基于节约里程法的物流配送路径优化

宋赛凤 张美洁 陈菲菲

[摘 要]物流配送作为物流运作中的一个重要环节，是生产企业为面临激烈竞争而开展的延伸服务。文章以南京市某一大型水果超市物流中心向其10个连锁分店配送为例，采用启发式算法中的节约里程法，得出配送路线优化方案，并通过一次实际配送验证了其可行性。提出了基于聚类分析的复杂配送网络模型的改进方法，以达到减少配送时间、节约成本、合理配置资源的目的。

[关键词]节约里程法;物流配送;路径优化;聚类分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.05.177

1 引言

随着社会经济的不断发展和社会分工的不断细化，使得物流业快速发展，但是物流成本没有得到显著降低。因此，企业日益重视配送成本在物流成本中的比重。为了减少配送时间、提高配送效率、提高客户满意度，达到企业利益最大化。文中在超市统筹能力、路线规划、配送运力和顾客需求及指定地点的条件下，使用节约里程法对配送路线进行分析和优化，达到超市以最低的成本、最快的速度、最高效的配送方式合理地完成超市货物配送的目的，用最佳的方案使得配送路径达到最优。

2 节约里程法的核心思想

节约里程法的基本原理即是把货物配送过程中的往返回路合并为一个闭环，如果合并后节约的总里程在满足车辆的载重和里程限制要求后达到最大值，则优化下一辆车的配送路线，直到总的配送里程达到最优，从而可以有效地缓解货物配送过程中的种种状况，达到物流配送路线的最优。采用节约里程法确定配送路线的主要出发点是根据配送中心的运力和配送中心到每个用户之间的距离，制定车辆运输的配送方案，使得车辆运输总公里数最小化。

3 当前配送过程中存在的问题

任何一家企业不论经营规模的大小，它都存在着配送这一环节。配送管理水平的高低直接影响着企业的整体效益，但从我国现阶段来说，物流的整体水平还有待提高，因此，配送过程中就很容易出现各种问题，主要表现在以下四方面：一是物流资源利用不合理，物流配送中心信息化程度低，信息流通效率低，导致不能很好地进行路线优化，出现过多的车辆空载以及仓库空置等，造成极大的资源浪费;二是缺乏对选址决策重要性的认识，没有进行统筹规划。配送中心的选址应该与仓储、物流基础设施、周边交通状况等结合，建设统一规范的物流配送中心;三是基础设施不完善。我国物流基础设施主要缺乏对现有仓储、配送工具、城市交通系统等的完善和更新;四是高水平物流人才的匮乏。既具备雄厚的知识理论，又具备一定的实践经验的综合型人才，而这正是我国极度缺少的。

上述内容是目前物流配送过程中宏观方面存在的问题，在物流不断地发展过程中，肯定还会出现其他问题，这就需要物流人员更加努力积极去解决。

4 算法优化实例

以南京一家大型连锁水果店的配送数据为研究基础，验证该模型的有效性。已知该连锁店下共有一个配送中心P和10个水果连锁分店，目前由配送中心直接向客户点经行往返的一对一配送。现将10个连锁分店依次从A-J进行编号，已知现配送中心备用2t和4t的货车，由于客户时间要求和成本的限制，故送货车辆一次往返不得超过30千米。其配送中心到分店的距离以及各分店之间的距離如图 1所示，连线上的数字为两点间的千米数。

根据约束条件计算出相应的节约里程数，如图2所示，最左侧一列表示各个配送中心的需求量。

首先，找到节约里程数最大节约量15，连接AB，此时J所在行有一个13在A和B的交叉点上，J和A相连。此时C所在行有一个11在B和C的交叉点上，意味着B和C连接，构建回路P-J-A-B-C-P，得到其配送里程为27千米，小于30千米，需求量之和（0.7+1.5+0.6+0.8=3.6）小于载重量4t，根据运载量限制，本回路只能再合并一个点，以节约里程数大的优先原则将D点纳入此回路中，构成回路P-J-A-B-C-D-P，载重量为4t，满足要求，但此时总配送里程为33千米，所以舍去。若增加I点，载重为4.1t，超过载重范围，不符合。由于车辆载重限制，不能再增加载重点，此时得到第一条优化的配送路线P-J-A-B-C-P。

接下来，把节约里程法排序表中涉及的J-A-B-C这四个客户点的路线剔除，结合原理和车辆载重以及往返里程的限制，利用以上的方法，对配送路线进行不断地修正，直到达到极限，从而获得最优配送路线方案，见表1。

线路优化前，南京市配送中心到每个连锁分店都采取一对一的方式，配送车辆为10个2t的车型，配送距离是148千米;经过算法优化之后的配送车辆是一个2t车型和两个4t车型，总配送里程为80千米，节省了配送里程大概是68千米。

通过节约里程法优化过的路径相对于传统的一对一配送模式解决了以下两种情况：一是在车辆有限的情况下，不合理的配送路线会导致空车返程现象，不仅增加了配送时间，而且降低了配送效率。客户点不能及时收到货物，满足不了顾客需求，导致顾客的流失;二是在车辆充足的情况下，一对一的配送方式成本高，造成了资源浪费，没有做到资源的合理配置。

5 大型配送网络下的模型改进

面对需求网点众多，约束条件繁杂的配送情况，单纯地使用节约里程法优化物流配送路线，数据量和复杂度是非常庞大的。面对此种情况，可以通过使用聚类分析法改进模型，更快的形成优化路线。具体处理步骤如下。

（1）将影响企业盈利的车载量、损耗率、交货期等重要的服务指标纳入考量，对配送企业的物流需求点和业务数据进行统一预处理。

（2）基于距离的相似性度量的方法，利用欧氏距离对簇进行初始划分，通过迭代使同一簇类间相似度更高，各网点间相隔距离越短，实现不断优化。

（3）利用节约里程法对每个簇类进行不同物流区域内的配送线路优化，以此解决大型复杂物流网络的配送线路优化问题。

6 结论

物流配送是物流中的一个重要环节。为了提高配送效率，降低物流成本，提高服务质量，必然要优化配送方案。本文通过节约里程法突破了此水果连锁店传统的一对一配送模式;通过K-Means聚类分析法有效简化了大型错综复杂物流网点下的配送方式，使之在复杂的网络下依然保持高效和便利。

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[基金项目]江苏省大学生创新创业训练项目“大数据下物流路径优化和资源合理配置研究”（项目编号：201910300085Y）。