于戰(zhàn)果,李文祿,孫開元,鄧 威,汪 欣
(1.軍事交通學院 后勤裝備勤務(wù)保障中心,天津300161;2.軍事交通學院 研究生管理大隊,天津300161)
近年來,隨著我軍后勤裝備配備規(guī)模的不斷擴大及各種新式后勤裝備的列裝列編,后勤裝備維修器材的種類和型號日益繁雜。后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材是后勤裝備平時維修并保持戰(zhàn)備完好性的重要物質(zhì)基礎(chǔ),對周轉(zhuǎn)維修器材進行科學的儲運管理已成為后勤工作者面臨的重要課題。周轉(zhuǎn)維修器材倉庫作為器材保障的樞紐和中心,承擔著維修器材的匯集、中轉(zhuǎn)、配送等任務(wù)[1]。在一定區(qū)域建立一定數(shù)量規(guī)模的、位置適宜的后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材倉庫是解決器材儲運管理問題的有效途徑。
后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材保障,實際上就是一個物資保障過程,倉庫布局選址主要是為了科學合理地確定某一區(qū)域倉庫的數(shù)量、位置和輻射范圍。由于軍用維修器材的特殊性,其對倉庫配送時效性要求非常高。本文以時效性和經(jīng)濟性為目標,在滿足配送距離要求的前提下,盡可能地減少倉庫建設(shè)數(shù)量以形成規(guī)模效益降低投資成本,并科學合理地確定倉庫布局位置以最大限度地減少配送成本。
本文的布局選址問題描述如下:在某一戰(zhàn)區(qū),有n個需求點需要后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材,需建立若干周轉(zhuǎn)維修器材倉庫。給定需求點集合N和備選地址集合M,其中備選地址有m個,且m<n,M?N。已知備選地址至需求點的單位運費、運輸距離以及用戶的年需求量等數(shù)據(jù),要求根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù),對該戰(zhàn)區(qū)后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材倉庫進行科學合理地布局選址。針對上述問題,研究的主要目標有3 個:一是確定戰(zhàn)區(qū)內(nèi)倉庫數(shù)量;二是確定戰(zhàn)區(qū)內(nèi)倉庫位置;三是在保證周轉(zhuǎn)維修器材保障時效性的前提下,使得經(jīng)濟性最優(yōu)。
為方便模型建立,做以下假設(shè):①配送成本與運量、運距成正比關(guān)系;②需求點需求量僅由器材倉庫滿足,且1 個需求點只能分配1 個器材倉庫;③每個器材倉庫的服務(wù)總量不能超過其自身的容量,且倉庫容量有限;④倉庫的容量及器材的配送量單位為t(噸);⑤倉庫的建設(shè)費用與設(shè)備購置費用均為固定投資,主要體現(xiàn)在倉庫數(shù)量上,倉庫數(shù)量越少固定投資越低。
問題中包含2 個求解目標,即倉庫數(shù)目最少和配送成本最低。針對該問題的特點,本文建立了1 個雙層布局優(yōu)化模型分別表示2 個求解目標:①上層模型,即數(shù)目目標——倉庫數(shù)量最少;②下層模型,即選址目標——配送成本最低[2]。求解過程按照上→下→上→下的順序進行。
(1)上層目標函數(shù):
(2)下層目標函數(shù):
式中:m為備選地址總數(shù);n為需求點總數(shù);Dij為第i個備選地址到第j個需求點的距離;Dmax為倉庫至需求點允許的最大配送距離;Vi為備選倉庫i的容量;Yij為第i個備選倉庫向第j個需求點的年配送量;Mij為第i個備選倉庫向第j個需求點配送的單位運輸費用;aj為第j個需求點的年需求量;p為建立倉庫的數(shù)目。
式(1)為倉庫數(shù)目最少的目標函數(shù);約束(2)則考慮軍事時效性,即配送距離必須在最大允許范圍內(nèi);式(3)為倉庫年配送成本目標函數(shù);約束(4)為建設(shè)倉庫的數(shù)目p,即上層模型求出的目標函數(shù)值為p;約束(5)表示每個需求點只有1 個貨源點,即只從1 個周轉(zhuǎn)維修器材倉庫得到器材配送服務(wù);約束(6)為器材倉庫向需求點供應(yīng)的器材量滿足其需求量;約束(7)為器材倉庫的存儲容量不少于其配送總量;約束(8)、(9)表示xi、yij為0-1變量,當?shù)趇個備選地址建立器材倉庫時xi=1,否則xi=0,當?shù)趇個備選倉庫為第j個需求點提供服務(wù)時yij=1,否則yij=0。備選倉庫是指在備選地址上建立的倉庫。
上述問題中,倉庫的數(shù)目和位置均未定,這種情況難以采用精確算法求出最優(yōu)解。啟發(fā)式算法在解決復雜問題方面有一定的優(yōu)勢,它可以針對每個模型自身的特點選擇不同的求解思想,這種方法對所求得的解進行反復判斷、實踐修正,直至滿意為止[3]。啟發(fā)式算法的特點是模型簡單,需要進行方案組合的個數(shù)少,因此便于尋求最終答案。運用此方法進行布局選址時,步驟如下:①定義一個求目標最優(yōu)的方法;②建立相應(yīng)模型;③擬定判別準則;④迭代求解。
基本思路:先將全部需求點歸為1 類,即所有需求點由1 個倉庫保障,然后根據(jù)其時效性滿足情況適當?shù)貙⑵浞譃? 類、3 類等,直到每個需求點都能歸到1 個合適的類中。該思路在求解最小倉庫數(shù)目時速度較快,對本文研究的問題具有很好的適用性[4]。
本文建立的雙層優(yōu)化模型無法單獨求解,需要雙層的嵌套和同時迭代。該算法流程如圖1 所示。
圖1 啟發(fā)式算法計算流程
以X 戰(zhàn)區(qū)為例,經(jīng)初步篩選,該戰(zhàn)區(qū)現(xiàn)有5 個地點可作為后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材倉庫備選地址,其中備選地地也是需求點,共有20 個需求點。要求根據(jù)備選地址至各個需求點的運距、單位運費及需求點需求量等信息(見表1、表2),給出最優(yōu)的維修器材倉庫布局選址方案。
根據(jù)部隊實際,用戶從申請至接收維修器材不應(yīng)超過8 h,按三級公路汽車運輸計算,最大配送距離不宜超過500 km,即Dmax=500。已知20個需求點A1—A20,5 個備選地址分別為A1、A10、A15、A7、A13。
表1 需求點至備選地址的單位運費及需求量
表2 備選地址至需求點的配送距離 km
續(xù)表
根據(jù)圖1 所示流程,用Matlab 進行編程計算,得到計算結(jié)果,具體求解過程如下。
(1)此時上層函數(shù)值為1,分別假設(shè)備選地址A1、A10、A15、A7、A13為中心點,依次計算下層目標函數(shù)值(見表3)。
表3 在5 個備選地址建立倉庫時的年配送成本 元
由表3 可知,當選擇A10作為倉庫地址時年配送成本最低,為779 784.4 元。
(2)判斷備選地址A10是否滿足配送時效性要求。
表4 A10 時效性滿足情況
由表4 可知,雖然選擇備選地址A10時倉庫年配送成本最低,但它不能滿足A2、A5、A17和A20需求點的時效性要求。
(3)判斷其他備選地址是否滿足時效性約束。
表5 其他備選地址時效性滿足情況
由表5 可知,其他4 個備選地址均不能滿足配送時效性要求。因此,在此區(qū)域內(nèi)只建設(shè)1 個倉庫不能滿足器材配送需求。
(1)此時上層函數(shù)值為2,從5 個備選地址中隨機選擇2 個建設(shè)倉庫,共有10 種組合。
表6 備選地址組合方案
(2)針對每一種組合方案,分別計算需求點至2 個倉庫的運費,對其進行兩兩比較,選擇配送成本低的倉庫對需求點進行保障。計算各布局選址方案的年配送成本,即下層目標函數(shù)(見表7)。
表7 方案1—方案10 的年配送成本 元
由表7 可知,10 個方案中,方案9 的年配送成本最低,為480 167.6 元,故將方案9 作為倉庫布局選址方案。
(3)計算方案9 中2 個倉庫至其所保障需求點之間的距離,看是否滿足時效性約束(見表8)。
(4)計算出方案9 中2 個備選倉庫年保障總量:A1為865 t,A15為988 t。
表8 方案9 保障時效性滿足情況
倉庫數(shù)目增加至2 個時,能夠滿足區(qū)域內(nèi)各個需求點的要求。根據(jù)后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材倉庫年配送器材總量,建議A1建設(shè)容量為1 000 t,A15建設(shè)容量為1 200 t。2 個倉庫保障范圍見表9。
表9 倉庫保障范圍
為了更加直觀地顯示倉庫布局選址結(jié)果,將表9 中表示的倉庫布局選址結(jié)果與保障范圍標注于地圖上(如圖2 所示)。
圖2 X 戰(zhàn)區(qū)倉庫布局選址及保障范圍示意
通過上述模型求解可知,X 戰(zhàn)區(qū)的后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材倉庫分別適宜建在A1和A15處。實際上A1和A15兩地均為省會城市,交通便利,便于輻射保障,能夠滿足決策者要求;所得倉庫布局方案的年配送成本為480 167.6 元,優(yōu)于其他方案,證明了該方法的有效性。此外,該布局選址方法不僅能夠確定倉庫的建設(shè)數(shù)量和位置,還能根據(jù)倉庫保障范圍得出倉庫建設(shè)規(guī)模,可為決策部門提供更多決策依據(jù)。
本文根據(jù)后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材倉庫布局選址要求,建立了雙層布局優(yōu)化模型,并運用啟發(fā)式算法和Matlab 編程進行求解。以X 戰(zhàn)區(qū)后勤裝備周轉(zhuǎn)維修器材倉庫布局選址為例,驗證了該方法的可行性,結(jié)果表明該方法能夠以較少倉庫數(shù)量、較低的年配送成本滿足保障需求。但本文有些假設(shè)趨于理想化,啟發(fā)式算法在數(shù)據(jù)量更大時會出現(xiàn)方案組合較多、計算繁瑣等情況,這也是下一步需要研究的問題。
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