快餐外卖配送路径方案研究

文/赵海

根据快餐外卖后台数据显示可知，在订餐高峰时段，快餐外卖配送每天最多可以达到2.0×106单，为提高送餐效率，外卖平台招聘了约8.0×105名专业配送人员为用户提供快餐外卖配送服务[1]。本文将在现有研究内容的基础上，设计一种针对快餐外卖配送路径方案的全新规划设计方法，将优化配送路径、提高快餐外卖服务平台注册与下单用户的满意度作为设计标准，深化此项工作，从而实现在提高快餐外卖效率的同时，合理规划配送路径，为终端运营管理企业在市场内的发展创造更高的收益。

1.1 建立快餐外卖配送路径规划数学模型

为实现对快餐外卖配送路径的规划，本章将采用构建数学模型的方式，进行此方面内容的研究。在此过程中，可将最优路径规划设计问题转换为TSP商旅问题，根据TSP问题的基本特征，进行模型的构建[3]。假设配送人员进行快餐外卖配送的过程是一个节点出发到达另一个节点的过程，且此过程中每个节点只需要经历一次即可。此时，可定义配送人员承接一组外卖订单时，其中涉及快餐外卖商家个、客户个，配送人员从配送中心点出发，此点表示为0。在此种条件下，配送人员从接单开始，经过取餐、送餐等环节，需要经过的节点数为，则的计算可用实现[4]。按照配送人员在取餐与配送过程经过的节点数，对节点进行编号。假设配送路径中的第一个节点平面坐标表示为，则可以表示为。同时，设定配送人员在此条路径配送过程中的时间上限表示为，配送人员在单位时间内的有效配送距离记为配送速度，表示为。为确保在理想状态下配送距离为最优，可假设配送过程中配送人员处于均匀骑行状态[5]。按照上述方式，构建快餐外卖配送路径规划数学模型。模型表达式如下计算公式所示。

公式（1）中：dij表示为配送人员在配送路径中经过节点i与节点j所需要的距离；
xi、yi表示为配送路径中的第i个节点平面坐标；
xj、yj表示为配送路径中的第j个节点平面坐标。在此基础上，将最短配送时间作为建模目标，建立如下所示的数学函数。函数表达式如下。

公式（2）中：tij表示为从节点i配送到节点j的耗时。按照上述方式，完成对快餐外卖配送路径规划数学模型的构建。

1.2 基于蚁群算法的模型深度训练

为确保构建的数学模型通过计算得到的快餐外卖配送路径为最优路径，需要在上述内容的基础上，引进蚁群算法，对模型进行深度训练[6]。在此过程中，先对蚁群参数进行初始化处理，重新配置蚁群参数，确保蚁群参数与快餐外卖配送路径匹配后，设定深度训练蚂蚁种群数量表示为m，将蚁群放置在配送人员出发点位置，蚁群将对所有配送路径中进行集群行进。将蚁群在节点之间的移动过程作为训练过程，对此过程进行描述，如下计算公式所示。

公式（3）中：P表示为基于蚁群算法的模型深度训练过程；
k表示为蚁群节点转移行为的发生次数（/深度训练行为发生次数）；
τ表示为蚁群携带的信息素；
η表示为蚁群有效行进方向；
α表示为蚁群在路径中的检索次数；
β表示为蚁群移动方向权重。按照上述方式，对模型规划的最短距离配送路径与最少时间配送路径进行多次训练迭代，不断缩小规划路径的数量，通过此种方式，实现基于蚁群算法的模型深度训练。

1.3 快餐外卖配送最优规划路径生成

完成上述研究后，在快餐外卖配送终端集成一个函数，将终端派送的外卖订单作为路径规划节点，根据配送人员与快餐外卖中心的位置，在终端进行自动派单[7]。通过此种方式，实现外卖配送最优规划路径的生成。

在此过程中，考虑到订单位置存在一定随机性，因此，需要按照高斯模拟的方式，进行订单所在位置的预测。可将此过程表示为下述计算公式。

公式（4）中：Q表示为快餐外卖配送订单所在位置的预测结果；
INT表示为配送人员所在位置信息的录入；
S表示为；
σ表示为快餐外卖配送是否为高峰时段，当识别为“是”时，σ的取值为<1，且>0的数值，当识别为“否”时，σ的取值为>1的数值，具体取值根据配送时段高峰程度设定；
E表示为预测餐饮饭店所在位置。完成相关信息的获取与录入后，使用模型按照上文所述内容，进行快餐外卖配送最优规划路径生成，此过程如下计算公式所示。

公式（5）中：γc表示为快餐外卖配送最优规划路径生成过程；
K1、K2、K3表示为在不同条件下生成的三条快餐外卖配送路径；
fmax表示为配送路径最长距离；
fmin表示为配送路径最短距离f表示为均值函数。按照上述计算公式，生成快餐外卖配送最优规划路径，以此完成本文研究。

为实现对本文设计方法的检验，下述将以某外卖配送服务平台作为测试对象，根据本文此次研究需求，设计如下文所示的对比实验。通过与此外卖后台管理员的交涉后发现，截至目前，配送平台平均每天都会收到30.0条~100.0条的差评或投诉，主要原因是配送人员无法按照平台上的预期时间将快餐外卖送达。尽管平台管理员已经采取了多种手段与措施进行此项工作的优化，但由于后台提供给外卖配送人员的配送路径规划方案存在不合理的问题，导致平台注册用户对现有的外卖配送服务存在不满意的现象。通过与平台管理员的交涉，最终决定选用本文设计的方法，将此方法集成在快餐外卖配送平台的终端，按照本文设计的方法进行外卖配送路径规划。

实验中，获取此平台的订单配送信息，将其作为测试信息集合。建立如下实验场景，假设外卖员在收到平台的订单派送与分发指令后，需要先到达餐饮店（从接单位置~餐饮饭店的路径为A），等待餐饮店的出餐时间，再根据平台规划的路径，进行外卖餐饮的配送（从餐饮饭店~客户位置的路径为B）。按照本文设计的方式进行外卖配送，需要先根据平台在配送中的相关信息，建立一个针对快餐外卖配送路径规划的数学模型，在此基础上，引进蚁群算法，对构建的模型进行深度训练，通过此种方式，生成快餐外卖配送最优规划路径。

在此基础上，引进基于大数据技术的快餐外卖配送路径方案规划设计方法作为传统方法，将传统方法按照相同的步骤集成在外卖配送终端平台上，建立基于大数据技术的外卖配送最优路径训练迭代模型。对本文方法与传统方法构建的模型迭代过程进行描述，如下图1所示。

图1 本文模型与传统模型迭代训练过程

上述图1中，虚线代表传统方法构建模型的迭代训练过程，实线代表本文方法构建模型的迭代训练过程。

传统模型需要经过约400.0次迭代才能达到此模型提出的最优路径长度，迭代训练后规划的最优路径长度约为26.0km。本文建立的快餐外卖配送路径规划数学模型，在经过约150.0次迭代后可以实现对外卖配送最优路径的规划，规划路径长度约为25.0km。在此基础上，对两个模型的训练迭代过程进行分析发现，传统模型的迭代训练过程较为复杂，中间需要后台经过大量计算才能得到最优路径结果，而本文设计的模型迭代训练过程较为简单，不需要经过大量计算即可得到最优路径。综合上述分析后可知，本文此次研究设计的模型训练迭代过程较为简单，曲线整体较为平滑。因此，在完成上述实验后，得到此次对比实验的结论：相比传统的方法，本文方法在进行快餐外卖配送路径方案规划设计时，后台计算较为简单，且迭代训练后得到的外卖配送路径更短。

在上述内容基础上，设定终端5个用户完成了在外卖平台上订餐，预设终端用户为1~5，使用两种方法对配送人员的餐饮外卖配送路径进行规划。假设配送人员在单位时间内的配送距离相同，将用户下单到其签收清单的时间作为对比指标，统计实验结果，如下表1所示。

表1 规划后快餐外卖配送时间对比

通过上述表1所示的实验结果可以看出，本文方法规划路径后所需的配送时间<传统方法规划路径后所需的配送时间，且按照本文设计的方法进行快餐外卖配送路径规划，可以满足快餐外卖配送平台向用户做出的“全城半小时高效率送达”承诺。综合上述实验后，得出对比实验结论：本文此次设计的方法，不仅可以实现将快餐外卖配送路径设计为最优，同时也可以有效缩短配送时间，通过此种方式，提高用户对外卖配送平台服务的满意度。

在互联网时代背景下，线下即时配送服务成为优化群体生活的主要服务项目之一，为满足更多群体的需求，多个快餐外卖配送平台向用户做出了“全城半小时高效率送达”的承诺。为全面落实此项工作，本文从建立快餐外卖配送路径规划数学模型、基于蚁群算法的模型深度训练、快餐外卖配送最优规划路径生成三个方面，开展了快餐外卖配送路径规划设计的研究。通过此种方式，实现为用户提供更加优化的配送服务。

引用出处

[1]王海燕,戴雪.基于双节点时间窗的外卖配送路径优化研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版),2021,35(06):42-46+83.

[2]厉飞芹,闫思佳,严满玉.网络订餐平台外卖配送安全问题透视与治理——基于社会责任理论[J].中国经贸导刊(中),2021(09):86-88.

[3]张鑫,甘子明.结构控制：互联网平台企业的劳动过程研究——以M外卖配送平台为例[J].浙江理工大学学报(社会科学版),2021,46(04):447-455.

[4]张建斌,周璐好,王超.基于交通违法行为的外卖分级配送政府补贴机制研究[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2021,38(01):69-75.

[5]刘旺盛,吴球军,严浩洲,等.带硬时间窗的外卖配送车辆路径问题[J].集美大学学报(自然科学版),2020,25(06):441-447.

[6]温清荣,曾维聪,朱世森,等.基于动态规划下外卖配送最优路线研究——以广州工商学院为例[J].中国储运,2020(11):106-109.

[7]何玥玮,姜晓红,荆文琪,等.可循环外卖餐盒的配送回收方案设计与商家选择分析[J].物流工程与管理,2020,42(04):153-155+109.

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