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        政府補(bǔ)償約束下蔬菜配送路徑優(yōu)化分析
        ——以A市為例

        2018-05-10 06:53:22程紀(jì)揚(yáng)
        銅陵學(xué)院學(xué)報(bào) 2018年1期

        程紀(jì)揚(yáng)

        (安徽財(cái)經(jīng)大學(xué),安徽 蚌埠 233030)

        一、引言

        蔬菜與其他商品相比,品種多、流通渠道較短、配送環(huán)節(jié)復(fù)雜。因此,配送過程的優(yōu)劣直接影響蔬菜產(chǎn)業(yè)服務(wù)質(zhì)量、物流效率和蔬菜產(chǎn)業(yè)收益的高低[1]。蔬菜配送是將新鮮的蔬菜從種植基地運(yùn)送到銷售點(diǎn)的過程,該過程中需要綜合考慮各銷售點(diǎn)的蔬菜需求量及蔬菜到達(dá)各銷售點(diǎn)的路程遠(yuǎn)近、運(yùn)輸費(fèi)用及產(chǎn)品耗損等要素,最終對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)進(jìn)行合理種植、揀選分裝、配貨運(yùn)輸?shù)确矫娴膬?yōu)化,使蔬菜產(chǎn)業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)利益達(dá)到最大[2]。對(duì)于一些中小城市,蔬菜種植采取以郊區(qū)和農(nóng)區(qū)種植為主,為了保障城區(qū)蔬菜的供應(yīng),當(dāng)?shù)卣畬?duì)蔬菜配送環(huán)節(jié)實(shí)施一定補(bǔ)貼政策[3]。然而,政府補(bǔ)償是有限的,在既定約束下如何優(yōu)化配送路徑,不僅有效提高城區(qū)蔬菜供應(yīng)的數(shù)量和質(zhì)量,還能帶動(dòng)農(nóng)區(qū)菜農(nóng)種植蔬菜的積極性。本文以A市為例,利用Floyd算法求出A市各蔬菜種植基地到各銷售點(diǎn)的最短距離,并利用Lingo軟件進(jìn)行線性規(guī)劃操作,求出政府補(bǔ)償約束下的蔬菜配送最優(yōu)路徑,以期為我國中小城市在政府補(bǔ)償約束下蔬菜配送路徑的優(yōu)化提供一套行之有效的方法。

        二、A市蔬菜配送問題提出

        (一)問題描述

        A市的人口近90萬,該市在郊區(qū)和農(nóng)區(qū)建立了8個(gè)蔬菜種植基地 (記為Ai,i=1,2,3,...,8),承擔(dān)全市居民的蔬菜供應(yīng)任務(wù),每天將蔬菜運(yùn)送到市區(qū)的35個(gè)蔬菜銷售點(diǎn)(記為Bj,j=1,2,3,...,35)。 市區(qū)有 15 個(gè)主要交通路口(記為 Lm,m=1,2,3,...,15),在蔬菜運(yùn)送的過程中從蔬菜種植基地可以途徑這些交通路口再到達(dá)蔬菜銷售點(diǎn)。如果蔬菜銷售點(diǎn)的需求量不能滿足,則市政府要給予一定的短缺補(bǔ)償。同時(shí)市政府還按照蔬菜種植基地供應(yīng)蔬菜的數(shù)量以及路程,發(fā)放相應(yīng)的運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼,以此提高菜農(nóng)種植蔬菜的積極性,對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)起到宏觀調(diào)控的作用。其中,運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)為0.04元/(噸·公里)。本文根據(jù)A市蔬菜配送相關(guān)數(shù)據(jù)(如表1、表2及表3所示),在政府所付的短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少的條件下,為A市設(shè)計(jì)從蔬菜種植基地至各蔬菜銷售點(diǎn)的蔬菜運(yùn)送方案。

        表1 蔬菜種植基地日供應(yīng)量(噸/天)

        表2 蔬菜銷售點(diǎn)日需求量(噸/天)及短缺補(bǔ)償(元/噸·天)

        表3 各基地、銷售點(diǎn)及路口之間的距離(km)

        (二)算法的選擇

        本文旨在解決在政府補(bǔ)償約束下的最短路徑問題。最短路徑問題是指用于計(jì)算一個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑[4],主要特點(diǎn)是以起始點(diǎn)為中心向外層擴(kuò)展,直到擴(kuò)展到終點(diǎn)為止。解決這一類問題的方法有很多,包括Floyd算法、Dijkstra算法、SPFA算法等,其中最為常用的是Floyd算法。

        Floyd算法是用于尋找給定加權(quán)圖中頂點(diǎn)間路徑最短的算法[5],適用于 APSP(All Pairs Shortest Paths,多源最短路徑),是一種動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,稠密圖效果最佳,邊權(quán)可正可負(fù)。由于Floyd算法簡單有效,三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊,對(duì)于稠密圖,其效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法,也要高于執(zhí)行|V|次SPFA算法。并且,F(xiàn)loyd算法容易理解,可以算出任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短距離,代碼編寫簡單。因此,本文采用Floyd算法解決問題。

        Floyd算法基本思想為:首先設(shè)置一個(gè)矩陣A(k),其中對(duì)角線元素全為0,其他ak[i][j]表示頂點(diǎn)i到j(luò)的路徑值,k代表運(yùn)算步驟,當(dāng)k=0時(shí):

        A(0)[i][j]=arcs[i][j]

        得出的矩陣稱為臨接矩陣,以后逐步的嘗試在原路徑的兩頂點(diǎn)上增加其他頂點(diǎn)作為中心頂點(diǎn),如果增加中間頂點(diǎn)后,新的路徑比原來路徑減小了,則用新的路徑代替舊路徑,并修改矩陣元素,否則不變。

        (三)配送路徑情況分析

        根據(jù)A市蔬菜配送相關(guān)數(shù)據(jù),利用Matlab編程繪制出蔬菜種植基地、交通路口、銷售點(diǎn)之間的散點(diǎn)路線圖,如圖1所示。圖中一共有58個(gè)節(jié)點(diǎn)(其中包括8個(gè)蔬菜種植基地,15個(gè)路口以及35個(gè)銷售基地),通過Matlab軟件繪圖使得各基地、銷售點(diǎn)、路口之間的距離一目了然。對(duì)圖中的8個(gè)蔬菜種植基地的編號(hào)為 V1—V8;35個(gè)銷售點(diǎn)的編號(hào)為 V9—V43;15個(gè)路口的編號(hào)為 V44—V58。

        三、模型構(gòu)建與求解

        (一)利用 Floyd算法求出各蔬菜種植基地到各銷售點(diǎn)的最短距離

        在不含負(fù)回路的網(wǎng)絡(luò)中,有節(jié)點(diǎn) V1,V2,…,Vn,用 Wij表示節(jié)點(diǎn)Vi和節(jié)點(diǎn)Vj之間的連線長,用dij表示從節(jié)點(diǎn)Vi出發(fā)到節(jié)點(diǎn)Vj時(shí)的路長[6]。

        改進(jìn)算法步驟如下:

        步驟1:作初始權(quán)矩陣D(0)

        步驟 2:在 D(k)中,若 i=j,則 dij(k+1)=0;否則轉(zhuǎn)至步驟 3。

        步驟 3:若 dij(k)=∞ 或 dij(k)=∞(l=1,2,…,n),且 dij(k)≠∞,則 dij(k+1)=dij(k),否則轉(zhuǎn)至步驟 4。

        步 驟 4: 若 dij(k)≥dij(k)或 dij(k)≥dij(k)(l=1,2,… ,n 且 l≠i,j),則 dij(k+1)=dij(k),否則轉(zhuǎn)至步驟 5。

        步驟 5:若 i<j,則

        dij(k+1)=min{dij(k),{dij(k+1)dij(k+1)},{dij(k+1)dij(k)},{dij(k)dij(k)}};

        圖1 路線圖

        否則

        dij(k+1)=min{dij(k),{dij(k+1)dij(k+1)},{dij(k)dij(k+1)},{dij(k)dij(k)}}

        若 dij(k+1)=dij(k)+dij(k), 且 dij(k+1)<dij(k),則 將 l 標(biāo) 注 在 權(quán) 矩陣 D(k+1)中的元素 dij(k+1)的右下角,表明經(jīng)過本次迭代后,節(jié)點(diǎn)Vi與節(jié)點(diǎn)Vj之間的最短路徑經(jīng)過節(jié)點(diǎn)Vi,并且路長 的 值 dij(k+1)。

        步驟 6:若 D(k+1)=D(k),結(jié)束;否則 k=k+1,轉(zhuǎn)至步驟 2。

        利用MATLAB實(shí)現(xiàn)算法程序化,求得各蔬菜基地到各個(gè)銷售點(diǎn)的最短距離如表4所示。

        (二)建立模型

        由表1及表2中的數(shù)據(jù)可知,市場的總需求量為360噸,而8個(gè)蔬菜生產(chǎn)基地的總產(chǎn)量僅為270噸,蔬菜的供給量小于需求量,市場處于供不應(yīng)求的狀態(tài),此時(shí)利用Lingo軟件進(jìn)行線性規(guī)劃操作,求出最優(yōu)解。

        設(shè)政府付出的費(fèi)用為F,則F=F1+F2,F1為市場的短缺補(bǔ)償費(fèi)用,即各銷售點(diǎn)對(duì)蔬菜的需求得不到滿足時(shí)所獲得的補(bǔ)償,F(xiàn)2為調(diào)運(yùn)費(fèi)用。 則可知:F1=Pj×(bj-xij)

        其中,i=1,2,…,8;j=1,2,3,…,35;Pj為第 j個(gè)銷售點(diǎn)的蔬菜供給量達(dá)不到需求量時(shí)的單位補(bǔ)貼;bj為第j個(gè)銷售點(diǎn)對(duì)蔬菜的需求;xij為第i個(gè)蔬菜生產(chǎn)基地運(yùn)往第j個(gè)銷售點(diǎn)的蔬菜量。

        其中 i=1,2,…,8;j=1,2,3,…,35;c 為運(yùn)輸每單位蔬菜的單位距離花費(fèi);xij為第i個(gè)蔬菜生產(chǎn)基地運(yùn)往第j個(gè)銷售點(diǎn)的蔬菜量。sij為第i個(gè)蔬菜生產(chǎn)基地到第j個(gè)銷售點(diǎn)的距離。所以目標(biāo)函數(shù)最小費(fèi)用為:

        又因?yàn)槭袌鎏幱诠┎粦?yīng)求的狀態(tài),每個(gè)蔬菜基地的供應(yīng)量應(yīng)全部運(yùn)輸?shù)礁鱾€(gè)銷售點(diǎn),即:xij=ai同時(shí)各個(gè)基地運(yùn)送到銷售點(diǎn)的蔬菜量應(yīng)小于其需求量,即:xij≤bj,其中ai為每一個(gè)蔬菜基地每天能夠提供的蔬菜量,bj為每一個(gè)銷售點(diǎn)每天需要的蔬菜量。所以,可規(guī)劃函數(shù)為:

        (三)模型的求解

        利用Lingo程序求解模型,求得運(yùn)送分配方案結(jié)果,具體內(nèi)容如表5所示。

        通過表2與表5的對(duì)比參照,得出各銷售點(diǎn)的需要量的滿足情況。如果未滿足銷售點(diǎn)需求量,使用短缺量乘以單位短缺補(bǔ)償,進(jìn)行簡單的數(shù)學(xué)計(jì)算可以得出短缺補(bǔ)償費(fèi)用;再通過表2、表4與表5的對(duì)比參照,得出蔬菜配送過程中的運(yùn)輸路程與重量,得到的數(shù)值乘以運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)便得出調(diào)運(yùn)費(fèi)用。其中,運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼為0.04元/(噸·公里)。

        表4 蔬菜基地與銷售點(diǎn)的最短距離表

        綜上,可以得到:

        短缺補(bǔ)償費(fèi)用:=42658.00

        調(diào)運(yùn)費(fèi)用:=178.28

        政府花費(fèi):=42836.28元。

        表5 蔬菜運(yùn)送數(shù)量分配方案表

        通過模型的構(gòu)建與求解,計(jì)算出政府支付的短缺補(bǔ)償和運(yùn)費(fèi)補(bǔ)貼最少的條件下,花費(fèi)為42836.28元??梢?,政府在推進(jìn)城市蔬菜供應(yīng)的過程中,運(yùn)用Floyd算法,不僅有效保障了城區(qū)蔬菜供應(yīng)的數(shù)量和質(zhì)量,同時(shí)促進(jìn)農(nóng)區(qū)菜農(nóng)種植蔬菜的積極性,緩解財(cái)政資金補(bǔ)償?shù)牟蛔?,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)政府的民生工程目標(biāo)。

        四、結(jié)束語

        以Floyd算法為核心設(shè)計(jì)并優(yōu)化蔬菜配送系統(tǒng),能夠在蔬菜運(yùn)送過程中找到一條從產(chǎn)地到市場的最佳運(yùn)輸路線,有效減少蔬菜運(yùn)輸過程中的產(chǎn)品損耗,提高配送效率并且符合蔬菜配送的時(shí)效性特點(diǎn)。在本文中,政府補(bǔ)償約束下的蔬菜配送路徑優(yōu)化可理解為在原有的路徑設(shè)計(jì)上增加政府補(bǔ)償約束這一限制條件,使自然的蔬菜配送系統(tǒng)升級(jí)為政府調(diào)控下的蔬菜配送系統(tǒng)。政府利用補(bǔ)償約束條件在宏觀上對(duì)蔬菜配送系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整,使其更加符合市場需求,同時(shí)也能有效預(yù)防系統(tǒng)長期運(yùn)行中可能出現(xiàn)的弊端。與傳統(tǒng)的蔬菜配送相比,路徑優(yōu)化后一方面可以縮短運(yùn)輸時(shí)間,從而保證蔬菜的新鮮程度,提高食材的安全度;另一方面,在經(jīng)過充分計(jì)算后設(shè)計(jì)的方案,政府能夠在支付最少的情況下完成任務(wù),因此能夠提升財(cái)政資金效用與自身行政效率。誠然,在實(shí)際的運(yùn)輸過程中,時(shí)間、氣溫、交通狀況等各種受限參數(shù)也會(huì)對(duì)配送產(chǎn)生影響,這些分析工作有待進(jìn)一步研究。

        參考文獻(xiàn):

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        [6]趙禮峰,梁娟.最短路問題的Floyd改進(jìn)算法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2014,24(8):31-34.

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