张 欣

（江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌 330013）

电子商务环境下云配送在物流路径优化中的应用

张 欣

（江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌 330013）

互联网环境下，电子商务迅速发展，其物流配送服务要求越来越高，电子商务的主要优势在于方便、快捷，而物流配送是决定电子商务快捷、方便的重要因素。基于云配送的物流服务在于寻求最低成本、最短时间将客户商品准量、准时、安全送达。因此，将更有利于促进电子商务可持续发展。鉴于此，结合电子商务环境下物流配送的特点和要求，加入云配送相关概念，建立模型探讨电子商务物流配送路径优化的对策。

云配送；电子商务；物流网络

一、引言

信息技术和网络的迅速发展，互联网在全球发展开来，传统商业模式在互联网下出现新的特征。相关商业机构为了紧跟时代发展潮流，都在尽可能地改变自己原有的商业运作模式，以互联网为基础的电子商务就应运而生。电子商务是指在世界各地广泛的商业交易活动中，因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买方卖方存在地域差异而进行各种商贸活动，实现购物者的网上消费、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。中国电子商务研究中心检测数据显示，2015年中国电子商务市场交易规模为16.2万亿，较2014年增长21.2%。其中B2B运营商平台营收超200亿，增速达到6.9%，网络购物市场交易规模3.8万亿，较2014年增长37.2%。因此，今天迅速发展的电子商务活动，是否有高质量物流服务是消费者评价电子商务满意程度的重要指标。因此，要最大限度发挥电子商务高效、便捷的特点，就应该建设与其配套的便捷的电子商务物流配送系统。

二、基于云配送的电子商务物流配送系统的运作需求

电子商务云配送物流模式我们可以从以下两个角度进行分析。

（一）电子商务对云配送的目标层需求

实现高效率是电子商务的目标层需求，低成本和跨时空交易也是电子商务的应有内容。具体分为以下几个方面。

1.高时效、广范围。当下电子商务活动的广范围对物流配送的时效性有很高的要求，电子商务的快捷、便利以及客服无地域限制是吸引广大客户的重要原因，根据地域的不同，有针对性地提供当日达、次日达等服务项目。特别是生鲜食品，越早送达，越能给客户带来最满意的体验价值。针对这些种种因素，电子商务合作企业的物流服务公司就要建立遍布全国乃至全世界的物流服务配送网络，特别是在跨国物流服务的时候，不同国家企业之间的物流资源整合运用就显得尤为重要，能为消费者提供更好的最后一公里送达服务。

2.高质量、低成本。相较于传统粗放的物流配送模式，在电子商务环境下，客户对物流配送服务的质量有了明显的提高，如何保证在物流配送中低的破损率以及低的丢失率，最终送达时能为消费者提供完好无损的物品就显得尤为重要。于此同时，电子商务活动因为以网络为载体，没有实体店面租金等相关费用，所以大大降低了交易中信息的获取成本和由于减少了中间环节而省去的交易成本。

3.个性化服务。云配送是一种低耗费、高效率的物流配送模式，打破传统空间的束缚，以物流资源共享为基础，提供高敏捷性和可伸缩性的，用户可以参与的新型物流配送模式。云配送可以参照客户自己平时的使用习惯、行为偏好和特点等诸多因素，并通过平台协调仓储、运输等环节向用户提供能满足其自身需求的各种个性化服务。

（二）电子商务对云配送的技术层需求

相较于传统商业模式，电子商务将交易流程电子化，突破了时间和空间的限制，使得交易活动更加便捷，不仅如此，电子商务还提供了丰富的信息资源，使得交易更加公平、透明。除此之外，电子商务是当前发展最快的交易方式之一，拥有集成性强、效率高、便捷性、协同性等特点。因此，为了追求更快的、更高效的物流配送服务，电子商务对云配送系统提出了敏捷化运作、协同化管理的技术要求以及整合物流信息资源的技术支持能力。

三、基于云配送的物流配送系统在电子商务中的应用

（一）电商时代下的物流云配送

当今电子商务的快速发展，使得市场竞争程度愈发强烈。与此同时，顾客需求的多样化和个性化对电子商务环境下的物流配送提出了更高的要求。但是当前我国电子商务物流配送由于在技术和管理方面的不足，各种资源难以进行统一协调，以至于无法满足物流配送“多类别、小批量、多批次”的物流配送要求。云配送是一种按客户在云平台上信息使用量付费的一种模式，该模式提供了大量的、可用的货源及车源信息，这些信息进入可配置的资源共享池（资源包括网络，服务器，应用软件等）。当客户登录云平台后，这些资源就能够被快速查阅，并且客户只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互就能达成目的。基于云配送的物流模式是紧紧围绕客户需求，在电子商务物流配送中加入云计算技术，以使对现有各种物流资源统一优化整合，将物流每个环节相连接，为客户提供网络化、智能化物流配送的崭新模式。通过云计算将物流配送的各种资源全方位衔接、察觉和反馈控制，最后形成趋于完善的、动态拓展的物流配送服务云体系。

（二）云配送环境下物流车辆路径优化的优势

基于云配送的物流车辆路径优化问题的数学模型与传统车辆路径优化问题的数学模型在本质上是一样的，都是通过合理安排车辆的配送路线和行车时间，使目标函数最优，即配送时间最短和成本最低，区别在于模型前提条件的构建，传统优化模型中所有因素都是确定的，而基于云配送的物流车辆路径优化模型中某些因素是动态变化的，例如车辆位置、车厢环境等。该模型能有效降低物流配送时间和成本，提高服务效率，相较于传统模型，该模型更具有实用价值，基于云配送的物流车辆路径优化服务具有以下优势。

1.云配送将各种分散独立的应用资源集中在同一个平台下。云中心中有丰富的海量信息资源，如构建整车优化模型所需的实时交通信息、天气信息、物流信息等，用户通过统一接口获取所需多源数据资源，实现所需物流配送业务的自适应。

2.云配送是将所有计算机、应用资源集中起来，通过软件自动管理，在云端以服务形式向用户提供基础架构、应用服务、软硬件资源等。物流企业通过SaaS模式取得所需服务，不需要购买昂贵的硬件设施，也无需负担频繁的升级维护费用，只需支付低廉的服务费用即可拥有所需的服务，提高物流的配送服务效率。

3.云配送实现物流资源的开放和用户无差别访问，在云配送上构建物流车辆路径优化应用服务，则用户通过统一的接口就可以获得物流配送的信息资源，构建自己的应用。

四、基于云配送的物流配送系统路径问题优化模型的建立

（一）问题描述

将物流配送问题看作带有时间约束的单配送中心的路径规划问题，在云配送的支持下，海量信息共享，实时更新及查询，因此该配送系统可按实际情况选择配送路径，在配送过程中，根据客户所在地的交通情况，可用例如公路、铁路相结合的方式进行配送，提高配送效率，降低成本，提高客户满意度。此处将问题描述为：设多名客户对某货物提出需求，利用云配送优势，可查询配送之前需要的当前公路、铁路相关信息，利用海量的信息资源共享优势来为客户送货，最后经公路运输的车辆配送任务完成返回出发地，同时货物要在客户要求的时间内到达，竟可能时间短、路径短，每辆车的载重量与完成一次最远路程是相关的。在配送过程中，已知客户的位置坐标，客户需求量，而且有足够的库存，且每个客户至多只有一辆车经过，合理安排行车路线和时间，使得配送费用最少，时间最少。

（二）优化模型的建立

该优化问题的相关参数设定为：车辆的数量为K={K∣K=1，2，3…m}辆车，车辆的载重量为Qk，最远行驶距离为Dk，车辆购置成本为Ck，每公里行驶费用为Mk，铁路运输按照货物的重量计算，每吨货物运费基础价格1为Fi，基础价格2为Ti。

其中 i=1，2，n，j=1，2，n，k=1，2，m，Xijk、Bij0为决策变量。

i=0表示物流园区到达时刻客户表示为I={i∣i=1，2，3…n}，客户i的需求量为Ai，货物在客户要求的时间[Ei，Li]内到达，客户 i、j 的距离为 dij，其中公路运输距离为 rij，汽车平均速度为 Vij，行驶时间表示为tij，火车平均速度为Vij，行驶时间表示为 Tij，配送到达客户 i 的时刻为 Si，ti表示客户 i 货物卸载时在物流配送过程中的时间，本着最小费用，较合理时间，建立基于云计算的物流园区配送路径优化模型：

约束条件（1）表示若选择公路，则路线上所有客户的需求量不超过车的载重量；条件（2）表示车辆运输货物所行的总路程不超过车辆一次配送的最大行驶距离；条件（3）表示车辆从客户到客户配送货物的行程不超过两地距离；条件（4）表示每个客户最多由一辆车送货，当时所有车辆在配送中心；条件（5）表示货物在规定的时间内到达。

（三）模型优化求解

在数学问题中，路径优化问题是NP难题，很难求得最优解。在解决这个问题时采用遗传算法对模型进行优化求解。结合该模型，利用遗传算法问题求解。

1.初始化求解。采用自然编码方式表示可行解，染色体长度为决策变量数，所有满足条件的染色体生成集合空间，算法搜索在染色体空间进行。

2.个体评价。建立适应度函数，用适应度值大小评价染色体的优劣，在此针对优化模型，建立一个评价函数，如下所示：

3.选择。选择过程为染色体的优胜劣汰过程。将评价函数值高的染色体作为父代模板进行遗传。

评价函数为：

4.交叉。通过交叉过程，产生新个体，本文中采用单点交叉的方法，在某固定的某一位置选择交叉基因形成新的染色体。

5.变异。通过变异，产生新个体。用随机产生基因某个位置取反，获得新个体。

6.停止准则。按照固定的进化代数作为GA终止条件，获取最优解。

（四）算例分析

某物流园区有一物流配送中心，现设定该中心有送货客户4个，配送车辆2台，其中客户的具体要求详见下表，规定客户需求量为T，单位长度KM，时间单位min。

表1　客户需求量、地理坐标与时间区间

配送车辆最大载重为10T，vij=65km/h，车辆最大行驶距离Dk=30km，Mk=0.005，Fi=7.2/T，Ti=0.042/T，Vij=70km/h。把客户按1-4进行编号，配送中心编号为0，对0-1、0-2、0-4用铁路运，现分别用传统的遗传算法和云配送支持下的模型算法对算例进行求解。遗传算法得到两条最优运送子路径0-4、0-1-2-3，配送最短时间为142.35h，最小运输成本为1276.24元。云配送支持下的模型算法也找到两条最优子路径，分别为0-4和0-3-2-1，最小配送成本降至780.43，最短配送时间有细微增幅。

五、结语

基于云配送的路径优化问题，在配送路径选择方案上有了更多的选择，运输费用在整个运输过程中有所减少，但时间有可能较长。在实际路径规划当中，考虑到一些其他费用的影响因素，可以按照实际情况选则配送方案。云配送就是在海量实时条件下，对配送路径进行优化研究，再结合数学优化及组合最优化理论建立数学模型，再用遗传算法将其求解，并将结果进行对比，在云配送支持下的物流园区配送系统增加了路径选择方案，同时减少了运输费用。因此，将云配送应用到物流领域，将进一步提高物流作业效率，降低物流成本。

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Application of Logistics Network On Cloud Distribution Mode under E-commerce Background

ZHANG Xin
(J iangxi University of Finance and Economics，College of Information Technology，Nanchang，J iangxi 330013)

The development of E-commerce whose the demand of logistics services is increasingly high is rapid with the condition of Internet.Logistics is the important factor that judge whether E-commerce is quick and convenient because quickness and convenience are the main advantage of E-commerce.Seeking the lowest cost and shortest time，the order of cloud-distribution based logistics is sent the commodity to custom quantitatively，safely and on time.Therefore that will promote the sustainable development of E-commerce.In view of this，adding the conception of Cloud Distribution，associated with the characteristic and requirement of logistics distribution in circumstance of E-commerce，we build a model to discuss the strategy of Path optimization in logistics distribution of E-commerce.

cloud distribution; e-commerce; logistics network

F252

A

1009-9545（2016）02-0039-04

2016-01-26

张欣（1989-），男，硕士研究生，主要从事物流系统与规划研究.