基于改進(jìn)SLP理論的鐵路電商物流中心布局研究

陳國華

(蘭州交通大學(xué)交通運輸學(xué)院 ，甘肅 蘭州 730070)

在布局規(guī)劃問題上，電子商務(wù)環(huán)境下的物流中心與傳統(tǒng)意義上的鐵路物流中心既有共同點也有區(qū)別，在布局時除了要滿足一般物流的需求特征，還要結(jié)合電子商務(wù)環(huán)境特征對鐵路物流中心進(jìn)行布局規(guī)劃。目前我國多數(shù)物流中心的布局設(shè)計過程中人為經(jīng)驗因素起到了重要作用，設(shè)計過程缺乏科學(xué)性，很容易使當(dāng)前設(shè)計的物流中心不能滿足日后的需求。鐵路物流中心一般建設(shè)規(guī)模較大涉及因素較多，如果建成以后發(fā)現(xiàn)設(shè)計不合理再繼續(xù)進(jìn)行擴(kuò)建改造往往就會耗資巨大，而且會造成設(shè)施設(shè)備及土地的資源浪費，所以科學(xué)合理的進(jìn)行布局十分必要。

目前針對布局問題的研究方法主要有數(shù)學(xué)模型法、系統(tǒng)化布置方法(SLP)以及計算機(jī)仿真等方法[1]。SLP的布局規(guī)劃方法研究較早且已成熟，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域。本文在主要考慮鐵路電商物流中心功能的基礎(chǔ)上，對規(guī)劃區(qū)域設(shè)計出合理的功能區(qū)域。將改進(jìn)SLP的方法應(yīng)用在鐵路物流中心的功能區(qū)布局上，建立功能區(qū)間的物流關(guān)系和非物流關(guān)系，然后計算出功能區(qū)間的綜合相互關(guān)系。綜合考慮，建立了物料搬運總成本最小、功能區(qū)之間物流關(guān)系最大和土地改造成本費用最小這3個方面的布局模型。

由于構(gòu)建的模型涉及多個變量，并且公式間往往存在各種矛盾相關(guān)性，通過列舉并代入的方法可以發(fā)現(xiàn)模型有多個滿足條件的解，但是很難通過有限的計算獲得最優(yōu)的解[2]。在求解這類NP困難問題的時候，通常采用啟發(fā)式算法[2]，本文采用遺傳算法對布局模型求解，最后通過遺傳算法求得最優(yōu)解。

1 鐵路電商物流中心功能區(qū)布局方法

鐵路電商物流中心總體布局規(guī)劃過程主要分為3部分，第1部分是對功能區(qū)的定位和劃分；第2部分是將改進(jìn)SLP理論應(yīng)用在布局規(guī)劃中，得出物流中心內(nèi)功能區(qū)間的綜合關(guān)系；第3部分是構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，并應(yīng)用遺傳算法對模型求解。

1.1 鐵路電商物流中心功能區(qū)劃分

電子商務(wù)最大的特征就是效率高，當(dāng)消費者從網(wǎng)上下單之后，商品就需要在很短的時間內(nèi)送到消費者手中，所以就需要對物流中心合理規(guī)劃，以期能夠滿足電商高效率的要求[3]。電子商務(wù)環(huán)境下鐵路物流中心需要對貨物進(jìn)行收貨、儲存、分揀、包裝、發(fā)貨配送和退貨接收等工作[4]，根據(jù)這些工作特征的需要，將物流中心分為收貨區(qū)、存儲區(qū)、揀貨區(qū)、包裝區(qū)、發(fā)貨區(qū)、退貨區(qū)、設(shè)備區(qū)、辦公區(qū)這8個功能區(qū)域，見表1。

表1 功能區(qū)介紹Table 1 Introduction of functional areas

1.2 改進(jìn)SLP理論

自1961年Muther創(chuàng)造性地提出SLP理論后，不斷有學(xué)者對SLP方法進(jìn)行研究并提出了改進(jìn)意見，本文依據(jù)SLP理論對電子商務(wù)環(huán)境下鐵路物流中心進(jìn)行布局規(guī)劃[5]。SLP理論經(jīng)過實際大量的應(yīng)用被驗證，適合于封閉的有限空間[6-7]，但物流中心是一個很大的宏觀空間，并且受到外部因素的影響很大。而且，傳統(tǒng)的SLP方法需要很大程度上依靠人的主觀經(jīng)驗和能力，并且布置過程也需要進(jìn)行大量的手工調(diào)整工作。所以，為了布局過程更加地科學(xué)性和簡潔性，本文對SLP布局理論進(jìn)行改進(jìn)，將綜合關(guān)系表結(jié)合數(shù)學(xué)模型，然后用遺傳算法求解，最終得到優(yōu)良的布局方案。改進(jìn)的SLP布局方案如圖1所示。

圖1 改進(jìn)SLP方法步驟圖Fig. 1 Step diagram of improved SLP method

從圖1中可以看出，依據(jù)改進(jìn)的SLP方法進(jìn)行布局，第一步進(jìn)行功能區(qū)劃分；然后分析各個功能區(qū)間的物流相互關(guān)系和非物流相互關(guān)系，再確定綜合關(guān)系表；接下來建立綜合關(guān)系最大、物料搬運成本最小、土地面積利用率最大、土地改造成本最低的多目標(biāo)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型；最后用元啟發(fā)式算法遺傳算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，得出最優(yōu)的布局方案。

1.3 鐵路電商物流中心布局問題的數(shù)學(xué)模型

在約束條件的基礎(chǔ)上建立數(shù)學(xué)模型，然后對模型進(jìn)行處理，最后通過遺傳算法進(jìn)行求解。

1.3.1 模型建立

1.3.1.1 模型假設(shè)

在對鐵路電商物流中心進(jìn)行模型構(gòu)建之前需要先做一些假設(shè)：

(1)假設(shè)要布局的園區(qū)總面積為已知，并且園區(qū)形狀規(guī)則，文中按矩形來考慮，并且功能區(qū)的中心在矩形的中心上；

(2)假設(shè)園區(qū)中所要布局的功能區(qū)形狀也都為矩形，并且都布局在園區(qū)的一個平面上，可以分布在不同的行上；

(3)假設(shè)不同的功能區(qū)在園區(qū)布局不能占據(jù)同一個位置；

(4)假設(shè)每一個功能區(qū)面積確定后長寬的比例都要在一個范圍內(nèi)變動；

(5)假設(shè)各功能區(qū)的邊都與園區(qū)的邊界平行，并且功能區(qū)之間都有通道設(shè)置；

(6)假設(shè)功能區(qū)的出入口都設(shè)置在各功能區(qū)邊界的中點上。

(7)假設(shè)土地的改造成本是由現(xiàn)有土地的承載能力和要建的功能區(qū)所需的承載能力兩個參數(shù)決定的變量。

將要規(guī)劃的物流中心總體看成是一個大的坐標(biāo)平面，以左下角的邊界交點處作為坐標(biāo)原點，將長度作為X軸方向，將寬度作為Y軸方向，建立功能區(qū)坐標(biāo)圖見圖2。

圖2 功能區(qū)坐標(biāo)示意圖Fig. 2 Coordinate schematic diagram of functional areas

1.3.1.2 目標(biāo)函數(shù)

由于每個功能區(qū)對貨物的處理方式和數(shù)量不同，所以需要該區(qū)域土地的承載力不同，但是整個物流中心區(qū)域的承載力是一致的，因此考慮到土地承載力改造的成本，本文綜合考慮建立了物料搬運總成本最小、功能區(qū)之間物流關(guān)系最大和土地改造成本費用最小這3個方面的布局模型：

1.3.2 目標(biāo)函數(shù)的處理

本文中構(gòu)建的模型為多目標(biāo)規(guī)劃模型，在對模型求解時候，如果要使3個模型同時達(dá)到最優(yōu)的條件往往比較困難，所以文中將多目標(biāo)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)決策的問題[8]。文中采用線性加權(quán)法的方法，對不同的函數(shù)賦予不同的權(quán)重值，然后構(gòu)成新的單目標(biāo)函數(shù)來求解[9]。由于物料搬運成本、功能區(qū)間綜合關(guān)系、土地面積利用率、土地改造成本這些都是代表不同的量綱的，所以直接轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行加減運算是不符合邏輯的，以需要進(jìn)行量綱統(tǒng)一化的處理。

V為功能區(qū)之間的最大鄰接關(guān)聯(lián)度，將關(guān)系強度按照等級劃分，一般為A=4，E=3，I=2，O=1，U=0，X=-1，根據(jù)系統(tǒng)化布置理論中對綜合關(guān)系強度等級的劃分，鄰接強度最大V=4。

接下來是單目標(biāo)函數(shù)的建立，在統(tǒng)一量綱的過程中引入歸一化因子η1,η2,η3，將β1+β2+β3=1分別作為各個目標(biāo)所占的權(quán)重值。

式中β1+β2+β3=1，其中β1表示搬運成本所占的權(quán)重，β2表示功能區(qū)之間綜合關(guān)系所占的權(quán)重，β3表示土地改造成本所占的權(quán)重。

后勤車輛由位于基地東面小區(qū)道路上的車道進(jìn)入地下一層卸貨區(qū)，通過服務(wù)電梯連接各層后勤區(qū)；酒店員工則由東南角的樓梯間進(jìn)入地下一層后勤區(qū)，與酒店客人流線完全分開。

1.3.3 模型用遺傳算法求解

遺傳算法是通過模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和孟德爾的遺傳機(jī)理這些生物過程的計算模型，是通過模擬自然過程來獲得最優(yōu)解的方法[10]。計算操作過程如圖3所示。

圖3 遺傳算法步驟圖Fig. 3 Steps of genetic algorithm

1.3.3.1 編碼

為了能夠使得計算出的布局結(jié)果更加精確，本文采用浮點數(shù)進(jìn)行編碼的形式，將染色體的基因坐標(biāo)用功能區(qū)的中心坐標(biāo)直接表示[11]。因為文中將功能區(qū)均看成是矩形，所以在對功能區(qū)進(jìn)行布局時需要考慮長寬比的限制約束條件。在此將染色體的基因坐標(biāo)表示為(xi,yi,λi)，λi表示功能區(qū)中心坐標(biāo)的長寬比，xi表示功能區(qū)i的中心橫坐標(biāo)值，yi表示功能區(qū)i的中心縱坐標(biāo)值。每一條染色體都是一串的基因組成的，所以染色體的表示形式為(x1,y1,λ1,x2,y2,λ2，…，xi,yi,λi)。

例如一個長度為45的染色體為[320.9,134.7,2.1,460.3,239.4,1.4，…，561.2,455.6,3.1],據(jù)此可以看出功能區(qū)1的中心坐標(biāo)為(320.9,134.7)長寬比為2.1，功能區(qū)2的中心坐標(biāo)為(460.3,239.4)長寬比為1.4，功能區(qū)15的中心坐標(biāo)為(561.2,455.6)長寬比為3.1。

1.3.3.2 初始化種群

本文采用隨機(jī)的方式產(chǎn)生初始化種群，產(chǎn)生的種群需要驗證是否滿足文中的約束條件，對于不滿足約束條件的染色體需要舍去，直到產(chǎn)生符合條件的染色體數(shù)量達(dá)到M個。

1.3.3.3 適應(yīng)度函數(shù)

適應(yīng)度函數(shù)是遺傳求解過程持續(xù)進(jìn)行的根本動力，能夠度量所求得的解是否達(dá)到或者接近最優(yōu)解[12]。所求得的解對于適應(yīng)度函數(shù)的適應(yīng)度越高，說明該解的優(yōu)良性越好,越接近最優(yōu)解，同時該解遺傳到后代的概率也就越大。由上文中可知本文中的適應(yīng)度函數(shù)應(yīng)該為：

1.3.3.4 選擇

本文采用輪盤賭進(jìn)行選擇，使得性能較優(yōu)的個體生存的概率更高，外加最優(yōu)保存策略的輔助作用[13]。這一策略能夠?qū)⑦@一代的最優(yōu)解記錄下來，并在下一代求得最優(yōu)的結(jié)果之后，將兩者進(jìn)行比較，如果結(jié)果顯示當(dāng)前一代的個體適應(yīng)度值比較大，就會接著進(jìn)入下一代的種群的尋優(yōu)過程。每一代產(chǎn)生的染色體首先要互相比較各自的適應(yīng)度值的大小，選擇出適應(yīng)度值大的，然后再與父代的個體進(jìn)行比較，如果優(yōu)于父代的個體則代替父代最優(yōu)的個體，父代最優(yōu)的個體則進(jìn)入這一代依次替換掉這一代最次的個體。

1.3.3.5 交叉

采用兩點交叉的方式，也就是在互相配對的兩條染色體中隨機(jī)地選擇交叉點，然后將父代染色體中對應(yīng)的兩個交叉點之間的基因部分進(jìn)行交換[14]。

1.3.3.6 變異

本文采用基本位變異的方式，根據(jù)變異概率Pm隨機(jī)選擇一個變異的基因位[15]，然后用當(dāng)前基因位值的0.9～1.1倍之間的一個隨機(jī)值取得當(dāng)前值，替換該位置當(dāng)前的值。如：

1.3.3.7 停止

通過遺傳算法進(jìn)行計算時，在運行一段時間后解的范圍會在一定時間內(nèi)趨于穩(wěn)定，在達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)后，運行就會終止。迭代的次數(shù)此文中設(shè)置為500。

最后將遺傳算法的計算過程通過MATLAB軟件進(jìn)行編程求解，最終得到布局的方案。

2 算例驗證

某地區(qū)計劃建設(shè)一個鐵路電商物流中心，規(guī)劃用地的范圍大致為450 000 m2，土地大致為矩形，長度大致為850 m，寬度大致為500 m。鐵路裝卸線在規(guī)劃區(qū)域的邊界內(nèi)側(cè)并且與長度的水平方向平行安置。

2.1 參數(shù)確定

根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)GB50137—2011城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)[16]和GB/T22126—2008物流中心作業(yè)通用規(guī)范，按照規(guī)范公式要求計算得到各功能區(qū)建筑用地面積見表2。

表2 鐵路電商物流中心功能區(qū)面積Table 2 Functional area of railway e-commerce logistics center

鐵路裝卸線作為鐵路既有設(shè)施，設(shè)定中心坐標(biāo)為(400，20)，則鐵路裝卸線功能區(qū)范圍可以表示為D=(25≤x≤775,10≤y≤30)。

根據(jù)已知條件得知，各功能區(qū)之間的邊界最小值矩陣H、各功能區(qū)之間的物流量矩陣G、功能區(qū)間的單位搬運成本矩陣M和規(guī)劃區(qū)改造功能區(qū)的土地改造成本矩陣Ψ分別如下所示：

文中物流關(guān)系按照物流量和非物流量同等重要進(jìn)行計算，功能區(qū)間的密切關(guān)系采用分值的方法進(jìn)行給定。判斷依據(jù)如表3所示，綜合關(guān)系表如表4所示。

表3 密切程度取值表Table 3 Value table of close degree

表4 各功能區(qū)之間綜合關(guān)系表Table 4 Table of comprehensive relationships among functional areas

各功能區(qū)間距與鄰近度值之間的關(guān)系如表5所示。

表5 功能區(qū)間鄰接度量化表Table 5 Table of adjacency degree of functional interval

2.2 遺傳算法求解

設(shè)當(dāng)前種群的容量為100，交叉概率為0.7，變異概率為0.11，遺傳算法的迭代次數(shù)為500。懲罰系數(shù)為0.002，物流搬運成本的權(quán)重為0.3，功能區(qū)間綜合關(guān)系權(quán)重為0.4，土地面積利用率的權(quán)重為0.1，土地改造成本權(quán)重為0.2，將數(shù)據(jù)代入上文適應(yīng)度函數(shù)公式中得到適應(yīng)度函數(shù)cmax為3.8。

通過運用MATLAB求解遺傳算法，運行結(jié)果的迭代圖如圖4所示，橫坐標(biāo)表示遺傳代數(shù)，最終得到的最優(yōu)結(jié)果為表6所示。

圖中零散迭代點表示過程中最優(yōu)解，直線點表示平均最優(yōu)解。

表6 布局結(jié)果坐標(biāo)值

將所得結(jié)果經(jīng)過略微的調(diào)整，得到的布局方案如圖5所示。

圖5 鐵路物流中心功能區(qū)布局示意圖Fig. 5 Layout diagram of functional areas of railway logistics center

由圖5可以看出，收貨區(qū)、存儲區(qū)以及辦公設(shè)備區(qū)這些與鐵路綜合關(guān)系較大的區(qū)域均布置在鐵路裝卸線的附近。揀貨區(qū)、包裝區(qū)與收貨區(qū)、存儲區(qū)均關(guān)系密切度較大，均布置在收貨區(qū)和存儲區(qū)的附近，發(fā)貨區(qū)和退貨區(qū)因為均與外界關(guān)系密切，所以位置均在門口附近，布局總體結(jié)果較為滿意，符合實際情況的要求。

3 結(jié)論

本文通過對SLP方法進(jìn)行改進(jìn)，使得布局過程更加簡便，更具有科學(xué)性，減少了人為主觀因素的影響，保障了布局結(jié)果的優(yōu)良性和合理性。

(1)本文根據(jù)鐵路物流中心在電子商務(wù)環(huán)境下的作業(yè)流程特征，將物流中心功能區(qū)劃分為收貨區(qū)、存儲區(qū)、揀貨區(qū)、包裝區(qū)、發(fā)貨區(qū)、退貨區(qū)、設(shè)備區(qū)、辦公區(qū)這8個功能區(qū)。

(2)依據(jù)改進(jìn)的SLP方法，將定量因素和定性因素相結(jié)合，根據(jù)物流中心物流關(guān)系和非物流關(guān)系建立綜合關(guān)系表。

(3)在鐵路專用線不得布置功能區(qū)、功能區(qū)間不重疊、功能區(qū)不超過規(guī)劃范圍、功能區(qū)長寬比、園區(qū)出入口這些約束條件下建立了物流搬運成本最小、綜合關(guān)系最大和土地改造成本最小的多目標(biāo)規(guī)劃函數(shù)。

(4)對函數(shù)進(jìn)行處理得到單目標(biāo)函數(shù)，然后進(jìn)行MATLAB編程，通過數(shù)學(xué)模型和遺傳算法進(jìn)行求解，得到了最終的布局優(yōu)化方案。