基于蚁群算法的苏宁易购.docx
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基于蚁群算法的苏宁易购
基于蚁群算法的苏宁易购
（杭州地区）配送路径优化
摘要
随着我国物流业的不断发展，物流配送环节作为连接生产与销售的中介服务，以及物流的基本功能和重要环节之一，同时也是降低物流成本的有效方式，越来越受到各个物流企业的重视。
因此，物流企业需要注重车辆配送方案管理，合理安排车辆，提高装载率以及运输节点的科学性，尽可能地优化配送路径。
这样不仅可以保证物流配送的时效，也可以提高车辆的有效利用率，节约配送费用和运输时间，为增强客户体验打下更好的基础。
本文研究了苏宁易购在杭州地区对各门店的配送路径和现状，以对苏宁易购杭州地区的配送路径优化作为最终目标。
经过了解、收集数据等相关工作，从客观的角度分析了杭州地区苏宁易购的特点及配送中存在的问题。
建立了关于苏宁易购配送路径优化的相关数学模型。
并从现实情况出发，运用MATLAB软件进行计算，利用蚁群算法对整个配送路径进行优化，以得出最优配送路径，达到降低物流成本的目的。
【关键词】苏宁易购路径优化蚁群算法
SuningTrolleyBasedonAntColonyAlgorithm
（Hangzhouarea）distributionpathoptimization
Abstract
WiththecontinuousdevelopmentofChina'slogisticsindustry,logisticsanddistributionlinksasalinktotheproductionandsalesofintermediaryservices,aswellasthebasicfunctionsoflogisticsandoneoftheimportantlinks,butalsoreducethecostoflogisticseffectiveway,moreandmoreattentionbythelogisticsenterprisesTheTherefore,thelogisticsenterprisesneedtofocusonvehicledistributionprogrammanagement,reasonablearrangementsforvehicles,improvetheloadingrateandtransportnodesofthescientific,asmuchaspossibletooptimizethedistributionpath.Thiswillnotonlyensuretheagingoflogisticsanddistribution,butalsocanimprovetheeffectiveutilizationofvehicles,savingdeliverycostsandtransportationtime,toenhancethecustomerexperienceandlayabetterfoundation.
ThispaperstudiesthedistributionrouteandcurrentsituationofSuningTescoinHangzhouarea,andtakestheoptimizationofdistributionrouteinHangzhouasanultimategoal.Afterunderstanding,collectingdataandotherrelatedwork,fromanobjectivepointofviewofthecharacteristicsoftheHangzhouareaSuningTescoanddistributionproblems.TherelevantmathematicalmodelofSuningTescodistributionrouteoptimizationisestablished.Andfromtheactualsituation,theuseofMATLABsoftwaretocalculatetheuseofantcolonyalgorithmtooptimizetheentiredistributionpathtoarriveattheoptimaldistributionpathtoachievethepurposeofreducinglogisticscosts.
【Keywords】SuningTescooptimizationalgorithmantcolonyalgorithm
目 录
一、绪论
（一）研究背景、目的与意义
1.研究背景
随着世界市场的不断发展，人们对物流服务也提出了更高的要求。
配送作为物流的基础功能也被人们愈加重视。
配送路径优化问题上的应用在社会各个方面也都有渗透，包括快递配送、医疗器械运送、避灾逃生、智能机器人等领域。
但由于很多企业在物流管理过程中，对运营管理不够完善，在制定配送方案时，不能做到完全的科学合理，甚至在一些市内短途项目上，配送方案还依靠人工的主观判断，导致运输路线和节点的不合理甚至重复，以致物流成本居高不下。
因此通过配送路径优化来降低物流成本就成为了企业的目标之一。
在这样的认识下，如何实现配送路径优化就成了企业要重点解决的问题。
科学合理地安排运输路线有利于降低配送成本，节约配送费用和时间，为客户提供更优质的客户体验。
这也是苏宁易购杭州地区提升利润空间，借此提高企业竞争力的有效方法。
2.研究目的
本文主要对苏宁易购杭州地区的配送路径进行研究，对其配送中出现的问题进行分析研究。
通过蚁群算法，对其配送路径提出优化方案，从而提升苏宁易购杭州地区的利润空间和企业竞争力，以期达到更快的发展速度。
3.研究意义
由苏宁易购映射出其他各大企业在配送环节有可能出现的问题，不论是物流企业还是一般企业中自营的物流部门，其本质都是以最小的代价来达成最优质的客户体验。
所以，企业必须尽力提高物流效率，提升经济效益，使配送管理达到一定的高度。
这对提高我国企业的整体服务水平和企业竞争力起到了良好的借鉴作用，也提供了一些咨询和参考。
（二）国内外研究综述
1.国外研究现状
国外致力于配送路径优化的研究已经有很长的一段历史，产生了很多关于车辆路径问题（VehicleRoutingProbiem，VRP）的优化方法。
Danting和Ramser（1959）在《Thetruckdispatchingproblem》中首次提出车辆路径问题,利用线性规划模型研究在系统中任意两点之间的最短路线。
P.Wark等（1994）创造出重复匹配算法，将时间约束和能力约束也考虑在模型应用中，将该算法用在VRP中。
意大利学者M.Dorigo（1991）系统地提出了一种基于蚂蚁种群的模拟进化算法，即蚁群算法。
AlbertoV.Donati（2014）在此基础上做出了改进，利用蚁群算法来求解时间依赖性的路径优化问题。
MichaelMorin（2015）研究了蚁群算法可见性问题，以此用于最佳搜索路径。
2.国内研究现状
国内学者对配送路径优化的研究起步较晚，但在路径优化的智能化算法方面发展还算迅速。
其中蚁群算法是运输调度和路径优化的一个有力的方法，在近几年也博得了许多国内学者的关注。
陈建军（2011）为了在最短时间内得到路径优化的全局最优解，提出了一种蚁群算法的路径优化算法。
张勇（2015）通过改进信息素的更新方式，提出了基于蚁群算法的配送路径优化研究。
杨娜（2017）着重分析了蚁群算法在物流配送、农业应用、居民出行等各个领域中的路径优化的应用。
王晓东（2017）通过节约矩阵引导蚂蚁搜索，并调整了信息素调整系数来改进蚁群算法，并将改进后的算法应用到单配送中心的配送路径优化问题中。
3.国内外研究评述
通过对有关资料的查阅可以发现，配送线路优化的本质是VRP问题（根据货量确定车辆分配和配送路线），国内外学者对配送路径优化的研究都日趋成熟，也有很大的实用价值。
并且随着研究的深化以及各企业对配送路径优化的高度重视，配送路径的优化方案一定会越来越完善，同时也更具适用性。
以上国内外的研究都对本文起到了很好的借鉴作用，苏宁易购杭州地区的配送方案还有可改进之处，因此本文运用蚁群算法对苏宁易购的配送路径优化给出一定的建议。
二、苏宁易购杭州地区的配送现状
（一）苏宁易购简介
2009年8月，苏宁易购尝试在线上运营，于2010年2月1日正式上线。
苏宁易购是以苏宁电器为强大的后台基础，以此建立起来的一种电子商务平台，凭借上市公司控股的独立公司来进行运作，被作为与实体连锁平行的销售渠道。
苏宁易购不再局限于家电销售，其覆盖传统家电、3c电器、家居产品、日用百货、快速消费品、娱乐产品、图书等多方面的品类。
与时俱进，苏宁也利用网购无国界的特点，依托在香港、日本的平台，利用其强大的管理后台、技术平台，渗透入国际电子商务市场。
苏宁易购的宗旨在于，利用苏宁现有的优势，形成自主式采购，独立销售，共享物流服务的运营机制，在实体店面着重于，店面服务、虚实互动、服务状态查询互动等方面，打造出与线下苏宁等量奇观的虚拟苏宁。
（二）杭州苏宁易购的配送现状概述
1、杭州苏宁易购配送现状
苏宁总部位于杭州，其配送方式在杭州地区更加直观可得。
苏宁易购在物流配送方面有其自身的模式，以自营物流为主，第三方物流为辅，即“自主物流+第三方物流”。
由于在网上销售过程中，客户是来自全国各地的，因此苏宁要采用最佳的物流模式，即配送中心模式。
通过配送中心，根据客户的订单以及销售预测，对采购、进货、保管进行规模化管理，然后根据订单的商品性质与数量，在规定的时间内送到客户的手里。
苏宁已经拥有配送车辆自备5000多辆，根据销售季节，配送中心会依据不同的需求来随时增减外包车辆，以此来避免车辆的浪费。
目前，苏宁易购在全国建立了60个物流基地，300个配送中心，5000个配送点，形成一种长途配送到市，短途配送到店，零售配送到户的一体化模式。
2010年6月，苏宁易购成立了物流配送体系特有的“轻骑队”——速递队伍。
该队伍的工作就得每日满载各种小商品，在城市街道之间穿梭。
目前，该队伍在全国68个城市，设立了208个快递点。
经过发展，苏宁易购已经完成大家电83城市半日达，220个城市次日达，全国300个城市被小件商品覆盖。
虽然苏宁拥有自营的配送中心，但对于一些较远、分送地散以及设施要求较高的，这就需要委托第三方进行配送。
比如其自身在配送方面，对于没有能力提供快速便捷的物流配送的订单，便将其小部分的物流配送业务或者全部的配送业务外包给第三方物流公司完成。
经过网上查询及对相关门店调研得到数据并整理如下：
表12010-2016年苏宁易购年营业额及门店数量
年份
年营业额（亿元）
门店数（个）
门店增长比例（%）
2010
755
1342
2011
938.89
1684
25.48
2012
967
1664
-1.19
2013
1052.9
1585
-4.98
2014
1089
1607
1.39
2015
1356
1638
1.93
2016
1486.8
1510
-7.81
2、配送中心和配送门店情况介绍
苏宁易购的经营范围遍布杭州的各个区域，第一时间将商品配送到客户手里。
本文选取2016上半年苏宁易购配送各类物品与电器到门店的平均值作为研究主体，以其配送路径作为研究对象，选取杭州市17个具有规模的门店进行配送路线研究。
表2-2为杭州苏宁易购配送中心及杭州地区17个门店的具体地理位置。
表2杭州苏宁易购配送中心及杭州地区17个门店位置
名称
地理位置
1.苏宁易购杭州配送中心
浙江省杭州市江干区津东路
2.苏宁易购坎山店
坎山镇人民路62-66号
3．苏宁易购益农店
浙江省杭州市萧山区益农路农贸
4.苏宁易购永丰路店
浙江省杭州市萧山区永丰路121
5.苏宁易购萧山机场店
浙江省杭州市萧山区黎明路1号
6.苏宁易购心中路店
杭州市萧山区市心中路805号绿都世贸广场E号楼1层
7.苏宁易购下沙店
下沙经济技术开发区文泽路99号
8.苏宁易购新塘路店
新塘路111号新城时代广场2号楼
9.苏宁易购临平店
临平世纪大道1号美亚大厦
10.苏宁易购丁桥店
丁桥镇蕙兰雅路578号
11.苏宁易购江南大道店
江南大道288号康恩贝大厦A座
12.苏宁易购武林店
湖墅南路90号
13．苏宁易购上塘店
上塘路456号钱江市场二楼
14.苏宁易购文一店
西湖区文一西路竞舟路交叉口
15.苏宁易购紫金港店
古墩路656号紫金港商务大厦
16.苏宁易购闲富南路店
杭州市余杭区闲富南路18号
在先进的信息系统的支持下，苏宁易购的配送是以订单为中心，将营销、物流、采购等统一在一个平台上。
配送中心在平台上通过线上的订单，及时做出反应，根据各门店的商品和电器销售状态来进行需求预测，得到合理的配送数量。
图2-1市XX地图杭州苏宁易购雨花配送中心及各门店的具体位置，1代表的是杭州雨花配送中心，2-18代表的是杭州地区代表型的17家门店。
图1杭州苏宁易购雨花配送中心及杭州各门店位置
3、配送现状分析
（1）苏宁易购作为网上综合购物商城，主要配送家电和家居百货等大件商品，杭州地区配送中心目前有10辆额定载重为5T的箱式货车作为配送车辆。
以确保各门店每日需求能够得到及时满足。
（2）苏宁易购各门店向配送中心提交订单，配送中心将订单按照商品分类、门店所要求的时间进行配送路径设计，并结合调度人员的经验和实际路况进行运输配送，经过整理，归纳出目前使用的7条配送线路，如图2-2所示：
图2杭州苏宁易购门店配送路线图
（3）各路线运输距离计算和装载率情况
根据以上配送路线图，可以计算得出杭州苏宁易购具体的配送路线信息，如表2-3所示：
表3苏宁易购杭州地区配送路线信息表
配送路线
配送距离（km）
装载量（t）
装载量占比（%）
1-6-2--3-1
82.1
4.2
84
1-5-4-7-1-
54.7
3.8
76
1-9-10-1
58.1
3.6
72
1-13-12-1
62
2.4
48
1-15-14-1
61.9
3.0
60
1-8-11-16-1
98.9
2.3
46
通过此表可以得知，苏宁易购目前有6条配送路线，运输总里程是417.7km，当日的配送总需求是19.3t，平均装载率64.3%。
三、苏宁易购杭州地区配送存在问题
通过对上述表3配送路线信息表的分析，发现了苏宁易购杭州地区在配送环节的一些不足之处，主要体现在下面几个方面：
（一）车辆行驶里程过大
在目前半人工的车辆调度情况下，配送路线还存在一定程度上的不合理，导致行驶里程居高不下，如表3中体现的2016上半年平均运输总里程有417.7km，这就造成消耗作业时间偏多、工作效率降低和工作时间的浪费，影响配送时效甚至造成经济损失。
其中配送时效关系到能否快速、准确地把货物送到对应门店，不影响门店的日常经营。
因此如何尽可能地缩小行驶里程就显得尤为重要。
（二）装载率低
从表3可以清楚地看出，6辆车中装载率最高的只有84%，最低的只有46%，平均装载率只有68%，车辆装载不饱和。
甚至在配送完成后返程的过程中往往是空车返程，不能充分利用车辆装载容积，这些问题都造成了很大的运力浪费，也造成了配送成本的无谓增加。
这会导致苏宁易购物流总费用过高，也会间接影响企业在市场上的核心竞争力状况。
（三）车辆配置过多
2016上半年平均每天需6条配送线路，现有车辆资源有10辆5t货车。
车辆配置不合理，配送车辆过多，占用了不必要的运力资源，出现车辆闲置造成浪费，导致企业运力的浪费。
根据以上问题，需要对自有车辆的规模进行优化。
（四）配送成本偏高
配送效率低下及运力浪费导致了配送成本居高不下，也就是说同样的配送成果，杭州苏宁易购所要付出的代价更高，导致企业难以达到理想的利润收入，严重影响企业竞争力。
四、苏宁易购杭州地区配送路径优化
通过对苏宁易购杭州地区配送中存在的问题进行分析，本文决定建立一个相关的数学模型，用蚁群算法来对苏宁易购的配送优化进行求解，并运用MATLAB来计算出合理的配送路线，以提高苏宁易购的配送效率。
（一）蚁群算法所需要的数据收集
1.各门店需求量
本文选取2016年上半年苏宁易购杭州地区各门店对各类物品与电器的平均需求量作为研究数据，衡量单位为t，具体需求量数据如表3-1所示：
表4苏宁易购杭州地区各门店6月12日需求量
门店编号
门店名称
需求量（t）
2
苏宁易购坎山店
1.0
3
苏宁易购益农店
1.2
4
苏宁易购永丰路店
2.0
5
苏宁易购萧山机场店
1.9
6
苏宁易购心中路店
1.6
7
苏宁易购下沙店
1.5
8
苏宁易购新塘路店
1.0
9
苏宁易购临平店
1.3
10
苏宁易购丁桥店
1.0
11
苏宁易购江南大道店
1.4
12
苏宁易购武林店
1.4
13
苏宁易购上塘店
1.0
14
苏宁易购文一店
1.7
15
苏宁易购紫金港店
1.3
16
苏宁易购闲富南路店
1.2
通过各门店的具体地址，依靠XX的地图拾取平台，获取了苏宁易购在杭州地区各门店的经纬度数据。
如表5所示：
表5苏宁易购杭州地区配送中心及各门店的经纬度坐标
门店编号
门店名称
经纬度坐标（x，y）
1
苏宁易购杭州配送中心
120.359391,30.291435
2
苏宁易购坎山店
120.421676,30.190435
3
苏宁易购益农店
120.597488,30.197638
4
苏宁易购永丰路店
120.468177,30.302352
5
苏宁易购萧山机场店
120.472983,30.237208
6
苏宁易购心中路店
120.272588,30.185554
7
苏宁易购下沙店
120.353938,30.32346
8
苏宁易购新塘路店
120.213593,30.270518
9
苏宁易购临平店
120.310689,30.413323
10
苏宁易购丁桥店
120.235703,30.361687
11
苏宁易购江南大道店
120.216245,30.212221
12
苏宁易购武林店
120.162263,30.283597
13
苏宁易购上塘店
120.159631,30.308452
14
苏宁易购文一店
120.110232,30.292554
15
苏宁易购紫金港店
120.104329,30.311114
16
苏宁易购闲富南路店
119.989741,30.227101
（二）苏宁易购杭州地区配送路径优化模型构建
1.模型建立的目标
建立模型的目的就是优化杭州苏宁易购的配送路径，对苏宁易购杭州地区的物流成本进行降低，通过降低利润成本，从“第三利润源泉”出发，提升该企业的利润空间，也间接的增强了企业的核心竞争力。
但是在实际操作中，企业利润与配送路径只是间接联系，难以看出直观的联系。
所以不能将利润作为函数的目标，但是可以将最大化缩短车辆里程作为优化目标。
本文根据杭州苏宁易购在配送中的实际状况与特点，建立如下的配送路径优化问题，即VRP模型并选择最优路径，以解决其配送路径优化问题。
2.建立模型
本文以苏宁易购雨花配送中心到杭州市范围内17个苏宁易购门店的配送路径为研究对象，结合杭州苏宁易购的实际配送特点来建立VRP模型。
要完成该模型的建立，需要注意以下几个约束条件：
每辆车所装载的货运总量不能超过车的最大载重量.
每家门店节点不能重复访问。
必须满足用户的到货时间要求。
本文需重点考虑的期望结果主要有两个：
车辆数最少、总里程最短。
配送中心的编号为0，各客户点的编号为i（i=2,3,4…h），各车的编号为s（s=1,2,3…k）。
依此可以建立如下以车辆总里程作为目标函数的数学模型，如图3-1所示：
图3VRP数学模型
（三）运用蚁群算法求解路径优化模型
1.蚁群算法概述
蚁群算法（ANTCOLONYOPTIMIZATION）是指对蚂蚁没有被事先告知食物所在地的情况下寻找优化路径的寻径方式进行模拟，从而得出的一种仿生算法，也是一种几率型算法。
蚁群在寻找食物时寻求优化路径的流程大概如下:
当一只蚂蚁找到食物后，会向四周散发一种挥发性的分泌物，也就是学术上称作“信息素”的物质来指导其他蚂蚁的运动方向。
在应用到我们的配送路径优化问题时，信息素的浓度就可以类比为配送路程的远近。
第一只找到食物的蚂蚁散发的信息素可以吸引越来越多的蚂蚁到达食物源并找到食物。
而一些没有被吸引过来的蚂蚁另辟蹊径，找到了更短的路径，也会有更多的蚂蚁被吸引到这条更优化的路径上来。
如此充分运行，就会有大多数蚂蚁重复到最短的路径上来。
2.蚁群算法的计算步骤
蚁群算法的计算步骤图如下图4所示：
图4蚁群算法的计算步骤
3.蚁群算法的计算结果
将表4苏宁易购杭州地区各门店2016上半年需求量和表5苏宁易购杭州地区配送中心及各门店的经纬度坐标带入蚁群算法的相应程序代码中，输入MATLAB软件中，得到以下运算结果，软件运行结果如图5，总距离变化如图6，具体的配送路线如图7，MATLAB程序代码见附录。
图5MATLAB软件运行结果图
图6总距离变化图
图7配送路线图
优化后的4条最短路径结果，优化后各路线安排，各条线路载重量以及其装载率如表6所示（1代表配送中心，2-18代表各门店）
表6优化后各路线安排，各条线路载重量以及其装载率
路线安排
行驶距离（km）
装载量（t）
装载率（%）
1-7-9-10-8-1
48.9
4.8
96
1-13-12-11-16-1
91.9
5
100
115-14-6-1
61.9
4.6
92
1-5-4-1
29.5
2.7
54
（四）优化结果分析
1.优化结果对比
通过对以上蚁群算法得出的结果和数据，与之前杭州苏宁易购的配送情况进行比较分析，得出优化分析的对比结果，如表7：
表7优化前后结果对比
差异项目
优化前
优化后
优化值
车辆行驶距离（km）
417.7
231.4
76.3
平均车辆装载率（%）
64.3
96.5
32.2
车辆数（辆）
6
4
2
车辆行驶距离缩短
优化后的总运距为231.4km，相比优化前的417.7km缩短了186.3km，明显优于杭州苏宁易购目前使用的配送方案，缩短了配送里程和作业时间，提高了配送效率，大大提高了配送货物到对应门店的及时性，一定程度上更好地协助了各门店的日常经营，间接提高了企业的核心竞争力。
装载率大幅提高
在配送路径优化之前，货物配送的装载率普遍偏低，平均装载率
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