基于启发式方法的智慧社区末端配送中心选址问题

郑一杰

摘 要：本文立足于智慧社区末端配送体系构建，使用启发式方法进行智慧社区末端配送中心在小区中选址的研究。本文在第一部分系统性地介绍了智慧社区末端配送的整体方案，在第二部分提出了配送中心选址问题并利用启发式方法进行了相关的模型构建，之后在第三部分在小区实例中进行了启发式方法的应用。

关键词：启发式方法，智慧社区，选址问题

一、引言

近年来，随着时代的发展，社区类型也经历着变迁，智慧社区渐渐进入了人们的视线，智慧社区是指具有信息和智能过滤功能，可以处理产业发展、社会关系管理等多项业务的智能化社区。其末端配送方案是以小区内置的物流配送中心为基础，经由配送中心的分拣，再经过地下管道运输，送至用户家门口的储物柜中。而如何选择配送中心的位置，成为了智慧社区末端配送方案的重点。启发式方法是解决选址问题的主要方法之一，杨沐明等人使用启发式方法解决多商品设施选址问题，袁俊斌等人更是基于启发式算法进行了相应的物流配送中心选址研究，但其基于启发式方法的研究都是针对覆盖范围较广的配送中心。基于上述研究背景，本文创新性地采用启发式方法解决小区内部的配送中心选址问题。

二、解决配送中心选址的启发式方法

对于小区内配送中心的选址，主要需要考虑距离问题和覆盖住户人数的问题，因为这两个问题密切地关系着管道铺设的长度与成本，所以所确定的配送中心位置需要满足到各个配送点的总距离最小化。同时由于小区面积较小，配送点较多，所以将小区按照位置换分为n各区域，同时配送中心会位于其中一个区域。从而可以得出位置矩阵（矩阵中[xmp]代表区域m到区域p的距离）如下：

之后根据各区域人口分配得到各区人口数[C1]…[Cn]，并根据其消费习惯得到人口权重[B1]…[Bn]，得到n*2阶矩阵：

之后将各区人口数量乘以其人口权重得到矩阵：

最后将（3）中的第一行乘以（1）中的第一行，依次递推，最终得到矩阵：

最后将矩阵（4）中各列各自求和，所得数值最小列即为物流中心选址点。

此种启发式方法，步骤简单，面对规模较小，人员分布规律的住宅区，使用该方法可以快速确定物流配送中心的大致分布区域。

三、实例分析

为了体现本模型在现实中的应用情况，作者选取某小区，根据其大致人口密度与居民楼分布情况将该小区分为A、B、C、D四个区域其中四个区的人口数目为560、470、360、290人，其居民按照消费习惯打分，越习惯网购的居民打分越高，最后获得其权重为1.2、1.4、1.6、2.0。小区各区域之间的距离如下表所示（单位m）：

根据表2可以得到结论：在C区域建设物流配送中心可以使得距离成本最小化，也最有利于之后智慧社区的管道铺设路径最短与建设成本最低。同时本实例由于小区大小适中，所以選择建设一个配送中心。对于小区过小的情况，可以采取相邻的小区作为一个整体，共用一个配送中心的方法，具体确定配送中心的步骤同上。而对于小区较大，一个配送中心无法有效覆盖的情况，则可以在确定出第一个配送中心的情况下，按照如下的方式继续操作以确定第二个配送中心。例如就上述实例而言，可以在表2的基础上进行如下操作，A、B、D各列数字与C列对应数字比较，若小于C列同行数字，则将其保留，若大于C列数字，则将原数字改为C列数字，再将同列数字相加，数据处理结果见表3.

在表3的合计一栏中再选取数值最小的一列作为第二个配送中心选址所在区域。这样就解决了小区较大，需要两个配送中心的问题。通过该实例，可以看出使用启发式方法解决智慧社区配送中心选址问题具有计算简便，适应多种情况的优点。

四、结语

本文对智慧社区的末端配送中心的选址问题进行了探讨，提出了使用启发式方法进行选址的具体选址方法，并通过实例分析进行了实地实验，本方法适用于规模中等，人口较密集的智慧社区，可以通过人口数量，人员收取快递频率与各区域之间距离快速确定物流配送中心的大致所处区位。但本方法仍存在一定的局限性，比如本方法作为一种非定量方法，无法使用本方法确定物流配送中心的具体位置、适用范围较为局限等。如何完善此种方法，这会是笔者之后研究的方向。

参考文献：

[1]杨沐明，黄亚魁，戴彧虹.一类多商品设施选址问题的基于线性松弛解的启发式方法[J].运筹学学报，2019，23（03）：15-26.

[2]韩心然. 考虑多边形障碍区域的线状需求物流节点选址研究[D].北京交通大学，2018.

[3]余鹏，隽志才.能力受限的应急抢修点选址问题的两阶段启发式算法[J].系统管理学报，2015，24（04）：580-587.

[4]袁俊斌，苏庆忠.基于启发式算法的物流配送中心选址研究[J].价值工程，2009，28（11）：57-59.

[5]曹克官. 越库环境下基于调度策略的设施选址问题研究[D].上海交通大学，2009.

[6]陈菡. 配送中心选址研究[D].福建农林大学，2007.