生鮮冷鏈物流中心功能區布局研究

蔡鑒明，肖世斌 CAI Jianming,XIAO Shibin

（中南大學 交通運輸工程學院，湖南 長沙 410075）

0 引言

生鮮冷鏈物流中心能將果蔬、畜肉等易腐食品進行加工、貯存、配送，從而對食品的外觀、營養等起到很好的保鮮作用，幫助冷鏈物流提高效率，降低成本。布局是生鮮冷鏈物流中心建設最重要的環節之一，與整個中心的效率、成本和安全等都有著緊密聯系。通過查閱文獻發現，國內外對于生鮮冷鏈物流中心的研究，偏向于選址、保溫技術、發展對策等方面，單純針對生鮮冷鏈物流中心布局方面可供參考的研究成果相對較少，相關研究如下：Liu等[1]應用SLP方法，根據物流中心工作單元的物流和非物流關系，確定了單元的位置，通過對移動線路和其他因素的進一步修正和調整，提出了布局方案。Wu等[2]基于SLP方法，結合新產品物流的特殊性，改進了傳統的物流要素分析方法，應用于生鮮食品配送中心布局當中，并通過實例驗證。Lei等[3]采用SLP方法設計物流設施，創新地介紹了物流設施布局規劃后的直觀模糊集（IFSs），對物流設施的布局進行了全面的評價，提出了一種新的物流設施布局改進方案。Zhang等[4]提出了基于直覺模糊TOPSIS理論的農村物流中心位置模型，根據評價指標體系的專家評分，使用熵權法來確定每個評價指標的權重，利用直覺模糊TOPSIS方法對結果進行排序，并進行了實例驗證。Kundu等[5]提出關于元啟發式方法在設施布局問題中應用的最新研究，以評估涉及新設計目標、算法和方法的最新趨勢，并介紹了新的設計目標、算法和方法。在這項研究中分析了新興布局研究的新進展。郝斯琪等[6]運用SLP方法，以設計綏芬河地區新建木材物流中心布局為例，對各作業單位間的物流和非物流關系進行分析，形成綜合相關度圖，布局地區木材物流中心。李琴琴等[7]對物流配送中心的作業流程進行闡述并劃分功能區，采用改進的SLP方法，建立以物料搬運成本最小、功能區間非物流關系最大為目標函數，最后通過算例驗證。秦世杰等[8]以藍莓貯藏為例進行了果蔬冷庫規劃設計研究，得到了作業區平面布置以及冷庫設備選用。石學剛等[9]通過對西北地區市場宏觀環境的分析及對冷庫的供需進行預測，采用TOPSIS方法建模，對新疆、陜西、青海、甘肅、寧夏等地進行實例分析，提出冷鏈物流企業在西北五省冷庫布局的路徑及建議。崔凱等[10]建立了冷鏈物流中心選址評價指標體系，以灰色關聯度和理想解法為基礎建立冷鏈物流中心選址評價模型，并進行實例分析，驗證模型的有效性。孫焰等[11]認為物流園區內部功能區布局和交通設計聯系緊密，因此對二者間的相互影響綜合分析，然后進行功能區分區并結合物流園區內部車輛行駛時間和交通網絡，構建布局模型，利用遺傳算法進行求解。

因此，結合國內外研究現狀，本文在前人研究的基礎上，借助改進的SLP方法和遺傳算法對生鮮冷鏈物流中心進行布局優化。

1 生鮮冷鏈物流中心功能區布局

1.1 生鮮冷鏈物流中心功能區劃分

生鮮冷鏈物流中心集低溫存儲、產品預處理、加工、配送等功能于一體，結合功能分析，可將冷鏈物流中心分為收貨區、預處理加工區、儲存區、集配區、發貨區、退貨處理區、綜合辦公區、生活服務區、交易展示區、停車區，如表1所示：

表1 冷鏈物流中心內部功能區劃分

1.2 冷鏈物流中心作業流程和作業動線模式分析

根據冷鏈物流中心功能區特點，設計作業流程圖，如圖1所示。根據冷庫實際情況，從基本的物流動線模式中選取L形、I型、U型布置方案分析，綜合考慮經濟性、空間適用性、作業流暢性等8項因素（見表2） 對布局的影響，將影響因子分為A、E、I、O、U五個等級。設定A=4分，E=3分，I=2分，O=1分，U=0分[12]。表2中各因素的權數是根據冷庫作業需求和實際情況分析得到，據表2可知，L型動線模式綜合得分最高，因此選取L型布局方案更為合適。

1.3 功能區綜合相關度分析

圖1 作業流程

表2 作業運線分析

（1）功能區之間物流和非物流相關關系分析

SLP中將物流強度分為五個等級，分別用A,E,I,O,U表示，按物流量和線路比例確定強度級別，如表3所示，同時，作業流暢度、人員安全性、便捷性管理、環境等多方面因素均考慮在內，即非物流關系，如表4所示，將其按照密切程度進行分級，如表5所示。

表3 物流強度等級

表4 非物流相關關系影響等級

（2）功能區綜合相關度

在分析確定物流關系和非物流關系后，再將兩者進行綜合，得到各功能區的綜合相關度情況，并且量化以便后續布局模型求解，量化步驟如下：①對先前給定的物流與非物流關系“密切程度”進行賦值，設A=4，E=3，I=2，O=1，U=0，X=-1。②將物流與非物流關系的計算比例和重要程度確定，即功能區受物流和非物流關系的影響權重。根據冷鏈物流中心情況，取物流與非物流關系的權重比例m∶n=3∶1。③得到功能區之間綜合相關度計算式為：R=3M+N，式中M,N分別是物流和非物流關系的密切關系值；R為綜合相關度值，不同等級對應取值區間：A為16～19，E為12～15，I為8～11，O為4～7，U為0～3。④計算得到綜合相關度值如表6所示:

表5 功能區物流（上半區）和非物流（下半區）相關關系

表6 功能區綜合相關度

1.4 功能區面積估算

將貨運量數據與功能區內部功能設計相結合，結合冷鏈物流中心內部功能區設計，參考倉儲用地規劃相關文獻資料，得出冷鏈物流中心內部各功能區估算面積。對于收貨、預處理加工、儲存、集配、發貨、退貨六個基本功能區與冷鏈中心貨運量相關性極高；對于綜合辦公、生活服務、交易展示、停車區四個增值和輔助功能區，按國內現有冷鏈中心的占比得出面積設計占比，因此功能區面積估算如下：

收貨/發貨1貨量 （t/m）2。

儲貨3月周轉次數（次/年），λ為不平衡系數（受貨物種類和季節影響）。

集配貨4揀集配量 （t/m）2。

退貨5

（6）其他功能區面積，通過對國內相關冷鏈物流中心的研究，總結出綜合辦公區面積占物流中心總面積約為8%，生活服務區占比約為8%，交易展示區占比約為8%，停車區占比約為8%。

2 建立布局數學模型

2.1 改進SLP方法

SLP—系統布置設計法，為布局研究所廣泛使用，本文在傳統SLP方法的基礎上進行了以下兩點改進：①增加考慮功能區之間非物流因素，同時考慮方案經濟性，在建立布局模型時將物資搬運成本加入目標函數。②計算得出綜合相互度值后，采用遺傳算法替代手工方法進行計算求解，極大減輕了工作量。

2.2 模型建立及參數假設

根據改進的SLP方法，以生鮮冷鏈物流中心功能區之間綜合相關度總值最大和物料搬運費用最少為目標，考慮大型冷鏈物流中心功能區布局相關限制條件，構建冷鏈物流中心功能區平面布局模型。為便于研究和模型的建立，對冷鏈物流中心進行部分假設和參數設計如下：（1）假設冷鏈物流中心各功能區建設在同一平面。（2）冷鏈物流中心各功能區均簡化為矩形，且功能區的邊與總布局坐標圖的X、Y軸分別平行，矩形區域左下角定點設為直角坐標系原點。設 （Xi,Yi）和 （Xj,Yj）分別為功能區域i和j的中心點坐標；功能區沿x軸長度記為h，y軸長度記為s；（3）根據實際需要，可將部分閑置區域做綠化區和通道。

2.3 確定目標函數

分別建立物流中心功能區之間綜合相關度總值最大和物料搬運費用最少的目標函數：

物資搬運成本函數（Z1）：

綜合相互關系函數（Z2）：

上式中：i和j為功能區的編號，且i≠j；n為功能區數量，cij為由功能區i到j的單位距離搬運成本，fij為功能區i和j之間的日均物流量，dij為功能區i與j之間的矩形距離，即為功能區i和j間的綜合相關度值，由功能區i與j之間物流與非物流關系值綜合所得，bij為功能區i與j之間的鄰接度，由dij按區間轉換得出，但在實際布局規劃中各功能區不一定靠近和自己綜合相關度最大的功能區，所以在計算時，要考慮實際布局位置對功能區綜合相關度的影響，因此引入鄰接度bij。其取值如表7所示：

表7 功能區間距與鄰接度關聯值

為使布局模型便于計算，將上述多目標函數轉化為單目標函數。由于公式（1）和公式（2）量綱不同，故應歸一化處理，加入μ1與μ2作為歸一化因子，可得到單目標函數為：

式中：ω1為物料搬運費用項權值，ω2為綜合相關關系值項權值，由專家評分得到，且ω1＋ω2＝1；dmax為冷鏈物流中心布局區域長與寬之和。

2.4 相關參數與約束條件

功能區橫坐標和縱坐標求解公式：

為使布局模型更貼近實際，目標函數應滿足以下約束條件。

（1）邊界約束。要保證各功能區均在冷庫設定區域內進行布局，則功能區i的中心點坐標 （Xi,Yi）須滿足：

（2）不重疊約束。同一行兩相鄰的功能區不得相互重疊，假設功能區橫向最小間距為hij，則目標函數需滿足

（3）收發貨功能區約束。對于冷鏈物流中心的收發貨功能區，布局時應當靠近物流中心區域的邊界，因此在選取最優解時應考慮進來。

2.5 遺傳算法求解過程

（1）編碼，結合實際將要分析的對象與遺傳算法問題匹配，為更精確地描述各功能區位置，以功能區號與功能區相鄰功能區間距相結合的形式來設計基因，mi功能區編號，Δi表示第i個功能區和第（i-1）個功能區的凈間距，染色體的形式可表示為并且使用自動換行的方略，如果同一行內功能區長度相加間距之和超過邊界，本行最后一個功能區則進入下一行排列。

懲罰項：由于采用自動換行策略，功能區排列在X方向不會超過邊界，只需看Y軸方向情況。

其中：P為懲罰項，T為大數懲罰值，據情況而定。

（2）初始代的產生，隨機生成初始種群，各初始解必定滿足功能區邊界與區位不重疊約束限制，隨機生成數量為N的初始種群，即隨機產生N種布置方案。

（3）確定適應度函數，適應度值用以評定個體的優劣，值越大說明質量越高，因此通過適應度值進行個體選擇，來保障適應度高的個體有更大的概率繁衍后代，遺傳優良基因。適應度函數定為：

式中：Z為目標函數值，P為懲罰函值。

（4）選擇，交叉，變異。采用輪盤賭方法進行選擇，個體生存的概率與它的適應度值大小成正比，適應度值大的有更多的機會成為父代繁殖下一代。對功能區序列排列交叉采用部分匹配交叉法，對凈間距序列采用算數交叉法。變異：只對設備間凈間距進行變異操作，根據變異概率指定變異點Δi，給定整數r和凈間距區間 ［Umin,Umax］，此區間里能產生r個凈間距，分別用這r個凈間距去代替變異點，最后從產生的r個新染色體中選一個最好的。

3 算例驗證

3.1 擬在某地建設1個大型生鮮冷鏈物流中心，計劃建設面積為78000m2，設計為矩形，長H=300m，寬S=260m，預計月儲運貨量為Q=200w噸。參考前述功能區面積設計規則，可計算得到各功能區面積及長寬如下：

上式中相關參數取值如表8所示：

表8 功能區面積

3.2 通過遺傳算法求解布局，設算法相關參數如表9所示：

表9 遺傳算法參數

根據模型、約束條件、相關參數值進行遺傳算法設計求解，由于遺傳算法的隨機性，多次運行程序，運行到第288代收斂，目標函數值Z=0.08208，求解得一條最優染色體值 （如圖 2所示）：

按自動換行策略，上述最優染色體所得到的功能區布局方案即：第一行：10,9,1；第二行：5,4,6,2；第三行：8,7,3，根據優化結果繪制布局圖形如圖3所示：

4 總結

（1）將SLP方法改進，結合遺傳算法，應用于生鮮冷鏈物流中心布局，考慮了布局的經濟性，節約了物流成本，也減少了計算的工作量。

圖2 最優函數進化

圖3 遺傳算法布局（灰色區域為內部通道）

（2）建立模型時考慮了實際情況，將收發貨功能區限定靠近邊界，考慮到鄰接度因素，并留出部分閑置區域做綠化區和內部通道，令布局更為科學。

（3）算例仿真結果表明，用改進的SLP方法對生鮮冷鏈物流中心布局是高效可行的，不僅滿足低搬運成本，高綜合相關度的要求，同時也符合當前企業對于物流動線的選擇。

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