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        布草租賃洗滌物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

        2018-05-09 02:41:31琛,王
        物流技術(shù) 2018年4期
        關(guān)鍵詞:中轉(zhuǎn)站車次物流

        劉 琛,王 東

        (1.上海交通大學(xué)中美物流研究院,上海 200030;2.上海交通大學(xué) 軟件學(xué)院,上海 200040)

        1 引言

        隨著我國城市化進(jìn)程的加快,城市內(nèi)出現(xiàn)了大量的賓館飯店、醫(yī)療單位、餐館酒店、工廠、學(xué)校、機(jī)關(guān)團(tuán)體等大型服務(wù)企業(yè)和單位。由于城市內(nèi)土地、水資源的稀缺,大型服務(wù)性企業(yè)和單位沒有條件對日常使用的布草進(jìn)行就地洗滌作業(yè),而是將自有布草的洗滌作業(yè)外包給專業(yè)的洗滌公司。然而,對于洗滌企業(yè)來說,客戶自有布草的品種、材質(zhì)、大小、洗滌要求、耐性程度等屬性千差萬別,無法進(jìn)行統(tǒng)一流程的洗滌和管理,難以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)。于是新的布草租賃、洗滌一體化模式被提了出來。

        租賃洗滌是洗滌企業(yè)將床單、被罩、毛巾、浴巾等布草出租給有需要的客戶,同時提供日常的洗滌服務(wù)。在這種租賃、洗滌一體化的模式下,企業(yè)或單位不僅可以免去洗滌作業(yè)所需的人力、物力、財力和空間,還能減少布草占用的資金以及淡季的布草庫存成本;洗滌企業(yè)則可以將大量相同的布草匯集到中央洗滌工廠,進(jìn)行大規(guī)模洗滌作業(yè),從而提高設(shè)備使用率,并降低能耗,產(chǎn)生規(guī)模效益。

        服務(wù)型企業(yè)或單位的布草屬于高頻使用物品,這要求洗滌企業(yè)不但要高效、快速地完成洗滌作業(yè),還要保證布草能夠準(zhǔn)時配送和回收。目前,洗滌企業(yè)多采用一級配送的方式,即在整個布草配送回收過程中,將洗滌廠作為唯一物流據(jù)點(diǎn),通過自有車輛或者租賃車輛進(jìn)行物流作業(yè)。隨著客戶數(shù)量的增多、分布范圍的擴(kuò)大,洗滌企業(yè)的物流作業(yè)難度和成本相應(yīng)增加,再加上城市對大型車輛的通行有諸多限制,一級配送方式逐漸難以保證對客戶的響應(yīng)速度和配送效率。物流成本高企,嚴(yán)重阻礙了租賃洗滌業(yè)的發(fā)展。

        多級配送模型具有整合物流資源、提高物流資源利用效率、降低物流成本的作用,并且應(yīng)用于郵政業(yè)務(wù)、航空運(yùn)輸、企業(yè)物流諸多領(lǐng)域。本文試圖借鑒其他領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn),探究多級配送模型在布草租賃洗滌物流領(lǐng)域的應(yīng)用。

        多級配送模式的物流環(huán)節(jié)中包含了若干級中轉(zhuǎn)點(diǎn)或者配送中心,工廠到中轉(zhuǎn)站點(diǎn)可以采用大型運(yùn)輸工具進(jìn)行直達(dá)運(yùn)輸,然后使用小型車輛進(jìn)行配送。中轉(zhuǎn)站點(diǎn)的選址決定了物流系統(tǒng)運(yùn)行的優(yōu)劣,當(dāng)客戶需求普遍小于整車的容量時,則在進(jìn)行中轉(zhuǎn)站選址的過程中,還需要考慮車輛配送的路徑,即定位-路徑問題(Location-Routing problem,LRP)。在LRP問題中,中轉(zhuǎn)站點(diǎn)的位置選取會影響到配送車輛的配送路徑;配送車輛路徑的安排也會影響應(yīng)急中轉(zhuǎn)站點(diǎn)布局的合理性。在布草洗滌物流中,也需要同時考慮上述兩個重要問題,從系統(tǒng)整體優(yōu)化的角度出發(fā),對物流系統(tǒng)進(jìn)行集成優(yōu)化和管理。

        2 文獻(xiàn)綜述

        關(guān)于LRP的文獻(xiàn)主要集中在LRP模型的研究和LRP求解算法的研究。

        有關(guān)LRP模型的文獻(xiàn)可以追溯到1961年Von Boventer[1]關(guān)于運(yùn)輸問題中的運(yùn)輸成本和定位成本的相互關(guān)系。隨后國內(nèi)外研究人員根據(jù)不同知識背景修改和拓展LRP模型,使得模型更接近現(xiàn)實(shí)物流配送系統(tǒng)。Laporte et al.(1989)[2]考慮客戶的需求滿足某概率分布,若規(guī)劃路線中客戶需求超過車輛容量,則需要額外配送,這一部分費(fèi)用也計入總成本中。Wu et al.(2002)[3]在約束條件里對諸如車型、車輛運(yùn)輸能力等進(jìn)行了限制。Albareda-Sambola et al.(2005)[4]增加了LRP模型的層次,并且考慮了庫存成本。隨后,逆向物流越來越受到人們的重視,Ceiner(2010)[5],Karaogaln(2011)[6]等學(xué)者將回收和配送過程同時考慮,改進(jìn)了LRP模型。

        對于LRP的解法,目前有兩種思路:一是精確解法,通常使用數(shù)學(xué)規(guī)劃的方法,將LRP問題中的約束松弛或者重新引入約束,進(jìn)而能夠求解[7]。精確解法可以得到最優(yōu)解,但是由于LRP自身問題的復(fù)雜性,只適用小規(guī)模問題。另一種思路是啟發(fā)式方法,用來求解較大規(guī)模的問題。目前利用啟發(fā)式算法求解LRP的文獻(xiàn)可以分為四類:(1)順序解法。首先通過最小化客戶到中轉(zhuǎn)點(diǎn)的距離和來解決定位問題,然后依上一步的選址結(jié)果進(jìn)行車輛路徑規(guī)劃[8]。(2)聚類解法。首先將需求點(diǎn)劃分為不同的簇,然后在每個簇中選擇中轉(zhuǎn)站并解決路徑規(guī)劃問題[9]。(3)迭代解法。首先將問題分成選址和路徑規(guī)劃兩個組合的子問題,其中一個子問題的結(jié)果會提供反饋信息,從而影響另一個子問題的求解,先求解問題結(jié)果的優(yōu)劣會讓后續(xù)子問題的結(jié)果產(chǎn)生較大的偏離,于是提出了兩階段解法[10]。(4)兩階段解法將選址問題作為主要算法,在每一步迭代中嵌套車輛路徑問題的求解,這種解法更接近實(shí)際情況也更可能得到滿意解[11]。

        盡管國內(nèi)外學(xué)者對商業(yè)、公共物流系統(tǒng)中的LRP已經(jīng)進(jìn)行了不少的研究,但是對于布草洗滌的物流系統(tǒng)研究幾乎沒有。借鑒其他行業(yè)的物流系統(tǒng),結(jié)合布草租賃洗滌的實(shí)際情況,本文建立了以下規(guī)劃模型。

        3 數(shù)學(xué)建模

        3.1 問題描述

        多級配送模式下的洗滌布草物流過程是:洗滌廠將干凈布草由大型租賃車輛運(yùn)送到各個中轉(zhuǎn)站點(diǎn),然后由從中轉(zhuǎn)站點(diǎn)出發(fā)的自有小型車輛將干凈布草配送至中心站點(diǎn)服務(wù)的需求點(diǎn),配送的過程中,同時將臟布草回收。配送車輛返回中轉(zhuǎn)站,租賃車輛將臟布草統(tǒng)一運(yùn)回至洗滌廠洗滌。

        酒店需要洗滌的布草是每天變化的,為了簡化模型取一年內(nèi)需要洗滌布草的均值為每天的需求量,每個需求點(diǎn)需要回收的臟布草數(shù)量與配送的干凈布草數(shù)量相同,且不會超過配送車輛的容量。一個需求點(diǎn)每天僅被服務(wù)一次,出于安全考慮配送車輛每天的運(yùn)行時間不超過12h。

        需要解決的問題是,在滿足自有配送車輛的容積限制下,確定中轉(zhuǎn)站點(diǎn)的選址,以及各個中轉(zhuǎn)站點(diǎn)到各需求點(diǎn)的運(yùn)輸路徑。使得中轉(zhuǎn)站設(shè)立成本、車輛持有成本、配送成本、干線運(yùn)輸成本之和最小。

        3.2 變量與參數(shù)

        3.2.1 變量

        本文涉及的變量包括:

        變量間的關(guān)系為:

        3.2.2 參數(shù)

        本文涉及的參數(shù)包括:

        G中轉(zhuǎn)站候選點(diǎn)集合

        D客戶酒店集合

        V自有車輛集合

        L自有車輛車次集合

        l表示第l車次

        S=G?D中轉(zhuǎn)站候選點(diǎn)和客戶酒店的集合

        qi客戶i日均需求

        Qi候選點(diǎn)i的容量

        Q自有配送車輛容量

        T車輛工作時間限制

        tij自有車輛從點(diǎn)i到點(diǎn)j所需要的時間

        Fi候選點(diǎn)i的日均租金

        Cij自有車輛從點(diǎn)i到點(diǎn)j進(jìn)行配送的日均費(fèi)用

        C車輛的日均費(fèi)用(維護(hù)費(fèi)用、司機(jī)工資)

        Kj租賃車從洗滌廠到候選點(diǎn)j的費(fèi)用(與載重量成正比)

        3.3 模型構(gòu)建

        根據(jù)上述假設(shè)、變量和參數(shù),建立布草租賃洗滌的物流網(wǎng)絡(luò),模型如下:

        目標(biāo)函數(shù):使得日均中轉(zhuǎn)站點(diǎn)和運(yùn)輸費(fèi)用最小化。

        其中第一項(xiàng)表示自營車輛每天的配送成本;第二項(xiàng)表示租賃車輛每天干線運(yùn)輸?shù)馁M(fèi)用;第三項(xiàng)表示車輛的日均費(fèi)用;第四項(xiàng)表示中轉(zhuǎn)站的日均費(fèi)用。

        其中,公式(2)表示支線配送車輛容量約束;公式(3)表示支線配送車輛行駛約束;公式(4)保證每個酒店僅有一輛車的某一車次訪問;公式(5)表示每個酒店僅分配到一個中轉(zhuǎn)站點(diǎn);公式(6)、(7)保證中轉(zhuǎn)站開設(shè)了才能分配客戶,沒開設(shè)則不分配客戶;公式(8)是連續(xù)性約束,保證某車輛的某車次從某點(diǎn)進(jìn)需要從某點(diǎn)出;公司(9)表示每車次只經(jīng)過一個中轉(zhuǎn)站點(diǎn);公式(10)-(11)表示當(dāng)中轉(zhuǎn)站開設(shè)了才分配車輛,沒有開設(shè)則不分配車輛;公式(12)-(13)表示當(dāng)車輛可用了,才有相應(yīng)的車次;公式(14)表示被分配給某個中轉(zhuǎn)站的客戶,由屬于中轉(zhuǎn)站的車輛配送;公式(15)表示一輛車只服務(wù)一個中轉(zhuǎn)站,即任意中轉(zhuǎn)站間沒有連接;公式(16)確保規(guī)劃路線沒有子回路。

        3.4 模型求解

        上述模型可以歸結(jié)為LRP問題,LRP問題屬于NP-hard問題,加上上述模型變量、約束眾多,傳統(tǒng)的精確解法難以在有效時間和有限計算資源上求解,因此本文采取以遺傳算法[12-13]為總框架,嵌套改進(jìn)的插入法的兩階段算法來求解此模型。

        3.4.1 算法流程。算法詳細(xì)流程如圖1所示:

        圖1 算法流程

        3.4.2 遺傳算法。遺傳算法是由美國J.H.Holland于1975年提出的一種基于生物體進(jìn)化機(jī)制的智能算法,它模擬了自然界中生物體的生存和繁殖過程。根據(jù)問題的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造一個適應(yīng)度函數(shù),對一個由多個解(每個解對應(yīng)一個染色體)構(gòu)成的種群進(jìn)行評估、遺傳運(yùn)算、選擇,經(jīng)多代繁殖,獲得適應(yīng)度最好的個體作為問題的最優(yōu)解。

        (1)編碼。編碼采用二進(jìn)制編碼,基因第i位表示候選點(diǎn)i的候選情況。1表示該候選點(diǎn)設(shè)立中轉(zhuǎn)站點(diǎn),0表示不設(shè)立。

        (2)選擇。選擇操作是為了選擇高性能的個體得以更大的概率生存,從而提高全局收斂性和計算效率,本文選擇操作采用輪盤賭選擇,并運(yùn)用精英保留策略加快收斂速度。

        (3)變異。變異操作可以避免遺傳算法陷入局部最優(yōu)解,本文采用單點(diǎn)變異的方法。

        (4)交叉。交叉操作用于組合新的個體,在解空間中進(jìn)行有效的搜索,同時降低有效解的破壞概率。本文采取單點(diǎn)交叉的方法。

        (5)適應(yīng)值。適應(yīng)值函數(shù)用于對個體進(jìn)行評價,是優(yōu)化選擇的依據(jù)。由于模型中所求的目標(biāo)函數(shù)是最最小值,因此將本文中個體X的適應(yīng)值函數(shù)選擇為:

        其中指數(shù)部分可以使原有適應(yīng)度較高的個體的新適應(yīng)度與其他個體的新適應(yīng)度相差較大,增加了選擇的強(qiáng)制性。f(x)為第二階段的路徑規(guī)劃的結(jié)果包含支線配送成本和車輛持有成本,a、b為正值參數(shù)。

        3.4.3 改進(jìn)的插入法。插入法是Mole和Jameson于1976年所提出,結(jié)合了最鄰近法與節(jié)省法的觀念,依序?qū)㈩櫩忘c(diǎn)插入路徑中以構(gòu)建配送路線。

        插入法包含二個步驟[14]:

        (1)選取距離配送中心最遠(yuǎn)的顧客點(diǎn)為起點(diǎn),從其它剩余的顧客點(diǎn)中,根據(jù)最鄰近法決定下一個被插入的顧客點(diǎn)。

        (2)以節(jié)省法決定該顧客點(diǎn)應(yīng)被插入的位置,在車輛容量限制下,重復(fù)進(jìn)行選取與插入的步驟,當(dāng)無法再擴(kuò)大充路徑時,則再建立另一路線,直至所有顧客都被排入路徑中。

        該方法只適合單一車次的路徑構(gòu)建,本文提出以下改進(jìn)方案:在(2)中已有路線插入顧客點(diǎn)時,可以再插入中轉(zhuǎn)站,此時形成新的車次。一條路線由多條車次構(gòu)成,一輛車只行駛一條路徑,增加新的路線需要增加額外的車輛,造成成本的增加。在進(jìn)行插入步驟時候,要保證每一車次貨物量不超過車輛限制,整個行駛路線的時間不超過車輛行駛時間限制。

        4 案例驗(yàn)證

        以某布草洗滌廠為例,該洗滌廠計劃在10個候選點(diǎn)中設(shè)立若干個中轉(zhuǎn)站點(diǎn),服務(wù)150個客戶點(diǎn),位置和日均布草需求已知,如圖2所示。

        圖2 某洗滌廠案例各點(diǎn)分布圖

        設(shè)置車輛容量限制為每車次300套布草,車輛日行駛時間不超過10h,平均時速為30km/h,車輛日均持有成本為350元/d;中轉(zhuǎn)站設(shè)立之后日均費(fèi)用為2 000元/d;干線運(yùn)輸費(fèi)用為0.005元/套·km;支線配送費(fèi)用為2.5元/km;交叉比率為0.25,變異比率為0.01;a取0.000 1,b取1。迭代100次的結(jié)果如圖3所示:

        已經(jīng)設(shè)立的中轉(zhuǎn)站點(diǎn)的計算匯總表見表1:

        圖4、圖5分別為3號和9號中轉(zhuǎn)站點(diǎn)的路徑規(guī)劃結(jié)果。

        圖3 遺傳算法計算結(jié)果

        表1 成本一覽表

        圖4 3號中轉(zhuǎn)站點(diǎn)的路徑規(guī)劃結(jié)果

        在優(yōu)化之前,洗滌廠作為唯一物流據(jù)點(diǎn),采用案例中的參數(shù)和上文提出的改進(jìn)型插入法進(jìn)行路徑規(guī)劃,則需要15輛自有小型車輛,共計46車次,自有車輛成本和配送成本共計13 742元/d。采用兩級物流網(wǎng)絡(luò)之后,進(jìn)行配送則只需要6輛自有小型車輛,共計31車次,各類成本需11 619元/d,成本減少了15.45%。調(diào)整布草租賃洗滌物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之后,物流成本得到了有效減少,但是兩層物流結(jié)構(gòu)也多了中轉(zhuǎn)的環(huán)節(jié),對租賃洗滌企業(yè)的管理水平提出了更高的要求。

        圖5 9號中轉(zhuǎn)站點(diǎn)的路徑規(guī)劃結(jié)果

        5 總結(jié)

        針對布草租賃洗滌的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是租賃洗滌模式良好運(yùn)行的重中之重,而研究其配送回收物流網(wǎng)絡(luò)可以為洗滌公司節(jié)省物流成本提供有益的指導(dǎo),進(jìn)而為推廣租賃洗滌模式提供物流基礎(chǔ)。本文針對布草租賃洗滌的物流配送需求,建立了中轉(zhuǎn)站選址與車輛路徑安排問題的集成優(yōu)化模型,考慮了車輛容量限制、行駛時間限制、多車次等約束條件,以車輛持有成本、支線配送成本、干線運(yùn)輸成本和中轉(zhuǎn)站設(shè)立成本之和最低為目標(biāo),比較符合現(xiàn)實(shí)情況。此外,本文利用遺傳算法為求解框架,集成適合求解多車次路徑規(guī)劃問題的改進(jìn)后的插入法,案例分析表明,該算法運(yùn)行效果較好。

        在今后進(jìn)一步的研究中,應(yīng)該優(yōu)化多車次車輛路徑規(guī)劃以及考慮時間窗約束、中轉(zhuǎn)站庫存等問題。

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