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内容摘 要 ：本文在把握相关物流管理的协同理论基础上,对当前我国中小零售企业物流协同模型构建层面所存在的诸多问题展开分析,并就如何更有效地构建足以应对现今市场经济体制、让企业获取充分发展空间的物流协同模型展开研究.
关 键 词 ：中小零售企业 物流管理 协同物流 模型构建
所谓协同物流,是现代商务中新出现的一个概念,指在互联网基础上、在Web条件下,各企业共同创造协同环境,在该环境中共享各种商务信息与资源,从而方便商务活动的展开与协调.就其根本来看,在协同物流环境下,企业能够更好地借助网络经济所带来的成本优势,最大化地实现供应链上所有节点企业协同控制,可以说这是供应链管理的进一步发展（将霁云、张旭辉,2008）,而物流协同模型的构建,能够将各参与其中的企业及时获取供应链中的完全信息,同时能够让企业对其产品的生产、运输、仓储、物流等相关状况加以及时把握,从而使企业内外物流问题的更低成本得以解决.
我国中小零售企业物流协同模型构建的必要性
相比于现代物流理念,协同物流以协同管理为手段,更加注重物流系统的整体商务价值,在把握物流基本功能服务的基础上,更趋向于企业之间、生产商与经销上同物流信息及服务的共享与交流（马士华、孟庆鑫,2005）.可以说协同物流是融合企业商务系统基础上的物流系统同传统企业商务系统的集成,是在现代物流理念基础上的商流、资金流、信息流和物流的四合一,对比传统物流、现代物流,具有明显的优势.
对于我国中小零售企业而言,随着我国市场经济体制的日渐落实,我国零售行业的市场竞争也不断地激化起来,这给以中小零售企业所带来的不仅仅是更多的机遇,而且还有巨大的成本运作压力：成本是中小零售企业运作的基础,也是影响中小零售企业经济效益和市场竞争力的第一要素,中小零售企业不同于大型的零售企业和批发企业,其对于流动资金的需求是极高的,而中小零售企业的成本除了以零售产品进货成本为主的固定成本之外,其最主要的组成部分就是物流成本.因此,缓解这一成本运作压力,客观上要求中小零售企业在没有办法改变进货成本这些固定成本的前提下,强化其对物流成本的控制.
从实践运作层面看,中小零售企业的物流协同模型应当具备如图1所示的功能.
结合协同物流的相关理论分析,我们能够清晰地看出,物流协同模型的构建可以有效地弥补中小零售企业运作过程中所产生的物流成本漏洞,从而达到提高企业经济效益,保障企业市场竞争力,维持中小零售企业运作的作用.
我国中小零售企业物流协同模型构建的难点分析
就我国目前现状而言,我国中小零售企业在物流协同模型的构建实践层面存在着严重的问题,从协同模型的构建技术到构建方向,都存在着许多的漏洞.在技术上,我国的物流协同模型的构建技术仍未成熟,也没有相应可以参考的成功范例；而在观念上,由于企业与企业之间竞争的不断加大,在协同模型构建过程中,往往没有意识到相互间的协同作用,协同观念也没有得到及时的更新,协同过程往往会产生一定的矛盾,这就从根本上阻碍了整个物流协同模型的构建工作.同时由于市场的不断更新,中小零售企业物流协同模型的构建工作往往还会存在着时效性差、灵活性不足等诸多问题.具体而言,笔者从以下几方面加以阐述：
(一)中小零售企业物流协同模型构建的方向偏移
从我国正逐渐落实的市场经济体制的角度来说,市场物流协同模型构建的普及在很大程度上使得我国的市场经济体制有了进一步的发展空间：市场经济体制是将各地与各地经济联系起来的一种经济体制,而物流协同模型的构建则是将单个供应链产品输向各个区域的一项重要工作,两者可谓相辅相成.但从我国目前现状来说,物流协同模型的构建往往只建立于批发企业和较大型的零售企业中,中小型的零售企业在构建物流协同模型的过程中,则常常因为资金的不足及市场供需矛盾等阻碍导致构建工作流于形式.
这归根到底都是因为中小零售企业在构建物流协同模型的过程中没有认清物流协同模型的构建方向、盲目开展构建工作所造成的.中小型的零售企业同大型的零售企业、批发企业相比,可以说存在着严重差异,无论成本运作的需求,还是企业运营的模式,两者之间都有着诸多不同.就成本运作需求而言,中小型企业由于资金的缺乏,如果盲目构建如大型零售企业的物流协同模型,则很有可能会造成资金紧缺、通货膨胀等现象,得不偿失.
因此,中小型的零售企业在构建物流协同模型的时候,必须先以自身的运营模式及成本运作需求为基础,对既有的物流模式加以更新,再参考大型的零售企业的物流协同模型构建工作,制定出一系列的构建要求,明确构建工作的方向及其内容,从根本上规范化、合理化整个构建工作.在构建完成后,还应对构建工作后的物流情况及企业自身的资金运转能力进行全方位的可靠性评估,一旦发现构建工作不满足于企业运作,则应立即采取相应工作对物流进行限制性约束,充分保证企业的经济效益,让物流协同模型落到实处.
(二)物流协同模型构建的协同工作成效不足
在现今我国市场经济体制下,物流协同模型的构建得到了充分的发展空间,其时效性及覆盖性协同的优势从根本上缓解了我国销售行业的物流成本压力.但对于中小型零售企业而言,由于其产业覆盖面的有限和市场竞争的不断加剧化,使得中小型零售企业的营销过程往往存在着一定的恶性竞争趋势.这就使得物流协同模型的协同优势得不到充分发挥,在实际物流过程中也往往因为各方面因素的存在严重阻碍了物流的进度,直接导致了物流成本的加大,让企业的经济效益受到了严重的损害.因此,中小企业在构建物流协同模型的过程中,必须有一个前瞻性的意识,充分凸显协同的作用.
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协同工作是我国物流协同模型构建工作的重点,也是直接影响着企业运作效率的一项重要工作.就我国目前现状而言,中小企业在构建物流协同工作的过程中要想凸显其协同作用,必须先行召开协同各方的商谈会,征求各方意见进行商讨,对各方的义务及权利进行标准化的界定,同时将界定结果进行有机整合,对发生矛盾的地方作进一步的分析,确保整个物流协同的可行性,避免因各
物流方面论文范文参考文献
物流协同模型的构建工作是一项覆盖面极广的工作,而物流协同模型则是贯通着整个市场供应链的一个系统化模型,在构建物流协同模型的过程中,协同部分的负责人必须把协同工作落实到模型所涉及的每一个要点,将其中的各个方面都进行具体化的构建.但是,基于我国的国情,由于技术能力的不足,中小零售企业的物流协同模型的构建工作仍然存在着不具体的问题,企业营销模式的多样化,整个供应链物流的复杂化,都使得我国中小零售企业物流协同模型的构建工作的难度加大,更容易催生出构建的不到位现象.因此,技术人员在构建物流协同模型的过程中,必须严格依照相关的公式对物流协同模型的构建工作进行规范化、系统化的整理,让整个物流协同模型落实到位.
中小企业物流协同模型构建关键因素的计算办法
鉴于上文所述中小企业在构建物流协同模式过程中所存在的诸多问题和相关的一些理论对策,笔者认为,其问题解决的关键在于物流协同任务总成本最小化的实现,而针对这一关键因素的计算,笔者提出了一套改进的病毒进化遗传算法求解总成本最小化的方法.
所谓改进的病毒进化遗传算法是在传统病毒进化遗传算法的基础上,借助筛选法进行操作的一套算法,具体来讲,对初始病毒种群的建立生成进行改进,选取主群体中较优秀的个体生成部分初始病毒个体,提高了病毒个体的适值和感染能力,从而促使整个主群体的平均适值提升,笔者就改进的病毒进化遗传算法寻找满足上述关键因素的方面展开研究,就任务总成本最小的最优解的计算方法展开分析.
(一)病毒染色体
病毒个体（virus）产生于主个体伪（host）,病毒个体染色体编码是主个体的子串,其编码长度可以小于或等于主染色体的长度,本文采用病毒个体的位长与主个体相等的方法（马士华、桂华明,2007）.在病毒个体串中包含通配符+,除通配符以外的其他编码为有效字符,如6*5**3是产生于主个体675123的病毒个体.
(二)适应度函数
1.主个体适应度.对于本文所要求解的中小零售企业物流协同总成本最小这一问题,笔者将主个体适应度函数定义为：
（1）
其中,K为一个较大的常数,后三项分别表示任务执行成本、运输成本和惩罚成本.
2.病毒个体适应度.病毒适应度是其感染特性的最主要的评测标准,病毒个体i的适应度函数由被它所感染的主个体在感染前后的适应度函数变化来表示.假设病毒感染的主个体集合为U,U中个体k被感染前后的适应度函数分别为fithostA和fithostK,则病毒i的适应度函数为：
（2）
3.病毒个体的生命力.设初始病毒个体的生命力为0,r为生命递减率.第t+l代病毒个体i的生命力为：
lifei+1等于r*lifei+fitvirusi （3）
(三)进化操作
1.初始种群的建立.关于初始主种群个体的选择,采用的是随机方法.在本研究中,初始病毒种群是由两部分产生的.一部分是随机生成的,而且在一般情况下,其数目取M等于N/10.另一部分则是将其中适应度比较高的个体进行复制所产生.初始病毒个体的具体产生过程大体如图2所示.
2.主个体的进化操作.主个体的进化操作主要包括交叉（cross）、变异（mutation）、选择（selection）.在本研究中,单独个体的染色体进行单点交叉,以较低概率统一进行变异,为了保留父代中的优秀个体,避免进化操作对优秀个体的破坏,采用筛选法进行选择.
该文来源:http://www.sxsky.net/jingji/ncjj/370482.html
3.病毒个体进化操作.病毒个体在进化操作的程序中主要包括两部分：一部分是病毒感染,另一部分就是复制/剪切.
其中,病毒感染是指每个病毒个体以动态变化的概率研讨.替换对应主个体上的基因形成一个新的个体,其中：
（4）
（5）
复制/剪切是指以概率0/00进行复制或对病毒个体以概率ncmi进行剪切操作,产生新的病毒个体代替原有种群中相应的个体.
(四)改进的病毒进化遗传算法的步骤
步骤1：参数初始化：
T等于0,n,k,M,N,ηmax,ηcopy,ηmaxinf,gmax
步骤2：种群初始化.
步骤3：主个体进化.
步骤4：对viruspop（t）中的个体i,以概率一对hostpop（t+1）中的个体进行病毒感染操作记录感染后的子群体为u,计算u中每个个体k的适应度函数值fithostK,主个体k被病毒i感染前的适应度函数值为fithostK.
步骤5：计算life.
参考文献：
1.蒋霁云,张旭辉.供应链物流瓶颈存在的原因分析[J].商业时代,2008（7）
2.马士华,孟庆鑫.供应链物流能力的研究现状及发展趋势[J].计算机集成制造系统-CIMS,2005（3）
3.胡仕成,徐晓飞,战德臣.大型产品结构优化问题的病毒进化遗传算法[J].计算机集成制造系统-CIMS,2003（3）
4.马士华,桂华明.供应链物流能力及提升途径研究[J].当代经济管理,2007（4）
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