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    基于遺傳算法的跨境電商綜試區(qū)示例園布局優(yōu)化研究

    2022-03-30 08:20:30臺(tái)德藝邱嘉文
    中國(guó)儲(chǔ)運(yùn) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:綜試功能區(qū)適應(yīng)度

    文/臺(tái)德藝 邱嘉文

    為解決我國(guó)跨境電商綜合試驗(yàn)區(qū)內(nèi)部布局優(yōu)化問(wèn)題,應(yīng)用遺傳算法對(duì)先導(dǎo)示例園區(qū)進(jìn)行建模,MATLAB仿真顯示遺傳算法建模優(yōu)化的園區(qū)布局求解效率更高,目標(biāo)更優(yōu),結(jié)果受人為主觀因素影響較小?;谶z傳算法的綜試區(qū)內(nèi)部布局優(yōu)化方法對(duì)于我國(guó)跨境電商綜試區(qū)內(nèi)部布局優(yōu)化具有一定借鑒意義與參考價(jià)值。

    1.引言:

    科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)全球化促進(jìn)跨境電商行業(yè)快速發(fā)展的同時(shí),也令我國(guó)跨境物流業(yè)面臨著巨大挑戰(zhàn)[1]??缇澄锪魃婕安煌瑖?guó)家的海關(guān)、檢驗(yàn)檢疫、物流、倉(cāng)儲(chǔ)、配送等多個(gè)環(huán)節(jié),成為制約跨境電商發(fā)展的主要因素[2]。構(gòu)建物流信息共享平臺(tái)、推進(jìn)海外倉(cāng)建設(shè)、優(yōu)化跨境通關(guān)政策,對(duì)于解決跨境物流協(xié)作、成本控制、通道建設(shè)、通關(guān)與運(yùn)輸時(shí)效有一定的促進(jìn)作用[3]??缇畴娮由虅?wù)綜合試驗(yàn)區(qū)(以下簡(jiǎn)稱綜試區(qū))是國(guó)家在一些城市區(qū)域設(shè)立的具有跨境電子商務(wù)綜合服務(wù)性質(zhì)的先行先試區(qū),通過(guò)制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新以及協(xié)同發(fā)展,以期破解跨境電子商務(wù)發(fā)展中的體制性難題。有學(xué)者通過(guò)建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,驗(yàn)證了跨境電商運(yùn)營(yíng)績(jī)效與經(jīng)濟(jì)水平的相關(guān)性[4],我跨境電商綜試區(qū)對(duì)我國(guó)外貿(mào)轉(zhuǎn)型升級(jí)有重要影響[5],綜試區(qū)信息化建設(shè)可以有效提升區(qū)內(nèi)運(yùn)行效率[6],跨境電商綜試區(qū)對(duì)于供應(yīng)鏈企業(yè)的有效整合節(jié)約了企業(yè)成本、提升了跨境電商效率[7]。綜試區(qū)內(nèi)部功能區(qū)規(guī)劃主要根據(jù)園區(qū)使用性質(zhì)對(duì)其內(nèi)部區(qū)域進(jìn)行定位與設(shè)計(jì),或是根據(jù)功能區(qū)的分類進(jìn)行區(qū)域規(guī)劃,協(xié)調(diào)多個(gè)單一服務(wù)功能區(qū)進(jìn)行園區(qū)功能系統(tǒng)布局[8]。根據(jù)物流區(qū)與非物流區(qū)關(guān)系強(qiáng)度,灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型以相互關(guān)系密切的功能區(qū)就近布置為原則,加入實(shí)際制約條件,可有效改進(jìn)布局,提高區(qū)域協(xié)同能力[9]。也有學(xué)者建立了考慮物流園區(qū)規(guī)模經(jīng)濟(jì)和物流需求不確定情況下的物流園區(qū)布局優(yōu)化模型[10],基于基本功能子區(qū)的圖論法子區(qū)布局與漸推法整體布局優(yōu)化方法[11]。相關(guān)研究主要針對(duì)跨境電商物流、綜試區(qū)外部運(yùn)行、傳統(tǒng)跨境產(chǎn)業(yè)園區(qū)的不足展開(kāi),較少針對(duì)功能性物流園區(qū)內(nèi)部布局的優(yōu)化問(wèn)題及示例園區(qū)內(nèi)部?jī)?yōu)化問(wèn)題。本文依據(jù)跨境電商行業(yè)的固有屬性,對(duì)綜試區(qū)內(nèi)部布局優(yōu)化進(jìn)行討論,采用遺傳算法對(duì)綜試區(qū)示例園進(jìn)行內(nèi)部布局優(yōu)化,從優(yōu)化布局角度為跨境電商綜試區(qū)內(nèi)部布局提供借鑒與參考。

    2.基于遺傳算法的跨境電商綜試區(qū)示例園建模分析

    2.1 建模

    2.1.1 假設(shè)條件

    ①綜試區(qū)內(nèi)各個(gè)功能區(qū)在同一個(gè)二維平面上;

    ②規(guī)劃的綜試區(qū)面積確定,形狀為矩形地塊;

    ③綜試區(qū)內(nèi)部功能區(qū)數(shù)量為n。園區(qū)所在平面左下角為坐標(biāo)原點(diǎn),向右延展為X軸正方向,向上延展為Y軸正方向,形成座標(biāo)系;

    ④功能區(qū)區(qū)塊形狀為矩形,位于綜試區(qū)二維布局坐標(biāo)系統(tǒng)中,且邊與X軸和Y軸平行;

    ⑤(xi,yi)和(xj,yj)為功能區(qū)i和功能區(qū)j在綜試區(qū)平面座標(biāo)系上的中心點(diǎn)坐標(biāo);

    ⑥功能區(qū)的進(jìn)、出口設(shè)置在各個(gè)功能區(qū)邊緣中心的兩端,且功能區(qū)不能隨意穿越,如圖1所示。

    圖1 功能區(qū)布局示意圖

    2.1.2 目標(biāo)函數(shù)

    約束條件:提高整體系統(tǒng)效率、降低系統(tǒng)成本,以園區(qū)總體運(yùn)輸費(fèi)用最小,以及功能區(qū)鄰接度關(guān)系最大為目標(biāo)。建立式函數(shù)模型,公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)、。

    式中:Z1為綜式區(qū)內(nèi)部各功能區(qū)物流成本的總和;Tij為功能區(qū)i和功能區(qū)j之間的單位物流成本;Pij為功能區(qū)i和功能區(qū)j之間的日平均物流量;Z2為各功能區(qū)相關(guān)關(guān)系總和;TRij為功能區(qū)i和功能區(qū)j之間的綜合相互關(guān)系;m1為功能區(qū)間的物流關(guān)系;n1為功能區(qū)間的非物流關(guān)系;bij為功能區(qū)i和功能區(qū)j鄰接度,其中Dij為功能區(qū)之間曼哈頓距離的計(jì)算公式。

    為求解上述公式(1)-公式(4)的多目標(biāo)函數(shù)模型,需要將多目標(biāo)函數(shù)通過(guò)歸一化賦權(quán)轉(zhuǎn)為單目標(biāo)函數(shù),從而使本模型的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求單目標(biāo)函數(shù)的最小值問(wèn)題。如公式(5)所示,期中ω1和ω2為權(quán)重,滿足ω1+ω2=1。

    3.編 碼求解

    遺傳算法是一種模擬自然界生物進(jìn)化機(jī)制中適者生存法則的算法,通過(guò)保留適應(yīng)度高的解,去除適應(yīng)度低的解,在所有可能的解中找出最優(yōu)解。遺傳算法求解步驟如圖2示。遺傳算法在確定編碼方式后,隨機(jī)生成初始種群,計(jì)算初始種群適應(yīng)度,選擇優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)行復(fù)制,對(duì)復(fù)制個(gè)體進(jìn)行交叉和變異增加算法接近最優(yōu)解能力,反復(fù)迭代最終輸出最佳方案。

    圖2 遺傳算法求解步驟

    3.1 編碼方式

    功能區(qū)的布局采用自動(dòng)換行策略,即坐標(biāo)系中同一行內(nèi)的功能區(qū)長(zhǎng)度超過(guò)最大空間長(zhǎng)度時(shí),將本行最后一個(gè)位置的功能區(qū)自動(dòng)換行到下一行。功能區(qū)編碼方式為[{m1,m2,…,mn},{Δ1,Δ2,…,Δn}],其中mi代表功能區(qū)i,代表功能區(qū)Δi和功能區(qū)i-1之間的凈間距。

    3.2 初始種群

    初始種群的分布狀態(tài)直關(guān)系到遺傳算法的在全局上的收斂性和其算法的效率性。本文采取隨機(jī)生成50個(gè)初始種群,用實(shí)際排序替換掉隨機(jī)生成的部分排列方式提升檢索性。

    3.3 適應(yīng)度函數(shù)

    為簡(jiǎn)化計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度,需要對(duì)遺傳算法的設(shè)置適當(dāng)?shù)倪m應(yīng)度函數(shù),提高其收斂速度。本文對(duì)遺傳算子采用自動(dòng)換行策略,排布過(guò)程中在X方向不允許功能區(qū)超出總面積區(qū)域,對(duì)Y反向超出設(shè)置懲罰函數(shù),設(shè)置與目標(biāo)函數(shù)一致的適應(yīng)度函數(shù),提高求解效率。如公式(12),公式(13)所示:

    3.4 選擇算子

    遺傳算法采用經(jīng)典輪盤(pán)對(duì)賭選擇方法,種群按概率進(jìn)行選擇以得到新種群,適應(yīng)度越高被選中的概率越大,個(gè)體被選中的概率與其適應(yīng)度成正比。

    3.5 交叉算子

    用部分映射交叉方法處理染色體中功能區(qū)排列序列的交叉操作,用算術(shù)交叉方法處理染色體中功能區(qū)間凈間距的交叉操作。

    3.6 變異操作

    只對(duì)功能區(qū)間的凈間距{Δ1,Δ2,…,Δn}進(jìn)行變異處理,其中取區(qū)間[0,0.03]是為設(shè)備凈間距的范圍。

    4.MATLAB仿真

    假設(shè)S市跨境綜試區(qū)占地面積6.36平方公里,其優(yōu)越的地理區(qū)位對(duì)外鄰接非保稅物流園區(qū)、集裝箱內(nèi)河轉(zhuǎn)運(yùn)區(qū)以及危險(xiǎn)品倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)等其他物流運(yùn)作區(qū)域,其中內(nèi)部主要規(guī)劃開(kāi)發(fā)和建設(shè)保稅區(qū)、海關(guān)監(jiān)管區(qū)、海關(guān)查驗(yàn)區(qū)、輔助作業(yè)區(qū)、倉(cāng)儲(chǔ)配送區(qū)、國(guó)際中轉(zhuǎn)區(qū)、綜合管理區(qū)等一些功能區(qū)域。各功能區(qū)塊如表1所示:

    表1 跨境電商綜試區(qū)功能區(qū)塊

    在MATLAB R2019b版本中將當(dāng)前算法初始種群設(shè)置為100,并將其變異概率為0.1,交叉概率設(shè)置為0.6,迭代次數(shù)設(shè)為500,其懲罰系數(shù)設(shè)為500,通過(guò)運(yùn)用MATLAB求解遺傳算法,運(yùn)行結(jié)果的迭代如圖3所示,其中橫坐標(biāo)表示的是遺傳算法求解過(guò)程中迭代的次數(shù),縱坐標(biāo)代表求解過(guò)程中最優(yōu)目標(biāo)變化的函數(shù)值,最終得到的最優(yōu)結(jié)果為{1 7 2 8 4 6 3 10 9 5}布局排列方式。

    表2 物流強(qiáng)度從至表(單位:萬(wàn)/標(biāo)箱)

    圖3 遺傳算法迭代圖

    5.結(jié)論

    通過(guò)對(duì)比圖4和圖5可以看出,海關(guān)檢驗(yàn)區(qū)、輔助作業(yè)區(qū)與保稅區(qū)與倉(cāng)儲(chǔ)物流區(qū)關(guān)系密切度密切度較大,國(guó)際中轉(zhuǎn)區(qū)與外界關(guān)系密切,布置在邊緣區(qū)域,商貿(mào)服務(wù)區(qū)靠近邊緣位置,不含園內(nèi)物流關(guān)系,綜合管理區(qū)位于多個(gè)功能區(qū)中間,符合實(shí)際情況要求,總體布局體達(dá)到預(yù)期效果。

    圖4 跨境電商綜試區(qū)示例園原布局圖

    圖5 改進(jìn)后的園區(qū)布局圖

    (1)新布局與原布局相比,在各個(gè)方面都有著不同程度的優(yōu)化?;谕恋丶s原則,新布局在面積利用率上有很大的提升;并且運(yùn)輸成本降低32.4%左右。

    (2)與傳統(tǒng)方法相比,基于遺傳算法得到的布置結(jié)果更優(yōu)合理。

    (3)與傳統(tǒng)方法相比,運(yùn)用遺傳算法求解效率更高,通過(guò)算法求解的曼哈頓距離結(jié)果受人為主觀因素影響也較小。C

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