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【题目】云服务在物流行业中的应用探究
【第一章】云物流服务平台架构与运作流程研究绪论
【第二章】云物流运作模式相关理论基础
【3.1 3.2】云物流运作模式的内容
【3.3 - 3.5】云物流平台的运作流程
【第四章】云物流任务的分配
【5.1 - 5.3】临沂市小商品云物流运作模式的构建
【5.4 5.5】临沂市小商品云物流任务的分配
【结论/参考文献】物流行业中云计算的应用研究结论与参考文献
第 1 章 绪 论
1.1 选题背景及研究意义。
1.1.1 选题背景。
物流是保障商品交易顺利进行的条件，随着市场经济的迅猛发展，市场对物流的需求也水涨船高，现代物流业是整合运输、仓储、货代和信息交互等多项功能的复合型服务业，是继节约原材料成本和节省人工费用之后，国民经济发展的第三利润源[1].然而我国物流行业起步晚、底子薄，发展过程中存在诸多问题，如中小型物流企业居多，物流服务水平低、质量差，物流作业过程中对流运输、重复作业、空车返程、迂回运输等现象时常发生，致使社会物流成本偏高，部分物流需求无法得到有效满足，社会整体物流服务能力有限；同时，大型物流企业较少，部分国有物流企业和物流园区的设施资源重复建设，物流资源的利用率低。造成这些问题的主要原因是物流信息系统不完善，信息流动不畅、数据共享程度低，物流企业和需求方之间形成了信息孤岛，供需信息的不对称阻碍了我国物流服务业和经济社会的健康发展。面对越来越庞大的物流市场需求和服务能力有限的物流企业二者之间的矛盾，如何实现物流资源在社会范围内的优化配置，加强信息流通、扩大物流信息的共享范围和程度，降低物流作业成本，提高物流服务能力，成为物流行业发展过程中急需解决的问题[2].
伴随计算机科学和互联网技术的迅猛发展，一种基于服务的网络应用技术--云计算应运而生，云计算以庞大的服务器规模、互联网的信息传递能力和虚拟化存储技术，可以实现大范围资源、信息共享和数据的实时传递。云服务的开放性、全天候、交互式、智能化的服务特点，和物流服务要求的成本低、时效性强、24 小时作业有共通之处，将云计算应用到物流行业中去，可以加强信息流通、实现资源信息共享，有效整合物流资源，减少资源重复建设，提高物流资源的使用效率、降低作业成本。云物流是一种新型的资源信息集合和提供服务的模式[3],使用者按所使用的服务资源数量付费，以最低的成本获得优质的服务，提升物流服务能力和服务水平，合理分配物流任务，优化物流资源配置。
1.1.2 研究意义。
我国物流业存在的问题是成本高、服务能力不足，信息流通不畅。2014 年物流业成本占 GDP 总量比重的 17.8%,远远超出欧美发达国家的两倍还多，我国物流业起步晚、底子薄，中小型物流企业居多，物流资源和设备有限，服务质量和服务能力不高，不能满足物流任务的需求，而大型物流企业的资源闲置、政府投建的物流园区重复建设，物流资源浪费现象严重。造成以上问题的主要原因是信息交流不畅，物流参与主体之间信息共享程度低，缺乏统一、有效的信息管理；闲置的物流资源无法获知物流任务需求，有限的物流资源不能在社会范围内得到最大限度的使用。
云物流集合了物流参与主体和相关辅助部门的信息资源，搭建物流行业信息共享平台，为物流资源拥有者提供任务，增加收益、提高资源利用率；为服务需求者配置物流资源，满足中小企业的物流需求，云平台为物流行业提供参考标准。云物流平台数据的频繁、快捷交互可以增加服务功能、共享物流信息、优化物流资源配置，以最低的成本、最短的时间完成物流任务。云物流在促进物流行业信息流通、加强物流主体间的交流，共享资源和任务数据，改善物流运营环境，优化物流资源配置，降低物流成本等方面有着不可替代的作用。云物流是未来物流行业发展的必然趋势，本文构建的云物流运作模式和由云平台分配的物流任务，正是对云物流应用的探索，对物流行业的发展有一定的参考价值。
1.2 国内外研究现状。
本文研究的是云物流运作模式及任务分配研究，现有的国内外文献中与本文直接相关的还不是很多，本文主要从云物流的概念、云物流的运作模式和物流任务分配三个方面的研究现状进行阐述。
1.2.1 国外研究现状。
1.2.1.1 云物流概念的研究现状。
（1）云概念的研究现状。目前关于云的概念还没有一个公认的定义，不同的学者给出了不同的表述：Fosteretal 认为，云是通过互联网和计算机技术向用户提供计算能力、存储服务和平台服务，是一种抽象的、高弹性的、可管理的资源[4];Buyyaaetal认为，云是包括大量互相联系的虚拟机在内的、服务器并行分布的，可以随时随地展示和提供资源的数据库服务系统[5];Luisetal 提出的云概念是依靠虚拟机等设备访问资源池，均衡负载服务器的工作规模，对资源进行动态地合理的配置一种方法[6].
（2）云物流概念的研究现状。S V. Solanki B. M Gour 和 A.R. Mahajan 提出了云环境下物流任务的工作安排，以多角度工作视角，界定物流活动在生产环节中的作用，认为物流是辅助其他工序顺利完成的条件，这是以生产环境为背景，将云计算和物流联系在一起的首次研究[7];Selvarani,S., Sadhasivam,G.S.认为在云制造企业的生产工作任务的匹配中，降低成本的途径之一是控制流通过程的物流成本，云物流是保证低价服务的重要部分，是云制造里的一个辅助环节[8];M. Armbrust, A. Fox, R.Griffith 等认为云物流是集合传统物流服务业中仓储、运输、包装加工、装卸搬运和信息处理等七大服务功能于一体的集约化管理平台，可以提供专业性强和综合参考价值高的物流服务或规划建议[9];Luís Monteiro,André Vasconcelos 认为云物流是利用云计算的强大通信系统、数据技算和信息匹配能力，把用户的物流需求集合到云物流信息平台，租用云物流信息平台上的软件资源，最大限度地简化应用过程，实现所有信息的交换、处理、传递，整合零散的物流资源，实现物流效益最大化，这种物流信息的集成、处理和使用方式就是云物流[10].
1.2.1.2 云物流运作模式的研究现状。
物流运作模式已经有了比较成熟研究的研究成果，与本文较为相关的研究成果主要有以下几个方面：Mats Abrahamsson 研究了共建的物流信息平台对于提高物流企业的战略灵活性的重要作用，根据企业物流资源的集成度，灵活地适应市场需求、转变经营战略，选择与物流企业和市场需求相适应的物流运作模式[11];YEHKC 研究了射频识别技术与软件体系的结合，二者把搜集到的信息整合，通过分散服务器和虚拟化技术，分析并深度挖掘数据，提供以客户为导向的智能化物流服务，研究了信息技术手段如何提升物流服务质量[12];JIAO JX 研究了物流作为社会生产和商品流通环节的一部分，与供应链上的企业协调，分配供销策略，使供应链上每个成员达到最大满意度[13].
关于云物流运作模式的研究还比较少，2009 年 KONG J H 研究了物流企业间因业务往来，签订物流任务合同而构成的虚拟企业，以任务为导向整合商业信息，进行数据的综合处理，再分派给具有比较优势的承包商和货代公司，以最低的成本完成物流任务，这就是云物流的雏形[14];Paul Jaeger 等主要考虑服务器均衡负载构建的云物流信息平台，利用技术手段充分发挥云的高弹性、高适应性，保证云物流平台的顺利运行，同时，云物流的低成本和高效服务的实时性特点是云物流容易获得政策支持的原因，是未来发展的潮流[15].
1.2.1.3 物流任务分配的研究现状。
非云环境下的物流任务分配方面，国外的学者做了大量的研究，如：Kyang-HyunChoi, Dong-Soo Kim, Yang-Hoi Doh 研究了虚拟企业中基于多代理的任务分配模型，以作业成本最低和完成任务的时间最短为目标，衔接不同工序间的前后作业关系，采用多目标规划模型求得最优解[16];Normanr. Lofts 研究了多个限制条件下最优调度算法的资源分配问题，考虑了任务执行方对被分配任务的满意度和接受该任务的盈利情况，综合了代理商满意度、作业时间和作业成本三个方面的因素，使分配结果达到综合最优[17];Andreas Ernst, Mohan Krishna moorthy 利用 matlab7.0,研究了如何得任务分配问题的精确解，改进启发式算法中的遗传算法，改进适应度函数的交叉和变异方法，保证优秀的基因顺利遗传，避免陷入局部最优解，同时提高全局搜索能力，加快求解速度[18];Afsaneh Fatemi, Kamran Zamanifar, Naser Nema tbakhsh研究了基于应急环境中联盟组织的任务分配方法，应急任务分配时，分为物资可以满足需求和不能满足需求两种情况，分别采用不同的任务分配模型[19].
国外的云的概念是近几年才出现的，所以云物流的研究尚不成熟，云物流运作模式是在物流运作过程中，依靠云技术的海量信息处理能力发展起来的，目前，还鲜有关于云物流运作模式的较为系统的研究。物流任务分配研究方面已经取得了一定的成果，但是，在云环境下进行物流任务分配的研究并不多。
1.2.2 国内研究现状。
1.2.2.1 云物流概念的研究现状。
（1）云概念的研究现状。云是依靠互联网技术大规模集成信息，形成一个虚拟云端，云是近几年随着计算机技术和互联网的兴起而衍生出来的一种新型的应用技术。云环境是以计算机技术、服务器虚拟化为支持的网络环境的应用方式，可以在互联网上实现快速、准确、大规模的信息处理和交互[20].
（2）云物流概念的研究现状。云物流定义的概念还尚未形成公认的标准。目前，学术界中较为普遍的说法有三种：
陈平认为云物流是一种新型的数据和计算机服务方式，把物流企业的作业能力、配送资源和部门职能综合到云平台上，依靠云的大规模服务器和虚拟化技术，存储海量的物流信息，实现资源的高度共享，为信息水平不高的物流企业可以提供业务咨询，同时向资金和服务能力有限的物流企业提供业务援助和支持，平台在线出租物流软件[21];张明提出的云物流概念是基于云计算技术的，链接网上电子商务和网下物流运转两个系统，综合实现电子商务商家、客户、物流代理和辅助部门信息链的有效整合，形成统一的整体，云物流的主要工作包括商家和物流企业的信息采集、处理、传输和反馈等[22];徐颖认为云物流就是利用计算机和互联网的技术，实现物流运营和管理，以最经济的方式，按订单上要求的货物种类、配送地点和送达紧急程度进行分类，然后进行安排任务进行配送，从这个角度来说，第四方物流企业在一定程度也体现了云物流的功能和特点[23];由此可见，云物流是随着云技术和互联网的普及出现的，它是云在物流行业中的应用。基于现代物流的发展，在运作管理模式中引入了先进的云计算技术，依靠云的全天候服务、海量存储、低成本等优势和技术，实现物流行业深层次的信息共享，将涉及物流活动的所有主体和信息综合起来，在云计算、物联网、优化分析和智能分析技术的支持下，将企业、信息、物流及服务连成一体，提高物流资源的使用效率，将社会上闲散的物流资源汇集起来，满足中小物流企业无力承担的物流任务需求，优化社会物流资源配置，同时，云物流智能地将物流任务分解、组合，根据物流企业的综合实力，制定任务优化分配方案，在全社会范围实现物流资源按需分配[24].
1.2.2.2 云物流运作模式的研究现状。
王琦峰提出云物流是整合现代物流管理和物流运作的全新物流模式，提出云物流运作有按需动态服务、协同性、周期性、互操作性和自组织性特点[25];张建雄研究了在移动互联网行业的支持下云物流的雏形，揭示云物流如何利用移动互联的技术加快物流信息搜集和传递的方法，提高物流服务效率[26];张方风、俞华锋分析了基于云服务特征的物流公共信息平台，从 Iaas、Paas 和云联邦服务平台三个层面构建了云物流信息平台，协调云服务器实现均衡负载的问题[27];杨军，周道明对云物流平台上交通运输枢纽地的管理方法作了较多研究，提出了基于多 Agent 的信息安全集成原则框架，设计了用户可以从多个角度跨云团的使用云运输，并保证云平台系统信息安全的方法[28];杨军从云物流平台的应用及安全方面，构建了以私有云和公共云为背景的混合云物流模式，探讨将公司租用的云服务建立在防火墙之内，保证信息平台的安全[29];蔡国平从物流的角度，分析了物流业务配送流程，构建云物流信息平台，提出了基于配送中心的云平台架构方案，在云平台上租用库存管理软件和货物分拣识别系统[30].这些研究为云计算在物流行业的应用做了有益的尝试。
1.2.2.3 物流任务分配的研究现状。
非云物流任务分配的相关研究已经比较成熟，主要的研究成果有：宋杨用遗传算法，以最小成本和最短时间为目标，解决了 4PL 模式下物流任务分配问题[31];耿双军用匈牙利法分别研究了多目标和单目标的物流任务分配问题[32];龙军从计算机编程的角度研究了基于时间与费用双优化的虚拟企业调度算法，将任务完成的时间，加入到目标函数里[33];李波从计算机应用的角度研究了在分布式计算环境中，协同分配任务调度仿真系统[34];华夏渝从计算机运行的角度，研究了云计算环境中资源分配的算法，充分的考虑了计算机固有的属性和在一定负载计算情况下，计算节点执行预测的速度[35];史少锋研究了基于动态规划方法下，物流加工型企业生产任务的调度方法[36];李坤等人提出了云环境下以最大完工时间最短为评价任务分配是否合理的问题，基于改进蚁群优化算法使系统的负载程度达到均衡，得到任务处理的优化结果[37].
关于云物流任务分配的研究主要是计算机技术的角度出发的：方锦明研究了云计算中虚拟资源的调度方案和决策系统[38];王永贵等分别从计算机角度研究了基于改进蚁群算法和模糊聚类算法的云环境下任务调度策略和资源优化分配方案，加快了搜索速度[39,40];赵春燕在云资源管理中，考虑了基于用户满意度和服务等待时间，在理想的状态下实现每个服务器的最快处理速度[41];骆剑平提出了一种基于改进混合蛙跳算法的云物流任务分配方式，并验证其收敛结果是令人满意的[42].这些云物流任务分配算法能够一定程度上搜索出资源配置的满意解。
1.2.3 研究评述。
从国内外研究成果来看，关于云物流的研究，主要集中云物流平台的应用、云物流信息平台的设计、信息系统的构建和信息安全等方面[43];在物流任务分配方面前人有很多研究成果，已形成了成熟的理论体系。但是，现有的研究成果中还没有一个系统的云物流平台运作模式，没有阐述云平台是如何支持物流运作的，云物流运作流程是怎么样的；在云平台搜集、整理物流信息之后，是如何完成物流资源-任务匹配的，云计算是如何支持物流任务分配的，都还尚未有成体系的研究，所以本文主要的研究工作是构建云物流运作模式和云物流服务平台架构，搭建云物流平台运作流程，并为云计算分配物流任务提供编程规则和逻辑思路，云物流任务分配为云计算软件开发奠定基础。
1.3 研究内容及方法。
1.3.1 研究内容。
本文顺应先进的云计算技术发展趋势，旨在解决物流行业中存在的服务成本高和物流信息不对称的问题，将云计算应用到物流行业中，构建云物流运作模式，集合物流企业和社会闲散的物流资源，搜集中小企业无力承担或不愿承担的物流任务，在云物流平台上进行统一管理和分配。
第 1 章：绪论。介绍了本文的研究背景、选题意义、研究现状及主要内容和研究方法。
第 2 章：相关理论基础。云的基本理论中介绍了云的概念、云服务的部署模式、公有云的服务类型和云物流的特点，概括了现有的物流企业运作模式分类，阐述了本文求解任务分配问题用到的遗传算法的基本原理。
第 3 章：云物流运作模式的构建。首先，选定了云物流是构建在混合云服务模式的基础上，分析了云物流平台使用混合云的原因和优势；其次，构建云物流运作模式的内容、云物流平台体系架构和云物流平台的运作流程。
第 4 章：云物流任务分配。阐述了云平台分配物流任务的必要性，站在云平台的角度，结合云物流任务信息可分割、信息量大的特点，构建云平台上物流任务的分配过程和任务分配模型，借助 matlab2014a 求解，事实证明，新的分配方案在成本和时间上都优于现有的任务分配方案。云物流任务分配为云计算提供编程的规则和方法，为云计算的实现奠定基础。
第 5 章：应用例。本章利用第 3 章和第 4 章的研究成果，构建临沂市小商品云物流运作模式，并完成小商品云物流任务分配。
本文的组织结构框架图。
1.3.2 研究方法。
归纳分析法：搜集整理了国内外关于云物流管理、物流运作模式和物流任务分配的文献资料，并对研究成果及不足进行归纳分析。
定量研究法：应用多目标规划和遗传算法对物流任务进行分配，借助 matlab2014a 求得云物流任务分配模型的可行解。
实地访谈法：实地到访临沂市小商品批发城和物流园区，通过实地观察，对商品批发商和物流企业的管理人员进行采访，获得企业的第一手数据资料。
