城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)程中的貨物中轉(zhuǎn)倉儲模型優(yōu)化

云南財經(jīng)大學(xué)物流學(xué)院 昆明 650221

摘要：本文以城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為基本視角，通過對一體化供應(yīng)鏈思想下的貨物中轉(zhuǎn)倉儲業(yè)務(wù)進(jìn)行建模，并采用混合微粒群算法對該模型進(jìn)行了求解，得出符合新型城鎮(zhèn)化建設(shè)質(zhì)量要求的配送調(diào)度計劃。優(yōu)化結(jié)果對于物流業(yè)務(wù)的實際運(yùn)行具有重要的借鑒意義。

關(guān)鍵字：城鎮(zhèn)化建設(shè)質(zhì)量；裝箱問題；約束優(yōu)化；成本最小化；混合微粒群算法

1、引言

2013年12月4日召開的中共中央政治局會議中，城鎮(zhèn)化成為會議焦點(diǎn)中的焦點(diǎn)。城鎮(zhèn)化進(jìn)程的健康有序推進(jìn)，不僅關(guān)系到我國能否有效擴(kuò)大內(nèi)需，更關(guān)系著我國能否真正轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式、實現(xiàn)現(xiàn)代化目標(biāo)。但是，目前在大力推進(jìn)城鎮(zhèn)化的同時，物流基礎(chǔ)設(shè)施的相關(guān)建設(shè)作為城鎮(zhèn)化實施的必要環(huán)節(jié)[1][2][3][4]，卻很難達(dá)到城鎮(zhèn)化迅猛發(fā)展的基本要求。因此，如何對物流基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)構(gòu)和規(guī)模進(jìn)行設(shè)定和規(guī)劃以促進(jìn)其效用發(fā)揮到最大水平，是在城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展的政策前提下亟需解決的重要問題。

隨著近年來物流行業(yè)的發(fā)展，各類對于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件下的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)研究層出不窮。Nicolas R等[5]比較研究了巴黎大區(qū)三大物流位置：包裹服務(wù)終端、配送中心和內(nèi)陸港口的空間邏輯，其物流場所的多樣性揭示了制定實施大規(guī)模物流規(guī)劃項目對巴黎經(jīng)濟(jì)的帶動作用；Banister、Berechman[6]論述了發(fā)達(dá)國家物流基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮作用的三個條件；James J等[7]指出交通運(yùn)輸政策干預(yù)對偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展更為重要，并闡述了其間巨大的經(jīng)濟(jì)利益和實證重要性；王之泰[8]提出物流基礎(chǔ)設(shè)施平臺決定了物流的速度、物流量、物流現(xiàn)代化水平和物流運(yùn)作方式等問題，強(qiáng)調(diào)我國發(fā)展現(xiàn)代物流應(yīng)該把基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)平臺的構(gòu)建放在優(yōu)先位置；董龍云[9]基于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的交通物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)問題的內(nèi)涵進(jìn)行了深入分析，提出了交通物流基礎(chǔ)設(shè)施可持續(xù)發(fā)展的必要性。另外，Kai H等[10]認(rèn)為對中國中東部物流基礎(chǔ)設(shè)施的投資建設(shè)與物流增值效應(yīng)互為Granger 原因；董大朋[11]通過計量分析表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間具有正向的相互促進(jìn)作用，而且兩者之間表現(xiàn)出雙向格蘭杰因果關(guān)系；耿勇[12]基于系統(tǒng)綜合評價方法與多系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展評價方法，構(gòu)建了物流基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)性分析模型。

綜上所述，目前國內(nèi)外對物流基礎(chǔ)設(shè)施的研究主要集中于以下幾點(diǎn)：

（1）絕大多數(shù)研究側(cè)重于物流基礎(chǔ)設(shè)施對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性研究，對物流基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)和規(guī)模建設(shè)的量化研究相對于定性研究較少；

（2）目前的研究大部分著眼于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對其與物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的相關(guān)性研究已較為成熟，而對新型城鎮(zhèn)化建設(shè)政策形態(tài)下的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的研究仍需要細(xì)化。

為了解決上述研究問題，本文著眼于新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以決定其規(guī)模與結(jié)構(gòu)的物流中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)為切入點(diǎn)，采用定量研究的方法解決城鎮(zhèn)化進(jìn)程中物流中轉(zhuǎn)的綜合調(diào)度問題，為提升城鎮(zhèn)化質(zhì)量過程中的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供理論借鑒。

2、問題描述

隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)程的加快，物流中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展迅速。現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施能否有效利用和持續(xù)使用，成為影響城鎮(zhèn)化建設(shè)質(zhì)量的重要因素。因此，如何在成本最小化的前提下，實現(xiàn)物流相關(guān)資源的有效配置，成為綜合調(diào)度物流中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵所在。本文主要針對城鎮(zhèn)化建設(shè)下的物流中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)進(jìn)行建模，從約束優(yōu)化和裝箱問題著手，研究貨物中轉(zhuǎn)的配送調(diào)度問題。

設(shè)某第三方物流公司總部有一個倉庫，客戶公司將貨物批量運(yùn)輸至該倉庫，并要求盡快將貨物運(yùn)達(dá)業(yè)務(wù)范圍內(nèi)的各個城鎮(zhèn)，每個城鎮(zhèn)均為一個物流節(jié)點(diǎn)。其間物流成本主要由倉儲成本和配送成本組成。因此，為了使成本最小化以獲取最大利潤，物流公司需要綜合調(diào)度貨物的出入庫、裝卸、搬運(yùn)和配送行車計劃，依照客戶需求，將貨物運(yùn)送至目標(biāo)城鎮(zhèn)，進(jìn)而通知目標(biāo)客戶取貨。

3、條件假設(shè)

為了使優(yōu)化結(jié)果更具說服力，本文需要做如下簡單假設(shè)：

（1）物流公司所有配送車輛核載量相同；

（2）配送車輛能在一天之內(nèi)往返于總部與城鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)之間；

（3）倉儲和裝卸搬運(yùn)只考慮貨物的體積；

（4）同一客戶發(fā)送的同一批次貨物有且只有一個已知為常數(shù)的體積；

（5）為提升資源利用效率，配送車輛滿載率達(dá)70%以上才能發(fā)車，否則延遲為第二天發(fā)車，同一客戶的貨物可能分多天發(fā)貨；

（6）所有線路的單位里程成本相同；

（7）每日工作結(jié)束時，總部剩余貨物不得超過倉儲容量；

（8）貨物發(fā)到各城鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)后，客戶能于當(dāng)日取走全部貨物；

（9）客戶需提前三日告知發(fā)貨計劃，并于第三天準(zhǔn)時將貨物運(yùn)達(dá)物流公司總部；

（10）同一客戶三日內(nèi)多次發(fā)貨視作多個客戶；

4、系統(tǒng)建模

設(shè) 送貨信息明確，公司下屬城鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)為 ，其倉儲容量相同且為 ；公司總部倉儲容量為 ；當(dāng)前日期為 ；公司總部到各城鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)的距離為 ；配送車輛核載量為 ；配送車輛數(shù)量為 ；單位里程成本為 ；單位體積貨物的倉儲成本為 ；第 個客戶運(yùn)達(dá)總部的貨物數(shù)量為 ，體積為 ，目標(biāo)地點(diǎn)為 ；入庫時間為 ，實際入庫數(shù)量為 ；設(shè)決策變量為每種貨物每天的出貨量 ，由于初始庫存為0，進(jìn)貨量固定，故最小化保管成本的方法即盡可能將貨物運(yùn)達(dá)目標(biāo)城鎮(zhèn)以減少庫存成本，

其中，目標(biāo)函數(shù)（1）表示費(fèi)用最小化；式（2）保證了某客戶的全部貨物可在T+1日內(nèi)全部送達(dá)；式（3）是每天的實際入庫量表達(dá)式；式（4）保證了貨物的出庫量不多于入庫量；式（5）表示不同于標(biāo)準(zhǔn)BPP（裝箱問題）中的貨物裝載，要求滿載率高于70%時發(fā)車；式（6）、式（7）保證了運(yùn)達(dá)各城鎮(zhèn)節(jié)點(diǎn)的貨物數(shù)量不高于該點(diǎn)的倉儲容量；式（8）保證了剩余貨物數(shù)量不高于總部倉儲容量。綜上所述，本模型為一定約束條件下的整數(shù)優(yōu)化問題。

5、算例求解

本文采用混合微粒群速算法中的貪心算法對具體算例進(jìn)行求解，原理為將貨物盡可能裝滿車輛，隨后不斷增加車輛數(shù)，直至貨物全部裝完。

（1）計算貨物總體積，若貨物裝載率超過一輛車的70%，則n=1；否則，n=0；若貨物量大于車輛核載量，則轉(zhuǎn)（2）；

（2）設(shè)當(dāng)天運(yùn)達(dá)總部的貨物單位體積價值為1，前一天運(yùn)達(dá)的貨物單位體積為10，按（1）所述將部分貨物裝入同一輛車，并要求裝載的貨物總價值最大，n= n +1；如此保證了前一天的貨物可優(yōu)先裝車。

（3）若剩余貨物數(shù)量 ，則n= n +1，否則n= n，結(jié)束；否則轉(zhuǎn)（2）。

通過算例可以清晰地得到如下幾個方面：

（1）使用該調(diào)度計劃，車輛的裝載效率最高，實現(xiàn)了資源的最大化利用，有效減少了資源浪費(fèi)現(xiàn)象；

（2）根據(jù)貨物的實際體積和配送車輛的裝載容量，算法求解出了有效的發(fā)車數(shù)量和配送總成本，為配送的調(diào)度安排提供了理論借鑒；

（3）調(diào)度計劃隨客戶數(shù)量、貨物種類和配送時間等因素所影響，若采用人工編制的方法會耗費(fèi)大量的人力成本，且效果不一定能盡如人意，但采用優(yōu)化算法則能在較短的時間內(nèi)得到滿意解。實驗結(jié)果顯示混合微粒群算法能較好地解決此類問題。

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