曾 婷,鐘蕓香
(中南林業(yè)科技大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,湖南 長沙 410004)
農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中的優(yōu)化問題非常多,但目前的學(xué)術(shù)研究成果過多的探討產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)布局等宏觀經(jīng)濟領(lǐng)域,而在微觀問題上,如農(nóng)業(yè)活動的運輸問題、農(nóng)業(yè)工程招投標(biāo)中企業(yè)選擇、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理計劃控制上,關(guān)注度則相對不足。通過文獻(xiàn)搜集,發(fā)現(xiàn)朱春江(2012)采用線性規(guī)劃(LP)方法,對連云港的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案進(jìn)行了提出[1];牛凱(2011)使用多目標(biāo)線性規(guī)劃法,提出了一種農(nóng)作物種類結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方案[2];丁建國(2012)以新疆干旱區(qū)為研究對象,對農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化提出建議[3]。上述研究將管理運籌學(xué)中的規(guī)劃算法引入農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,是一個可喜的現(xiàn)象,說明近些年來學(xué)者們關(guān)注到了運籌理論在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的重要性。但仍存在著一些缺陷,一是規(guī)劃方法僅為管理運籌理論的一小部分,其他的通用優(yōu)化算法如:指派問題、排隊論、系統(tǒng)模擬、網(wǎng)絡(luò)分析目前被引入的較為稀少,二是研究問題相對宏觀,農(nóng)業(yè)布局與區(qū)域農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)論述較多,在微觀主體如農(nóng)戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)、政府、農(nóng)業(yè)組織上的優(yōu)化問題上談?wù)摰妮^少,只有盛秀艷(2010)將運輸優(yōu)化理論中的表上、圖上作業(yè)法引入農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域,并舉出實例進(jìn)行了實證[4]。綜上所述,運籌學(xué)理論在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域具有“弱化”特征,基于此本文從微觀角度將兩種圖網(wǎng)絡(luò)工具:Dijkstra最短路算法和AOE關(guān)鍵路徑技術(shù)引入農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域,并采用“農(nóng)超對接”和“糧食企業(yè)生產(chǎn)運作流程”兩個案例進(jìn)行論證,以期對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理領(lǐng)域中的運籌管理提供借鑒意義。
對于農(nóng)產(chǎn)品而言,從蔬菜、水果從農(nóng)戶種植場所向農(nóng)貿(mào)市場或其他農(nóng)產(chǎn)品制造基地運輸?shù)倪^程中,需要及時、盡快、成本最小的完成運輸目標(biāo),因為農(nóng)產(chǎn)品易變質(zhì)特征非常明顯,所以在不考慮運費、時間與運力約束的條件下,尋求一條最短運輸距離成為提升農(nóng)產(chǎn)品物流體系運行效率的重要手段。Dijkstra算法是尋求物流運輸過程中最短路問題的有效辦法,圖1表示對于某農(nóng)產(chǎn)品需要從vs運送到ve地,中間存在著不同的路徑,虛框內(nèi)表示的是一條單路徑(從i→j),這條路的長度為:lij,那么有必要尋找一條從vs到ve的最短路徑,表示:
Dijkstra算法步驟如下:
(1)起點永久性標(biāo)號P值p(vs)=0,其他所有點的試探性路徑為:Ti=+∞(i=2,3,......n),
(2)與起點相鄰的點記為:vsk(k=1,2,.....sm),sm 是與起點相連接的節(jié)點個數(shù)。那么起點vs→vsk的試探性距離為:
在所有的Tsk(k=1,2,......sm)中尋找最小值Tsk,并將對應(yīng)的的距離從試探性改為永久性p(sk)。
(3)從vsk點出發(fā)考慮與其相鄰的點,記為:vsk,i(i=1,2,......skm),skm為與vsk臨近點的個數(shù)。按照(2)式計算出Tsk,i,那么在新增的skm個試探性距離與原有的sk-1個試探距離(除去(2)步驟中所確定的v(sk)點),尋找最小的試探性距離,假設(shè)該點標(biāo)號為:vs,k(1),則形成新1個確定距離,p(s,k(1))
(4)從(3)確定的新點開始出發(fā),迭代搜索最小試探距離,將所有路徑上的最小路徑距離進(jìn)行確認(rèn)。值得注意的是,一旦某個點在一個迭代過程中被確認(rèn)為最小距離,從該點出發(fā)計算其他路徑時的Tsk值就永遠(yuǎn)改為一個定值,而不是+∞。
(5)最后確定的距離p(ve)就是公認(rèn)的最短距離,然后根據(jù)圖形判定計算最佳路徑。
圖1 最短路問題的圖形表示
對于基層政府來說,一定時期內(nèi)的各項農(nóng)業(yè)決策決定了三農(nóng)目標(biāo)的實現(xiàn)程度。在農(nóng)民技術(shù)培訓(xùn)、科技推廣、構(gòu)建特色農(nóng)業(yè)體系的過程中面臨著一系列計劃規(guī)劃,每個環(huán)節(jié)均需要其他先行步驟的完成與支持,那么實現(xiàn)最小的精力、時間、資金投入,以達(dá)到最理想的目的,需要引入關(guān)聯(lián)路徑搜索方法(AOE)。如一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程如要經(jīng)歷蟲疫測度、化肥種子采購、農(nóng)機準(zhǔn)備、農(nóng)產(chǎn)品的加工、市場調(diào)研與銷售、回收賬款等各個過程,那么根據(jù)不同過程的先后順序和需要花費的人力、時間與先行事件,可以構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖,使用圖的規(guī)則如下:一是先行事件必須在后工序前面。圖2中A成為B的先行工序,如農(nóng)產(chǎn)品加工必須在收割之后進(jìn)行,A(tij)表示收割所需要的時間,定義為權(quán)數(shù)。
圖2 工序前后順序的表達(dá)
二是對于具有共同先行事件的需求,需要引入“虛工序”,如糧食銷售中必須在加工和訂單簽訂兩者均完成之后才能實施。因為圖3中A和B工序是并行工序,兩者間不存在因果關(guān)系,但C的完成依賴于A、B完成,故可以引入一個虛工序4。
圖3 并行先行事件條件的AOE圖規(guī)則
繪制網(wǎng)絡(luò)圖之后,需要計算工序總時差,具體步驟如下:
(1)計算事件發(fā)生最早事件。初始點的時間記為0,由i→j的最早事件為上一節(jié)點時間加上i→j花費時間,公式為:
對于虛工序而言,因為其面臨著多個先決條件,故最早發(fā)生時間公式為:
(2)計算事件發(fā)生的最遲時間tl(j),這個過程是步驟(1)的逆向步驟。
(3)確定最早和最晚開始時間,公式為:
(4)將最晚開工與最早開工時間相減,得到工序時差R(i→j),尋找出時差為0的工序,并將其確定為關(guān)鍵路徑。
例1:“農(nóng)超互接”是避免“谷賤傷農(nóng)”、提高農(nóng)民收入的重要方式。某一大型超市與某地農(nóng)民簽訂了固定供貨合同,由該地農(nóng)民向其供應(yīng)某一特定蔬菜。在供出地與超市間存在著6個農(nóng)產(chǎn)品物流集散中心,且它們之間均存在的物流服務(wù)。不同地點間的距離在圖4中以權(quán)數(shù)表明?,F(xiàn)尋找一條能夠?qū)崿F(xiàn)最短距離的蔬菜運送路徑。
圖4 供出地—超市間的物流體系
(1)與供出地S相連的共有3家。集散中心1,2,3的試探性距離:
T(1)=min(T(1),p(s)+ls1)=min(+∞,0+2)=2
T(2)=min(T(2),p(s)+ls2)=min(+∞,0+3)=3
T(3)=min(T(3),p(s)+ls3)=min(+∞,0+1)=1
因為minT(3)=1最小,所以將3的距離確定為:P(3)=1。
(2)與3相連的僅為4。故T(4)=min(T(4),p(3)+l34)=min(+∞,1+2.5)=3.5,那么將所有T(i)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)T(1)=2最小,故得到:P(1)=2,與1相連的是3、4、5點,計算:
T(3)=min(T(3),p(1)+l13)=min(1,2+1.5)=1
T(4)=min(T(4),p(1)+l14)=min(+∞,2+1.5)=3.5
T(5)=min(T(5),p(1)+l15)=min(+∞,2+4)=6
比較T值,發(fā)現(xiàn)T(2)最小,確定p(2)=3。2與4、6點相連,
T(4)=min(T(4),p(2)+l24)=min(3.5,3+2)=3.5
T(6)=min(T(6),p(2)+l26)=min(+∞,3+3)=6
(4)這里確定p(4)=3.5,與4相鄰的有5、6、E點,計算:
T(5)=min(T(5),p(4)+l45)=min(6,3.5+1.5)=5
T(6)=min(T(6),p(4)+l46)=min(6,3.5+1)=4.5
T(e)=min(T(e),p(4)+l4e)=min(+∞,3.5+2)=5.5
(3)比較T值,發(fā)現(xiàn)T(6)最小為4.5,故確定P(6)=4.5。那么:
T(e)=min(T(e),p(6)+l6e)=min(5.5,4.5+1.5)=5.5
所以本例當(dāng)中的蔬菜最低運送距離為5.5,最短路解為:s→1→4→e。
圖5 某糧食生產(chǎn)企業(yè)運作流程
例2:圖4為一個糧食生產(chǎn)企業(yè)的運行流程圖,具體包括檢疫、農(nóng)機、采購、生產(chǎn)、質(zhì)量與訂單銷售等各個環(huán)節(jié)。那么這些活動可以表示為一個先行事件表,表中包括工序代碼、所需要的時間、工序內(nèi)容與先行工序,這些都會作為繪制AOE網(wǎng)絡(luò)圖的關(guān)鍵要素,具體為表1。為了便于計算,本文確定的工序時間均按照經(jīng)驗估算,與現(xiàn)實可能有出入,但這里只側(cè)重于算法,具體時間可根據(jù)實際進(jìn)行調(diào)整。
表1 先行事件表
圖6 AOE關(guān)鍵路徑圖
(1)從左到右邊依次計算最早事件:te(i)
te(1)=0,te(2)=te(1)+t(1,2)=5,te(3)=te(2)+t(1,3)=8,te(4)=te(2)+t(2,4)=7,
te(5)=max(te(3)+t(3,5),te(4)+t(4,5))=8,
te(6)=max(te(3)+t(3,6),te(4)+t(4,6),te(5)+t(5,6))=15
te(7)=te(6)+t(6,7)=21,te(8)=te(7)+t(7,8)=25,te(9)=te(8)+t(8,9)=28,te(10)=te(9)+t(9,10)=33
(2)從右到左計算最遲時間tl(i)。
tl(10)=33,tl(9)=tl(10)-t(9,10)=28,tl(8)=tl(9)-t(8,9)=25,tl(7)=tl(8)-t(7,8)=21,
tl(6)=tl(7)-t(6,7)=15,tl(5)=tl(6)-t(5,6)=9,tl(4)=min(tl(6)-t(4,6),tl(5)-t(4,5))=7
tl(3)=min(tl(6)-t(3,6),tl(5)-t(3,5))=9,tl(2)=min(tl(3)-t(2,3),tl(4)-t(2,4))=5,tl(1)=tl(2)-t(1,2)=0
(3)計算各工序的最早開工時間tes。
tes(1,2)=te(1)=0,tes(2,3)=te(2)=5,tes(2,4)=te(2)=5,tes(3,6)=te(3)=8,
tes(5,6)=te(5)=8,tes(4,6)=te(4)=7,tes(6,7)=te(6)=15,tes(7,8)=te(7)=21
tes(8,9)=te(8)=25,tes(9,10)=te(9)=28
(4)計算工序最遲開工時間tls。
tls(1,2)=tl(2)-t(1,2)=0,tls(2,3)=tl(3)-t(2,3)=6,tls(2,4)=tl(4)-t(2,4)=5
tls(3,6)=tl(6)-t(3,6)=11,tls(5,6)=tl(6)-t(5,6)=9,tls(4,6)=tl(6)-t(4,6)=7,
tls(6,7)=tl(7)-t(6,7)=15,tls(7,8)=tl(8)-t(7,8)=21,tls(8,9)=tl(9)-t(8,9)=25
tls(9,10)=tl(10)-t(9,10)=28
(5)計算各工序的總時差r(i,j)。
R(12)=0,R(23)=1,R(24)=0,R(36)=3,R(56)=1,R(46)=0,R(67)=R(78)=R(89)=R(910)=0,根據(jù)定義,總時差為0的為關(guān)鍵序列,本例中A(1,2)、C(2,4)、F(4,6)、G(6,7)、H(7,8)、I(8,9)、K(9,10)等7個工序為關(guān)鍵工序。而B、D兩個工序為非關(guān)鍵工序,說明該糧食企業(yè)過程中,農(nóng)機管理、采購管理和技術(shù)準(zhǔn)備三個并行工序中,決定生產(chǎn)效率的是糧食原產(chǎn)品的的采購時間,所以可以考慮在其他流程不變的調(diào)整下,努力加大物流體系建設(shè),縮短原材料供貨時間,壓縮關(guān)鍵工序所需要的時間。值得一提的是,如果路徑C經(jīng)過效率壓縮后,其自身的關(guān)鍵工序地位將被改變,那么需要重新測定并對新的關(guān)鍵路徑進(jìn)行改進(jìn),這體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)流程優(yōu)化的動態(tài)性。
本文將管理運籌學(xué)中的最短路和關(guān)鍵路徑優(yōu)化算法引入農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理領(lǐng)域,并通過案例展示了其在農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)、物流運輸上的可用行。當(dāng)前關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理研究太過偏倚于宏觀狀況變動及因素分析,在微觀上農(nóng)戶行為調(diào)查研究也比較廣泛,數(shù)理工具上面板數(shù)據(jù)及l(fā)ogit等計量模型運用比較多,但卻在微觀經(jīng)濟主體的優(yōu)化問題上缺乏足夠的理論探討和實證分析,所以這些研究成果對農(nóng)業(yè)企業(yè)、地方農(nóng)業(yè)主管部門特別是農(nóng)戶的指導(dǎo)意義不大。另外,對于一些常用、通俗易懂的運籌算法,各級地方主管部門應(yīng)當(dāng)組織有關(guān)專家向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)企業(yè)和農(nóng)戶進(jìn)行普及,以提高微觀經(jīng)濟主體的管理水平。
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