玉溪市快递网点选址优化设计

摘 要 本文首先通过资料分析，初步掌握玉溪市的快递业务发展情况，其次通过调查分析，了解玉溪市快递网点布局，最后以建立模型求解问题的方法来解决快递网点选址的优化设计。

关键词 发展情况 调查 快递网点 优化设计

一、问题重述

（一）问题背景

快递是贸易的先行官、价值的转换器、经济的加速器。[1]随着我国经济和现代化信息技术的迅速发展，快递作为一个快速发展的新兴行业，正迅速渗透到社会生活的各个领域，成为现代生活中不可或缺的一项重要内容。

经资料分析，玉溪市快递发展状况呈上升趋势，并且比较稳定，但经调查分析，玉溪市快递市场起步较晚，快递企业在经营的过程中仍然存在很多问题。例如，网点密度太低、服务半径过大、各网点业务发展不平衡等。网点在快递企业运营中发挥着重要作用，研究网点布局对于提高快递企业运营质量具有直接影响。[2]要想找到一个最佳的网点位置，就需要我们先了解玉溪市的人口分布密度、快递发展情况、网点布局情况、住宅区情况以及每个住宅区的快递数量等，然后在原网点的基础上，优化网点布局。

网点布局指网点数量、规模、层次空间布局与分布，网点的布局需要用系统化的分析研究方法，并且结合快递货物的运输条件以及供需状况，综合考虑交通运输、自然环境等因素，针对网点的规模大小、数量多少以及服务半径等方面来进行分析研究，以建立高效率、低消耗、高服务的网络系统。网点的合理布局在提高快递企业运营质量、节约资源、优化市场、改善经营等方面起到决定性的作用。

（二）问题提出

一个完整的快递业务流程主要包括快件收寄、快件处理、快件运输和快件派送四大环节。[3]

第一，快件收寄[4]：快件收寄是指快递企业在获得订单后由快递业务员到用户那里收取快件，或者用户自己到网点寄快件的过程，包括上门揽收和网点收寄两种方式。

第二，快件处理[4]：快件处理是指快递业务员对进入处理中心的快件进行分类处理发送的过程，包括快件到站接收、处理、包装、发送等过程。

第三，快件运输[4]：快件运输是指准备工作做好后，在快递企业的统一组织和指挥下，综合利用各种运输工具，将快件送到指定位置的过程。

第四，快件派送[4]：快件派送是指快件到达指定位置后，快递业务员安全、快捷地把快件送到客户的手中，包括按址派送和网点自取两种方式。

流程图（见图1）：

从图1中可以看到，一个快递企业的工作流程虽然仅仅由简单的五个步骤构成，但是要想完成这一项工作绝对没有那么简单。例如，快件收寄就包括网点收寄和上门揽收，而且不管是网点收寄还是上门揽收，都必须找一个最佳的位置作为网点（有利于客户自取货物或者快递员到客户家中收取货物）。快件处理包括快件到站接收、处理、包装、发送等过程，这就要求合理安排快递员，以最快的速度完成工作且必须保证快递运送过程中质量不会受损，保证不损害快递企业的利益。快件运输包括航空运输、公路运输、铁路运输和水路运输，这就要求我们选择合适的运输工具使快件运输速度最快，同时快递企业花费最少。快件派送包括网点自取和按址派送，它与快件收寄一样都必须找一个最佳的位置作为网点。这些都是一个快递企业必须考虑的问题，且他们需要考虑的问题远远不止这些，在快递业务流程中必须保证以最快的速度、尽可能少的成本和尽可能便捷的方式把快件安全准确地从寄件人手中送到收件人手中。其中最重要的是要保证快件的安全，否则将失信于客户，而且造成的损失也将难以弥补，其次是要保证运送快件的速度达到最快，最后还需要快递企业的服务态度诚恳、热情周到，最大限度地满足各类客户的需求。

综上所述，快递业务流程是一个快递企业服务的全过程，是值得我们深刻思考讨论的问题。要想完整地完成一项快递业务，则需要我们综合考虑流程中所涉及的一切因素。但由于因素太多不能完全综合考虑，而快件收寄和快件派送都需要找到一个最佳的网点位置，也就是需要我们优化网点布局。因此，本论文主要从快递业务流程中的快件收寄和快件派送出发讨论快递网点的优化设计。

二、模型假设

第一，不考虑原网点以及各住宅区的实际尺度，简化为点处理。

第二，将快件的收寄与派送分为网点收寄或自取与快递员上门收取或派送。

第三，网点自取考虑各个住宅区每天的快递包裹数量与坐标距离。

第四，快递员上门收取或派送只考虑网点到各个住宅区的坐标距离。

三、符号说明

四、问题分析

本论文主要根据快递业务流程中的快件收寄与快件派送两个环节进行讨论，已知快件收寄包括网点收寄和上门揽收，快件派送包括网点自取和按址派送。网点收寄是指用户主动到快递企业的收寄网点寄递快件；上门揽收是指快递业务员在合理的时间内到客户约定的地方把快递拿回网点寄快递件。网点自取是指快递寄到指定网点客户自行去网点取自己的快递；按址派送是指快递寄到指定网点，快递员将快递送到客户家中。综合考虑，我们将建立两个模型进行求解，第一个以上门揽收与按址派送为基础建立模型，包括直线距离最小模型和道路行程最短模型，主要从快递企业快递员的角度考虑，为使快递员取送货总路程最短，寻找一个最佳网点位置；第二个以网点收寄与网点自取为基础建立模型，包括直距离加权最小模型和道路行程加权最短模型，主要从顾客的角度考虑，为使顾客自行到快递网点取寄货总路程最短，寻找一个最佳网点位置。

本论文采取调查报告的方式对快递网点优化问题进行抽样调查，得出有效数据，综合考虑该网点包裹数量，每天需要从该网点拿包裹的住宅区以及每天每个住宅区内的包裹数，建立一个合理的优化模型。主要从优化快递网点的服务半径范围入手分析研究，以寻求最佳网点位置。经实地考察，划定红塔区康井路28号“圆通快递”网点和龙马路56号“圆通快递”网点（北苑区总店）为研究目标。

五、模型建立与求解及结果分析

（一）以上门揽收与按址派送为基础的模型建立与求解及结果分析

1.模型建立

此快递网点选址的优化设计建立在人性化的基础上，对该网点的位置、该网点快递员每天到哪些住宅区收寄快递进行抽样调查，得出有效数据。观察快递网点周围环境，首先根据网点位置建立各住宅区的坐标模型，接着从直线距离最小和道路行程最短两个方面进行分析建立模型，直接求出最优网点位置，最后进行结果分析，研究求出的最优网点位置是否可行。

第一，直线距离最小模型。建模的目标是使快递网点到各住宅区的距离之和最小。以快递网点的位置坐标（x，y）为决策变量，则优化的目标函数为：

第二，道路行程最短模型。以上表达式中的距离是直线距离。但在实际中，从网点到住宅区需沿道路行走。因此，目标函数中的直线距离应改为沿道路行走的最短路程更符合实际。注意到我们的坐标轴是沿道路方向建立的。为了求解方便，我们假设各条道路都与其中一条坐标轴平行。这样，两点（x1，y1），（x2，y2）沿道路行走的最短路程实际上就是沿坐标轴方向的折线距离，即|x1-x2|+|y1-y2|.因此，模型的目标函数应为：

2.模型求解

（1）玉溪市红塔区康井路28号圆通快递网点的求解。图2是玉溪市红塔区康井路28号圆通快递网点的地形图，由于该路段人口密度大，住宅区比较多，地理位置优越，因此选其为研究点。其中以原网点为坐标原点，龙马路为主路，让与龙马路平行的直线为横坐标，过原网点且垂直于横坐标的直线为纵坐标建立直角坐标系。

表2是根据图2中的直角坐标系得到的各住宅区的坐标。

根据上述坐标数据进行分析并且代入建立的坐标模型进行求解，由于坐标数据比较多，因此利用MATLAB软件进行求解。

第一，直线距离最小模型。求解此模型的MATLAB程序如下：

fun=@（p，D） sum（sqrt（（p（1）-D（：，1））.^2+（p（2）-D（：，2））.^2））； %目标函数

D=[18，232；-87，159；-167，

-35；97，15；239，264；-131，-193；-151，-75；-38，164；315，16]；%住宅区坐标矩阵

p0=[0；0]；

p=fminsearch（@（p） fun（p，D），p0）

运行结果：

p=

-13.8900

93.3090

即为此模型的最优快递网点坐标。

第二，道路行程最短模型。求解此模型的MATLAB程序如下：

fun=@（p，D） sum（abs（p（1）-D（：，1））+abs（p（2）-D（：，2）））；%目标函数

D=[18，232；-87，159；-167，

-35；97，15；239，264；-131，-193；-151，-75；-38，164；315，16]；%住宅区坐标矩阵

lsp0=[0；0]；

p=fminsearch（@（p） fun（p，D），p0）

运行结果：

p=

-38.0000

16.0000

即为此模型的最优快递网点坐标。

（2）玉溪市龙马路56号圆通快递网点（北苑区总店）的求解。图3是玉溪市龙马路56号圆通快递网点的地形图，由于该路段人口密度大，住宅区比较多，地理位置优越，因此选为研究点。其中以原网点为坐标原点，龙马路为主路，让与龙马路平行的直线为横坐标，过原网点且垂直于横坐标的直线为纵坐标建立直角坐标系，由于此网点比较特殊，建立的横坐标平行于龙马路时，纵坐标基本平行于棋阳路。

表3是根据图3中的直角坐标系得到的各住宅区的坐标。

根据上述坐标数据进行分析并且代入建立的坐标模型进行求解，由于坐标数据比较多，同样利用MATLAB软件进行求解。

第一，直线距离最小模型。求解此模型的MATLAB程序同上：

运行结果：

p=

-11.7252

-89.3991

即为此模型的最优快递网点坐标。

第二，道路行程最短模型。求解此模型的MATLAB程序同上：

运行结果：

p=

-25.0685

-80.0279

即为此模型的最优快递网点坐标。

3.结果分析

该模型以快递员每天上门揽收与按址派送为基础，主要从快递服务企业的利益出发建立模型。

关于玉溪市红塔区康井路28号圆通快递网点的研究，根据模型建立、求解结果分析与实地考察，道路行程最短模型得出的新网点坐标（-38，16）更加准确，而新网点的坐标（-38，16）与原网点坐标（0，0）位置相近，因此从快递企业的利益出发，原网点位置比较合理。

关于玉溪市龙马路56号圆通快递网点（北苑区总店）的研究，根据模型建立与求解结果分析，直线距离最小模型得出的新网点坐标（-11.7252，-89.3991）与道路行程最短模型得出的新网点坐标（-25.0685，-80.0279）位置比较相近，但是与原网点坐标（0，0）差距比较大，经实地考察，原网点位置人口密度更大，住宅区更多，因此从快f企业的利益出发，原网点位置更加合理。

（二）以网点收寄与网点自取为基础的模型建立与求解及结果分析

1.模型建立

此快递网点选址的优化设计是建立在人性化的基础上的，对该网点的位置、每天哪些住宅区到该网点进行取寄货、各个住宅区每天从此网点取得的包裹数量进行抽样调查，得出有效数据。观察快递网点周围环境，首先根据网点位置建立各住宅区的坐标模型，接着从直线距离加权最小和道路行程加权最短两个方面进行分析建立模型，直接求出最优网点位置，最后进行结果分析，研究求出的最优网点位置是否可行。

第一，直线距离加权最小模型。综合考虑住宅区每天到快递网点取寄的包裹数量，建模的目标是使快递网点到各住宅区的加权距离之和最小。以快递网点的位置坐标（x，y）为决策变量，则优化的目标函数为：

第二，道路行程加权最短模型。以上表达式中的距离是直线距离。但在实际中，从网点到住宅区需沿道路行走。因此，目标函数中的直线距离应改为沿道路行走的最短路程更符合实际。注意到我们的坐标轴是沿道路方向建立的。为了求解方便，我们假设各条道路都与其中一条坐标轴平行。这样，两点（x1，y1），（x2，y2）沿道路行走的最短路程实际上就是沿坐标轴方向的折线距离，即|x1-x2|+|y1-y2|.因此，模型的目标函数应为：

2.模型求解

（1）玉溪市红塔区康井路28号圆通快递网点的求解。表4根据图2中的直角坐标系得到的各住宅区的坐标、调查出的该网点的每天包裹数量以及各个住宅区每天从此网点取得的包裹数量。

根据上述坐标数据进行分析并且代入建立的坐标模型进行求解，由于坐标数据、快递包裹数量比较多，因此利用MATLAB软件进行求解。

第一，直线距离加权最小模型。求解此模型的MATLAB程序如下：

fun=@（p，D，c） sum（c.*sqrt（（p（1）-D（：，1））.^2+（p（2）-D（：，2））.^2））； %目标函数

D=[18，232；-87，159；-167，

-35；97，15；239，264；-131，-193；-151，-75；-38，164；315，16]； %住宅区坐标矩阵

c=[15；10；11；9；40；5；12；4；8]； %包裹数量向量

p0=[0；0]；

p=fminsearch（@（p） fun（p，D，c），p0）

运行结果：

p=

72.4259

160.8059

即为此模型的最优快递网点坐标。

第二，道路行程加权最短模型。求解此模型的MATLAB程序如下：

fun=@（p，D，c） sum（c.*（abs（p（1）-D（：，1））+abs（p（2）-D（：，2））））； %目标函数

D=[18，232；-87，159；-167，

-35；97，15；239，264；-131，-193；-151，-75；-38，164；315，16]； %住宅区坐标矩阵

c=[15；10；11；9；40；5；12；4；8]； %包裹数量向量

p0=[0；0]；

p=fminsearch（@（p） fun（p，D，c），p0）

运行结果：

p=

30.5277

164.0000

即为此模型的最优快递网点坐标。

（2）玉溪市龙马路56号圆通快递网点（北苑区总店）的求解。表5根据图3中的直角坐标系得到的各住宅区的坐标、调查出的该网点的每天包裹数量以及各个住宅区每天从此网点取得的包裹数量。

根据上述坐标数据进行分析并且代入建立的坐标模型进行求解，由于坐标数据、快递包裹数量比较多，同样利用MATLAB软件进行求解。

第一，直线距离加权最小模型。求解此模型的MATLAB程序同上：

运行结果：

p=

62.3963

-70.7306

即为此模型的最优快递网点坐标。

第二，道路行程加权最短模型。求解此模型的MATLAB程序同上：

运行结果：

p=

79.0000

-67.0000

即为此模型的最优快递网点坐标。

3.结果分析

该模型以顾客每天网点收寄与网点自取为基础，主要从顾客的利益出发建立模型。

关于玉溪市红塔区康井路28号圆通快递网点的研究，根据模型建立与求解结果分析，直线距离加权最小模型得出的新网点坐标（72.4259，160.8059）与道路行程加权最短模型得出的新网点坐标（30.5277，164）位置比较相近，但是与原网点坐标（0，0）差距比较大。经实地考察，如果条件允许，综合考虑各方面因素，从顾客的利益出发，原网点位置不合理，需要我们重新寻找新的网点位置。

关于玉溪市龙马路56号圆通快递网点（北苑区总店）的研究，根据模型建立与求解结果分析，直线距离加权最小模型得出的新网点坐标（62.3963，-70.7306）与道路行程加权最短模型得出的新网点坐标（79，-67）位置比较相近，但是与原网点坐标（0，0）存在差距。经实地考察，新网点位置人口密度更大，住宅区更多，综合考虑各方面因素，从顾客的利益出发，原网点位置不合理，需要我们重新寻找新网点位置。

六、模型的评价与推广

（一）模型的评价

1.模型的优点

本模型利用MATLAB软件进行求解比较简单方便，易于求解，并且此模型的方法简单易懂，利于建立，具有通用性；本模型是在实地调查住宅区与网点快递数据，外加地图分析其位置的基础上建立的，具有可靠性；本模型中住宅区的坐标是在以平行于主道路的直线为横坐标，垂直于主道路的直线为纵坐标的基础上获得的数据，坐标比较准确且符合实际，具有准确性；本模型选用两个位置比较特殊的快递网点进行比较研究，并且从多个角度进行综合分析，数据选取比较准确，建立比较合理，利于研究；本模型关于快递网点位置的优化设计分别从快递企业与顾客的利益出发进行讨论，给出了不同的方案，考虑比较全面，为我们以后的研究奠定了基础；本问题的算法具有普遍性，并且对于这种类型的最短路求解都可以用本论文的求解方法进行求解，只需要改变相应的参数值；模型的计算采用专业的数学软件，可信度较高。

2.模型的缺点

在模型假设中，我们没有考虑原网点以及各住宅区的实际尺度，将其简化为点处理；将快件的收寄与派送分为网点收寄或自取与快递员上门收取或派送两种方式，但是经过调查发现各个住宅区到其网点的取送货方式都不能准确地以哪一种方式为主；网点自取考虑各个住宅区每天的快递包裹数量与坐标距离，但是各个住宅区的快递包裹数量不一定都相同，而且测的是坐标距离，可是实际道路弯弯曲曲；快递员上门收取或派送只考虑网点到各个住宅区的坐标距离，但是与实际距离必定存在区别；由此可能忽略掉一些对问题影响的次要因素，虽然使该问题建立与求解得到了简化，但必然会引起一定的误差。

解决问题的方法还有很多，但本论文只从两个方面考虑，只用了其中的几种方法，思维可能显得比较局限；而模型本身也会有它的优势和缺陷。因此使得我们的模型求解结果存在一定的误差。

（二）模型的推广

本论文所用的模型比较简单，便于理解与掌握，而且可应用范围比较广，在选址问题方面均可以运用该模型作为参考。

这个模型不仅仅适用于快递网点优化模型的设计研究，而且它对选址问题的求解都可以起到指导作用。本文的求解是一个典型的x址问题，其应用范围广泛，这一解决问题的模型可以推广到更多的其他服务性行业。例如，对于公交车站点的选择，也可以运用此模型，只不过需要改变其参数值，外加对一些约束条件思考与其追求目标的讨论研究。

（作者单位为玉溪师范学院）

参考文献

[1] 刘海涛.快递企业城市网点布局与优化研究――以A公司北京城区为例[D].北京交通大学，2007.

[2] 刘海涛.快递企业城市网点布局与优化研究[D].北京交通大学，2007.

[3] 唐守廉，胡春.现代快递服务科学[M].北京邮电大学出版社，2001.

[4] 贺强.快递服务与市场监管[M].中国法制出版社，2014.

指导教师：刘云