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考慮客戶滿意度的自提點(diǎn)選址研究

2022-01-26 05:10楊倩
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2021年34期
關(guān)鍵詞:最大化吸引力抗體

楊倩

(華南理工大學(xué)電子商務(wù)系,廣州 510006)

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的高速發(fā)展,傳統(tǒng)送貨上門的配送方式已無(wú)法滿足社會(huì)爆發(fā)式增長(zhǎng)的快遞量。為提高快遞末端配送質(zhì)量,國(guó)家發(fā)布了相應(yīng)的政策和指導(dǎo)意見(jiàn),鼓勵(lì)企業(yè)積極發(fā)展新型的自助提貨配送模式。客戶自助提貨模式能提高企業(yè)末端配送效率,有效地緩解傳統(tǒng)配送方式一次投遞失敗率高、配送效率低、配送成本高等問(wèn)題[1-2]。此外,該模式能保護(hù)客戶隱私,防止配送過(guò)程隱私泄露。

自提點(diǎn)雖然能提高配送質(zhì)量,但其數(shù)量及位置影響自提點(diǎn)效用,所以合理的自提點(diǎn)布局對(duì)于快遞企業(yè)至關(guān)重要。關(guān)于自提點(diǎn)選址問(wèn)題,不少學(xué)者已經(jīng)展開了相關(guān)研究。陳義友等[3]建立配送服務(wù)總價(jià)值、服務(wù)需求最大化和總成本最小化的多目標(biāo)選址模型;韓珣等[4]構(gòu)建自提點(diǎn)覆蓋需求量最大化的選址模型;周翔等[5]建立客戶滿意度和覆蓋最大化的自提點(diǎn)選址模型;韓珣等[6]建立客戶效用最大化和企業(yè)建設(shè)成本最小化的雙目標(biāo)選址模型;Xun等[7]建立需求覆蓋和自提點(diǎn)效用最大化的選址模型。以上研究均表明自提點(diǎn)的顯著特征在于直接面向客戶,客戶可選擇是否接受自提點(diǎn)服務(wù)。因此,選址時(shí)單一考慮企業(yè)利益和成本是不夠的,需要將客戶滿意度納入考慮。

針對(duì)以上問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)分段效用函數(shù)表達(dá)客戶對(duì)自提服務(wù)的滿意程度,研究客戶滿意度對(duì)自提點(diǎn)選址問(wèn)題的影響,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建以客戶自提量覆蓋最大化為目標(biāo)的自提點(diǎn)選址模型,并利用免疫算法求解,以期為現(xiàn)實(shí)的選址問(wèn)題提供決策參考。

1 選址模型

1.1 問(wèn)題描述

隨著消費(fèi)方式和觀念的變化,人們逐漸傾向靈活安全的自提模式。如何利用自提點(diǎn)布局方案提高客戶滿意度和企業(yè)利益是待解決的問(wèn)題。因此,本文的自提點(diǎn)選址模型描述如下:在給定的網(wǎng)絡(luò)G(V,A)中,設(shè)定的自提點(diǎn)數(shù)量k,從備選點(diǎn)集合J選出自提點(diǎn)集合,使得自提點(diǎn)覆蓋客戶自提量最大化。

1.2 模型假設(shè)

本文的模型假設(shè)主要有:

(1)已知客戶位置和備選點(diǎn)位置。

(2)每個(gè)客戶由一個(gè)自提點(diǎn)提供服務(wù)。

(3)不考慮自提點(diǎn)的容量限制。

1.3 模型參數(shù)

本文涉及的參數(shù)及其含義如下:

J:備選點(diǎn)位置集合,J∈Rm×2

I:客戶位置集合,I∈Rn×2

k:自提點(diǎn)數(shù)量,k≤m

ei:客戶i的自提量

A:自提點(diǎn)的吸引力

Lmax:客戶接受的最大取貨距離

Lmin:客戶接受的最小取貨距離

r:自提點(diǎn)最大覆蓋范圍半徑

d ij:客戶i至自提點(diǎn)j的取貨距離

xij:0-1決策變量,當(dāng)自提點(diǎn)j覆蓋客戶i自提量時(shí)取值為1,否則為0

y j:0-1決策變量,當(dāng)選擇備選點(diǎn)j建造自提點(diǎn)時(shí)取值為1,否則為0

1.4 模型建立

客戶選擇自提點(diǎn)由多種因素共同決定,取貨距離、自提點(diǎn)吸引力是其中的關(guān)鍵。當(dāng)自提點(diǎn)吸引力較大時(shí)可降低距離對(duì)客戶的影響,比如自提點(diǎn)開展寄件優(yōu)惠活動(dòng)等。因此,本文通過(guò)客戶的取貨距離與自提點(diǎn)吸引力,構(gòu)造客戶對(duì)自提服務(wù)滿意度的分段函數(shù):

當(dāng)d ij≤Lmin時(shí),客戶滿意度為自提點(diǎn)吸引力A;當(dāng)LminLmax時(shí),客戶滿意度為0。

本文引入客戶對(duì)自提服務(wù)滿意度的分段函數(shù),建立自提點(diǎn)選址模型。具體的模型和約束條件如下:

或者

目標(biāo)函數(shù)式(2)表示覆蓋客戶自提量最大化;約束式(3)表示當(dāng)客戶位置在自提點(diǎn)的覆蓋范圍內(nèi),自提點(diǎn)覆蓋該客戶自提量;約束式(4)保證自提點(diǎn)數(shù)量為k;約束式(5)表示只有設(shè)立自提點(diǎn)才能為客戶提供服務(wù);約束式(6)保證一個(gè)顧客只能選擇一個(gè)自提點(diǎn);約束式(7)表示決策變量的0-1約束。

2 模型求解

直接求解自提點(diǎn)選址模型需要較大的計(jì)算成本,因此本文利用免疫算法求解。免疫算法在初始化抗體種群后主要經(jīng)過(guò)抗體適應(yīng)度計(jì)算、保留最優(yōu)抗體種群、種群間個(gè)體基因交換、新抗體種群生成的循環(huán)過(guò)程,求解[8],求解步驟如下:

輸入:自提點(diǎn)數(shù)量k、抗體群規(guī)模N、最大迭代次數(shù)M A XGE N、記憶抗體群規(guī)模n、交叉概率p1、變異概率p2,評(píng)價(jià)參數(shù)α。

步驟1:抗體群初始化

首先對(duì)備選點(diǎn)逐一編號(hào),將編號(hào)作為基因,隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)基因數(shù)為k的初始抗體,每個(gè)抗體代表一個(gè)可行解。例如有50個(gè)備選點(diǎn),其編號(hào)為1,2,…,50,企業(yè)需要設(shè)立5個(gè)自提點(diǎn),則抗體[1,2,3,4,5]表示選擇編號(hào)為1,2,3,4,5的備選點(diǎn)設(shè)立自提點(diǎn)。

步驟2:抗體適應(yīng)度計(jì)算

(1)計(jì)算抗體間親和力B q:利用目標(biāo)函數(shù)值作為抗體親和力。

(2)計(jì)算抗體間親合力C v,s:

其中t pq為抗體p和抗體q中相同的基因個(gè)數(shù);k為自提點(diǎn)數(shù)量。

(3)計(jì)算抗體濃度D q:

其中N為抗體群規(guī)模;

(4)計(jì)算個(gè)體期望繁殖概率P q:

其中α為評(píng)價(jià)參數(shù)。

步驟3:產(chǎn)生記憶抗體群

根據(jù)記憶抗體群規(guī)模n,從抗體中選擇個(gè)體期望繁殖率高的前n個(gè)抗體組成記憶抗體群。

步驟4:形成父代群體

將記憶抗體群的抗體進(jìn)行選擇、交叉、變異操作,形成父代群體。

(1)選擇操作。基于個(gè)體期望繁殖概率,利用輪盤賭選擇機(jī)制進(jìn)行選擇操作。

(2)交叉操作。根據(jù)交叉概率p1,從中隨機(jī)選擇一個(gè)基因位置進(jìn)行交叉操作。若交叉后的新抗體出現(xiàn)相同基因,則從新抗體本身以外的基因中隨機(jī)選擇一個(gè)基因替換重復(fù)基因,保持新抗體的基因數(shù)量為k。

(3)變異操作。根據(jù)變異概率p2,從抗體本身除外的序號(hào)中隨機(jī)選擇一個(gè)新序號(hào)構(gòu)成變異操作。

步驟5:產(chǎn)生新抗體群

將步驟3的記憶抗體群和步驟4的父代抗體群構(gòu)成新抗體群。

步驟6:判斷條件

當(dāng)達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù),則輸出結(jié)果,否則轉(zhuǎn)向步驟2。

3 算例分析

本文假設(shè)某網(wǎng)絡(luò)中客戶數(shù)n=10000,備選點(diǎn)數(shù)m=50,具體分布如圖1所示,圖中灰色點(diǎn)代表客戶位置分布,紅色點(diǎn)對(duì)應(yīng)備選點(diǎn)位置分布??蛻舻淖蕴崃吭冢?0,300]范圍內(nèi)服從正態(tài)分布N(150,102)。其余參數(shù)設(shè)置如表1所示。

圖1 客戶與備選點(diǎn)分布

表1 參數(shù)設(shè)置

免疫算法求解選址模型的收斂情況如圖2所示。從圖中可以看出,采用免疫算法求解自提點(diǎn)選址模型能較快收斂得到最優(yōu)解,體現(xiàn)免疫算法的效率性。當(dāng)滿意度函數(shù)u ij=1時(shí)表示選址模型不考慮客戶滿意度。考慮客戶滿意度的選址模型設(shè)立的自提點(diǎn)為[2,10,15,17,21],覆蓋自提總量占客戶自提總量比例為85.72%;而不考慮客戶滿意度的選址模型設(shè)立的自提點(diǎn)為[3,9,14,17,21],覆蓋自提總量占客戶自提總量比例為90.10%。兩者選址結(jié)果的分布差異如圖3所示,可以看出,兩個(gè)選址模型差距較大,體現(xiàn)了客戶對(duì)自提服務(wù)滿意度對(duì)自提點(diǎn)選址有重要影響。

圖2 選址模型收斂情況

圖3 自提點(diǎn)選址結(jié)果

從式(1)可以看出,客戶滿意度主要受自提點(diǎn)吸引力A、客戶接受的最大取貨距離Lmax、客戶接受的最小取貨距離Lmin影響。其中,自提點(diǎn)吸引力A作用最大,因此探究自提點(diǎn)吸引力A對(duì)選址結(jié)果的影響,設(shè)置自提點(diǎn)吸引力為0.5、0.6、…、1,如表2所示。從表中看出,其他因素不變時(shí),隨著自提點(diǎn)吸引力的增加,自提總量隨之增加,但選址結(jié)果變化較小。因此,在覆蓋范圍既定的前提下,企業(yè)若想增加自提總量覆蓋,提高自提點(diǎn)對(duì)客戶的吸引力是必不可少的,如提供便捷的取貨流程等。

表2 A對(duì)選址結(jié)果的影響

4 結(jié)語(yǔ)

隨著自提點(diǎn)對(duì)居民生活的重要性明顯上升,科學(xué)合理的自提點(diǎn)選址,對(duì)提高客戶滿意度和自提量具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文構(gòu)造以客戶自提量覆蓋最大化為目標(biāo)的自提點(diǎn)選址模型,并利用免疫算法求解。最后進(jìn)行算例實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示:①客戶滿意度對(duì)自提點(diǎn)選址結(jié)果、自提總量有重要影響。因此,企業(yè)在決策前有必要充分調(diào)研,了解影響客戶滿意度的因素,權(quán)衡分析各因素影響。②自提點(diǎn)吸引力越大,自提點(diǎn)覆蓋自提總量越大。在覆蓋范圍既定的前提下,企業(yè)若想增加自提總量覆蓋,提高自提點(diǎn)對(duì)客戶的吸引力是必不可少的,如提供便捷的取貨流程等。

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