电子商务下快递企业物流网络结构的优化研究

快递企业物流网络结构可以呈现出物流系统之中各个要素之间的相互关系，所以在建立物流网络结构模型之前，首先需要获取并分析快递企业物流网络结构特征。一般情况下，电子商务下的快递企业物流网络为复合型结构，也就是由多个物流网络空间所构成，那么结合物流网络结构的层次关系可知，各个节点的连接可以代表物流发展关系。本文将节点看作物流网络结构的特征，并对其分布情况进行详细分析。在物流网络结构中，假设与物流节点w可以形成稳定的物流关系的其他物流节点数量称之为节点度，用Dw来表示，那么在网络结构中相邻的两个物流节点度之间存在一定联系，本文通过最邻平均度来描述二者之间的关系，其表达式如下所示：

 

式中，D'w表示物流网络结构中物流节点w的最邻平均度；De表示物流节点e的度；Hw(w）表示与物流节点w相邻的节点集合。如果式（1）所求的D'w与Dw之间呈现递增关系，那么说明该快递企业的物流网络为同类混合结构；反之，如果二者呈递减关系，那么该快递企业的物流网络为异类混合结构。由此可知，电子商务下快递企业物流网络结构的基本特征量节点度呈关联分布，且具有幂律特性。为了便于描述物流网络结构中节点之间的关联程度，本文引入聚类系数来表示物流节点w与其相邻节点之间的合作程度，其计算公式如下：

 

式中，Lw表示电子商务下快递企业物流网络结构中物流节点w的聚类系数；Bw表示网络结构中Dw个物流节点之间存在的连线数量。通过式（2）可以看出，电子商务下快递企业物流网络结构的基本特征量节点度与聚类系数之间存在一定关系，所以后续在进行物流网络结构优化时，需要重视物流节点之间的联系，通过物流节点让物流网络的层次结构更加稳固，进而保障快递企业物流的服务效率。

 

2. 构建物流网络结构模型

电子商务下快递企业物流网络是一个由不同要素所组成的系统性结构，所以本文在制定物流网络结构优化策略时，理清结构中各个要素的功能与关系，建立一个物流网络结构模型，以系统学角度来研究物流网络结构的优化。正常情况下，快递企业物流网络结构的构成要素主要包括物流节点与物流线路，其中物流节点负责周转各类物流资源，起到物流中心的重要作用，通过管理、调配物流资源，从而推动整个物流网络结构正常运转。物流线路就是连接各个物流节点的物流通道，是实现各类物流活动的重要载体，主要负责物流资源的沟通功能。综上所述，本文将电子商务下快递企业物流网络当成由物流节点与物流路径所构成的网络结构，那么根据物流节点与物流线路之间的关系，可以通过下式来描述物流网络结构模型：T=(J,Z)(3)

 

式中，T表示快递企业物流网络结构模型；J表示物流网络结构模型中的物流节点集合；Z表示物流网络结构模型中的节点连接矩阵。由于电子商务下快递企业物流网络结构模型是一个较为复杂的系统，式（3）仅通过物流节点与物流线路来描述结构模型是不够的，所以本文在此基础上，加入对物流节点权重信息的考虑，其表达式如下：Q={q(a,b）|q(a,b)=Sa,b(a,b）∈J}（4)

 

式中，Q物流节点之间的连接权重；q(a,b）表示物流节点a与b之间的权重信息；Sa,b表示物流节点b相对于a的隶属程度。由上，本文所构建的电子商务下快递企业物流网络结构模型T'如下式所示：T'=(J,Z,Q)(5)

 

物流网络结构模型可以反映出与现实情况基本一致的物流网络情况，下文将根据该模型来研究快递企业物流网络结构的优化策略。

 

3. 快递企业物流网络结构的优化策略

3.1 物流节点布局

本章主要从物流节点布局的优化策略出发，实现快递企业物流网络的安全高效配送，进而形成一个合理且稳定的物流网络结构。为了寻求到物流网络结构模型的最优解，本文引入遗传算法来进行物流节点布局的优化。遗传算法可以在搜索过程中求得最优解，且可以实现求解质量与效率之间的平衡，是一种高效的全局搜索算法，所以本文利用遗传算法来求解最优的物流节点布局策略。那么通过遗传算法来优化物流节点布局的主要步骤如下：首先将快递企业物流网络结构模型进行初始化，通过二进制编码方式进行染色体的设计，并从染色体的编码中抽取出多个个体，从而形成初始种群；然后进行初始种群个体的优劣评价，也就是通过适应度函数来判断染色体编码形成的初始解是否符合优化标准，本着这一思想，本文在求解最优物流节点布局时，构建如下所示的目标函数：

 

式中，f表示物流节点布局的目标函数；t表示物流周期；Ui表示物流网络结构模型中的节点；Bi表示节点的单位处理成本；pi表示节点的单位供货量；Vij表示物流中心j将配送任务下发给物流节点i;Oi表示物流运输车在配送期间的时间跨度；bij物流节点i与物流中心之间的距离。基于该目标函数，通过MATLAB的遗传算法工具箱即可获得适应度函数，进一步求解出种群个体的适应度值，如果满足优化标准，可以将物流节点布局的最优解进行解码输出，如果不满足优化标准，需要按顺序执行选择算子、交叉算子、变异算子实现种群进化，最终输出满意解，至此本文实现了快递企业物流网络结构中物流节点的布局优化。

 

3.2 物流配送路径

物流配送就是根据客户需求，在物流网络结构中经过物流节点进行货物交付的物流活动，在物流配送过程中，配送路径不仅是基础，更是物流效率的体现，所以本章将从物流配送路径角度出发，设计快递企业物流网络结构的优化策略。针对物流配送路径优化问题，本文引入布谷鸟算法，该算法具有较强的全局搜索能力，可以求解典型旅行商问题，所以在求解物流配送路径优化问题时具有较好的性能。在布谷鸟算法中，布谷鸟、鸟巢以及鸟蛋均可以表示配送路径中的解，通过搜索目标使用新解来取代劣解，即可实现配送路径的优化，布谷鸟飞行搜索目标的表达式如下所示：

 

式中，Git、Git+1分别表示布谷鸟在t时刻、t+1时刻所处位置；λ表示步长因子，根据配送路径优化问题规模来设定；Y(ε）表示布谷鸟飞行随机游走公式，表达式如下：Y(ε）～μ=t-ε(1<ε<3)(8)

 

式中，ε表示单位时间内布谷鸟飞行到下一个位置时的期望值；μ表示泊松比。在利用布谷鸟算法求解物流配送路径优化问题时，通过式（7）来更新鸟巢位置，并生成随机数，和布谷鸟识别鸟巢中鸟蛋的概率相对比，如果生成的随机数更大，那么将原来的物流配送路径解丢弃，建立一个新解；反之如果生成的随机数更小，则保留原始解。通过这个步骤，就可以将劣质的物流配送路径丢弃，保留最佳配送路径。

 

4. 实例分析

为了验证本文所提快递企业物流网络结构优化策略的有效性，本章采用某物流公司所提供的电商公司数据进行实例分析。首先采集该物流公司所服务的12位客户的配送信息，各客户的地址坐标及货物需求数据如下表所示：

  

 

表1 各客户点的详细数据表  下载原图

 

 

在此基础上，选用基于数字孪生的物流网络结构优化策略、基于引力模型的物流网络结构优化策略作为实验对照组，分别对该实例进行求解，获得相应的最优物流配送路径如下图所示：

 

图1 配送路径规划结果图   下载原图

 

由图1给出本次配送任务的线路及成本，如下表所示：

 

  

 

表2 配送线路及成本表  下载原图

 

 

由表可知，实验对照组的两种策略下，分别使用3辆运输车进行配送，其中基于数字孪生的优化策略所规划的配送路线的配送总路程为1495.95km，配送总成本为3624.52元；基于引力模型的优化策略所规划的配送路线的配送总路程为1510.74km，配送总成本为3888.21元；而本文设计优化策略下，仅需要2辆运输车即可完成全部客户的配送任务，其规划的配送路线的配送总路程为1181.61km，较对照组降低314.34km、329.13km，配送总成本为3302.5元，较对照组减少322.02元、585.71元。由此可以说明，本文所设计的物流网络结构优化策略是可行的，且得到了良好的优化效果，更有利于电子商务下快递企业的可持续发展。

 

5. 结束语

研究物流网络结构布局及优化策略，对企业物流发展具有重要意义，是促进电子商务行业发展的基础研究之一。文中首先构建了一个高效稳定的快递企业物流网络结构模型，进一步从物流节点布局与物流配送路径两个方面进行深入研究了物流网络结构优化的策略。并通过实例分析论证了本文所设计的优化策略具有可行性，可以规划出最优物流配送路线。电子商务下快递企业是最具活力的服务型行业，所以本文针对物流网络结构的优化研究，在我国社会经济发展中发挥着支撑性作用。