0 引言
物流作为现代皮革企业供应链配送管理中至关重要的一环，是提高皮革企业效益的重要因素，有效的物流管理和配送方式可以极大的提高皮革制品流通效率，进而降低企业运营成本，提供及时的交付和后续服务，有效增加皮革企业的竞争力。为此，本文针对目前皮革企业物流配送中存在的问题，尝试运用ACO算法对
物流配送路径进行改进，使配送过程实现提升优化。
1 现代皮革企业物流中存在的主要问题
1.1 配送方式：供应链可见性不足
皮革企业的供应链通常涉及跨越多个地区和参与者，因而皮革制品的市场流通模式主要以“格子铺”形式为主[1]，在配送方式上相对混乱、无序。由于配送过程中信息的流通和透明度相对有限，容易导致供应链可见性不足，企业内部难以对配送过程进行实时追踪和及时监控物流配送活动，长期以往可能会影响皮革企业对皮革制品库存、订单和交付的把控。
1.2 配送路径：运输和配送复杂性
目前许多皮革企业的物流配送部门成立时间晚，因而对物流配送的经验存在不足，导致在供应链物流配送路径的规划中可能存在不合理现象，致使皮革制品的运输和配送复杂性加大，例如运输距离过长、运输时间延长等现象屡见不鲜，无疑增加了企业成本和产品交付周期。同时，不合理的路线规划还可能导致物流配送车辆拥堵和其他的风险加剧。
1.3 配送效率：失误和配送延迟长
皮革企业物流配送中涉及多个环节和多个参与者，包括供应商、仓储和运输等。一旦信息沟通不畅，如订单信息不准确、交接信息不清晰等[2]，极易导致配送的延误和错误。同时，由于部分中小型皮革企业缺乏运输优化的工具和技术，物流配送的时效性低、配送出错概率大、车载容积利用不合理及配送延迟性问题严重，导致物流配送无法产生最大化效率。
2 现代皮革企业物流配送任务分析
2.1 现代皮革企业物流配送任务特点
针对目前绝大多数中小皮革企业物流配送工作量繁重、效率低等现象，结合皮革企业物流配送现状实际，笔者将皮革企业物流配送中的主要任务特点进行梳理，主要表现在以下4点：
(1）配送地点相对较多且复杂；
(2）配送路径的距离远近不同；
(3）配送过程中车辆较多且各车的容积载重基本相同；
(4）配送皮革制品的种类较多，且配送过程中可能存在退换或临时加急配送的皮革制品。
根据以上皮革企业物流配送特点，在物流配送工作完成的前提下，皮革企业物流优化任务目标应为配送过程中实现最大化效率、配送路径方案最优化和配送中任务消耗最小为目的。
2.2 现代皮革企业物流配送任务描述
考虑到皮革企业物流配送过程的实际现状，其配送过程主要分为正常配送和加急（退换）配送两种任务过程。正常配送根据皮革制品供应情况进行的常规物流来正常分配基本任务；而加急（退换）配送则是在指皮革制品配送任务执行过程中，客户需要加急（退换）的临时任务，因而皮革制品物流车辆需要根据新的配送指令及剩余任务数量进行从新分配，在此过程中配送指令的准确性和引导性将会实现皮革制品物流配送的精准率，进而高效完成配送临时加急（退换）任务。
在皮革企业物流任务配送过程中，假定车辆集合表示为A={A1,A2，…，Ai,Aj，…，Av}，其中，v表示皮革制品物流配送的车辆总数；将第Ai个车辆的物流任务集合描述为Ai={Ai1,Ai2，…，Aii,Aij，…，Aiv}，该集合可作为皮革制品配送临时加急（退换）的动态物流任务集合，且随时接受最新指令的任务分配。其中，Aij表示第Ai个车辆第j个待执行的子任务，n为t时刻的待执行的皮革制品配送任务数量综合。在皮革制品物流配送的任务划分中，可将变量组中的子任务表示为Aij，配送任务的坐标位置分别用xij,yij表示，子任务中的起始时间表示为hij；权重系数表示为qij；子任务中的皮革制品的货物体积表示为rij和总重量表示为zij，则子任务Aij={xij,yij,hii,qij,rij,zij}。
3 基于ACO算法的配送路径优化
3.1 算法介绍
ACO(AntColonyOptimization）算法是一种启发式优化算法[3]，其灵感来源于蚂蚁寻找食物时的行为。它模拟了蚂蚁在找食物过程中的信息传递和合作行为，用于解决组合优化问题，特别是旅行商问题（TSP）。
3.2 算法内涵
ACO算法的基本思想内涵是通过模拟蚂蚁在搜索空间中的移动和信息传递，来寻找最优解。蚂蚁在搜索过程中释放一种称为外激素量，并通过感知和更新外激素量来影响其他蚂蚁的行为。ACO算法作为一种分布式计算算法，蚂蚁在搜索过程中相互独立地探索解空间。这使得ACO算法具有较好的并行性，可以利用多个处理单元或计算节点同时进行搜索，提高算法的效率和速度。此外，由于外激素量的挥发和更新机制，蚂蚁能够快速响应环境的变化，并调整搜索策略，在实际应用中能够应对问题的变化和不确定性。
3.3 优化思路
针对皮革企业物流配送中路径规划不清晰、临时加急（退换）任务出错率等实际现状，提出运用ACO算法通过“外激素量”来协调皮革企业物流配送中的最优解工作路径。假设配送皮革制品货物的物流车辆为每只蚂蚁，则蚂蚁在觅食范围的移动过程中会进行信息留存，且产生外激素量最多的概率将决定蚂蚁群体的移动方向，因而可结合ACO算法中的“集体寻优”分布式计算来进一步确定物流配送的最优化路径[4]。
其最典型的路径优化案例就是上文所提到的旅行商问题（TSP），即寻找皮革制品货物物流配送车辆历经n个城市的最优解路径。在具体的路径规划中，m只蚂蚁在寻找最优路径的过程里蚂蚁k可根据任务目标路径中的外激素量量，以及其他类启发式因素来确定在t时刻状态下，可能会大概率路径要转移的城市j，将概率公式表述为：
在式（1）中，λij(t）代表了皮革制品配送任务中从城市i→j之间在t时刻下的外激素量，α作为该次配送任务中的重要程度；ηij(t）则代表了蚂蚁在配送任务中从城市i→j之间在t时刻下的启发式移动过程的外激素量，β作为该次配送任务中的重要程度；j∈{A-tabuk}，allowedk={1,2，…n}-tabuk，则代表了蚂蚁下一步将要选择配送的任务城市；tabuk表示目前蚂蚁k目前已经选择的城市。将蚂蚁移动过程中的初始时刻设定为λij(0)=const，则蚂蚁移动过程的外激素量可表达为：
式（2）中，λij(t+n）可看作t+n时的蚂蚁在城市路径（i,j）中的移动外激素量表达式，ρ作为外激素量的挥发系数，蚂蚁在t时刻移动中会将外激素进行挥发，其系数的计算可表示为：
式（3）中，Δλij(t）表示为Δ在t时刻内，有m只蚂蚁在路径（i,j）中的外激素增值量，通常挥发值为0<ρ<1；ρ作为挥发系数在外激素量更新过程中会起到较大的作用，通常挥发系数越大，表示挥发速度越快，当t=0时，则Δλij(0)=0，其路径可表示为：
在式（4）中，LK可看作第K只蚂蚁在本次路径循环中所走的路径总长度，Q为外激素量强度，则蚂蚁从城市转移过程中的启发因子可表示为，其dij中则为路径（i,j）中的实际距离。
皮革企业在利用ACO算法优化配送路径的过程中，物流配送部门需要考虑到以下3点：
其一，车辆行驶的距离是否路径保持最短；
其二，无论是正常配送还是加急（退换）配送两种不同任务，都应遵循时间优先原则；
其三，皮革制品的货物配送是否合理分配了车辆的货物容积和体重承载，这将直接关系到完成任务的经济性和实时性。
综上式（1）、（2）、（3）、（4）所述，结合前文皮革企业物流配送中的两种任务过程，每辆装载皮革制品的物流配送车辆在选择任务i与任务j的概率则可表示为：
式（5）中，M1,M2,M3,M4,M5表示权重系数，皮革制品的物流配送路径可依据配送协作过程中的启发因素、外激素量值、任务紧急程度、配送时间、车辆容积和皮革制品货物重量在ACO算法的状态转移概率中依据不同的重要程度进行任务路径确定，即满足M1,M2,M3,M4,M5均≥0时，且当M1,M2,M3,M4,M5比例为3∶3∶2∶1∶1时，则皮革制品的配送车辆可通过pkij(t）来选择最优化路径完成配送任务。
4 基于ACO算法的物流优化启示
在使用ACO算法来优化皮革制品货物的
物流配送路径，现代皮革企业物流管理部门应通过模拟外激素量的传递和感知要素，利用蚂蚁在搜索过程中来选择配送的最优路径，从而减少运输成本、缩短交付时间。ACO算法的优势在于，可以根据不同任务设置实时根据交通状况、道路拥堵等信息动态调整物流配送路径，以适应皮革制品物流配送过程中的不同情况。
同时，现代皮革企业物流管理部门通过引入ACO算法的思想，可进一步促进供应链参与者之间的协作和信息共享，提高供应链的响应速度和灵活性，ACO算法模拟蚂蚁在搜索过程中的信息传递和合作行为，有利于供应链各个环节的协调和合作，对于提高物流效率至关重要[5]。此外，除了上述提到的距离最短、时间优先、车辆容积容载合理分配原则外，最合理最优化的物流配送路径皮革企业还需要考虑到其他因素，例如配送中的实际路况、突发情况和客户的门店或工厂环境（楼层高等、是否有电梯等），最终通过优化物流配送路径和运输方案，皮革企业可以有效推动物流配送的可持续和经济效益最大化发展。
5 结语
ACO算法在现代皮革企业物流配送中可以进一步优化配送路径，帮助承载皮革制品的货物车辆在配送中降低运输距离和配货时间，进而有效提升企业物流配送的效率，提升配送过程的经济性，最大程度减少能源消耗和碳排放。在后续的研究中，皮革企业可基于ACO算法进行物流优化策略的进一步实施，通过使用传感器和物联网技术，强化实时获取货物位置、状态和运输条件等信息的准确性，这将有助于提高皮革制品货物配送过程的可视性，减少货物丢失和损坏的风险。
沪公网安备 31011202008041号
