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    內(nèi)河港口物流鏈資源協(xié)作調(diào)度的優(yōu)化仿真設(shè)計(jì)①

    2014-08-15 00:49:14
    中國商論 2014年28期
    關(guān)鍵詞:協(xié)作港口調(diào)度

    浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 丁榮濤

    隨著3G技術(shù)及信息化的普及,港口發(fā)展進(jìn)入了新的時(shí)代,構(gòu)建“港口虛擬物流鏈”也將成為發(fā)展的必然。虛擬物流鏈模式無論在理論研究、軟件開發(fā)還是實(shí)際應(yīng)用等方面的發(fā)展都剛剛起步。在理論研究方面,Hayuth Y. Hi11ing提出“邊緣港口挑戰(zhàn)”理論,認(rèn)為運(yùn)輸技術(shù)的進(jìn)步和運(yùn)輸體系的改變導(dǎo)致了港口從單純的運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榧\(yùn)輸、儲存、加工、包裝、分配等為一體的物流系統(tǒng),這導(dǎo)致了港口之間的競爭從區(qū)域內(nèi)的競爭轉(zhuǎn)向更大范圍的競爭。在實(shí)際應(yīng)用方面,虛擬物流這種先進(jìn)的物流管理方式已經(jīng)在國外某些吞吐量較大的港口開始推廣,例如新加波、鹿特丹、迪拜、釜山等幾個(gè)港口,正打造技術(shù)密集型的“智能港”,擬發(fā)展“虛擬物流鏈控制中心”,希望建立直通腹地的完整的大物流網(wǎng)絡(luò)。

    目前國內(nèi)外針對內(nèi)河港口物流鏈物流資源調(diào)度平臺設(shè)計(jì)和應(yīng)用的研究文獻(xiàn)較少。隨著物流鏈中各節(jié)點(diǎn)差異化、個(gè)性化、柔性化、敏捷化發(fā)展,對物流鏈調(diào)度問題在研究領(lǐng)域方面將呈現(xiàn)出更為復(fù)雜、精細(xì)化的趨勢。在計(jì)算方法上,隨著研究系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大,對可能使用算法的準(zhǔn)確性和收斂性要求更高。仿真技術(shù)提供了研究復(fù)雜問題的可能性,將仿真技術(shù)引入到多式聯(lián)運(yùn)資源調(diào)度問題的研究,可以充分發(fā)揮其優(yōu)勢,同時(shí)仿真技術(shù)可以與其他算法技術(shù)相結(jié)合,集成將成為解決問題的關(guān)鍵。

    1 系統(tǒng)需求分析

    物流鏈可以分為水平型的橫向聯(lián)盟和垂直型的縱向聯(lián)盟。橫向聯(lián)盟主要表現(xiàn)為集裝箱港口的聯(lián)盟發(fā)展,縱向聯(lián)盟包括:港口與貨主(客戶)聯(lián)盟、港口與航運(yùn)公司特別是集裝箱班輪公司進(jìn)行合作的聯(lián)盟、在港口內(nèi)或臨近地區(qū)的物流園區(qū)與臨港工業(yè)園區(qū)聯(lián)盟。物流鏈中的各聯(lián)盟機(jī)構(gòu)根據(jù)物流任務(wù)不同都會提出自己的物流需求。物流資源協(xié)作分配根據(jù)執(zhí)行任務(wù)和所屬成員不同,分為橫向協(xié)作和縱向協(xié)作。橫向協(xié)作主要是指為實(shí)現(xiàn)物流服務(wù)的快速響應(yīng),物流鏈具有相同功能的服務(wù)節(jié)點(diǎn)共同合作完成物流任務(wù)的相同環(huán)節(jié),通過分?jǐn)偝杀竞头窒硎找鏉M足物流需求;縱向協(xié)作則是指物流生態(tài)鏈中的上下游服務(wù)節(jié)點(diǎn)互相合作,分批分次完成物流任務(wù)。在物流任務(wù)協(xié)作招標(biāo)過程中,對于每一個(gè)參與協(xié)作的企業(yè),它們都有兩個(gè)選擇(參加、不參加),不同物流聯(lián)盟企業(yè)一定存在合作與競爭。為提高合作能力,避免有害競爭,首先要明確物流需求與各節(jié)點(diǎn)資源協(xié)作分配能力,從物流鏈、企業(yè)層和業(yè)務(wù)層三個(gè)層次建立物流需求與資源協(xié)作的概念模型,提高物流鏈整體的競爭與合作能力。保證企業(yè)在多變的外界環(huán)境影響下能通過預(yù)測節(jié)點(diǎn)間物流任務(wù)的需求和自身能力約束關(guān)系,較準(zhǔn)確地判斷和選擇自己的內(nèi)部資源配置分配,從而獲得更大的市場占有率。

    2 仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 物流鏈資源協(xié)作調(diào)度優(yōu)化仿真的評價(jià)指標(biāo)核心類庫設(shè)計(jì)

    測度物流鏈資源協(xié)作調(diào)度優(yōu)化仿真的常用指標(biāo)有貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流自營成本、委外成本、閑置資源管理成本和銜接成本。不同要素在不同物流階段評價(jià)重點(diǎn)不同,它們之間相互聯(lián)系、相互影響,共同服務(wù)于協(xié)作資源優(yōu)化配置評價(jià)系統(tǒng)的目標(biāo)。為解決內(nèi)河港口物流鏈環(huán)境中不同企業(yè)、不同物流任務(wù)條件下資源優(yōu)化配置評價(jià)元素的異構(gòu)性、分布性和多樣性,建立了一種隨元素信息而變化的動態(tài)熵權(quán)合成方法,將物流鏈寫作資源優(yōu)化配置調(diào)度問題轉(zhuǎn)換成可被描述的動態(tài)模糊群體決策過程,遵循層次化、構(gòu)件化和標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)原則完成相應(yīng)的核心類庫編碼。

    2.2 仿真單元異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與整合方法設(shè)計(jì)

    觸發(fā)數(shù)據(jù)處理Agent、配送管理Agent、包Agent、溝通協(xié)調(diào)Agent,各Agent各司其職,在處理自身問題的同時(shí)不斷進(jìn)行交互和信息共享,并行、協(xié)同地完成任務(wù),將任務(wù)結(jié)果反饋給界面Agent。內(nèi)河港口物流鏈中各仿真單元在各Agent協(xié)助下互相通信,交換數(shù)據(jù),協(xié)作計(jì)算,共同支持系統(tǒng)的上述功能。仿真系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)減少仿真單元軟件設(shè)計(jì)和開發(fā)上的復(fù)雜度,將物流鏈仿真平臺關(guān)鍵數(shù)據(jù)保存到規(guī)則數(shù)據(jù)庫中,規(guī)則數(shù)據(jù)庫支持不同數(shù)據(jù)資源的數(shù)據(jù)庫管理工具以及分布式仿真和協(xié)同環(huán)境支持結(jié)構(gòu)。為建立相關(guān)的仿真系統(tǒng)和體系結(jié)構(gòu)分析提供正確的、一致的和可重用的概念模型。最終使部署在不同系統(tǒng)上的仿真單元在MAS/SOA平臺上通過智能規(guī)則、演化算法、證據(jù)理論等智能技術(shù)上傳業(yè)務(wù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)。提供一個(gè)與物流業(yè)務(wù)過程相關(guān)的信息資源倉庫,信息資源庫由各種數(shù)據(jù)元素配置組成,各種數(shù)據(jù)元素可以配置完成不同的任務(wù),而由各種任務(wù)又可以配置成各種應(yīng)用,并且支持物流業(yè)務(wù)有序執(zhí)行。

    2.3 多式聯(lián)運(yùn)下的內(nèi)河港口物流鏈資源協(xié)作調(diào)度平臺設(shè)計(jì)

    構(gòu)建仿真平臺時(shí),綜合考慮區(qū)域制造企業(yè)集裝箱需求量及港口聯(lián)盟企業(yè)集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)能力的實(shí)際情況,遵循系統(tǒng)化、簡單化、多方位、規(guī)范化等規(guī)則,確定多式聯(lián)運(yùn)仿真模型的抽象粒度。采用復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(CAS)理論與智能Agent的模式來描述各物流節(jié)點(diǎn)仿真行為。針對多式聯(lián)運(yùn)物流配置的可能性與特異性,尤其是離線事件發(fā)生時(shí)的業(yè)務(wù)流程共性,仿真各物流配送節(jié)點(diǎn)作業(yè)流程的過程和資源優(yōu)化配置方法。建立多主體的CAS模型,模擬多式聯(lián)運(yùn)過程建立各物流活動節(jié)點(diǎn)的Agent,每個(gè)參與物流活動的組織主體將成為獨(dú)立的Agent,采集業(yè)務(wù)流數(shù)據(jù)。通過控制港口物流鏈在運(yùn)集裝箱數(shù)量和轉(zhuǎn)運(yùn)集裝箱數(shù)量,盡可能地發(fā)揮物流鏈物流服務(wù)能力,使得港口集裝箱裝卸總量滿足區(qū)域制造企業(yè)所需集裝箱在時(shí)間、重量上的要求,確定集裝箱物流平衡的優(yōu)化建模方案。

    2.4 面向多級成本核算的內(nèi)河港口物流鏈資源協(xié)作調(diào)度仿真優(yōu)化

    在整個(gè)內(nèi)河港口物流鏈活動過程中可能產(chǎn)生各種資源的占用與費(fèi)用支出,既包括物流鏈內(nèi)各節(jié)點(diǎn)物流運(yùn)營組織單獨(dú)作業(yè)所產(chǎn)生的內(nèi)部成本,也包括物流鏈各節(jié)點(diǎn)間協(xié)作交流時(shí)所產(chǎn)生的通信成本,還包括鏈內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)組織所產(chǎn)生的共同補(bǔ)償成本。內(nèi)河港口物流鏈的分布式成本核算與控制是分級管理的,以物流鏈及其內(nèi)部各企業(yè)單位為成本管理主體,分解、分配與動態(tài)調(diào)度物流鏈中的協(xié)作物流活動,根據(jù)物流業(yè)務(wù)的不同特性,計(jì)算產(chǎn)生的物流主要成本項(xiàng)目及成本發(fā)生的成本動因,整理成本項(xiàng)目之間的流程關(guān)系及相互作用關(guān)系。 GAA 算法的總成本近似計(jì)算仿真優(yōu)化方法,分解、調(diào)度和優(yōu)化物流成本,即在給定顧客需求、外部供應(yīng)和交納周期的情況下,運(yùn)用系統(tǒng)化的管理與控制方法模擬物流系統(tǒng)的運(yùn)行過程,集中探討集中式仿真與分布式仿真之間的動態(tài)銜接和信息交互關(guān)系。最后編碼實(shí)現(xiàn)核心算法軟件庫,完成物流鏈資源協(xié)作調(diào)度仿真平臺最優(yōu)目標(biāo)計(jì)算。

    2.5 仿真平臺部署及應(yīng)用實(shí)施

    物流協(xié)作調(diào)度優(yōu)化是一個(gè)多因素且因素之間關(guān)系復(fù)雜的非線性多重信息反饋系統(tǒng),各因素的相互作用決定了物流調(diào)度方案的確定過程和最終結(jié)果。本項(xiàng)目的數(shù)據(jù)來源分布在各異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)的提取和轉(zhuǎn)換上采用基于XML的數(shù)據(jù)集成中間件技術(shù)編寫一個(gè)通用的接口。通過接口將不同來源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,異構(gòu)數(shù)據(jù)庫用戶在中間層服務(wù)器上對從后端Web數(shù)據(jù)庫或其他應(yīng)用處來的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成。項(xiàng)目屆時(shí)將針對浙江海河聯(lián)運(yùn)和腹地經(jīng)濟(jì)特點(diǎn),選擇具有一定代表性的內(nèi)河、沿海港口及制造企業(yè),依據(jù)地理信息系統(tǒng),結(jié)合河道、公路和港口堆場三維地圖提供的準(zhǔn)確位置,使用帶堆場優(yōu)先級的水域船舶交通仿真和陸地集卡交通物流鏈仿真平臺,建立面向物流作業(yè)的分布式異構(gòu)協(xié)同系統(tǒng)。

    3 關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 基于博弈的資源需求與資源調(diào)度行為沖突協(xié)調(diào)機(jī)制

    從物流供應(yīng)鏈整體績效出發(fā),對于不同節(jié)點(diǎn)的可調(diào)度資源物流能力,采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的因子分析和回歸分析相結(jié)合方法進(jìn)行具體數(shù)據(jù)分析,將獲取得到的各項(xiàng)指標(biāo)劃分為物流生產(chǎn)資料獲取能力、物流任務(wù)交付能力、資源配置能力、一體化能力、敏捷能力、成本控制能力6個(gè)維度。根據(jù)內(nèi)河港口物流鏈各節(jié)點(diǎn)物流裝備和協(xié)作能力建立動態(tài)行為調(diào)度追蹤監(jiān)控模擬模型,該模型將根據(jù)參與物流行為的各裝備工作參數(shù)仿真整個(gè)物流任務(wù)活動過程中數(shù)據(jù)變化情況,設(shè)計(jì)異常狀況,制造沖突信號,所有數(shù)據(jù)包括沖突數(shù)據(jù)入數(shù)據(jù)庫,然后運(yùn)用博弈論中的合作對策理論和談判對策理論預(yù)先設(shè)置不同沖突的解決方案,重新分配物流鏈共同體參與的各成員資源。

    3.2 基于GAAA算法的多級物流成本控制

    內(nèi)河港口物流鏈成員類型不同、企業(yè)規(guī)模不同服務(wù)需求也不同,對物流時(shí)間、成本約束比較復(fù)雜,所以要對河港物流鏈相關(guān)的成本要素進(jìn)行識別和分類,包括基于各種約束條件下的物流服務(wù)企業(yè)選擇成本、庫存/倉儲成本、物流設(shè)施使用成本等。物流資源配送采用改進(jìn)的遺傳算法,即傳統(tǒng)的遺傳算法與蟻群算法的結(jié)合算法(GAAA)來實(shí)現(xiàn),將局部搜索和變異操作融入到遺傳算法的交叉與變異中去,通過對問題空間的快速而準(zhǔn)確的求解發(fā)揮兩種算法的優(yōu)勢。

    3.3 帶趨勢補(bǔ)償?shù)姆抡鎲卧g數(shù)據(jù)采集及擬合

    在調(diào)度資源分配實(shí)施過程中,參與物流活動的內(nèi)河港口物流鏈每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)都可能因?yàn)槠潢P(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)響應(yīng)變化而重新計(jì)算問題。模擬GPS物流追蹤業(yè)務(wù)流程建立節(jié)點(diǎn)間物流活動的車船工作數(shù)據(jù)模型,把各裝運(yùn)任務(wù)當(dāng)作離散事件,根據(jù)船舶和車輛運(yùn)輸計(jì)劃和運(yùn)輸參數(shù)生成港口船舶岸橋裝卸、堆場轉(zhuǎn)移,集卡轉(zhuǎn)運(yùn)實(shí)時(shí)工作數(shù)據(jù),補(bǔ)充航運(yùn)交通和道路交通突發(fā)狀況信息和狀態(tài)變量,設(shè)計(jì)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提出帶趨勢補(bǔ)償?shù)慕M合元模型,杜絕仿真單元間數(shù)據(jù)擬合滯后現(xiàn)象,解決仿真單元決策誤差問題。

    3.4 基于SOA模式的港口物流鏈MAS規(guī)劃與設(shè)計(jì)

    充分利用現(xiàn)有的Agent智能代理實(shí)現(xiàn)技術(shù),結(jié)合HLA標(biāo)準(zhǔn),利用SOA實(shí)現(xiàn)“LSE”,內(nèi)嵌于各物流節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)管理系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)的聯(lián)接和整合,采集仿真數(shù)據(jù),快速配置各物流網(wǎng)點(diǎn)資源,實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對點(diǎn)的信息傳遞反饋仿真結(jié)果?;赟OA模式的港口物流鏈MAS構(gòu)建可以用語義網(wǎng)代替標(biāo)準(zhǔn)的Web網(wǎng),用本體詳細(xì)描述各種資源之間的聯(lián)系,解決虛擬物流鏈系統(tǒng)內(nèi)信息共享和信息交互問題。在自動化系統(tǒng)與“信息交換服務(wù)”基礎(chǔ)上,根據(jù)協(xié)作調(diào)度需要生成各類在運(yùn)貨物的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)視圖。

    [1] 丁榮濤.基于合作博弈的港口物流鏈云服務(wù)組織方法[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,54(3).

    [2] 高鵬,金淳,鄧玲麗.港口多式聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)銜接問題及建模方法綜述[J].科技管理研究,2010(23).

    [3] 丁榮濤.服務(wù)驅(qū)動下的云制造物流資源協(xié)作評價(jià)與聚集[J].科技管理研究,2012,34(9).

    [4] 張旭.基于GAAA算法的循環(huán)物流成本仿真和優(yōu)化的研究[D].天津財(cái)經(jīng)大學(xué),2009.

    [5] 楊峰.面向效能評估的平臺級體系對抗仿真跨層次建模方法研究[D].國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2003.

    [6] 郭玉.基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2008.

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