本文是一篇物流论文，本文依据当前城市末端多企业共同配送的现有研究成果，以多个物流配送企业在同一区域内进行配送的物流活动为研究对象，在此基础上设计了共同配送策略。
1绪论
1.1研究背景
随着我国数字经济的发展，电商平台迅速扩张，与此对应的商品配送需求日益旺盛。国家邮政局统计数据显示，2022年邮政行业寄递业务量完成1390.9亿件，其中快递业务量完成1105.8亿件，年人均快件量近80件。邮政行业业务收入完成13509.6亿元。2023年《全球快递发展报告》中提到，中国市场业务量自2014年起稳居世界第一，预计2023年全球快递包裹业务量突破2000亿件，业务收入将达4.3万亿元，庞大的业务量推动城市配送领域朝着高质量方向发展。
随着现代物流业发展不断加速，物流配送企业迎来了前所未有的发展机遇。全国快递服务业务量与快递业务收入如图1.1所示逐年递增，庞大的小批量、高频次的配送需求给城市物流末端配送环节造成较大压力，研究如何进一步降本增效是企业需要考虑的问题。目前存在的物流配送成本高、配送效率低、信息共享程度低以及缺乏有效的合作机制等问题成为制约物流配送企业进一步发展的瓶颈。“社会物流费用占 GDP 比重”被作为国际上衡量一个国家或地区物流业发展水平的重要指标[1]。我国这一指标远高于欧美国家，说明我国物流业发展水平和物流效率与欧美国家相比还存在较大差距。为降低配送成本、减少碳排放并促进快递产业与城市协调发展，需对配送策略及配送模式进行优化和创新。
1.2研究目的和意义
1.2.1研究目的
本文以城市物流末端配送环节为主要的研究对象，通过运用运筹学、最优化理论与方法并以计算机仿真为支撑，对物流企业在不同配送模式下的车辆路径问题进行理论与应用研究，将共同配送策略应用在实际运作层面上优化当前城市末端配送路径来提高配送效率。为物流企业的决策者提供针对不同配送策略下的求解算法、配送方案的选择。对部分配送资源价格进行灵敏度分析，帮助企业决策者应对配送资源变化。 1.2.2研究意义
本文以总配送成本最低为目标对城市物流末端配送路径问题进行研究，并设计一种高效车辆路径求解算法求解该问题，为物流企业共同配送后的车辆路径问题研究提供科学的路径规划体系。本论文的研究意义包括以下两个方面：
（1）理论意义
本文对城市物流末端配送进行研究，设计出两种不同的共同配送策略，并基于此考虑了当多家企业是否存在共同客户时的情况。在总配送成本考虑时将车辆固定成本、行驶成本以及碳交易成本及共同配送后的转运成本计算在内，构建相关车辆路径模型，设计一种高效求解算法对设计的模型问题及其衍生问题进行求解，丰富了共同配送以及车辆路径求解算法方面的相关理论。
2相关理论基础
2.1城市末端配送网络
2.1.1城市配送网络构成
在城市物流配送中，常见的物流企业会将城市配送业务流程分为三级，每级的功能和任务不同。既有的城市配送网络将物流节点划分为：分拨中心、物流配送中心、末端配送网点[42]。分拨中心位于配送网络的最顶层，所有包裏均要通过分拨中心进入后续运输环节。配送中心是快递配送网络的中心节点，具有承上启下的作用。末端配送网点是快递配送网络的基层节点，基本职能是管理片区内的包裹配送揽收作业、作为包裏临时储存场所、承担售后服务等功能[43]。
2.1.2末端配送
末端配送承接了将用户包裹从配送网点配送到客户手中的任务，不同于干线运输的大规模、大批量形式，末端配送的任务更为细化。王苏[44]将末端配送定义为“将顾客所购买的商品，按照顾客要求送达指定地点和收件人的物流配送服务”。欧阳玉子[45]将末端配送可以界定为“以解决物流配送终端用户(客户)需要为直观目的，将物品送到客户手里的行为”。由此可见末端配送作为物流配送企业直接面向客户的一级，物流配送企业如何提高末端配送环节的用户体验尤为重要。
2.2共同配送相关理论
2.2.1共同配送概念及模式
我国2021年发布的《物流术语》[47]中将共同配送定义为：由多个企业或其他组织整合多个客户的货物需求后联合组织实施的配送方式。本文所研究的共同配送是指多个物流运输企业形成配送联盟，通过共享客户的配送信息及仓储资源，合理安排配送路线将产品送至客户需求点。常见的不同模式的共同配送有：
（1）同产业间的横向共同配送
同类产品的多家企业相互合作利用同一配送中心集中进行产品配送服务。通过制定相关规格，将多家企业货物混载，提高装载率，统一开展配送活动[48]。对于物流企业的具体做法是：在各企业的配送中心中选取出公共配送中心，接收来自不同物流企业货物，由公共配送中心对不同企业的客户进行统一配送。
（2）委托第三方物流共同配送模式
利用第三方物流企业专门进行城市内部配送，配送企业只负责城市间的干线运输，表2.2为运输和配送的区别。接受委托的第三方物流主要是从事快递的末端配送，只需服务于各家快递企业与客户之间。
3共同配送策略及模型构建 ............................. 18
3.1共同配送策略..................................... 18
3.1.1策略描述..................................... 18
3.1.2 MDVRP式共同配送 ............................ 19
4改进遗传算法设计及性能测试 ................................ 28
4.1算法设计................................ 28
4.1.1染色体编码、解码................................... 28
4.1.2初始种群生成.......................................... 28
5算例测试及结果分析 ......................... 36
5.1实验准备.......................................... 36
5.1.1数据集..................................... 36
5.1.2实验参数设定..................................... 37
5算例测试及结果分析
5.1实验准备
5.1.1数据集
本文所设计的CWGA算法及其他算法利用Python语言编写，仿真实验均在Intel(R) Core (TM) i5-12450H [email protected]、内存16GB的Windows10平台的计算机上利用Python3.11在PyCharm 2022.3.1 (Professional Edition)环境下运行。
由于现有研究没有关于多企业共同配送车辆路径问题的标准测试算例，因此本章在标准算例Solomon R101的基础上进行改造，根据标准算例去除其中时间窗要求生成适合于独立配送及共同配送车辆路径问题的测试算例，R101数据集中只有一个坐标为（35，35）的配送中心，为构成多个末端配送网点以及多个客户的城市配送系统算例，在其基础上设置4个末端配送网点，算例中2-101仍为客户点，其具体信息见附录2中测试集1。设置末端配送网点位置时参考现实网点分布情况：无论多个网点是否属于同一快递公司其网点分布均呈现多数分散，少数聚集的特点。设置的网点坐标信息见表5.1。
6结论与展望
6.1研究结论
网购平台的发展带动物流配送需求飞速上升。当前物流企业各自为战造成较多资源浪费，通过引入共同配送策略有望帮助物流企业提高配送效率以及后续的长久高效发展。本文通过结合现有独立配送相关研究设计两种共同配送策略，并分析其对总配送成本的影响进行综合评价，得出主要如下结论：
第一，本文依据当前城市末端多企业共同配送的现有研究成果，以多个物流配送企业在同一区域内进行配送的物流活动为研究对象，在此基础上设计了共同配送策略。在进行车辆路径问题模型构建时，将我国碳交易制度进行成本转化计入总配送成本优化目标中，构建出关于共同配送的车辆路径问题模型。通过仿真证明本文提出的共同配送策略作为一种整合末端资源进行配送的现代化配送方式，可以有效地减少配送车辆的运输里程、运输成本以及碳排放成本，从而降低总配送成本，设计的共同配送策略具有一定的合理性。
第二，在考虑求解算法时，选择引入节约里程法的遗传算法进行求解，解决了传统遗传算法运行效率低及不易找到最优解的问题。通过对CWGA算法进行详细步骤说明和相关算法参数测试，确定所设计的CWGA算法是求解车辆路径问题的一种有效改进方法，在求解性能上较优。
第三，对以总配送成本最低为优化目标的求得的最优配送方案进行总配送成本和各成本进行对比，随后对相关资源价格进行灵敏度分析。帮助企业决策者应对配送资源变化，能够在相关配送资源价格变化时及时做出调整来降低总配送成本。本文构建的模型和求解算法对物流企业后续发展方向具有一定的参考价值。
参考文献（略）