基于节约里程法的配送路线优化研究—以苏宁电器为例

周磊

（南京师范大学，江苏　南京　210023）



基于节约里程法的配送路线优化研究—以苏宁电器为例

周磊

（南京师范大学，江苏南京210023）

通过对无锡苏宁电器配送路线的现状进行分析，发现其存在的问题。采用节约里程法对无锡苏宁电器的配送路线进行优化，并且将优化后的结果与原路线进行对比分析，发现优化后的路线对于提高配送效率、降低配送成本、降低环境污染、减轻交通压力都起到了重要作用。

物流配送；路线优化；节约里程法

1　引言

随着时代的发展，人们对于商品的需求已经不单单只限于商品实物，对其连带的无形服务的要求也越来越高。对于大型的家电销售连锁企业，其很重要的一项服务就是送货上门服务，也就是物流服务。物流服务质量已经被很多企业作为了对客户满意度考核的重要指标。其现实意义已经不仅仅局限于为顾客提供满意的服务了，从某种程度上来说，客户满意度已经成为衡量一个企业综合竞争力的重要指标。

另外，随着近年来物流的发展，它已经成为了社会公认的第三利润源，因此降低物流成本已经被企业认为是降低成本最有效的途径之一。在各种各样的物流成本中，配送成本可以说是物流成本最重要的组成部分之一。因此，如何降低配送成本就成了企业首先要解决的问题。降低配送成本的方法其实就是使配送更加的合理化。配送是否合理在配送决策系统中占有很重要的位置，配送线路是否合理又是配送合理化的关键因素。如果选择了合理化的配送路线，会降低企业的成本，增加社会收益，反之则会给企业和社会带来损失。

配送路线优化主要体现在以下几个方面：（1）减少配送所需的时间和节约配送里程，提高配送效率，增加车辆利用率，降低配送成本。（2）使整个物流的速率得以提高，准确、快速、高效的把货物送到顾客手中，从而提高客户满意度。（3）使配送作业安排更加合理化，提高企业生产效率，有利于企业降低成本，提高其综合竞争力，并且创造更好的效益。

对社会来说，配送路线优化可以节省运输车辆，减少车辆空载率，降低社会物流成本，对其他企业尤其是生产企业具有重要意义。同时，它还能够缓解紧张的交通状况，减少噪声、尾气排放等运输过程中产生的污染，对民生和环境也有不可忽视的作用。

配送是物流运作过程中的一个重要环节，在物流网络中综合考虑各路线的车流量、客户分布、车辆的载重量以及其他车辆运行限制等因素，进行配送线路的规划，将直接关系到配送中心运作的成本和效率。因此，针对配送路线优化的重要性，采用节约里程法对物流配送路线进行优化，使企业尽可能地降低物流成本，提高其竞争力。

2　文献综述

2.1国外研究动态

早在1963年，国外的一些学者已经开始研究路线优化问题，经过50年的学习与研究，对于路线优化问题已经有了很多的解决方法，由于节约里程法在这些研究中相对比较早，所以更成熟，也更具代表性。

P.Wark（1994）等在研究车辆路径问题（VRP）时提出了一种全新的解决方法—重复匹配算法，其在模型里不仅考虑了时间约束问题，而且考虑了能力约束问题，这种全新的算法有一个最重要的特点就是它能够用于解决较大规模的VRP问题，这是以往的一些算法所不能解决的。

Gambardella（1999）等在研究车辆路径问题时，提出了利用MACS（Multiple Ant Colony System）系统解决车辆路径问题，基本原理是基于蚁群算法，主要用来解决存在2个目标函数（即车辆数和时间）的车辆路径问题，而在这两个因素中，侧重在于时间最短，这也成为了该方法的一个缺点，就是不能够全面合理的解决车辆路径问题，因此其在解决实际问题时，还是不够完美。但是这种算法相对于以往的一些算法，在全面性方面还是比较具有优势。

Tai-His Wu，Chinyao Low和Jiunn-Wei Bail（2002）将LRP分解为LAP和VRP两个子问题分别进行求解，使得这两个问题能够更好的得到解决，路线优化问题也越来越受到人们的关注。

Baker（2003）等通过对车辆路径问题的长期研究，对原有的用于解决车辆路径优化问题的遗传算法进行了改进，并且取得了较为理想的效果，利用遗传算法求解车辆路径问题，也越来越被研究者所关注，相信在未来的时间里，这种算法将得到更多的发展。

Liu S.C.和Lin C.C.（2004）等对解决定位路线和库存控制组合优化问题的启发式算法进行了求解，并且发现启发式算法更能切实的进行定位路线和库存控制组合优化，降低配送成本和存储成本，从而降低企业的物流成本。

Bouhafs Lyamine（2006）等打破常规，将模拟退火算法和蚁群算法组合起来，求解了带容量约束的定位路线问题，这是首次将模拟退火算法与蚁群算法相结合来求解定位路线问题，为接下来研究路线优化问题的学者开启了一扇新的大门。

Maria Albareda，Elena Fernandez，Gilbert Laporte（2007）等对随机物流资源计划LRP（Logistics Resource Planning）问题进行了深入的研究，并建立了两阶段模型，解决随机的LRP问题，不同寻常的是他们打破了常规解决LRP问题的一般思路，将随机LRP问题人为的分为两阶段进行计算，这在以往求解LRP问题中是从来没有过的。这种解决问题的思路看似不可取，然而实质上却获得了前所未有的成功，运用两阶段启发式算法和下界法在解决该问题时更能切合实际情况。

Robert Russell，Wen-Chyuan Chiang，David Zepeda（2008）等根据前人运用禁忌搜索算法解决LRP问题的经验，在解决LRP问题时加入了具有时间窗约束这一配送过程中经常遇到的问题，并且以大量多种印刷品的配送问题为例，为后来一些专家学者在解决这类问题时提供了有效的例证。

2.2国内研究动态

物流的发展近年来已经成为社会关注的焦点，配送路线的选择作为物流中的重要环节，自然而然的受到广泛的关注，国内的众多学者对于配送路线优化的研究也是日趋成熟。

陈晓伟，张悟移，耿继武（2003）等在对节约里程法进行研究时发现，在进行配送路线优化时，节约里程法的思路清晰，而且便于执行，但是在反应速度与灵活性方面存在缺点。他们在相关的文章中不仅对节约里程法的运用以及缺点进行了分析，而且对存在的问题也提出了优化措施，使得节约里程法更加完善。

李如娇（2008）在对物流配送方面的实际情况进行研究后，发现要想提高配送效率，节约配送成本，首先得综合各方面的因素对配送路线进行优化，然后对配送车辆进行调度。其运用节约里程法解决实际生活中的问题，并取得了成功，有效的证明了其观点，也为接下来人们对于配送路线优化的研究提供了帮助。

李化（2009）对物流配送优化问题进行了长期研究，并且熟练的掌握了节约里程法的实际运用，对原有的节约里程法进行了优化和改进，建立了有时间窗约束的车辆优化调度模型，对车辆在运货过程中的空载问题进行了研究，并且在此基础上，对配送路线优化问题进行了研究，最后以北京通远外经国际运输有限公司的部分物流配送点为例，对其车辆的调度和配送路线进行优化，取得了很好的效果。

郑静，程幼明（2010）提出了物流配送管理的重点在于物流配送路径的规划，他们首先对所配送的客户群进行了合理的划分，然后建立了物流配送路线优化模型，并且以时间窗作为该模型的限制条件，最后以汽车零部件供应商的物流配送为例进行计算，并获得了成功，提高了企业的配送效率，降低了其配送成本。

王荣花（2011）提出物流配送路线的规划是快递企业运营管理中的重点管理对象。要想实现低成本、短距离的高效配送，必然要求选择合理的配送路线优化方法，这样才能实现其目的。

张颖敏（2011）在对物流运作整个过程进行研究时，发现物流配送是整个物流环节中最重要的一个组成部分。因此对于物流配送的研究也就变得十分重要，其主要抓住了以下几个对物流配送影响较大的因素即车流量、客户分布、车辆的载重量以及其它车辆运行限制，并且运用节约里程法对物流配送线路进行了优化。最后还提出了在对复杂配送网络构建模型时的一些有效的改进方法。

3　苏宁电器配送路线的现状分析

3.1苏宁电器简介

苏宁电器1990年创建，其第一家店在南京。经过20多年的发展，苏宁电器的连锁店已经覆盖了国内300多座城市及中国香港和日本，成为中国最大的商业零售企业，品牌价值728.16亿元。未来的苏宁电器立志于让实体店和网络交易平台都得到长足的发展，走全球化的发展道路。

苏宁电器是大型的家电销售企业，其经营结构包括：营销部、市场部、供应商、仓储中心、连锁店、配送部、信息服务中心、售后服务中心、顾客投诉中心等，如图1所示。

图1　苏宁电器的经营结构

从苏宁电器的经营结构图可以看出，配送部负责将顾客在连锁店所看中的产品按时、按地送到连锁店或顾客手中。配送部将从供应商开始，到最终将商品送到客户手中的整个过程都串联起来。由此可以看出配送部所进行的各项物流活动对于整个交易过程都起到了不可替代的作用。当然，配送部在进行这些物流活动时所产生的物流成本也是相当大的。根据苏宁电器实际财务票据的整理，可以将该企业的物流成本归结为以下几种：材料费、人工费、信息费、仓储费、配送运输费、设备设施折旧费等，如图2所示。

图2　苏宁电器物流成本构成图

从苏宁电器物流成本构成图可以看出，配送运输费占到整个物流成本的32.65%，与其他各项物流活动相比，其费用居于首位。而降低物流配送成本是降低整个物流成本、增加企业收益、提高企业综合竞争力最为有效的途径。

3.2苏宁电器现有配送路线选择的现状及问题

（1）苏宁电器现有配送路线选择的现状。苏宁电器最初采用的是完全自营物流配送模式，经过一段时间的实践，发现这种模式已经不能适应其服务要求。苏宁电器对这种配送模式进行了一次转型，采用自营物流与第三方物流相结合的物流配送模式，但是仍然以自营物流为主，其自营物流所占的比例在80%左右，苏宁电器还自定了配送的时间，城区在12小时以内，城乡在3天以内。苏宁电器的供货流程如图3所示。

苏宁电器的仓库运作相对于其他一些零售企业来说是比较先进的，其效率也是比较高的，主要以机械化作业为主，对于信息处理则采用了计算机统一处理。与此同时，苏宁电器也根据企业的实际情况，采用了一套先进的物流信息系统对物流活动进行管理，包括运输管理、仓储管理、财务管理、设备管理、订单处理以及配送管理。目前，苏宁电器主要应用的是SAP系统。库存管理系统对仓库的进出货进行实时管理，使进出货的出错率变得相当低。采用SAP系统管理以后，配送车辆的反应能力和送货效率得到了有效的提高。

从苏宁的物流现状不难看出，苏宁正在大力的对其物流配送能力进行提升，在库存管理方面已经做到进出货出错率基本为0。但是限于苏宁电器采用的是自营与第三方物流相结合的物流配送模式，使得配送方式随意性强，缺乏对配送流程与配送线路等进行仔细周密、科学的规划。

（2）苏宁电器现有配送路线选择存在的问题

①信息系统不健全，信息传递不畅。虽然苏宁电器已经采用了相对比较先进的SAP系统对企业进行管理，但由于人员素质、系统硬件方面的原因，使得苏宁电器的信息系统仍然不够健全，整体的信息化水平比较低。这就使得苏宁电器在信息传递方面存在一定的缺陷，导致信息传递不畅。所造成的结果就是，企业在进行物流配送时，不能够及时的获取最新的信息去调整配送路线、配送车辆以及配送时间。

②物流配送路线的选择存在无序性。家电产品的销售具有非常明显的季节性特点，夏天和冬天是家电产品销售的旺季。每当进入销售旺季，苏宁的物流配送就有点慌不择路了，完全没有系统的调配与管理，处于被动调配机制。哪家门店的存货告急，就先送到哪家门店，完全没有合理的路线选择与时间安排，出现了物流配送路线选择与车辆搭配的无序性问题。

③配送中心选址不科学使物流配送路线的选择变得越发困难。起初，苏宁电器在配送中心选址上并没有综合的考虑各方面的因素，只是单纯的考虑了地价或者是租金方面的价格因素，而忽略了配送中心与各门店之间的关系，这种盲目不科学的选址方式，使得在后期的配送过程中，由于路程远、路况差、配送时间长等因素，造成了高昂的物流配送成本，给企业带来了损失。

④在选择物流配送路线时没有考虑到搭配合适的车辆。采用不同的车辆运输货物时其载重量是不一样的，这对于选择合理的配送路线也是有很大影响的。载重量不够就不能用最少的出车次数送到全部的货物，就不能选择合理的配送路线，增加了物流成本，同时也影响了配送效率。

图3　苏宁电器供货流程图

4　运用节约里程法对苏宁电器的配送路线进行优化

4.1几种配送路线优化方法的分析与对比

随着社会的发展，人们对于物流管理的重视，对于物流配送路线优化方法的研究也越来越深入，在这样的大环境之下就出现了多种物流配送路线优化方法，如禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、节约里程法等。

本文将上述四种方法进行综合比较，见表1。

表1　配送路线优化方法比较

由表1可以看出，相对于其他三种算法，节约里程法比较简便易行，对初始数据的要求不高，且优化效率比较高。当销售旺季到来时，对于配送效率要求比较高，如果采用其它三种方法，其效率是跟不上的，而且操作也比较困难。而节约里程算法的优化效率比较高，而且操作比较简易。因此，对于苏宁电器的路线优化，本文采用节约里程法。

4.2节约里程法应用的基本思路

如图4（a）所示，P为配送中心所在地，A，B分别为客户所在地，相互之间的道路距离分别为a，b，c。初始的配送方案是利用两辆车分别为A，B客户配送所需的货物，如图4（b）所示，车辆运行的总距离为2a+2b；然而，如果改用一辆车沿路分别配送，如图4（c）所示，运行距离为a+b+c。如果道路没有什么特殊情况，可以节约的车辆运行距离为（2a+2b）-（a+b+c）=a+ b-c＞0，称之为“节约行程”。

图4　配送图

如果给多家客户配送，配送企业就要首先计算包括配送中心在内的各客户之间的最短距离，然后根据三角形的两边之和大于第三边这一基本的理论，计算各客户之间可节约的运行距离，按照节约运行距离的大小顺序连接各配送地并根据实际情况规划配送线路。节约里程法所求出的配送线路并不一定都是最优解，有时也有近似解，但对于客户多、规模大的情况，其比人工计算要快得多。

4.3使用节约里程法的注意事项

（1）节约里程法适用于顾客需求比较稳定的配送中心，这样有利于配送中心前期的数据收集；

（2）对于需求不固定的顾客，可以采用其他的配送方式去配送，或并入到有富余的配送线路中去；

（3）各配送线路上的车辆负荷量应该尽可能的调整平衡，这样更有利于配送效率的提高；

（4）在配送路线优化的过程中应该充分考虑道路的交通状况；

（5）在配送路线优化时要预测需求的变化发展，不能盲目的按照以往的惯例来办事；

（6）不可忽视在货物送达客户后需要停留的时间；

（7）交通状况和需求变化对配送线路的影响也很大，要及时研究对策及实施措施；

（8）对于节约里程法，规模较大的配送网络应利用计算机进行规划设计。

4.4对无锡苏宁电器配送线路的相关数据进行收集整理

（1）选择无锡苏宁电器为例的原因。在进行数据收集时，发现很多地区的苏宁电器配送中心选址很不科学，绝大部分地区的苏宁电器在配送中心选址时，只是单纯的考虑了地价或者是租金方面的因素，而忽略了配送中心与各门店之间的路程是否合理。无锡苏宁电器的配送中心的选址相比其他地区的配送中心要更加合理。因此，选择无锡的苏宁电器作为实例。

（2）相关数据的收集与整理。由于无锡地区的苏宁电器门店较多，工作量过大，所以在进行数据收集时并没有将所有的门店数据都搜集进来，而是选择了一些具有代表性的门店和售后服务中心，对其数据和相关信息进行了收集，见表2。

表2　苏宁电器配送中心及门店的相关信息

为了便于叙述，以下各门店和售后服务站就以A～J的字母表示，配送中心则以P表示。配送中心P到各门店的具体路程，以及各门店间的具体路程如图5所示。

图5　配送网络图

各门店每天的平均配送量见表3。

表3　门店平均每天配送量　单位：t

目前，已知无锡苏宁电器配送中心在给各门店配送货物时，使用最大装载量为2t和4t的两种厢式货车，根据车辆实际情况一次运行的距离应控制在45km以内。其中2t车运行单价为2.4元/km，4t车运行单价为2.7元/km。

4.5利用节约里程法对配送路径进行优化

（1）首先对图5中的相关数据进行处理，得出配送中心至各门店之间、门店与门店之间的距离，得出配送线路最短的距离矩阵，如图6所示。

图6　最短配送线路距离矩阵

（2）从最短配送线路距离矩阵中，运用节约里程的计算公式Δlij=coi+coj-cij计算出各门店之间的节约行程。例如，计算A～B的节约行程：

P～A的最短距离：a=10（km）；

P～B的最短距离：b=15（km）；

A～B的最短距离：c=11（km）；

A～B的节约行程：a+b-c=14（km）。

依据上述方法计算出所有的节约行程，得出所有结果，如图7所示。

图7　节约行程矩阵

（3）对节约行程按大小顺序进行排列，见表4。

表4　配送线路节约行程排序表

（4）初始解：从配送中心P向各个门店配送。配送线路有5条，总运行距离为123km，需要2t的车3辆，需要4t车2辆。如图8所示。

图8　初始解

（5）二次解：按照节约行程的大小顺序连接A～I，A～B，I～J，配送线路有7条，总运行距离为134km，需要2t的车6辆，4t的车1辆，其中配送线路I的装载量为3.3t，运行距离为44km。如图9所示。

图9　二次解

（6）三次解：按照节约行程大小顺序排列，应该是A～J，D～E，E～F。由于已将门店A及门店J组合到配送线路I中，所以就不连接A和J了。连接D～E和E～F，组成路线II，该路线的载重量为3.3t，运行距离为32km。此时，配送线路共5条，总运行距离为110km，需要2t车3辆，4t车2辆。如图10所示：

图10　三次解

（7）四次解：接下来的顺序是H～I，B～C，B～I，B～D，C～D。H～I，B～C和B～D都是有可能连接到配送线路I中的，但是受车辆装载量和每次运行距离两个条件的限制，配送线路I不能再增加门店，为此不再连接H～I，B～C和B～D。B～I已经在配送线路I中了，所以B～I也不连接了。连接C～D并入配送线路II中，配送线路II装载量为3.9t，运行距离为33km，此时配送线路共有4条，总运行距离为101km，需要2t的车2辆，4t的车2辆。如图11所示。

图11　四次解

（8）五次解：接下来的顺序是F～G，B～J，B～E，C～E，D～F，A～H。其中F～G本有可能连接到配送线路II中的，但是由于受车辆装载量和每次运行距离两个条件的限制，配送线路II不能再增加门店，所以不连接F～G。而B～J，B～E，C～E，D～F这些连接均由于包含在已组合的配送线路中，不能再组成新的配送线路。A～H本有可能连接到配送线路I中的，但是若增加A～H到配送线路I中，则总的配送距离大于了45km，因此，配送线路I不能再增加门店，所以不连接A～H。

（9）最终解：接下来的节约行程大小顺序为G～H，G～I， H～J。由于受到载重量和运行距离的限制，不能再组合门店到配送线路I中，所以不再连接G～I和H～J。连接G～H，组成新的配送线路III。如图12所示。

图12　最终解

到此为止，配送路线已经全部规划设计完成，共有3条配送线路，总运行距离为98km，需要2t车1辆，4t车2辆。其中配送线路I的装载量为3.3t，运行距离为44km，需要4吨的车1辆；配送线路II装载量为3.9t，运行距离为33km，需要4t的车1辆；配送线路III的装载量为1.4t，运行距离为21km，需要2t的车1辆。

4.6基于节约里程法对配送路线优化的结果分析

如表5所示，已知2t车运行单价为2.4/km，4t车运行单价为2.7/km。

表5　未优化的配送线路产生的费用

优化后的无锡苏宁电器配送路线所产生的物流成本见表6。

表6　优化后的配送线路产生的费用

由表5和表6可以看出，未优化的配送线路所产生的配送成本为312.6元，总共行走的路程为123km，需要2t的车3辆，4t车2辆。而优化后的配送线路所产生的配送成本只有258.3元，总共行走的路程为98km，只动用了2辆4t的货车和1辆2t的货车。

5　总结

本文首先对无锡苏宁电器原有的配送现状进行了分析，发现无锡苏宁电器的配送路线存在很大的随意性。根据这一现状，提出无锡苏宁电器需要采用路线优化的措施来降低其配送成本，增强企业竞争力。经过大量前期的研究，决定采用节约里程法解决这一问题。最后，将优化后的配送路线所产生的成本与原来配送路线所产生的成本进行对比，发现优化后的配送路线不仅节约了配送时间，同时也降低了配送成本。

大多数企业在物流配送过程中对配送路线的选择具有非常大的随机性，使得配送成本居高同时效率低下。本文采用节约里程法，能够对配送路线进行优化，从而达到提高配送效率、降低配送成本和环境污染的效果。因此，本文提出的节约里程法对企业选择配送路线具有非常深远的意义，且无论是对企业还是对社会都起到了很积极的作用。

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Study on Optimization of Distribution Route by Saving Algorithm：In the Case of Suning

Zhou Lei
（Nanjing Normal University， Nanjing 210023， China）

In this paper， through analyzing the current status of the distribution route of the Wuxi Suning Electrical Appliance Store， weunveiled the existing problems， used the saving algorithm to optimize it before comparing the optimized route with the original route， whichshowed that the optimized route could improve the efficiency of the distribution process， reduce distribution cost and environmental pollution，and discharge traffic pressure.

logistics distribution； route optimization； saving algorithm

F252；F721

A

1005-152X（2016）01-0109-08

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.01.029

2015-12-14

周磊，男，南京师范大学商学院研究生，研究方向：企业管理。