張 駿，巴文婷

（南京林業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 南京 210037）

1 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，電商已逐漸成為零售市場的主力軍。商品的運輸也不再是物流中心-零售商-顧客的傳統(tǒng)模式，在物流中心與零售商或顧客之間，需要建設(shè)更多的配送中心以滿足需求。木材行業(yè)的物流也面臨著同樣的問題。在大數(shù)據(jù)迅速崛起的時代，傳統(tǒng)模式下的木材運輸受到了較大的沖擊，木材行業(yè)對于區(qū)域木材物流配送的要求也愈發(fā)強烈。物流配送中心作為木材物流的關(guān)鍵節(jié)點，在木材物流系統(tǒng)中具有承上啟下的作用。

2 我國木材物流發(fā)展現(xiàn)狀

《中國森林資源行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢分析報告（2017-2023 年）》顯示，我國當(dāng)前的森林覆蓋率在全球排第11 名，國內(nèi)木材市場對外依賴程度高達60%，是世界上最大的進口木材需求國。林業(yè)“十三五”規(guī)劃中明確指出，我國林業(yè)發(fā)展應(yīng)以綠色環(huán)?？沙掷m(xù)為主要方向，2017 年我國已經(jīng)全面停止了對自然林的商業(yè)性采伐，木材缺口因此驟增，短時間內(nèi)彌補這個缺口只能通過木材進口，因為即使是新建人造林也需要一段時間的成長期[1-2]。

2.1 存在的主要問題

木材運輸是木材行業(yè)的重要組成部分，我國木材行業(yè)在物流運輸過程中存在著如下幾點矛盾：（1）木材原材料成本上升，物流運輸成本可用空間降低；（2）多國頒布木材出口禁令，木材供應(yīng)緊缺，物流運輸成本上升；（3）木材進口操作不夠規(guī)范；（4）物流運輸成本占比過高，未能得到改善；（5）現(xiàn)代化加工規(guī)模不夠，資源利用效率低。

2.2 可行的解決方案

綜合當(dāng)前木材物流存在的問題，可從以下幾方面著手提出解決方案：（1）優(yōu)化木材進口路線，降低國際航線運輸成本。（2）形成木材產(chǎn)業(yè)集聚，整合上下游資源，從而有效節(jié)省運輸成本。（3）新建物流配送中心，提升木材運輸效率，節(jié)約木材物流成本[3-4]。

3 配送中心選址模型及算法

木材物流配送中心選址是NP 問題。隨著計算機和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，對于配送中心選址的算法也有了更多的研究，將遺傳算法應(yīng)用于區(qū)域木材物流配送中心選址問題中，可有效提高選址效率。木材行業(yè)的歷史數(shù)據(jù)已經(jīng)不再具有絕對的使用價值，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測木材需求、計算運輸成本等，配合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起進行木材配送中心選址研究將更具準(zhǔn)確度。

3.1 配送中心選址數(shù)學(xué)模型

商業(yè)性配送中心選址的最終目的都是使成本最小，利潤最大。配送中心的成本構(gòu)成要素有三方面，運輸成本、配送中心的可變成本以及固定成本，使三者之和最小，即為最優(yōu)解。首先設(shè)有m個木材供應(yīng)點，n個木材需求點，q個備選木材配送中心[5-8]。

為方便建立模型，先做出如下假設(shè)：

（1）配送中心設(shè)置僅在某一特定區(qū)域范圍內(nèi)；

（2）各個木材需求點的木材需求量固定且為已知；

（3）運輸路線遵循最短路徑，道路、社會等多方面因素已考慮在內(nèi)，單位運輸成本已優(yōu)化；

（4）固定投資費用為各項建設(shè)、經(jīng)營費用在預(yù)計使用年限中的均值。

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

式中,cipk為木材供應(yīng)點i到木材配送中心p的第k種等級木材的單位運輸成本（元/m3）；cpjk為從木材配送中心p到木材需求點j的第k種等級木材的單位運輸成本（元/m3）；xipk為木材供應(yīng)點i到木材配送中心p的第k種等級木材的運輸量（m3）；ypjk為從木材配送中心p到木材需求點j的第k種等級木材的運輸量（m3）；gpk為木材配送中心p對第k種等級木材的流通單價；Fp為備選木材配送中心p的年均固定費用；δ是整數(shù)變量；sik為木材供應(yīng)點i所能提供的第k種等級木材的供應(yīng)量（m3）；djk為木材需求點j對第k種等級木材的需求量（m3）；Qp為木材配送中心p的最大吞吐能力（m3）；o為木材等級數(shù)；M為可興建的配送中心的最大數(shù)量[9-10]。

3.2 遺傳算法編碼

遺傳算法進化過程的基礎(chǔ)是編碼機制，編碼會直接影響算法性能、搜索效率以及種群多樣性。本文使用的是二進制編碼，通過染色體表達，可以隨機生成a條染色體，采用二進制編碼對基因串進行編碼。例如假設(shè)有6個備選的木材配送中心，若是采用二進制編碼的話，可以用基因串的長度表示備選木材配送中心的數(shù)量n，即n=6，那么編碼串顯示為｛0，1，1，0，0，1｝，則表示2、3、6 三個備選木材配送中心被選中[11]。

3.3 遺傳參數(shù)選擇

繁殖、交叉和變異三個算子是遺傳算法的三大基礎(chǔ)操作，被稱之為算子。這三種算子各有分工，舊種群生成新種群通過繁殖算子進行復(fù)制，父母代生成子代用到的是交叉算子，變異算子用于隨機變異。

遺傳代數(shù)的作用是控制算法搜索頻數(shù)。當(dāng)目標(biāo)問題較為簡單時，染色體長度較小,可能解的數(shù)量也會較少,因此較小的遺傳代數(shù)就足以得出最優(yōu)或次優(yōu)解;然而當(dāng)問題較為復(fù)雜，染色體長度較大時,可能解數(shù)量會比較多,那么遺傳代數(shù)需要足夠多，可能解達到一定的規(guī)模以后，才能得出最優(yōu)方案。以木材配送中心選址為例，對于小地區(qū)范圍內(nèi)的選址，備選物流配送中心個數(shù)僅為個位數(shù)的情況下求最優(yōu)解，一般200以內(nèi)的遺傳代數(shù)就足以得出最優(yōu)解。

4 案例分析

A公司是國內(nèi)一家專業(yè)的木材供應(yīng)公司，為原木分銷商、木材加工廠供應(yīng)木材原材料。主營木材產(chǎn)品為松木，包括國產(chǎn)松木和進口松木。由于公司建立初期大部分的業(yè)務(wù)都聚集在華南地區(qū)，現(xiàn)欲拓展市場，向國內(nèi)其他地區(qū)發(fā)展。

公司依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析潛在用戶分布，發(fā)現(xiàn)華東B 地區(qū)仍然存在較大的市場空缺。該地區(qū)目前有一個大型碼頭，同時A 公司在該地區(qū)早有人工林場的布局，故欲在該地區(qū)拓展木材市場。通過市場調(diào)研及大數(shù)據(jù)分析目前已敲定了幾家木材經(jīng)銷商有意采購A 公司木材，在與各經(jīng)銷商協(xié)商過后，A 公司計劃在該地區(qū)建立若干個區(qū)域木材配送中心。

木材供應(yīng)點是共有人工林場5個供應(yīng)國產(chǎn)松木，大型碼頭1 個供應(yīng)國產(chǎn)松木和進口松木，供應(yīng)點用i表示，即當(dāng)i=1、2、3、4、5、6 時分別表示人工林場1、人工林場2、人工林場3、人工林場4、人工林場5和碼頭1。供應(yīng)的木材等級用k表示，即k=1 表示為國產(chǎn)松木，k=2 表示為進口松木，木材等級數(shù)用o表示，該案例共有國產(chǎn)松木和進口松木兩個木材等級，即o=2。具體供應(yīng)情況見表1。

表1 木材供應(yīng)點對應(yīng)供應(yīng)木材等級情況

木材的需求點用j表示，共8個需求地，其中有4個木材經(jīng)銷商，需求為國產(chǎn)松木，j=1、2、3、4 表示這四個木材需求地；2個木材經(jīng)銷商需求為進口松木，j=5、6 表示兩個經(jīng)銷商；j=7、8 表示2個木材加工廠，需求為國產(chǎn)松木和進口松木。具體需求情況見表2。

表2 木材需求點對應(yīng)需求木材等級情況

p表示備選木材配送中心，該案例共有5 個，即p=1、2、3、4、5 。最大可建木材配送中心數(shù)M=2。由于B 地區(qū)面積不大，區(qū)域內(nèi)運輸均為公路運輸，單位運輸成本的差異由是否為國產(chǎn)松木或進口松木導(dǎo)致，與地域位置沒有關(guān)系。國產(chǎn)松木每公里單位運輸成本為0.13，進口松木每公里單位運輸成本為0.15。即cip1、cpj1=0.13,cip2、cpj2=0.15 。

為方便計算，這里假設(shè)車輛使用的是載貨量為50m3的 貨 車 ，則 單 車 單 位 運 輸 成 本cip1、cpj1=6.5,cip2、cpj2=7.5 。

gpk為木材配送中心p對第k種等級木材的流通單價，具體見表3。

表3 配送中心流通單價（元/m3）

Fp為備選木材配送中心p的年均固定費用，具體費用見表4。

表4 配送中心年均固定費用

sik為木材供應(yīng)點i所能提供的第k種等級木材的年度供應(yīng)量（m3），具體數(shù)值見表5。

表5 供材點木材供應(yīng)量

djk為木材需求點j對第k種等級木材的年度需求量（m3），具體數(shù)值見表6。

表6 需材點木材需求量

案例中木材需求點、木材供應(yīng)點以及備選木材物流配送中心的地理位置已知，坐標(biāo)圖如圖1所示。

圖1 供需點空間分布坐標(biāo)圖

使用Matlab 進行建模及運算，采用輪盤賭選擇法，分段交叉+部分交叉匹配算子。設(shè)置最大迭代數(shù)為120，交叉概率為0.7，變異概率為0.005。在迭代前期，最優(yōu)值和就已經(jīng)趨于平穩(wěn)，最優(yōu)值比平均值低了大約140 000，也就是A 公司在B 地區(qū)每年的總成本會節(jié)省140 000元。

圖2 為運算結(jié)果，在迭代到第五代時就已經(jīng)得出最優(yōu)值，最優(yōu)選址為備選配送中心2、4，當(dāng)選擇此兩地為區(qū)域木材物流配送中心時，總成本最小，為1 500 000元/年。

5 結(jié)論

隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展，未來的木材行業(yè)供需狀況會出現(xiàn)越來越多的不確定性。大數(shù)據(jù)技術(shù)在配送中心選址中可以扮演重要的角色，大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)當(dāng)服務(wù)于配送中心選址，從而得到更為科學(xué)、更具長遠性的選址。本文所研究的區(qū)域木材物流配送中心選址，以遺傳算法為核心，Matlab為載體，大數(shù)據(jù)技術(shù)為輔助，從而形成一套完整的配送中心選址方案，為木材行業(yè)的配送中心選址提供一個科學(xué)合理的解決措施。

圖2 Matlab程序運行結(jié)果