劉 釗， 劉宏志

(北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048)

基于PSO的食品應(yīng)急物流模型的研究

劉 釗， 劉宏志

(北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048)

總結(jié)過去食品應(yīng)急物流運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)，建立了突發(fā)事件中食品應(yīng)急物流的框架體系，以及食品應(yīng)急物流響應(yīng)模型.模型綜合考慮了應(yīng)急物流的特征以及不確定環(huán)境下交通、食品質(zhì)量等影響因素，針對(duì)食品應(yīng)急物流的配送問題，采用粒子群智能優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行仿真.仿真結(jié)果得到配送方案，可行有效，期望食品應(yīng)急物流快速響應(yīng)同時(shí)應(yīng)急食品有質(zhì)量保證.

食品;物流;粒子群算法;監(jiān)理;模型

突發(fā)事件發(fā)生之后的短時(shí)間內(nèi)，高效地開展應(yīng)急物流工作是保障人民生命安全的必要途徑，其中，食品應(yīng)急物流是整個(gè)物流活動(dòng)的重要組成部分.目前國內(nèi)外的食品應(yīng)急物流的研究文獻(xiàn)十分有限［1－8］.周露等人［9］利用累計(jì)分析和回歸分析等方法，根據(jù)汶川地震中食品等物資供給的數(shù)據(jù)，實(shí)證分析，得出汶川地震中食品供給具有階段性、相關(guān)性、需求層次性三大特點(diǎn);謝如鶴等發(fā)表文章［10］，探討了食品應(yīng)急物流體系的建設(shè)以及針對(duì)食品而言的食品應(yīng)急物流保障機(jī)制;張延平等人［11］按照物流功能劃分的角度對(duì)食品應(yīng)急物流成本進(jìn)行了劃分和分析，給定了食品應(yīng)急物流各個(gè)環(huán)節(jié)的成本計(jì)算方法，提高了應(yīng)急救援工作的經(jīng)濟(jì)生態(tài)效益.

1 問題的提出

食品應(yīng)急物流具有食品物流和應(yīng)急物流的特性，可將其定義為:針對(duì)可能出現(xiàn)的突發(fā)事件、自然災(zāi)害做好食品應(yīng)急預(yù)案，并在自然災(zāi)害或公共衛(wèi)生事件等大型突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，為保障人民生命安全，迅速進(jìn)行的應(yīng)急食品物資的物流活動(dòng).為了有效地響應(yīng)應(yīng)急事件，及時(shí)提供質(zhì)量安全讓百姓放心的食品，食品應(yīng)急物流的系統(tǒng)框架如圖1，包括應(yīng)急食品的采購、配送、保障、指揮等系統(tǒng)，加之政府的相關(guān)政策以及社會(huì)動(dòng)員的力量，各個(gè)環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)配合用以解決突發(fā)事件時(shí)，食品應(yīng)急物流的響應(yīng)工作.

圖1 食品應(yīng)急物流系統(tǒng)框架Fig.1 Schema of food emergency logistics system

2 模型的建立

食品應(yīng)急物流模型的建立有助于政府以及應(yīng)急指揮中心掌握應(yīng)急響應(yīng)的整個(gè)環(huán)節(jié)，并在此基礎(chǔ)上高效地進(jìn)行物流運(yùn)作.在參考文獻(xiàn)［12］的基礎(chǔ)上改進(jìn)的食品應(yīng)急物流模型如圖2.食品應(yīng)急物流運(yùn)作過程中，關(guān)鍵在于不穩(wěn)定環(huán)境下的多品種食品的動(dòng)態(tài)應(yīng)急物流響應(yīng).在保證必須食品種類齊全的條件下，數(shù)量充足，且質(zhì)量也必須有保障.食品應(yīng)急物流響應(yīng)過程分為三個(gè)環(huán)節(jié)，初期，調(diào)查災(zāi)民人數(shù)，預(yù)估食品需求;中期，整合現(xiàn)有配送中心以及社會(huì)各界的物流配送支持，結(jié)合現(xiàn)有GIS系統(tǒng)以及當(dāng)前的交通情況，綜合考慮給出合理高效的配送方案;后期，快速進(jìn)行物流配送，總結(jié)配送方案的效率，進(jìn)一步對(duì)配送方案進(jìn)行調(diào)整.整個(gè)過程中國家應(yīng)急辦公室起到監(jiān)督的作用.研究2008年汶川地震的救災(zāi)情況，往往是建立多個(gè)災(zāi)民聚集點(diǎn)，相應(yīng)的也會(huì)有多個(gè)配送中心，向?yàn)?zāi)區(qū)快速地配送食品等救災(zāi)物資.食品種類方面，文獻(xiàn)［12］研究表明，救災(zāi)初期應(yīng)急食品是那些不需加工直接可食用的、方便應(yīng)急運(yùn)輸且具有一定營養(yǎng)價(jià)值的食品;而中后期，應(yīng)急食品還包括某些需要加工的一般性食品，如大米、面粉、鮮肉和新鮮蔬菜，種類如表1，這些食品的供應(yīng)就要充分考慮到食物易腐壞的特點(diǎn).

圖2 食品應(yīng)急物流應(yīng)急響應(yīng)模型Fig.2 Model of response of food emergency logistics

表1 應(yīng)急食品分類Tab.1 Classification of emergency food

定義一個(gè)圖 G=(E，V，A)，其中，E={E1，E2，…，Em}為應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)中食品配送中心節(jié)點(diǎn)的集合，V={V1，V2，…，Vn}為應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)中災(zāi)民聚集點(diǎn)的集合，A={(Ei，Vj)，Ei∈E，Vj∈V，i=1，2，…，m，j=1，2，…，n}為配送中心節(jié)點(diǎn)到災(zāi)民聚集點(diǎn)的路徑的集合，dij=|Ei，Vj|為配送中心與集散點(diǎn)的實(shí)際路徑距離，用D表示.

應(yīng)急食品按照種類不同，記為Fk，其中k=1，2，…，p.應(yīng)急環(huán)境下Vj處的預(yù)計(jì)食品Fk的需求量為Rjk，其中 j=1，2，…，n，k=1，2，…，p，真正的需求量是車輛到達(dá)物資集散地才能確定，這里食品Fk真正的配送量為R'jk，因食品是易腐產(chǎn)品，設(shè)αk是食品Fk的腐壞率，食品的優(yōu)先級(jí)不同，這里設(shè)定兩個(gè)優(yōu)先級(jí)，高優(yōu)先級(jí)H，低優(yōu)先級(jí)L.

突發(fā)事件發(fā)生情況下，相比平時(shí)道路交通壓力加大，定義矩陣Q，Qij用于表示路徑A的交通狀況，Q越大說明路徑的交通越順暢，相應(yīng)用時(shí)間矩陣T來表示車輛從配送中心到物資集散地耗費(fèi)的時(shí)間.

從經(jīng)濟(jì)效益的角度，考慮不同食品配送中心Ei的成本，設(shè)Ei的單位食品配送成本為bi，相應(yīng)的可以計(jì)算出食品成本矩陣B，食品應(yīng)急物流的預(yù)算為W.模型的目標(biāo)函數(shù)是車輛的配送矩陣X，以及食品配送矩陣Y，使有

3 算法描述

粒子群算法是由Eberhart博士［13］等在1995年受到鳥群的飛行行為啟發(fā)提出的一種智能優(yōu)化算法.該算法將種群中的每個(gè)個(gè)體看做一個(gè)沒有體積和質(zhì)量，但是有位置和速度的粒子，每個(gè)粒子的運(yùn)動(dòng)都可以看做是問題的一個(gè)可行解.在群體中，每個(gè)粒子根據(jù)自己的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和群體的經(jīng)驗(yàn)，動(dòng)態(tài)地調(diào)整自己的位置和速度，通過比較自身最優(yōu)和群體最優(yōu)速度和位置以及適應(yīng)度函數(shù)，來評(píng)價(jià)粒子的優(yōu)劣，留下學(xué)習(xí)較好的粒子，舍棄不好的粒子.

設(shè)由n個(gè)粒子組成的群體對(duì)N空間進(jìn)行搜索.每個(gè)粒子表示為:Xi=(xi1，xi2，…，xiN)，第 i個(gè)粒子的速度為 Vi=(vi1，vi2，…，viN)，經(jīng)過 k 次迭代后，粒子的最優(yōu)位置為 Pi=(pi1，pi2，…，piN)，記作 pbest粒子，整個(gè)粒子群到目前為止全局的最優(yōu)位置Pj，記為gbest.粒子群算法的迭代公式如下.

其中r1、r2是介于(0，1)之間隨機(jī)數(shù);為當(dāng)代粒子移動(dòng)速度［14］;是下一代粒子移動(dòng)速度;是當(dāng)代粒子位置;是下一代粒子位置;pbest是個(gè)體最優(yōu)位置;gbest是全局最優(yōu)位置;c1、c2是學(xué)習(xí)因子，使粒子具有自我總結(jié)和向群體中優(yōu)秀個(gè)體學(xué)習(xí)的能力，從而向群體中或鄰域內(nèi)最優(yōu)點(diǎn)靠近，范圍在0至4之間，一般取2;ω是慣性因子，決定了對(duì)粒子當(dāng)前速度的繼承程度，較大的ω值有利于跳出局部極小點(diǎn)，而較小的ω值有利于算法收斂，對(duì)優(yōu)化性能有很大的影響.

為了更好地提高粒子群算法的局部改良能力和全局搜索能力，結(jié)合本模型中的食品問題，對(duì)基本粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，采用動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)公式，如下表達(dá)式:

這里ωmax，ωmin是ω的最大值和最小值，f表示當(dāng)前適應(yīng)度函數(shù)，fmin和favg表示當(dāng)前所有粒子的最小適應(yīng)度函數(shù)值和平均適應(yīng)度值.當(dāng)各粒子的適應(yīng)度趨于局部最優(yōu)或者趨于一致時(shí)，將使ω增加，而各粒子的適應(yīng)度比較分散時(shí)，將使ω減小，同時(shí)對(duì)于f優(yōu)于favg的微粒，其對(duì)應(yīng)的ω較小，從而保護(hù)了該粒子，反之對(duì)于f差于favg的粒子，其對(duì)應(yīng)的ω較大，使得該粒子向較好的搜索區(qū)域靠攏［15］.

4 案例分析

4.1 參數(shù)確定

配送中心與集散點(diǎn)的實(shí)際路徑距離如表2.當(dāng)前交通狀況如表3.食品各種類的預(yù)計(jì)需求、單位成本和腐壞率如表4.為區(qū)分5個(gè)集散點(diǎn)的規(guī)模大小，設(shè)5個(gè)集散點(diǎn)的規(guī)模比例為2∶3∶4∶5∶6，整個(gè)食品應(yīng)急物流的預(yù)算為140 000元.

表2 配送中心與集散點(diǎn)的距離Tab.2 Distance from storage and distribution centre km

表3 交通狀況Tab.3 Table of traffic condition

表4 食品需求和成本Tab.4 Demand of food and cost

應(yīng)用基本的粒子群算法，取種群數(shù)量50，學(xué)習(xí)因子c1、c2都為2，慣性權(quán)重0.5，迭代計(jì)算50次，最大慣性權(quán)重0.9，最小慣性權(quán)重0.4.

4.2 結(jié)果與分析

由表2配送中心與集散點(diǎn)的距離表和表3交通狀況表可以計(jì)算出配送所需時(shí)間，如表5，根據(jù)表5的數(shù)據(jù)，由以上粒子群算法可以計(jì)算出最優(yōu)的配送方案，如表6.

表5 配送所需時(shí)間Tab.5 Time of distribution need h

表6 粒子群算法配送中心物流方案Tab.6 Schema of distribution centre based on particle swarm optimization

表6的計(jì)算結(jié)果顯示，每一個(gè)配送中心都分別與集散地有配送關(guān)系，通過數(shù)據(jù)顯示發(fā)現(xiàn)有的關(guān)系并不大，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，對(duì)于每一個(gè)Ei的 Vj，j=1，2，…，n，如果大于 0.5 那么值取 1，其他取0;如果沒有大于0.5的，取前兩個(gè)最大的，四舍五入保留到小數(shù)點(diǎn)后一位，其余的保留在第三大的位置上，得到最后的配送方案，如圖3.

圖3 倉庫和事發(fā)地點(diǎn)位置與配送方案Fig.3 Location of storage and distributing centre and distribution schema

這種修正方法，使計(jì)算得到的各個(gè)配送中心的工作對(duì)象由5個(gè)變?yōu)樽疃?個(gè)，方便管理與經(jīng)驗(yàn)的積累，也根本上節(jié)省了配送的時(shí)間，經(jīng)過PSO算法計(jì)算得到的時(shí)間為17.07 h，經(jīng)過修改后的時(shí)間為12.48 h，使得食品應(yīng)急配送工作在有條不紊地進(jìn)行的同時(shí)，更提高了時(shí)間效益.

由表4可知食品的需求以及各種食品的成本，結(jié)合各個(gè)集散點(diǎn)的規(guī)?？梢约?xì)化出各個(gè)集散點(diǎn)的需求，如表7.由表7可以計(jì)算出每種食品配送到集散點(diǎn)的數(shù)量［16］，如表8，結(jié)果成本總和為140 000元，不超過預(yù)算.保證了食品及時(shí)供應(yīng)的同時(shí)，物流成本也得到了很好的控制.

表7 集散點(diǎn)的食品需求劃分Tab.7 Demand of food of distribution centres kg

表8 食品配送Tab.8 Distribution of food kg

5 結(jié)論

食品應(yīng)急物流有特有的特征，食物需要在一定時(shí)間內(nèi)運(yùn)輸?shù)?，保證其新鮮的程度，對(duì)物流的操作有著特殊的要求.通過分析以往的食品應(yīng)急物流，建立了食品應(yīng)急物流系統(tǒng)框架，以及食品應(yīng)急物流響應(yīng)模型，對(duì)食品應(yīng)急物流進(jìn)行優(yōu)化配置，減少資源浪費(fèi)，達(dá)到社會(huì)效益同經(jīng)濟(jì)效益兼顧的目的.模型綜合考慮了不確定環(huán)境下的交通、食品質(zhì)量等影響因素，采用粒子群智能優(yōu)化算法對(duì)食品應(yīng)急物流配送進(jìn)行仿真運(yùn)算，配送方案可行有效，在快捷地為災(zāi)區(qū)運(yùn)輸保證生命安全的食品的同時(shí)，節(jié)約了食品的運(yùn)輸成本.這種宏觀調(diào)控的方法，綜合考量了響應(yīng)突發(fā)事件的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)我國食品應(yīng)急響應(yīng)工作有重要參考價(jià)值.

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(責(zé)任編輯:王 寬)

Study on Food Emergency Logistics Model Based on Particle Swarm Optimization

LIU Zhao，LIU Hong-zhi
(School of Computer Science and Information Engineering，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China)

With the development of science and technology，we have to consider maximization of the benefit of ecological economy as well as the social benefit of relief rescue.The food emergency logistics operation needs to optimize resources，reduce the waste of resources，and realize both social benefit and economic benefit.The food emergency logistics system frame and food emergency logistics response model were established in this paper.The model considers the uncertain environment traffic，food quality and other influence factors.Some simulation calculations on food emergency logistics distribution based on particle swarm optimization were developed.The consequence indicates that the distribution scheme is feasible and effective，which is of important reference value for food emergency response and food surveillance.

food;logistic;particle swarm optimization;surveillance;model

TS205

A

1671-1513(2012)02-0075-05

2012-01-11

劉 釗，女，碩士研究生，研究方向?yàn)槭称窇?yīng)急物流、食品安全監(jiān)理;

劉宏志，男，教授，博士，主要從事信息工程監(jiān)理、電子政務(wù)、城市應(yīng)急管理等方面的研究.通訊作者.