多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法研究

李慧敏

(漳州职业技术学院 经济管理学院，福建 漳州 363000)

多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的研究背景具体如下：多渠道供应链是当前激烈的市场竞争中企业采取的重要应对手段[1]。在供应链中，上下游企业可通过网络销售渠道，同步于实体零售传统销售渠道进行销售，提升供应链自身的灵活性。对于多渠道供应链而言，协调策略是其中一个很重要的研究课题[2]。在多渠道供应链协调策略的研究中涉及价格、成本、路径及时间等多种元素，最终的协调目的是在确保服务质量的同时达到成本的降低，包括时间成本与金钱成本[3]。目前很多研究都围绕着如何降低多渠道供应链中的金钱成本来进行，而对于如何降低时间成本则很少有人关注。由于时间成本的降低与服务质量的提升密切相关，因此集中对如何降低时间成本问题进行研究[4]。

时间成本的降低主要通过多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法来实现。目前国内外对多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的研究十分重视，并取得了多样化的研究成果。国外早在20世纪70年代就已开始对多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法进行研究，有学者提出一种基于库存模型的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法，主要通过构建库存模型实现多渠道供应链的物流配送耗时最优控制。而国内对多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的研究则相对起步较晚，有学者提出一种基于数量折扣契约的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法，主要通过数量折扣契约实现多渠道供应链的物流配送耗时最优控制。由于在利用以上方法进行多渠道供应链的物流配送耗时最优控制时，在货物需求量为0.5t-4.5t的范围内存在配送成本较高的问题，因此提出一种新的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法。

一、多渠道供应链物流配送的相关理论

(一)多渠道供应链的内涵

所谓渠道指的是从产品生产到货物销售的途径或通道，而多渠道供应链指的是包括两条及两条途径以上的供应链。一般情况下，渠道供应链的形式包括传统零售商渠道、零售商线上渠道及制造商线上渠道。多渠道供应链是指上述的三种渠道形式以不同的方式组合在一起，从而实现产品的物流配送。

(二)多渠道供应链物流配送特点

由于多渠道供应链是结合了不同形式的渠道配送，因此关于多渠道供应链物流配送的特点主要包括以下三点。

1.多渠道供应链物流配送的配送成本较高。这是因为结合不同形式的渠道配送，需要开发不同的消费群体，在渠道开发过程中，需要支出较多的财力成本。此外，结合三种形式的供应链，其配送运输设备要求更高，所涉及支出的成本也就越高。

2.多渠道供应链物流配送的配送种类多，受到不同渠道途径的特点的影响。例如，在进行线上渠道产品销售时，生产商与消费者在线上进行交流，所涉及的货物种类不会受到线下环境的限制，因此，消费者的选择范围更广，对于多渠道供应链物流配送的种类要求更高。

3.多渠道供应链物流配送的配送时间长。结合了多种形式的多渠道供应链，在进行物流配送时，需要考虑配送成本、货物需求量等因素，然而并不能保证既降低配送成本又减少配送时间，例如，在货物需求量较高时，为了降低配送成本，会对物流配送的配送时间采取一定的延长时间手段。

针对多渠道供应链物流配送时间较长的特点，设计最优控制算法，从而降低物流配送的时间成本，提升多渠道供应链的物流配送性能。

二、设计多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法

(一)构建多渠道供应链物流配送模型

首先进行以下假设：

1.供应渠道为多个，配送中心也为多个，各车辆最终均需回归近距离的配送中心[5]。

2.已知各客户的位置，客户和客户、客户和配送中心之间的距离均满足不等式三角定律与对称性定律。

3.已知各客户的具体节点需求量，并且小于车辆容量。各节点均需被服务，不能出现遗漏客户的现象。

4.各客户被服务的次数为一次，配送车辆为一辆，并且满足客户提出的时间要求[6]。

5.各配送车辆的任务执行次数为一次。

6.客户对于车辆到达交货指定地点的延迟或提前行为有一定的容忍度。

7.各目标都很重要，但以时间为最优目标。

模型中各种符号的具体含义如表1所示。

表1 模型中各种符号的具体含义

续表1

据此构建的多渠道供应链物流配送模型具体如下式所示：

(1)

(2)

(3)

(4)

ti≤tbi∀i∈N

(5)

(6)

(7)

(8)

构建的多渠道供应链物流配送模型共有8个约束条件，各约束条件的具体含义如下：

第一个约束条件是车辆应用数目的最小化约束条件。

第二个约束条件是全部车辆配送行驶距离最小和的约束条件[7]。

第三个约束条件是平均客户满意度的最大化约束条件。

第四个约束条件是平均车辆等待时间的最小化约束条件[8]。

第五个约束条件是服务于客户i的车辆到达客户处的延迟时间不能超过客户的容忍度。

第六个约束条件是k车辆行驶的总配送距离需要低于最大车辆行驶距离的限制。

第七个约束条件是多渠道供应链物流配送中的硬时间窗约束，要求车辆在一定时间范围内到达客户处[9]。

第八个约束条件是多渠道供应链物流配送中的软时间窗约束，要求车辆可以延迟配送时间，但需要对延迟时间的惩罚费用进行支付。

(二)分析配送车辆行程时间

假设要求车辆在多渠道供应链物流配送网络中A节点与B节点之前共存在可以并行的m条车辆路径，各路径均具备各自的道路通行能力，其行程时间t(r)受到车辆行驶速度qi与路径长度zi的影响，而车辆行驶速度qi又受到拥堵系数ω的影响。由于多渠道供应链物流配送网络具备时变性，当A节点与B节点中的一个路段突然通行能力下降，使车辆正常行驶时间由t′(r)增加t″(r)，但A节点与B节点中的其他路段不受影响，则绕行路径的具体通行时间函数如式(9)[10]。其中A节点与B节点中的一个路段突然通行能力下降后的车辆行驶网络示意图如图1所示[11]。

图1 一个路段通行能力下降后的车辆行驶网络示意图

t(r)=t′(r)+t″(r)

(9)

当不受影响时，则绕行路径的具体通行时间函数如式(10)[12]。其中A节点与B节点中的多个路段突然通行能力下降，则其具体通行时间函数如下式：

t(r)=∑t′(r)+∑t″(r)

(10)

假设配送车辆的行驶速度可以到达配送要求，通过转向系数ü衡量路段的实际行驶难度，则未拥堵路段的车辆行驶速度与交叉路口的通过次数、右转次数、左转次数相关，构建以下配送车辆行程时间相关模型[13]。

(11)

式(11)中üL代表左转次数，üR代表右转次数，üC代表配送车辆通过交叉路口的具体次数，Rij代表未发生拥堵的路段的具体长度[14]。

Vit=Vi×(1-0.1×ü)

(12)

式(12)中Vit代表未拥堵路段的车辆行驶速度。

Vim=Vi×(1-0.1×ü)×(1-ω)

(13)

式(13)中Vim代表拥堵路段的车辆行驶速度[15]。

(三)实现物流配送耗时最优控制算法

根据配送车辆行程时间的分析结果实现多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法，算法的步骤具体如下：

1.计算配送车辆到达这一客户点的时间。

(14)

式(14)中ai代表能最早服务客户点的时间，bi代表能最晚服务客户点的时间。

2.令T={ti}，其中T为配送车辆到达i这一客户点的时间的集合[16]。以ti值的大小为依据实施排序，然后依次把各客户点向最近距离的配送中心分配[17]。

3.当该配送中心还没有被分配其服务的客户点，则直接向该配送中心分配近距离的客户点；当配送中心已经被分配其服务的客户点。则把等待分配的客户点向次近距离的配送中心分配。当不存在符合条件的配送中心，则采用最近距离的配送中心为该客户点提供配送服务[18]。

4.当T=φ，则终止多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法。

三、多渠道供应链物流配送耗时最优控制实验研究

(一)实验设计

为证明设计的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的性能，对其进行实验验证。实验中的多渠道供应链为某冷链多渠道供应链物流，具体信息数据如表2所示。

表2 实验多渠道供应链物流的具体信息数据

实验多渠道供应链物流的具体结构为多源三层配送结构，具体如图2所示。

图2 实验多渠道供应链物流的具体结构

实验多渠道供应链物流客户门店、配送中心和供应商的空间分布坐标具体如表3所示。

利用设计的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法对实验多渠道供应链物流进行配送耗时最优控制实验。获取货物需求量为0.5t-4.5t范围内的配送成本数据作为实验数据。为了避免本次实验结果过于单一、缺乏对比性，将原有的两种算法作为实验中的对比算法进行对比实验，分别为基于库存模型、基于数量折扣契约的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法。分别利用这两种算法进行实验多渠道供应链物流的配送耗时最优控制实验。获取货物需求量为0.5t-4.5t范围内的配送成本数据作为对比实验数据。比较几种实验算法的配送成本实验数据。

(二)实验结果分析

在货物需求量为0.5t-2.5t的范围内，设计的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法与基于库存模型、基于数量折扣契约的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的配送成本实验对比数据结果具体如表4所示。

表4 配送成本实验对比数据结果

根据表4的配送成本实验对比数据结果可知，在货物需求量为0.5t-2.5t的范围内，设计的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的配送成本低于基于库存模型、基于数量折扣契约的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法。

在货物需求量为2.6t-4.5t的范围内，设计的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法与基于库存模型、基于数量折扣契约的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的配送成本实验对比数据结果具体如表5所示。

表5 配送成本实验对比数据结果

根据表5的配送成本实验对比数据结果可知，在货物需求量为2.6t-4.5t的范围内，设计的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法的配送成本低于基于库存模型、基于数量折扣契约的多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法。

四、结束语

为了有效实现多渠道供应链物流配送性能，文章基于多渠道供应链物流配送的相关理论，构建多渠道供应链物流配送模型，计算配送车辆的行驶时间，从而完成多渠道供应链物流配送耗时最优控制算法设计。根据实验结果表明，该算法既能有效降低配送成本又能保证配送时间，对于客户满意度的提升具有很大意义。具体在实践过程中，应对多渠道供应链物流配送的成本及约束条件进行细分，并结合物流配送时长进行最优化控制算法，这样有助于充分提升供应链物流配送效果。一方面，应对供应商数量、配送中心数量、配送客户门店、供应商配送车辆种类数量、供应商配送车辆种类、配送车辆载重、配送中心配送车辆种类数量和配送中心配送车辆种类等进行合理化研究，实现对配送耗时最优控制；另一方面，则要以用户需求为核心寻求最佳的配送方案。