基于整合決策模型的第四方物流基于整合決策模型的第四方物流

胡迪

摘 要：本文構建了一種第四方物流資源整合優化的整合決策模型，并提供了一種基于蟻群算法的模型求解方法。通過算例分析，驗證了整合決策模型在第四方物流資源整合優化問題應用中的有效性。

關鍵詞：整合決策模型;第四方物流;資源整合

一、整合決策模型

1.假設條件與參數設定

首先對第四方物流供應鏈資源整合優化模型的前提條件及參數進行必要說明：

（1）假設第四方物流對于某項服務所需要整合的供應鏈資源有K類，其中索引為k;

（2）假設在k類中具有Mk個可供整合的個體數，其中每個個體的索引記為ik;

（3）假設第四方物流對供應鏈系統進行資源整合后，其綜合運作水平期望值為F，其中在物流運作能力、資金周轉能力、信息流處理能力三方面的期望值分別為F*log、F*cap和F*inf，對管理方式、組織方式和作業流程變革后的期望值分別為F*man、F*org和F*pro;

（4）在第四方物流對供應鏈資源整合之前，第ik個個體在物流運作能力、資金周轉能力、信息流處理能力三方面的實際值分別為Flog，ik、Fcap，ik和Finf，ik，整合以后的實際值分別為F*log，ik、F*cap，ik和F*inf，ik;

（5）在第四方物流對供應鏈資源整合之前，第ik個個體在管理方式、組織方式和作業流程三方面的實際值分別為Fman，ik、Forg，ik和Fpro，ik，整合以后的實際值分別為F*man，ik、F*org，ik和F*pro，ikk;

（6）第四方物流對供應鏈系統進行資源整合后，第ik個個體在各個主導因素運行水平的變化量分別為ΔFlog，ik、ΔFcap，ik和ΔFinf，ik和ΔFman，ik、ΔForg，ik和ΔFpro，ik;

（7）在第四方物流對供應鏈資源整合的過程中，為提升第ik個個體的軟環境而投入的成本為Csoft，ik，其中在提升管理方式、組織方式和作業流程方面的投入成本分別為ΔCman，ik、ΔCorg，ik和ΔCpro，ik;

（8）在第四方物流對供應鏈資源整合的過程中，為提升第ik個個體的硬環境而投入的成本為Chard，ik，其中在物流運作能力、資金周轉能力、信息流處理能力方面的投入成本分別為ΔClog，ik、ΔCcap，ik和ΔCinf，ik;

（9）定義判斷變量δik，若第ik個個體是第四方物流的整合對象，那么該值取1，否則取0;

（10）第ik個個體為第k類服務提供的質量為Qik，第k類服務實際所需的質量為Q*k;第ik個個體為第k類服務提供的能力為Aik，完成第k類服務實際所需的最小能力為A*min，k;第ik個個體為第k類服務提供的起始時刻為Tsta，ik，結束時刻為Tend，ik，第k類服務實際所需的起始時刻為T*sta，k，結束時刻為T*end，k;

（11）對第k類服務的起始時刻容忍量和結束時刻容忍量分別為θsta，k和θend，k;整合以后第k類服務的時限性容忍量為θk，且有θk=（θsta，k+θend，k）/tk;

（12）設β為優化的偏好調整系數，用于調整第四方物流整合主體與多目標之間的權重關系。

2.整合優化模型構建

設第四方物流供應鏈資源整合優化模型的目標函數為：

minZ=■

=

（1）

其中，包含以下約束條件：

ΔFlog，ik=（Rik，11ΔCman，ik+Rik，12ΔCorg，ik+Rik，13ΔCpro，ik）+Sik，11ΔClog，ik+（Gik，12ΔCcap，ik+Gik，13ΔCinf，ik） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

ΔFcap，ik=（Rik，21ΔCman，ik+Rik，22ΔCorg，ik+Rik，23ΔCpro，ik）+Sik，22ΔCcap，ik+（Gik，21ΔClog，ik+Gik，23ΔCinf，ik） ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

ΔFpro，ik=（Rik，31ΔCman，ik+Rik，32ΔCorg，ik+Rik，33ΔCpro，ik）+Sik，33ΔCinf，ik+（Gik，31ΔClog，ik+Gik，32ΔCcap，ik） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

F*log，ik≥F*log ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

F*cap，ik≥F*cap ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

F*inf，ik≥F*inf ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （7）

ΔFman，ik=（Yik，11ΔClog，ik+Yik，21ΔCcap，ik+Yik，31ΔCinf，ik）+Vik，11ΔCman，ik+（Hik，12ΔCorg，ik+Hik，13ΔCpro，ik） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （8）endprint

ΔForg，ik=（Yik，12ΔClog，ik+Yik，22ΔCcap，ik+Yik，32ΔCinf，ik）+Vik，22ΔCorg，ik+（Hik，21ΔCman，ik+Hik，23ΔCpro，ik） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（9）

ΔFman，ik=（Yik，13ΔClog，ik+Yik，23ΔCcap，ik+Yik，33ΔCinf，ik）+Vik，33ΔCpro，ik+（Hik，31ΔCman，ik+Hik，32ΔCorg，ik） ? ? ? ? ? ? ? ? ?（10）

F*man，ik≥F*man ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （11）

F*org，ik≥F*org ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（12）

F*pro，ik≥F*pro ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （13）

|Tsta，ik-T*sta，k|≤θsta，k ? ? ? ? ? ? ? （14）

|Tend，ik-T*end，k|≤θend，k ? ? ? ? ? ? ? （15）

Qik≥Q*k ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （16）

■ ? ? ? ? ? ? ?（17）

其中，式（2）-（4）為硬環境改善增量與各因素整合成本之間的關系約束條件，式（5）-（6）為硬環境運行水平的約束條件，式（8）-（10）為軟環境改善增量與各因素整合成本之間的關系約束條件，式（11）-（13）為軟環境運行水平的約束條件，式（14）、（15）為個體提供服務的時限約束條件，式（16）為個體提供服務的質量約束條件，式（17）為個體提供服務的能力約束條件。

二、算法分析

本文采用蟻群算法對第四方物流的供應鏈資源整合優化模型進行具體操作。蟻群算法的構造如下：

1.螞蟻構造。本文對螞蟻的類別分兩步進行：第一步，根據每一項服務對應的第四方物流活動類型劃分，每一類服務對應一類螞蟻;第二步，同類服務中根據第四方物流活動的起始時刻進行劃分，不同的起始時刻對應不同類的螞蟻。假定在第四方物流對供應鏈資源整合過程中，活動類型分為n類，每一類活動的起始時刻分為mi類。

2.設置禁入的節點。任意一類螞蟻，在第四方物流活動中可能存在某些個體節點無須經過。為了加快收斂，將這些個體節點針對螞蟻類型設置禁入節點。

3.設置路徑選擇概率。

（1）路徑對螞蟻的吸引概率。假定在第四方物流整合中，Aij的可行域為M*ij，M*ij，kr為活動階段k的第r個個體。設第Aij類螞蟻在經過該個體后一流的信息量為πuij，kr，且與整合成本成反比，那么在階段k的個體對Aij類螞蟻的u類吸引概率為：

PuA=■ ? ? ? ? ? ? ? ? ?（18）

假定Aij在階段k選擇個體r后進行活動的時限性容忍量為θ，πvij，kr是由于θ不同而遺留的信息量，于是v類吸引概率為：

PvA=■ ? ? ?（19）

（2）路徑對螞蟻的排斥概率。假設ρpq，kr為非Aij類螞蟻在階段k經過個體r后遺留的信息量，那么它對Aij的排斥概率為：

PR=■ ? ? ? ? ? ? ? ? ?（20）

根據上述設定，Aij選擇階段k個體r的概率為：

Pij，kr=αPuA+βPvA+γ（1-PR） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （21）

其中，α、β、γ為調整權重系數，且有α+β+γ=1。

4.信息更新的規則設定。本文設定更新規則如下：

Φ（t+1）=Φ（t）+ΔΦ（t，t+1）-ξΦ（t）=（1-ξ）Φ（t）+ΔΦ（t，t+1）

（22）

這里，Φ（t）、Φ（t+1）分別表示螞蟻在t次和t+1次通過某個個體節點以后遺留的信息總量，ΔΦ（t，t+1）表示第t+1次單一遺留的信息量，ξ表示信息的揮發系數，且有ξ∈（0，1）。

根據蟻群算法的理論框架，本文設計第四方物流供應鏈資源整合優化的算法步驟如下：endprint

（1）第四方物流的整合主體根據服務活動的具體情況確定供應鏈資源的類別，并構造螞蟻的相應類別。此外，對各類螞蟻設置相應的禁入節點，確定其可行域。

（2）在不同類別的螞蟻經過不同種類的供應鏈資源個體對應的節點時，確定各個個體需要的整合成本和提供服務的準時性量值，依次確定它們與各類螞蟻經過時遺留信息量之間的關系。

（3）根據供應鏈資源整合的歷史經驗，以及當前的數據資料，確定各個整合優化目標的期望值。

（4）根據具體情況，調整α、β、γ、ξ等參數的數值。

（5）設初始的t值為1，在源點處產生第t皮的螞蟻，每一批中含有一系列螞蟻，令其通向目標點，到達后便全部消失。根據式（22）的準則更新各個節點的信息。一次螞蟻運動完成后，自動產生第t+1批螞蟻，重復前面的運動。

（6）記下第t批螞蟻運動過程中各個供應鏈資源個體對應節點所經過的螞蟻數量，并通過與前一批螞蟻的情況比較，判斷螞蟻的數量是否達到穩態水平。如果達到穩態，那么根據螞蟻在各個個體節點的數量進行資源整合優化，分配相應的服務活動，并計算各個目標的最優水平，判斷是否滿足設定的期望值。如果滿足期望水平，算法結束;否則轉第5步。

（7）如果經過所有批量的螞蟻，仍無法到達穩態，那么返回第4步重新調整各參數值。而如果經多次參數調整后仍無法到達穩態水平，則返回第3步，對初始的期望值進行重新調整。

三、第四方物流供應鏈資源整合優化的算例分析

現有一建材制造商準備進行一類新型建材產品的廠房建設，但迫于該制造商自身的能力約束，必須對一定資源進行整合。為了實現廠房建設活動如期完成，并確保供應鏈上與該活動相關的企業都能獲得利益，以提升整個系統的戰略合作水平，該制造商決定對該活動進行第四方物流資源整合。

為了驗證整合決策模型及蟻群算法的有效性，這里簡要地以擴建活動中對咨詢單位資源以及第三方物流資源進行整合。其中，本項任務對咨詢單位資源個體的活動能力需求為0.67（這里所有的數據都已經過歸一處理，下同），對第三方物流資源個體的活動能力需求為0.54。咨詢單位和第三方物流資源個體的的基本運行參數分別由表1和表2給出。對于咨詢單位進行整合優選的螞蟻類型設為A類，對于第三方物流進行整合優選的螞蟻類型設為B類。

表1 供應鏈中咨詢單位資源個體的基本運行參數

表2 供應鏈中第三方物流資源個體的基本運行參數

下面，主要從整合優化過程中，對于優化整合成本的情況進行討論。

在應用蟻群算法進行求解時，設參數α=0.55，β=0.35，γ=0.1，ξ=0.1，螞蟻的批數設置為100批（循環次數最高為100）。利用Matlab軟件進行仿真，得到A類螞蟻和B類螞蟻的運動情況分別如圖1和圖2所示。

■

圖1 A類螞蟻的運動結果

■

圖2 B類螞蟻的運動結果

由圖1可知，對于A類型螞蟻而言，當達到運動穩態時，大部分螞蟻都選擇了自建咨詢單位個體，而且螞蟻運動趨于穩態的速度較快。出現這種現象的原因很可能是自建咨詢單位個體的整合成本相對較低，而時限性容忍量相對較高。也有少量螞蟻選擇了咨詢單位個體2，原因在于咨詢單位個體2的時限性容忍量控制效果逐步發揮出來。

由圖2可知，對于B類型螞蟻而言，當達到運動穩態時，大部分螞蟻選擇了第三方物流個體1，也有一部分螞蟻選擇了第三方物流個體2，但基本沒有螞蟻選擇第三方物流個體3。出現這種現象的原因很可能是第三方物流個體1和2的整合成本較低，且時限性容忍量相對較高。雖然第三方物流個體3的活動能力較強，但由于整合成本很高，因而在選擇過程中受到限制。

參考文獻：

[1]田歆，汪壽陽.第四方物流與物流模式演化研究[J].管理評論，2009，21（9）：55-61.

[2]史繼花，楊曉峰.第四方物流參與下的物流成本優化和收益分配問題研究[J].物流技術，2013，（23）：196-198.endprint

（1）第四方物流的整合主體根據服務活動的具體情況確定供應鏈資源的類別，并構造螞蟻的相應類別。此外，對各類螞蟻設置相應的禁入節點，確定其可行域。

（2）在不同類別的螞蟻經過不同種類的供應鏈資源個體對應的節點時，確定各個個體需要的整合成本和提供服務的準時性量值，依次確定它們與各類螞蟻經過時遺留信息量之間的關系。

（3）根據供應鏈資源整合的歷史經驗，以及當前的數據資料，確定各個整合優化目標的期望值。

（4）根據具體情況，調整α、β、γ、ξ等參數的數值。

（5）設初始的t值為1，在源點處產生第t皮的螞蟻，每一批中含有一系列螞蟻，令其通向目標點，到達后便全部消失。根據式（22）的準則更新各個節點的信息。一次螞蟻運動完成后，自動產生第t+1批螞蟻，重復前面的運動。

（6）記下第t批螞蟻運動過程中各個供應鏈資源個體對應節點所經過的螞蟻數量，并通過與前一批螞蟻的情況比較，判斷螞蟻的數量是否達到穩態水平。如果達到穩態，那么根據螞蟻在各個個體節點的數量進行資源整合優化，分配相應的服務活動，并計算各個目標的最優水平，判斷是否滿足設定的期望值。如果滿足期望水平，算法結束;否則轉第5步。

（7）如果經過所有批量的螞蟻，仍無法到達穩態，那么返回第4步重新調整各參數值。而如果經多次參數調整后仍無法到達穩態水平，則返回第3步，對初始的期望值進行重新調整。

三、第四方物流供應鏈資源整合優化的算例分析

現有一建材制造商準備進行一類新型建材產品的廠房建設，但迫于該制造商自身的能力約束，必須對一定資源進行整合。為了實現廠房建設活動如期完成，并確保供應鏈上與該活動相關的企業都能獲得利益，以提升整個系統的戰略合作水平，該制造商決定對該活動進行第四方物流資源整合。

為了驗證整合決策模型及蟻群算法的有效性，這里簡要地以擴建活動中對咨詢單位資源以及第三方物流資源進行整合。其中，本項任務對咨詢單位資源個體的活動能力需求為0.67（這里所有的數據都已經過歸一處理，下同），對第三方物流資源個體的活動能力需求為0.54。咨詢單位和第三方物流資源個體的的基本運行參數分別由表1和表2給出。對于咨詢單位進行整合優選的螞蟻類型設為A類，對于第三方物流進行整合優選的螞蟻類型設為B類。

表1 供應鏈中咨詢單位資源個體的基本運行參數

表2 供應鏈中第三方物流資源個體的基本運行參數

下面，主要從整合優化過程中，對于優化整合成本的情況進行討論。

在應用蟻群算法進行求解時，設參數α=0.55，β=0.35，γ=0.1，ξ=0.1，螞蟻的批數設置為100批（循環次數最高為100）。利用Matlab軟件進行仿真，得到A類螞蟻和B類螞蟻的運動情況分別如圖1和圖2所示。

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圖1 A類螞蟻的運動結果

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圖2 B類螞蟻的運動結果

由圖1可知，對于A類型螞蟻而言，當達到運動穩態時，大部分螞蟻都選擇了自建咨詢單位個體，而且螞蟻運動趨于穩態的速度較快。出現這種現象的原因很可能是自建咨詢單位個體的整合成本相對較低，而時限性容忍量相對較高。也有少量螞蟻選擇了咨詢單位個體2，原因在于咨詢單位個體2的時限性容忍量控制效果逐步發揮出來。

由圖2可知，對于B類型螞蟻而言，當達到運動穩態時，大部分螞蟻選擇了第三方物流個體1，也有一部分螞蟻選擇了第三方物流個體2，但基本沒有螞蟻選擇第三方物流個體3。出現這種現象的原因很可能是第三方物流個體1和2的整合成本較低，且時限性容忍量相對較高。雖然第三方物流個體3的活動能力較強，但由于整合成本很高，因而在選擇過程中受到限制。

參考文獻：

[1]田歆，汪壽陽.第四方物流與物流模式演化研究[J].管理評論，2009，21（9）：55-61.

[2]史繼花，楊曉峰.第四方物流參與下的物流成本優化和收益分配問題研究[J].物流技術，2013，（23）：196-198.endprint

（1）第四方物流的整合主體根據服務活動的具體情況確定供應鏈資源的類別，并構造螞蟻的相應類別。此外，對各類螞蟻設置相應的禁入節點，確定其可行域。

（2）在不同類別的螞蟻經過不同種類的供應鏈資源個體對應的節點時，確定各個個體需要的整合成本和提供服務的準時性量值，依次確定它們與各類螞蟻經過時遺留信息量之間的關系。

（3）根據供應鏈資源整合的歷史經驗，以及當前的數據資料，確定各個整合優化目標的期望值。

（4）根據具體情況，調整α、β、γ、ξ等參數的數值。

（5）設初始的t值為1，在源點處產生第t皮的螞蟻，每一批中含有一系列螞蟻，令其通向目標點，到達后便全部消失。根據式（22）的準則更新各個節點的信息。一次螞蟻運動完成后，自動產生第t+1批螞蟻，重復前面的運動。

（6）記下第t批螞蟻運動過程中各個供應鏈資源個體對應節點所經過的螞蟻數量，并通過與前一批螞蟻的情況比較，判斷螞蟻的數量是否達到穩態水平。如果達到穩態，那么根據螞蟻在各個個體節點的數量進行資源整合優化，分配相應的服務活動，并計算各個目標的最優水平，判斷是否滿足設定的期望值。如果滿足期望水平，算法結束;否則轉第5步。

（7）如果經過所有批量的螞蟻，仍無法到達穩態，那么返回第4步重新調整各參數值。而如果經多次參數調整后仍無法到達穩態水平，則返回第3步，對初始的期望值進行重新調整。

三、第四方物流供應鏈資源整合優化的算例分析

現有一建材制造商準備進行一類新型建材產品的廠房建設，但迫于該制造商自身的能力約束，必須對一定資源進行整合。為了實現廠房建設活動如期完成，并確保供應鏈上與該活動相關的企業都能獲得利益，以提升整個系統的戰略合作水平，該制造商決定對該活動進行第四方物流資源整合。

為了驗證整合決策模型及蟻群算法的有效性，這里簡要地以擴建活動中對咨詢單位資源以及第三方物流資源進行整合。其中，本項任務對咨詢單位資源個體的活動能力需求為0.67（這里所有的數據都已經過歸一處理，下同），對第三方物流資源個體的活動能力需求為0.54。咨詢單位和第三方物流資源個體的的基本運行參數分別由表1和表2給出。對于咨詢單位進行整合優選的螞蟻類型設為A類，對于第三方物流進行整合優選的螞蟻類型設為B類。

表1 供應鏈中咨詢單位資源個體的基本運行參數

表2 供應鏈中第三方物流資源個體的基本運行參數

下面，主要從整合優化過程中，對于優化整合成本的情況進行討論。

在應用蟻群算法進行求解時，設參數α=0.55，β=0.35，γ=0.1，ξ=0.1，螞蟻的批數設置為100批（循環次數最高為100）。利用Matlab軟件進行仿真，得到A類螞蟻和B類螞蟻的運動情況分別如圖1和圖2所示。

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圖1 A類螞蟻的運動結果

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圖2 B類螞蟻的運動結果

由圖1可知，對于A類型螞蟻而言，當達到運動穩態時，大部分螞蟻都選擇了自建咨詢單位個體，而且螞蟻運動趨于穩態的速度較快。出現這種現象的原因很可能是自建咨詢單位個體的整合成本相對較低，而時限性容忍量相對較高。也有少量螞蟻選擇了咨詢單位個體2，原因在于咨詢單位個體2的時限性容忍量控制效果逐步發揮出來。

由圖2可知，對于B類型螞蟻而言，當達到運動穩態時，大部分螞蟻選擇了第三方物流個體1，也有一部分螞蟻選擇了第三方物流個體2，但基本沒有螞蟻選擇第三方物流個體3。出現這種現象的原因很可能是第三方物流個體1和2的整合成本較低，且時限性容忍量相對較高。雖然第三方物流個體3的活動能力較強，但由于整合成本很高，因而在選擇過程中受到限制。

參考文獻：

[1]田歆，汪壽陽.第四方物流與物流模式演化研究[J].管理評論，2009，21（9）：55-61.

[2]史繼花，楊曉峰.第四方物流參與下的物流成本優化和收益分配問題研究[J].物流技術，2013，（23）：196-198.endprint