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    大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)下的應(yīng)急響應(yīng)物資調(diào)度優(yōu)化研究

    2021-03-12 07:00:34李季明
    軟件導(dǎo)刊 2021年2期
    關(guān)鍵詞:物資應(yīng)急規(guī)劃

    李季明

    (上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093)

    0 引言

    新型冠狀病毒(COVID-19)肺炎疫情(下稱“新冠疫情”)在危害公眾生命健康的同時(shí),也對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、民生帶來巨大挑戰(zhàn)。在疫情防控期間,黨和政府、各級(jí)社會(huì)組織、企業(yè)與廣大人民群眾迅速行動(dòng)起來,投入抗擊新冠肺炎戰(zhàn)役之中,阻斷疫情蔓延和傳播。隨著工作的推進(jìn),普通社區(qū)居民日常生活保障問題成為應(yīng)急救援部門工作的首要任務(wù)。一方有難,八方支援。在新冠疫情爆發(fā)初期階段,全國各地積極響應(yīng),各種抗疫愛心物資涌入疫情重災(zāi)區(qū),而如何分配這些救災(zāi)物資成為十分棘手的問題。愛心物資多為蔬菜水果等食品,保質(zhì)期短,需及時(shí)派送。經(jīng)過專家分析論證,綜合權(quán)衡各方能力和可行性,果斷采取了商超主導(dǎo)的應(yīng)急配送模式。該模式有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn):①商超負(fù)責(zé)分揀任務(wù),避免購物人員接觸;②商超具有成熟的宣傳渠道和配送網(wǎng)絡(luò),可快速響應(yīng)需求并投入運(yùn)營。大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)下的商超運(yùn)營模式如圖1 所示。

    從圖1 可以看出大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)在運(yùn)營模式中發(fā)揮了核心作用:①為商超提供訂單分析服務(wù),根據(jù)用戶需求數(shù)據(jù),歸類篩選,實(shí)行精準(zhǔn)的匹配服務(wù);②為政府應(yīng)急管理部門決策提供數(shù)據(jù)支撐,避免或降低不必要的損失;③通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),避免人與人之間的直接接觸,大幅降低交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)的運(yùn)用使緊急情況下的物資得到有效調(diào)度和配送。

    Fig.1 Distribution pattern of contactless distribution圖1 無接觸物流配送模式

    本文以商場(chǎng)主導(dǎo)的配送模式為研究對(duì)象,深入分析庫存路徑規(guī)劃問題。

    1 相關(guān)研究

    在現(xiàn)有應(yīng)急管理的研究中,許多學(xué)者從定性研究角度分析商超運(yùn)作機(jī)制。如劉益星等[1]認(rèn)為發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)作用,實(shí)現(xiàn)商超對(duì)接住宅小區(qū)模式,進(jìn)而落實(shí)“綠色通道”,確保農(nóng)副產(chǎn)品供應(yīng);韓吳琦[2]分析認(rèn)為,由于各生活小區(qū)疫情防控措施加強(qiáng),市場(chǎng)監(jiān)管局示范區(qū)分局能夠保障居民買到放心生鮮產(chǎn)品;宋洪浩[3]分析總結(jié)供銷合作社補(bǔ)足短板、創(chuàng)新經(jīng)營的銷售模式,確?!熬€上線下”有機(jī)銜接,加強(qiáng)聯(lián)防聯(lián)控,能夠加速推進(jìn)傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型;任國鋒等[4]認(rèn)為,新冠肺炎疫情的出現(xiàn)對(duì)社會(huì)保障制度和“互聯(lián)網(wǎng)+”產(chǎn)生了重要影響,既在患者救治過程看到了社會(huì)保障制度的重要性,又感受到了社會(huì)保障經(jīng)辦信息化、智能化的迫切性。以上相關(guān)學(xué)者對(duì)于疫情期間商超運(yùn)營模式進(jìn)行了定性分析,但在疫情期間定量數(shù)據(jù)有助于政府與民眾對(duì)事態(tài)發(fā)展形成更清醒的認(rèn)知,因此展開定量分析研究迫在眉睫。

    針對(duì)新冠疫情期間應(yīng)急物資配送,眾多研究聚焦于商超車輛庫存路徑,但多數(shù)學(xué)者從需求變量已知的前提下開展研究,往往忽略了不確定性分析。劉娜等[5]利用遺傳算法對(duì)緊急疫情的情況下的商超配送路徑問題進(jìn)行了研究;張肖琳等[6]基于環(huán)保視角,構(gòu)建出配送路徑優(yōu)化模型,并運(yùn)用蟻群算法求解;何婷等[7]構(gòu)建了疫情背景下生鮮物資配送車輛路徑優(yōu)化模型,并證明了模型具有現(xiàn)實(shí)可行性;廖列法等[8]針對(duì)電商物流路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)問題,設(shè)計(jì)了綜合模態(tài)排放模型,在算法設(shè)計(jì)階段構(gòu)建多個(gè)果蠅種群同時(shí)進(jìn)化的多種群進(jìn)化機(jī)制,驗(yàn)證了模型和多種群果蠅優(yōu)化算法有效性;趙建有等[9]在分析重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件特點(diǎn)與應(yīng)急物流特征的基礎(chǔ)上提出雙重目標(biāo)模型,優(yōu)化了醫(yī)療物資配送路徑;王成林等[10]為解決生鮮類物流配送網(wǎng)絡(luò)選址—路徑優(yōu)化問題,建立了最小化的多目標(biāo)兩層級(jí)物流配送網(wǎng)絡(luò)選址—路徑優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型,通過實(shí)際案例進(jìn)行模型驗(yàn)證。

    在公共衛(wèi)生事件暴發(fā)初期,愛心物資分配問題屬于一種特殊的應(yīng)急物資分配問題。針對(duì)應(yīng)急物資分配問題建立的模型側(cè)重點(diǎn)各有不同。通常來講,效率和公平是災(zāi)害救援的兩個(gè)重要目標(biāo)。Malek 等[11]提出了一個(gè)人道主義救援物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型;Haghi 等[12]構(gòu)建了一個(gè)以救濟(jì)品公平分配為目標(biāo)的規(guī)劃模型,對(duì)算法有效性和效率進(jìn)行了探討;Huang 等[13]提出了一種資源配置與應(yīng)急分配相結(jié)合的多目標(biāo)綜合優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)算法對(duì)模型進(jìn)行求解。

    應(yīng)急配送的不確定性也是近年研究熱點(diǎn)。王海軍等[14]研究了模糊需求下的應(yīng)急物資需求分配問題;劉賽等[15]提出一種新型算法模型判斷機(jī)器人運(yùn)輸安全性。張雨等[16-17]利用聚類選址算法與網(wǎng)絡(luò)演化模型分析快遞物流運(yùn)輸優(yōu)化問題;劉揚(yáng)等[18]通過模糊理論研究了發(fā)放點(diǎn)對(duì)物資需求的不確定性問題;Sadjadi 等[19]考慮了由供應(yīng)商、救援配送中心和災(zāi)區(qū)組成的三級(jí)救援鏈模型,最大限度地提高了受影響地區(qū)民眾滿意度。

    很多學(xué)者針對(duì)救災(zāi)物資配送過程中的物流選址、路徑選擇及配送過程等問題開展了大量研究工作。Baharmand等[20]為了解決突發(fā)災(zāi)害下物資配送過程中時(shí)間和資源受限問題,提出了將受影響地區(qū)的地形劃分為多層次位置分配模型;Loree 等[21]將設(shè)施布置成本、后勤保障成本與由于無法獲得關(guān)鍵物資而對(duì)幸存者造成損失和的最小值作為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建了災(zāi)后物流配送點(diǎn)選址和庫存分配的數(shù)學(xué)模型;Chen 等[22]提出了基于路網(wǎng)的緊急愛心服務(wù)設(shè)施選址方法,該方法由數(shù)學(xué)規(guī)劃模型、啟發(fā)式算法和兩個(gè)中心點(diǎn)聚類算法組成;Yi 等[23]以實(shí)現(xiàn)物資救援、人員救治延誤最小化為目標(biāo)建立了確定性應(yīng)急物流選址模型。以上研究針對(duì)物資分配過程中的路徑選擇問題、物流選址問題以及供給、需求的隨機(jī)性問題展開研究,但對(duì)供給不足情況下不同物資短缺造成的延遲損失鮮有深入研究。

    本文在已有研究的基礎(chǔ)上,總結(jié)公共衛(wèi)生事件暴發(fā)初期愛心物資供給不足造成的延遲損失主要由兩方面因素決定:一是物資供給數(shù)量不足造成的延遲損失;二是物資種類不同造成的延遲損失。愛心物資的種類不同,生產(chǎn)單位愛心物資所需時(shí)間、成本就會(huì)不同。生產(chǎn)物資所需時(shí)間越長,生產(chǎn)成本越高,疫情期間該種物資相對(duì)會(huì)越缺乏。經(jīng)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究基于實(shí)際需求數(shù)量或供應(yīng)數(shù)量已知的前提下進(jìn)行商超路徑規(guī)劃問題研究,而對(duì)于不確定性的研究極少涉及。因此,本文以疫情防控為核心,首先構(gòu)建混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,并給出初始可行解。在考慮不確定性的條件下,進(jìn)一步構(gòu)建混合整數(shù)隨機(jī)規(guī)劃模型,并通過數(shù)值案例進(jìn)行驗(yàn)證。

    2 大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)下應(yīng)急物資調(diào)度問題

    2.1 問題描述

    受新冠肺炎疫情影響,2020 年1 月武漢等地區(qū)采取封城措施,為戰(zhàn)勝疫情,全國各地進(jìn)行了種類繁多的物資捐贈(zèng),物資分配調(diào)度問題十分棘手,如何有效、合理分配對(duì)于抗擊疫情起著重要作用。本文考慮的問題涉及物資調(diào)度多個(gè)方面,包括固定成本、運(yùn)輸成本和各種現(xiàn)實(shí)約束。在對(duì)愛心物資進(jìn)行合理分配時(shí),應(yīng)最大程度降低供給不足造成的延遲損失和成本代價(jià)??紤]新冠肺炎疫情影響下醫(yī)療物資供給不夠充足的實(shí)際問題,對(duì)物資調(diào)度問題提出5項(xiàng)假設(shè):①疫情期間,愛心物資需求種類單一;②物資是統(tǒng)一調(diào)配的,集散儲(chǔ)存,綜合統(tǒng)一配送;③物流運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)間不存在“斷路”;④各個(gè)線路運(yùn)輸距離直接影響運(yùn)輸成本;⑤運(yùn)輸車輛型號(hào)統(tǒng)一,油耗相同。

    Table 1 Related parameters and variables of the model表1 模型相關(guān)參數(shù)與變量說明

    2.2 MIP 模型構(gòu)建

    在MIP 模型中,在最大限度滿足節(jié)點(diǎn)需求的基礎(chǔ)上,最小化操作成本。目標(biāo)函數(shù)(1)的第一項(xiàng)為固定成本,固定成本為基礎(chǔ)設(shè)施投資成本,包括辦公設(shè)備損耗成本和基本水電費(fèi)用等,固定成本與車輛路徑規(guī)劃無關(guān)。第二項(xiàng)為車輛運(yùn)輸成本。具體約束包括:約束(2)代表總裝卸搬運(yùn)量不能高于產(chǎn)品總需求量且無其他外流部分;約束(3)表示只有被選中的初始節(jié)點(diǎn)才參與相應(yīng)的物流運(yùn)作;約束(4)代表最大庫容約束;約束(5)和(6)為相關(guān)變量約束。

    2.3 MISP 模型構(gòu)建

    在MISP 模型中,目標(biāo)函數(shù)(7)的第一項(xiàng)為固定成本。第二項(xiàng)為車輛運(yùn)輸成本,受隨機(jī)需求參數(shù)影響,本文取其期望最大值進(jìn)行計(jì)算。具體約束為:約束(11)表示隨機(jī)概率約束,ε為隨機(jī)影響因子,α表示置信水平參數(shù),P表示隨機(jī)需求的概率分布函數(shù)。在求解隨機(jī)優(yōu)化問題式(1)—(13)的過程中,主要面臨以下困難:在實(shí)際應(yīng)用中,隨機(jī)參數(shù)ε的概率分布P是未知的。即使假設(shè)其服從某已知概率分布,若ε是連續(xù)型隨機(jī)變量,問題式(7)—(12)的目標(biāo)函數(shù)包含多個(gè)期望,并涉及多個(gè)多重積分計(jì)算,計(jì)算極其困難。

    3 案例比較與分析

    3.1 案例說明

    本文以疫情期間湖北省武漢市某區(qū)為實(shí)例,對(duì)該區(qū)商超物資配送路徑優(yōu)化問題進(jìn)行研究。該區(qū)共有8 個(gè)社區(qū)需要提供生活物資供給服務(wù),考慮到商超配送效率與各社區(qū)配送距離有關(guān),需合理規(guī)劃配送車輛路徑。根據(jù)位置地圖得到各社區(qū)位置坐標(biāo)如圖2 所示,具體參數(shù)數(shù)據(jù)如表2 和表3 所示。

    Fig.2 The distribution of supermarkets and communities圖2 商超和社區(qū)分布

    Table 2 Basic parameter data表2 基本參數(shù)數(shù)據(jù)

    Table 3 Relative data node(km)表3 節(jié)點(diǎn)相對(duì)位置數(shù)據(jù)(單位:km)

    3.2 數(shù)據(jù)采集與處理

    大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)為在規(guī)劃路線時(shí)根據(jù)收集到的樣本確定具體需求值提供了強(qiáng)有力的保障,從而可將本文MISP模型路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為更具實(shí)用價(jià)值的決策問題。如圖3 所示,以大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)作為核心,構(gòu)建從數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)分析處理的完整流程。其中,數(shù)據(jù)處理端為需求數(shù)據(jù)的采集發(fā)揮了雙重作用:一方面,數(shù)據(jù)處理端對(duì)接大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),在可行的權(quán)限內(nèi),直接從平臺(tái)中獲取用戶個(gè)人數(shù)據(jù),起到文本挖掘的作用,可獲得原始數(shù)據(jù);另一方面,對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和篩選,獲取關(guān)鍵參數(shù)指標(biāo)。

    Fig.3 Data acquisition and processing based on big data platform圖3 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集和處理

    具體數(shù)據(jù)處理工作如表4 所示。通過以上步驟,本文獲取了湖北省武漢市某區(qū)857 個(gè)樣本數(shù)據(jù)。將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)歸一化,可以得到如圖4 所示的擬合回歸曲線,從整體上看,各項(xiàng)歸回分布近似于正態(tài)分布。為詳細(xì)論證其可信度,本文引入樣本數(shù)據(jù),通過KL 散度計(jì)算數(shù)據(jù)擬合程度。KL 散度是一種衡量?jī)蓚€(gè)概率分布的匹配程度的指標(biāo),兩個(gè)分布差異越大,KL 散度越大。計(jì)算公式為:DKL=(P||Q)=。其中,P(xi)和Q(xi)分別為數(shù)據(jù)真實(shí)分布和目標(biāo)分布。當(dāng)DKL=0 時(shí),則兩組數(shù)據(jù)概率分布完全一致。在經(jīng)過數(shù)據(jù)擬合回歸后,發(fā)現(xiàn)其需求參數(shù)的隨機(jī)波動(dòng)與μ=0.515、δ=0.23 的正態(tài)分布曲線擬合度極高(KL 散度為0.12)。因此,本文后續(xù)研究工作以此為依據(jù),進(jìn)行MISP 模型算法設(shè)計(jì)和求解。此外,通過樣本數(shù)據(jù)集參數(shù)估計(jì),估算出各社區(qū)生活物資周需求量,如表5 所示。

    Table 4 Detailed explanation of data processing steps表4 數(shù)據(jù)處理步驟詳解

    Fig.4 Data fitting regression圖4 數(shù)據(jù)擬合回歸

    Table 5 Estimating community needs表5 估算社區(qū)需求

    3.3 算法設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

    在MATLAB(R2016A)平臺(tái)上進(jìn)行編程,構(gòu)建算法求解上述模型,如表6 所示,并對(duì)MIP 和MISP 模型進(jìn)行比較。

    Table 6 Algorithm steps表6 算法步驟

    通過以上算法,求解出MIP 模型最優(yōu)解為3.8843 E+04元,耗時(shí)為330.440 5s,MIP 模型路徑規(guī)劃方案如表7 所示。其中,路徑數(shù)值越大表示該路徑上所占比重越大。在MIP模型中,P3 臨時(shí)站點(diǎn)承擔(dān)的轉(zhuǎn)運(yùn)比例最高,轉(zhuǎn)運(yùn)比例為27.03%,與此同時(shí),P1 站點(diǎn)未投入使用。在MIP 模型下,第一階段為初始節(jié)點(diǎn)選址,選取了P2、P3、P4、P5。MIP 模型第二階段配送服務(wù)在滿足所有節(jié)點(diǎn)需求前提下,配送路徑遍歷了所有需求節(jié)點(diǎn),社區(qū)需求覆蓋率為100%。仔細(xì)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),在MIP 模型下配送路徑成本在總成本中所占比重較大,這樣的規(guī)劃方式雖然能保證物資供應(yīng)穩(wěn)定,滿足應(yīng)急管理需求,但在具體服務(wù)路徑規(guī)劃中,由于MIP 模型的穩(wěn)定性、持續(xù)性無法得到保證,救援物資物流服務(wù)將面臨挑戰(zhàn)與困境。

    如表8 所示,在MISP 模型中,模型最優(yōu)解為4.365 E+04元,耗時(shí)為412.236 1s,優(yōu)化性能表現(xiàn)較明顯。例如,配送路徑交叉造成的迂回運(yùn)輸和長距離運(yùn)輸有所減少;啟用了臨時(shí)站點(diǎn)P1,站點(diǎn)使用更加合理;P5 站點(diǎn)比重增加,降低了后續(xù)再次轉(zhuǎn)運(yùn)成本;在不確定的條件下,依然可給出穩(wěn)健的路徑規(guī)劃方案。與MIP 模型相比,MISP 模型在應(yīng)急管理過程路徑規(guī)劃相對(duì)合理,配送路徑方案有進(jìn)一步優(yōu)化。

    Table 7 MIP model path planning表7 MIP 模型路徑規(guī)劃

    Table 8 MISP path planning表8 MISP 路徑規(guī)劃

    通過應(yīng)急物流服務(wù)水平(Service Level)對(duì)模型性能進(jìn)行分析。由于在應(yīng)急物流管理中對(duì)物資調(diào)度及時(shí)性要求較高,本部分通過時(shí)間差異比較模型服務(wù)水平,并分析不同模型優(yōu)缺點(diǎn),服務(wù)水平計(jì)算公式為:

    其中,I、J表示模型中的弧數(shù)。在不同參數(shù)條件下計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果如圖5 所示。從中可以看出,以MIP 模型為基準(zhǔn),MISP 模型服從正態(tài)分布的情況下,成本增加值最高,上升12.37%。圖6 是在取95%置信水平的前提下,分析不同模型服務(wù)水平差異。以MIP 模型服務(wù)水平為基礎(chǔ),MISP 模型服從正態(tài)分布的情況下,服務(wù)水平上升了5.31%。初始數(shù)據(jù)規(guī)模越大,數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度越高,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的隨機(jī)概率模型計(jì)算結(jié)果越可靠。在應(yīng)急管理過程中,快速響應(yīng)性必須引起管理者重視,在考慮不確定的條件下,雖然MISP 模型均可給出路徑規(guī)劃方案,但是方案性能和適用范圍也有差異。因此,應(yīng)急管理決策者必須審時(shí)度勢(shì),因地制宜地制訂出最合理的路徑規(guī)劃方案。

    Fig.5 Cost variance of different models圖5 不同模型的成本變化幅度

    Fig.6 Service level differences between different models圖6 不同模型的服務(wù)水平差異

    4 結(jié)語

    在應(yīng)急管理過程中,由于疫情防控要求,采取無接觸愛心物資分配模式。本文根據(jù)編程難度與計(jì)算可行性,在綜合考慮救援過程中運(yùn)輸、庫存管理和時(shí)間成本的基礎(chǔ)上,提出了混合整數(shù)規(guī)劃模型。由于需求多樣性和不確定性,借助隨機(jī)優(yōu)化理論,將模型進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)隨機(jī)規(guī)劃模型。在案例分析過程中,運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的辦法讓隨機(jī)概率分布服從不同的概率模型,利用應(yīng)急物流事件數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真案例實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,混合整數(shù)隨機(jī)規(guī)劃模型由于隨機(jī)需求波動(dòng)的影響會(huì)相應(yīng)付出一定代價(jià),但能夠維持一定的穩(wěn)健性。優(yōu)化后的路徑規(guī)劃可加快配送速度,及時(shí)完成目標(biāo)社區(qū)配送任務(wù),減緩因緊急事態(tài)給民眾生活和生命健康帶來的不便,推動(dòng)緊急態(tài)勢(shì)不斷向好發(fā)展。盡管本文綜合考慮了各種主要因素,但仍存在不足之處,如信息物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在應(yīng)急救援規(guī)劃中的應(yīng)用。深入探討科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用模式是下一步研究?jī)?nèi)容,可以預(yù)見,應(yīng)急救援管理信息化和智能化是未來發(fā)展之路。

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