城鎮化建設進程中的貨物中轉倉儲模型優化

云南財經大學物流學院 昆明 650221

摘要：本文以城鎮化進程中的物流基礎設施建設為基本視角，通過對一體化供應鏈思想下的貨物中轉倉儲業務進行建模，并采用混合微粒群算法對該模型進行了求解，得出符合新型城鎮化建設質量要求的配送調度計劃。優化結果對于物流業務的實際運行具有重要的借鑒意義。

關鍵字：城鎮化建設質量；裝箱問題；約束優化；成本最小化；混合微粒群算法

1、引言

2013年12月4日召開的中共中央政治局會議中，城鎮化成為會議焦點中的焦點。城鎮化進程的健康有序推進，不僅關系到我國能否有效擴大內需，更關系著我國能否真正轉變經濟增長方式、實現現代化目標。但是，目前在大力推進城鎮化的同時，物流基礎設施的相關建設作為城鎮化實施的必要環節[1][2][3][4]，卻很難達到城鎮化迅猛發展的基本要求。因此，如何對物流基礎設施的結構和規模進行設定和規劃以促進其效用發揮到最大水平，是在城鎮化迅速發展的政策前提下亟需解決的重要問題。

隨著近年來物流行業的發展，各類對于地區經濟發展條件下的物流基礎設施建設研究層出不窮。Nicolas R等[5]比較研究了巴黎大區三大物流位置：包裹服務終端、配送中心和內陸港口的空間邏輯，其物流場所的多樣性揭示了制定實施大規模物流規劃項目對巴黎經濟的帶動作用；Banister、Berechman[6]論述了發達國家物流基礎設施對經濟增長發揮作用的三個條件；James J等[7]指出交通運輸政策干預對偏遠農村地區的經濟發展更為重要，并闡述了其間巨大的經濟利益和實證重要性；王之泰[8]提出物流基礎設施平臺決定了物流的速度、物流量、物流現代化水平和物流運作方式等問題，強調我國發展現代物流應該把基礎設施建設平臺的構建放在優先位置；董龍云[9]基于區域可持續發展的交通物流基礎設施建設問題的內涵進行了深入分析，提出了交通物流基礎設施可持續發展的必要性。另外，Kai H等[10]認為對中國中東部物流基礎設施的投資建設與物流增值效應互為Granger 原因；董大朋[11]通過計量分析表明，交通基礎設施與經濟發展之間具有正向的相互促進作用，而且兩者之間表現出雙向格蘭杰因果關系；耿勇[12]基于系統綜合評價方法與多系統協調發展評價方法，構建了物流基礎設施網絡規模與經濟發展協調性分析模型。

綜上所述，目前國內外對物流基礎設施的研究主要集中于以下幾點：

（1）絕大多數研究側重于物流基礎設施對地區經濟發展的重要性研究，對物流基礎設施結構和規模建設的量化研究相對于定性研究較少；

（2）目前的研究大部分著眼于地區經濟發展，對其與物流基礎設施建設的相關性研究已較為成熟，而對新型城鎮化建設政策形態下的物流基礎設施建設的研究仍需要細化。

為了解決上述研究問題，本文著眼于新型城鎮化進程中的物流基礎設施建設，以決定其規模與結構的物流中轉業務為切入點，采用定量研究的方法解決城鎮化進程中物流中轉的綜合調度問題，為提升城鎮化質量過程中的物流基礎設施建設提供理論借鑒。

2、問題描述

隨著城鎮化建設進程的加快，物流中轉業務發展迅速。現有基礎設施能否有效利用和持續使用，成為影響城鎮化建設質量的重要因素。因此，如何在成本最小化的前提下，實現物流相關資源的有效配置，成為綜合調度物流中轉業務的關鍵所在。本文主要針對城鎮化建設下的物流中轉業務進行建模，從約束優化和裝箱問題著手，研究貨物中轉的配送調度問題。

設某第三方物流公司總部有一個倉庫，客戶公司將貨物批量運輸至該倉庫，并要求盡快將貨物運達業務范圍內的各個城鎮，每個城鎮均為一個物流節點。其間物流成本主要由倉儲成本和配送成本組成。因此，為了使成本最小化以獲取最大利潤，物流公司需要綜合調度貨物的出入庫、裝卸、搬運和配送行車計劃，依照客戶需求，將貨物運送至目標城鎮，進而通知目標客戶取貨。

3、條件假設

為了使優化結果更具說服力，本文需要做如下簡單假設：

（1）物流公司所有配送車輛核載量相同；

（2）配送車輛能在一天之內往返于總部與城鎮節點之間；

（3）倉儲和裝卸搬運只考慮貨物的體積；

（4）同一客戶發送的同一批次貨物有且只有一個已知為常數的體積；

（5）為提升資源利用效率，配送車輛滿載率達70%以上才能發車，否則延遲為第二天發車，同一客戶的貨物可能分多天發貨；

（6）所有線路的單位里程成本相同；

（7）每日工作結束時，總部剩余貨物不得超過倉儲容量；

（8）貨物發到各城鎮節點后，客戶能于當日取走全部貨物；

（9）客戶需提前三日告知發貨計劃，并于第三天準時將貨物運達物流公司總部；

（10）同一客戶三日內多次發貨視作多個客戶；

4、系統建模

設 送貨信息明確，公司下屬城鎮節點為 ，其倉儲容量相同且為 ；公司總部倉儲容量為 ；當前日期為 ；公司總部到各城鎮節點的距離為 ；配送車輛核載量為 ；配送車輛數量為 ；單位里程成本為 ；單位體積貨物的倉儲成本為 ；第 個客戶運達總部的貨物數量為 ，體積為 ，目標地點為 ；入庫時間為 ，實際入庫數量為 ；設決策變量為每種貨物每天的出貨量 ，由于初始庫存為0，進貨量固定，故最小化保管成本的方法即盡可能將貨物運達目標城鎮以減少庫存成本，

其中，目標函數（1）表示費用最小化；式（2）保證了某客戶的全部貨物可在T+1日內全部送達；式（3）是每天的實際入庫量表達式；式（4）保證了貨物的出庫量不多于入庫量；式（5）表示不同于標準BPP（裝箱問題）中的貨物裝載，要求滿載率高于70%時發車；式（6）、式（7）保證了運達各城鎮節點的貨物數量不高于該點的倉儲容量；式（8）保證了剩余貨物數量不高于總部倉儲容量。綜上所述，本模型為一定約束條件下的整數優化問題。

5、算例求解

本文采用混合微粒群速算法中的貪心算法對具體算例進行求解，原理為將貨物盡可能裝滿車輛，隨后不斷增加車輛數，直至貨物全部裝完。

（1）計算貨物總體積，若貨物裝載率超過一輛車的70%，則n=1；否則，n=0；若貨物量大于車輛核載量，則轉（2）；

（2）設當天運達總部的貨物單位體積價值為1，前一天運達的貨物單位體積為10，按（1）所述將部分貨物裝入同一輛車，并要求裝載的貨物總價值最大，n= n +1；如此保證了前一天的貨物可優先裝車。

（3）若剩余貨物數量 ，則n= n +1，否則n= n，結束；否則轉（2）。

通過算例可以清晰地得到如下幾個方面：

（1）使用該調度計劃，車輛的裝載效率最高，實現了資源的最大化利用，有效減少了資源浪費現象；

（2）根據貨物的實際體積和配送車輛的裝載容量，算法求解出了有效的發車數量和配送總成本，為配送的調度安排提供了理論借鑒；

（3）調度計劃隨客戶數量、貨物種類和配送時間等因素所影響，若采用人工編制的方法會耗費大量的人力成本，且效果不一定能盡如人意，但采用優化算法則能在較短的時間內得到滿意解。實驗結果顯示混合微粒群算法能較好地解決此類問題。

參考文獻：

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[10]Kai Hu，Xiao-qing Gan，Kuo Gao.Co-integration Model of Logistics Infrastructure Investment and Regional Economic Growth in Central China[J].Physics Procedia.Volume 33，2012，Pages 1036–1041