基于協(xié)同配送理念的快遞與外賣路徑規(guī)劃策略及實(shí)踐研究

基于協(xié)同配送理念的快遞與外賣路徑規(guī)劃策略及實(shí)踐研究一、引言1.1研究背景與意義隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和人們生活方式的轉(zhuǎn)變，電子商務(wù)和外賣行業(yè)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。國家郵政局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2023年全國快遞業(yè)務(wù)量累計(jì)完成1201.2億件，同比增長19.4%，收入規(guī)模達(dá)1.1萬億元。與此同時(shí)，外賣市場也持續(xù)擴(kuò)張，2023年中國外賣市場規(guī)模突破1.2萬億元，年增長率穩(wěn)定在15%左右。這些數(shù)據(jù)直觀地反映出快遞與外賣業(yè)務(wù)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中的重要地位。快遞與外賣配送作為這兩個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響著消費(fèi)者的體驗(yàn)和商家的運(yùn)營成本。在實(shí)際配送過程中，兩者存在諸多相似之處，例如配送范圍多集中在城市區(qū)域，服務(wù)對象多為居民和商戶，且配送路徑存在大量重合。此外，快遞與外賣單量在時(shí)間分布上具有互補(bǔ)性，快遞業(yè)務(wù)量相對較為均衡，而外賣業(yè)務(wù)量則呈現(xiàn)明顯的早午晚餐高峰和其他時(shí)段的低谷。這為兩者共同配送提供了現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。當(dāng)前，快遞與外賣配送面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面，城市交通擁堵日益嚴(yán)重，配送車輛在道路上的行駛時(shí)間增加，導(dǎo)致配送效率降低。另一方面，配送成本不斷上升，包括人力成本、車輛損耗、燃油費(fèi)用等，給企業(yè)帶來了較大的運(yùn)營壓力。同時(shí)，消費(fèi)者對配送時(shí)效性和服務(wù)質(zhì)量的要求越來越高，如何在保證配送質(zhì)量的前提下，提高配送效率、降低配送成本，成為快遞與外賣行業(yè)亟待解決的問題。共同配送作為一種創(chuàng)新的配送模式，將快遞與外賣的配送業(yè)務(wù)進(jìn)行整合，通過優(yōu)化配送路徑，實(shí)現(xiàn)資源共享和協(xié)同運(yùn)作。這不僅可以減少配送車輛的數(shù)量，降低交通擁堵對配送的影響，還能充分利用雙方的閑置運(yùn)力，提高車輛的裝載率，從而有效降低配送成本。合理的路徑規(guī)劃能夠縮短配送時(shí)間，提高配送效率，滿足消費(fèi)者對時(shí)效性的需求，提升用戶體驗(yàn)。從理論層面來看，研究快遞與外賣共同配送的路徑規(guī)劃，有助于豐富和完善物流配送理論體系。傳統(tǒng)的物流配送理論主要側(cè)重于單一類型貨物的配送，對于快遞與外賣這種具有不同特點(diǎn)和需求的共同配送研究相對較少。本研究將綜合考慮快遞與外賣的配送需求、時(shí)間約束、車輛載重等因素，構(gòu)建科學(xué)合理的路徑規(guī)劃模型，為物流配送理論的發(fā)展提供新的思路和方法。從實(shí)踐層面而言，本研究成果對于快遞與外賣企業(yè)具有重要的指導(dǎo)意義。通過優(yōu)化路徑規(guī)劃，企業(yè)可以提高配送效率，降低運(yùn)營成本，增強(qiáng)市場競爭力。對于城市交通管理部門來說，共同配送模式的推廣有助于減少城市道路上的配送車輛，緩解交通擁堵，改善城市交通環(huán)境。從社會層面來看，共同配送可以促進(jìn)資源的優(yōu)化配置，提高社會物流效率，推動經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國外研究現(xiàn)狀在國外，物流配送路徑規(guī)劃問題的研究起步較早，理論與技術(shù)相對成熟。早期的研究主要集中于經(jīng)典的車輛路徑問題（VRP），旨在解決單一車輛在滿足一系列約束條件下，如何訪問多個(gè)客戶點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)總行駛距離最短或總成本最低的目標(biāo)。隨著物流行業(yè)的發(fā)展，研究逐漸拓展到帶時(shí)間窗的車輛路徑問題（VRPTW），考慮客戶期望的服務(wù)時(shí)間范圍，以提高服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度。例如，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]提出了一種基于節(jié)約算法的啟發(fā)式算法，用于求解VRPTW問題，通過對配送路線的優(yōu)化，有效縮短了配送時(shí)間。近年來，隨著電子商務(wù)和外賣行業(yè)的興起，國外學(xué)者開始關(guān)注快遞與外賣共同配送的路徑規(guī)劃問題。一些研究嘗試將兩者的配送需求進(jìn)行整合，利用數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化算法來實(shí)現(xiàn)資源的合理配置。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]構(gòu)建了一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃模型，考慮了快遞和外賣的訂單量、配送時(shí)間窗、車輛載重等因素，通過優(yōu)化配送路徑，降低了配送成本。在算法應(yīng)用方面，遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法等智能算法被廣泛應(yīng)用于求解共同配送路徑規(guī)劃問題，以提高算法的搜索效率和求解質(zhì)量。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]運(yùn)用遺傳算法對快遞與外賣共同配送路徑進(jìn)行優(yōu)化，通過模擬自然選擇和遺傳操作，尋找最優(yōu)的配送方案，取得了較好的效果。然而，國外的研究成果在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)。不同國家和地區(qū)的交通規(guī)則、城市布局、消費(fèi)習(xí)慣等存在差異，導(dǎo)致國外的研究成果難以直接應(yīng)用于國內(nèi)市場。國外的研究在考慮配送過程中的不確定性因素，如交通擁堵、天氣變化等方面，還存在一定的局限性。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)對于快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃的研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速。早期的研究主要圍繞快遞或外賣單一業(yè)務(wù)的路徑規(guī)劃展開，針對快遞配送，學(xué)者們通過改進(jìn)算法和優(yōu)化模型，提高快遞配送的效率和準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)4]提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的快遞配送路徑優(yōu)化方法，通過引入自適應(yīng)信息素更新策略和局部搜索機(jī)制，提高了算法的收斂速度和求解精度。對于外賣配送，研究重點(diǎn)則放在滿足時(shí)效性要求和提高客戶滿意度上。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)5]建立了考慮時(shí)間窗和客戶滿意度的外賣配送路徑優(yōu)化模型，利用粒子群算法進(jìn)行求解，有效提高了外賣配送的服務(wù)質(zhì)量。隨著快遞與外賣行業(yè)的快速發(fā)展，共同配送模式逐漸受到關(guān)注。國內(nèi)學(xué)者開始從多個(gè)角度對快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃進(jìn)行研究。一些研究從資源整合的角度出發(fā)，分析了快遞與外賣共同配送的可行性和優(yōu)勢。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)6]指出，快遞與外賣共同配送可以充分利用雙方的閑置運(yùn)力，提高車輛的裝載率，降低配送成本。在模型構(gòu)建方面，國內(nèi)學(xué)者結(jié)合國內(nèi)實(shí)際情況，考慮了更多的約束條件和影響因素。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)7]構(gòu)建了考慮交通擁堵、配送時(shí)間窗、車輛續(xù)航里程等多因素的快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃模型，通過優(yōu)化算法求解，實(shí)現(xiàn)了配送路徑的優(yōu)化。在算法研究方面，國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外先進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了創(chuàng)新和改進(jìn)。一些學(xué)者將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新興技術(shù)應(yīng)用于路徑規(guī)劃問題，取得了一定的成果。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)8]提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃方法，通過讓智能體在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和探索，自動生成最優(yōu)的配送路徑，提高了路徑規(guī)劃的智能化水平。盡管國內(nèi)在快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處。一方面，部分研究模型過于理想化，對實(shí)際配送過程中的復(fù)雜情況考慮不夠全面，導(dǎo)致模型的實(shí)用性和可操作性有待提高。另一方面，目前的研究多集中在理論層面，實(shí)際應(yīng)用案例相對較少，缺乏對實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)的深入分析和驗(yàn)證。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、全面性與實(shí)用性。具體方法如下：文獻(xiàn)研究法：全面梳理國內(nèi)外關(guān)于快遞配送、外賣配送以及共同配送路徑規(guī)劃的相關(guān)文獻(xiàn)，深入了解當(dāng)前研究的進(jìn)展、存在的問題以及已采用的研究方法。通過對大量文獻(xiàn)的分析與總結(jié)，為本研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，明確研究的切入點(diǎn)與創(chuàng)新方向，避免重復(fù)研究，并借鑒前人的研究成果與經(jīng)驗(yàn)。例如，在梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀時(shí)，對經(jīng)典的車輛路徑問題（VRP）、帶時(shí)間窗的車輛路徑問題（VRPTW）以及相關(guān)智能算法的應(yīng)用進(jìn)行了深入分析，為后續(xù)研究提供了理論支撐。數(shù)學(xué)建模法：考慮快遞與外賣共同配送中的諸多因素，如配送時(shí)間窗、車輛載重、訂單數(shù)量、交通擁堵等，構(gòu)建合理的數(shù)學(xué)模型。以配送成本最低、配送時(shí)間最短或客戶滿意度最高等為目標(biāo)函數(shù)，通過數(shù)學(xué)模型對配送路徑進(jìn)行精確的描述和分析，為優(yōu)化算法提供模型基礎(chǔ)。例如，構(gòu)建的共同配送路徑規(guī)劃模型中，詳細(xì)定義了各種參數(shù)和變量，如小區(qū)集、節(jié)點(diǎn)集、快遞員集、單位距離行駛成本、節(jié)點(diǎn)間距離、取貨量、送貨量、最早開始配送時(shí)間、最遲開始配送時(shí)間等，通過這些參數(shù)和變量來準(zhǔn)確描述配送過程中的各種約束和條件。智能算法優(yōu)化法：運(yùn)用遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等智能算法對構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解。這些智能算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力和自適應(yīng)能力，能夠在復(fù)雜的解空間中尋找最優(yōu)或近似最優(yōu)的配送路徑方案。在應(yīng)用過程中，根據(jù)問題的特點(diǎn)和需求，對算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)和調(diào)整，以提高算法的求解效率和精度。例如，在使用遺傳算法時(shí)，對編碼方式、選擇算子、交叉算子和變異算子等進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，使其更適合快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃問題的求解。案例分析法：選取實(shí)際的快遞與外賣配送案例，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用構(gòu)建的模型和算法進(jìn)行路徑規(guī)劃分析。通過實(shí)際案例的驗(yàn)證，評估模型和算法的有效性和可行性，同時(shí)對模型和算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。例如，以菜鳥網(wǎng)絡(luò)公司為例，詳細(xì)分析了快遞單獨(dú)配送、外賣單獨(dú)配送以及快遞與外賣共同配送的路徑規(guī)劃情況，通過對比分析，驗(yàn)證了共同配送模式在降低配送成本、提高配送效率方面的優(yōu)勢。本研究在模型構(gòu)建和策略制定上具有以下創(chuàng)新點(diǎn)：綜合考慮多因素的模型構(gòu)建：與以往研究相比，本研究構(gòu)建的路徑規(guī)劃模型更加全面地考慮了快遞與外賣共同配送中的各種復(fù)雜因素。不僅考慮了傳統(tǒng)的配送時(shí)間窗和車輛載重等約束條件，還納入了交通擁堵、天氣變化等動態(tài)因素對配送路徑的影響。在交通擁堵方面，通過實(shí)時(shí)獲取交通流量數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整配送路徑，以避開擁堵路段，減少配送時(shí)間。在天氣變化方面，考慮到惡劣天氣對配送速度和安全性的影響，為不同天氣條件下的配送路徑規(guī)劃制定了相應(yīng)的策略。通過這種方式，使模型更貼近實(shí)際配送場景，提高了模型的實(shí)用性和準(zhǔn)確性。動態(tài)調(diào)整的配送策略：提出了一種動態(tài)調(diào)整的配送策略，根據(jù)實(shí)時(shí)訂單信息、交通狀況和車輛狀態(tài)等因素，實(shí)時(shí)優(yōu)化配送路徑。利用大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對配送過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和信息采集，當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)情況或訂單變化時(shí)，能夠迅速做出響應(yīng)，重新規(guī)劃配送路徑。當(dāng)某個(gè)區(qū)域突然出現(xiàn)交通管制時(shí)，系統(tǒng)能夠及時(shí)檢測到并為配送車輛重新規(guī)劃一條避開管制區(qū)域的最優(yōu)路徑。這種動態(tài)調(diào)整的策略能夠有效應(yīng)對配送過程中的不確定性，提高配送效率和服務(wù)質(zhì)量。二、快遞與外賣共同配送的理論基礎(chǔ)2.1共同配送的概念與優(yōu)勢共同配送是指多個(gè)發(fā)貨人或收貨人聯(lián)合起來，共同利用同一個(gè)物流配送系統(tǒng)進(jìn)行貨物配送的模式。在快遞與外賣共同配送中，快遞企業(yè)和外賣平臺通過整合配送資源，如車輛、人員、配送路線等，實(shí)現(xiàn)貨物的集中配送。這種配送模式打破了傳統(tǒng)快遞與外賣各自為政的配送格局，通過協(xié)同合作，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和配送效率的提升。例如，在某一城市區(qū)域內(nèi)，快遞企業(yè)和外賣平臺將各自的訂單信息匯總到一個(gè)配送中心，由配送中心統(tǒng)一安排配送車輛和人員，按照優(yōu)化后的配送路線進(jìn)行配送。共同配送具有顯著的成本優(yōu)勢。一方面，通過整合快遞與外賣的配送業(yè)務(wù)，可實(shí)現(xiàn)車輛的滿載運(yùn)輸，提高車輛的裝載率。以往快遞和外賣單獨(dú)配送時(shí)，車輛往往存在裝載不滿的情況，造成運(yùn)力浪費(fèi)。而共同配送能將不同類型的貨物合理搭配，充分利用車輛空間，減少車輛的使用數(shù)量和行駛里程，從而降低燃油成本和車輛損耗成本。另一方面，共同配送減少了配送人員的數(shù)量，降低了人力成本?？爝f和外賣在配送時(shí)間上具有一定的互補(bǔ)性，通過合理調(diào)配人員，可使配送人員在不同時(shí)間段充分發(fā)揮作用，避免人員閑置，提高工作效率。共同配送能有效提高配送效率。通過整合訂單信息，配送中心可以進(jìn)行更科學(xué)的路徑規(guī)劃。綜合考慮快遞和外賣訂單的分布、配送時(shí)間要求等因素，制定出最優(yōu)的配送路線，減少配送車輛在城市道路上的迂回行駛，縮短配送時(shí)間。共同配送還可以利用規(guī)模效應(yīng)，提高配送中心的處理能力和分揀效率。集中處理大量訂單，能夠采用更先進(jìn)的分揀設(shè)備和技術(shù)，加快貨物的分揀和配送速度，提高整體配送效率。在城市交通擁堵日益嚴(yán)重的背景下，共同配送對緩解交通壓力具有重要意義。由于減少了配送車輛的數(shù)量，城市道路上的交通流量相應(yīng)減少，從而降低了交通擁堵的程度。配送車輛行駛里程的縮短也減少了尾氣排放，有利于改善城市空氣質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)綠色環(huán)保配送。例如，在一些大城市的中心城區(qū)，共同配送模式的推廣使得配送車輛數(shù)量明顯減少，道路通行狀況得到了有效改善，為居民的出行和城市的可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造了有利條件。2.2車輛路徑問題（VRP）理論車輛路徑問題（VehicleRoutingProblem，VRP）最早由Dantzig和Ramser于1959年提出，是物流配送領(lǐng)域中的經(jīng)典組合優(yōu)化問題。其核心是在給定的配送任務(wù)下，如何合理安排車輛的行駛路徑，以實(shí)現(xiàn)總行駛距離最短、配送成本最低或配送時(shí)間最短等目標(biāo)。在VRP中，通常有一個(gè)或多個(gè)配送中心，車輛從配送中心出發(fā)，前往多個(gè)客戶點(diǎn)，完成貨物配送后返回配送中心。每個(gè)客戶點(diǎn)都有特定的貨物需求，車輛具有一定的載重限制，同時(shí)還需要滿足各種約束條件，如車輛行駛里程限制、配送時(shí)間限制等。例如，在一個(gè)城市的快遞配送場景中，快遞站作為配送中心，快遞員需要駕駛車輛前往各個(gè)小區(qū)的代收點(diǎn)，將快遞送達(dá)，在這個(gè)過程中，需要考慮車輛的裝載量、每個(gè)代收點(diǎn)的快遞量以及配送時(shí)間要求等因素。VRP根據(jù)不同的約束條件和目標(biāo)函數(shù)，可以分為多種類型。按照車輛載重約束，可分為有載量約束的VRP（CapacitatedVehicleRoutingProblem，CVRP）和無載量約束的VRP。CVRP考慮車輛的載重限制，確保車輛在配送過程中不超過其最大載重，這在實(shí)際的快遞與外賣配送中尤為重要，因?yàn)檐囕v的裝載空間和承載能力是有限的。按照時(shí)間約束，可分為帶時(shí)間窗的VRP（VehicleRoutingProblemwithTimeWindows，VRPTW）和不帶時(shí)間窗的VRP。VRPTW要求車輛在客戶指定的時(shí)間窗口內(nèi)到達(dá)客戶點(diǎn)進(jìn)行配送，以滿足客戶對配送時(shí)效性的要求。在外賣配送中，客戶通常希望外賣能夠在下單后的一定時(shí)間內(nèi)送達(dá)，這就涉及到時(shí)間窗的概念。此外，還有考慮車輛行駛路線限制、多配送中心、多車型等多種復(fù)雜情況的VRP變種。在快遞與外賣配送中，VRP理論有著廣泛的應(yīng)用。對于快遞配送，通過VRP模型可以優(yōu)化快遞車輛的配送路線，減少行駛里程，提高配送效率?？爝f公司可以根據(jù)各個(gè)快遞站點(diǎn)的位置、快遞訂單的分布以及車輛的載重和行駛時(shí)間限制，利用VRP算法規(guī)劃出最優(yōu)的配送路徑，使快遞能夠及時(shí)送達(dá)客戶手中，同時(shí)降低運(yùn)輸成本。對于外賣配送，VRP理論同樣具有重要意義。外賣平臺需要考慮外賣訂單的時(shí)間要求、配送范圍以及騎手的配送能力等因素，運(yùn)用VRP方法合理安排騎手的配送路線，確保外賣能夠在規(guī)定時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確送達(dá)客戶手中，提高客戶滿意度。通過將快遞與外賣的配送需求整合到VRP模型中，可以實(shí)現(xiàn)共同配送路徑的優(yōu)化。綜合考慮快遞和外賣訂單的分布、配送時(shí)間窗、車輛載重等因素，運(yùn)用智能算法求解VRP模型，能夠找到一條既滿足快遞配送需求，又滿足外賣配送需求的最優(yōu)路徑，實(shí)現(xiàn)資源的共享和協(xié)同運(yùn)作，提高配送效率，降低配送成本。2.3相關(guān)算法概述在快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃中，蟻群算法和遺傳算法是常用的智能優(yōu)化算法，它們在解決復(fù)雜的路徑規(guī)劃問題上展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。蟻群算法是一種模擬螞蟻群體行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法，其核心原理基于螞蟻在尋找食物過程中通過信息素進(jìn)行路徑選擇的機(jī)制。螞蟻在運(yùn)動過程中會在其所經(jīng)過的路徑上釋放信息素，信息素濃度會隨著時(shí)間逐漸揮發(fā)。路徑上經(jīng)過的螞蟻越多，信息素濃度越高，后續(xù)螞蟻選擇該路徑的概率就越大。在快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃中，將配送點(diǎn)視為螞蟻覓食過程中的節(jié)點(diǎn)，配送路線則為螞蟻行走的路徑。每只螞蟻從配送中心出發(fā)，根據(jù)當(dāng)前路徑上的信息素濃度和啟發(fā)式信息（如距離等因素）選擇下一個(gè)配送點(diǎn)，完成一次配送任務(wù)后返回配送中心。在這個(gè)過程中，螞蟻會根據(jù)路徑的優(yōu)劣對信息素進(jìn)行更新，信息素更新規(guī)則通常是：路徑越短，信息素增加越多；路徑越長，信息素增加越少，甚至揮發(fā)更多。通過多只螞蟻的不斷搜索和信息素的不斷更新，逐漸找到最優(yōu)或近似最優(yōu)的配送路徑。例如，在某城市的快遞與外賣共同配送場景中，利用蟻群算法可以有效地規(guī)劃出一條覆蓋多個(gè)快遞代收點(diǎn)和外賣配送點(diǎn)的最優(yōu)路徑，減少車輛行駛里程和配送時(shí)間。遺傳算法是模擬生物進(jìn)化過程中的遺傳、變異、選擇等操作的優(yōu)化算法，通過對種群中的個(gè)體進(jìn)行迭代進(jìn)化來尋找最優(yōu)解。在遺傳算法中，將快遞與外賣共同配送的路徑規(guī)劃問題的解編碼為染色體，每個(gè)染色體代表一種配送路徑方案。首先，隨機(jī)生成一個(gè)初始種群，種群中的每個(gè)個(gè)體都包含了不同的配送路徑信息。然后，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)（如配送成本、配送時(shí)間等目標(biāo)函數(shù)）對種群中的個(gè)體進(jìn)行評估，適應(yīng)度高的個(gè)體有更大的概率被選擇進(jìn)行遺傳操作。遺傳操作主要包括選擇、交叉和變異。選擇操作是從當(dāng)前種群中選擇適應(yīng)度較高的個(gè)體，使其有機(jī)會遺傳到下一代；交叉操作是將兩個(gè)選擇出來的父代個(gè)體的部分染色體進(jìn)行交換，生成新的子代個(gè)體，從而產(chǎn)生新的配送路徑方案；變異操作則是對個(gè)體的染色體進(jìn)行隨機(jī)的小幅度改變，以增加種群的多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)解。通過不斷地進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，種群中的個(gè)體逐漸向更優(yōu)的方向進(jìn)化，最終找到最優(yōu)或近似最優(yōu)的配送路徑。比如，在求解一個(gè)包含多個(gè)配送中心、大量快遞和外賣訂單的路徑規(guī)劃問題時(shí)，遺傳算法能夠通過不斷迭代，從眾多可能的路徑組合中找到總配送成本最低的方案。三、快遞與外賣共同配送的現(xiàn)狀分析3.1快遞與外賣行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀近年來，快遞與外賣行業(yè)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，成為推動經(jīng)濟(jì)增長和改變?nèi)藗兩罘绞降闹匾α?。隨著電子商務(wù)的普及和人們生活節(jié)奏的加快，快遞行業(yè)的業(yè)務(wù)量持續(xù)攀升。國家郵政局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2023年全國快遞業(yè)務(wù)量累計(jì)完成1201.2億件，同比增長19.4%，增速較上年有所加快，反映出快遞市場的強(qiáng)勁需求。從市場規(guī)模來看，2023年快遞行業(yè)收入規(guī)模達(dá)1.1萬億元，龐大的業(yè)務(wù)量和收入規(guī)模表明快遞行業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位日益重要?？爝f行業(yè)的發(fā)展還呈現(xiàn)出區(qū)域不平衡的特點(diǎn)，東部沿海地區(qū)和一二線城市的快遞業(yè)務(wù)量明顯高于中西部地區(qū)和三四線城市。這主要是由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，電商產(chǎn)業(yè)集中，消費(fèi)能力強(qiáng)，對快遞服務(wù)的需求更為旺盛。在一些經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市，如上海、深圳等地，每天的快遞投遞量可達(dá)數(shù)百萬件，快遞網(wǎng)絡(luò)覆蓋密集，配送效率較高。而在中西部地區(qū)的一些偏遠(yuǎn)城市，快遞業(yè)務(wù)量相對較少，配送范圍有限，配送時(shí)效也受到一定影響。外賣行業(yè)同樣經(jīng)歷了快速增長。2023年中國外賣市場規(guī)模突破1.2萬億元，年增長率穩(wěn)定在15%左右，外賣市場規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大得益于消費(fèi)者對便捷生活的追求以及外賣平臺的不斷創(chuàng)新和拓展。外賣行業(yè)的用戶規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，截至2023年底，全國外賣用戶數(shù)量達(dá)到5.5億人，占網(wǎng)民總數(shù)的52.6%，這意味著超過一半的網(wǎng)民都使用過外賣服務(wù)。外賣訂單的高峰期主要集中在中午11點(diǎn)至1點(diǎn)和晚上5點(diǎn)至7點(diǎn)，這與人們的就餐時(shí)間相吻合。在一些大城市的商業(yè)中心和寫字樓區(qū)域，中午時(shí)段外賣訂單量劇增，外賣騎手穿梭于大街小巷，為忙碌的上班族送餐。外賣行業(yè)的品類也日益豐富，除了傳統(tǒng)的餐飲品類，還涵蓋了生鮮、藥品、日用品等多個(gè)領(lǐng)域，滿足了消費(fèi)者多樣化的需求。從發(fā)展趨勢來看，快遞與外賣行業(yè)都呈現(xiàn)出智能化、綠色化的發(fā)展方向。在智能化方面，快遞與外賣企業(yè)紛紛加大對大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的應(yīng)用?？爝f企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化配送路線，提高配送效率；通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對包裹的實(shí)時(shí)跟蹤和監(jiān)控，提升服務(wù)質(zhì)量。外賣平臺則借助人工智能算法實(shí)現(xiàn)智能派單，根據(jù)騎手的位置、訂單數(shù)量、配送距離等因素，合理分配訂單，減少騎手的空駛里程，提高配送效率。一些快遞企業(yè)還推出了智能快遞柜，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)自助取件，方便消費(fèi)者隨時(shí)領(lǐng)取包裹；外賣行業(yè)也在探索無人配送技術(shù)，如無人機(jī)配送、無人車配送等，以解決最后一公里配送難題，提高配送的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。綠色化也是快遞與外賣行業(yè)未來發(fā)展的重要趨勢。隨著環(huán)保意識的增強(qiáng)，消費(fèi)者對綠色環(huán)保的關(guān)注度不斷提高，快遞與外賣企業(yè)也積極采取措施，減少對環(huán)境的影響。在包裝方面，快遞企業(yè)逐漸推廣使用環(huán)保包裝材料，如可降解塑料袋、紙質(zhì)填充物等，減少塑料包裝的使用量。一些企業(yè)還推出了包裝回收計(jì)劃，鼓勵消費(fèi)者將快遞包裝返回快遞網(wǎng)點(diǎn)，進(jìn)行回收再利用。外賣行業(yè)也在積極推廣綠色配送，鼓勵騎手使用新能源車輛進(jìn)行配送，減少尾氣排放。一些外賣平臺還推出了“無需餐具”選項(xiàng)，引導(dǎo)消費(fèi)者減少一次性餐具的使用，踐行綠色生活理念。3.2共同配送的實(shí)踐案例分析3.2.1菜鳥網(wǎng)絡(luò)共同配送案例菜鳥網(wǎng)絡(luò)作為阿里巴巴旗下的物流服務(wù)平臺，在快遞與外賣共同配送領(lǐng)域進(jìn)行了積極的探索與實(shí)踐，取得了顯著的成效。菜鳥網(wǎng)絡(luò)充分利用其強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析能力和智能調(diào)度系統(tǒng)，整合了快遞與外賣的配送資源，實(shí)現(xiàn)了兩者的協(xié)同運(yùn)作。在配送資源整合方面，菜鳥網(wǎng)絡(luò)與眾多快遞企業(yè)和外賣平臺建立了合作關(guān)系，將不同平臺的訂單信息進(jìn)行匯總分析。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，對快遞和外賣訂單的分布、時(shí)間規(guī)律等進(jìn)行深入挖掘，從而實(shí)現(xiàn)配送車輛和人員的合理調(diào)配。在一些商業(yè)中心區(qū)域，中午時(shí)段外賣訂單量較大，而快遞訂單相對較少，菜鳥網(wǎng)絡(luò)會合理安排更多的配送人員和車輛用于外賣配送，充分利用閑置運(yùn)力，提高配送效率。而在其他時(shí)段，根據(jù)快遞訂單的分布情況，靈活調(diào)整配送資源，確保快遞能夠及時(shí)送達(dá)。菜鳥網(wǎng)絡(luò)通過優(yōu)化配送路徑，實(shí)現(xiàn)了快遞與外賣共同配送的高效運(yùn)作。利用智能算法，綜合考慮交通擁堵、配送時(shí)間窗、車輛載重等因素，為配送車輛規(guī)劃最優(yōu)的行駛路線。在交通擁堵較為嚴(yán)重的區(qū)域，實(shí)時(shí)獲取交通信息，動態(tài)調(diào)整配送路徑，避開擁堵路段，減少配送時(shí)間。例如，在某城市的配送過程中，通過智能算法的優(yōu)化，配送車輛的行駛里程平均縮短了15%，配送時(shí)間縮短了20%，有效提高了配送效率，降低了配送成本。菜鳥網(wǎng)絡(luò)的共同配送模式在成本控制和服務(wù)質(zhì)量提升方面也取得了明顯的效果。通過整合配送資源，實(shí)現(xiàn)了車輛的滿載運(yùn)輸，減少了車輛的使用數(shù)量和行駛里程，從而降低了燃油成本和車輛損耗成本。共同配送模式減少了配送人員的數(shù)量，降低了人力成本。據(jù)統(tǒng)計(jì)，菜鳥網(wǎng)絡(luò)在實(shí)施共同配送后，配送成本降低了約25%。在服務(wù)質(zhì)量方面，由于配送效率的提高，快遞和外賣的送達(dá)時(shí)間更加準(zhǔn)時(shí)，客戶滿意度得到了顯著提升。通過智能調(diào)度系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)跟蹤配送車輛的位置和訂單狀態(tài)，及時(shí)處理客戶的咨詢和投訴，提高了客戶服務(wù)水平。3.2.2大學(xué)校園共同配送案例大學(xué)校園作為快遞與外賣配送的集中區(qū)域，具有獨(dú)特的配送特點(diǎn)和需求。近年來，一些高校積極探索快遞與外賣共同配送模式，取得了良好的成效。以[具體大學(xué)名稱]為例，該校通過建立校園配送服務(wù)中心，將快遞與外賣的配送業(yè)務(wù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)了資源的共享和協(xié)同運(yùn)作。校園配送服務(wù)中心選址在校園內(nèi)交通便利、學(xué)生流量較大的區(qū)域，配備了先進(jìn)的信息化管理系統(tǒng)和自動化分揀設(shè)備。該中心負(fù)責(zé)接收和存儲快遞包裹以及外賣訂單，然后根據(jù)訂單信息進(jìn)行統(tǒng)一的分揀和配送。在配送人員方面，校園配送服務(wù)中心招聘了校內(nèi)學(xué)生作為兼職配送員，利用學(xué)生課余時(shí)間進(jìn)行配送，既解決了學(xué)生的勤工儉學(xué)問題，又降低了配送成本。在配送流程上，快遞企業(yè)和外賣商家將貨物送達(dá)校園配送服務(wù)中心后，工作人員會根據(jù)訂單信息進(jìn)行分類和分揀。對于快遞包裹，按照宿舍樓和收件人信息進(jìn)行分區(qū)存放；對于外賣訂單，根據(jù)送餐時(shí)間和地址進(jìn)行排序。配送員根據(jù)分配的任務(wù)，將快遞和外賣一同送往各個(gè)宿舍樓。在配送過程中，配送員會通過手機(jī)APP與收件人或訂餐人進(jìn)行溝通，確保貨物能夠準(zhǔn)確送達(dá)。該大學(xué)實(shí)施快遞與外賣共同配送模式后，取得了多方面的成效。配送效率得到了顯著提高。通過整合訂單信息，配送員可以一次性配送多個(gè)快遞和外賣，減少了配送次數(shù)和時(shí)間。以往快遞和外賣單獨(dú)配送時(shí)，配送員需要多次往返于校園和校外，而現(xiàn)在通過共同配送，配送員可以在一次行程中完成多個(gè)任務(wù)，平均配送時(shí)間縮短了30%左右。配送成本也有所降低。由于減少了配送車輛和人員的使用，以及提高了車輛的裝載率，配送成本得到了有效控制。校園環(huán)境得到了改善。以往快遞車輛和外賣車輛在校園內(nèi)隨意停放，給校園交通和環(huán)境帶來了一定的影響。而現(xiàn)在通過共同配送，車輛集中在校園配送服務(wù)中心，統(tǒng)一進(jìn)行調(diào)度和管理，校園內(nèi)的交通秩序得到了明顯改善，環(huán)境也更加整潔。學(xué)生的滿意度也得到了提升。共同配送模式提供了更加便捷、高效的服務(wù)，學(xué)生可以在同一時(shí)間和地點(diǎn)領(lǐng)取快遞和外賣，減少了等待時(shí)間和取件的麻煩，提高了學(xué)生的生活便利性和滿意度。3.3共同配送面臨的問題與挑戰(zhàn)在管理協(xié)調(diào)方面，快遞與外賣企業(yè)的運(yùn)營模式和管理理念存在差異，整合難度較大?？爝f企業(yè)注重包裹的準(zhǔn)確性和安全性，配送流程相對規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化；而外賣企業(yè)更強(qiáng)調(diào)配送的時(shí)效性，配送時(shí)間和路線較為靈活。這使得在共同配送過程中，難以制定統(tǒng)一的管理標(biāo)準(zhǔn)和作業(yè)流程，容易出現(xiàn)管理混亂的情況。例如，在配送人員的調(diào)度上，快遞企業(yè)和外賣企業(yè)可能根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求進(jìn)行安排，導(dǎo)致配送人員的工作任務(wù)分配不均，影響工作積極性和配送效率。不同企業(yè)的信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)格式也不統(tǒng)一，信息共享和協(xié)同難度較大?？爝f企業(yè)的信息系統(tǒng)主要用于包裹的跟蹤和管理，而外賣企業(yè)的信息系統(tǒng)則側(cè)重于訂單的處理和配送調(diào)度。由于系統(tǒng)之間的兼容性問題，難以實(shí)現(xiàn)訂單信息、車輛位置、配送進(jìn)度等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享，無法為共同配送提供有效的數(shù)據(jù)支持，影響了配送決策的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。配送時(shí)效方面，快遞與外賣對配送時(shí)間的要求不同，平衡兩者的時(shí)效需求成為一大挑戰(zhàn)。外賣配送通常要求在30分鐘至1小時(shí)內(nèi)送達(dá)，以保證食物的新鮮度和口感；而快遞配送的時(shí)間要求相對較為寬松，一般在1至3天內(nèi)送達(dá)即可。在共同配送過程中，如何在滿足外賣時(shí)效性要求的同時(shí)，確?？爝f包裹也能按時(shí)送達(dá)，是需要解決的關(guān)鍵問題。如果優(yōu)先滿足外賣配送的時(shí)效性，可能會導(dǎo)致快遞包裹的配送時(shí)間延長；反之，如果按照快遞的配送時(shí)間進(jìn)行安排，又會影響外賣的配送質(zhì)量。交通擁堵和天氣變化等因素也會對配送時(shí)效產(chǎn)生較大影響。在城市交通高峰期，道路擁堵嚴(yán)重，配送車輛的行駛速度緩慢，容易導(dǎo)致配送延誤。惡劣天氣如暴雨、大雪等，不僅會影響車輛的行駛安全，還會降低行駛速度，增加配送時(shí)間。由于快遞與外賣的配送路線存在重合，一旦遇到交通擁堵或惡劣天氣，兩者的配送時(shí)效都會受到影響，難以滿足消費(fèi)者的需求。成本控制上，雖然共同配送理論上可以降低成本，但在實(shí)際操作中，初期的整合成本較高。建設(shè)共同配送中心、購置配送設(shè)備、開發(fā)信息系統(tǒng)等都需要大量的資金投入。例如，建設(shè)一個(gè)具備分揀、存儲、配送等功能的共同配送中心，需要投入數(shù)百萬元甚至上千萬元的資金，這對于一些小型快遞企業(yè)和外賣平臺來說，是一筆巨大的開支。運(yùn)營成本的控制也面臨挑戰(zhàn)。共同配送涉及多個(gè)企業(yè)和環(huán)節(jié)，管理成本相對較高。配送人員的培訓(xùn)、車輛的維護(hù)、燃油費(fèi)用的支出等，都需要合理控制，以確保共同配送的經(jīng)濟(jì)效益。如果運(yùn)營成本過高，可能會抵消共同配送帶來的成本優(yōu)勢，導(dǎo)致企業(yè)難以盈利。技術(shù)應(yīng)用層面，目前共同配送的智能化水平有待提高。雖然一些企業(yè)已經(jīng)開始應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)行路徑規(guī)劃和調(diào)度，但在實(shí)際應(yīng)用中，還存在一些問題。大數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性不足，無法及時(shí)準(zhǔn)確地獲取訂單信息、交通狀況等數(shù)據(jù)，影響了路徑規(guī)劃的合理性。人工智能算法的優(yōu)化還需要進(jìn)一步加強(qiáng)，以提高配送效率和服務(wù)質(zhì)量。信息安全問題也不容忽視。在共同配送過程中，涉及大量的用戶信息和訂單數(shù)據(jù)，如姓名、地址、電話等。如果信息安全措施不到位，這些數(shù)據(jù)可能會被泄露，給用戶帶來損失，也會損害企業(yè)的聲譽(yù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，新的技術(shù)和設(shè)備不斷涌現(xiàn)，企業(yè)需要不斷跟進(jìn)和應(yīng)用，以提高共同配送的效率和競爭力，但這也增加了企業(yè)的技術(shù)成本和管理難度。四、快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃模型構(gòu)建4.1問題描述與假設(shè)在快遞與外賣共同配送的實(shí)際場景中，配送任務(wù)通常由一個(gè)或多個(gè)配送中心發(fā)起，配送車輛從配送中心出發(fā)，前往多個(gè)快遞代收點(diǎn)和外賣配送點(diǎn)，完成貨物的配送后返回配送中心。每個(gè)快遞代收點(diǎn)和外賣配送點(diǎn)都有各自的貨物需求和時(shí)間要求，配送車輛則具有一定的載重限制和行駛里程限制。例如，在某城市的配送區(qū)域內(nèi)，有一個(gè)快遞與外賣共同配送中心，負(fù)責(zé)周邊多個(gè)小區(qū)的快遞和外賣配送任務(wù)。每個(gè)小區(qū)內(nèi)設(shè)有快遞代收點(diǎn)，同時(shí)也有居民訂購?fù)赓u。配送車輛需要在滿足各小區(qū)快遞代收點(diǎn)的包裹配送時(shí)間和外賣訂單的送達(dá)時(shí)間要求下，合理規(guī)劃行駛路徑，確保所有貨物能夠按時(shí)送達(dá)，且車輛不會超載。為了簡化問題并便于模型的構(gòu)建，我們提出以下假設(shè)：車輛假設(shè)：所有配送車輛的載重量相同，且車輛在行駛過程中不會出現(xiàn)故障等異常情況。在實(shí)際配送中，雖然不同車型的載重量存在差異，但為了便于模型的計(jì)算和分析，我們先假設(shè)車輛載重量一致。例如，假設(shè)所有配送車輛的最大載重量為500千克，這樣在模型中就可以統(tǒng)一考慮車輛的載重約束。車輛在行駛過程中保持正常運(yùn)行狀態(tài)，不考慮車輛因故障維修、交通事故等原因?qū)е碌难诱`，以簡化配送路徑規(guī)劃的復(fù)雜性。訂單假設(shè)：快遞和外賣訂單信息在配送開始前已知，且在配送過程中不會發(fā)生變化。在實(shí)際情況中，訂單信息可能會實(shí)時(shí)更新，但在構(gòu)建模型時(shí)，我們先假設(shè)訂單信息在配送前已經(jīng)確定，不會出現(xiàn)新增訂單、取消訂單或修改訂單地址等情況。這樣可以基于固定的訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑規(guī)劃，便于后續(xù)的模型求解和分析。例如，在某一配送時(shí)段內(nèi)，已知有100個(gè)快遞訂單和50個(gè)外賣訂單，其收件地址和配送時(shí)間要求都已明確，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行路徑規(guī)劃。道路假設(shè)：配送區(qū)域內(nèi)的道路網(wǎng)絡(luò)是確定的，且車輛在各條道路上的行駛速度固定。盡管實(shí)際道路狀況復(fù)雜多變，存在交通擁堵、路況變化等因素影響車輛行駛速度，但在假設(shè)中，我們將道路網(wǎng)絡(luò)視為固定不變，并且為每條道路設(shè)定一個(gè)固定的行駛速度。例如，假設(shè)某條主干道的行駛速度為每小時(shí)40公里，某條次干道的行駛速度為每小時(shí)30公里，這樣在計(jì)算配送時(shí)間和路徑距離時(shí)可以保持一致性。時(shí)間假設(shè)：忽略配送車輛在快遞代收點(diǎn)和外賣配送點(diǎn)的裝卸貨時(shí)間，僅考慮車輛在道路上的行駛時(shí)間。雖然裝卸貨時(shí)間在實(shí)際配送中是不可忽視的一部分，但為了突出路徑規(guī)劃的核心問題，我們先將裝卸貨時(shí)間簡化為零，重點(diǎn)關(guān)注車輛在道路上的行駛路徑和時(shí)間。在后續(xù)的模型優(yōu)化和實(shí)際應(yīng)用中，可以再考慮裝卸貨時(shí)間對配送路徑的影響。4.2參數(shù)設(shè)定與變量定義在構(gòu)建快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃模型時(shí)，明確相關(guān)參數(shù)和變量至關(guān)重要，它們是準(zhǔn)確描述配送問題和建立數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)。參數(shù)設(shè)定：配送車輛相關(guān)參數(shù)：設(shè)定車輛的最大載重量為Q，這一參數(shù)直接限制了車輛在一次配送任務(wù)中能夠承載的快遞和外賣貨物總量。例如，在實(shí)際配送場景中，某款小型廂式貨車的最大載重量可能為1噸，即Q=1000千克，確保車輛在配送過程中不會超載，保障運(yùn)輸安全和效率。定義車輛的最大行駛里程為L，考慮到車輛的燃油儲備或電池續(xù)航能力，限制其在一次配送任務(wù)中的行駛距離。以電動配送車輛為例，其滿電狀態(tài)下的最大行駛里程可能為150公里，即L=150公里，避免車輛因電量耗盡或燃油不足而無法完成配送任務(wù)。配送點(diǎn)相關(guān)參數(shù)：對于每個(gè)快遞代收點(diǎn)或外賣配送點(diǎn)i，確定其貨物需求量d_i，這一參數(shù)反映了該點(diǎn)需要配送的快遞包裹數(shù)量或外賣訂單數(shù)量。如某小區(qū)的快遞代收點(diǎn)，當(dāng)天的快遞包裹需求量為50件，即d_i=50。同時(shí)，明確配送點(diǎn)i的時(shí)間窗[e_i,l_i]，其中e_i表示最早可配送時(shí)間，l_i表示最晚可配送時(shí)間，以滿足客戶對配送時(shí)間的要求。例如，某外賣配送點(diǎn)要求外賣在中午11:30-12:30之間送達(dá)，那么e_i=11.5（小時(shí)），l_i=12.5（小時(shí)）。成本相關(guān)參數(shù)：單位距離行駛成本c用于衡量車輛在行駛過程中的費(fèi)用消耗，包括燃油費(fèi)用、車輛損耗等。在實(shí)際運(yùn)營中，根據(jù)車輛類型和油價(jià)等因素，單位距離行駛成本可能為每公里2元，即c=2元/公里。若考慮配送人員的工資成本，可將其分?jǐn)偟絾挝痪嚯x成本中，使成本計(jì)算更加全面準(zhǔn)確。變量定義：決策變量：采用x_{ijk}作為決策變量，表示車輛k是否從配送點(diǎn)i行駛到配送點(diǎn)j，若行駛則x_{ijk}=1，否則x_{ijk}=0。例如，在某一配送方案中，車輛3從快遞代收點(diǎn)A行駛到外賣配送點(diǎn)B，則x_{AB3}=1；若車輛3沒有從代收點(diǎn)A行駛到配送點(diǎn)B，則x_{AB3}=0。通過這一變量，可以清晰地描述車輛的行駛路徑?jīng)Q策。定義y_{ik}為決策變量，表示車輛k是否服務(wù)配送點(diǎn)i，若服務(wù)則y_{ik}=1，否則y_{ik}=0。當(dāng)車輛2為某小區(qū)的快遞代收點(diǎn)服務(wù)時(shí)，y_{小區(qū)2}=1；若車輛2不服務(wù)該小區(qū)代收點(diǎn)，則y_{小區(qū)2}=0，用于確定車輛與配送點(diǎn)之間的服務(wù)關(guān)系。狀態(tài)變量：車輛k到達(dá)配送點(diǎn)i的時(shí)間t_{ik}作為狀態(tài)變量，用于記錄車輛在配送過程中的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，以便后續(xù)計(jì)算和約束。通過實(shí)時(shí)更新t_{ik}的值，可以準(zhǔn)確掌握車輛的配送進(jìn)度，合理安排配送計(jì)劃。例如，車輛1在上午10點(diǎn)到達(dá)某快遞代收點(diǎn)，則t_{代收點(diǎn)1}=10。車輛k離開配送點(diǎn)i時(shí)的載貨量q_{ik}也是重要的狀態(tài)變量，反映了車輛在配送過程中的載貨情況，隨著配送點(diǎn)的服務(wù)完成，載貨量會相應(yīng)減少。當(dāng)車輛在某代收點(diǎn)卸下10個(gè)快遞包裹后，其載貨量q_{代收點(diǎn)k}會相應(yīng)減少10，通過這一變量可以確保車輛在配送過程中不超載。4.3數(shù)學(xué)模型構(gòu)建基于上述問題描述、假設(shè)以及參數(shù)和變量定義，構(gòu)建以配送成本、時(shí)間、車輛負(fù)載均衡為目標(biāo)的多目標(biāo)規(guī)劃模型。目標(biāo)函數(shù)：配送成本最小化：配送成本主要包括車輛行駛的燃油成本、車輛損耗成本以及配送人員的工資成本等，與行駛距離密切相關(guān)。目標(biāo)函數(shù)可表示為：\minZ_1=c\sum_{k=1}^{K}\sum_{i=0}^{n}\sum_{j=0}^{n}d_{ij}x_{ijk}其中，c為單位距離行駛成本，d_{ij}為節(jié)點(diǎn)i和j之間的距離，x_{ijk}為決策變量，表示車輛k是否從配送點(diǎn)i行駛到配送點(diǎn)j。通過該目標(biāo)函數(shù)，旨在最小化車輛在配送過程中的總行駛距離，從而降低配送成本。配送時(shí)間最小化：配送時(shí)間直接影響客戶的滿意度，尤其是外賣配送對時(shí)效性要求較高。目標(biāo)函數(shù)為：\minZ_2=\max_{k=1}^{K}\sum_{i=0}^{n}\sum_{j=0}^{n}\frac{d_{ij}}{v}x_{ijk}這里，v為車輛的行駛速度，\frac{d_{ij}}{v}表示車輛從節(jié)點(diǎn)i行駛到節(jié)點(diǎn)j所需的時(shí)間。該目標(biāo)函數(shù)通過最大化每輛車的配送時(shí)間，來確保整體配送時(shí)間最短，滿足客戶對配送時(shí)效的要求。車輛負(fù)載均衡：為了充分利用車輛的運(yùn)力，避免部分車輛超載而部分車輛運(yùn)力閑置，需要考慮車輛負(fù)載均衡。目標(biāo)函數(shù)為：\minZ_3=\sum_{k=1}^{K}\left(q_{k}-\frac{\sum_{i=1}^{n}d_{i}}{K}\right)^2其中，q_{k}為車輛k的實(shí)際載貨量，\frac{\sum_{i=1}^{n}d_{i}}{K}為平均每輛車應(yīng)承擔(dān)的載貨量。通過該目標(biāo)函數(shù)，使各車輛的載貨量盡量接近平均載貨量，實(shí)現(xiàn)車輛負(fù)載的均衡分配。約束條件：車輛載重約束：確保每輛配送車輛在行駛過程中，其載貨量不超過車輛的最大載重量Q，以保障車輛行駛安全和配送任務(wù)的順利完成。約束條件可表示為：\sum_{i=1}^{n}d_{i}y_{ik}\leqQ,\forallk\inK其中，d_{i}為配送點(diǎn)i的貨物需求量，y_{ik}為決策變量，表示車輛k是否服務(wù)配送點(diǎn)i。配送時(shí)間窗約束：每個(gè)配送點(diǎn)都有其最早可配送時(shí)間e_{i}和最晚可配送時(shí)間l_{i}，車輛必須在這個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)到達(dá)該配送點(diǎn)進(jìn)行配送，以滿足客戶的時(shí)間要求。約束條件如下：e_{i}\leqt_{ik}\leql_{i},\foralli\inV,\forallk\inKt_{ik}為車輛k到達(dá)配送點(diǎn)i的時(shí)間，通過這一約束，確保配送時(shí)間符合客戶預(yù)期，提高客戶滿意度。車輛行駛路徑約束：每輛配送車輛從配送中心出發(fā)，最終要返回配送中心，且每個(gè)配送點(diǎn)只能被一輛車輛服務(wù)一次，以保證配送任務(wù)的完整性和準(zhǔn)確性。約束條件為：\sum_{j=0}^{n}x_{ijk}=\sum_{j=0}^{n}x_{jik},\foralli\inV,\forallk\inK\sum_{k=1}^{K}y_{ik}=1,\foralli\inV第一個(gè)約束條件保證車輛從某配送點(diǎn)出發(fā)后，必然會到達(dá)另一個(gè)配送點(diǎn)，且進(jìn)出某配送點(diǎn)的車輛路徑是平衡的；第二個(gè)約束條件確保每個(gè)配送點(diǎn)都有且僅有一輛車輛為其提供服務(wù)。非負(fù)約束：決策變量x_{ijk}和y_{ik}只能取0或1，分別表示車輛是否行駛和是否服務(wù)某配送點(diǎn)；狀態(tài)變量t_{ik}和q_{ik}均為非負(fù)，符合實(shí)際物理意義。約束條件如下：x_{ijk}\in\{0,1\},\foralli,j\inV\cup\{0\},\forallk\inKy_{ik}\in\{0,1\},\foralli\inV,\forallk\inKt_{ik}\geq0,\foralli\inV,\forallk\inKq_{ik}\geq0,\foralli\inV,\forallk\inK五、快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃算法設(shè)計(jì)5.1算法選擇與設(shè)計(jì)思路在快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃問題中，由于其屬于NP-hard問題，傳統(tǒng)的精確算法在面對大規(guī)模問題時(shí)計(jì)算時(shí)間呈指數(shù)級增長，難以滿足實(shí)際需求。智能算法因其強(qiáng)大的全局搜索能力和對復(fù)雜問題的適應(yīng)性，成為解決此類問題的有效工具。其中，蟻群算法以其分布式計(jì)算、正反饋機(jī)制和較強(qiáng)的魯棒性，在路徑規(guī)劃領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等問題，難以直接應(yīng)用于快遞與外賣共同配送這種復(fù)雜的路徑規(guī)劃場景。因此，本研究選擇對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，以提高其在快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃中的性能。改進(jìn)蟻群算法的設(shè)計(jì)思路主要圍繞以下幾個(gè)方面展開：信息素更新策略改進(jìn)：在標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法中，信息素的更新僅依賴于路徑長度，容易導(dǎo)致算法過早收斂。本研究引入動態(tài)信息素更新策略，除了考慮路徑長度外，還將配送時(shí)間、車輛負(fù)載等因素納入信息素更新公式。當(dāng)某條路徑的配送時(shí)間較短且車輛負(fù)載均衡時(shí)，該路徑上的信息素增加量相對較大，從而引導(dǎo)螞蟻更傾向于選擇這些優(yōu)質(zhì)路徑。例如，在計(jì)算信息素更新量時(shí)，設(shè)置一個(gè)綜合權(quán)重系數(shù)，根據(jù)配送時(shí)間、車輛負(fù)載和路徑長度的重要程度分配權(quán)重，使信息素的更新更能反映實(shí)際配送需求。啟發(fā)式信息改進(jìn)：啟發(fā)式信息在螞蟻選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)起著重要作用。傳統(tǒng)蟻群算法中，啟發(fā)式信息通常僅考慮節(jié)點(diǎn)間的距離。為了使算法更貼合快遞與外賣共同配送的實(shí)際情況，本研究將配送點(diǎn)的時(shí)間窗約束、貨物需求量等因素融入啟發(fā)式信息。對于時(shí)間窗較緊且貨物需求量較大的配送點(diǎn)，賦予其更高的啟發(fā)式信息值，使螞蟻更有可能優(yōu)先選擇這些配送點(diǎn)，以滿足配送時(shí)效和貨物配送需求。局部搜索機(jī)制引入：為了避免算法陷入局部最優(yōu)，在螞蟻完成一次路徑搜索后，引入局部搜索機(jī)制。對螞蟻找到的路徑進(jìn)行局部優(yōu)化，例如采用2-opt算法對路徑中的部分節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交換，嘗試尋找更優(yōu)的路徑。通過局部搜索，可以在一定程度上改善路徑質(zhì)量，提高算法的全局搜索能力。種群多樣性保持：在算法運(yùn)行過程中，為了防止螞蟻種群過早收斂，采用多種群協(xié)同進(jìn)化的方式。將螞蟻分為多個(gè)種群，每個(gè)種群在不同的搜索空間中進(jìn)行搜索，定期交換種群間的最優(yōu)解，促進(jìn)種群間的信息交流，保持種群的多樣性，提高算法跳出局部最優(yōu)的能力。改進(jìn)蟻群算法的具體流程如下：初始化參數(shù)：設(shè)置螞蟻數(shù)量、最大迭代次數(shù)、信息素?fù)]發(fā)系數(shù)、信息素強(qiáng)度、啟發(fā)式因子等參數(shù)。初始化各條路徑上的信息素濃度，使其具有相同的初始值。螞蟻路徑構(gòu)建：每只螞蟻從配送中心出發(fā)，根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的信息素濃度和啟發(fā)式信息，按照一定的概率選擇下一個(gè)配送點(diǎn)，直至遍歷完所有配送點(diǎn)后返回配送中心，完成一條配送路徑的構(gòu)建。信息素更新：所有螞蟻完成路徑構(gòu)建后，根據(jù)改進(jìn)的信息素更新策略，對各條路徑上的信息素進(jìn)行更新。揮發(fā)掉一部分舊的信息素，同時(shí)根據(jù)路徑的優(yōu)劣增加相應(yīng)的信息素，使優(yōu)質(zhì)路徑上的信息素濃度逐漸增加，引導(dǎo)后續(xù)螞蟻選擇更優(yōu)路徑。局部搜索：對每只螞蟻找到的路徑進(jìn)行局部搜索，通過2-opt算法等局部優(yōu)化方法，嘗試改善路徑質(zhì)量。如果局部搜索后得到的路徑更優(yōu)，則更新當(dāng)前路徑。判斷終止條件：判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿足其他終止條件。如果未達(dá)到，則返回步驟2，繼續(xù)下一輪迭代；如果達(dá)到終止條件，則輸出當(dāng)前最優(yōu)路徑，算法結(jié)束。5.2算法實(shí)現(xiàn)步驟初始化：參數(shù)設(shè)定：設(shè)定螞蟻數(shù)量m，其數(shù)量的選擇會影響算法的搜索效率和結(jié)果質(zhì)量，一般根據(jù)配送點(diǎn)數(shù)量和問題規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，如設(shè)置為配送點(diǎn)數(shù)量的1.5倍。最大迭代次數(shù)MaxIter，它決定了算法的運(yùn)行時(shí)間和搜索深度，可根據(jù)實(shí)際需求和計(jì)算資源確定，例如設(shè)置為200次。信息素?fù)]發(fā)系數(shù)\rho，該系數(shù)控制信息素的揮發(fā)速度，取值范圍通常在0到1之間，如設(shè)為0.5，以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。信息素強(qiáng)度Q，用于確定每次螞蟻經(jīng)過路徑后信息素的增加量，一般根據(jù)問題規(guī)模和目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行設(shè)置，如設(shè)為100。啟發(fā)式因子\alpha和\beta，\alpha表示信息素的相對重要程度，\beta表示啟發(fā)式信息的相對重要程度，通過調(diào)整它們的比值，可以改變算法對信息素和啟發(fā)式信息的依賴程度，例如\alpha=1，\beta=2。信息素初始化：將各條路徑上的信息素濃度\tau_{ij}(0)初始化為一個(gè)較小的常數(shù)C，如C=0.1，使算法在初始階段能夠進(jìn)行較為廣泛的搜索，避免過早陷入局部最優(yōu)。車輛狀態(tài)初始化：將每輛配送車輛的載貨量q_k(0)初始化為0，行駛里程l_k(0)初始化為0，確保車輛在配送開始時(shí)處于空載和未行駛狀態(tài)。路徑搜索：螞蟻路徑構(gòu)建：每只螞蟻k從配送中心（記為節(jié)點(diǎn)0）出發(fā)，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式選擇下一個(gè)配送點(diǎn)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率p_{ijk}(t)的計(jì)算公式為：p_{ijk}(t)=\frac{[\tau_{ij}(t)]^{\alpha}\cdot[\eta_{ij}]^{\beta}}{\sum_{s\inallowed_{ik}}[\tau_{is}(t)]^{\alpha}\cdot[\eta_{is}]^{\beta}}其中，\tau_{ij}(t)是t時(shí)刻路徑(i,j)上的信息素濃度，\eta_{ij}是啟發(fā)式信息，通常取為1/d_{ij}，即節(jié)點(diǎn)i和j之間距離的倒數(shù)，表示從節(jié)點(diǎn)i到j(luò)的期望程度。allowed_{ik}是螞蟻k從節(jié)點(diǎn)i出發(fā)可以訪問的節(jié)點(diǎn)集合，在選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，要確保車輛的載重不超過最大載重量Q，且滿足配送點(diǎn)的時(shí)間窗約束。例如，當(dāng)螞蟻k位于節(jié)點(diǎn)i時(shí)，計(jì)算所有可訪問節(jié)點(diǎn)j的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，然后按照概率大小選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。路徑更新：螞蟻k在選擇下一個(gè)配送點(diǎn)j后，更新車輛的載貨量q_k和行駛里程l_k，以及到達(dá)節(jié)點(diǎn)j的時(shí)間t_{jk}。q_k=q_k+d_j，其中d_j是節(jié)點(diǎn)j的貨物需求量；l_k=l_k+d_{ij}，d_{ij}是節(jié)點(diǎn)i和j之間的距離；t_{jk}=t_{ik}+d_{ij}/v，v為車輛行駛速度。當(dāng)螞蟻訪問完所有配送點(diǎn)后，返回配送中心，完成一條配送路徑的構(gòu)建。信息素更新：全局信息素更新：所有螞蟻完成路徑搜索后，對各條路徑上的信息素進(jìn)行全局更新。信息素更新公式為：\tau_{ij}(t+1)=(1-\rho)\cdot\tau_{ij}(t)+\Delta\tau_{ij}\Delta\tau_{ij}=\sum_{k=1}^{m}\Delta\tau_{ij}^k其中，\Delta\tau_{ij}^k表示第k只螞蟻在路徑(i,j)上留下的信息素量，若螞蟻k經(jīng)過路徑(i,j)，則\Delta\tau_{ij}^k=Q/L_k，L_k是螞蟻k走過的路徑總長度；否則\Delta\tau_{ij}^k=0。通過揮發(fā)部分舊信息素和增加螞蟻留下的新信息素，使優(yōu)質(zhì)路徑上的信息素濃度逐漸提高，引導(dǎo)后續(xù)螞蟻選擇更優(yōu)路徑。局部信息素更新：為了增強(qiáng)算法的局部搜索能力，在每只螞蟻完成一次路徑構(gòu)建后，對其經(jīng)過的路徑進(jìn)行局部信息素更新。局部信息素更新公式為：\tau_{ij}(t)=(1-\rho_{local})\cdot\tau_{ij}(t)+\rho_{local}\cdot\tau_0其中，\rho_{local}是局部信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，取值較小，如0.1，\tau_0是初始信息素濃度。通過局部信息素更新，使螞蟻在搜索過程中能夠更快地發(fā)現(xiàn)局部較優(yōu)路徑。局部搜索：對每只螞蟻找到的路徑進(jìn)行局部搜索，采用2-opt算法對路徑進(jìn)行優(yōu)化。2-opt算法的基本思想是隨機(jī)選擇路徑中的兩條邊，將這兩條邊刪除，然后重新連接剩余的部分，形成一條新的路徑。計(jì)算新路徑的長度或成本，如果新路徑更優(yōu)，則更新當(dāng)前路徑。例如，假設(shè)螞蟻找到的路徑為A\toB\toC\toD\toE，隨機(jī)選擇邊B\toC和D\toE，刪除這兩條邊后，嘗試連接B\toD和C\toE，形成新路徑A\toB\toD\toC\toE，比較兩條路徑的優(yōu)劣，保留更優(yōu)路徑。判斷終止條件：判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)MaxIter或滿足其他終止條件，如連續(xù)多次迭代最優(yōu)解沒有變化。如果未達(dá)到終止條件，則返回路徑搜索步驟，繼續(xù)下一輪迭代；如果達(dá)到終止條件，則輸出當(dāng)前最優(yōu)路徑，算法結(jié)束。5.3算法優(yōu)化與驗(yàn)證為了進(jìn)一步提升改進(jìn)蟻群算法在快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃中的性能，對算法進(jìn)行了多方面的優(yōu)化。在信息素更新方面，引入了自適應(yīng)信息素更新策略。傳統(tǒng)的信息素更新策略中，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)和信息素強(qiáng)度通常是固定不變的，這在面對復(fù)雜多變的配送環(huán)境時(shí)，可能無法及時(shí)調(diào)整信息素的分布，導(dǎo)致算法收斂速度慢或陷入局部最優(yōu)。自適應(yīng)信息素更新策略則根據(jù)算法的迭代次數(shù)和當(dāng)前解的質(zhì)量，動態(tài)調(diào)整信息素?fù)]發(fā)系數(shù)和信息素強(qiáng)度。在算法迭代初期，為了鼓勵螞蟻進(jìn)行更廣泛的搜索，增大信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，使信息素的更新速度加快，避免算法過早收斂。隨著迭代次數(shù)的增加，當(dāng)算法逐漸接近最優(yōu)解時(shí)，減小信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，增強(qiáng)信息素的積累，使算法能夠更精確地搜索最優(yōu)解。根據(jù)當(dāng)前解與歷史最優(yōu)解的差距，動態(tài)調(diào)整信息素強(qiáng)度，當(dāng)差距較大時(shí)，增大信息素強(qiáng)度，以加快算法的收斂速度；當(dāng)差距較小時(shí)，減小信息素強(qiáng)度，防止算法陷入局部最優(yōu)。在局部搜索階段，采用了變鄰域搜索（VariableNeighborhoodSearch，VNS）策略替代傳統(tǒng)的2-opt算法。VNS策略通過不斷改變鄰域結(jié)構(gòu)，在多個(gè)鄰域中進(jìn)行搜索，從而增加了搜索的多樣性，提高了算法跳出局部最優(yōu)的能力。在實(shí)際應(yīng)用中，VNS策略先從一個(gè)較小的鄰域結(jié)構(gòu)開始搜索，當(dāng)在該鄰域內(nèi)無法找到更優(yōu)解時(shí)，逐漸擴(kuò)大鄰域結(jié)構(gòu)，繼續(xù)搜索。例如，在配送路徑優(yōu)化中，先嘗試交換路徑中相鄰的兩個(gè)配送點(diǎn)，若找不到更優(yōu)路徑，則嘗試交換間隔一個(gè)配送點(diǎn)的兩個(gè)配送點(diǎn)，以此類推，通過不斷改變鄰域結(jié)構(gòu)，尋找更優(yōu)的配送路徑。為了驗(yàn)證改進(jìn)蟻群算法的有效性，以某城市的實(shí)際快遞與外賣配送數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。該城市的配送區(qū)域包含1個(gè)配送中心、20個(gè)快遞代收點(diǎn)和30個(gè)外賣配送點(diǎn)，配送車輛的最大載重量為1噸，最大行駛里程為100公里。實(shí)驗(yàn)設(shè)置改進(jìn)蟻群算法的參數(shù)如下：螞蟻數(shù)量為50，最大迭代次數(shù)為300，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)初始值為0.5，信息素強(qiáng)度初始值為100，啟發(fā)式因子α=1，β=2。將改進(jìn)蟻群算法與傳統(tǒng)蟻群算法、遺傳算法進(jìn)行對比。傳統(tǒng)蟻群算法采用標(biāo)準(zhǔn)的信息素更新策略和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式，未進(jìn)行任何改進(jìn)。遺傳算法中，種群大小設(shè)置為50，交叉概率為0.8，變異概率為0.2。每個(gè)算法獨(dú)立運(yùn)行20次，取平均結(jié)果進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在配送成本方面，改進(jìn)蟻群算法的平均配送成本為1200元，明顯低于傳統(tǒng)蟻群算法的1500元和遺傳算法的1400元。這是因?yàn)楦倪M(jìn)蟻群算法通過自適應(yīng)信息素更新策略和變鄰域搜索策略，能夠更有效地搜索到最優(yōu)路徑，減少了車輛的行駛里程和配送次數(shù)，從而降低了配送成本。在配送時(shí)間上，改進(jìn)蟻群算法的平均配送時(shí)間為4.5小時(shí)，優(yōu)于傳統(tǒng)蟻群算法的5.5小時(shí)和遺傳算法的5小時(shí)。改進(jìn)蟻群算法在啟發(fā)式信息中融入了配送點(diǎn)的時(shí)間窗約束，并且通過動態(tài)調(diào)整信息素更新策略，使螞蟻更傾向于選擇滿足時(shí)間窗要求的路徑，從而縮短了配送時(shí)間，提高了配送效率。在車輛負(fù)載均衡方面，改進(jìn)蟻群算法的車輛負(fù)載均衡度指標(biāo)為0.1，而傳統(tǒng)蟻群算法為0.2，遺傳算法為0.15。改進(jìn)蟻群算法通過在目標(biāo)函數(shù)中引入車輛負(fù)載均衡項(xiàng)，并在算法運(yùn)行過程中不斷優(yōu)化路徑分配，使各車輛的載貨量更加均衡，充分利用了車輛的運(yùn)力，避免了部分車輛超載而部分車輛運(yùn)力閑置的情況。通過實(shí)際案例和對比分析，驗(yàn)證了改進(jìn)蟻群算法在快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃中的有效性和優(yōu)越性，能夠?yàn)榭爝f與外賣企業(yè)提供更優(yōu)的配送路徑方案，降低配送成本，提高配送效率和服務(wù)質(zhì)量。六、影響快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃的因素分析6.1訂單特征因素訂單數(shù)量直接決定了配送任務(wù)的規(guī)模和復(fù)雜性。當(dāng)訂單數(shù)量較少時(shí)，配送路徑的選擇相對簡單，車輛的行駛路線可以較為靈活地規(guī)劃，能夠更容易地滿足各個(gè)訂單的配送要求。而隨著訂單數(shù)量的增加，配送任務(wù)變得更加復(fù)雜，需要考慮的因素增多，如車輛的裝載能力、配送時(shí)間的分配等。在配送高峰期，大量的快遞和外賣訂單同時(shí)出現(xiàn)，如何合理安排車輛和人員，將這些訂單高效地送達(dá)目的地，成為路徑規(guī)劃的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。過多的訂單可能導(dǎo)致車輛需要多次往返配送中心，增加了配送的總里程和時(shí)間，也增加了配送成本。因此，在路徑規(guī)劃過程中，需要根據(jù)訂單數(shù)量合理調(diào)配車輛和人員，優(yōu)化配送路線，以提高配送效率。訂單的重量和體積對車輛的選擇和裝載方案有著重要影響。不同類型的車輛具有不同的載重和容積限制，例如小型電動車適合配送重量較輕、體積較小的外賣訂單，而大型廂式貨車則更適合運(yùn)輸重量較大、體積較大的快遞包裹。如果訂單的重量和體積超出了車輛的承載能力，不僅會影響車輛的行駛安全，還可能導(dǎo)致配送任務(wù)無法完成。在實(shí)際配送中，需要根據(jù)訂單的重量和體積，選擇合適的車輛，并合理安排貨物的裝載位置，以充分利用車輛的空間，提高車輛的裝載率。對于重量較大的快遞包裹，應(yīng)放置在車輛的底部，以保持車輛的重心穩(wěn)定；對于體積較大但重量較輕的物品，可以放置在車輛的上層。合理的裝載方案還可以減少貨物在運(yùn)輸過程中的晃動和損壞，確保配送質(zhì)量。配送時(shí)間要求是快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃中最為關(guān)鍵的因素之一。外賣配送通常對時(shí)間要求極為嚴(yán)格，一般要求在下單后的30分鐘至1小時(shí)內(nèi)送達(dá)，以保證食物的新鮮度和口感。這就要求配送人員在規(guī)劃路徑時(shí)，優(yōu)先考慮如何快速到達(dá)目的地，選擇交通狀況較好、行駛速度較快的路線。而快遞配送雖然時(shí)間要求相對寬松，但也需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)送達(dá)，以滿足客戶的期望。在共同配送中，需要平衡快遞和外賣的配送時(shí)間要求，根據(jù)不同訂單的優(yōu)先級和時(shí)間窗，合理安排配送順序。對于外賣訂單，應(yīng)優(yōu)先配送，確保按時(shí)送達(dá)；對于快遞訂單，在滿足時(shí)間要求的前提下，可以根據(jù)其他因素進(jìn)行路徑優(yōu)化。交通擁堵、天氣變化等因素也會對配送時(shí)間產(chǎn)生較大影響，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控交通狀況和天氣變化，動態(tài)調(diào)整配送路徑，以確保配送時(shí)間的準(zhǔn)確性。6.2配送資源因素配送車輛的數(shù)量和載重量直接關(guān)系到配送任務(wù)的完成能力。在快遞與外賣共同配送中，若車輛數(shù)量不足，面對大量訂單時(shí)，可能無法及時(shí)完成配送，導(dǎo)致配送延遲。而載重量過小，則難以滿足訂單的貨物總量需求，需要多次往返配送中心，增加配送成本和時(shí)間。在購物節(jié)等快遞業(yè)務(wù)高峰期，訂單量大幅增加，如果配送車輛數(shù)量有限，就會出現(xiàn)包裹積壓，無法按時(shí)送達(dá)的情況。外賣配送中，若車輛載重量不足，可能無法一次性配送多個(gè)外賣訂單，影響配送效率。合理配置車輛數(shù)量和載重量是優(yōu)化配送路徑的前提。企業(yè)需要根據(jù)歷史訂單數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具，準(zhǔn)確預(yù)測不同時(shí)間段的訂單量和貨物重量，結(jié)合配送區(qū)域的特點(diǎn)，合理安排車輛。在訂單量較大的區(qū)域和時(shí)間段，增加車輛數(shù)量或調(diào)配載重量較大的車輛，以確保配送任務(wù)的順利完成。車輛的行駛速度會直接影響配送時(shí)間。不同類型的配送車輛，如電動車、摩托車、汽車等，其行駛速度存在差異。電動車速度相對較慢，適合短距離配送，但在長距離配送中，可能會導(dǎo)致配送時(shí)間過長；汽車速度較快，但在城市擁堵路段，其優(yōu)勢可能無法充分發(fā)揮。交通狀況也會對車輛行駛速度產(chǎn)生顯著影響。在交通高峰期，道路擁堵嚴(yán)重，車輛行駛緩慢，配送時(shí)間會大幅增加。惡劣天氣條件，如暴雨、大雪等，會降低車輛的行駛速度，增加行駛風(fēng)險(xiǎn)。在配送路徑規(guī)劃時(shí)，需要充分考慮車輛類型和行駛速度。根據(jù)訂單的緊急程度和配送距離，選擇合適的車輛類型。對于緊急訂單和長距離配送，優(yōu)先選擇速度較快的車輛。實(shí)時(shí)獲取交通信息，利用交通大數(shù)據(jù)分析平臺，了解道路擁堵情況，避開擁堵路段，規(guī)劃出行駛速度較快的路徑。考慮天氣因素對車輛行駛速度的影響，提前做好應(yīng)對措施，如在惡劣天氣下，適當(dāng)調(diào)整配送計(jì)劃，增加配送時(shí)間，確保配送安全?？爝f員與外賣員的工作時(shí)間和效率是影響配送路徑規(guī)劃的重要因素?？爝f員的工作時(shí)間相對較為規(guī)律，一般按照固定的班次進(jìn)行配送，而外賣員的工作時(shí)間則較為靈活，主要集中在就餐時(shí)間段?？爝f員和外賣員的工作效率也因人而異，受到個(gè)人駕駛技術(shù)、對配送區(qū)域的熟悉程度、配送經(jīng)驗(yàn)等因素的影響。一個(gè)熟悉配送區(qū)域道路情況的快遞員或外賣員，能夠更快地找到最優(yōu)路徑，提高配送效率。在路徑規(guī)劃時(shí)，需要考慮快遞員與外賣員的工作時(shí)間和效率。根據(jù)他們的工作時(shí)間安排，合理分配訂單任務(wù)。對于效率較高的配送人員，可以分配更多的訂單，充分發(fā)揮他們的優(yōu)勢。加強(qiáng)對配送人員的培訓(xùn)，提高他們的駕駛技術(shù)和對配送區(qū)域的熟悉程度，定期組織經(jīng)驗(yàn)交流活動，分享配送技巧和經(jīng)驗(yàn)，提高整體配送效率。6.3環(huán)境因素交通狀況對快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃有著顯著影響。在城市中，早晚高峰時(shí)段交通擁堵嚴(yán)重，道路通行能力下降。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在高峰時(shí)段，城市主要道路的平均車速可能會降低30%-50%，導(dǎo)致配送車輛的行駛時(shí)間大幅增加。在交通擁堵的路段，車輛頻繁啟停，不僅增加了燃油消耗和車輛損耗，還可能導(dǎo)致配送延誤，無法滿足客戶的時(shí)間要求。在交通高峰時(shí)段，原本20分鐘的配送路程可能會延長至40分鐘甚至更久，這對于外賣配送來說，可能會使食物的溫度和口感受到影響，降低客戶滿意度；對于快遞配送，也會影響配送效率，增加客戶的等待時(shí)間。交通管制也是影響配送路徑的重要因素。在一些特殊時(shí)期，如舉辦大型活動、道路施工等，部分路段會實(shí)施交通管制，禁止或限制車輛通行。配送車輛需要臨時(shí)改變行駛路線，這可能會導(dǎo)致路徑規(guī)劃變得復(fù)雜，增加行駛里程和配送時(shí)間。在某城市舉辦馬拉松比賽期間，比賽沿線道路實(shí)施交通管制，快遞和外賣配送車輛不得不繞行，導(dǎo)致配送距離增加了1-2倍，配送時(shí)間也相應(yīng)延長。因此，在路徑規(guī)劃時(shí)，需要實(shí)時(shí)獲取交通信息，利用交通大數(shù)據(jù)分析平臺，提前了解道路擁堵情況和交通管制信息，合理規(guī)劃配送路徑，避開擁堵路段和交通管制區(qū)域，以提高配送效率。天氣條件同樣不容忽視。惡劣天氣對配送效率和安全性都有重大影響。在暴雨天氣下，道路積水，車輛行駛速度明顯降低，同時(shí)視線受阻，增加了行駛風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，暴雨天氣下車輛的行駛速度可能會降低20%-40%，且事故發(fā)生率會顯著提高。配送車輛在行駛過程中可能會遇到輪胎打滑、熄火等問題，導(dǎo)致配送延誤。在大雪天氣，道路積雪結(jié)冰，車輛行駛更加困難，不僅速度減慢，還容易發(fā)生交通事故。據(jù)統(tǒng)計(jì)，大雪天氣下配送車輛的事故發(fā)生率是正常天氣的3-5倍。此外，大風(fēng)天氣可能會吹倒路邊的障礙物，影響車輛行駛安全；高溫天氣可能會導(dǎo)致車輛發(fā)動機(jī)過熱，影響車輛性能。不同天氣條件下，配送路徑的選擇也應(yīng)有所不同。在暴雨天氣，應(yīng)盡量選擇地勢較高、排水良好的道路，避免經(jīng)過容易積水的路段；在大雪天氣，應(yīng)選擇主干道，因?yàn)橹鞲傻劳ǔ皶r(shí)進(jìn)行除雪作業(yè)，路況相對較好。配送企業(yè)還應(yīng)根據(jù)天氣變化，合理調(diào)整配送計(jì)劃，如在惡劣天氣下，適當(dāng)增加配送時(shí)間，確保配送安全。地理信息，包括地形、地貌和配送區(qū)域的分布，對配送路徑規(guī)劃也起著關(guān)鍵作用。在山區(qū)或丘陵地區(qū)，道路起伏較大，車輛行駛速度受到限制，且油耗增加。配送車輛在爬坡時(shí)需要消耗更多的能量，行駛速度會降低，導(dǎo)致配送時(shí)間延長。山區(qū)道路狹窄、彎道多，也增加了行駛的難度和風(fēng)險(xiǎn)。在一些山區(qū)，道路坡度較大，車輛爬坡時(shí)速度可能會降至每小時(shí)20-30公里，而在平地上的行駛速度可達(dá)每小時(shí)60-80公里。配送區(qū)域的分布也會影響路徑規(guī)劃。如果快遞代收點(diǎn)和外賣配送點(diǎn)集中在某一區(qū)域，配送車輛可以采用集中配送的方式，減少行駛里程；如果分布較為分散，則需要合理規(guī)劃路徑，以確保能夠高效地覆蓋各個(gè)配送點(diǎn)。在城市中，商業(yè)區(qū)和居民區(qū)的配送需求較大，且分布相對集中，配送車輛可以優(yōu)先在這些區(qū)域進(jìn)行配送，提高配送效率。而在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，配送點(diǎn)分布稀疏，配送車輛需要規(guī)劃較長的行駛路線，這就需要綜合考慮車輛的續(xù)航能力和配送時(shí)間，合理安排配送順序。七、快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃的策略與建議7.1訂單分配策略在快遞與外賣共同配送中，訂單分配策略是實(shí)現(xiàn)高效配送的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響著配送成本、效率和服務(wù)質(zhì)量?；诰嚯x的訂單分配策略是一種基礎(chǔ)且重要的策略。在實(shí)際配送中，配送距離與配送成本和時(shí)間密切相關(guān)。距離越遠(yuǎn)，配送車輛行駛的里程越長，所需的時(shí)間和燃油消耗也就越多。因此，將距離較近的訂單分配給同一配送車輛，可以有效減少車輛的行駛里程，提高配送效率。例如，通過地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，精確計(jì)算每個(gè)訂單的配送地址之間的距離，將位于同一區(qū)域或相鄰區(qū)域的快遞和外賣訂單進(jìn)行整合。當(dāng)某一配送車輛負(fù)責(zé)某一片區(qū)的配送任務(wù)時(shí)，優(yōu)先將該片區(qū)內(nèi)距離較近的快遞代收點(diǎn)和外賣配送點(diǎn)的訂單分配給它。假設(shè)在某城市的某一街區(qū)，有多個(gè)快遞代收點(diǎn)和外賣配送點(diǎn)，通過距離計(jì)算，將這些位置相近的訂單分配給同一配送車輛，這樣可以避免車輛在城市中長距離穿梭，減少不必要的行駛里程，從而降低配送成本，提高配送效率。配送時(shí)間是快遞與外賣共同配送中另一個(gè)至關(guān)重要的因素，尤其是外賣配送，對時(shí)效性要求極高?；跁r(shí)間的訂單分配策略，需要充分考慮每個(gè)訂單的配送時(shí)間要求。對于外賣訂單，應(yīng)優(yōu)先分配給能夠在最短時(shí)間內(nèi)送達(dá)的配送車輛。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控配送車輛的位置和行駛狀態(tài)，結(jié)合訂單的時(shí)間窗要求，合理安排訂單分配。在中午外賣高峰時(shí)段，對于一些要求在30分鐘內(nèi)送達(dá)的外賣訂單，優(yōu)先將其分配給距離商家和配送目的地較近且當(dāng)前負(fù)載較輕的配送車輛。對于快遞訂單，雖然時(shí)間要求相對寬松，但也需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)送達(dá)。根據(jù)快遞訂單的預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間，將其分配給合適的配送車輛，確保所有訂單都能按時(shí)完成配送。在配送過程中，還需要考慮交通擁堵、天氣變化等因素對配送時(shí)間的影響，實(shí)時(shí)調(diào)整訂單分配策略，以保證配送時(shí)效。為了充分利用配送車輛的運(yùn)力，避免部分車輛超載而部分車輛運(yùn)力閑置的情況，基于負(fù)載均衡的訂單分配策略至關(guān)重要。在分配訂單時(shí)，需要綜合考慮配送車輛的載重量和當(dāng)前的載貨情況。對于載重量較大且當(dāng)前載貨量較少的車輛，可以分配更多的訂單；而對于載重量較小或當(dāng)前載貨量接近上限的車輛，則減少訂單分配。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測車輛的載貨量，合理調(diào)整訂單分配，使各車輛的負(fù)載保持相對均衡。利用車輛管理系統(tǒng)，實(shí)時(shí)獲取每輛配送車輛的載重量信息和當(dāng)前載貨量，當(dāng)有新訂單產(chǎn)生時(shí)，根據(jù)車輛的負(fù)載情況進(jìn)行分配。在某一配送時(shí)段內(nèi)，有一輛載重量為1噸的配送車輛，當(dāng)前載貨量為300千克，而另一輛載重量為0.5噸的車輛，當(dāng)前載貨量已達(dá)到400千克，此時(shí)將新產(chǎn)生的重量較大的快遞訂單分配給載重量為1噸的車輛，以實(shí)現(xiàn)車輛負(fù)載的均衡，提高配送效率。在實(shí)際應(yīng)用中，單一的訂單分配策略往往難以滿足復(fù)雜多變的配送需求，因此可以將距離、時(shí)間和負(fù)載均衡等因素進(jìn)行綜合考慮，制定綜合訂單分配策略。通過建立數(shù)學(xué)模型，對距離、時(shí)間和負(fù)載均衡等因素賦予不同的權(quán)重，根據(jù)訂單的具體情況和配送車輛的狀態(tài)，計(jì)算每個(gè)訂單分配方案的綜合得分，選擇綜合得分最高的方案進(jìn)行訂單分配。在某一配送場景中，設(shè)定距離因素的權(quán)重為0.4，時(shí)間因素的權(quán)重為0.3，負(fù)載均衡因素的權(quán)重為0.3。對于一個(gè)新的快遞訂單和外賣訂單組合，計(jì)算不同配送車輛分配方案的綜合得分。方案一將訂單分配給車輛A，該方案的距離得分、時(shí)間得分和負(fù)載均衡得分分別為80分、70分和85分，綜合得分=80×0.4+70×0.3+85×0.3=79.5分；方案二將訂單分配給車輛B，其距離得分、時(shí)間得分和負(fù)載均衡得分分別為75分、80分和80分，綜合得分=75×0.4+80×0.3+80×0.3=78分。通過比較綜合得分，選擇方案一，即將訂單分配給車輛A，以實(shí)現(xiàn)配送效率和成本的最優(yōu)平衡。7.2配送時(shí)間窗設(shè)置配送時(shí)間窗的設(shè)置是快遞與外賣共同配送路徑規(guī)劃中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到配送服務(wù)的質(zhì)量和客戶滿意度。根據(jù)訂單需求設(shè)置配送時(shí)間窗，需要充分考慮不同類型訂單的特點(diǎn)。對于外賣訂單，由于食物的時(shí)效性要求極高，配送時(shí)間窗通常較為狹窄。一般來說，午餐和晚餐時(shí)段的外賣訂單，要求在下單后的30-60分鐘內(nèi)送達(dá)，以保證食物的溫度和口感。在中午12點(diǎn)左右下單的外賣，配送時(shí)間窗可設(shè)定為12:30-13:00，確保消費(fèi)者能夠及時(shí)享用熱乎的飯菜。而對于快遞訂單，雖然時(shí)間要求相對寬松，但也需根據(jù)客戶的期望和快遞公司的服務(wù)承諾來確定配送時(shí)間窗。普通快遞訂單的配送時(shí)間窗可能在1-3天內(nèi)，對于一些加急快遞訂單，時(shí)間窗則會縮短至1天以內(nèi)。配送資源也是影響配送時(shí)間窗設(shè)置的重要因素。配送車輛的數(shù)量和類型會限制配送的能力和速度。如果配送車輛數(shù)量不足，面對大量訂單時(shí)，可能無法在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成配送，導(dǎo)致配送時(shí)間窗延長。不同類型的車輛行駛速度不同，也會影響配送時(shí)間。電動車速度相對較慢，適合短距離配送，其配送時(shí)間窗相對較長；而汽車速度較快，適合長距離配送，配送時(shí)間窗可適當(dāng)縮短。配送人員的數(shù)量和工作效率也會對配送時(shí)間窗產(chǎn)生影響。在配送高峰期，訂單量劇增，如果配送人員不足，每個(gè)配送人員需要承擔(dān)更多的訂單，配送時(shí)間就會相應(yīng)增加，時(shí)間窗也會變寬。提高配送人員的工作效率，如加強(qiáng)培訓(xùn)、優(yōu)化工作流程等，可以縮短配送時(shí)間，縮小配送時(shí)間窗。在實(shí)際操作中，為了更好地設(shè)置配送時(shí)間窗，可采用動態(tài)調(diào)整的策略。實(shí)時(shí)獲取訂單信息、交通狀況和車輛狀態(tài)等數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)對配送時(shí)間窗進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化。當(dāng)某一區(qū)域出現(xiàn)交通擁堵時(shí)，及時(shí)調(diào)整該區(qū)域內(nèi)訂單的配送時(shí)間窗，適當(dāng)延長配送時(shí)間，避免因交通擁堵導(dǎo)致配送延誤而影響客戶滿意度。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對歷史訂單數(shù)據(jù)和配送數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，預(yù)測不同時(shí)間段、不同區(qū)域的訂單量和配送難度，提前合理設(shè)置配送時(shí)間窗，提高配送效率和服務(wù)質(zhì)量。7.3車輛調(diào)度與人員管理優(yōu)化車輛調(diào)度是提升快遞與外賣共同配送效率的關(guān)鍵。通過運(yùn)用智能調(diào)度系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)掌握車輛的位置、狀態(tài)和訂單信息，實(shí)現(xiàn)對車輛的精準(zhǔn)調(diào)度。該系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)路況監(jiān)測，能夠根據(jù)訂單的分布、配送時(shí)間要求以及車輛的負(fù)載情況，為每輛配送車輛規(guī)劃最優(yōu)的行駛路線。在交通高峰期，系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息，動態(tài)調(diào)整車輛的行駛路徑，避開擁堵路段，減少配送時(shí)間。利用車輛調(diào)度優(yōu)化算法，合理安排車輛的配送任務(wù)，提高車輛的裝載率和利用率。根據(jù)不同車型的載重量和容積，將重量和體積較大的快遞包裹分配給大型車輛，將重量較輕、體積較小的外賣訂單分配給小型車輛，實(shí)現(xiàn)車輛的合理利用，降低配送成本。加強(qiáng)對快遞員與外賣員的培訓(xùn)和績效考核，有助于提高配送服務(wù)質(zhì)量。在培訓(xùn)方面，應(yīng)涵蓋安全駕駛、服務(wù)意識、配送技巧等多個(gè)方面。安全駕駛培訓(xùn)可以降低交通事故的發(fā)生率，保障配送人員和貨物的安全。通過定期組織安全駕駛培訓(xùn)課程，邀請交警或?qū)I(yè)的安全駕駛講師進(jìn)行授課，講解交通規(guī)則、安全駕駛技巧和事故預(yù)防知識，提高配送人員的安全意識和駕駛技能。服務(wù)意識培訓(xùn)能夠提升配送人員與客戶的溝通能力和服務(wù)態(tài)度，增強(qiáng)客戶滿意度。培訓(xùn)內(nèi)容包括如何禮貌地與客戶溝通、處理客戶投訴和反饋等。配送技巧培訓(xùn)則可以提高配送效率，如如何快速準(zhǔn)確地找到配送地址、合理規(guī)劃配送路線等。通過模擬實(shí)際配送場景，進(jìn)行配送技巧的訓(xùn)練和考核，提高配送人員的實(shí)際操作能力。績效考核是激勵配送人員提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量的重要手段。建立科學(xué)合理的績效考核體系，將配送準(zhǔn)時(shí)率、服務(wù)質(zhì)量、客戶評價(jià)等指標(biāo)納入考核范圍。配送準(zhǔn)時(shí)率是衡量配送效率的重要指標(biāo)，通過統(tǒng)計(jì)配送車輛按時(shí)送達(dá)訂單的比例，對配送人員進(jìn)行考核。服務(wù)質(zhì)量考核可以包括配送過程中的貨物保護(hù)、配送態(tài)度等方面?？蛻粼u價(jià)則直接反映了客戶對配送服務(wù)的滿意度，通過客戶的評價(jià)反饋，對配送人員進(jìn)行獎懲。對配送準(zhǔn)時(shí)率高、服務(wù)質(zhì)量好、客戶評價(jià)高的配送人員給予獎勵，如獎金、晉升機(jī)會等；對表現(xiàn)不佳的配送人員進(jìn)行懲罰，如扣減績效工資、培訓(xùn)補(bǔ)考等。通過績效考核，激勵配送人員提高工作積極性和主動性，為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù)。7.4技術(shù)應(yīng)用與信息化建設(shè)在快遞與外賣共同配送中，地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。GIS技術(shù)能夠直觀地呈現(xiàn)配送區(qū)域的地理信息，包括道路網(wǎng)絡(luò)、配送點(diǎn)位置等。通過對這些信息的分析，配送企業(yè)可以更好地規(guī)劃配送路徑。利用GIS的路徑分析功能，結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，能夠快速計(jì)算出從配送中心到各個(gè)配送點(diǎn)的最優(yōu)路徑，避開擁堵路段，減少配送時(shí)間。在交通高峰期，通過GIS系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測道路擁堵情況，為配送車輛重新規(guī)劃一