隨著中國經濟的快速發展，中國零售業在過去十幾年迅速成為流通業的一支主力軍。伴隨不斷擴大的企業規模和迅速擴張的店鋪數量而來的，是持續增長的零售物流成本。如何在滿足所有店鋪的配送請求前提下，有效控制并縮減物流成本，提升企業盈利能力，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出，幾乎是所有零售業管理者不得不直面的挑戰。

　　
　　根據中國物流與采購網的統計數據分析，2010年全國社會物流總額125.4萬億元，同比增長15%;全國社會物流總費用7.1萬億元，同比增長16.7%，其中運輸費用為3.8萬億元，同比增長14%，占社會物流總費用的比重為54%;而物流業增加值占GDP的比重為6.9%，占服務業增加值的比重為16%，表明物流業發展對服務業貢獻突出，已經成為國民經濟的主導產業，在社會經濟發展中發揮著重要作用。但從當前情況看，我國物流業仍處于初級階段，物流行業普遍面臨著專業化程度低、高耗低效等問題，造成我國物流成本較高。我國全社會物流總費用與GDP的比率為17.8%，而歐美經濟發達國家的全社會物流總費用約占GDP的9%;據統計，我國一般工業品流通費用約占商品價格的50%，其中蔬菜、水果的流通費用約占70%，而在美國、德國、日本等發達國家這一比率僅占8%左右，這些費用上的消耗為物流業的發展留下了巨大的空間。因此，如何有效控制并降低占物流成本比重54%左右的運輸成本，對于降低物流成本、提高我國物流水平有著舉足輕重的作用。

　　海鼎作為中國零售信息化專家，與零售業和物流業一起思考降低運輸成本之道，共同尋求解決方案，并成立專門的工作組對該課題展開研究，已形成一些研究成果。本文拋磚引玉，通過運輸成本組成成分的詳細分析和實例數據來說明影響運輸成本的主要因素是車輛的行駛路徑，學術界稱之為“車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem)”。進而對車輛路徑問題進行抽象、提煉，建立數學模型，并設計高效算法來優化運輸線路。為了提高文章的易讀性，文中略去數學模型和算法代碼，用通俗易懂的文字進行描述。

　　一、分析運輸成本的構成要素，清晰成本優化的目標

　　由商品從配送中心到各零售網點配送過程中所發生的各項成本來看，運輸成本可分兩部分進行考慮，即人力成本和車輛成本。其中，人力成本主要指企業需要向司機、裝卸工等參與運輸配送的員工支付工資、津貼、獎金、福利等費用，本文暫不作分析。車輛成本按其性質分為靜態費用和動態費用。其中，靜態費用指與貨物周轉量無關的固定成本，當車隊歸配送中心所有時，則主要包含車輛折舊費，車輛每年交的保養費、保險費、養路費以及各種稅費等，與車隊所擁有的車輛數量有關;而當配送業務外包給第三方物流公司時，縮減運輸成本的關注者從零售企業轉換至第三方物流公司，也可引用配送中心自有車輛同樣的分析套路。動態費用則指與貨物周轉量相關的變動成本，主要包含燃油費、路橋費、輪胎等物耗費以及各種事故費等。隨著車輛行駛距離的增加，動態費用成線性增長。

　　詳細的零售物流運輸成本各構成要素的簡介如下表所示。

　　
　　為了進一步研究每個構成要素在零售物流運輸成本中的占比情況，我們以5噸車為例，以一年為周期計算其運輸費用，最終的分析結果如下圖所示。由圖表的數據，我們可以得出燃油費占運輸成本的百分比高達50%，因此縮減運輸成本關鍵是縮減燃油費。燃油費是行駛距離、單位行駛距離油耗和油價的乘積，從企業控制運輸成本角度看，一方面可以通過選購百公里油耗低的貨車，另一方面，可以在滿足業務需求的前提下，通過優化縮短車輛的總行駛距離來控制燃油費。文章接下來將介紹如何通過線路優化縮短行駛距離，從而控制運輸成本。

　　
　　二、最優化運輸線路，控制運輸成本

　　通過前面章節的分析，我們需要通過優化車輛的行駛路線來達到縮減運輸成本的目的，也就是廣受學術界關注的帶容量約束的車輛路徑問題(Capacitated Vehicle Routing Problems，簡稱CVRP)。車輛路徑問題最早由Dantzing和Ramser于1959年提出，結合連鎖零售企業特有的配送特性，可將CVRP定義為：有多家門店需要從配送中心補貨，已知所有門店的位置以及其需求量，每家門店的需求量都不會超過車輛的最大載重量/最大容量，且每個客戶最多只能由一輛車配送;配送中心擁有的車輛數固定，即每天可安排進行配送的車輛數有上限，允許一輛車跑多趟;每輛車都在配送中心先裝完貨，從配送中心發車，按預先規劃好的線路逐一送貨至門店，配送完線路所包含的所有門店后，最后返回至配送中心;要求在滿足所有門店配送請求的前提下，在不超出車輛最大載重量/最大容量的約束下，安排車輛調度并設計所有車輛的行車路徑，實現運輸距離最短、運輸成本最小化的目標。

　　通過問題定義，不難看出CVRP是個典型并且比較復雜的規劃問題。理論研究中，我們運用數學及運籌學知識，建立整數規劃模型，設計啟發式算法進行優化求解模型。由于這部分內容涉及到許多數學符號、數學模型以及大段的代碼，考慮到文章的易讀性，因此不在文章中進行描述。數學模型是用數學的語言描述CVRP問題，而算法實現則是將管理思想和解決問題的思路，借用計算機之力實現并解決問題的一種有效方法，因此，接下來，將用通俗易懂的文字描述優化算法的核心思想。

　　針對大規模零售網點線路的規劃和優化，需要對高復雜度的問題進行逐級降解，因此采用基于劃分的三階段啟發式算法。首先，第一階段，結合行政區域、道路主干道，按離配送中心距離的遠近，劃分配送網點，形成不同分區，這里，可以通過設置上下界參數來調整和平衡各分區的配送工作量。第二階段，對各個分區，采用簡單的掃描算法即在地圖上將配送中心和門店連線，固定配送中心，按逆時針方向或者順時針方向旋轉，在不超出車輛最大載重量的前提下，構造配送線路，直至所有門店都已加入至某條配送線路中，從而形成一個可行的初始解。第三階段，以初始解為輸入，采用禁忌搜索算法(一種人工智能搜索算法)進行優化，從而得到優化解，形成每日配送線路的構造模板。

　　而在實際的應用場景中，一方面，并不是所有的門店都要求每日配，有些門店隔日配或者3日一配的都有;另一方面，門店每日的需求量都會隨著市場情況而發生變化，因此每日運輸線路需要在收到所有待配送的門店訂單后生成。每天，在收到所有待配門店的需求量等信息后，在線路模板基礎上，采用禁忌搜索算法進行優化，生成當天的配送方案。同時，司機也可根據實際的路網情況和對道路的熟悉情況，在配送過程中靈活更改甚至優化運輸線路進行配貨。

　　三、總結與展望

　　文章引用中國物流與采購網的統計數據來說明控制物流成本的緊迫性和重要意義，同時根據統計數據結果，著重關注高居54%的運輸成本;進而對運輸成本展開充分研究，詳細分析其組成要素及各要素的占比，最后將焦點鎖定在占運輸成本50%的燃油費上，并最終引入科學的研究方法來對運輸線路進行優化，縮減燃油費、有效控制運輸成本，從而提高零售企業的盈利能力。

　　車輛路徑優化問題涉及許多諸如客戶地址、經緯度、訂單需求量等變量和諸如車輛最大載重量/最大容量等約束條件，隨著變量和約束條件的不同組合可引發其他問題，比如在我們所研究的問題上，加入客戶送貨時間這一變量，就是帶時間窗的車輛路徑問題，其算法的復雜度就要復雜許多。此外，隨著經濟的發展，零售企業得以迅速擴張店鋪，其店鋪數量也以較快的速度增長著，迫使車輛配送線路不斷變動。但考慮到司機對往日配送線路的熟悉以及與特定線路上的門店交接人員之間建立的熟識信任關系將大大縮短在門店的逗留服務時間，同時服務質量也得以保證，車輛配送線路應盡量保持一致，不允許較大波動。變動和一致，這兩者之間的矛盾，如何解決以及如何與GIS、GPS等信息系統相結合等等一系列的問題，都將囊括在海鼎公司專業推動的車輛路徑優化專題系列的研究中，逐步得以探索和解決。
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