0 引言

近年来,海内跨境电子商务泛起了井喷式增长,不管是海内的双十一照旧外洋的玄色星期五,其需求量极大地刺激了跨境电子商务的生长.商务部2013年数据显示,我国跨境电商平台企业已凌驾5 000家,境内通过种种平台开展跨境电子商务的企业已凌驾20万家.同时中国电子商务研究中心数据显示,2015年上半年中国跨境电商交易规模为2万亿元,同比增长42.8%,占中国进出口总值的17.3%.据商务部预测,2016年中国跨境电商进出口贸易额将达6.5万亿元.

随着跨境电商的迅速崛起,其跨境时间长、包裹易丧失等缺点日益引起企业和消费者的关注,消费者对跨境电商物流水平的要求不绝提升,因此便当、快捷的外洋仓储物流效劳成为跨境电子商务物流的生长趋势.外洋仓效劳是指由网络外贸交易平台、物流效劳商独立或配合为卖家提供的货物仓储、分拣、包装、派送等一站式效劳.卖家将货物提前存储到外洋货仓,当买家有需求时,货仓可以第一时间对货物进行分拣、包装和递送.

在跨境电商方面,目前外洋学者主要研究跨境电商的驱动因素和人们的消费动机,海内学者主要从政策方面研究跨境电商爆发的影响并提出对策.WANG[1] 从香港人在深圳进行跨境购物的运动中,提出一种负二项式模型评估频繁跨境消费的驱动因素和社会经济特征.GOMEZ-HERRERA等[2] 研究了在欧洲电子商务市场中增强跨境电子商务的步伐,结果标明跨境支付系统每增加1%的使用量可增加7%的跨境电子商务销售量,同时也标明英语语言国家在在线出口贸易上有很大的比较优势.YEUNG等[3] 从中国大陆到香港进行跨境购物的现象中,提出基于态度和行为的支解跨境购物的要领,并建立模型来预测消费者的集群情况.张丽霞[4] 研究了跨境电商中保税备货与直邮进口方法的区别和优劣,并提出了两种方法要注意的问题.李海莲等[5] 研究了跨境电商的通关制度,认为海关应通过立异和完善现行邮递商品治理制度,提高对数据的获取和剖析能力,为跨境电商的生长提供更多便当.张丽娟[6] 研究了跨境电商的客户体验影响因素,接纳案例法和问卷视察法剖析消费者的特征因素,结果发明消费者年龄、职业和国别对其保存显著影响.

在选址方面,目前海内外学者主要运用轴辐式网络和启发式算法进行研究.WANGER[7] 提出了运用精确算法解决在无限制约束条件下集群轴辐式网络选址问题.YU等[8] 研究了在都会交通网络下的枢纽选址问题,包括候选枢纽节点选择和优化枢纽点的分派问题.RATH等[9] 研究了国际救援组织在灾难后为救援物资货仓选址的问题,建立了三目标的优化模型,用精确算法和启发式算法求解,结果标明用启发式算法获得的结果优于用精确算法获得的结果.王占中等[10] 用遗传算法求解考虑带有时间处分本钱和价格折扣的多货仓选址模型,结果标明该模型能够获得经济合理的配送计划.胡志华等[11] 在综合考虑轴辐式网络支线运输用度、干线运输用度和建造用度的基础上,建立轴辐式网络重配置优化的混淆整数计划模型,并通过仿真算例求解,结果标明网络的重配置能够有效减少物流运作本钱.杨珺等[12] 考虑了带有延迟处分的节点完全性中断问题,建立节点中断的上下界模型,用革新的禁忌搜索算法求解,为轴辐式网络计划提供了参考.罗耀波等[13] 研究了带有退货和软时间窗的多货仓选址模型,用自适应混淆遗传算法求解,并验证了模型和算法的优越性.

从上述海内外研究中可以看出:跨境电商作为新生事物,海内外研究相对较少,且主要从理论上对跨境电商进行论述;在货仓选址上多运用轴辐式网络和模型来求解;对外洋货仓方面的研究仅是定性探讨,没有涉及外洋货仓选址.因此,可对外洋货仓运用轴辐式网络进行研究,这对今后生长外洋货仓具有更大的实际意义.

本文主要从外洋货仓入手,以电商企业为出发点,建立以总本钱最小为目标的外洋货仓轴辐式网络模型,运用遗传算法进行求解,并针对具体案例进行剖析盘算,验证模型和算法的有效性,最后对外洋货仓进行展望.

1 跨境电商外洋货仓选址模型构建

1.1 跨境电商外洋货仓轴辐式网络寄义

跨境电商外洋货仓轴辐式网络以外洋货仓为主枢纽节点(轴),以海内卖家和外洋消费者为次级辐节点(辐),与枢纽(货仓)之间的主要干道和连接枢纽(货仓)与消费者的辐条一起,形成一种相互联系的空间网络结构.相比于直通式网络(两个距离较远的节点直接相连),轴辐式网络的本钱小得多.外洋货仓轴辐式网络和直通式网络见图1.

图1 外洋货仓轴辐式网络(左图)和直通式网络(右图) 

1.2 跨境电商外洋货仓轴辐式网络模型构建

1.2.1 问题剖析

跨境电商外洋货仓轴辐式网络随着枢纽选址的差别,其社会经济效益也差别.在盘算总运输本钱时,设各节点间的运量和距离已知.若在某一时段某货仓被选为枢纽货仓,则会爆发一定的牢固建设本钱和仓储处理本钱.在约束条件中,设置各枢纽货仓存储的货物必须满足各消费节点的货物需求量.本文研究的外洋货仓选址问题以最小化牢固本钱、运输本钱和时间本钱为目标,并要求仓储货物满足各消费节点的需求量.

1.2.2 模型假设

网络中节点数量为n个,枢纽节点(货仓)数量为p个,卖家1个;卖家到货仓、货仓到货仓之间接纳海运运输方法且享受一定的折扣α(0≤α≤1)[14] ;卖家与消费者之间必须至少经过1个枢纽节点且最多经过2个枢纽节点;消费者之间不可直接相连;货仓与消费者之间接纳公路运输方法,且费率(即单位距离单位运输量的运输用度)相同;各节点容量无限制,且各节点间的运量、距离、费率已知;网络中每个货仓的建设用度在周期内是牢固稳定的,且仓储处理平均成内幕同.

1.2.3 参数界说

i为卖家;j为消费者;k,m为枢纽节点(货仓);Wij为从卖家i到消费者j的运量;Lik为从卖家i到货仓k的距离;Lkm为货仓k与m之间的距离;Lmj为从货仓m到消费者j的距离;θ1为从卖家到货仓的海运运输费率;θ2为货仓之间的海运运输费率;θ3为从货仓到消费者的公路运输费率;当k=m时Xijkm为单点选址,由于每条货物流至少经过1个货仓,Xijkm取0或1;当卖家i被分派给货仓k时,Xik=1,不然Xik=0;ρk为货仓k的仓储处理用度;Ck为货仓k的建设本钱;Tkj为从货仓k到消费者j的总实际花费时间;TUkj为从货仓k到消费者j的时间上限;g为商品抵达实际时间晚于时间上限的处分因子;F为时间处分函数,当Tkj>TUkj时F=(TkjTUkj)g,不然F=0;Skj为0-1变量,Skj=1体现Tkj>TUkj,Skj=0体现Tkj≤TUkj;当k为枢纽时,Yk=1,不然Yk=0;Wikm为从卖家i出发,经过货仓k和m的运量.

1.2.4 模型构建

外洋货仓的用度主要包括头程用度、仓储处理用度、货仓建设用度、晚于时间上限的处分本钱[15] 和主顾退货本钱(假设消费者到外洋货仓的运费为总订单用度的0.5%).

式(1)为求总本钱最小的目标函数,等号右边第一部分为卖家与货仓之间、货仓与货仓之间、货仓与消费者之间的总运输本钱之和,等号右边第二部分为货物在货仓k中爆发的仓储处理用度,等号右边第三部分为货仓k的建设本钱,等号右边第四部分为时间处分本钱,等号右边第五部分为退货本钱;式(2)体现整个轴辐式网络中保存p个货仓;式(3)体现所有货流都至少经过1个枢纽;式(4)和(5)体现当k,m为枢纽节点时,卖家到消费者才华经过节点k,m;式(6)为从卖家发往货仓的流量平衡条件;式(7)体现从卖家发往货仓的运量小于从卖家发出的总运量;式(8)体现为满足规模效益,设置两个货仓之间距离大于1 000 n mile;式(9)体现Yk为0-1变量;式(10)要求Xijkm非负且不大于1.

2 算法设计

2.1 遗传算法设计

编码:接纳实数编码的要领,将节点(国家)进行编号,用1,2,…,n代表n个节点.以5个枢纽节点为例,从15个编号中取5个作为基因取值,且不可重复.

初始种群:接纳随机生成的要领生成初始解,设定种群巨细为8.

适应度函数f(i):本文求解的目标函数为总本钱z最小,而算法中适应度值越大则个体优越性越好,因此适应度函数一般接纳目标函数值的倒数,即f(i)=1/(min z).

选择算子:接纳轮盘赌选择与最佳个体保存相结合的选择战略,若某一染色体的适应度值大,则被选择的期望就大.这个要领的优点是好的个体被选中的概率较大,缺点是有些好的个体没有被选出,因此在每次进化后,都将最差的染色体替换为上一代中适应度值最高的染色体,以包管优秀的个体能够进行下一步操作.

交叉算子:接纳部分匹配交叉要领,先用漫衍均匀的要领在将要交叉的父代个体中随机爆发两个交叉点,将两点之间的片段设为交叉区块,再将两个交叉区块中的片段进行替换,见图2.在交叉历程中,E1'和E2'中泛起了重复的基因,因此需要对其进行重组.将E1'和E2'中交叉线外泛起的重复基因按交叉线内的映射关系进行交换,使染色体基因排列成合适的序列,获得E11'和E22'.

图2 染色体交叉操作 

变异算子:接纳交换基因位的方法,随机选取染色体上的两个位置进行对调,例如关于染色体E11',随机选择两个基因交换点(见图3).

图3 染色体变异操作 

2.2 伪代码流程

3 以电商为例确定外洋货仓选址问题

3.1 枢纽节点(货仓)的数目

假设卖家在上海,编号为0,外洋货仓设在外洋,以中海集装箱运输股份有限公司的外贸航线[16] 为例,选择南美航线、欧洲航线、非洲WAX2航线、澳洲新西兰航线和地中海航线上的各大口岸所属的15个国家进行外洋货仓选址.

随机选择枢纽节点的个数,设定总节点个数n=16,其中卖家1个,枢纽节点(货仓)为4个或5个.

3.2 备选枢纽节点(货仓)的选择

15个国家的编号为:1—美国,2—加拿大,3—墨西哥,4—英国,5—荷兰,6—德国,7—新加坡,8—澳大利亚,9—新西兰,10—南非,11—多哥,12—贝宁,13—西班牙,14—埃及,15—以色列.将这15个国家作为外洋货仓的备选节点.盘问船讯网[17] 获得各口岸之间的距离(附表1),在世界银行网站和International Trade Center网站中的Trade Map数据库盘问电子产品类(商品代码8518)获得各国之间贸易额[18,19] (附表2),通过公式盘算得出对外贸易量.

3.3 参数盘算

运费:外洋货仓头程为海运,凭据船公司海运运费可知,40英尺集装箱平均运输价格约为1 600美元,盘算平均值θ1=5.3×10-5美元/(kg·km).设定卖家与货仓之间以及货仓与货仓之间转运时,享受一定的折扣α,α∈[0,1],凭据外地物流公司的报价得出平均值θ2=6.9×10-5美元/(kg·km).从货仓到消费者之间的运费费率为θ3=6.1×10-5美元/(kg·km).

仓储处理用度ρk:由附表3可知0.15 kg的产品仓储处理费为0.804美元,则单位质量商品仓储处理用度为5.36美元.货仓建设本钱见附表4.

为满足客户效劳要求,需要对商品运输时间设定上限,设上限处分因子为10 000,时间上限见附表5.交叉率pc=0.45,变异率pm=0.06,最大迭代次数为150,种群规模为8.通过遗传算法的染色体交叉、变异操作,从15个国家中任意选择某几个国家,当其被选准时其货仓牢固建设本钱以及仓储处理平均本钱被选定,且变换本钱(包括时间处分本钱和运输本钱)与选择的国家相对应,从而将选中的枢纽节点的牢固本钱与变换成内幕加.

3.4 结果剖析

随机爆发初始解,在MATLAB情况下运行,使用1.6 GHz CPU,4 GB内存,64位系统盘算机,运行100次,通过变换枢纽节点个数和折扣系数求出总本钱平均值,见表1.通过MATLAB绘图,得出轴辐式网络图(图4和5)和收敛结果(图6和7).

表1 差别枢纽节点个数与折扣系数的目标函数值与直通式网络本钱比较结果

图4 4个枢纽节点(货仓)轴辐式网络图   

图5 5个枢纽节点(货仓)轴辐式网络图   

图4为4个枢纽节点情况下获得的轴辐式网络图.在该网络图中,将美国、荷兰、新加坡、澳大利亚设置为枢纽节点,并通过这些枢纽节点配送至相邻的节点,即:美国配送至加拿大、墨西哥;荷兰配送至英国、德国、西班牙、以色列、埃及、多哥和贝宁;新加坡配送至南非;澳大利亚配送至新西兰.图5为5个枢纽节点情况下获得的轴辐式网络图,与4个枢纽节点相比,前4个枢纽节点稳定,增加南非作为枢纽节点,并对其相邻的节点进行配送,即:美国配送至加拿大和墨西哥;荷兰配送至英国、德国、西班牙、以色列和埃及;澳大利亚配送至新西兰;南非配送至多哥和贝宁;新加坡配送至其他地区.

图6和7划分为设置4个和5个枢纽节点时的总本钱迭代收敛图,其中包括当目标函数值在迭代次数内收敛成一条直线时放大的图形.从图中可以看出,由于该遗传算法初始种群的随机性,总本钱从差别的初始值开始,随着迭代次数的增长,通过染色体选择、交叉、变异等操作,其总本钱均能在迭代次数为50左右时抵达收敛.从图6和表1中可以看出,当设置4个枢纽节点时,其总本钱平均值在折扣系数为0.6时抵达最小,约为1.13亿美元,比直通式网络本钱节约了16.70%.同理,从图7和表1中可以看出,在设置5个枢纽节点时,其总本钱平均值在折扣系数为0.4时抵达最小,约为7 757万美元,比直通式网络本钱节省了约42.90%.

图6 4个枢纽节点(货仓)在差别折扣系数下总本钱迭代收敛图 

图7 5个枢纽节点(货仓)在差别折扣系数下总本钱迭代收敛图   

从表1可以看出,设计合理的轴辐式网络,在相应的国家建立外洋货仓,相关于古板的直通式网络可以有效地降低本钱,实现规模效益.然而,并非所有的轴辐式网络的总本钱都小于直通式网络的总本钱.当轴辐式网络设置3个枢纽节点,且在相应的折扣系数下进行运输时,本钱反而会增加8.27%,说明当枢纽节点较少时,不管接纳何种折扣,都不可得出最佳计划.

从上述结果可知,当在外洋货仓轴辐式网络中划分设计4个和5个枢纽节点时,在折扣系数划分为0.6和0.4的情况下,本钱能够抵达较小,其相应的总本钱节约16%和40%,能够实现规模效益.这对电商企业的外洋货仓建设生长具有重要的指导意义.

4 结束语

本文主要研究了跨境电商外洋货仓轴辐式网络枢纽选址问题,以最小化运输本钱、牢固本钱、仓储处理本钱、时间处分本钱和退货本钱为目标建立模型,以实际数据为基础,设置差别的枢纽节点数和差别的折扣系数对设计的遗传算法进行求解,给出外洋货仓选址的具体计划和思路.本文主要从各地区对应货源的数量、运输的距离等因素进行选址,实际上各国的政策、文化等也会影响外洋货仓的选择,这些因素将会在以后的研究中考虑.

在未来,外洋货仓势必成为各大电商争抢的蓝海.在今后研究中,可能还会遇到其他问题,但在海内政策利好和需求攀升的刺激下,加上中国自贸区的生长,越来越多的跨境电商会随之兴起,外洋货仓的生长必有辽阔的生长空间.

附表:

附表1 上海港(编号0)与各航线上15个国家的15个口岸(编号1~15)之间的航线距离[14]  

n mile

附表2 中国(编号0)与各航线上的15个国家(编号1~15)之间的贸易额[15,16]  

103美元

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附表3 航线上的15个国家仓储处理用度

附表4 航线上的15个国家(编号1~15)货仓建设本钱

美元

附表5 航线上的15个国家(编号1~15)之间的商品运输时间上限

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