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1、基于最优化理论的快递服务模型摘要：本文介绍了关于快递企业的一些基本知识，从分析快递企业产生出发，介绍了快递企业的分类特点及作用，介绍了全球主要快递企业的发展状况，并将我国快递企业与他们进行了对比分析。为了在全球快递市场能占据有利地位，我国快递企业亟待整合提高自身实力。首先从企业资源的特性分析企业资源配置的根源，并由生产的帕累托最优引申出快递企业资源配置的帕累托最优，接着研究了资源配置的成本，并用交易费用理论分析了资源配置机制的选择。通过分析当前快递服务行业中出现的物件找寻问题建立了一种分配模型，并在理论上给予了证明，找出了分配的最优方法。在本为的最后部分，提出了改进的建议。关键字：快递服务；服
2、务质量；分配模型一、引言随着信息技术的高速发展，电子商务行业在我国的迅猛崛起，极大的促进了国内快递行业的快速发展。然而，快递行业的过快发展也留下了许多问题，例如，因为服务过程中存在着许多的不规范而导致物件损坏或丢失，以及校园快递服务中学生围成一大圈找物件的现象等，其中“服务态度差”、“快递延误”、“货物丢失或损坏”及“物件寻找麻烦”这些是让顾客感到最不满意的几个地方，同时，也是快递行业的被投诉重点。如今，网上购物已经成为莘莘学子的购物首选，很多学生都有过网上购物的经历，学生在快递公司的服务对象中占有的比例越来越重，经过调查发现，大部分学生对快递公司送货时出现的找包裹困难的现象表示不满，因此改进
3、快递行业服务质量刻不容缓。近些年来，随着经济的发展和信息技术的进步，形成了全球化的信息网络和全球化市场，客户的需求也变得更多样化，市场竞争日益激烈。本文以快递企业的资源整合为研究方向，运用经济学的理论和方法，系统的研究和分析了快递企业资源整合的根源、模式以及目标。二、背景分析关于快递服务中存在的问题及改进策略的研究在国内外已有比较深入的研究。胡利利、贾亚丽、罗勇1曾指出我国快递服务行业中的投诉的主要问题有：服务态度不佳、延误或晚点、货物丢失、物件损坏等问题，针对这些问题给出了包括加强改进和培养，加强学习，扩大企业规模和服务量，走联合发展道路，同时还应积极使用现代科学技术，实现快递行业的现代化的
4、建议。江明发2从快递行业中存在的管理、服务人才、处理能力、价格、融资几个方面提出了若干条有效的建议，指出快递行业应该大力发挥市场调节基础作用和政府宏观调控能力，推进快递服务的发展方式的转变。吴玉贤网指出了当前我国快递市场的多元化给快递行业带来的利弊，明确指出我国快递行业中因企业规模偏小而导致服务能力有限，利润单一且竞争无序，以及缺乏资金投入而导致设施设备不健全的一系列问题，并提出了加快整合资源，加强能力建设提升服务加快发展，同时要积极参与供应链建设，结成战略联盟等一系列措施。快递作为传递文件等贵重物品最快捷的工具成为市场发展必不可缺的工具，快递业也逐渐成为人们普遍关注的一个新行业，并随之涌现出
5、大量的快递企业。但是，与全球主要的快递企业相比，我国大多数快递企业规模较小，快递资源分散。面对激烈的市场竞争，我国快递企业只有合理整合企业资源，降低运作成本，扩大其服务范围，提高服务效率，才能快速响应顾客的需要，提高企业的竞争力4。综合他们的观点可以看出，他们都是以非客户的角度，来审视了我国的快递行业的存在问题，并提出了改善企业服务和提高盈利能力的目的，但是并未给出具体的数学模型来指导快递行业在实际服务过程中的方向。本文将以客户的立场来看待我国快递行业的存在问题，即从快递的时效性、准确性、安全性及便捷性四个特性中的时效性来研究快递服务给客户带来的不满意问题，并给出以达到客户满意度的最大化的网络
6、优化模型，最后给出有效的改进策略。为了分析快递服务给客户带来的影响，本文将以校园中的快递服务过程中出现的找包裹困难作为研究对象。三、假设条件与模型建立用函数T来表示找物件所用的时间，显然时间T受到快递公司在某次快递服务过程中包裹的总数N(一般情况下N不会特别大)和参与本次购物的消费者(主要指学生)人数S的影响，即一般情况下消费者人数S、包裹数量N越大，则T也越大，止匕外，影响时间T的因素还包括包裹的类型m、包裹的大小s等。本文将主要从配送的包裹的总数N和参与本次购物的消费者人数S对时间T影响来进行研究。在研究的过程中，我们做一下假设：(1)假设在一次配送快递过程中，一个消费者只有其中的一个包裹
7、，且不同的包裹属于不同的消费者。假设N表示一次配送的包裹的总数，且令M/nD”口，其中A表示第i(i=1,2,|N)个包裹，S表示本次配送过程中的消费者的数目，令Qaa2IIIas,其中司表示第j(j=1,2,|S)个消费者，则有S=N。(2)假设快递员从达到目的(也即学校的快递网点)地到离开目的地的总时间为To,消费者从开始领取包裹到全部包裹被领走的所花费的时间为T1,从快递员到达目的地到消费者开始领取包裹的时间间隔为丁2,那么，则满足，工十丁2=%,其中，时间T1受包裹总数N或消费者人数S的影响，而总时间T0则同时受到T1和T2两个因素的影响。从消费者的角度来看，最优化的结果是时间T1最小
8、。而站在快递公司方面，最优化得结果则是总时间又最小；在市场竞争如此残酷的条件下，生产者的最优化结果应该是在满足消费者最优化结果的条件下的最优值，即当Ti取得极小值的条件下使飞取得最小值。（3）假设快递公司要求快递员在通知消费者领取包裹之前，需将所有的包裹按照消费者的名字的首字母进行分类（即按照收件人的名字的首字母进行分类）并且设快递员识别一件包裹属于哪一类包裹所花的时间为t0,而消费者识别一件包裹是否是自己的包裹所花的时间为匕，基于快递员在辨别包裹方面所具有的专业性因素与学习曲线理论，则t0与ti之间的关系应该满足：totio基于以上假设，我们可建立以下两种网络模型：模型1对应的是没有经过快递
9、公司方面处理而直接将快递送到某快递网点，然后由消费者们自己在网点处寻找属于自己的快递物件。可由情形1具体表示：情形1若快递公司所运用的包裹没有经过处理，而是直接将要送的包裹运送到目的地，并且再到达目的地后，由消费者自己在所有的包裹中寻找自己的包裹，那么整个流程可以用图1来表示：物件寻找过程aia?a s模型2对应的是，先由快递公司方面对所要运送的包裹进行处理（即本文所指的分类方法），然后再由消费者按照自己的名字所在的包裹堆中进行找寻。具体如下：情形2若快递员在消费者找寻包裹之前将要送达的包裹按照消费者的名字的首字母进行分类（假设分为l类，其中l满足：1S26）,然后再由消费者在自己包裹所属的类
10、别中来找寻自己的包裹。那么整个流程可由图2来表示：n 1处理后的包裹aia?a S四、模型分析解：在情形1中，我们可以得到快递员达到目的地到消费者开始寻找包裹的时间为零，即T2=0(3.1)那么，则有minT0=min(T1+T2)=minTi(3.2)因此我们的最终目的是使得=工+丁2=Ti最小，而整个过程由消费者决定。消费者在找寻包裹的过程中，找自己的物件所需的次数X服从几何分布，即P(X=k)=pqk,k=1,2,|N.(3.3)，1其中p=一,q=1-p,由于且整个过程中所花费的时间类似于买彩票的模型，N因此寻找整个过程需要的时间近似的等于X的数学期望与t1得乘积，即S工=(E(X)t
11、1)=S(E(X)tj(3.4)j1又因为Nk1E(X)11ckpqk=1N k=p I - qk 1N(3.5)q1-q1-q虽然q与N有关，但是qN在N七时，仍可以忽略不计，故(3.5)可化为E(X) t1 = p N 、 q(1-q)p1 ,i 二2 t1二一t1二 Nt1(1 -q)p(3.6)由(3.4)和(3.6)式可得(3.7)1minT0=minT1=S(t1)=SNt1P在情形2中假设经过处理后的包裹总共为l类，每类的包裹数量分别为nJn2：|，Z,每类包裹所对应的消费者数量分别为SiS2；|,s所有类别中包裹最多的那一类的包裹数为m,设为m=maxnjn2；|,n,若设所有
12、类别的包裹中消费者的人数最大的为Sm,则有Sm=m且SmES。因为m的值与所分的类别数l有关，而0=m,因此当m确定后Sm也被确定。现在，假设整个过程所花费的时间为丁0那么To.就等于消费者找寻包裹所用的时间工.与快递员将所有包裹分类所用的时问丁2的和，即目标函数为minTJ=min(T1+T2)(3.8)根据情形1,我们可知在情形2中，仍然有SmT/=(E(X)3(3.9)j=1其中X=1,2,用m,由于消费者找到自己的所需的次数X仍服从几何分布，即P(X=k)=RC113k=1,2,|,m.(3.10)一.1其中r=,q1=1-p1，由刖面的假设可知$与m关于l的函数关系为m一c一Sm=m
13、=m(l)：,0:c一N.5(3.11)且在一般情况下I、m与l成反比，即包裹的类别越多，m值越小，即胆=dm0.mdldlSmT；=zE(X)t1=Sm(E(X)t1)(3.j1kJ)t1=RCkq1)t1k4mk由情形1的假设可知q1 1.q1fqit1二p1(二q1)t1=p1k4c1T1=Smt1P1由于快递员必须看完所有的包裹才能将其全部分开，且随着l的增加，因此，平均识别一个包裹的时间也会增加，即to与l成正比。但在l较小时，仍满足前面的假设条件，即t00且bl1那么T2：=Nt0=Nblt1综上，则有2cT0=T1T2=Nblt1t1因此T是一个关于l的复合函数，最优化得结果是使得T。取得最小值。所以,要想使得T。最小，那么对（3.15）式两边关于l求导，则有警二Nbt1l =N； c求得(3.21)将（3.19）代入（3.18）式中，则有(3.22)T0min=2、Nbct1将式（3.7）减（3.20）,我们得到T0-T0min=SN11-2.Nbc11=(SN2TNbc)t1(3.23)由前面的假设可知，bl1,且1El26,显然，但1lW26时，mN横成立，由式(3.21)可得c=lVNb(3.24)将(3.24)代入(3.23)中，有T0T0min=(S-2bl)Nt1(3.25)又因为blM1且1Ml0；c也为常数，满足：Sm
