緒論研究背景和意義研究背景在全國上下同心協力的努力之下，我國現已全面脫貧，下一步就是如何平穩銜接到鄉村振興，而物流的發展可以推動鄉村振興，因為在鄉村經濟中，大部分的收入源于農產品或具有鄉土特色的文化產品輸出，以往受制于農村交通不暢，使得好產品也面臨著滯銷問題，如果物流觸角能在農村全面遍及，那么城鄉經濟循環通道會愈發順暢，推動經濟快速發展。在《國家鄉村振興戰略規劃（2018-2022年）》中，提出了要加快構建農村物流基礎設施網絡，鼓勵企業在農村建設與發展與郵政、快遞、供銷、運輸等有關的產業。《關于打贏脫貧攻堅戰三年行動的指導意見》中提出了推進“快遞下鄉”工程。由此可以看出，國家對于農村地區的物流發展非常重視，而物流發展中最關鍵的一環就是配送，想要達到配送成本低的目標，就要對配送路徑進行優化。研究意義中國快遞業的發展起步較晚，其起始于二十世紀七十年代末，并且初期發展比較緩慢，但是，近些年來，電子商務迅猛發展，中國快遞業受其影響，隨之迅速發展起來，物流的相關技術水平越來越高，物流運作模式越來越多樣，整體發展健康穩健。可以看到，城市物流發展較為健全，但是，農村物流仍然存在著很多問題，比如經營不夠規范、服務效果不好、成本壓力大等等。現在，相關政策向農村市場傾斜，使農村地區快遞業能夠取得快速發展，并且，隨著城市電商市場逐漸飽和，各大電商巨頭開始將目光轉向了農村市場，如果電商平臺想迅速占領農村市場，就要將配送路徑設計得更完善以滿足村民的需求。隨著收入的不斷增加的和網絡購物的普及度越來越高，使得如今農村居民成為了網絡購物的一大主力。通過電商平臺，農民不僅可以在網上買東西，還可以在網上賣東西，比如：通過農產品銷售平臺售賣農產品，網上直播賣貨，農家樂采摘的水果幫客戶寄回家中等等。但受到農村地區快遞分散、地區交通不順暢、經濟落后、基礎設施不健全等因素的制約，快遞的配送路徑選擇并不簡單，并且取送貨車輛路徑研究主要集中于城市當中，農村車輛路徑研究也主要集中于從城市到農村的單向物流研究[1]。科學的快遞配送路徑可以保證最大數量的顧客及時取到快遞以及及時將農產品寄出去，有效地減少配送時間，減少配送里程，提高配送效率，降低配送成本，不僅能滿足更多客戶的需求，還能在合理的情況下達到企業的利潤目標。因此，本文以農村物流配送路徑為研究對象，首先分析目前農村快遞業的整體狀況，然后以溪翁莊鎮順豐物流的配送路徑為對象，因為溪翁莊鎮有雙向物流需求并且順豐物流在村級有布局，對順豐公司當前的物流配送路徑進行研究，找出其中的問題，進行路徑優化，以提升快遞流通速度，促進農村經濟的發展。合理地選擇快遞配送路徑不僅對企業發展有好處，更方便了居民的生活。第一，路徑的優化有利于快遞企業降低派送時間，提高快遞資源利用率，提供高效的快遞服務，戰略性地擴展農村市場。第二，快遞服務的提升能夠使農村客戶方便地寄送農產品，拓展農產品的銷售渠道，拉動農村經濟增長，保障民生。最終，實現企業與客戶共贏。國內外研究綜述國內物流配送現狀我國對農村物流的研究時間還比較短。國內對農村配送體系研究較早的學者有王新利[2]，他認為農村物流體系是一個有機整體，其中包括萬千部分，這萬千部分都是與農村經濟活動相關的。劉昕桐[3]認為在人口稀疏的農村，推動第三方物流發展非常重要，另外，社區物流與眾包物流也是一種值得嘗試的新思路，所以他提出可以構建這樣一個農村物流配送體系：以社區為物流支撐，社區內采用社區物流或眾包物流，社區外采用第三方物流。程汝青[4]對農村流通供應鏈的物流配送問題進行了一定的研究，并建立了遺傳算法模型進行求解,。張守京等[5]對農村物流取送一體化協同配送路徑進行了研究，他們設計了自適應轉移策略并且改進了交叉算子，采用蟻群遺傳算法找到車輛路徑選擇的最優解，有效降低農村物流配送成本，提升滿載率。盛虎宜[6]等考慮到農村地區居民居住地比較分散，并且具有集貨和送貨的雙重需要，提出共同配送，運用一種改進過的蟻群算法，有效地縮短了車輛的行駛距離，降低了配送費用。國內研究者們也運用了諸多的算法模型進行了路徑優化問題的研究。在1994年，郭輝煌和李軍[7]運用啟發式算法對車輛路徑優化問題進行求解。袁慶達等[8]設計了既考慮到時間窗又考慮到不同車輛類型的禁忌算法，這種算法首先采用GENIUS方法產生初始解，然后利用禁忌算法對其進行一定的優化。鄒彤等[9]運用遺傳算法求解多車場車輛路徑問題。此外，在多車場車輛路徑問題基礎上增添了多種約束條件，例如路況情況、客戶優先級、時間窗等，使問題更加多樣，更具研究價值。李寧等[10]研究帶時間窗的車輛路徑問題時將粒子群算法（PSO）應用于其中。葉志堅等[11將國外的五種求解多車型問題的啟發式算法的優缺點進行總結，并在此基礎上提出了混合啟發式算法——將禁忌搜索算法和大旅程法相結合。同年，孫國華[12]建立了帶時間窗的開放式滿載車輛路徑問題模型，并且，他設計了改進后的自適應遺傳算法進行開環路徑求解。楊文璐等[13]針對標準搜索優化算法的種種問題，提出了一種改進的群搜索優化算法，引入交叉因子，增加粒子多樣性，還利用了模擬退火算法進行進一步優化來研究車輛路徑問題。費騰等[14]運用基于DNA-蟻群算法對車輛路徑問題進行求解，蟻群算法有其一定的局限性，于是引入DNA算法中的交叉變異思想應用其中，提出新的算法，有效控制參數選擇，從而得到最優參數來求解。孔陽等[15]認為客戶量少的時候，可以運用精確算法，但是客戶數量龐大的時候，我們應首選人工智能算法來解決，此文介紹了幾種常見的人工智能算法，包括Clarke-Wright算法、Sweep算法以及遺傳算法，并從保證多個配送中心服務多個客戶時的角度建立模型。黃玉文[16]將遺傳算法與模擬退火算法兩種算法相結合，對多配送中心車輛路徑問題進行研究，不僅具有自適應遺傳算法強大的全局搜索能力，還具有模擬退火算法強大的局部搜索能力，加速尋找最優解的過程。羅耀[17]針對標準粒子群算法算法后期精度下降等問題，對算法作出了一定的改進，引入遷移算子，發現改進后的算法在搜索效率和解的質量方面均有很大的進步。孫偉[18]等不單單將算法簡單串聯起來，而是將遺傳算法融入到蟻群算法中，使串聯過后的部分與改進過后的遺傳算法進行并聯運算，清晰地體現了混合算法的高效性。孫洋等[19]年使用蟻群算法與搜索禁忌法相結合的方式對循環取貨車輛的路徑進行優化，實現了整體過程中費用最低的目標。向明尚等[20]基于布谷鳥算法提出一種離散布谷鳥算法，利用輪盤賭機制以提高初始解的質量，并且引入了shift法和2-opt法這兩種方法用來增強最優解的局部開發能力，對帶容量約束的車輛路徑問題進行更深一步的研究。孫亮等[21以總變動成本最小為最優化目標，建立輕魯棒模型，提出一種超啟發式粒子群算法，這種算法能有效解決不確定旅行時間下的車輛路徑問題。國外物流配送研究現狀在農村物流方面，國外的發達國家對農村物流，尤其是農產品的物流研究起步較早并且較為完善，早在1901年，JohnECroweli就闡述了農產品配送過程中存在的問題，對成本也有一定的研究。Weld[1]對農產品的配送渠道問題進行了深入的研究。DuvalY[22等運用DynamicProgramming方法到農村農產品的物流供應鏈上，優化內外部成本。Liu[23]針對物流企業運輸鏈長、消費密度低的特點，以政府補貼物流企業的利潤最大化為目標，建立了農村電子商務最后一英里配送的路徑優化模型，通過修改啟發式信息、信息素更新規則和解的構造，改進蟻群算法以適應RECL的最后一英里分布。在路徑優化方面，最早的物流配送路徑優化概念是由Dnatzig和Rmaser[24]在1959年提出，它指一定數量的客戶各自都有不同數量的貨物需求，由配送中心向客戶供貨，由一些車負責分別送貨，組織合理的行車路線的目的是使客戶的需求得到滿足，并能在一定的條件之下達到諸如成本最低、路程最短、耗時最短等目的[25]。最初的路徑優化是為了解決亞特蘭大煉油廠向各個加油站運送汽油的問題，并提出了用于解決此路徑選擇問題的線性規劃求解過程。將過去所有有關如何求解車輛路線問題的方法綜合來看，可以將其分為兩種，精確算法與啟發式解法，其中精確算法又分為動態規劃法、分支定界法、集合涵蓋法等等；啟發式解法分為模擬退火法、禁忌搜尋法、確定性退火法、基因算法、蟻群算法、神經網絡等等。Fisher在1995年曾把求解車輛路線問題的算法分成三個不同發展階段。第一個階段是1960年到1970年，這階段屬于比較簡單的啟發式方式,包括貪婪法、各種局部改善啟發式算法等；第二個階段是1970年到1980年，這一階段主要利用數學規劃，屬于啟發式解法階段，包括集合分割法、集合涵蓋法以及指派法；第三個階段是1990開始直至今天，運用了較新的現代啟發式算法，包括利用人工智能方法、遺傳算法等[26]。隨后，車輛配送路徑選擇不斷發展，并且，多位學者對這個問題提出了自己的見解，他們按照不同的標準進行了分類，比如：單車型和多車型，單配送中心和多配送中心，純取貨和裝卸混合，有無時間窗等等[27]。配送路徑優化問題引起了眾多學者的關注，車輛路徑優化理論在理論和實踐上不斷發展和成熟，人們利用科學的分析方法，構建了許多數學模型，提出了許多算法，取得了很大的成就。國外方面，Golden等于1984年首次研究了多車型車輛路徑問題，之后國內外多名學者針對求解多車型車輛路徑問題的算法進行了大量的探索。Klots[28]利用線性規劃以及啟發式算法共同求解多車場類型的車輛路徑問題。Gendreau[29]研究了在每種車型的數量是無限的情況下，運用禁忌搜索算法研究車輛路徑問題，即FS－MVRP問題。同年，Taillard[30提出了運用產生啟發式算法求解多車型的車輛路徑優化問題。Polacek[31]提出一種求解多車場類型的車輛路徑問題的變鄰域搜索算法。Cordeau[32]提出了求解帶時間窗的車輛路徑問題的通用算法——禁忌搜索算法。Wang和Lin[33]提出合理安排運輸路線是影響配送成本的主要因素，因此，他們建立了路徑優化數學模型，利用遺傳算法對路徑進行優化，可以方便有效地得到最優解或近似最優解，對物流企業實現科學快速的配送調度和路徑優化具有現實意義。Yu和Zhou[34]認為隨著網上購物成為一大趨勢，以往的路徑優化算法隨著訂單量的增加已不再有效，所以作者通過建立三維約束模型，有效地解決了傳統模型中效率低下的問題。優化算法的分配里程比遺傳算法減少了25%以上，提高了模型的綜合性能。總結國內方面快遞配送路徑的研究主要集中在人口較多的大城市，缺乏在農村快遞配送路徑方面的研究與實例應用，即使考慮到農村地區的配送問題，也只是在單向物流上研究得較多，少有研究農村地區物流雙向配送問題的。因此，本文將以農村車輛配送路徑為研究對象，以成本最低為目標，建立合理的配送路徑，運用遺傳算法得到最優解，為優化溪翁莊鎮物流配送路徑提供一定參考，促進該地區快遞業的成長，推動經濟社會健康發展。研究內容與技術路線構建適合溪翁莊鎮順豐快遞配送的路徑優化的數學規劃模型。順豐快遞作為國內民營速遞的領頭羊，順豐快遞一直秉承著“成就客戶，推動經濟，發展民族速遞業”的經營理念，順豐快遞公司積極探索用戶需求，一直為客戶提供快速、安全的寄送快遞的渠道，所以，以順豐快遞為例進行分析，對其他的快遞公司也有一定的借鑒意義，本文將以成本最低為目標進行路徑優化。針對所研究的路徑優化問題，利用遺傳算法對獲取的數據進行分析，對模型進行求解。因為遺傳算法在求解路徑問題時，不僅僅關注局部最優，更可以獲取全局最優解，利用這一優勢，針對溪翁莊鎮順豐快遞從鎮到村的配送環節，車輛在路徑選擇上存在的問題，依據前文所構建的模型，采用遺傳算法，計算車輛從鎮快遞分揀中心到村中的最佳配送路徑，進行配送路徑優化分析。本文的技術路線圖如圖1.3所示。圖1.3技術路線本文框架針對溪翁莊鎮順豐物流現有的配送路徑，車輛在路徑選擇上存在的問題，首先對農村物流的概念、特點、發展現狀、背景和國內外的研究進行前期的閱讀和調查，接下來根據溪翁莊鎮的的情況進行模型的構建，根據各項約束條件，運用遺傳算法解決路徑選擇問題，最后進行總結。圖1.4本文框架本論文主要劃分為6個章節，分別是：第一章緒論。介紹論文的研究背景、研究意義，綜述了國內外對物流路徑優化問題、農村物流問題的研究情況。第二章農村物流及農村電商情況概述。先介紹農村物流的概念、基本特點、發展現狀；然后分析農村電商的概念；其次，分析農村電商的運送方向分為兩個方向，一個是由農村向城市運送，一個是由城市向農村運送；最后，分析農村物流的幾大意義，分別是縮小城鄉差距、加速農產品流通、增加農民收入。第三章電商在溪翁莊鎮的物流配送現狀分析。先簡單介紹了溪翁莊鎮情況，包括村落數量、分布情況、人口數量等；接下來分析了溪翁莊鎮目前的物流配送現狀，介紹了該鎮的網點分布，有哪些快遞可以送到該鎮；最后對溪翁莊鎮順豐物流配送路徑選擇的優缺點進行分析，提出順豐快遞想要占領農村市場這片藍海，需要從配送路徑開始優化。第四章路徑優化模型。首先對問題進行描述，對所求解問題進行大致描述，接下來設定各個模型約束條件，比如配送中心以及村落的編號，配送車的裝卸貨順序，對配送車的型號進行約束，對一些已知條件進行一些說明。接著建立數學模型，定義在模型中需要用到的變量，將約束條件轉寫成數學公式。第五章第六章為結論建議與展望：先對論文所做的研究給出總結，然后結合溪翁莊鎮順豐快遞配送路徑優化問題與研究結論，幫助順豐公司提出一些合理的路徑優化建議。最后，對本論文研究中遺傳算法以及一些其他仍然存在的不足做歸納，對以后的研究進展做展望。農村物流概述基本概念 “物流”這個詞語最早源于日本，日本將英文單詞“Logistics”翻譯為“物的流通”[35]。我國專家學者直接引用過來，并簡稱為“物流”。中國的物流術語標準將物流定義為：物流是物品從供應地向接收地的實體流動過程中，根據實際需要，將運輸、儲存、裝卸搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等功能有機結合起來實現用戶要求的過程。其實可以說我國物流業起源很早，因為在古代，鏢師押鏢、古絲綢之路上商人運送貨物都屬于物流。但是，早期我國經濟社會的發展對該行業需求不大，發展一直都比較緩慢。近十多年來，以淘寶、京東等為代表的電商平臺開始迅猛發展，互聯網時代尤其是移動互聯網時代下的電商平臺對各行各業帶來了巨大的沖擊，使得物流行業步入了快車道，遇上了難得的發展時期和機遇，物流行業的各方各面飛速發展。一批物流配送公司也隨之快速崛起，例如：順豐、中通、申通、韻達等。農村物流[36].是“物流”概念里一個分支，描述的是一個地域范疇，與城市物流是相對而言的，指的是為農村居民的生產、生活及其它經濟活動提供包裝、裝卸、運輸、加工和存儲等相關活動的總稱。目前，我國農村物流整體發展嚴重不足，與城市物流相比相差甚遠，遠低于全國物流發展水平。大多數物流配送公司只配送到縣鎮一級，配送到鄉村的很少。農村物流特點農村物流與城市物流相比較，有著自身不同的特點，主要體現在以下幾方面：一是居民居住地分散、運輸成本較高。由于我國一些地區的農民居住地比較分散，各快遞公司想要做到村村通快遞難度較大，因此很多快遞公司選擇將末端配送站點建在鎮上，所以村民只能自行到鎮上取快遞。由于路程較遠，很多買家不會專門跑到鎮上取快遞，但是對于快遞公司來講，快遞時效非常重要，所以網點就會選擇代簽收，一旦快遞出現問題，就會引起糾紛，無形中增加了很多人力成本。同時，有些顧客長時間不取快遞，網點需要每天跟蹤相應快遞的情況，對快遞進行再次整理，滯留的快遞還會增加末端網點的保管成本。二是基礎設施落后，配送效率難以提高。基礎設施落后主要體現在兩個方面，第一個方面是道路發展落后，一般農村電商配送主要是在鄉道上運輸，有些鄉道路面不僅窄，還因為沒有進行路面硬化，泥濘不堪，再加上路面不能進行及時管護、修管道等多方面原因，路面坑坑洼洼，南方如遇上梅雨季節，車輛行駛被阻，還有陷入泥坑的風險，造成配送效率低，另外在一些西部山區，路比較崎嶇狹窄，大型車輛無法通過，小型車輛成本較高。另一個方面是物流配送設施設備落后。農村電商物流涉及雙向物流：工業產品運送到農村和農產品運送到城鎮。農產品多屬于生鮮類產品，產品季節性強、周期短、產品對運輸時效要求比較高，不易儲存，容易腐爛，對運輸的要求比較高，但是很多農村地區的物流水平達不到冷鏈物流所需要的物流設施和物流技術要求。三是客戶體驗較差，企業參與不積極。我們現在處于互聯網時代，點一點手機屏幕，就可以快捷地購物，但是網購的商品需要通過物流實現其價值。從商品交易的角度來看，完成付款后消費者就具有商品的所有權了，所以消費者希望在配送的過程中快遞包裹可以被愛護，因此在電商物流平臺，消費者可以對物流進行評價，此點強調的是用戶體驗。由于很多村內沒有物流網點，只在鎮上設有收發網點，還比較零散，隨著農村地區網民不斷增多，包裹數量進一步增大，配送人員不可能送件上門，所以他們選擇通過打電話的方式通知收件人到鎮上自提，這造成了居民取件成本過高，代收代拿現象嚴重，快遞丟失損毀率高。包裹損壞、不能送達家中都會使顧客體驗感變差。另外，由于各種原因，比如：農村基礎設施落后，快遞數量少，成本高等，國內很多物流企業不愿意大力布局下沉鄉村消費市場，除了中國郵政之外，很多自然村基本不提供物流服務，偏遠地區尤其嚴重。由于農村電商物流配送很難送到每位顧客家中，消費者的投訴集中在最后這個環節，商品的評價中因為物流的問題出現中差評，會給商家帶來更多損失。四是缺乏服務人才，服務意識難提升。隨著科技不斷進步，機器代替人工已在電商物流倉儲和轉運中心得到實現，再加上物流公司對流程的優化，效率較以往有了很大的提高，但是，為了適應智慧化物流發展的需求，對工作人員的能力也提出了更高的要求。在電商物流“最后一公里”末端配送上，依然需要大量人工支持，由于末端配送網點工作強度大、需要騎著電動車在大街小巷奔走，利潤微薄，很多物流管理專業人才都不愿意到農村地區從事物流配送工作。其實，即使是一般營業網點的工作人員，也需要具備門店運營管理、數據分析、客戶維護等較高能力，顯然，目前在農村物流網點工作人員是無法達到這幾點的。目前農村物流的末端配送幾乎都是中專畢業生，甚至是沒有任何物流學習經驗的當地居民，這些人對物流信息系統使用不熟練，有些人缺乏服務意識，配送效率低，一定程度上影響了物流服務的質量和效率。農村物流發展現狀近些年來，隨著我國農村居民收入持續增長，經濟環境不斷變化，線上消費渠道逐漸向農村市場下沉，鄉村的市場消費潛力不斷釋放，2020年，全國農村網絡零售額達到了1.79萬億元，同比增長8.9%。人民網于2020年4月24日發布了《中國農村電商物流發展報告》，報告重點關注了中國農村電商物流行業綜合發展進行的情況。報告指出，隨著電商扶貧、數字鄉村建設、電子商務進農村綜合示范等工作的深入推進，我國農村電商正保持迅猛的發展勁頭，農村網絡零售增速不斷加快，農村電商的發展有效激發了農村電商物流的需求。農村物流網絡體系構建的核心是鄉村一線的物流服務節點的建設。2021年中央一號文件《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中提出要全面促進農村消費，加快完善縣鄉村三級農村物流體系，改造提升農村寄遞物流基礎設施，深入推進電子商務進農村和農產品出村進城，推動城鄉生產與消費有效對接，由此可以看出網點建設是農村物流行業發展的重要因素之一。其實我們可以看到，近些年，快遞服務進軍農村地區，物流建設成效明顯。據國家郵政局相關數據顯示:截至2020年8月，農村100%的鄉鎮已建有郵政局所，100%的建制村實現了直接通郵，鄉鎮快遞網點覆蓋率已達97%，有4萬個農村郵政支局以及超過50萬個村級服務站點，完成農村地區年收投快件超過200億。發展農村物流的意義 第一是可以縮小城鄉差距。農村物流的快速發展，對社會發展有著至關重要的意義。物流可以將生產出來的各類產品，以最快的速度、更低的價格捷輸送到廣大農村地區，直接提升農村居民的生活品質，讓農民過上更優質的生活；物流還是為城市居民提供米面糧油、蔬菜水果的重要橋梁和紐帶，是一項惠及所有居民的民生工程，是社會運轉的重要一環，有利于解決農產品買難賣難的問題。同時，其實廣大農村地區存在巨大的消費需求和大量勞動力，正是因為沒有合適的機會提供給他們，才導致大量勞動力流失到大城市當中，出現“空心村”的情況，如果以物流行業的發展作為切入點，激發這部分潛在能量，不僅能推進農村城市化進程，還能為農村居民提供在家門口就業的機會，農村地區將為我國經濟社會發展提供巨大的拉動力，推動我國經濟發展。第二是可以加速農產品流通。如今，人們的生活水平不斷提高，消費者尤其是城市消費者對農產品的質量要求也越來越高，他們希望買到綠色無污染的新鮮蔬菜水果。這一趨勢加大了市場對高效低價農產品物流的需求。高效率的農產品物流不僅能有效降低產品在流通過程中的損耗率，實現農產品價格穩定，還能實現農民增收。近年來，中共中央和國務院致力于研究推動農業發展方式轉變的方法，加速農業現代化。物流則是農業生產資料和農產品流通的重要保證。一方面，我國的農業生產缺乏國家統一的規劃，處于自給自足，分散種植，獨自出售的境地。農民由于信息不通達、不具備使用電子產品的能力等原因，他們獲取市場信息的渠道很少，所以他們得生產活動盲目性很大，會出現農產品滯銷、降價等問題。另外一方面，由于無法獲取生產生活用品價格的準確信息，農民購買相關用品容易被蒙蔽。所以說，建設農村電子商務平臺，推進農村區域物流建設是大勢所趨，物流行業可以利用自己收集的大數據為農業生產提供信息指導，暢通農產品流通渠道，避免農民盲目生產，從而提升農民抵御市場風險能力。 第三是可以增加農民收入大力發展農村物流行業，首先可以增加就業崗位，農民可以在村中擔任配送員、整理快遞人員、錄入快遞信息工作人員等職位，還可以修繕道路、種植特色農產品，開農家院等等，這么多的就業崗位能夠吸引外出勞動力回歸村中為家鄉建設做貢獻。暢通物流渠道，可以一定程度上解決市場信息不對稱造成的提高農民的生產資料價格、壓低農產品銷售價格的問題，從而增加了農民收入。電商在溪翁莊鎮的物流配送現狀分析溪翁莊鎮情況簡介溪翁莊鎮整體情況溪翁莊鎮屬北京市密云區下轄鎮，小鎮面積62.45平方千米。地處密云區西部，東鄰穆家峪鎮，南接密云鎮，西與西田各莊鎮為鄰，北瀕密云水庫，該鎮處在燕山山地向華北平原的過渡地帶，擁有北高南低的地勢，北、西、東三面環山，屬于淺山丘陵區。溪翁莊鎮有14個行政村，包括：溪翁莊、金叵羅、走馬莊、石墻溝、石馬峪、白草洼、北白巖、尖巖、黑山寺、東智北、東智東、東智西、立新村、東營子。該鎮有10225戶人家，21134人，其中農業6307戶，13615人，非農業3918戶，7519人。溪翁莊鎮的旅游發展現狀溪翁莊鎮以“一宅一味、一村一品”為旅游發展定位，成功培育了北白巖、石馬峪、蕎麥峪等多個民俗旅游村，進一步提高了溪翁莊鎮旅游吸引力，逐步形成了發展新格局。其中，每個村都有特色農產品，都獨具特色，例如：東智東的香椿，金叵羅的小米，尖巖的栗子宴，蕎麥峪的蕎麥宴，北白巖村春餅節，溪翁莊鎮的魚王美食節等等。溪翁莊鎮還大力探索“互聯網+民宿+農業”的旅游發展方式，比如：金叵羅村開通了“金叵羅村”微信公眾號，向廣大游客發布櫻桃采摘節和開鐮節等最新旅游資訊，另外，該村還開通了金叵羅小米微店，內含20余種農副商品，還有多種具有濃郁村莊特色的服務項目，例如：租地種菜、認領小動物、采摘瓜果等。近些年來，金叵羅村本著挖掘、保護、弘揚民俗文化為基礎，將歷史與現代進行有機結合，這樣不僅保護了岌岌可危的老房，還為民俗旅游打造亮點，塑造了金叵羅村獨一無二的特色鄉土文化旅游品牌。通過豐富多樣的農事活動，金叵羅村打造了金谷開鐮節、櫻桃采摘節等名牌活動推動民俗旅游發展，大力開發農事體驗項目，不斷豐富農耕文化元素，擁有開心農場、小米基地、櫻桃采摘園等多個游玩地點，很好地增加市民游玩體驗感。旅游產業的興起勢必會帶動農產品的售賣，游客們就可以選擇利用郵寄的方式將農產品帶回家，經濟的快速發展使村民的錢袋子鼓起來了，大家的需求也就越來越多樣化，尤其是年輕的村民會選擇在網絡上購物，年輕人可以帶動老年人學會使用網購平臺。網購的便利性會使越來越多的人優先選擇在網上買東西，物流在其中起著連接商家與顧客的作用，是提高顧客滿意度的重要一環。圖3.1是溪翁莊鎮十四個村的分布情況圖，可以直觀地看出每個村落的分布與各村之間的距離。圖3.1溪翁莊鎮14個村的分布情況溪翁莊鎮物流配送現狀溪翁莊鎮現有以下快遞公司可以配送，包括：韻達快遞、中通快遞、申通快遞、德邦快遞、順豐快遞、京東快遞、菜鳥驛站、國通快遞、匯通快遞、宅急送、增益快遞等。其中，韻達快遞、中通快遞、申通快遞、圓通快遞在鎮上設有物流網點，中通快遞與申通快遞設在同一個網點，圓通快遞全部放在菜鳥驛站。順豐快遞、德邦快遞和京東快遞可以送到村里，電話通知顧客取快遞，如果顧客不能及時取快遞，則放在村里的超市，顧客選擇合適的時間自行取走。國通快遞在兩個工作日以后派送到鎮上，匯通快遞每周一、周五派送到鎮上通知顧客自提，增益快遞一個工作日以后配送到鎮上。圖3.2是溪翁莊鎮的鎮上快遞網點分布圖，有韻達網點、中通申通快遞網點和圓通快遞網點，分布比較集中，距離非常近。圖3.2溪翁莊鎮中通、申通、韻達、圓通快遞網點分布圖溪翁莊鎮順豐物流配送路徑選擇的優缺點分析因為本文研究的是從鎮到村的配送路徑優化問題，由于中通、申通、韻達、圓通都是送到鎮上，不會配送到村一級，而德邦、順豐、京東可以配送到村一級，那么本文選擇行業的領頭者——順豐快遞公司作為研究對象，對其選擇的配送路徑優缺點進行分析，為下一步優化其配送路徑打下基礎。順豐物流的村內配送情況順豐快遞是由一名配送員開著面包車進到村中，給每一位顧客打電話，有些顧客的電話一次打不通，需要多次撥打，一邊撥打電話一邊等顧客出來取快遞，如不能及時取快遞，快遞員則與顧客協商，將快遞放在村中的超市或其他地方由他人代收，如有到付件，快遞員會一直等到顧客前來。順豐快遞的配送是由幾個配送員送完一整個鎮的快遞，每個人負責一塊區域，比如說我調研的這名快遞員告訴我，他負責北白巖、尖巖、黑山寺村、東營子村這三個村的快遞配送與攬收，那么整個鎮需要四到五個快遞員進行配送。順豐物流當前配送模式的優缺點由上段可知，每位順豐快遞員一天跑兩次，再加上等待顧客的時間，可以看出，其他部分浪費的時間遠遠多于配送的時間。另外，每一位快遞員所送的快遞數量并不多，大約每天一百多件，也就是說，上午大約五十件，下午大約五十件，一輛面包車都裝不滿，如此少量的快遞也需要配送員一個村一個村的配送，還要一天跑兩次，非常浪費時間。其實，我們也可以理解為什么順豐采用最簡單的配送方式進行配送，因為這樣對快遞員的個人素質要求不高，只要會開車，跟著導航把每一個村都配送一遍就可以了，目前來講，這樣的配送方式是可以滿足少量快遞的配送的，但如果順豐快遞想要在農村地區開辟出一片屬于自己的市場，就要比別的快遞公司更進一步，用最少的成本、最快的時間完成整個鎮的配送任務，積累村民的好感，讓大家樂意、愿意使用順豐寄收物品。

路徑優化模型問題描述從配送內容來看，農村物流的配送物品種類主要是生活物資、生產物資，農產品；從物流的配送方向來看，分為取和送兩個方向；從配送級來看，一個縣城配送中心覆蓋多個鎮級配送中心，一個鎮級配送中心覆蓋多個村級代理點。我們可以將農村物流配送問題進行抽象概括，建立相應的數學模型，農村電商雙向物流路徑優化模型可以被看作由一個配送中心出發，為多個客戶進行配送服務，問題具體描述如下：在一定范圍內，有一個配送中心負責周圍N個村落節點的配送服務，有的村落節點有取貨需求，有的村落節點有送貨需求，還有一些村落節點既有送貨需求也有取貨需求，物流中心有K輛配送車，每輛車的最大配送量為Q。配送車輛從配送中心出發，將快遞配送到有送貨需求的村落節點，回程的路上把有取貨需求村落的包裹送回到配送中心。配送中心和各個村落的具體位置是已知的，各個村落的送貨和取貨需求量是已知的，要求在所有的約束條件下，規劃出最佳車輛配送行駛路線，優化目標函數。建立數學模型約束條件本文對該農村物流模型做如下抽象和假設使得模型符合現實情況：（1）配送中心只有一個，即單一配送中心，配送中心即是每輛配送車輛的起點和終點，所有車輛均從配送中心出發，完成配送任務后返回中心；（2）周邊14個村落節點都被這一物流中心服務，派一定數量的運輸車完成每個村落節點的送貨任務和取貨任務，每個村落的取貨量和送貨量不能超過單輛配送車的最大承重能力；（3）在配送中心，配送車輛裝載上所有村落節點的所有待配送貨物，然后出發到第一個村落節點進行快遞的取送作業。車輛到達后，先卸貨，后裝貨，然后再駛向下一個村落節點進行取送服務；（4）所有配送車輛型號相同，其最大載重能力和最大行使里程等都是相同的；（5）配送中心和每個村落節點的坐標已知，每兩個節點之間的距離也是已知的，每個村落節點都會接受配送車的服務且只能被服務一次；（6）每個村落節點的取貨量、送貨量都是已知的且都會得到滿足；（7）在配送的過程中，配送車輛的載重量在任意時刻必須非負，且不超過車輛的最大載重能力。構建模型對快遞進行取送的過程中，成本主要有車輛行駛過程中消耗的費用和車輛的啟動費用，配送車輛越多，所耗費的車輛成本越多，我們可以將啟動成本認為是一個常數，行駛中耗費的費用可以用距離乘以單位距離成本得出。本文建立的配送數學模型所求成本最小就是將行駛成本和啟動成本之和達到最小，在構建物流模型之前，首先要定義在模型中會用到的相關變量：U代表包括配送中心在內的所有節點的集合U={i}，配送中心i=n+1，客戶節點i=1,2,?R代表客戶節點集合，其中U=R∪{0}；V代表配送中心中車輛的集合，V=kdij代表節點i和jpi代表qi代表f代表單輛配送車輛每噸公里耗費的運輸費用；C代表單輛配送車輛的啟動固定成本；Q代表單輛配送車輛的最大載重噸數；wixijkyij該模型的求解就是使下式求解出的值最小，也就是說是配送成本和取貨成本最低：minF(i,j,k)=fi=1n+1第j個節點必須被服務且只能被服務一次：i=1n+1k=1車輛在任意節點的載重量都為非負且不高于其最高載重量：0≤yijk≤車輛從配送中心出發所載物品重量等于所有節點的送貨量之和：j=1n+1y0j車輛返回配送中心后所載物品重量等于所有節點的取貨量之和：i=1n+1yin+1k=車輛在某個節點，取下貨物，再裝上要運走的貨物，當離開該節點時，車輛上的貨物重量之和：i=1n+1到達節點j的運輸車輛k上的貨物總重量，不得超過車輛的最大載重量:i=1n+1yijk≤Q車輛任何時候載重量必大于等于0:yijk≥0,i,j=1,2,?,k∈V,i≠j任何節點的取貨量和送貨量必須非負且車輛的載重量也必須非負：pi≥0,d本章小結本章對路徑優化模型進行了大致的問題描述，對配送中心、村落的情況、車輛配送能力、裝卸貨順序等進行約束，闡述各個條件的具體情況，其次，對模型中會用到的變量進行定義，并列出相關約束公式。本章的模型建立為下文利用遺傳算法進行求解打下基礎。模型求解對比多個算法的優缺點與其適用領域，最終，本文確定對遺傳算法來求解農村地區雙向配送物流模型，并以順豐公司在溪翁莊鎮的物流網絡為實例，對本文所得結果進行驗證。算法比較與選擇車輛路徑優化問題是一個非確定性多項式難題（NP-hard）問題，該種問題有很多種類型：如帶時間窗的問題（VRPTW）、帶容量限制的問題（CVRP）、雙向物流問題（VRPSDP）、動態約束問題（DVRP）等[37。不同種類的問題需要采用不同的算法來求解，算法大致上分為三大類，分別是傳統啟發式算法、精確算法、現代啟發式算法。每種算法由于其自身特性，在求解某種特定的路徑優化問題時有自己的優勢和不足之處。為了選擇一種準確度高、適用于求解本文農村電商雙向物流模型的算法，下面將各個算法的優、缺點和適應哪種路徑優化問題進行比較和分析。表5.1算法比較算法種類算法優點缺點適用于何種情況精確算法分支定界法搜索效率高、能夠求得最優解計算周期長、占用內存大適用于求解小規模、對稱或非對稱的VRP問題動態規劃法能夠求得最優解計算周期長、算法所占內存隨變量的增添呈指數倍增長適用于約束條件嚴格、映射范圍小的問題切平面法能夠求得最優解計算周期長、占用內存大適用于求解小型的優化問題集分割和列生成直接優化可行解、VRP模型簡單不易確定可行解的最小成本適用于約束嚴格、規模較小的問題傳統啟發式算法節約算法可擴充性、歸并子路徑和車輛利用率高結果為較優可行解，不一定是最優可行解適用于求解車輛數不確定、大規模的VRP、CVRP問題兩階段法有聚類分析、易于融合其他方法其結果的改進較為復雜適用于規模不大的CVRP、DVRP問題掃描算法將距離近的節點聚類，結合插入法計算計算速度慢，因為需要掃描每一個節點適用于規模不大的CVRP問題插入算法是結合節約算法和最鄰近法，能夠求得一個比較滿意的解計算速度慢，結果不一定是最優解適用于小規模的優化問題現代啟發式算法遺傳算法遺傳算法的優點是魯棒性強，可擴展性強、全局搜索能力出色每次運行結果不同，易限于局部最優適用于復雜化、大規模的各種優化問題模擬退火算法應用隨機松弛法結果為較優可行解，不一定為最優解適用于對既有的優化路徑進行改造蟻群算法有正反饋性、并行性、易與多種算法相結合，，變量需連續調整，搜索速度慢，易限于局部最優適用于VRP、TSP問題禁忌搜索算法禁忌搜索算法易于改進來提高搜索效率其結果可能為局部最優解適用于較大規模的VRP、VRPSTW問題總的來說，精確算法是采用精確的數學方法來尋求問題的最優解，它尋求最優解的能力要優于啟發式算法。但是在計算過程中，精確算法會出現計算周期長，占用內存大的問題，所以這種方法對于約束條件過多過復雜的車輛路徑優化問題有一定局限性。傳統啟發式算法在求解車輛路徑優化問題時對于約束條件復雜的實際問題適用性并不好。相對來說，現代啟發式算法在計算實際約束條件多、大規模的問題上有著前兩種方法都不能相比的優勢，非常適用于解決實際的特定問題。遺傳算法是一種現代啟發式算法，被普遍應用于求解路徑優化問題，和其它現代啟發式算法對比，遺傳算法擁有其自身不可替代的優勢：首先，全局優化能力出色，算法在尋找最優解過程中，不局限于單點尋找最優解優，遺傳算法的搜索空間更大，可以在全局中快速取得最優解或滿意解；另外，遺傳算法有著非常優秀的的穩定性和健康度，因為遺傳算法在計算的過程中，會對初始種群中的大量可行解進行選擇、交叉和變異操作，不斷擴充可行解空間并對其進行搜索，這樣種群就具有了群體穩定性。以上兩種優點使得遺傳算法適用于解決有復雜約束的和有一定規模的問題，所以，本文決定采用遺傳算法來求解農村電商雙向物流模型。采用遺傳算法求解路徑優化模型遺傳算法基本原理自然界的生物在漫長的時光中不斷自我變化，促使物種自身越來越適應生存環境的過程叫做進化。物種在進化時一貫是以種群為單位的，一個種群由多個個體組成，每個生物個體適應外界環境的能力不盡相同，這種能力稱作個體對環境的適應度。依據達爾文進化論的觀點，適應度高的物種個體對所處環境的適應能力較強，那么它的生存能力就強，就有較大的幾率留下后代，適應度高的基因就得以保存下來；與之相反的是，適應度低的個體生存能力弱，很容易在競爭激烈的自然界中死去，這種優勝劣汰的現象就叫“自然選擇，適者生存”。生物的親代能夠產生與自己相似的后代，后代從上一代個體那里繼承一定的性狀的現象叫做遺傳。基因是控制生物體遺傳的最基本的物質單元，它在生物染色體上以一定的順序和結構排列，每個特殊位置上的基因都控制著生物的某些特性。染色體的變化和改進就是物種進化的本質，進化促使物種不斷改善自身的性狀，使種群后代得以更好的適應外界的生存環境[37]。美國Michigan大學的J.Holland教授借鑒物種進化的原理，模擬生物選擇和自然遺傳的過程，提出遺傳算法（GeneticAlgorithm）。遺傳算法是一種優異的搜索算法，在求解問題時，首先，它通過編碼的方式，實現問題空間到遺傳算法空間的映射；其次，通過組合交叉、變異等遺傳操作，對問題的初始解進行改良，使其能夠更好的滿足問題的要求，進而生成符合要求的可行解集；最后，通過反復的循環計算，得到問題的近似最優解。案例構造在仿真實驗中，溪翁莊鎮有一順豐物流中心，順豐公司配送業務包括由城市配送中心向各個鄉鎮網點配送網購商品和回收各個鄉鎮客戶點的農產品兩方面，物流公司擁有5輛運輸車輛，每輛車額定載重量為1噸。周邊分布著14個村落節點，各個節點的取送貨需求如表5.2。單輛車啟用成本C=5元，單位距離運輸成本f=2.8元/噸公里。為了便于計算，假定兩點間是雙向連通的，兩點間距離取直線距離，如表5.3與5.4所示。表5.2配送中心及村落取送貨需求統計表（單位：噸）地點順豐速運配送中心東智東東智西東智北立新莊金叵羅走馬莊送貨00.330.450.430.240.280.21取貨00.250.280.110.390.320.29地點石墻溝白草洼溪翁莊東營子北白巖尖巖黑山寺石馬峪送貨0.380.450.200.300.410.360.260.43取貨0.240.290.520.160.280.340.250.26表5.3配送中心及各個村落路網距離表（單位：公里）客戶點順豐速運配送中心東智東東智西東智北立新莊金叵羅走馬莊石墻溝順豐速運配送中心01.51.43.34.15.56.16.7東智東1.500.42.22.84.04.65.2東智西1.40.402.02.84.14.75.5東智北3.32.22.000.93.13.44.9立新莊4.12.82.80.902.32.54.3金叵羅5.54.04.13.12.300.72.0走馬莊6.14.64.73.42.50.702.3石墻溝6.75.25.54.94.32.02.30白草洼7.86.36.66.15.43.13.41.2溪翁莊7.35.85.84.23.32.41.63.6東營子8.77.47.45.54.64.23.55.4北白巖9.17.87.75.95.04.94.26.1尖巖9.38.08.06.15.25.04.36.1黑山寺10.69.59.37.46.77.16.48.5石馬峪7.25.96.36.46.04.14.62.4表5.4配送中心及各個村落路網距離表（單位：公里）客戶點順豐速運配送中心白草洼溪翁莊東營子北白巖尖巖黑山寺石馬峪順豐速運配送中心07.87.38.79.19.310.67.2東智東1.56.35.87.47.88.09.55.9東智西1.46.65.87.47.78.09.36.3東智西1.46.65.87.47.78.09.36.3東智北3.36.14.25.55.96.17.46.4立新莊4.15.43.34.65.05.26.76.0金叵羅5.53.12.44.24.95.07.14.1走馬莊6.13.41.63.54.24.36.44.6石墻溝6.71.23.65.46.16.18.52.4白草洼7.804.46.06.76.79.22.1溪翁莊7.34.301.92.62.75.05.9東營子8.76.01.900.70.73.27.8北白巖9.16.72.60.700.32.58.4尖巖9.36.72.70.70.302.58.5黑山寺10.69.25.03.22.52.5010.9石馬峪7.22.15.97.88.48.510.90優化分析本文需要求解的是在完成14個村落節點的送貨任務和取貨任務的前提下，如何安排每一輛配送車輛的行車路徑，使得總的配送費用最小。根據案例的已知條件，通過遺傳算法，利用軟件MatlabR2019a進行求解計算，關鍵的計算步驟如下：（1）參數設置遺傳算法運行參數的取值對算法的性能有不容忽視的影響，遺傳算法的主要參數有種群規模、交叉概率、變異概率和迭代次數等，具體取值為種群規模N設為500，迭代次數Gen設為100，交叉概率pc=0.85，變異概率圖5.2最優解進化示意圖計算結果顯示，在滿足約束條件的前提下，一共需要五輛車來進行十四個節點的配送和取貨服務，那么車輛的配送路線具體如下：子路徑一：順豐配送中心（15）——石墻溝（7）——白草洼（8）——順豐配送中心（15）；子路徑二：順豐配送中心（15）——北白巖（11）——尖巖（12）——溪翁莊（9）——順豐配送中心（15）；子路徑三：順豐配送中心（15）——金叵羅（5）——走馬莊（6）——立新莊（4）——順豐配送中心（15）；子路徑四：順豐配送中心（15）——石馬峪（14）——順豐配送中心（15）；子路徑五：順豐配送中心（15）——東智西（2）——東智東（1）——順豐配