基于GIS的农村快递末端配送网点选址案例分析

李文博 黄斌斌 麻嘉静

收稿日期：2023-08-04

基金项目：广西大学生创新创业训练计划项目（202311548182）

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.06.029

摘  要：为了满足日益增加的农村快递配送需求，解决农村快递末端配送网点有效选址问题，文章以贵港市中里乡为例，应用GIS技术对该地区的地形和人口居住情况进行研究，结合已有的配送网点位置，利用禁忌搜索算法对该地区快递物流配送网点选址进行重新规划。通过应用禁忌搜索算法对GIS计算模型进行优化，GIS计算模型对中立乡进行了更为系统化的调查研究，给出了更合理的快递物流配送坐标点，这为进一步优化物流服务体验、加快农村物流快递网络有效运转提供了借鉴参考。

关键词：农村快递；配送点选址；GIS；禁忌搜索

中图分类号：TP39；F252    文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2024）06-0136-05

Case Analysis of Rural Express Terminal Distribution Site Selection Based on GIS

LI Wenbo， HUANG Binbin， MA Jiajing

（School of Management Science and Engineering， Guangxi University of Finance and Economics， Nanning  530007， China）

Abstract： In order to meet the increasing demand of rural express delivery and solve the problem of effective site selection of rural express terminal distribution network， this paper takes Zhongli Township of Guigang City as an example， studies the terrain and population living situation of this area by using GIS technology， and re-plans the site selection of the express logistics distribution network in this area by using Tabu Search algorithm combined with the location of the existing distribution network. By using Tabu Search algorithm to optimize the GIS calculation model， the GIS calculation model has conducted a more systematic investigation and research on Zhongli Township. A more reasonable distribution coordinate point of express logistics is given， which provides reference for further optimizing logistics service experience and speeding up the effective operation of rural logistics express network.

Keywords： rural express; distribution site selection; GIS; Tabu Search

0  引  言

在國家乡村振兴战略实施的大背景下，农村经济得到快速发展。同时，伴随着互联网技术和农村电子商务的迅猛发展，网络购物从城市走向农村，农村居民的消费方式出现了翻天覆地的变化，其快递服务需求日益旺盛[1]。但是在部分农村地区，尤其是部分山区，存在地段偏远、交通极其不便、人口居住分散的客观情况。物流企业受市场、成本、交通的限制，在相关地区的物流体系建设相对落后，存在快递网点数量少、布局过于集中、配送覆盖区域过大等相关问题。

为了满足日益增加的农村快递配送需求，农村快递末端配送网点选址优化改进非常有必要。郭崇慧研究了选址问题中的无容量限制问题，以目标函数变化量作为评价函数改进禁忌搜索算法，并将其应用于选址问题[2]。褚东亮在重心法的基础上，通过禁忌搜索算法（TSA）提出了新型的配送中心选址模型，进一步优化选址，并降低了运输成本[3]。王永丽着眼于县级以下行政区的快递送达工作，以乡镇网点为中心，提出了共同配送+众包模式的构建思路，为提高快递网络末端配送效率提供一定的参考[4]。彭姗姗在研究农村快递共同配送干线运输优化问题方面，建立了农村快递共同配送干线运输优化的混合整数规划模型[5]，在分析农村快递共同配送基本问题的基础上，建立了农村物流三级网络节点多网融合运营模式[6]。

本文以贵港市中里乡为例，利用GIS对该地区的地形和人口居住进行分析，充分考虑了现有交通设施条件和物流服务网点对居民生活的影响，利用禁忌搜索算法对该地区快递物流配送网点选址进行重新规划[7]，优化物流服务体验，提高居民幸福感。

1  中里乡情况分析

中里乡，隶属于广西壮族自治区贵港市港北区，位于贵港市北部的莲花山脉腹地，现辖23个行政村，106个自然村，行政区域面积192平方千米。常住人口40 917人共12 681户[8]。我们将中里乡的自然村、行政村及其交通信息导入GIS软件进行分析，导出的中里乡自然村分布高程图如图1所示，导出的中里乡行政村和其交通信息高程图如图2所示。

图1  中里乡自然村分布高程图

图2  中里乡行政村和其交通信息高程图

由图1可知，中里乡地形多以丘陵为主，其区域内自然村分布在山区深处，呈带状分布。且通过图1中物流网点辐射范围的标注可以看出，在中里乡区域内，有一定数量的自然村位于物流网点的辐射范围以外。对于这些村落的居民来说，寄取快递是一件非常费时费力的事情。由图2可知，行政村均匀分布在中里乡的平原地区，其位置基本位于进村公路附近，从地理位置上辐射各自然村。同时，考虑行政村负责执行乡政府的工作指示和生产计划，整合农村资源，整理居民资料，在与各自然村的联络和沟通上起着非常重要的作用，故以行政村为基点，重新考虑中里乡物流配送网点选址。

2  快递末端配送选址

2.1  选址问题模型构建

对于电商物流中的“最后一公里”配送问题，国内尚未形成非常完备和系统的配送体系，但其根本也是LRP算法的进一步优化，因此模型基于多配送中心-多自提点的实际情况来进行数学规划建模，并设计启发式算法对模型进行求解，而禁忌搜索算法是较为适合解决该问题的启发式算法。

2.1.1  公式建立

充分考虑到中里乡管辖区域有龙山街和中里街两个主街道，将配送网点选址数量确定为2，由此建立两点选址的基本公式为：

服务点坐标矩阵：

选址点坐标：

2.1.2  算法思路

通过Origin进行图像绘图，确定图像坐标轴，同时确定23个居民点的位置坐标，方便后续计算。将禁忌搜索算法写入Python，实现选址问题的算法优化，其基本思路如下：

1）导入必要的库，包括numpy、matplotlib和PIL。

2）导入最优选址结果图片，将其转换为numpy数组。

3）定义各个坐标点的横纵坐标，以及选址点数和图片大小。

4）绘制原始选址问题的散点图，使用蓝色点表示。

5）定义目标函数mubiao（），用于计算给定选址点的总距离。

6）定义禁忌搜索过程中的禁忌表更新函数jinjigx（），用于更新禁忌表。

7）定义判断某个点是否在禁忌表中的函数pd（）。

8）定义禁忌搜索的函数jinjisousuo（），实现选址点的优化。

9）在禁忌搜索函数中，首先初始化选址点的位置，然后进行迭代优化。

10）在每次迭代中，随机扰动选址点的位置，产生新的解，并计算新解的目标函数值。

11）如果新解的目标函数值比最优解要小，更新最优解和选址点的位置，并更新禁忌表。

12）如果连续8组临近解无法产生最优值，则进行特赦，清空禁忌表。

13）在每次迭代结束后，记录优化解和优化次数。

14）调用禁忌搜索函数，并获得最终的优化结果。

15）绘制路径图，使用绿色点表示最终的选址点，红色線表示选址点间的路径。

16）绘制优化趋势图，横坐标为优化次数，纵坐标为总路程。

17）在结果图中展示最终的优化解和最优位置。

18）展示所有绘图。

该代码中应用到的库有以下几个：

1）numpy：用于处理数组和矩阵的计算。

2）matplotlib：用于绘制图表和图像。

3）PIL：用于处理图像，包括读取、显示和保存图像。

2.1.3  数据可视化输出

通过禁忌搜索算法，可以有效地优化选址点的位置，使总距离尽可能小。最终的优化结果通过绘制路径图和优化趋势图进行展示，即实现禁忌搜索算法计算数据的可视化过程，以便于分析和对比不同优化结果的差异。

2.2  禁忌搜索算法原理

禁忌搜索算法是一种迭代搜索算法[9，10]，不同于其他现代启发式算法的显著特点，它是利用记忆来引导算法的搜索过程，是对人类智力过程的一种模拟，是人工智能的一种体现。禁忌搜索算法涉及领域、禁忌表、禁忌长度、候选解、特赦准则等概念，在领域搜索的基础上，通过禁忌准则来避免重复搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效搜索，最终实现全局优化。

2.3  禁忌搜索算法步骤

第一步：给定禁忌搜索算法相关参数，进行初始化：随机生成初始解i，将禁忌表设置为空，先设置最优解为随机解i。

第二步：判断此时的最优解是否满足事先设定的收敛准则；若满足，则输出优化结果；若不满足，利用当前解的领域函数产生其所有（或若干）领域解，并从中确定若干候选解。

第三步：从邻域A中寻找满足事先设定的收敛准则的解j，令i = j，并更新禁忌表中的对象。

第四步：判断候选解i的目标函数F（i）是否小于候选解j的目标函数F（ j），若小于，则设定初始解S = i，若不小于，则直接跳转执行第五步。

第五步：增加迭代次数k，K = k + 1，进入下一次迭代，执行第二步。

其流程图如图3所示。

图3  禁忌搜索算法流程图

2.4  计算结果

以中里乡23个行政村为基点，通过Origin标注各行政村的坐标为：[464，1 026]，[519，746]，[520，1 323]，[538，995]，[547，708]，[550，1 081]，[577，1 067]，[602，1 121]，[625，1 137]，[636，1 102]，[641，825]，[684，977]，[697，427]，[709，225]，[710，1 008]，[745，675]，[776，905]，[789，816]，[809，763]，[823，811]，[839，889]，[870，718]，[900，580]。

基于禁忌搜索算法思路写成Python多点选址问题代码，通过Python多次迭代优化，可得最短路程为4 019.5 m，同时可得配送网点最优坐标为地址点1（578，1 000）和地址点2（786，769），反馈在高程图上，其最优选址和行政村坐标显示如图4所示。

图4  最优选址结果

在选址问题中，最短路程的求解通常通过迭代优化的方法实现。迭代优化的过程涉及生成新解，并计算其对应的路程，然后将新解与当前最优解进行比较。由于新解的生成是随机的，因此在不同的最短路程问题中，每次迭代可能得到不同的最优解。为了获得最优的选址方案及最短的路程，我们必须持续迭代优化直至找到理想解。

2.5  结果分析

地址点1（578，1 000）位于陈轩村附近，与原有龙山村的配送网点有一定距离。龙山村南面为莲花山脉，村庄较少，原有的物流网点的辐射范围相对于北面位置较为深入的村落超出覆盖范围，覆盖范围内的村落数量较少。居民寄取快递的路程较远，花费时间较长，物流服务网点布局有极大的改善空间。而位于地址点1（578，1 000）的陈轩村，从地势上看位于较为平坦的地势范围内，与周边村落之间没有较高的山脉阻挡，处于周边村庄的中心，拥有更好的交通条件。

为了更深入地分析物流服务网点布局的优劣，我们采用欧几里得距离公式，计算龙山村配送网点（575，1 200）与陈轩村配送网点（578，1 000）替换龙山村配送网点（575，1 200）的最短距离。通过对比这些数据，我们可以更系统地分析两个配送网点间的差异，并进行选址优化。在选址优化中，我们将保持中里村配送网点（786，769）及其他23个配送网点的坐标不变。为了完成距离计算，我们使用了Python编程算法，并绘制配送网点与行政村之间的距离图，具体如图5、图6所示。

图5  龙山村配送总距离

图6  陈轩村配送总距离

根据图示数据，经计算可得龙山村配送总距离为3 597.2 m，陳轩村配送总距离为3 504.8 m，说明陈轩村的配送总距离小于龙山村。然而，最短路程的计算结果可能因为代码不同而导致最优解不同。此外，随机因素等其他因素的影响也可能使计算结果有所不同。在选址问题中，最优解可能因代码和环境的变化而变化。因此，在当前的Python建构环境下，通过修改选址点1的坐标作为唯一变量，进行数据对比。根据数据对比的结果，可以明显得出陈轩村配送网点坐标（578，1 000）优于龙山村配送网点坐标（575，1 200）。因此，在该位置设置配送网点可以覆盖更多村落，并且配送路程更短。

通过地图比对，地址点2（786，769）位于中里村，中里村位置地势平坦，相邻的行政村较多，道路交通状况较好，且该区域本身已经具备配送网点，物流企业只要利用现有的配送网点和对配送路线进行优化，就可以进一步提高配送效率，降低配送成本，并为周边的村落提供更好的物流服务。

3  结  论

本文以贵港市中里乡快递末端配送网点选址为研究对象，通过有效地利用地理信息系统（GIS）对该地区的地形和人口居住情况进行详细分析。同时，本文还充分考虑了现有的交通设施条件和已有的物流服务网点对居民生活的影响，以此为基础，采用禁忌搜索算法对该地区的快递物流配送网点选址进行重新规划。在当今快速发展的经济环境中，物流服务的优化和效率提升对于农村地区的发展至关重要。快递物流配送网点的合理选址能够有效提高物流服务的质量和效率，进而促进农村地区的经济发展和居民生活品质的提升。

借助禁忌搜索算法，我们可以针对中里乡的具体情况进行快递物流配送网点选址的重新规划。该算法能够在考虑多个约束条件的情况下，通过迭代搜索的方式寻找最优解。我们可以将快递物流配送网点的选址问题抽象成数学模型，并利用禁忌搜索算法进行求解，从而得到更加合理的快递物流配送点坐标点，这将为进一步优化物流服务体验和加快农村物流快递网络的有效运转提供了借鉴和参考。

参考文献：

[1] 马冬梅.“互联网+”背景下农村电子商务发展研究 [J].中国商论，2022（7）：46-48.

[2] 郭崇慧，覃华勤.一种改进的禁忌搜索算法及其在选址问题中的应用 [J].运筹与管理，2008（1）：18-23.

[3] 褚东亮，李帆.基于重心法和禁忌搜索算法的配送中心选址 [J].物流技术，2022，41（3）：63-68.

[4] 王永丽.农村快递末端配送模式研究 [J].广东蚕业，2022，56（9）：124-126.

[5] 彭姗姗.“互联网+高效物流”背景下农村快递共同配送干线运输优化研究 [J].黑龙江工业学院学报：综合版，2019，19（10）：71-75.

[6] 彭姗姗.降本增效理念下农村物流三级网络节点多网融合运营模式研究 [J].物流工程与管理，2021，43（7）：7-9.

[7] 柳秋月.基于混合遗传-禁忌算法的快递自提点选址-路径问题研究 [D].南京：南京大学，2019.

[8] 港北区统计局.港北区2020年第七次全国人口普查 主要数据公报 [EB/OL].（2021-07-15）.http：//www.gbq.gov.cn/gsgg/t9557369.shtml.

[9] 葛显龙，王伟鑫，李顺勇.智能算法及应用 [M].成都：西南交通大学出版社，2017.

[10] 唐文秀.基于改进禁忌搜索算法求解TSP问题 [J].科学技术创新，2022（4）：154-157.

作者简介：李文博（2002—），男，汉族，广西玉林人，本科在读，研究方向：物流管理；通讯作者：黄斌斌（2001—），女，壮族，广西柳州人，本科在读，研究方向：物流管理；麻嘉静（2002—），女，壮族，广西平果人，本科在读，研究方向：人文地理与城乡规划。