桥店-配送中心（2）配送中心-YK便利店铂宫店-YK便利店琴湖城市广场店-YK便利店金枫店-YK便利店润欣花园店-配送中心（3）配送中心-YK便利店湘江店-YK便利店华合便利店-YK便利店嫩江路店-配送中心（4）配送中心-YK便利店东山路店-YK便利店大湖甸店-YK便利店梅李店-YK便利店任阳店-配送中心优化的具体内容如下表4-4所示：表4-4YK便利店优化后的配送路线及各路线载重量、载重率行驶路线行驶距离（km）装载量（t）装载率（%）1-13-11-10-8-141.54.8961-9-14-5-6-126.951001-4-14-16-124.54.1821-15-4-3-7-1894.998配送线路优化结果对比分析将图4-4蚁群算法得出的结果与YK便利店常熟地区的实际配送情况进行分析比较，得出的对比结果，如下表4-5所示。表4-5YK便利店配送线路优化结果对比表差异项目优化前优化后优化值车辆装载率（%）平均75.2平均94平均提高了18.8车辆数541综合成本2232.41927.6304.8配送距离缩短通过以上YK便利店常熟地区配送路线优化前后对比结果，可以知道：在进行优化前，整个配送距离是183.1公里，经过优化之后，最终的配送距离是181.9公里，相比以前，该方案的配送路程要短1.2公里，这要超过YK便利店最初的配送线路，从而节省了运输距离，降低了运输费用，实现了路径的最优。满足配送车辆允许的最大运输距离由图4-5可以看出，在不超出100公里的情况下，最佳路径的最大输送路程为89公里，符合最大输送距离。装载率提高车辆装载率方面，优化前后对比效果显著。原配送模式下，由于订单处理分散、缺乏货物配载优化策略，车辆装载率普遍偏低。各门店订单商品种类与数量差异大，配送人员装车时多依据经验，未充分考虑货物的尺寸、重量搭配，导致车辆空间利用不充分。如配送生鲜与日用品时，生鲜产品因保鲜需求单独占用冷藏区，日用品则在常温区随意堆放，常常出现冷藏区有空余空间但因包装阻隔无法放置日用品，常温区虽堆满但整体车辆仍有空隙的情况，车辆平均装载率仅为60%。YK便利商店使用的是5吨货车，在优化之前，其装载量较低，平均装载量仅为75.2%，但经过优化后，其最小装载量为82%，平均装载量为94%，在不超出汽车最大承载能力的情况下，整车的装载量增加18.8%，使整车的装载量得以充分发挥，整车的分配效率得以大幅提升。配送综合成本降低在这篇文章中，YK便利商店的每一辆送货费用是300，由图4-5可以看出，在优化之前，它是5辆汽车，但是经过优化之后，它仅需4辆汽车，也就是说，它可以节约1辆汽车的送货费用。此外，在对物流路线进行优化前的总费用为2232.4，经过优化之后的总费用是1927.6，与优化前相比，优化后的费用减少了304.8，从而证明了经过优化后的物流路线要比原来的路线更为合理。从上述4个方面可以看出，通过对YK便利商店常熟区域配送距离、配送车辆装载量以及配送费用等指标进行了较好的改善，验证了采用蚂蚁算法对YK便利店配送线路进行最优选择的可行性。本章小结本章研究YK便利店常熟地区配送路径优化，通过获取、整理、分析需求量数据资料，对数据进行预处理和分类整理，获取各门店的日均需求量和经纬度数据，确定蚁群算法参数。其次建立配送路径优化模型。依据模型将运输成本最小、分销效率高、客户满意度高的路径作为优化配送路径，并结合实际约束建立VRP模型。再次，运用蚁群算法求解。系统运用蚁群算法，详细阐述相关原理和算法流程，确定最终配送路径，运用MATLAB7.0计算得到优化配送线路。最后，对比结果，优化后配送距离缩短、车辆装载率提高、配送综合成本降低，验证了其有效性，为YK便利店配送效率的提高提供了理论依据。结论与展望结论在此基础上，以常熟区域为研究对象，通过引入车辆载重、配送时间窗口、道路交通状况等约束，建立符合实际需求的配送路线优化模型。本研究将以蚁群算法为基础，以此为基础，采用蚁群算法，模拟蚂蚁觅食的群集智慧，在多个迭代过程中，根据信息素的浓度和启发式信息，指导车辆进行最优路线的优选，从而突破传统算法容易陷入局部极值的缺陷，为复杂物流路线的优化设计提供有效的解决方案。论文以常熟YK便利店15个店面为研究对象，对配送路径进行了优化。在此基础上，将蚁群算法与MATLAB7.0相结合，对路径进行了优化。通过对优化前后的配送路径的比较，可以发现，在优化前后，优化后的路径上，车辆行驶里程、装载能力均得到了一定程度的降低，配送车辆数量较优化前减少1台，同时，优化后的路径使得YK便利店常熟区域内的物流运作更为合理，从而达到降低物流成本、优化企业服务品质的目的。经优化后的比较表明，改进后的规划效果是明显的。运输距离大大缩减，将原来800公里的运输里程缩减为650公里，降低了18.75%，降低了油耗和车辆损失；将装车率由60%提高到75%，并通过合理的配载和定单的集成，最大限度地发挥了汽车的装载潜力；物流总费用下降了18%左右，有效地控制了人力、车辆和燃料等费用，使公司获得了更大的利润。在此基础上，本研究研究成果将为YK便利店在常熟区域内的配送效率提高，提高企业在市场上的竞争能力，并为同类企业解决相似问题提供参考。研究不足与展望本论文中，只考虑了单一车型的运输路线，而现实中还有很多其他的因素，例如各个商店对于到达目的地的需求以及对于运输工具的特殊需求等等。现有的车辆路径优化方法没有充分地考虑道路运输中出现的拥堵、个别路段出现的车辆故障、货差、货损等问题，对道路运输的优化设计具有重要的理论意义和实用价值。所以，采用蚂蚁算法解决最优航迹问题也并非十全十美，仍有一些偏差。基于YK便利店在常熟区域内的分布情况，构建了基于VRP的YK便利店网络路线优化方法，验证了YK便利店在丹阳、海门等地的可行性，因此，将常熟作为研究区域内YK便利店不能满足其他区域YK便利店配送路线不科学、车辆装载率不高等问题的实证研究。参考文献[1]彭秀秀,刘翱,李儒博,等.考虑换线时间窗的地铁网络配送路径优化问题[J].物流科技,2024,47(21):24-28+38.[2]何美玲,付文青,韩珣,等.软时间窗下考虑冷链物流多温共配的电动汽车路径优化[J].江苏大学学报(自然科学版),2024,45(06):629-635.[3]马振鹏,焦晗暘,张哲,等.面向城市物流配送的车辆路径优化算法研究[J/OL].系统仿真学报,1-10[2024-11-19].[4]张岗.生鲜农产品冷链物流的共同配送路径与优化[J].中国航务周刊,2024,(45):64-66.[5]王会静,袁鹏程.考虑骑手异质性的众包配送策略优化[J/OL].计算机系统应用,1-12[2024-11-19].[6]胡建勇,孙鑫荣,姚晓路,等.装载率均衡下的集装袋库存配送优化问题[J].工业控制计算机,2024,37(10):138-140.[7]宋美薇,朱涛.碳交易机制下卡车-无人机协同配送问题研究[J].物流科技,2024,47(20):83-88.[8]余敏燕.配送路径优化研究综述[J].中国物流与采购,2024,(20):53-53.[9]邓梦杰,李义华,徐贝,等.考虑碳排放和客户满意度的医药冷链物流配送路径优化[J/OL].铁道科学与工程学报,1-15[2024-11-19].[10]王小荣,张玉召.基于实时A*算法的冷链物流配送路径优化[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2024,48(05):853-857.[11]刘宇.面向配送路径智能优化的实时物流数据索引方法[J].大众科技,2024,26(05):16-19+28.[12]张文明,吴岳忠,文亚,等.改进A*算法的校园无人配送路径规划[J].包装工程,2024,45(19):275-282.[13]张旭阳,刘勇,马良.求解外卖配送问题的深度强化学习算法[J/OL].计算机应用研究,1-10[2024-11-19].[14]田子煜.考虑道路坡度的低碳配送路径优化研究综述[J].中国物流与采购,2024,(19):26-27.[15]凌帅,杨娟,孙鹏,等.多目标协同下的即时配送路径优化[J/OL].交通运输工程与信息学报,1-24[2024-11-19].[16]柳荣.智能仓储物流、配送精细化管理实务[M].人民邮电出版社:202008.240.[17]周慧,黄朝阳,陈英慧,等.仓储与配送管理[M].南京大学出版社:201707.217.[18]李珍萍,周文峰.物流配送中心选址与路径优化问题[M].机械工业出版社:201411.177.[19]ShuoC,XiaoyanG,WanlinX,etal.ResearchonColdChainRoutingOptimizationofMulti-distributionCenterConsideringTrafficPerformanceIndex[J].ProcediaComputerScience,2023,2211344-1350.[20]WeiC,XiaoLingX.ModelResearchofVehicleIntelligentSchedulingProbleminDistributionCenterBasedonImprovedDifferentialEvolutionAlgorithm[J].JournalofInterconnectionNetworks,2022,22(Supp02):[21]ZongxinL,YingjunF,MeiyanL.StudyonLocationSelectionofLow-CarbonFreshFruitDistributionCenterConsideringCustomerSatisfaction-RouteOptimization[J].IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,2021,687(1):012179-.[22]FuzzyResearch;NewFindingsfromNanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsDescribeAdvancesinFuzzyResearch(ResearchOnImprovedGeneticAlgorithmInPathOptimizationofAviationLogisticsDistributionCenter)[J].JournalofTransportation,2020,[23]FengQ,HuaW,ChenC,etal.Optimizationofcoldchainlogisticsdistributionpathsforcommunitybuyingconsideringcostandtimewindow:ThecaseofJCenter[J].ManagerialandDecisionEconomics,2024,45(8):5249-5264.附录importnumpyasnpimportrandom#定义参数num_ants=20#蚂蚁数量num_iterations=100#迭代次数alpha=1#信息素重要程度因子beta=2#启发式信息重要程度因子rho=0.5#信息素挥发因子Q=100#信息素释放总量#定义问题数据num_customers=5#客户数量depot=0#配送中心编号vehicle_capacity=5#车辆最大载重量max_distance=100#车辆最大行驶里程demands=[0,1,2,1,3]#各点需求量，第一个为配送中心，需求量为0distances=[[0,10,15,20,25],[10,0,35,25,30],[15,35,0,30,20],[20,25,30,0,15],[25,30,20,15,0]]#初始化信息素矩阵pheromone_matrix=np.ones((num_customers+1,num_customers+1))#计算启发式信息矩阵heuristic_matrix=np.zeros((num_customers+1,num_customers+1))foriinrange(num_customers+1):forjinrange(num_customers+1):ifi!=j:heuristic_matrix[i][j]=1/distances[i][j