电商背景下基于第四方物流的供应链资源整合决策优化研究

张天霞

(苏州托普信息职业技术学院 江苏昆山 215300)

长期的理论研究及生产实践表明，如何处理好资源成本整合、客户的满意程度和最终收益之间的关系对电商供应链资源整合有着非常重要的影响[1]。在处理复杂供应链问题时，一方面，要求客户的需求得到满足；
另一方面，要求供应链成员尽可能地获得最大收益。第四方物流模式的出现解决了这一难题，为客户提供了满意的解决方案[2]。本文在量化角度及运作方面分析了第四方物流模式下的决策过程，并建立了第四方物流模式下的决策数学模型，并采用蚁群算法对其进行求解，同时实例仿真验证蚁群的有效性。

在第四方物流模式下，供应链资源整合决策的优化过程是一个系统提升运作水平和优选个体的过程，在第四方物流模式下的供应链资源整合，不仅需要变革生产服务的信息流、资金流和物流等硬环境因素，还要求变革业务流程、组织结构和管理方式等软环境因素[3]。但由于具有协调作用的不同个体的实际所处环境不同，在硬环境因素和软环境因素下运作的个体投入的成本存在差异。在第四方物流模式下，供应链资源整合是一个动态变化的过程，在整个供应链资源整合时，运作情况和环境因素使得主导因素呈现多样性。第四方物流模式下，供应链资源整合决策必须考虑改善成本差异造成的高低不同的供应链资源整合成本，从而寻找到第四方物流模式下供应链资源整合成本的最小值。

2.1 第四方物流模式下供应链资源整合决策优化数学模型建立的前提

(1)在建立模型之前，需要量化处理运作水平。量化处理运作水平的基本步骤为：首先，在第四方物流模式下需要广泛地调查供应链资源中的所有个体，同时找到影响个体运行的因素；
其次，按照以下公式规范化处理运作过程中各个供应链个体的运作水平量表单位，fi=(xi-xmin)/(xmax-xmin)，其中 xmin表示整个供应链资源中的个体相对应的运作水平量最小值，maxx 表示整个供应链资源中的个体相对应的运作水平量最大值，if 和 ix 分别表示调研个体中的第i个子因素所对应的运作水平及运作水平的实际值[4]。同时，确定在 运作水平中各子因素的权重；
最后，计算供应链资源中个体主导因素的运作水平F，个体的运作水平可以用 if 和权重 iω 的乘积表示，即 iifF ω= 。

(2)根据供应链资源中影响个体主导因素间的关系，确定对供应链中个体所投入的整合成本对提升不同环境下各个主导因素的贡献水平、同一环境下其他因素的贡献水平及其自身的贡献水平。运作过程中，水平改善和自身成本投入间的关系，各因素影响力度之间遵循顺时针的原则。

(3)规范化处理时限性容忍量，转换基准可以表示为：

式(1)中:tend.k和 tstart.k分别表示在生产活动过程中第k 类任务可以提供的最迟时间和最早时间。

2.2 第四方物流模式下供应链资源整合决策优化模型的建立

为了获得第四方物流模式下供应链资源整合决策优化后生产服务活动时限性容忍量及成本的最小化，所以目标函数建立如式(2)。

式2中：θ生产/服务活动时限性容忍量表示生产或服务活动时限性容忍量；
C系统整合成本表示系统的整合成本；
C系统硬环境因素改善成本和C系统软环境因素改善成本分别表示系统硬环境和软环境因素改善的成本，这几个参数的含义比较显而易见。其他参数中，K表示在第四方物流模式下供应链资源中新建的和既有的系统个数类别，k表示索引；
将优化以后的偏好协调系数表示为β；
Mk表示在第四方物流模式下供应链资源中的各个类别能够被整合的个体数目总和，ik表示个体索引；
θk表示规范化处理后第k类任务的时限性容忍量总和，可以用以下公式表示：

其中，θEnd.k和 θSta.k分别表示第k类任务的结束时间和开始时间；
如果在第四方物流模式下δik不属于被整合的对象，取值为0，如果属于被整合的对象，取值为1。其中，分别表示整合软环境因素和硬环境因素的总成本；
Δ CMan.ik表示提高管理方式投入的成本；
ΔCOrg.ik为提升组织变革水平时投入的成本；
表示提升流程变革水平的成本；
ΔCIInf.ik表示提升信息流运作水平时的成本；
Δ CCap.ik表示提升资金流运作水平时所投入的成本；
Δ CLog.ik表示提升物流运输水平所投入的成本。

2.3 第四方物流模式下供应链资源整合决策优化模型的求解

蚁群算法因其具有良好的性能而被广泛使用在调度、组合优化等方面，在第四方物流模式下供应链资源整合决策优化过程中，可以应用蚁群算法解决供应链资源中各成员之间复杂的关系。在应用蚁群算法时，可将第四方物流模式下供应链资源中的各成员个体作为一个独立的单元处理，同时确定生产时限性容忍量θ和整合成本c两个对系统整合过程有影响的参数[5]。

在应用蚁群算法计算相关问题时，不仅需要确定可行域，还要考虑到活动的准时性及同时运作多个任务导致的生产P服务活动阻塞等问题。在供应链资源整合过程中，宿点、源点及宿点和源点中的资源个体节点构成了整个供应链资源网络。实际的生产活动各阶段对应了网络中的各阶段。认为蚂蚁从宿点到达源点后发生死亡，不具有双向性，将根据不同供应链资源整合运作情况确定蚂蚁在不同路径上的参数。

青岛海尔集团彩电制造分公司由于生产上的需要，想要进行产房的扩建，但由于资金有限，需要进行资金的整合。为了快速发展电子商务，扩建后相应的供应链企业在都能够在盈利的同时，相应的战略协作水平和综合竞争能力也得到提升，在此对该厂房扩建活动采用第四方物流模式下供应链资源整合。因此，本文仅研究第四方物流模式下负责厂房设计规划的咨询活动和第三方物流模式下厂房设备运输活动，从而验证蚁群算法的有效性。在验证过程中，可以认为第三方物流模式下厂房设备运输活动需求能力为0.66，对该厂房扩建中的设计规划等咨询活动的需求能力为0.73，第四方物流模式下供应链资源和第三方物流模式下供应链资源的蚂蚁分别为A类和B类，该厂房扩建过程中基本运行参数如表1所示，其所对应蚁群算法各元素正如2.3中介绍，这里便不做一一解释。利用这些数据，参考式(1)及2.3中的蚁群算法，便能得到使系统优化水平达到期望值的稳定的系统单元组成。为了使算法的计算过程更加清晰，验证算法的灵活性和有效性，在此分为供应链资源整合过程中偏好整体成本和时限性两方面进行讨论。

表1 厂房扩建过程中基本运行参数

(1)认为整合成本c是该供应链资源整合决策优化过程中相对更加偏重的因素，此时的蚂蚁数量设定为100，参数分别为ξ=0.1、α=0.54、β=0.34、γ=0.1。本文对其收敛趋势进行了仿真模拟，步骤如2.3所示，对稳定后的蚂蚁分配一定任务，并按式(1)计算相应优化水平，若符合相应整合决策，则停止循环；
若不符合，则进入步骤⑤继续进行模拟计算，最终模拟结果如图1所示。图1(a)为A类型蚂蚁的仿真结果示意图，当达到稳定状态时，除了很少部分的蚂蚁会选择咨询个体1，绝大多数的A类型蚂蚁都会选 择自建咨询组织，出现这种现象的原因可能是该供应链资源整合决策更倾向导向下，此时最具成本优势的是自建咨询组织，因此绝大多数的蚂蚁会选择自建咨询组织，但在供应链资源整合决策过程中，实限性容忍性的效果会随着运算批次的不断推进逐渐出现，所以会出现少部分蚂蚁选择咨询个体1的现象。图1(b)为B类型蚂蚁的仿真示意图，考虑到能力约束方面，3PL个体2独立完成任务能力最好，3PL个体1和3PL个体3均不能独立完成要求的任务，考虑到3PL个体2的整合成本太高，因此B类型的蚂蚁最终会选择3PL个体1和3PL个体3。由此可以说明，算法在资源整合活动过程中的灵活性较好。

图1 不同类型蚂蚁的仿真结果收敛趋势示意图

(2)时限性是供应链资源整合决策优化过程中相对偏重主要考虑的问题，此时蚂蚁的单批数量依旧设定为100，相应的运算参数为ξ=0.11、α=0.29、β=0.49、γ=0.21。仿真模拟方式与(1)相同，在此条件下测定了A类型和B类型蚂蚁的仿真示意图。自建咨询组织、咨询个体1及咨询个体2是A和B类蚂蚁的可行域节点，因为不同时进行其他的任务，因此不用考虑拥塞等问题，随着运行批次的推进，蚁流逐渐达到一种稳定的状态。

图2(a)为A类型蚂蚁的仿真模拟示意图，通过自建咨询组织的A类蚂蚁的数目先升高后降低，出现这种现象的原因是在蚁群的推进过程中，大多数蚂蚁会被具有整合成本优势的个体所吸引而转向更加倾向被时限性容忍性控制，因此A类蚂蚁在通过自建咨询组织时，整体上会呈现先升高后降低的现象。同时我们还可以观察到，几乎所有的A类蚂蚁会选择咨询个体2，出现这种现象的原因是该个体的时限性容忍量能够满足该活动所需的要求。虽然整合后的成本相对较高，但时限性容忍量可以弥补成本造成的缺陷，这对海尔的家电企业率先占领市场有着重要的战略意义，同时可以说明在复杂的多目标资源整合过程中蚂蚁算法的灵活性较强。

图2(b)为B类型的蚂蚁的仿真结果示意图，少部分的B类型蚂蚁选择了3PL2个体3，绝大多数选择了3PL个体2，这是因为此时3PL2个体3的时限性优势很显著，因此B类蚂蚁绝大多数会选择3PL2个体2，但是，3PL2个体3的整合成本优势和3PL2个体2的整合成本优势相比，前者的成本优势较为突出，因此还是会出现少数B型蚂蚁选择3PL2个体3的现象出现。因此，在对物流模式下供应链资源整合决策优化过程中，不同目标间的均衡作用和协调作用是必须考虑的一个问题。

图2 不同类型蚂蚁的仿真结果收敛趋势示意图

综上所述，本文通过建立第四方物流模式下供应链资源整合决策模型，借用蚁群算法对其进行求解，有效解决了第四方物流模式下供应链资源整合决策优化问题。在对第四方物流模式下供应链资源整合决策优化过程中，必须考虑不同目标间的均衡作用和协调作用。蚁群算法在复杂的多目标资源整合过程中具有较强的灵活性，适当地对第四方物流模式下供应链资源整合决策中的参数进行调整，可以得到非常好的收敛效果。

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