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        鐵路物流中心功能區(qū)布局方法分析

        2013-08-22 07:44:48
        交通科技與經濟 2013年5期
        關鍵詞:功能區(qū)布局遺傳算法

        韓 琨

        (蘭州交通大學 交通運輸學院,甘肅 蘭州 730070)

        1 研究現狀

        我國的物流業(yè)起步較晚,在物流中心內部的布局問題上更是沒有像發(fā)達國家那樣有較多的經驗可供借鑒。在國外,解決布局問題的方法具有較長的歷史,從最傳統(tǒng)的圖解法到數學模型法、計算機輔助設計方法以及系統(tǒng)布置規(guī)劃法(Systematic Layout Planning,SLP)等。在這眾多的方法當中,SLP方法以其能充分考慮定性因素和定量因素的優(yōu)點而多被采用。由于求解布局問題是非線性的NP難題,目前,多用于求解的方法有啟發(fā)式算法、智能算法(遺傳算法、模擬退火算法,蟻群算法等)、計算機模擬等。

        在充分考慮特路物流中心特點及功能的條件下,本文采用改進SLP方法解決功能區(qū)布局問題。首先,應用現有資料分析物流園區(qū)內各功能區(qū)之間的綜合關系;其次,以各功能區(qū)之間相互關系最大和整個物流中心成本最優(yōu)兩個目標建立數學模型;最后,采用遺傳算法求解該模型,得出最優(yōu)布局方案。

        2 布局方法

        2.1 鐵路物流中心功能區(qū)的劃分

        物流中心作為一種專業(yè)化的物流組織,不僅需要具備一般的物流服務功能,還應該具備提供適合不同需要的高附加值和定制化服務的增值功能。因此,一般的物流中心功能區(qū)都分為物流功能區(qū)和非物流功能區(qū)兩大類。在鐵路物流中心,更是應該把鐵路作為影響物流功能區(qū)的主要因素考慮進去。通過分析鐵路物流中心的作業(yè)流程及各項作業(yè)的特點,可將物流功能區(qū)和非物流功能區(qū)更細致的劃分為10個功能區(qū)。

        2.1.1 物流功能區(qū)的劃分

        分析物流中心內相關的物流作業(yè)項目、物流作業(yè)流程與物流中心功能的關系以及物流活動之間的關系,我們可將物流功能區(qū)分為理貨區(qū)、流通加工區(qū)、倉儲區(qū)、退貨區(qū)。

        1)理貨區(qū)。主要承擔理貨、點貨、揀貨、分類、集貨、驗貨、配貨等職能。該功能區(qū)負責進行貨物到達物流中心進入后續(xù)流程的前期處理和貨物即將從物流中心出去之前的前期處理工作。

        2)流通加工區(qū)。主要承擔對一些初級產品的二次加工、零配件組裝為成品的加工作業(yè),以及產品包轉、運輸包裝、流通包裝打印條碼等職能。

        3)倉儲區(qū)。主要承擔貨物的倉儲保管的職能。根據貨物的種類、運輸形式及存儲條件,可將倉儲區(qū)細分為普通倉庫、特殊倉庫(包括鮮活貨物、立體倉庫、保稅倉庫等)、集裝箱堆放場、散貨堆場及長達笨重貨物堆放區(qū)等。

        4)逆向物流作業(yè)區(qū)。主要承擔對退貨、瑕疵品及廢品進行處理的職能。可以細分為退貨退貨卸貨區(qū)、退貨處理區(qū)、換貨區(qū)、瑕疵品暫存區(qū)等。

        2.1.2 非物流功能區(qū)

        物流中心除了是貨物的集散中心外,還是客戶的交易中心。故物流中心還應該為客戶提供產品的展示、卡車停放、商檢、金融保險等各種增值功能的服務。

        1)交易展示區(qū)。主要是為供需雙方提供產品交易和展示的平臺,并且可以隨時更新市場供求信息。

        2)停車場。主要用于配送貨物的車輛??俊@眉磿r信息功能,為貨主和貨車司機提供運輸供需的信息。

        3)管理辦公區(qū)。主要為物流中心的行政辦公、業(yè)務辦理和招商引資的區(qū)域。本功能區(qū)提供物流調度和物流咨詢,以及一關三檢、工商、海關、稅收、銀行和保險等配套業(yè)務。

        4)生活服務區(qū)。主要是為客戶及物流中心工作人員提供休息和餐飲的區(qū)塊。同時,可以對外提供車輛的加油、維修等服務。

        5)虛擬功能區(qū)。主要是針對連接物流中心內部與外部的交通方式及設備建立的虛擬區(qū)塊。其主要包括鐵路裝卸線和物流中心出入口等。

        2.2 系統(tǒng)布置設計(SLP)方法

        1961年,Richard Muther提出了SLP方法,此方法最早應用于工廠設計布置當中,使得工廠布置從定性階段發(fā)展到到了定量階段。在后期的物流中心布置當中,SLP法提出的作業(yè)單元相互關系的密集表示法,形成了一種以大量圖表分析為手段,以物流費用最小為目標,物流關系分析與非物流關系分析相結合,求得合理的布置方案。

        2.3 改進的SLP方法

        盡管SLP方法開創(chuàng)性的解決了物流中心的布置問題,可是它仍然存在著一些問題。傳統(tǒng)的SLP方法在對功能區(qū)進行相互關系分析時,受主觀因素影響的因素比較大,容易忽略或掩蓋一些非物流關系對功能區(qū)布局的影響,是功能區(qū)布局出現偏差,導致布局方案不夠完美。而且,傳統(tǒng)的SLP方法對物流中心內外的交通因素考慮的較少,這給后期物流中心運營時交通組織方面留下了很大的隱患。本文是從傳統(tǒng)SLP方法的不足入手,對其進行數學方面的改進。在建立功能區(qū)相互關系表時,考慮交通因素的影響,得到較為合理的功能區(qū)相互關系表,采用數學的方法,建立最大綜合相互關系和成本最優(yōu)兩個目標的模型,制定約束條件,利用遺傳算法求解最優(yōu)的布局方案。

        2.4 數學模型

        2.4.1 模型假設

        由于物流中心的布局問題是NP難題,對一些數據進行理想化處理。假設該鐵路物流中心的功能局均是建立在同一個平面上的。物流中心的規(guī)劃區(qū)域及各功能區(qū)的形狀均為規(guī)則的矩形,建立坐標系,使得物流中心及其內部功能區(qū)的邊分別與X軸和Y軸平行??紤]到既有條件的限制,鐵路裝卸線的位置是固定不變的。

        2.4.2 定義參數

        定義的參數有:n為物流中心功能區(qū)數量;(xi,yi)為功能區(qū)i的中心點坐標;(xj,yj)為功能區(qū)j的中心點坐標;H為物流中心規(guī)劃區(qū)域的長;V為物流中心規(guī)劃區(qū)域的寬;hi為功能區(qū)i的長;vi為功能區(qū)i的寬;hj為功能區(qū)j的長;vj為功能區(qū)j的寬;pij為功能區(qū)邊界之間的最小距離;Tij為功能區(qū)i與j之間的綜合相互關系值,由分析物流關系與非物流關系后確定;dij為功能區(qū)i與j之間的曼哈頓距離,dij=|xi-xj|+|yi-yj|;bij為功能區(qū)i與j之間的鄰接度,由dij轉化得到;qij為功能區(qū)i到j的日均物流量;fi為貨物在功能區(qū)i所產生的固定費用,包括加工、存儲、包裝等費用;c為功能區(qū)之間貨物單位距離的平均搬運成本,在本文的實例中c=0.05。

        2.4.3 目標函數及約束條件

        建立以物流中心內部功能區(qū)之間總的綜合相互關系(Z1)最大和物流中心總成本(Z2)最優(yōu)為目標的模型

        將(1)(2)式轉化為單目標函數,引入權值w1和w2,由此可得到單目標函數

        其中,w1為綜合相關度的權值,w2為物流中心總成本的權值,兩者均通過專家打分獲得,且w1+w2=1。

        目標函數需滿足如下約束條件:

        1)兩個相鄰的功能區(qū)不重疊約束

        2)各功能區(qū)的邊界不能超出物流中心規(guī)劃區(qū)域的約束

        3)鐵路裝卸線位置的約束,即在鐵路裝卸線這個功能區(qū)內不能布置其他的功能區(qū)

        4)物流中心出入口約束,物流中心出入口只能設置在物流中心規(guī)劃區(qū)域邊界上,因此,出入口中心點的坐標只能為xk=[0,H],yk=0;或者xk=0,yk=[0,V];或者xk=[0,H],yk=V;或者xk=H,yk=[0,V]。此外,如果鐵路線設置在物流中心的某條邊界上時,則不能在此邊界上設置物流中心的出入口。

        2.5 遺傳算法求解

        鑒于遺傳算法在解決組合優(yōu)化問題上的優(yōu)勢,本文決定利用遺傳算法來求解鐵路物流中心內各功能區(qū)布局的問題。

        針對于治療效果主要分為三個等級,當治療后48h后大便性狀正常,次數明顯減少,其臨床癥狀明顯消失為顯效;而治療后48~72h內大便采恢復正常,臨床癥狀消失則為顯效;如果患兒治療時間超過72h,臨床癥狀以及大便均無明顯變化則為無效[2]。

        2.5.1 設計染色體

        根據功能區(qū)布局優(yōu)化設計的要求,設計染色體基因的形式為(xi,yi),染色體由基因串所組成。

        2.5.2 初始化

        初始種群采用隨機方式產生,并且每組初始解必須滿足邊界不重疊約束和功能區(qū)邊界不能超出物流中心規(guī)劃區(qū)域邊界的約束。

        2.5.3 選擇算子

        本文采用最優(yōu)保存策略和輪盤賭相結合的方法進行選擇。使當前群體中性能最優(yōu)的個體以更高的生存概率保存下來,用它來替換本代群體中經過交叉、變異等操作后產生的性能最低的個體。

        2.5.4 交叉、變異

        采用單點交叉,對個體進行兩兩隨機配對,設置某一基因座之后的位置作為交叉點,配對的父代染色體在交叉點互換基因并進行基本位變異操作,以變異概率隨機選擇其中某一個或某幾個基因位上的值做變異運算。

        2.5.5 適應度函數

        一般,適應度函數是由目標函數變換而成,本文的適應度函數為

        式中:λik為第i個染色體中不符合約束條件k的布局塊數目,P為違反約束條件的懲罰量。

        3 實例分析

        3.1 算例參數

        某地計劃建設一個規(guī)劃用地為矩形的鐵路物流中心,需要鐵路裝卸線水平貫穿物流中心且緊靠規(guī)劃用地的邊界,規(guī)劃用地面積為420000m2,水平邊H=840m,豎直邊V=500m。通過前期的查閱分析資料,得到各個功能區(qū)的需求面積,如表1所示。另外,考慮此物流中心作業(yè)量較大,因此,需分別設置兩個入口和出口。

        在處理綜合相互關系方面,為了簡化計算,本文按照物流關系與非物流關系同等重要考慮。也就是說,對于每個功能區(qū)之間的物流關系和非物流關系密切程度相同。對密切程度量化取值:最密切為4;非常密切為3;密切為2;比較密切為1;不太密切為0;不密切為-1。這樣,就可以得到綜合相互關系Tij,如表2所示。各功能區(qū)之間的鄰接度bij由dij來確定,將數值區(qū)間[0,dmax]劃分為6個子區(qū)間(其中,dmax為物流中心規(guī)劃區(qū)域長邊與寬邊的長度之和),dij所處子區(qū)間的對應鄰接度量化如表3所示。

        表1 需求面積指標

        表2 功能區(qū)綜合相互關系表

        表3 鄰接度量化表

        根據分析初始數據和查閱相關資料,整理得出各功能區(qū)邊界之間的最小距離pij的矩陣P,貨物在各功能區(qū)所產生的固定費用fi的單行矩陣F,以及各功能區(qū)之間的日均物流量qij的矩陣Q,分別如式(1),式(2),式(3)所示。

        此外,已知鐵路裝卸線是作為物流中心的固有設備并且貫穿整個物流中心,假設其中心點的坐標為(420,20),所以,鐵路裝卸線功能區(qū)范圍可表示為D9=(0≤x≤840,10≤y≤30)。

        3.2 遺傳算法求解

        根據查閱的文獻資料及大量的實驗結果,假設的遺傳算法環(huán)境參數如表4所示。

        表4 遺傳算法參數表

        采用Maltlab編程對算例進行求解,得到最優(yōu)的染色體為{(135.1,92.2),(141,6,220.3),(433.5,202.6),(132.5,379.8),(356.4,430.8),(444.5,400.9),(541.7,462.8),(680.7,433.8),(465,10),(0,314.7),(0,232.2),(514.8,500),(820,346.6)},產生的代數為422,效果如圖1所示。

        4 結束語

        鐵路物流中心的布局問題已經成為物流系統(tǒng)建設的一個重要的問題,其布局的合理性直接影響到鐵路物流中心乃至整個區(qū)域物流的經營效率。本文仔細分析了鐵路物流中心的運作模式,對物流中心進行了詳細的功能劃分,用數學的方法對SLP方法進行改進,從而更完善的解決物流中心的布局問題。在整個布局的過程中,按照傳統(tǒng)的SLP方法對物流中心各功能區(qū)之間的綜合相互關系進行量化,構建綜合相互關系最大的目標函數;同時,再構建物流中心總成本最優(yōu)的目標函數;然后經過歸一化處理,得到功能區(qū)布局方案最優(yōu)的單目標函數;最后,通過遺傳算法對目標函數進行求解,得到最優(yōu)的功能區(qū)布局方案。通過算例的驗證,本文的方法在功能區(qū)布局問題上較為合理,具有一定的指導意義。

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