计算机物流智能配送系统集成一体化研究

物流信息管理是对系统集成一体化有着较高的要求，物流信息包括客户信息、货物信息以及配送设备信息等，信息管理涉及信息采集、传输与集成等多个方面，全面的物流信息数据能够为物流智慧配送业务纵向集成提供可靠的数据，用于物流配送线路规划分析和货物配载分析[1]。此外利用信息化资源对配送节点进行统一部署，对各项业务数据实时采集、归类以及存储，满足物流配送数据应用需求。根据以上对系统集成一体化设计需求分析，此次采用星形集成架构对系统集成一体化设计，具体如下图所示。

 

 

图1 配送系统集成一体化架构图   下载原图

 

如图1所示，针对智能物流配送系统功能需求，设计客户信息采集、客户信息集成、货物信息集成、配送设备信息集成、货物配载、配送中心智能选择、物流信息查询以及配送线路规划八个子模块，将各个功能模块整合，划分系统功能边界，实现计算机物流智能配送。

 

2. 配送数据采集与处理

信息集成是系统业务集成的基础，因此在对系统配送业务纵向集成一体化之前，对物流配送信息采集与集成处理[2]。物流配送信息主要包括客户、货物以及设备三个方面，采用标准化接口技术，采用webservice标准接口将智能配送系统与物流客户信息化子系统、仓库货物子系统、配送车辆信息化子系统连接，构成一个整体，采用简单对象访问协议（SOAP协议）将三个子系统中信息传输到配送系统数据库中，采用扩展置标语言格式（XML格式）作为数据传输报文格式[3]。将采集到的物流信息在系统数据库中进行分类，其中将客户信息划分为客户姓名、联系方式、发送地点、送货地点四个类别，将货物信息划分为货物库存量、发货量、货物编号、货物类别四个类别，将配送设备信息划分为配送车辆型号、车辆编号、车辆最大载货量、车辆使用年限以及维护信息五个类别，利用数据库中数据表格模板生成数据表，将采集的配送信息映射到相应的表格中，实现对配送数据信息集成处理。

 

3. 配送系统纵向业务集成

在上述基础上，建立智能物流配送模型，对配送系统纵向业务集成，为了保证建模精度，针对智能物流配送模型建立提出如下假设：假设1：在物流配送范围内配送中心数量为1个或者1个以上，且配送中心独立分布于各区域且位置已知；假设2：配送区域内有大量客户点，且独立分布于各区域，位置已知，每个客户点都有非负需求；假设3：每个配送中心都配有一个或者一个以上的不同载重量的配送车辆，配送车辆始点与终点都是所属的配送中心；假设4：每辆配送车辆服务的客户序列总需求小于车辆最大载重量。结合以上提出假设，以物流配送成本最小为目标建立目标函数，其用公式表示为：

 

式中，min C表示物流配送最小成本；K表示配送车辆；k表示配送车辆数量；Fk表示第k量配送车辆单位载货量的装载费用；M表示配送区域内备选的配送中心集合；N表示配送区域内客户节点集合；Xij表示决策变量，值为0或者1，当配送车辆从节点i开向节点j,Xij值为1，否则为0;qj表示配送到节点的货物量；cijk表示单位运距、载货量配送车辆从节点i到节点j的燃油费用；dij表示配送节点i到节点j的距离；S表示车辆在配送最晚时间点之前达到客户节点产生的费用；A表示车辆超出配送时间产生的惩罚费用[4]。为了保证配送规划的合理性，针对以上建立的目标函数设定约束条件，其用公式表示为：

 

 

式中，PO表示约束条件；Zt表示决策变量，值为0或者1，如果本次物流配送决策配送中心开放，则取值为1，否则取值为0;Tj表示配送车辆达到节点j的时间点；Ti表示配送车辆从配送中心出发的时间点；Qk表示配送车辆的装载能力[5]。通过设立以上三个约束条件，保证配送车辆不会从未开放的配送中心出发，保证配送车辆行车时间的顺序性，以及保证配送车辆装载的货物不超过车辆装载能力[6]。将以上建立的目标函数与约束条件整合，建立物流智能配送模型，将处理后的数据代入到模型中，采用粒子群算法对符合约束条件的目标函数求解，将每个目标函数可能解定义为在二维空间迭代搜索的粒子，生成粒子群体与二维空间，在空间内设定一个搜索目标节点，粒子群体从初始点移动，在迭代过程中对粒子群体位置与速度更新，生成新的粒子群体，利用适应度函数计算出粒子群体适用度值，适用度值可以反映出粒子所在位置与目标节点之间的距离，适应度值越大，则表示粒子与目标节点位置越接近，输出适应度值最大的粒子位置，其对应的解为物流配送最优规划方案，系统输出最优决策，以此实现对配送系统纵向业务集成，进而完成系统集成一体化设计。

 

4. 实验论证

4.1 实验准备与设计

完成以上集成一体化设计后，为了检验本文提出设计思路的可靠性与可行性，以下将设计一组对比实验，选择目前两种最为常用的一体化方法作为参照对象，为了方便后续实验陈述，以下将两种方法分别用传统方法1、2表述。选择某物流企业为实验对象，利用集成一体化设计后的智能物流配送系统完成物流配送任务，该物流企业在经营配送区域内设定了10个配送中心，客户节点数量为70个，实验采集了70个客户物流订单信息，按照上述流程对物流配送方案规划，以下对具体集成一体化效果评定。

 

4.2 实验结果与讨论

配送成本最小化是物流配送系统集成一体化的主要目标之一，是衡量智能配送系统性能的重要评价指标，配送成本越低，则表示系统对物流配送线路规划越合理，集成一体化效果越好，故实验选择配送成本为本次实验第一评价指标，以配送客户数量为变量，使用电子表格统计不同客户数量下物流配送成本，具体数据如下表所示。

 

从上表中数据可以看出，在设计方法应用下根据系统规划的配送线路物流配送成本均比较低，当配送客户数据达到70人时，物流配送成本比传统方法1少将近4000元，比传统方法2少将近3700元，说明在设计方法应用下系统物流配送线路规划比较合理，系统物流配送线路规划性能得到有效提升。为了进一步检验出本文提出方法的可行性，对集成一体化设计后的配送系统响应时间比对，以服务请求数量为变量，使用电子表格记录配送系统响应时间，具体数据如下表所示。

 

  

 

 

 

从上表中数据可以看出，在响应时间方面三种方法也表现出明显的差异，在设计方法应用下配送系统响应时间平均值为0.25s，与传统方法1相比节省时间约5s，与传统方法2相比节省时间约6s，这是因为本文设计方法是将配送数据采集、处理、物流配送业务等多种模块集成，在一定程度上简化了智能配送流程，因此缩短了响应时间。通过以上实验数据与结果分析可以证明，无论是在配送成本方面还是业务响应时间方面，设计方法均表现出明显的优势，具有良好的系统集成一体化效果。

 

5. 结束语

此次将物流配送各个活动要素集成在一起，以实现计算机物流智能配送系统中物流配送目的、作用以及功能等集成统一为目标，提出了一个新的智能配送系统集成一体化方法，有效节约了物流配送车辆运营成本，缩短了计算机物流智能配送系统响应时间，为该方面研究提供了参考依据，同时也为配送系统集成一体化实践提供了理论支撑，具有良好的现实意义。