本文以快遞公司快件收派服務(wù)為背景,對區(qū)域收派路線規(guī)劃問題進(jìn)行研究,結(jié)合A快遞公司實際運作情況進(jìn)行案例分析,綜合考慮收派混合、動態(tài)性、時間窗和容量約束四個最主要的因素,建立數(shù)學(xué)模型,設(shè)計收派流程,通過改進(jìn)的禁忌搜索算法在短時間內(nèi)得到優(yōu)化的路徑結(jié)果,并在收派活動進(jìn)行中動態(tài)處理新需求及實時更新收派路徑,以提高收派效率�；谠撈髽I(yè)實際數(shù)據(jù)的計算結(jié)果表明,本文提出的相應(yīng)流程和算法比實際操作獲得更好的解。 

【文章來源】：運籌與管理. 2019年01期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

快遞公司快件實際收派流程

況后，保留結(jié)果最好的兩個解，若該解為明顯劣解，則將其舍去，隨機(jī)生成一個可行解代替。⑤鄰域解優(yōu)化。生成的鄰域解不一定達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)，對其中的每條路徑分別進(jìn)行調(diào)整能進(jìn)一步提升鄰域解的質(zhì)量，在此本文采取Gendreau等［23］提到的路徑調(diào)整US算法進(jìn)一步優(yōu)化鄰域解。關(guān)于終止條件。在改進(jìn)的禁忌搜索算法中采用總分散搜索次數(shù)和連續(xù)沒有找到更好解次數(shù)來控制，分別記作N和M，每當(dāng)連續(xù)未提升次數(shù)達(dá)到M時執(zhí)行分散搜索，當(dāng)分散搜索次數(shù)達(dá)到N時，搜索停止。詳細(xì)步驟如圖6所示。圖6改進(jìn)的禁忌搜索算法2．4基于臨近原則處理動態(tài)需求當(dāng)收派員在派件途中，會隨機(jī)到達(dá)若干收貨請求。請求反饋到系統(tǒng)，系統(tǒng)中有各個收派員的實時位置和容量信息，管理人員需要讓收派員在完成原來任務(wù)的基礎(chǔ)上，靈活加入新收件任務(wù)，具體的安排方式如下:(1)當(dāng)每個動態(tài)請求到來時，系統(tǒng)自動獲取收貨位置和各個收派員當(dāng)前未完成任務(wù)點的集合，算出其間距離，并按升序排列;(2)選定第一個未完成任務(wù)點;(3)將該動態(tài)收貨請求加入該任務(wù)點之后，更新路徑長度、時間，以及各個節(jié)點車的裝載量;(4)判斷路徑是否可行，考慮容量約束、時間(距離)要求。若可行，將該收派員的新路徑信息發(fā)送到本人，處理結(jié)束;若不可行，選定下一個未完成任務(wù)點，轉(zhuǎn)至步驟(3)。3A快遞公司快件收派案例分析3．1案例背景為了驗證所提出的優(yōu)化方案在實際問題中的有效性，本文結(jié)合A快遞公司實際案例進(jìn)行模擬。A快遞公司是一家著名快遞企業(yè)，經(jīng)營國內(nèi)外快遞業(yè)務(wù)，于九十年代初成立。隨著客戶配送需求的增加，A快遞公司的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)延伸開來。目前A快遞公司希

配送需求的增加，A快遞公司的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)延伸開來。目前A快遞公司希望進(jìn)一步提升競爭力，在“最后一公里”快件收派上提升效率，并且完善對收派員作業(yè)的管理。A公司現(xiàn)存的問題簡要概括為:收派路線行走效率低下，時間反饋精確性不高。將本文提出的優(yōu)化方案用于A快遞公司，首先是考慮到與其他快遞企業(yè)相比較，A快遞公司管理模式較規(guī)范，信息傳遞系統(tǒng)較先進(jìn)，有更好的實施性和比較性。其次是通過優(yōu)化方案結(jié)果和實際派送情景比較，找出本研究的意義及提升空間，為后續(xù)研究做鋪墊。圖7深圳市南頭區(qū)本文利用A快遞公司2015年10月份位于深圳市南頭區(qū)的實際收派件數(shù)據(jù)，來說明收派路徑優(yōu)化的處理流程及實施效果。深圳市南頭區(qū)位于深圳市西南部，如圖7，是深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)，覆蓋面積約182平方公里。這一整個月的快件收派歷史數(shù)據(jù)包含了3621個收件任務(wù)和2793個派件任務(wù)，一共安排了三位收派員，都使用同樣的交通工具二輪電動車進(jìn)行收派活動，每個批次開始時，從派送網(wǎng)點出發(fā)，結(jié)束任務(wù)后，返回派送網(wǎng)點。該企業(yè)中有一個“收1派2”的規(guī)則，即客戶下單后1小時完成收第1期賀冰倩，等:快遞企業(yè)“最后一公里”快件收派優(yōu)化方案研究13


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