B2C模式下撫州農產品物流配送路徑優化研究

宋月嬋 SONG Yue-chan；黃晨 HUANG Chen

（①贛東學院，撫州 344000；②東華理工大學，南昌 330013）

0 引言

撫州市位于江西省中東部，自古為農桑富庶之地，素有“贛撫糧倉”之稱，現代農業特色鮮明，有機農產品種類繁多，其中“南豐蜜桔、廣昌白蓮、崇仁麻雞”等更是譽滿海內外。農產品的銷售及配送是決定撫州農業發展的一個重要環節，是促進撫州鄉村振興的重要途徑，當前，農產品配送領域存在運輸途中農產品易腐爛、損耗率高、資源利用不合理、物流成本高等缺陷，嚴重阻礙了撫州農業經濟的科學化、現代化發展。

電子商務最早產生于20世紀60年代，是一種通過網絡進行的商業模式，具有安全性、普遍性、低成本和高效率等特征，包括B2B、C2C、B2C三種模式。隨著B2C電子商務在其他行業的廣泛應用與快速發展，農產品的B2C電子商務模式也隨之產生，該模式是指農產品電商企業通過農產品生產基地供給農產品，然后通過電子商務平臺，以物流配送的方式向消費者進行銷售。農產品電商的快速發展，使消費者可以更加方便、快捷地通過網絡完成交易，提升了消費者的滿意度。但由于撫州物流配送產業發展緩慢，撫州B2C模式下的農產品物流配送體系仍存在許多缺陷，例如隨著消費者需求的變化，配送網絡更加復雜，配送成本增加以及運輸過程中農產品因腐爛引起的損耗等，這些因素已經嚴重阻礙了撫州農產品電子商務的發展，其中優化車輛路線是解決物流配送的關鍵環節，可以有效地降低配送成本，減少農產品損耗。因此，如何應用現代決策理論和數學方法，對B2C電子商務模式下物流的配送路線問題進行優化和布局不僅具有理論價值，而且有著至關重要的現實意義。為此，本文基于節約算法對B2C模式下農產品物流配送的路徑問題進行分析研究，為撫州農產品的配送科學地規劃配送路線，降低物流配送成本，減少農產品物流配送過程中的損耗，進而促進撫州農業經濟的發展。

1 B2C模式下農產品物流配送路徑優化模型

在B2C電子商務模式下，農產品的物流配送具有服務對象數量眾多、客戶位置分散等特點，物流配送體系極為復雜。因此如何科學合理的制定B2C模式下的農產品配送路徑，提高資源利用率、降低物流配送成本，提高顧客的滿意度，已成為撫州B2C電子商務發展的當務之急。車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem，VRP）是一類典型的物流配送優化問題，自1959年G.Danting和J.Ramser首次提出，便引起了運籌學、計算機應用、圖論等領域學者的廣泛關注與研究，并將其研究成果應用于物流運輸系統等領域。經典的VRP問題定義為：對一系列發貨點或收貨點，組織調用一定數量的車輛，安排適當的行車路線，使車輛有序地通過它們，在滿足貨物需求量、交貨時間、車輛容量限制等約束條件下，達到路程最短、費用最少等目標。

目前對VRP問題的求解方法分為兩大類：精確算法和啟發式算法，其中精確算法可求出其最優解，主要包括割平面法、分枝定界法等。但由于車輛路徑優化問題是NP-hard問題，難以得到全局最優解，因此，啟發式算法已成為學者研究的主流。啟發式算法可求出組合優化問題的一個近似解，一般用于解決NP-hard問題，主要包括節約算法、遺傳算法等。

1.1 B2C模式下物流配送的VRP模型

1.1.1 模型建立的基本思想

B2C模式下物流配送的VRP模型的基本思想描述如下：B2C電子商務企業通過Internet獲取客戶的訂單情況，包括商品需求量、地理位置等，然后利用信息技術確定實際配送網絡，要求在滿足商品需求量、車輛容量限制等約束條件下，規劃出最優的車輛配送路徑，使得配送總距離最短。

1.1.2 模型建立

根據上述B2C模式下VRP模型建立的基本思想，建立B2C模式下物流配送路徑優化的數學模型如下：

設現有一物流配送中心P，擁有M輛車，每輛車的載重量為q（=1，2，…，M），現向N個客戶送貨，客戶為P，其對應貨物需求量為r（i=1，2，…，N），配送中心到客戶及各客戶間的距離為d（i=1，2，…，N-1；j=1，2，…，N；i＜j；i=0表示配送中心），要求在同一天內完成配送并返回該配送中心。試確定所需車輛數K（K≤M）及各車輛的配送路線，使運輸總距離z最短。

約束條件：

四要創新集體土地利用制度，研究農村移民承包地和宅基地資源資產化措施，推進承包地和宅基地市場化運作，讓土地成為移民增收致富的新途徑。

①配送所需要的車輛數不得大于該配送中心所能提供的車輛數；

②每條線路中客戶的總需求量不能超過配送車輛的載重限制；

③每個客戶的商品都需一次性配送到，并且僅由配送中心的一輛車進行配送；

④車輛從配送中心出發，完成任務之后都要返回到該配送中心。

決策變量如下：

數學模型：

1.2 節約算法

1964 年Wright和Clarke首次提出節約算法，該算法是一種比較經典的啟發式算法，用來解決車輛數目不確定的VRP問題。節約算法的基本原理為三角形任意兩邊之和大于第三邊。設P為配送中心，現分別向配送點P和P配送貨物，P到P和P的距離分別為d和d，兩個配送點P和P的之間的距離為d，現比較兩種配送方案，如圖1的①和②所示。

圖1 節約算法

節約算法的基本步驟如下：

①求出配送網絡中各節點之間的距離，得到配送里程表。

②根據公式（8），計算所有節點的節約里程數。

③將節約里程數按降序排序，得到配送節約里程排序表。

④在滿足車輛最大載重限制的條件下，根據節約里程排序表，依次對回路進行合并，直到獲得最優的配送路線方案。

2 案例分析

撫州某大型農產品電子商務企業位于撫州城區，該企業配送商品主要包括蔬菜、水果、禽蛋等農產品，其配送范圍幾乎覆蓋撫州市各個區域，由于該公司物流配送系統不完善，主要采取一對一的物流配送方式，導致配送時間長、物流成本高、農產品在長時間配送途中損耗大，造成了資源的嚴重浪費。為此，本文應用節約算法為該企業進行車輛路徑優化。

以撫州某大型農產品電子商務企業作為配送中心P，現向8個客戶P（j=1，2，…，8）配送貨物，假設配送中心有2臺1噸和1臺2噸的貨車車型可供選用，配送成本為10元/公里，車輛固定出車費用為50元/輛?，F應用節約算法為該企業制定最優的配送路線及車輛運行方案，使總配送費用最少。

①據調查，配送中心與客戶的距離，客戶之間的距離及客戶的需求量如表1所示。

表1 配送里程表 單位：公里

②根據配送里程表，按照節約算法的計算公式，求出相應的節約里程數（表2括號內數字表示），計算結果如表2所示。

表2 節約里程表 單位：公里

③節約里程數按降序排序，排列結果如表3所示。

表3 配送節約里程排序表 單位：公里

④按照配送節約里程排序表，并根據車輛載重及客戶需求量，不斷修正配送路線，直到得到最優配送路線方案。首先確定初始配送方案，配送中心派8輛1噸的貨車對每位客戶采用一對一的配送方式進行送貨，由此產生8條配送路線，總配送里程為2×（8+12+10+16+12+9+15+11）=186（公里）。然后，根據配送節約里程排序表，首先連接P-P，形成線路P→P→P→P，車輛載重達到0.2+0.5=0.7（噸），繼續連接節點P，形成線路P→P→P→P→P，車輛載重達到0.2+0.5+0.25=0.95（噸），滿足車輛載重限制，因此，確定第一條配送路線：P→P→P→P→P，以此類推，依次對剩余節點進行合并，進而獲得最優配送路線方案，如表4所示。

表4 最優配送路線方案

由表4可以看出，線路優化前，撫州某大型農產品電子商務企業對每個客戶都采用一對一的配送方式，配送車輛為8輛1噸的車型，總配送里程達到186公里，配送總費用為2260元。經過節約算法優化后，配送路徑為三條，配送車輛為2輛1噸和1輛2噸的車型，配送總里程為101公里，配送總費用為1160元，優化后的配送方案共節約配送里程為85公里，節約總配送費用為1000元。

由此可見，通過節約算法優化后的配送路徑規劃方式，解決了迂回運輸和重復運輸等問題，不但節約了配送的時間，而且有效降低了物流配送的成本，做到資源的合理利用，實現物流科學化，對撫州農產品的物流配送提供理論指導意義。

3 結語

在電子商務快速發展的大背景下，農產品的物流配送逐步實現了科學化、系統化，但產業發展仍處于探索階段，B2C模式下撫州農產品的物流配送仍然存在物流配送系統不完善，物流配送路徑不合理等問題，為此本文建立了B2C模式下以配送總距離最短為目標的VRP模型，并將該模型對撫州某大型農產品電子商務企業進行實證研究。仿真結果表明，應用節約算法優化后，不僅配送距離明顯縮短，而且節約了總的配送成本，提高了物流的總體效益。因此，該模型為優化撫州農產品物流配送路徑不僅提供了理論支持，而且具有十分重要的現實意義。但實際的農產品物流配送過程更為復雜，例如配送中心不止一個，車輛種類繁多，客戶對送貨時間有具體要求等，這些將是今后進一步的研究方向。