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現(xiàn)代皮革企業(yè)物流提升改進(jìn)優(yōu)化研究

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文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時(shí)間:2024-06-04 09:59:00

 0 引言

物流作為現(xiàn)代皮革企業(yè)供應(yīng)鏈配送管理中至關(guān)重要的一環(huán),是提高皮革企業(yè)效益的重要因素,有效的物流管理和配送方式可以極大的提高皮革制品流通效率,進(jìn)而降低企業(yè)運(yùn)營成本,提供及時(shí)的交付和后續(xù)服務(wù),有效增加皮革企業(yè)的競爭力。為此,本文針對目前皮革企業(yè)物流配送中存在的問題,嘗試運(yùn)用ACO算法對物流配送路徑進(jìn)行改進(jìn),使配送過程實(shí)現(xiàn)提升優(yōu)化。
 
1 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流中存在的主要問題
1.1 配送方式:供應(yīng)鏈可見性不足
皮革企業(yè)的供應(yīng)鏈通常涉及跨越多個(gè)地區(qū)和參與者,因而皮革制品的市場流通模式主要以“格子鋪”形式為主[1],在配送方式上相對混亂、無序。由于配送過程中信息的流通和透明度相對有限,容易導(dǎo)致供應(yīng)鏈可見性不足,企業(yè)內(nèi)部難以對配送過程進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤和及時(shí)監(jiān)控物流配送活動(dòng),長期以往可能會(huì)影響皮革企業(yè)對皮革制品庫存、訂單和交付的把控。
 
1.2 配送路徑:運(yùn)輸和配送復(fù)雜性
目前許多皮革企業(yè)的物流配送部門成立時(shí)間晚,因而對物流配送的經(jīng)驗(yàn)存在不足,導(dǎo)致在供應(yīng)鏈物流配送路徑的規(guī)劃中可能存在不合理現(xiàn)象,致使皮革制品的運(yùn)輸和配送復(fù)雜性加大,例如運(yùn)輸距離過長、運(yùn)輸時(shí)間延長等現(xiàn)象屢見不鮮,無疑增加了企業(yè)成本和產(chǎn)品交付周期。同時(shí),不合理的路線規(guī)劃還可能導(dǎo)致物流配送車輛擁堵和其他的風(fēng)險(xiǎn)加劇。
 
1.3 配送效率:失誤和配送延遲長
皮革企業(yè)物流配送中涉及多個(gè)環(huán)節(jié)和多個(gè)參與者,包括供應(yīng)商、倉儲(chǔ)和運(yùn)輸?shù)?。一旦信息溝通不暢,如訂單信息不?zhǔn)確、交接信息不清晰等[2],極易導(dǎo)致配送的延誤和錯(cuò)誤。同時(shí),由于部分中小型皮革企業(yè)缺乏運(yùn)輸優(yōu)化的工具和技術(shù),物流配送的時(shí)效性低、配送出錯(cuò)概率大、車載容積利用不合理及配送延遲性問題嚴(yán)重,導(dǎo)致物流配送無法產(chǎn)生最大化效率。
 
2 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送任務(wù)分析
2.1 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送任務(wù)特點(diǎn)
針對目前絕大多數(shù)中小皮革企業(yè)物流配送工作量繁重、效率低等現(xiàn)象,結(jié)合皮革企業(yè)物流配送現(xiàn)狀實(shí)際,筆者將皮革企業(yè)物流配送中的主要任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行梳理,主要表現(xiàn)在以下4點(diǎn):
 
(1)配送地點(diǎn)相對較多且復(fù)雜;
 
(2)配送路徑的距離遠(yuǎn)近不同;
 
(3)配送過程中車輛較多且各車的容積載重基本相同;
 
(4)配送皮革制品的種類較多,且配送過程中可能存在退換或臨時(shí)加急配送的皮革制品。
 
根據(jù)以上皮革企業(yè)物流配送特點(diǎn),在物流配送工作完成的前提下,皮革企業(yè)物流優(yōu)化任務(wù)目標(biāo)應(yīng)為配送過程中實(shí)現(xiàn)最大化效率、配送路徑方案最優(yōu)化和配送中任務(wù)消耗最小為目的。
 
2.2 現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送任務(wù)描述
考慮到皮革企業(yè)物流配送過程的實(shí)際現(xiàn)狀,其配送過程主要分為正常配送和加急(退換)配送兩種任務(wù)過程。正常配送根據(jù)皮革制品供應(yīng)情況進(jìn)行的常規(guī)物流來正常分配基本任務(wù);而加急(退換)配送則是在指皮革制品配送任務(wù)執(zhí)行過程中,客戶需要加急(退換)的臨時(shí)任務(wù),因而皮革制品物流車輛需要根據(jù)新的配送指令及剩余任務(wù)數(shù)量進(jìn)行從新分配,在此過程中配送指令的準(zhǔn)確性和引導(dǎo)性將會(huì)實(shí)現(xiàn)皮革制品物流配送的精準(zhǔn)率,進(jìn)而高效完成配送臨時(shí)加急(退換)任務(wù)。
 
在皮革企業(yè)物流任務(wù)配送過程中,假定車輛集合表示為A={A1,A2,…,Ai,Aj,…,Av},其中,v表示皮革制品物流配送的車輛總數(shù);將第Ai個(gè)車輛的物流任務(wù)集合描述為Ai={Ai1,Ai2,…,Aii,Aij,…,Aiv},該集合可作為皮革制品配送臨時(shí)加急(退換)的動(dòng)態(tài)物流任務(wù)集合,且隨時(shí)接受最新指令的任務(wù)分配。其中,Aij表示第Ai個(gè)車輛第j個(gè)待執(zhí)行的子任務(wù),n為t時(shí)刻的待執(zhí)行的皮革制品配送任務(wù)數(shù)量綜合。在皮革制品物流配送的任務(wù)劃分中,可將變量組中的子任務(wù)表示為Aij,配送任務(wù)的坐標(biāo)位置分別用xij,yij表示,子任務(wù)中的起始時(shí)間表示為hij;權(quán)重系數(shù)表示為qij;子任務(wù)中的皮革制品的貨物體積表示為rij和總重量表示為zij,則子任務(wù)Aij={xij,yij,hii,qij,rij,zij}。
 
3 基于ACO算法的配送路徑優(yōu)化
3.1 算法介紹
ACO(AntColonyOptimization)算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法[3],其靈感來源于螞蟻尋找食物時(shí)的行為。它模擬了螞蟻在找食物過程中的信息傳遞和合作行為,用于解決組合優(yōu)化問題,特別是旅行商問題(TSP)。
 
3.2 算法內(nèi)涵
ACO算法的基本思想內(nèi)涵是通過模擬螞蟻在搜索空間中的移動(dòng)和信息傳遞,來尋找最優(yōu)解。螞蟻在搜索過程中釋放一種稱為外激素量,并通過感知和更新外激素量來影響其他螞蟻的行為。ACO算法作為一種分布式計(jì)算算法,螞蟻在搜索過程中相互獨(dú)立地探索解空間。這使得ACO算法具有較好的并行性,可以利用多個(gè)處理單元或計(jì)算節(jié)點(diǎn)同時(shí)進(jìn)行搜索,提高算法的效率和速度。此外,由于外激素量的揮發(fā)和更新機(jī)制,螞蟻能夠快速響應(yīng)環(huán)境的變化,并調(diào)整搜索策略,在實(shí)際應(yīng)用中能夠應(yīng)對問題的變化和不確定性。
 
3.3 優(yōu)化思路
針對皮革企業(yè)物流配送中路徑規(guī)劃不清晰、臨時(shí)加急(退換)任務(wù)出錯(cuò)率等實(shí)際現(xiàn)狀,提出運(yùn)用ACO算法通過“外激素量”來協(xié)調(diào)皮革企業(yè)物流配送中的最優(yōu)解工作路徑。假設(shè)配送皮革制品貨物的物流車輛為每只螞蟻,則螞蟻在覓食范圍的移動(dòng)過程中會(huì)進(jìn)行信息留存,且產(chǎn)生外激素量最多的概率將決定螞蟻群體的移動(dòng)方向,因而可結(jié)合ACO算法中的“集體尋優(yōu)”分布式計(jì)算來進(jìn)一步確定物流配送的最優(yōu)化路徑[4]。
 
其最典型的路徑優(yōu)化案例就是上文所提到的旅行商問題(TSP),即尋找皮革制品貨物物流配送車輛歷經(jīng)n個(gè)城市的最優(yōu)解路徑。在具體的路徑規(guī)劃中,m只螞蟻在尋找最優(yōu)路徑的過程里螞蟻k可根據(jù)任務(wù)目標(biāo)路徑中的外激素量量,以及其他類啟發(fā)式因素來確定在t時(shí)刻狀態(tài)下,可能會(huì)大概率路徑要轉(zhuǎn)移的城市j,將概率公式表述為:
 
 
在式(1)中,λij(t)代表了皮革制品配送任務(wù)中從城市i→j之間在t時(shí)刻下的外激素量,α作為該次配送任務(wù)中的重要程度;ηij(t)則代表了螞蟻在配送任務(wù)中從城市i→j之間在t時(shí)刻下的啟發(fā)式移動(dòng)過程的外激素量,β作為該次配送任務(wù)中的重要程度;j∈{A-tabuk},allowedk={1,2,…n}-tabuk,則代表了螞蟻下一步將要選擇配送的任務(wù)城市;tabuk表示目前螞蟻k目前已經(jīng)選擇的城市。將螞蟻移動(dòng)過程中的初始時(shí)刻設(shè)定為λij(0)=const,則螞蟻移動(dòng)過程的外激素量可表達(dá)為:
 
 
式(2)中,λij(t+n)可看作t+n時(shí)的螞蟻在城市路徑(i,j)中的移動(dòng)外激素量表達(dá)式,ρ作為外激素量的揮發(fā)系數(shù),螞蟻在t時(shí)刻移動(dòng)中會(huì)將外激素進(jìn)行揮發(fā),其系數(shù)的計(jì)算可表示為:
 
式(3)中,Δλij(t)表示為Δ在t時(shí)刻內(nèi),有m只螞蟻在路徑(i,j)中的外激素增值量,通常揮發(fā)值為0<ρ<1;ρ作為揮發(fā)系數(shù)在外激素量更新過程中會(huì)起到較大的作用,通常揮發(fā)系數(shù)越大,表示揮發(fā)速度越快,當(dāng)t=0時(shí),則Δλij(0)=0,其路徑可表示為:
 
在式(4)中,LK可看作第K只螞蟻在本次路徑循環(huán)中所走的路徑總長度,Q為外激素量強(qiáng)度,則螞蟻從城市轉(zhuǎn)移過程中的啟發(fā)因子可表示為,其dij中則為路徑(i,j)中的實(shí)際距離。
 
皮革企業(yè)在利用ACO算法優(yōu)化配送路徑的過程中,物流配送部門需要考慮到以下3點(diǎn):
 
其一,車輛行駛的距離是否路徑保持最短;
 
其二,無論是正常配送還是加急(退換)配送兩種不同任務(wù),都應(yīng)遵循時(shí)間優(yōu)先原則;
 
其三,皮革制品的貨物配送是否合理分配了車輛的貨物容積和體重承載,這將直接關(guān)系到完成任務(wù)的經(jīng)濟(jì)性和實(shí)時(shí)性。
 
綜上式(1)、(2)、(3)、(4)所述,結(jié)合前文皮革企業(yè)物流配送中的兩種任務(wù)過程,每輛裝載皮革制品的物流配送車輛在選擇任務(wù)i與任務(wù)j的概率則可表示為:
 
 
式(5)中,M1,M2,M3,M4,M5表示權(quán)重系數(shù),皮革制品的物流配送路徑可依據(jù)配送協(xié)作過程中的啟發(fā)因素、外激素量值、任務(wù)緊急程度、配送時(shí)間、車輛容積和皮革制品貨物重量在ACO算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率中依據(jù)不同的重要程度進(jìn)行任務(wù)路徑確定,即滿足M1,M2,M3,M4,M5均≥0時(shí),且當(dāng)M1,M2,M3,M4,M5比例為3∶3∶2∶1∶1時(shí),則皮革制品的配送車輛可通過pkij(t)來選擇最優(yōu)化路徑完成配送任務(wù)。
 
4 基于ACO算法的物流優(yōu)化啟示
在使用ACO算法來優(yōu)化皮革制品貨物的物流配送路徑,現(xiàn)代皮革企業(yè)物流管理部門應(yīng)通過模擬外激素量的傳遞和感知要素,利用螞蟻在搜索過程中來選擇配送的最優(yōu)路徑,從而減少運(yùn)輸成本、縮短交付時(shí)間。ACO算法的優(yōu)勢在于,可以根據(jù)不同任務(wù)設(shè)置實(shí)時(shí)根據(jù)交通狀況、道路擁堵等信息動(dòng)態(tài)調(diào)整物流配送路徑,以適應(yīng)皮革制品物流配送過程中的不同情況。
 
同時(shí),現(xiàn)代皮革企業(yè)物流管理部門通過引入ACO算法的思想,可進(jìn)一步促進(jìn)供應(yīng)鏈參與者之間的協(xié)作和信息共享,提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和靈活性,ACO算法模擬螞蟻在搜索過程中的信息傳遞和合作行為,有利于供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)和合作,對于提高物流效率至關(guān)重要[5]。此外,除了上述提到的距離最短、時(shí)間優(yōu)先、車輛容積容載合理分配原則外,最合理最優(yōu)化的物流配送路徑皮革企業(yè)還需要考慮到其他因素,例如配送中的實(shí)際路況、突發(fā)情況和客戶的門店或工廠環(huán)境(樓層高等、是否有電梯等),最終通過優(yōu)化物流配送路徑和運(yùn)輸方案,皮革企業(yè)可以有效推動(dòng)物流配送的可持續(xù)和經(jīng)濟(jì)效益最大化發(fā)展。
 
5 結(jié)語
ACO算法在現(xiàn)代皮革企業(yè)物流配送中可以進(jìn)一步優(yōu)化配送路徑,幫助承載皮革制品的貨物車輛在配送中降低運(yùn)輸距離和配貨時(shí)間,進(jìn)而有效提升企業(yè)物流配送的效率,提升配送過程的經(jīng)濟(jì)性,最大程度減少能源消耗和碳排放。在后續(xù)的研究中,皮革企業(yè)可基于ACO算法進(jìn)行物流優(yōu)化策略的進(jìn)一步實(shí)施,通過使用傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),強(qiáng)化實(shí)時(shí)獲取貨物位置、狀態(tài)和運(yùn)輸條件等信息的準(zhǔn)確性,這將有助于提高皮革制品貨物配送過程的可視性,減少貨物丟失和損壞的風(fēng)險(xiǎn)。

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