M外卖新店选址与配送路径优化研究

[38]。基于本文对成本最小化的路径优化目标以及惩罚成本的引入，对蚁群算法进行改进设计。通过在路径转移概率中加入时间窗因子，让时间紧迫的客户点优先被服务，可以有效增强蚁群节点选择的目的性。蚁群算法的参数和模型梳理蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）本质是模拟蚂蚁觅食行为的群智能优化算法[38]。蚁群寻优的底层逻辑就是蚂蚁k根据各节点连接而成的路径上的信息素浓度和路径能见度选择下一个访问节点。首先需要对蚁群算法中的参数设置进行简述，然后了解蚁群算法流程，最后针对具体问题改进算法解决M餐饮店配送路径问题。（1）蚁群算法的参数说明如REF_Ref196857556\h表5.4所示表STYLEREF1\s5.SEQ表\*ARABIC\s14参数说明符号解释m寻优的蚂蚁数量α信息启发因子，反映轨迹的相对重要程度，数值大小与选择倾向成正相关τt时刻路径i,j上的信息素量β期望启发因子，反映节点之间能见度的相对重要程度ηt时刻路径i,j上的能见度，反映蚂蚁从节点i运动到节点j的期望程度d从节点i运动到节点j的距离ρ信息素挥发指数p蚂蚁k在t时刻从节点i运动到节点j的状态转移概率根据M餐饮店实际需要及运营情况分析，输入参数见REF_Ref196857563\h表5.5。表STYLEREF1\s5.SEQ表\*ARABIC\s15输入参数参数输入数值蚂蚁数量m50信息启发因子α2信息素量τ0.1期望启发因子β5信息素挥发指数ρ0.1蚂蚁k在t时刻从节点i运动到节点j的状态转移概率如所示。 pijk=τ式（5.8）中，nextk表示蚂蚁k未访问但是即将访问的城市集合，ηij(t)与从节点i运动到节点j信息素浓度作为蚂蚁路径寻优的重要信号，需要在蚁群完成一次搜索后更新信息素，t+n时刻的信息素更新如下 τijt+n=1−ρ Δτijt=k=1 Δτijkt=式（5.9）中，Δτij(t)表示本次循环中路径(i,j)的信息素增量；式（5.10）中，Δτijk(t)表示蚂蚁k在完成一次寻优后，在路径(i,j)上释放的信息素量；式（5.11）中，C蚁群算法流程蚁群算法求解过程中，主要分为初始化参数、构建解空间、更新信息素和判断算法四大部分。具体流程如REF_Ref196514851\h图5.4所示。图STYLEREF1\s5.SEQ图\*ARABIC\s14蚁群算法流程带时间窗的改进蚁群算法以上蚁群算法在求解车辆路径规划问题时，通常考虑节点i到节点j之间的距离和路径(i,j)上的信息素量对转移概率的影响，在本文考虑的实际问题中，配送员出现配送时不能满足客户时间窗要求，也需要付出一定的惩罚成本。因此，在计算转移概率时可引入时间窗因子，若ei≤tik≤li，则车辆k在节点i的等待时间wait=0;若tik<ei;或ti pijk=τ式（5.12）中,wij(t)为时间窗因子；结果对比分析本文通过上述模型建立和算法改进求解M餐饮店和M外卖专营店的配送路径优化问题，利用MATLAB实现并在ArcGIS上可视化结果如REF_Ref196567132\h图5.5所示图STYLEREF1\s5.SEQ图\*ARABIC\s15两店配送路径图由上图可知，两店主要的配送路径7条，配送计划表如REF_Ref196836595\h表5.6所示表STYLEREF1\s5.SEQ表\*ARABIC\s16两店配送路线计划路径编号配送路线计划1017310814020151341816121903095117204026203525050323431163824060333022360702937212728230据M餐饮店负责人反映，外卖服务每单配送成本分为平台抽成和包装两大部分，平台抽成包括配送费和技术服务费，而配送费影响因素包括配送距离、订单金额、配送时段和配送难度系数等，其中配送距离影响相对确定和采取分级计费手段，目前M餐饮店的定价规则是公里以内起步价0.8元，超过3公里后每1公里加收0.5元，受抽成比例15%-25%限制，最高抽成金额约为6.25元。以M餐饮店在2020年7月30日至2020年8月31日的订单配送为例，新店选址以及优化路径前后所需的成本比较如REF_Ref196571675\h表5.7所示。表STYLEREF1\s5.SEQ表\*ARABIC\s17路径优化前后配送成本对比表配送距离/千米配送成本/元路径优化前5546.2399154.6路径优化后4238.76796.3优化后的配送方案中，配送成本为6796.3元，相较于优化前方案节约了2358.3元，运费降低了25.76%，这表明对配送成本进行有效控制。优化后的方案有利于成本控制和效率提升。结合以上优点，新方案不仅节省了成本，还提高了配送效率，使得门店需求能够更及时地满足。综上所述，优化后的配送方案是合理且有效的，对提高效率、降低成本产生了积极作用。本章小结本章主要的主要工作是结合M餐饮店实际配送需求，针对M餐饮店和新开设的M外卖专营店两店的配送问题，完成了带非对称软时间窗的车辆路径问题的数学模型建立，然后基于对基本蚁群算法的学习和分析，简单设计改进蚁群算法，用于求解建立的数学模型，并进行结果的对比分析，最后得出配送路线计划。

总结与展望总结在观察到外卖市场规模不断扩大，传统餐饮业现行规模已经不足以在保证原有外卖配送满意度的前提下，再继续满足顾客需求的现象后，生发出对外卖板块业务拓展的思考。首先是出于商业角度的考量，是否有必要拓展专营业务，提高服务的精细度，其次在需要拓展的前提下，关于新店的选址决策需要科学合理的模型拟合并得出结果，最后是思考加入新店后对外卖服务的配送路径优化问题。因此本文主要针对M餐饮店拓展外卖专营店服务板块进行决策、新店选址和配送路径优化问题三个板块进行阐述。（1）针对具体拓展问题，首先基于当前M餐饮店外卖订单量预测未来某时段的需求量，此处主要采用差分-指数平滑模型，然后利用盈亏平衡分析，得到拓展外卖专营店后的利润向好态势，坚定新店拓展决策。（2）针对新店选址问题，首先对预测需求量进行K-means聚类，期间利用ArcGIS软件载入在线地图呈现，根据聚类结果划定两店外卖服务范围并确定M外卖专营店的5个候选地址，然后采用模糊层次分析法考虑经济指标、市场指标等现实因素，结合专家打分法得到各候选地址的综合得分，从而得出M外卖专营店新址。（3）针对配送路径优化问题，以配送成本最小化为目标，考虑带单侧软时间窗的车辆路经问题建模，并改进蚁群算法求解。展望本文在实地调研及模型建立及求解过程中真切感受到数据处理的巧合性和现实问题的复杂性，今后的研究还可以从以下角度切入：（1）初步选址中由于数据的集中性，最佳聚类中心刚好为两个，与选址初心不谋而合，但是存在偶然性，同时使得该模型不具有普适性。故而在初始数据量的不断累积下，应该考虑先使用聚类-重心法选址，即先使用K-means聚类，在聚类结果的基础上进行重心法初步划分区域。（2）路径优化问题实际要考虑的因素很多，梳理建模假设也感受到该模型的局限性。以带时间窗的车辆路径优化问题为例，根据时间窗约束的严格程度和行为区分，分为软时间窗和硬时间窗，还有模糊时间窗等等，其惩罚成本各不相同，各模式下模型求解情况是否更贴合现实问题，还有许多动态因素也会大大影响模型拟合效果。（3）现代物流行业的快速发展是市场的需求，同时也是发展的要求，降本增效成为物流企业的目标，故而不仅需要降低物流成本，还要朝着提高客户满意度、增强客户粘性的方向发展。因此，考虑多目标的车辆路径问题建模及求解方法也将是该领域的重要研究方向。

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