朱佳翔　江濤濤　蔡建飛　田剛　毛良虎

摘要：針對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)需求的時(shí)變性、模糊不確定性特點(diǎn)，構(gòu)建了生鮮農(nóng)產(chǎn)品“多供應(yīng)點(diǎn)選擇”與“最早分發(fā)”為優(yōu)化目標(biāo)的模糊決策模型；以江蘇常州凌家塘農(nóng)副產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送為案例，檢驗(yàn)分析了生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送的多目標(biāo)模糊決策模型構(gòu)建的可行性與科學(xué)性。結(jié)果表明，對(duì)于時(shí)變及不確定性需求下的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送問題，模糊多目標(biāo)決策方法可以科學(xué)合理地安排生鮮農(nóng)產(chǎn)品的物流配送與分發(fā)任務(wù)，有效解決市場(chǎng)需求信息模糊所致的生鮮農(nóng)產(chǎn)品無(wú)法滿足市場(chǎng)的時(shí)變需求或盲目過度配送引發(fā)的物流成本上升等問題，具有一定的應(yīng)用價(jià)值與實(shí)踐意義。

關(guān)鍵詞：生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈；時(shí)變需求；模糊優(yōu)化；多目標(biāo)決策

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.11.29

中圖分類號(hào)：F252 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2015）11-0135-05

Abstract：This paper builds up a fuzzy multiobjective which is “multisupply point selection” and “the first distribution of fresh produce” decisionmaking model against its timevarying and fuzzy uncertainty characteristics. And then， it tests and analyzes its feasibility and scientific with a fresh produce case about logistics distribution of Jiangsu Changzhou Lingjiatang agricultural products wholesale market. Results show that， there is a certain application value and practical significance， that the fuzzy multiobjective decision can make scientific and reasonable arrangements for the distribution of fresh produce and task scheduling for timevarying and fuzzy uncertainty problems about logistics distribution of fresh produce， and it may effectively solve such as fresh produce distributing can not meet market timevarying needs or logistics costs blind rising triggered by excessive distributing and other issues caused by the information vague.

Key words：fresh produce supply chain； timevarying demand； fuzzy optimization； multiobjective decision

國(guó)外學(xué)者Ahumada與Villalobos等首次對(duì)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈進(jìn)行描述，此后如Grimsdell[1]、Downey[2]及Poole等[3]基于對(duì)農(nóng)產(chǎn)品公司的調(diào)查，分別論述了構(gòu)建生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的基本條件、主要因素及相互合作是形成生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的重要手段等。Sarker等[4]構(gòu)建延遲支付下面向易腐品的零售商庫(kù)存成本函數(shù)。Yang和Wee[5]建立固定變質(zhì)率下變質(zhì)產(chǎn)品多批量生產(chǎn)與庫(kù)存模型。Rau等[6]構(gòu)建了變質(zhì)產(chǎn)品多級(jí)庫(kù)存模型。Huang和Yao[7]對(duì)Yang和Wee[8]建立的模型進(jìn)行改進(jìn)，供應(yīng)商庫(kù)存的消耗中考慮了買方需求率與生鮮品變質(zhì)率的波動(dòng)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的研究剛剛起步。如黃祖輝等[9]分析了我國(guó)超市經(jīng)營(yíng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品及供應(yīng)鏈管理的現(xiàn)狀和障礙。此后王婧、林略及王沖等[10～12]探討了生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的組織創(chuàng)新、利益機(jī)制設(shè)計(jì)以及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全等。生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的優(yōu)化與決策方面，國(guó)外如Lodree和Uzochukwu[13]、Cai等[14]研究了生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈分散決策和集中決策下生產(chǎn)商與銷售商的最優(yōu)決策、達(dá)成供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的激勵(lì)措施。王沖等[15]針對(duì)流通中生鮮農(nóng)產(chǎn)品的損耗，構(gòu)建了基于Stackelberg博弈決策模型。凌六一等[16]構(gòu)建了基于隨機(jī)產(chǎn)出與隨機(jī)需求的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)決策模型。通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈決策中，考慮隨機(jī)不確定性因素較多，對(duì)于生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中的模糊不確定性影響決策的研究較少。

當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品配送決策文獻(xiàn)大多數(shù)是基于需求平穩(wěn)性的假設(shè)前提，很少考慮其需求的時(shí)變性特征，即使考慮生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)與需求的時(shí)變性特征，也大多忽略需求數(shù)量的模糊性特征，由此會(huì)造成決策者難以用精確數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求數(shù)量，這就帶來(lái)了需求的模糊不確定性問題。因此，本文運(yùn)用模糊理論處理生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求的不確定性解決了常規(guī)優(yōu)化決策模型較難處理的一些配送決策問題，如市場(chǎng)需求信息的模糊性與配送數(shù)量精確性之間的矛盾等。

1單一品種的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送模型

11多市場(chǎng)選擇問題

首先定義生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求模糊隸屬度函數(shù)。設(shè)A為生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送中心，A1，A2，...，An為n個(gè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)，是某種生鮮農(nóng)產(chǎn)品的模糊需求量，用三角模糊數(shù)表示Ai的需求模糊變量為i（i>0～），i=1，2...，n，∑ni=1i≥，從Ai到A的配送時(shí)間也具有不確定性，也用三角模糊數(shù)表示為i（i>0～），假定生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送速度v是常量，并且在連續(xù)供應(yīng)條件下如何確定生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送時(shí)間最早的選點(diǎn)優(yōu)化方案是首要解決的問題。

定義1：假定n個(gè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)對(duì)某種生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求具有不確定性，用模糊需求量來(lái)表示，生鮮品配送的起始時(shí)間為模糊變量、結(jié)束時(shí)間為模糊變量，都滿足模糊集，是實(shí)數(shù)域R上的正規(guī)凸模糊集，如果L（x）與R（x）是線性函數(shù)，則稱為三角模糊數(shù)，記為=（l，m，r）如圖1所示。三角隸屬函數(shù)可定義為：μ（x）=max0，1-x-ma，a>0。

命題1：假定生鮮農(nóng)產(chǎn)品在不確定性需求情況下的配送是個(gè)連續(xù)消耗問題。給定三角模糊數(shù)為某種生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送起始時(shí)間，為某種生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送結(jié)束時(shí)間，v為確定的參量，是市場(chǎng)連續(xù)消耗該種生鮮品的速度，則有=（-）v。給定生鮮品的每個(gè)配送方案φ（如式（1））：

3案例分析

以江蘇常州凌家塘農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送為案例，其生鮮農(nóng)產(chǎn)品的上游供應(yīng)商主要有10個(gè)生產(chǎn)供應(yīng)基地，儲(chǔ)備供應(yīng)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品如表1所示。將凌家塘農(nóng)產(chǎn)品物流配送中心記為A。給定市轄的鐘樓、天寧、武進(jìn)、新北及戚墅堰等5區(qū)與金壇、溧陽(yáng)2市共7個(gè)供貨點(diǎn)，生鮮品的模糊需求如表2所示。根據(jù)凌家塘物流配送中心的歷史數(shù)據(jù)，估計(jì)出的各種生鮮農(nóng)產(chǎn)品每次可分發(fā)的數(shù)量限制數(shù)據(jù)如表3所示。

根據(jù)案例計(jì)算結(jié)果表明，最早配送開始時(shí)間約185小時(shí)，最優(yōu)供貨點(diǎn)數(shù)量為5個(gè)，即選擇山東壽光、安徽合肥、云南昆明、廣西柳州及福建漳浦等5個(gè)供應(yīng)商作為凌家塘批發(fā)市場(chǎng)的供貨點(diǎn)，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供貨點(diǎn)數(shù)目最少以及配送時(shí)間最短等多目標(biāo)的最優(yōu)配送方案。山東壽光、安徽合肥、云南昆明、廣西柳州及福建漳浦等供貨點(diǎn)在各個(gè)配送階段生鮮農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量也會(huì)發(fā)生變化（如圖2）。

在配送前期因水產(chǎn)品的保鮮要求高，其配送時(shí)間效率要求也比較高，故在配送前期的需求量最大。在配送中期隨著水產(chǎn)品陸續(xù)運(yùn)達(dá)凌家塘批發(fā)市場(chǎng)，對(duì)該類農(nóng)產(chǎn)品的需求逐步降低。而此時(shí)對(duì)水果類生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求超過了其他2種農(nóng)產(chǎn)品，因此水果類生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求達(dá)到最大值，此時(shí)配送量達(dá)到最大。在配送后期各零售市場(chǎng)滿足了對(duì)水產(chǎn)品、水果類生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求之后，對(duì)保鮮要求較低的蔬菜類生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求也相應(yīng)增加，該配送時(shí)間段蔬菜類生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求也達(dá)到最大值。

33可靠性檢驗(yàn)

根據(jù)命題5進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)，模糊多目標(biāo)決策模型的可靠性檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

可靠性檢驗(yàn)表明：RSS值和上述業(yè)經(jīng)公示的參數(shù)計(jì)算結(jié)果基本吻合，清楚表明模型達(dá)到全局最優(yōu)。分別迭代10、30、60、100次，參數(shù)擬合的RSS值都很小，說(shuō)明參數(shù)擬合度較高，模糊最優(yōu)解達(dá)到全局最優(yōu)，上述多目標(biāo)模糊決策模型通過檢驗(yàn)。

4結(jié)語(yǔ)

針對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求的時(shí)變性等不確定性問題，給出生鮮農(nóng)產(chǎn)品多供應(yīng)點(diǎn)選擇與最早配送時(shí)間等多目標(biāo)模糊優(yōu)化模型，可以科學(xué)合理地安排生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送任務(wù)，有效解決生鮮農(nóng)產(chǎn)品在配送過程中信息不確定所致的需求無(wú)法滿足，或過度配送所導(dǎo)致的物流成本上升、生鮮農(nóng)產(chǎn)品新鮮度下降以致變質(zhì)等問題。通過江蘇凌家塘生鮮農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)的配送案例分析驗(yàn)證了模糊決策模型的可行性。

研究表明，根據(jù)生鮮農(nóng)產(chǎn)品的保鮮程度和需求量等幾個(gè)屬性值條件建立的不確定需求環(huán)境下模糊數(shù)學(xué)方法與模型能夠簡(jiǎn)潔直觀地刻畫出所要研究的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送與方法等問題，得出配送方案可以實(shí)現(xiàn)供貨點(diǎn)數(shù)量最優(yōu)與供貨配送時(shí)間最優(yōu)等多目標(biāo)的優(yōu)化。

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（責(zé)任編輯：王惠萍）