孟升：基于灰色物流运输模型的体育物流线路优化方法 技术与方法
doi：l0．3969／j．issn．1005-152X．2013．09．071
基于灰色物流运输模型的
体育物流线路优化方法
孟 升 血 丌
(河南工业职业技术学院，河南 南阳 473009)
[摘 要】利用神经网络方法，对采集的体育用品相关数据进行训练，从而为体育物流线路优化提供准确的数据基础。根据上
述数据，建立灰色物流运输模型，选取合理的体育物流线路，从而实现体育物流线路优化。实验结果表明，利用本文算法进行体育
物流线路优化 ，能够提高体育物流的运输效率，降低体育物流的运输成本，取得了令人满意的经济效益 ，在实际的运输过程中，具
有较强的可操作性。
【关键词】体育物流；路径选取；物流网络；灰色物流运输模型
【中图分类号]C80—052 [文献标识码】A 【文章编号11005—152X(2013)09—0235—03
Route Optimization of Sports Utility Logistics Based on Grey Logistics Transportation M odel
Meng Sheng
fHenanVocational＆TechnicalCollegeofTechnology，Nanyang473009，China)
Abstract：In this paper，using the method ofneural network，we trained the data collected that was relevant to sports utilities to provide the
accurate fundamental data for the optimization of route of sports utility logistics．According to the above data，we established a grey logistics
transportation model，selected the suitable route and then realized the optimization of the route．Then through an experiment，we applied the
algorithm proposed in this paper and found that the algorithm could improve the transportation efficiency and lower the tran sportation cost ofthe
sports utility logistics．
Keywords：sports utility logistics；path selection；logistics network；grey logistics transportation model
1 引言
随着经济的快速发展和人们生活水平的不断提高，人们
对于身体素质越来越重视_1】。在体育训练过程中，体育用品也
占据着十分重要的地位。在体育用品生产、销售过程中，存在
较多的流通环节，流通的费用比较高，造成体育用品生产企业
和销售企业缺乏足够的市场竞争力 。因此，需要对体育物流
线路进行优化处理，采取新的运输方式，降低体育用品的流通
成本 ，从而增加企业的核心竞争力 。因此，体育物流线路优化
问题，已经成为体育领域需要研究的热点问题，受到了诸多学
者的关注嗍。现阶段，主要的体育物流线路选取方法包括基于
蚁群算法的体育物流线路选取方法、基于神经网络算法的体
育物流线路选取方法和基于粒子群算法的体育物流线路选取
方法[51。其中，最常用的是基于粒子群算法的体育物流线路选
取方法[61。由于体育物流线路优化方法应用范围十分广泛 ，因
此受到了很多专家的重视，成为大家研究的热点课题 ，有着广
阔的发展前景和良好的发展空间[71。
供应链体系下的体育物流是我国未来体育用品生产、销
售领域发展的一个主要方向，也是解决当前体育用品物流成
本过高的一种有效方式 。建立物流网络是实现供应链物流一
体化的一种主要途径，也是降低物流成本、提高企业竞争力的
重要手段。其特征是在体育用品流通过程中，根据不同层次的
物流运输环境建立一个网络，并建立共同的物流节点，实现资
源整合 ，最终实现物流成本的最小化。
在体育物流网络中，路径的选取至关重要，直接关系到体
育物流网络的性能。因此，体育物流网络中的路径选择是建立
体育物流网络的核心问题。为此，提出了一种基于灰色物流运
输模型的体育物流线路优化方法。根据神经网络方法，对体育
物流参数进行训练。建立灰色物流运输模型，选取合理的体育
[收稿日期]2013—04—03
[基金项目】城乡一体化进程中新型农村社区体育发展模式研究(2012B215)；豫西南新农村体育文化建设的可持续发展研究(122400430048)；河
南省高职院校大学生健康活动现状研究(SKL一2010—2478)
[作者简介】孟升(1968一)，男，河南南阳人，体育硕士 ，副教授 ，研究方向：学校体育教育。
_23
技术 与方法 物流技术2013年第32卷第9期(总第288期)
物流线路 ，从而实现体育物流线路优化。实验结果表明，利用
本文算法进行体育物流线路优化，能够提高体育物流的运输
效率，取得了令人满意的效果。
2 传统体育物流线路选取方法原理
利用传统算法进行体育物流线路选取，能够选取合理的
体育物流线路。其步骤如下：
设体育物流线路中的运输节点数目是k，物流中心的数目
是P，物流线路中的经销商层次数目是 R ，体育物流线路中第
k个节点是 U ，gi是体育物流网络中第J个销售层次， ；是每
个体育物流线路的成本参数。利用公式(1)能够计算体育物流
网络中选取的路径参数：
R ．COSk．P
素 ‘ )
利用公式(2)能够计算体育物流线路运输成本参数：
Ⅳ={／僻q·仍 ⋯·· 仉 (2)
在体育物流网络中，体育用品经销商的分布情况能够用
图 1进行描述。
图 1 经销商分布图
利用传统算法进行体育物流线路选取，获取的结果能够
用图 2进行描述。
图 2 体育物流线路分布图
在体育物流网络中，经销商的层次数目越多，流通环节越
多，将造成物流成本增加，从而降低了体育生产企业和经销企
业的竞争力。根据公式(1)能够得知，假设体育物流线路中的
经销商层次数目增加，将造成选取的路径参数增加。根据公式
(2)能够得知，体育物流网络中选取的路径参数增加，将造成
体育物流线路的运输成本参数增加。
3 体育物流线路优化方法
_23
3．1 体育物流相关数据训练
利用神经网络方法，可以对体育用品相关数据进行训练。
建立的神经网络结构能够用图3表示。
输入层
隐含层
输出层
图3 神经网络结构图
隐含层中的神经元能够用jk=(jk ,jk：，．．．Jk 进行描述，隐含
层输出的结果能够用jq=(jq。,jq ．Jq 进行描述，输出层输入的
数据能够用 ak= 。，ak ，．．．，aka进行描述，输出层输出的结果能
够用aq=(aq ，aq ，．．．，aqO进行描述。
利用下述公式，能够计算体育物流线路参数，并将其输入
到神经网络中：
z(m一1)=[zl(m一1)，·一，m2( 一1)，Zq+l( 一1)，·--，z }( 一1)
= 【口( 一1)，·一，a(mIg)，w(m一厂)，．--，w(m一厂一 )】
zl(m一1) a(m一1)，。一，zg(埘一1) a(m—日)，z口+1( 一1)
w(m一厂)， 一，gqk(m—1) w(m一厂一p)
qk=q+p+1 (3)
神经网络的输出数据能够用下述公式进行计算：
(哟=矗(z 一 = ∑ ∑ zk(m一1)+ 】]+ ](4)
1=1 k=-I
其中，k=l，_，．2．．，Q。，1=1⋯2．．，Q：，Q。和 Q：分别是前两层神经
元的数目，yu是这两个层次之间的权值系数，p 是偏移量。
根据神经网络的输出结果 ，可以得到下述公式：
口 臼
+1)= z 一 = 诃 一1)+ 卫+ (5)
／．--1 k=l
其中，n=l⋯2．．，P，Q是神经网络输出结果的帧长。
由于体育经销商的数目和物流成本是不断发生改变的，
造成与其对应的权值系数也会发生变化，从而导致获取的输
出结果不断趋近于理想值。
设置神经网络的输入层中的元素数量是q，隐含层中的元
素数量是 r。利用公式(6)能够描述需要输入到神经网络中的
体育物流参数：
z (zl，Z2，⋯ ，zq) (6)
体育物流网络的最优数据集合可以用公式(7)进行描述：
= (ex，口2，⋯， ) (7)
3．2 建立灰色物流运输模型
利用灰色物流运输模型，能够计算体育物流线路中的运
输路径，从而获取物流运输网络中最合理的运输方式。其步骤
如下。
设置 IP(p，q)是灰色物流运输模型函数 ，一般情况下是会
不断发生改变的，其中包含体育物流变量和微分方程。
设置全部体育用品经销商构成的集合是 IP(p，q)，对获取
的结果进行累加处理，可以获取新的集合 z(n。获取的体育物流
数据需要满足下述条件：
+ z(1)_w —- + z w
dv
(8)
孟升：基于灰色物流运输模型的体育物流线路优化方法 技术与方法
其中，X和W是体育物流网络中的未知数据。对公式(8)进
行变换处理，可以获取公式(9)：
z +1)：(z(1)一 一壮+ (9)
根据最小二乘法，对体育物流线路网络问题求解，能够得
到下述结果：
(DUD)-IDUA2 (1o)
其中，
D =
一 I)(1) )(2) 1
一 I)(2) (3) 1
一 [z(1 (p一1)+z(1 (p)1
= (z(。 (2)，z(。 (3)，⋯，z(。 (p))
将上述体育物流数据代人到微分方程中，可以得到灰色
物流运输模型见公式(1 1)。
(v+1)：(z(。 (1)一 8一 + (】1)
z Z
根据上面阐述的方法，能够建立灰色物流运输模型，从而
实现体育物流线路的选取。
4 实验结果分析
为了验证本文算法的有效性，需要进行一次实验。建立一
个体育用品物流网络，体育用品生产企业构成的集合用 Bj=
{B ，B2，⋯，B }进行描述，选取三种不同的体育用品进行实验。
体育用品生产企业运输成本权值系数能够用表 1进行描
述。
表 1 运输成本数据表
节点 B1 B2 B3
1 O．98 0．37 O．65
2 0．72 0．29 0．27
3 O．28 0．66 0．75
4 0．19 0．58 0．64
5 0．88 O．73 O．48
6 0．56 0．19， 0．68
7 0．38 O．O6 O．75
8 0．95 0．37 0．28
9 0．21 0．19 O．2l
l0 O．O8 O．54 O．34
分别利用传统算法和本文算法进行体育物流线路优化，
体育用品需要运输的距离用图4进行描述。
在上述运输过程中，需要的运输成本用图 5进行描述。
根据图4和图5能够得知，利用本文算法进行体育物流
线路优化，选取的路径比传统算法更加直接，极大地降低了运
输成本，充分展示了本文算法的优越性。
／
／ 信统算法 J
、
／ ， ／
——_— __ ．．本文 法
l 2 3 4 5 6 7 8 9 10
经销商层扶数目，个
图4 不同算法路径距离趋势图
／
／ 传统算法 ／
一
一
／ ，
0 — ／
l 2 3 4 5 6 7 8 9 10
经销商层、文数目／个
图5 不同算法运输成本趋势图
对上述实验过程中的相关数据进行整理分析，得到表 2
和表 3的结果。
表2 传统算法实验数据表
运输成本(元／ 经销商层次数目(个) 路径距离 (
km)
tee)
1 23 3
2 78 5
3 l24 7
4 156 11
5 178 13
6 217 14
7 356 18
8 457 21
9 489 24
10 537 27
通过上述实验能够得知，利用本文算法进行体育物流线
路优化，能够避免传统算法由于体育用品经销商层次数量过
多造成的物流成本过高的缺陷，从而降低了体育物流的运输
成本，最终增加了体育用品相关企业的竞争力。
(下转第 250页)
_237-
0 0 0 0 0 0 0 ∞ ∞ ∞ 加
路 径 距 丙，
∞ 巧 加 坫 0
运输成 本，元 ，件
技术 与方法 物流技术2013年第32卷第9期(总第288期)
各不相同，应根据物流业服务的特性实施差别税率制度。
5．2 理清促进物流业发展的具体税制优化思路是构
建现代物流体系的基础
第一，优化物流业增值税制。以国家实行增值税扩围改革
试点为契机，逐步扩大物流产业增值税的税收优惠范围，在确
定优惠范围时，充分考虑重点行业和重点区域 ，对需要国家财
税给予支持的行业和地区规定优惠税率。第二，调整物流业营
业税制。调整和细化物流业营业税税 目，调整物流业营业税计
征方式。为了鼓励物流业发展，在区分不同物流业性质的基础
上，可实行有差别的营业税政策。对国家重点鼓励和需要扶持
的物流企业，可实行免征额和提高起征点的营业税优惠措施。
第 ，完善物流业所得税制。在现有所得税优惠体系的基础
上 ，制定针对物流业所得税的优惠政策。支持物流业的研发和
生产 ，细化物流业新产品、新技术 、新工艺的认定标准。对新办
的物流企业，从获利年度起给予一定年限的所得税减免政策。
第四，规范物流业其他税收优惠。目前针对物流业的其他税收
优惠仅散见在个别文件中，对物流业的税收优惠政策较少。为
了提高对物流业发展的支持力度 ，规范物流业税收优惠政策 ，
需要根据物流业特点制定有针对性的税收优惠政策 ，并提高
立法层次。
5．3 改进财政支出政策是加强物流基础设施建设的
必要条件
我国大部分物流企业规模小，经济效益低 ，资产信用不
足，普遍存在融资困难的现象。南于资金缺失，物流企业难以
向大型化发展，国家需要改进财政支出政策，加大对物流产业
的扶持力度。第一 ，加大对物流业扶持力度，推动物流业有序
发展。在专项资金上给予物流业支持，减缓物流业融资困难问
题。第二，扩大对物流业扶持面，推动物流业整体发展。我国物
流业整体发展水平较低 ，需要全面扶持而非个别扶持。第三，
运用多种财政1 具，促进物流业融资能力提高。可以通过政府
融资担保 、财政补贴 、设立专项资金等多种财政T具，促进物
流业融资能力提升。政府对物流业的财政支持要贯彻始终，待
物流业完全进入成熟期后方可逐步退 。
5．4 提升对物流企业自主创新的税收激励是降低物
流业成本的重要驱动力
增强 自主创新能力是建立社会化、专业化 、信息化的现代
物流服务体系的核心环节 ，是降低物流业成本的重要驱动力 。
增强物流业 自主创新能力 ，必须在深刻把握物流业发展特征
和创新能力的基础上 ，加大财税政策扶持力度。第一 ，加快增
值税扩围的步伐 ，对创新产品给予增值税优惠。第二 ，发挥关
税对物流业 自主创新的调节作用。加快培育物流业自主创新
能力既要靠物流业自力更生，又要借助技术的吸收引进。因此
要发挥关税对物流业 自主创新的调节作用，优化关税结构、完
善m口退税政策。改变关税优惠政策重实物轻技术的倾向，加
大对物流业核心技术进口的税收优惠和物流业 自主知识产权
的}fI口激励。
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(上接第237页)
表 3 本文算法实验数据表
路径距离 (km) 运输成本(元／ 经销商层次数目
(个) 件
)
l 31 3
2 45 4
3 47 4
4 61 5
5 79 5
6 98 7
112 9
8 134 9
9 156 10
10 l78 1l
5 结束语
本文提出了一种基于灰色物流运输模型的体育物流线路
优化方法。根据神经网络方法对体育物流参数进行训练。建立
_250-
灰色物流运输模型，选取合理的体育物流线路，从而实现体育
物流线路优化。实验结果表明，利用本文算法进行体育物流线
路优化 ，能够提高体育物流的运输效率，取得了令人满意的效
果。
【参考文献]
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