葉煒

摘要：從城市交通管制政策對于冷鏈物流配送在時間和空間上的限制這一實際情形出發(fā)，結(jié)合冷鏈物流實際配送活動，立足于冷鏈配送企業(yè)，構建了交通管制下冷鏈物流的共同配送模型。并通過數(shù)值實驗，對冷鏈物流共同配送模式和傳統(tǒng)的單溫層冷鏈配送模式進行了對比，并分析了在不同交通管制情形下，冷鏈物流共同配送模式配送成本的變化。分析得出：相較于單溫層冷鏈配送，冷鏈物流共同配送模式更能適應當前城市交通管制情形下的配送環(huán)境；其配送成本受制于交通管制政策的變化，其中相較于交通區(qū)域管制，配送成本受交通管制時段的影響更大。

關鍵詞：交通管制；冷鏈物流配送；遺傳算法

中圖分類號：F252.14 文獻標識碼：A

0引言

冷鏈物流是現(xiàn)代物流的重要組成部分，是保障產(chǎn)品安全與品質(zhì)的關鍵環(huán)節(jié)。當前，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和生活水平的不斷提高，人們對產(chǎn)品安全及品質(zhì)的要求變得越發(fā)嚴苛，呈現(xiàn)出小批量、多品種、需求多樣化的特點。但是，目前冷鏈物流配送方式仍較為傳統(tǒng)，多采用一輛配送車輛僅配送特定儲存溫度區(qū)間產(chǎn)品的單獨配送模式，常常會出現(xiàn)的采用多輛配送車輛同時配送，但又都無法滿載的現(xiàn)象，物流效率十分低下。低效率配送不僅極大地浪費了物流資源，也進一步加劇了城市交通的擁堵和環(huán)境的污染。當前，各大城市為提高交通道路的資源利用率，紛紛出臺了各種限時限行的交通管制政策，以緩解城市交通壓力。這類限時限行的交通管制政策大多對城市配送車輛有著更嚴格的限制，無疑又為冷鏈物流配送套上的一道“枷鎖”，進一步提高了冷鏈配送的配送難度及成本。

本文認為，為應對城市交通管制政策的束縛，提升配送效率，冷鏈配送應考慮采用共同配送模式。所謂共同配送，是指在若干個有定期運貨需求的客戶的合作下，由一個運輸業(yè)者，使用一個運輸系統(tǒng)進行配送的模式。合理應用這一模式，能夠有效解決物流設施重復建設、車輛使用效率低等問題。在冷鏈物流中實行共同配送模式，需考慮冷鏈產(chǎn)品溫度需求多層次的特點，因此配送過程中必須實現(xiàn)有不同儲存溫度要求的產(chǎn)品的混合裝載，從而實現(xiàn)統(tǒng)一配送。當前，常用于冷鏈物流共同配送的配送車輛主要有機械式冷凍區(qū)隔車輛和蓄冷式冷藏車輛兩種。本文將在既有專家研究成果的基礎上，以機械式冷凍區(qū)隔車輛為配送車輛，構建城市交通管制下的冷鏈物流共同配送優(yōu)化模型，并結(jié)合數(shù)值實驗，對比分析不同交通管制情形下，冷鏈物流共同配送模式對于單溫冷鏈配送模式配送成本及其效率的變化。

1問題描述及模型構建

1.1問題描述

考慮交通管制約束的冷鏈物流共同配送路徑優(yōu)化問題可描述為：在考慮交通管制情形下，多個生產(chǎn)不同溫層類型產(chǎn)品的企業(yè)通過合作建立共同配送物流系統(tǒng)，劃定一定區(qū)域設立一個共同配送中心，由該中心統(tǒng)一集貨，然后通過集中配送的方式將所有不同溫層類型的產(chǎn)品配送給區(qū)域內(nèi)各個企業(yè)的客戶，以此降低單位配送成本，提升配送效率，減少受交通管制的影響。在進行共同配送物流系統(tǒng)設計時，除了使系統(tǒng)運行總成本最低外，還需要遵守當?shù)爻鞘械慕煌ü苤普摺３鞘薪煌ü苤普咧饕ㄔO置限行時間、限行地段等，共同配送車輛需在交通管制禁行時間以外的時間段對管制區(qū)域內(nèi)的客戶進行配送，否則便會違反交通政策，貨物無法順利運達客戶，企業(yè)利益會受到嚴重損害。

1.2假設條件

在實際情況中，冷鏈物流配送活動十分復雜，條件不同，結(jié)果也就不盡相同。為方便模型構建及求解，本文對現(xiàn)實問題進行了一些抽象和簡化，并對模型做如下假設：

（1）交通管制政策限行時間、限行區(qū)域及受限行政策影響的客戶確定且已知。

（2）不考慮配送中心的設立成本，且配送中心容量足夠大，足以容納各企業(yè)客戶對產(chǎn)品的需求量；配送中心負責各個企業(yè)所有產(chǎn)品的配送，且配送活動不可中斷，需一次性完成，同時產(chǎn)品在配送中心的處理裝卸時間忽略不計。

（3）使用機械式冷凍車進行共同配送，能同時配送3種類型的冷鏈產(chǎn)品；配送車輛裝載過程中僅考慮各種產(chǎn)品的重量，不考慮產(chǎn)品形狀和擺放方式，各類型產(chǎn)品不超過配送車輛相應溫區(qū)的最大載重量，且不同類型產(chǎn)品可以相互混裝；每輛配送車輛只能從配送中心出發(fā)且只有一條配送路線；配送中心和客戶的位置確定，且每個客戶僅需一輛配送車輛進行配送，完成配送任務后返回配送中心。

其中：公式（5）保證配送車輛對每一客戶的配送服務時間都在交通管制時間窗外。公式（6）保證配送車輛配送的每一溫層產(chǎn)品裝載量不超過其溫層的最大裝載量，同時也保證了裝載量不超過車輛的最大裝載量。公式（7）保證了配送車輛配送的產(chǎn)品的總重量不超過配送車輛的最大載重量。公式（8）保證了每一客戶點均接受到配送服務，且每一客戶點只接受一輛配送車輛的配送服務。公式（9）和公式（10）分別保證了模型決策變量滿足的0-1約束和模型常量的非負約束。

3模型求解及算法設計

上述模型為非線性規(guī)劃，難以直接求解，一般采用啟發(fā)式算法進行求解。啟發(fā)式算法（heuristic algorithm）是一個基于直觀或經(jīng)驗構造的算法，在可接受的花費（指計算時間和空間）下給出待解決組合優(yōu)化問題每一個實例的一個可行解。本文將選用遺傳算法，并結(jié)合上述數(shù)學模型和相關約束條件，對算法的編碼、初始種群選取、適應度函數(shù)等要素進行設計。

3.1編碼與解碼

本文采用自然數(shù)編碼法進行編碼，利用隨機生成的自然數(shù)序列，來代表對應序列節(jié)點（服務的客戶）的配送順序。如針對n位配送客戶，隨機生成n位的自然數(shù)序列435…n。則此序列表示第1的是客戶4接受配送，第2的是客戶3接受配送，第3的是客戶5接受配送，以此類推。解碼時，順序遍歷順位序列，以車輛每個溫區(qū)的最大容量為約束進行。如第1個節(jié)點至第i個節(jié)點接受配送的產(chǎn)品容量超過配送車輛溫層區(qū)的最大容量，則配送車輛遍歷終止于第i-1個節(jié)點，下一配送車輛從第i個節(jié)點開始遍歷序列，以此類推，直到遍歷所有序列節(jié)點。

3.2適應度函數(shù)

遺傳算法中利用適應度來表示個體與解的優(yōu)劣程度，適應度越大，個體與解則越優(yōu)，被選擇到下一代的概率也越大。一般是以所求問題的目標函數(shù)作為適應度函數(shù)，本文模型的目標函數(shù)是共同配送的總配送成本，因此本文取目標函數(shù)的倒數(shù)作為此算法的適應度函數(shù)，配送成本越小，適應度越大，被選擇到下一代的概率也越大。

3.3遺傳操作

遺傳操作是對染色體個體按照它們對適應度施加一系列的操作，從而實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的進化過程，主要包括選擇、交叉算子和變異三個操作過程。

選擇操作是從染色體群體中選擇優(yōu)勝、淘汰劣質(zhì)個體的操作。本文采用輪盤賭選擇法進行選擇操作。交叉操作是遺傳操作的核心，本文采用單點交叉法，在染色體群體中隨機選擇兩個個體，并隨機選擇一個交叉點，將該點前后的兩個個體的部分結(jié)構進行互換，并順序遍歷個體替換重復基因，生成兩個新個體。如個體A：3475162與個體B：6547321，交叉后產(chǎn)生的新個體為A*：5467321和B*：3745162。變異操作是對染色體群體中的個體基因作變動，以提高局部搜索能力，保持群體的多樣性。本文的變異操作為：在父代染色體中，隨機選擇兩個基因位上的基因，將這兩個基因互換，得到子代染色體。如對A：3475162，選擇第二位和第六位基因互換，就得到子代染色體A*：3675142。

4數(shù)值實驗與結(jié)果分析

4.1算例描述與實驗參數(shù)

假設3家生產(chǎn)不同冷鏈產(chǎn)品的生產(chǎn)商，為提高配送效率、降低配送成本進行共同配送。計劃安排若干輛機械式冷凍車，通過1個配送中心完成其20個共同客戶的3類產(chǎn)品的配送任務，產(chǎn)生的共同配送成本以各生產(chǎn)商產(chǎn)品的配送量為依據(jù)進行公平分配。為方便計算，設定配送中心從早晨5：00開始配送活動，普通冷凍車調(diào)用成本為400，機械式冷凍車的調(diào)用成本為600，總?cè)莘e為12m³，機械式冷凍車3個溫區(qū)的容積均為4m³，單位時間運輸成本為8元/kg·h，平均行駛速度為55km/h。為更好地分析交通管制對冷鏈物流配送活動的影響，本文將進行兩部分的算例實驗。第一部分算例實驗將從生產(chǎn)商配送成本出發(fā)，對冷鏈物流的共同配送模式和傳統(tǒng)單溫配送模式進行對比；第二部分將從共同配送整體出發(fā)，設計不同管制情景下的算例對比實驗，分析禁行路段、管制時段變化時共同配送總成本的變動趨勢。具體生產(chǎn)商、客戶點及交通管制信息如表1、表2所示。

4.2不同冷鏈配送模式的對比

本部分算例實驗設置45%的客戶點受交通管制政策的影.響，且0：00～7：30為交通管制允許通行的時段。為避免禁行路段及管制時段下的限行路段產(chǎn)生隨機性影響，分別對兩種配送模式求解10次，取其最優(yōu)解。其中，算法種群規(guī)模為100，最大迭代次數(shù)為1 000，交叉概率取0.8，變異概率取0.1。具體配送路線成本及方案如表3所示：

由表3可見，在交通管制政策限制配送活動的情形下，若各生產(chǎn)商使用冷鏈物流的共同配送模式，僅需5輛配送車輛便可以完成20個客戶點3種類型產(chǎn)品的配送任務；而若各生產(chǎn)商采用傳統(tǒng)的單溫冷鏈物流配送模式，每個生產(chǎn)商需要4輛普通冷凍車、共需12輛配送車輛才能完成配送任務。從各生產(chǎn)商配送成本來看，傳統(tǒng)單溫冷鏈配送模式相較于冷鏈物流的共同配送，生產(chǎn)商配送成本分別增加了32.93%、33.00%和82.87%，極大地增加了企業(yè)的配送成本。表明在交通管制情形下，冷鏈物流的共同配送模式能有較好的適用性，能有效地提升配送效率、減少配送車輛的需求、減緩城市交通壓力，同時顯著地降低配送成本，提升企業(yè)效益。傳統(tǒng)的單溫冷鏈配送成本及方案表如表4所示。

4.3不同管制情形下的算例對比

交通管制主要分為管制時段和管制區(qū)域兩部分，本模型中交通管制時段主要影響配送客戶接受配送活動的時間，而管制區(qū)域主要影響配送客戶受交通管制的比例。本部分算例實驗將分別變動交通管制情景的管制時段和管制區(qū)域，分析交通管制對冷鏈物流共同配送成本的影響。結(jié)合算例特點，以上述算例交通管制情景（管制時段為0：00～7：30，45%客戶點處于管制區(qū)域內(nèi)）為基礎情景，首先在管制時段不變的情形下，隨機設置40%、60%、80%的客戶點處于管制區(qū)域內(nèi)，分析交通管制區(qū)域?qū)滏溑渌统杀镜挠绊憽Ｆ浯卧诠苤茀^(qū)域不變的情形下，設置允許通行時段為0：00～6：30、0：00～7：30、0：00～8：30三種情形，分析管制時段對配送成本的影響。將上述算例在不同管制情景下計算5次，計算結(jié)果從小到大依次排列，結(jié)果如表5、表6所示：

由表5、表6可見，交通管制區(qū)域較管制時段對冷鏈物流配送成本的影響更大。在管制區(qū)域不變的情形下，交通管制時間越長，即允許配送的時段越短，完成冷鏈配送任務的配送成本就越大，且當允許配送的時段間隔越小時，配送時段減少所引起的配送成本的增加幅度就越大。如表中當允許配送時段由5：00～8：30減小到5：00～7：30時，配送成本平均增加了6.52%，而當配送時段由5：00～7：30減小5：00～6：30時，同樣1小時配送時段的減小卻使配送成本平均增加了24.43%。同時，在交通管制時間不變的情形下，交通管制影響的客戶點越多，完成配送任務的配送成本也越大，表中客戶點受交通管制影響的比例由40%變化到80%時，配送成本平均分別增長12.18%、5.86%。

5結(jié)論

本文建立了城市交通管制情形下的冷鏈物流共同配送優(yōu)化模型，根據(jù)問題特點設計了改進的遺傳算法，并對數(shù)值實驗加以計算。通過算例實驗表明，交通管制政策對冷鏈物流配送具有顯著的負向影響。在交通管制政策中，交通管制區(qū)域政策較交通管制時段政策對配送企業(yè)的影響更大，更阻礙冷鏈物流配送活動的進行。允許配送的時間窗越小，完成冷鏈物流配送的配送成本越大，且呈指數(shù)級上升的趨勢，而管制區(qū)域的變化對配送成本的影響則較小，更為平緩?；诖?，配送企業(yè)基于不同的模型和算法，在實際配送活動中設計考慮城市貨運車輛交通管制的最優(yōu)配送方案，并針對受管制政策影響較大的客戶，可通過與客戶協(xié)商更改時間窗，或者建立區(qū)域配送中心等措施應對城市貨運交通管制政策。