物流作為現代皮革企業供應鏈配送管理中至關重要的一環，是提高皮革企業效益的重要因素，有效的物流管理和配送方式可以極大的提高皮革制品流通效率，進而降低企業運營成本，提供及時的交付和后續服務，有效增加皮革企業的競爭力。為此，本文針對目前皮革企業物流配送中存在的問題，嘗試運用ACO算法對物流配送路徑進行改進，使配送過程實現提升優化。

 

1 現代皮革企業物流中存在的主要問題

1.1 配送方式：供應鏈可見性不足

皮革企業的供應鏈通常涉及跨越多個地區和參與者，因而皮革制品的市場流通模式主要以“格子鋪”形式為主[1]，在配送方式上相對混亂、無序。由于配送過程中信息的流通和透明度相對有限，容易導致供應鏈可見性不足，企業內部難以對配送過程進行實時追蹤和及時監控物流配送活動，長期以往可能會影響皮革企業對皮革制品庫存、訂單和交付的把控。

 

1.2 配送路徑：運輸和配送復雜性

目前許多皮革企業的物流配送部門成立時間晚，因而對物流配送的經驗存在不足，導致在供應鏈物流配送路徑的規劃中可能存在不合理現象，致使皮革制品的運輸和配送復雜性加大，例如運輸距離過長、運輸時間延長等現象屢見不鮮，無疑增加了企業成本和產品交付周期。同時，不合理的路線規劃還可能導致物流配送車輛擁堵和其他的風險加劇。

 

1.3 配送效率：失誤和配送延遲長

皮革企業物流配送中涉及多個環節和多個參與者，包括供應商、倉儲和運輸等。一旦信息溝通不暢，如訂單信息不準確、交接信息不清晰等[2]，極易導致配送的延誤和錯誤。同時，由于部分中小型皮革企業缺乏運輸優化的工具和技術，物流配送的時效性低、配送出錯概率大、車載容積利用不合理及配送延遲性問題嚴重，導致物流配送無法產生最大化效率。

 

2 現代皮革企業物流配送任務分析

2.1 現代皮革企業物流配送任務特點

針對目前絕大多數中小皮革企業物流配送工作量繁重、效率低等現象，結合皮革企業物流配送現狀實際，筆者將皮革企業物流配送中的主要任務特點進行梳理，主要表現在以下4點：

 

(1）配送地點相對較多且復雜；

 

(2）配送路徑的距離遠近不同；

 

(3）配送過程中車輛較多且各車的容積載重基本相同；

 

(4）配送皮革制品的種類較多，且配送過程中可能存在退換或臨時加急配送的皮革制品。

 

根據以上皮革企業物流配送特點，在物流配送工作完成的前提下，皮革企業物流優化任務目標應為配送過程中實現最大化效率、配送路徑方案最優化和配送中任務消耗最小為目的。

 

2.2 現代皮革企業物流配送任務描述

考慮到皮革企業物流配送過程的實際現狀，其配送過程主要分為正常配送和加急（退換）配送兩種任務過程。正常配送根據皮革制品供應情況進行的常規物流來正常分配基本任務；而加急（退換）配送則是在指皮革制品配送任務執行過程中，客戶需要加急（退換）的臨時任務，因而皮革制品物流車輛需要根據新的配送指令及剩余任務數量進行從新分配，在此過程中配送指令的準確性和引導性將會實現皮革制品物流配送的精準率，進而高效完成配送臨時加急（退換）任務。

 

在皮革企業物流任務配送過程中，假定車輛集合表示為A={A1,A2，…，Ai,Aj，…，Av}，其中，v表示皮革制品物流配送的車輛總數；將第Ai個車輛的物流任務集合描述為Ai={Ai1,Ai2，…，Aii,Aij，…，Aiv}，該集合可作為皮革制品配送臨時加急（退換）的動態物流任務集合，且隨時接受最新指令的任務分配。其中，Aij表示第Ai個車輛第j個待執行的子任務，n為t時刻的待執行的皮革制品配送任務數量綜合。在皮革制品物流配送的任務劃分中，可將變量組中的子任務表示為Aij，配送任務的坐標位置分別用xij,yij表示，子任務中的起始時間表示為hij；權重系數表示為qij；子任務中的皮革制品的貨物體積表示為rij和總重量表示為zij，則子任務Aij={xij,yij,hii,qij,rij,zij}。

 

3 基于ACO算法的配送路徑優化

3.1 算法介紹

ACO(AntColonyOptimization）算法是一種啟發式優化算法[3]，其靈感來源于螞蟻尋找食物時的行為。它模擬了螞蟻在找食物過程中的信息傳遞和合作行為，用于解決組合優化問題，特別是旅行商問題（TSP）。

 

3.2 算法內涵

ACO算法的基本思想內涵是通過模擬螞蟻在搜索空間中的移動和信息傳遞，來尋找最優解。螞蟻在搜索過程中釋放一種稱為外激素量，并通過感知和更新外激素量來影響其他螞蟻的行為。ACO算法作為一種分布式計算算法，螞蟻在搜索過程中相互獨立地探索解空間。這使得ACO算法具有較好的并行性，可以利用多個處理單元或計算節點同時進行搜索，提高算法的效率和速度。此外，由于外激素量的揮發和更新機制，螞蟻能夠快速響應環境的變化，并調整搜索策略，在實際應用中能夠應對問題的變化和不確定性。

 

3.3 優化思路

針對皮革企業物流配送中路徑規劃不清晰、臨時加急（退換）任務出錯率等實際現狀，提出運用ACO算法通過“外激素量”來協調皮革企業物流配送中的最優解工作路徑。假設配送皮革制品貨物的物流車輛為每只螞蟻，則螞蟻在覓食范圍的移動過程中會進行信息留存，且產生外激素量最多的概率將決定螞蟻群體的移動方向，因而可結合ACO算法中的“集體尋優”分布式計算來進一步確定物流配送的最優化路徑[4]。

 

其最典型的路徑優化案例就是上文所提到的旅行商問題（TSP），即尋找皮革制品貨物物流配送車輛歷經n個城市的最優解路徑。在具體的路徑規劃中，m只螞蟻在尋找最優路徑的過程里螞蟻k可根據任務目標路徑中的外激素量量，以及其他類啟發式因素來確定在t時刻狀態下，可能會大概率路徑要轉移的城市j，將概率公式表述為：

 

 

在式（1）中，λij(t）代表了皮革制品配送任務中從城市i→j之間在t時刻下的外激素量，α作為該次配送任務中的重要程度；ηij(t）則代表了螞蟻在配送任務中從城市i→j之間在t時刻下的啟發式移動過程的外激素量，β作為該次配送任務中的重要程度；j∈{A-tabuk}，allowedk={1,2，…n}-tabuk，則代表了螞蟻下一步將要選擇配送的任務城市；tabuk表示目前螞蟻k目前已經選擇的城市。將螞蟻移動過程中的初始時刻設定為λij(0)=const，則螞蟻移動過程的外激素量可表達為：

 

 

式（2）中，λij(t+n）可看作t+n時的螞蟻在城市路徑（i,j）中的移動外激素量表達式，ρ作為外激素量的揮發系數，螞蟻在t時刻移動中會將外激素進行揮發，其系數的計算可表示為：

 

式（3）中，Δλij(t）表示為Δ在t時刻內，有m只螞蟻在路徑（i,j）中的外激素增值量，通常揮發值為0<ρ<1；ρ作為揮發系數在外激素量更新過程中會起到較大的作用，通常揮發系數越大，表示揮發速度越快，當t=0時，則Δλij(0)=0，其路徑可表示為：

 

在式（4）中，LK可看作第K只螞蟻在本次路徑循環中所走的路徑總長度，Q為外激素量強度，則螞蟻從城市轉移過程中的啟發因子可表示為，其dij中則為路徑（i,j）中的實際距離。

 

皮革企業在利用ACO算法優化配送路徑的過程中，物流配送部門需要考慮到以下3點：

 

其一，車輛行駛的距離是否路徑保持最短；

 

其二，無論是正常配送還是加急（退換）配送兩種不同任務，都應遵循時間優先原則；

 

其三，皮革制品的貨物配送是否合理分配了車輛的貨物容積和體重承載，這將直接關系到完成任務的經濟性和實時性。

 

綜上式（1）、（2）、（3）、（4）所述，結合前文皮革企業物流配送中的兩種任務過程，每輛裝載皮革制品的物流配送車輛在選擇任務i與任務j的概率則可表示為：

 

 

式（5）中，M1,M2,M3,M4,M5表示權重系數，皮革制品的物流配送路徑可依據配送協作過程中的啟發因素、外激素量值、任務緊急程度、配送時間、車輛容積和皮革制品貨物重量在ACO算法的狀態轉移概率中依據不同的重要程度進行任務路徑確定，即滿足M1,M2,M3,M4,M5均≥0時，且當M1,M2,M3,M4,M5比例為3∶3∶2∶1∶1時，則皮革制品的配送車輛可通過pkij(t）來選擇最優化路徑完成配送任務。

 

4 基于ACO算法的物流優化啟示

在使用ACO算法來優化皮革制品貨物的物流配送路徑，現代皮革企業物流管理部門應通過模擬外激素量的傳遞和感知要素，利用螞蟻在搜索過程中來選擇配送的最優路徑，從而減少運輸成本、縮短交付時間。ACO算法的優勢在于，可以根據不同任務設置實時根據交通狀況、道路擁堵等信息動態調整物流配送路徑，以適應皮革制品物流配送過程中的不同情況。

 

同時，現代皮革企業物流管理部門通過引入ACO算法的思想，可進一步促進供應鏈參與者之間的協作和信息共享，提高供應鏈的響應速度和靈活性，ACO算法模擬螞蟻在搜索過程中的信息傳遞和合作行為，有利于供應鏈各個環節的協調和合作，對于提高物流效率至關重要[5]。此外，除了上述提到的距離最短、時間優先、車輛容積容載合理分配原則外，最合理最優化的物流配送路徑皮革企業還需要考慮到其他因素，例如配送中的實際路況、突發情況和客戶的門店或工廠環境（樓層高等、是否有電梯等），最終通過優化物流配送路徑和運輸方案，皮革企業可以有效推動物流配送的可持續和經濟效益最大化發展。

 

5 結語

ACO算法在現代皮革企業物流配送中可以進一步優化配送路徑，幫助承載皮革制品的貨物車輛在配送中降低運輸距離和配貨時間，進而有效提升企業物流配送的效率，提升配送過程的經濟性，最大程度減少能源消耗和碳排放。在后續的研究中，皮革企業可基于ACO算法進行物流優化策略的進一步實施，通過使用傳感器和物聯網技術，強化實時獲取貨物位置、狀態和運輸條件等信息的準確性，這將有助于提高皮革制品貨物配送過程的可視性，減少貨物丟失和損壞的風險。