■王君毅

河南經(jīng)貿(mào)職業(yè)學(xué)院工商管理學(xué)院

電子商務(wù)行業(yè)已經(jīng)滲透到人們生活各個(gè)領(lǐng)域，市場(chǎng)銷(xiāo)售額與日俱增，但是在電子商務(wù)產(chǎn)品銷(xiāo)售過(guò)程中，由于商品與圖片不符或者型號(hào)不對(duì)、顏色差異，使消費(fèi)者引發(fā)退貨。經(jīng)過(guò)相關(guān)研究調(diào)查，電子商務(wù)商品退貨率明顯比傳統(tǒng)商品退貨率高，物流系統(tǒng)是電子商務(wù)系統(tǒng)的支撐，所以根據(jù)退貨問(wèn)題可以做出適量調(diào)整，使物流行業(yè)更加適應(yīng)市場(chǎng)。利用數(shù)學(xué)模型對(duì)物流系統(tǒng)構(gòu)建可以設(shè)計(jì)出一套新型物流系統(tǒng)。

1 問(wèn)題論述

電子商務(wù)活動(dòng)中，退貨現(xiàn)象頻繁，若所退商品完好無(wú)損，便可重新打包進(jìn)入市場(chǎng)。所以可以將物流配送中心與回收中心合并，使搬運(yùn)成本等更加節(jié)約。傳統(tǒng)電子商務(wù)物流系統(tǒng)為單一運(yùn)輸系統(tǒng)，所以在優(yōu)化過(guò)程中可以對(duì)系統(tǒng)中HDCC選址以庫(kù)存控制進(jìn)行優(yōu)化?？蓪?duì)退貨商品做出假設(shè)，商品可以重新包裝直接銷(xiāo)售，客戶隨機(jī)需求情況下，選擇風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?，使用（Q,R）庫(kù)存補(bǔ)給方案，若（Q,R）補(bǔ)給近似誤差在0.118以下，那么便可采用EOQ對(duì)HDCC進(jìn)行補(bǔ)給。

2 數(shù)學(xué)模型

在電子商務(wù)背景下，無(wú)質(zhì)量問(wèn)題商品退貨物流系統(tǒng)成本一般由四個(gè)部分構(gòu)建：首先是設(shè)施選址固定成本，為HDCC構(gòu)建成本：其次為HDCC運(yùn)營(yíng)成本，此部分其中又可劃分為安全庫(kù)存成本，訂貨成本等；第三部分為配送回收成本，商品在客戶以及商家往返成本。最后一部分為客戶未滿足需求懲罰成本。

在構(gòu)建數(shù)學(xué)模型時(shí)，選址固定成本可以設(shè)定為Cl。那么備用HDCCr固定構(gòu)建成本則可利用Cl=arXr表示。HDCC運(yùn)營(yíng)成本可通過(guò)C0表示，其中安全庫(kù)存成本中，庫(kù)存量應(yīng)當(dāng)滿足缺貨概率在a以下，可以通過(guò)訂貨成本中，HDCCr年訂貨量可利用brn表示，n表示訂貨次數(shù)。工廠與HDCC運(yùn)輸成本可以在客戶退貨后進(jìn)入新的銷(xiāo)售市場(chǎng)，需要對(duì)退貨商品數(shù)量?jī)粜枨笞龀隹紤]，所以從工廠運(yùn)輸HDCCr商品數(shù)量會(huì)進(jìn)一步減少。退貨商品經(jīng)過(guò)二次包裝后，若無(wú)質(zhì)量缺陷可重新進(jìn)入銷(xiāo)售中，所以退貨商品在物流系統(tǒng)中再次包裝成本可以通過(guò)以下公式表式：

電子商務(wù)背景下，物流系統(tǒng)每天會(huì)固定返回部分商品，商品在物流中心發(fā)回到客戶手中所花費(fèi)成本為退貨商品從客戶手中返回物流系統(tǒng)運(yùn)輸成本為客戶運(yùn)輸成本為

在電子商務(wù)商品銷(xiāo)售過(guò)程中，客戶不能夠?qū)ι唐酚兄庇^感覺(jué)，只能商家通過(guò)圖片或者視頻進(jìn)行描述，客戶會(huì)因?yàn)閷?shí)際商品與圖片不符而選擇退貨，導(dǎo)致客戶需求未滿足，那么產(chǎn)生懲罰成本為所以根據(jù)上述分析，電子商務(wù)物流系統(tǒng)成本目標(biāo)函數(shù)公式便可構(gòu)建。

3.演算與分析

3.1 參數(shù)方案

現(xiàn)階段電子商務(wù)中逆向商品回收選址問(wèn)題一直未有明確驗(yàn)證方案，為保障模型與算法的可行性。將以10*100為例進(jìn)行演算分析，假設(shè)有10個(gè)選址庫(kù)以及100客戶。備選選址庫(kù)與客戶所在位置隨機(jī)分布在（0，100）*（0,100）中，HDCC與客戶間所產(chǎn)生運(yùn)輸費(fèi)用為dri代表兩者間距離0.5倍。在此案例中，設(shè)計(jì)ar隨機(jī)分布在U（1000,1500）；br，cr隨機(jī)分布在U（10,20），er，fr，hr隨機(jī)分布U(1，5)，而ui則隨機(jī)分布在U（20，30）中，qi分布在U（0,6）。Oi=ui；Za=1.95；L=1；λ=300；gi=1.本次實(shí)驗(yàn)采取Java JDK1.7作出實(shí)例計(jì)算。

3.2 算法參數(shù)研究

差分進(jìn)化法設(shè)置參數(shù)會(huì)采取差分方式將待解決問(wèn)題處理。此算法主要參數(shù)包括種群規(guī)模Np，初始縮放因子a以及交互概率CR等。根據(jù)此種算法存在終止條件，算法并未實(shí)現(xiàn)最大迭代次數(shù)Gm前便會(huì)終止，所以對(duì)最終結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生較大影響，不需要再次對(duì)Gm進(jìn)行測(cè)試。

初始參數(shù)一般會(huì)選擇Np=10N；max=N；p%=0.4；Gm=5N；a=0.9；CR=0.04.不同參數(shù)求解過(guò)程不同，并且運(yùn)行時(shí)間也存在較大差異。見(jiàn)表1.

表1 CR值對(duì)解產(chǎn)生影響

為使算法綜合功能得到證明，采取優(yōu)化軟件Limgo11求解。經(jīng)過(guò)分析能夠發(fā)現(xiàn)Java JDK1.7對(duì)退貨選址系統(tǒng)進(jìn)行模擬，可以保障算法程序不存在編程水平差異。經(jīng)過(guò)對(duì)計(jì)算效率以及時(shí)間進(jìn)

3.3 算法綜合功能

行分析可以看出，求解速度基本能夠達(dá)到45%以上，并且能夠在短時(shí)間內(nèi)得到較好的結(jié)果，并具有穩(wěn)定性，根據(jù)結(jié)果可以合理選擇地址以及物流配送方案，使物流資源更加合理。

結(jié)語(yǔ)

該研究算法經(jīng)過(guò)演算以及模型構(gòu)建后，具有較高穩(wěn)定性，但是許多部分還有待開(kāi)發(fā)，可以向下進(jìn)行深度延伸，為滿足零售點(diǎn)對(duì)商品需求及時(shí)性，需構(gòu)建時(shí)間約束方案，并考慮到動(dòng)態(tài)費(fèi)率問(wèn)題，需建立非線性成本動(dòng)態(tài)控制模型，使系統(tǒng)更加豐富。

[1]李延暉,吳建林,郭昊.電子商務(wù)環(huán)境下考慮退貨的選址庫(kù)存問(wèn)題模型與算法[J].運(yùn)籌與管理,2018,27(01):63-73.

[2]姚蘭. 電子商務(wù)供應(yīng)鏈環(huán)境下選址—庫(kù)存問(wèn)題優(yōu)化模型與算法研究[D].華中師范大學(xué),2013.