基于暢通可靠性分析的物流配送網絡優化研究

[摘 要]物流配送網絡由點和線共同組成，而網絡系統中每個單元對其可靠度貢獻不同。本文利用單元重要度的指標尋找對物流配送網絡系統暢通可靠度影響較大的單元，然后用遺傳算法進行優化，從而指導配送網絡優化并降低物流配送中的不確定性。

[關鍵詞]配送網絡優化;單元重要度;遺傳算法

[中圖分類號]B82#8226;02 [文獻標識碼]A [文章編號]1005-6432(2009)32-0068-02

1 引 言

隨著城市化進程的加快，從城市經濟發展、城市空間結構、城市交通運輸布局及城市基礎設施建設來考慮，每個城市都面臨物流配送系統改造并進行優化的問題。在物流配送的時效性要求越來越高的現狀下，保證和提高整個系統暢通可靠性顯得尤為重要。

2 單元重要度分析

網絡系統中每個單元對系統可靠度貢獻不同，改變某單元的可靠度對系統可靠性會產生較大影響，而改變其他則可能不會引起波動。

系統及單元可靠度:一個系統或單元，在規定的使用期限和限定的工作條件下，能正常工作的概率。

暢通可靠度:規定的時間內、規定的條件下，物流配送網絡單元(路段、交叉口、客戶點)交通運行處于暢通狀態的可靠性，其概率測度稱為暢通可靠度。

預測重要度及重要單元的確定如下:

對路網進行單元重要度分析并進行優化，可從宏觀上確保配送網絡滿足不斷增長需求。

3 物流配送網絡系統可靠度優化設計模型

3.1 確定設計目標

鑒于物流配送網絡改擴建的目標是提高配送網絡可靠性，因此可在投資及其他社會環境約束條件下，以路網暢通可靠度最大為目標。

3.2 確定配送路線的約束條件

設計目標在實現的過程中必定會受到許多約束條件的限制，配送路線的選擇必須在滿足這些約束條件的前提下取得系統暢通可靠度最大的結果。根據現在很多城市物流配送的多品種、小批量、多批次和短周期等特點，主要考慮以下約束條件:

①滿足客戶對貨物發、到時間的要求;②各條配送路線的貨物總量不得超過車輛容積及載重量的限制;③在物流中心現有運力允許的范圍內;④改擴建成本在計劃范圍之內 。

建立優化模型如下:

優化模型是非線性規劃問題，而配送路網的設計或改善往往從若干可行方案中篩選而得，要根據物流配送網絡系統的具體情況設計變量離散，利用遺傳算法進行系統優化求解。

4 物流配送網絡可靠度優化遺傳算法

最優化問題是遺傳算法的經典應用領域，具有簡單易行、高效性及普遍適用性。

4.1 遺傳算法在物流配送網絡中的優化設計步驟

遺傳算法是一種基于生物進化論中的優勝劣汰、自然選擇和適者生存原理以及生物遺傳規律的智能搜索方法。在物流配送路網可靠度優化設計中的具體應用如下:

Step.1根據單元重要性確定需優化單元，并確定每個單元若干可選設計方案;Step.2編碼:即用一定比特數的0，1二進制碼對自變量進行編碼形成基因碼鏈。將所有變量的二進制子串首尾相連;Step.3確定標準適應函數:適用于區分種群中個體好壞，是進行自然選擇的唯一依據;Step.4隨機初始化種群:開始令遺傳代數t=1，隨機產生N₅個個體形成一個種群P(t)，該種群代表優化問題中一些可能解的集合;Step.5計算適應值:遺傳算法在搜索過程中需要用種群中每個個體的適應值來評估，需進行解碼操作;Step.6自然選擇:按一定的概率(以適應性函數為準)從種群中選出K對優良個體，用以繁殖后代，根據優勝劣汰的原則只有較優的個體才有機會產生下一代;Step.7雜交操作:對于選中的用于繁殖的個體，進行隨機配對，將雙親的基因碼鏈在此位置相互交換，形成新的個體，這些新個體形成新的種群P(t+1);Step.8變異操作:以一定的概率從種群中隨機地選取若干個體，隨機地選取一個使其變異，即1化為0，0化為1，這體現了生物遺傳中偶然的基因突變;Step.9通常最大的遺傳代數或算法在解的適應值無明顯改進時，算法終止。

4.2 用Matlab編程實現遺傳算法

本文的遺傳算法是在Matlab7的環境下實現的。

5 算 例

某公司的物流配送網絡圖及現狀與要求如下所示。這些客戶由容量為8t的車輛完成配送，所有車輛的平均行駛速度為50km/h，配送中心與各客戶之間的距離(km)如下表所示。現結合各路段的通行能力計算路段、路口的可靠度、單元間失效相關情況，計算現有系統可靠度為0.21。要求合理安排運輸車輛的運輸路線，使配送網絡系統可靠度最大。參數為num=10，N=200，pmutation=0.9，pcross=0.0，u=0.2。

根據約束條件:點單元暢通可靠度分別為0.99， 0.94， 0.94， 0.88， 0.97， 0.97;孤單元暢通可靠度分別為0.85，0.95，0.85，0.9，0.93，0.8，0.74，0.74。

解:由搜索法得到最小路集

A₁:[5]*②*③*[1]*①*⑥; A₂: [6]*[2]*[3]* ③*[1]* ①*⑥;A₃:[4]* ②*[3]*④*[1]* ①*⑥;A₄:[6]* ②*[3]* ③*[1]* ①*⑥

單元預測重要度分別為:4、3、3、1、0、4、4、1、3、1、1、2、0、0、0。

(1)選擇重要度較大的10個單元進行改善。

(2)進行優化。最終得到改造后系統可靠度為0.49，總費用為109萬元。收斂個體為1011011100(0對應第一個方案，1對應第二個方案)。

6 結 論

本文以物流配送網絡單元重要度為分析指標，提出配送網絡單元優化的可行性方案，以追求系統可靠度最大化為目標，在配送成本等約束條件下，通過遺傳算法以及在Matlab7環境下調試實現了物流配送網絡的系統可靠度優化。

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