摘 要 隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，現(xiàn)代科技水平不斷提高，為電子商務(wù)帶來了新的發(fā)展機遇。電子商務(wù)的快速發(fā)展，離不開物流的強大支撐。對于電商行業(yè)而言，配送環(huán)節(jié)是關(guān)鍵的一環(huán)，配送作為電子商務(wù)運行的重要環(huán)節(jié)，物流配送對電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展具有不可替代的作用。在整個電商行業(yè)內(nèi)，物流配送占有很高的成本比重。如何優(yōu)化物流配送路徑，已成為行業(yè)發(fā)展亟待解決的問題。本文主要論述了兩階段式物流配送路徑優(yōu)化辦法，希望對電商物流行業(yè)發(fā)展有參考價值。

關(guān)鍵詞 兩階段式 物流配送路徑 優(yōu)化方法

中圖分類號：F252 文獻標(biāo)識碼：A

0引言

兩段式電商物流配送，也可稱之為GA-ACO配送法，該配送方法主要是通過遺傳算法，結(jié)合蟻群算法的優(yōu)點，利用組合優(yōu)化理論開展物流配送工作。其中，遺傳算法主要是能夠快速而準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)電商物流配送路徑，能夠初步了解路徑的優(yōu)化；而蟻群算法則是以遺傳算法為前提，形成的一種新算法，其優(yōu)點主要在于能夠在最短時間內(nèi)準(zhǔn)確地探索到電商物流配送的最合理方案。

1兩階段法對電商物流配送路徑選擇的意義

1.1降低物流成本

隨著電商業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，2016年底物流包裹達(dá)到300億件，對電商物流效率和成本提出了更高的要求。大量實踐證明，在配送總成本中，物流運輸成本超過50%，所以，對物流配送路徑進行優(yōu)化，能夠節(jié)省物流成本，提高電商企業(yè)核心競爭力。通過運輸路徑優(yōu)化，減少迂回運輸，縮短商品配送時間，消費者享受更周到、便捷高效的配送服務(wù)。

1.2提高電商物流配送效率

以兩階段式計算方法為基礎(chǔ)，優(yōu)化電商物流配送路徑，為更好的開展電商物流配送工作提供保障。通過構(gòu)建合理的電商物流配送模式，為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的前提下，有效降低配送人員不確定的等待時間，以及潛在配送失敗風(fēng)險，在配送時間穩(wěn)定的基礎(chǔ)上為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù)。對配送路徑進行設(shè)置，配送人員無需考慮等待客戶時間，從而為電商配送路徑的優(yōu)化提供了很好的平臺。

2目前電商物流配送存在的問題

電商行業(yè)的快速發(fā)展，促使電商物流配送領(lǐng)域獲得了快速發(fā)展，且取得了顯著發(fā)展成就。但目前，我國電商物流配送行業(yè)還存在一些明顯的問題，對電商物流行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了很大的負(fù)面影響。具體問題主要表現(xiàn)為以下幾方面。

2.1難以實現(xiàn)最短路徑、最快時間急最優(yōu)經(jīng)濟目標(biāo)

對于我國電商物流配送行業(yè)而言，路徑問題是非常重要的問題之一，其主要包含路徑最短、時間最快及經(jīng)濟最優(yōu)等三方面。在電商物流正常配送過程中，受內(nèi)外界不同因素影響，比如道路行駛車輛數(shù)量變化大、道路施工、配送地改變及道路限行等不同因素，這些都使得物流配送成本相應(yīng)增加，但配送效率卻不斷下降，企業(yè)或公司利潤下降，客戶對物流公司的信任度逐漸削弱，對電商物流配送行業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展帶來了很大的影響。

2.2缺乏合理的電商物流配送機制

目前國內(nèi)許多電商物流公司在日常物流配送時，配送機制不合理問題是普遍存在的。包括法律體系、安全保障體系、信用機制、配送體系等等都有待完善。在配送機制中，有些企業(yè)由于經(jīng)營商品范圍較窄，因此，當(dāng)客戶購買單品或數(shù)量相對較少事，成本就無形中增加了；另外，很多企業(yè)實施單車配送模式，有些配送地區(qū)間隔距離原，且無法實現(xiàn)車輛滿載，一定程度上，人力、物力與財力成本浪費比較嚴(yán)重，完整的配送體系尚未建立健全，各配送員間無法協(xié)調(diào)合作，配送效率下降，加大了企業(yè)物流配送成本，企業(yè)與公司利潤明顯降低。未建立一套與之相適合的物流配送體系。物流配送的發(fā)展相對滯后，物流配送現(xiàn)已經(jīng)是很多企業(yè)發(fā)展的“瓶頸”。

2.3物流配送技術(shù)與設(shè)備有待提高

當(dāng)前，我國很多電商物流公司為了縮減日常物流配送開支，但又缺乏好的物流配送成本降低的辦法，所以，很少會使用現(xiàn)代信息技術(shù)與設(shè)備，片面的認(rèn)為現(xiàn)代信息技術(shù)與設(shè)備不會為物流配送帶來什么影響，反而會增強物流成本，假如使用不合理，就會為企業(yè)帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟損失。

2.4配送人員綜合素質(zhì)不高

目前，電商物流配送人員綜合素質(zhì)低的問題，也是我國電商物流配送重要問題之一，配送員整體綜合素質(zhì)有待提高。在物流配送過程中，顧客是上帝，，但部分配送人員卻自命清高，配送工作情緒消極，自由散漫，不為客戶及時配送商品，有些甚至讓客戶自己上門取物品，最基本的服務(wù)逐漸消失，對企業(yè)或公司形象帶來了非常大的影響，企業(yè)信譽度逐漸降低，客戶無法享受到最基本的待遇，一定程度上，使得企業(yè)失去了很多的客戶源，市場競爭力也不斷降低。

3兩階段式物流配送路徑方法應(yīng)用

企業(yè)只有擁有高效的、快速反應(yīng)的物流配送體系，才能進一步擴展經(jīng)營品種和創(chuàng)新經(jīng)營模式，進而降低成本，提高受益，同時更好地滿足客戶需求，真正達(dá)到資源的最佳優(yōu)化配置。

3.1電商物流配送路徑優(yōu)化策略

（1）在電商物流配送中，利用遺傳與蟻群等算法，對物流配送路徑進行優(yōu)化。與傳統(tǒng)的優(yōu)化相比，在求取符合運行要求的全局最優(yōu)解時，遺傳算法作為一種搜索的方法，已經(jīng)成為成熟的具有良好收斂性、極高魯棒性和廣泛適用性的優(yōu)化方法。遺傳算法的優(yōu)勢在于有超強的大面積搜索功能但信息反饋缺乏有效性是其主要缺陷，導(dǎo)致該算法無法充分發(fā)揮其自身搜索能力，極易出現(xiàn)局部最優(yōu)的情況。蟻群算法是一種求解組合最優(yōu)化問題的新型通用啟發(fā)式方法，該方法具有正反饋、分布式計算和富于建設(shè)性的貪婪啟發(fā)式搜索的特點。通過建立適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，基于故障過電流的配電網(wǎng)故障定位變?yōu)橐环N非線性全局尋優(yōu)問題。蟻群算法而言，其基本優(yōu)點是進行局部搜索的能力比較突出，但該算法也有很大的缺陷，初期信息搜索比較片面，因而在最優(yōu)路線制定過程中，選取最理想化路徑的速度比較慢，所以，在優(yōu)化電商物流配送路徑時，可以將蟻群與遺傳算法優(yōu)勢有效結(jié)合，以此在最短時間內(nèi)，獲得最優(yōu)化的物流配送路徑。endprint

（2）采用遺傳與蟻群算法對物流配送路徑進行改善，通常情況下，為物流配送路徑搭建合適的數(shù)學(xué)模型，再結(jié)合遺傳算法明確最理想的物流配送方案，之后通過蟻群算法設(shè)定最具可行性的方案，最后通過仿效蟻群覓食法，獲得并落實最理想的物流配送方案，而這種物流配送方法配送效率高，可行性高，對物流配送行業(yè)發(fā)展具有非常重要的意義。

3.2電商物流配送兩階段式配送方法的具體應(yīng)用

對于電商物流配送而言，多樣與快速性是該兩階段式物流配送的顯著特點之一，前期主要通過遺傳算法明確多樣化配送路徑，后期則主要利用遺傳算法自身的正反饋與并行性等特點，在此基礎(chǔ)上確定精確度高的最理想化電商物流配送方案。在實際運輸過程中，一般通過以下幾個步驟來完成電商物流配送。（1）遺傳算法階段。依照物流配送規(guī)定，初始化選擇物流配送路徑，在反復(fù)操作與選擇這些初始化路徑，在此基礎(chǔ)上能夠適應(yīng)不同的項目選擇。（2）蟻群算法階段。利用該算法，獲得最好的物流配送方案，在利用該算法實施計算，明確初始信息相關(guān)因素，再將信息從局部過渡到全部，以此明確最適宜的電商物流配送路徑。（3）選取最佳的電商物流配送路徑，再進行輸出，利用最優(yōu)化物流路徑，物流配送中商品運輸時間得到了保障，運送效率也得到了明顯提高。

4結(jié)束語

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，現(xiàn)代電商物流行業(yè)獲得了飛快發(fā)展，物流技術(shù)也不斷進步，電商物流配送也逐漸成為影響電商物流行業(yè)實效與服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。對于電商物流企業(yè)來講，利潤是企業(yè)追求的終極目標(biāo)，要想獲得最高的利潤，就要在滿足客戶需求的基礎(chǔ)上，不斷提高物流配送效率，節(jié)省物流配送各環(huán)節(jié)成本。此種情況下，兩階段式電商物流配送方法誕生了。該物流配送方法主要是將遺傳與蟻群等算法優(yōu)點有效整合在一起，確立出最佳的配送方案，為電商物流企業(yè)商品配送發(fā)展提供了有效的保障。

作者簡介：周香（1981—），漢族，湖南常德人，講師，研究生，研究方向：物流管理。

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