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烟草商业企业基于时间成本的物流线路优化研究

出处:论文网
时间:2018-05-11

烟草商业企业基于时间成本的物流线路优化研究

  中图分类号:F253 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2017)013-0-01

  一、引言

  随着我国烟草行业从传统商业向现代流通模式的转变,烟草物流配送正逐步向“集约化管理、规模化经营、专业化物流、标准化服务”方向发展,如何实现物流配送高效、低成本的运作模式,提高烟草企业整体竞争力水平,是许多烟草企业面临的一个关键问题。

  文章提出了一种基于时间成本的物流线路优化方法,通过科学规划配送线路、平衡每日订单分布等方式,使卷烟网络分布更加合理,进一步降低固定投入和?I务成本,提高供应链管理水平。

  二、算法模型

  基于时间成本的物流线路优化计算主要运用到三个求解算法,分别是聚类算法、最优路径算法和订单日规划算法。基本求解方案是:第一步按照车辆装载率完成对客户兴趣点聚类;第二步细致优化配送路径;第三步平衡每日订单分布。

  1.聚类算法

  聚类是空间数据挖掘中的一个重要研究领域,是指将物理的或抽象的对象分组成为由类似对象组成的多个类(簇)的过程。

  以绍兴烟草为例,聚类计算时首先采用自下而上的一阶段方法对全地区26000个零售户点进行聚类,获得411个初始聚类结果。再根据实际需求,按照类容量将前408个类作为直接指派的初始类核,以配送车装载率90%作为类容量上限,进行直接指派聚类,最终获得聚类结果。

  2.最优路径算法

  最优路径算法的目标是寻找给定起点和终点间的最短路径,文章采用Dijkstra(迪杰斯特拉)算法。Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。

  ⑴初始时,S只包含源点,即S=v。U包含除v外的其他顶点,U中顶点u对应的距离值为边上的权(若v与u有边)或 ∞(若u不是v的出边邻接点)。

  ⑵从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。

  ⑶以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值为顶点k的距离加上边上的权。

  ⑷重复步骤(2)和(3)直到所有顶点都包含在S中。

  3.配送工作量模型和订单日规划算法

  进行订单日规划时,文章引入工作量模型概念,将综合作业时间作为线路优化的单一标准,把送货户数、送货量、行驶里程等多维度统一转换成工作时间,解决线路优化时指标过多,计算困难的问题。

  综合作业时间=装车交接时间+车辆行驶时间+基本服务时间+客户交接时间+现金缴款时间。装车交接时间=(装车准备时间×车次)+(装车框数×单框装车时间)

  订单日规划算法的目标是确定各配送线路的配送车辆和配送日,规划要求满足以下约束条件:车辆数最少;一周内各配送车辆工作时间基本均衡;每天各配送车辆工作时间基本均衡;每天工作时间上限设定6.5小时。

  订单日规划算法模型:

  约束条件:

  (1.1)

  (1.2)

  (1.3)

  (1.4)

  i 需要安排的路线序号;取值范围从1到路线的最大数;

  j 送货车序号;取值范围从1到指定车辆数;

  k订单日的序号;取值范围从1到5,表示一周配送5天;

  b每天所有车辆工作时间的上限;

  c每辆车一周工作量上限;

  d每辆车每天工作量的上限,d为6.5小时。

  公式(1.1)一条路线有却只能有某辆车在某一天配送;

  公式(1.2)每天所有车的工作量不能超过上限b;

  公式(1.3)每辆车每周的工作量不能超过上限c;

  公式(1.4)每辆车一天的工作量不能超过上限d。

  三、结语

  “低成本、高效率、优服务”是烟草物流建设的重要目标,文章提出的基于时间成本的物流线路优化算法,将影响物流成本的多维度指标转化为综合工作时间进行分析计算,为烟草商业企业科学合理的进行物流线路优化,提供了较完整的解决方案。

烟草商业企业基于时间成本的物流线路优化研究

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