雷繼超,種小雷,張世迪,于慶坤,龍小勇
(空軍工程大學(xué) 航空工程學(xué)院,陜西 西安 710038)
支線機(jī)場(chǎng)一般地處偏遠(yuǎn),存在物資供應(yīng)不便、保障困難等方面的問(wèn)題。一個(gè)地區(qū)中一般存在多個(gè)支線機(jī)場(chǎng),因其擔(dān)負(fù)的任務(wù)不同,對(duì)物資的需求量也不盡相同,因此根據(jù)支線機(jī)場(chǎng)需求物資的種類和數(shù)量,建立區(qū)域機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心是十分必要的。文獻(xiàn)[1-5]針對(duì)多層級(jí)設(shè)施選址問(wèn)題進(jìn)行了建模分析,構(gòu)建了不同的算法并給出了求解方案,結(jié)果表明多層級(jí)選址模型明顯優(yōu)于單層的模型。在分階段解決多層級(jí)選址問(wèn)題的研究方面,文獻(xiàn)[6-9]通過(guò)建立多層級(jí)選址模型,運(yùn)用遺傳算法對(duì)選址進(jìn)行了優(yōu)化,結(jié)果表明以運(yùn)輸總成本為最小目標(biāo)函數(shù)建立的多層級(jí)選址模型是可行的。文獻(xiàn)[10-13]將重力p-median模型應(yīng)用到布局設(shè)施設(shè)計(jì)中,結(jié)果表明該模型的改進(jìn)具有實(shí)際意義。Wang等[14]建立配送中心的選址模型,并運(yùn)用改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法解決配送中心選址問(wèn)題。
配送中心的選址涉及到很多錯(cuò)綜復(fù)雜的因素,相關(guān)研究往往只能解決小區(qū)域范圍的選址,具有局限性;并且選址往往只是選擇一個(gè)物流中心,考慮的因素相對(duì)較少,并不能解決多個(gè)機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)的問(wèn)題。本文從區(qū)域的角度出發(fā),考慮了多個(gè)物流配送中心的情況,建立重力p-median模型,并采用改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法對(duì)相應(yīng)模型進(jìn)行求解,從而確定出機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的最優(yōu)位置。
針對(duì)建立區(qū)域機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心現(xiàn)階段存在的問(wèn)題,解決方案的具體設(shè)想及建模目標(biāo)約束要求如下。
本文設(shè)想的區(qū)域?qū)蛹?jí)機(jī)場(chǎng)物資運(yùn)輸運(yùn)行模式見圖1。依托區(qū)域物流運(yùn)輸體系,由地區(qū)物流中心向機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心運(yùn)輸貨物,物資供應(yīng)中心將不同區(qū)域的機(jī)場(chǎng)根據(jù)就近原則劃分為幾個(gè)物資分散區(qū)。每個(gè)供應(yīng)中心保障對(duì)應(yīng)區(qū)域的物資供應(yīng),通過(guò)設(shè)計(jì)三級(jí)運(yùn)輸體系可以提高物資運(yùn)輸效率,因此機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的選址在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要的意義。
圖1 機(jī)場(chǎng)物資保障模式Fig.1 Airport material security model
機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心選址模型的建立圍繞目標(biāo)約束展開。
(1)費(fèi)用約束
在選擇機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心時(shí),使其到地區(qū)物流中心與到機(jī)場(chǎng)的運(yùn)輸總成本最小。
(2)距離約束
選擇各機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心到機(jī)場(chǎng)運(yùn)輸貨物的總距離在滿足條件時(shí),同時(shí)需要滿足距離最短原則。
(3)容量約束
考慮選擇供應(yīng)中心的物資供應(yīng)量應(yīng)大于機(jī)場(chǎng)的物資需求量,保證機(jī)場(chǎng)物資使用時(shí)不受供應(yīng)量的限制。
(4)需求分配
要求每個(gè)機(jī)場(chǎng)對(duì)應(yīng)一個(gè)供應(yīng)中心,一個(gè)供應(yīng)中心可對(duì)應(yīng)多個(gè)機(jī)場(chǎng)。
建模的思路采用階段選址的方法,首先采用Voronoi圖確定備選點(diǎn)初始位置,然后重心法確定備選點(diǎn)的位置時(shí),需要滿足每個(gè)組的機(jī)場(chǎng)與機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心可變成本最小。為了進(jìn)一步減少重心法帶來(lái)的誤差,基于重力p-median模型從備選點(diǎn)中選取合適的機(jī)場(chǎng)位置,采用改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法進(jìn)行求解,確定符合目標(biāo)約束的選址位置。
由于重心法求解時(shí)精度不夠,因此首先采用Voronoi確定備選點(diǎn)初始位置。采用Voronoi圖對(duì)機(jī)場(chǎng)群進(jìn)行不同區(qū)域劃分,并求出不同區(qū)域的備選位置。Voronoi圖由一組連接兩相鄰點(diǎn)直線的垂直平分線組成的連續(xù)多邊形組成,具有以下特點(diǎn):在構(gòu)網(wǎng)時(shí),總是選擇最鄰近的點(diǎn)形成三角形且不與約束線段相交;在一個(gè)Voronoi區(qū)域內(nèi)的所有點(diǎn)到此區(qū)域內(nèi)控制點(diǎn)的距離比到其他任何一控制點(diǎn)的距離都近。因此,選擇Voronoi圖作為機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心選址的理論基礎(chǔ)。Voronoi圖原理見圖2。
圖2 Voronoi 圖Fig.2 Voronoi diagram
假設(shè)二維空間上存在q(q≥2)個(gè)互異的點(diǎn),其幾何表示為G={g1,g2,…,gq}∈R2,二維空間上任意一點(diǎn)r到點(diǎn)gf的歐式距離記為d(r,gf),則Voronoi圖的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
V(gf)={r∈R2|d(r,gf)≤d(r,gh)}
(1)
式中h=1,2,3,…,f-1,f+1,…,q。
選擇對(duì)偶生成法生成Voronoi圖,步驟為:
步驟1:在圖上利用機(jī)場(chǎng)位置點(diǎn)構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng),對(duì)各三角形進(jìn)行編號(hào),并記錄其構(gòu)成的三個(gè)機(jī)場(chǎng)點(diǎn);步驟2:利用三點(diǎn)畫圓找到各三角形的外接圓圓心,計(jì)算坐標(biāo);步驟3:遍歷三角形鏈表,將相鄰三角形外心連接,遍歷結(jié)束后生成以每個(gè)三角形頂點(diǎn)為生成元的多邊形網(wǎng),即所需Voronoi圖。
根據(jù)Voronoi圖性質(zhì)可將Voronoi圖內(nèi)所有區(qū)域控制點(diǎn)選為該區(qū)域的備選點(diǎn),記錄備選點(diǎn)坐標(biāo)。以其中一個(gè)三角形機(jī)場(chǎng)組為例,Voronoi圖控制點(diǎn)求法如下:以控制點(diǎn)為對(duì)應(yīng)三角形外接圓圓心,該點(diǎn)到圓心各頂點(diǎn)距離相等的性質(zhì)求解。公式如下:
(2)
(3)
式中,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)為機(jī)場(chǎng)坐標(biāo),待求坐標(biāo)(x,y)為重心法求解初始坐標(biāo)。
2.2.1 重心法確定備選點(diǎn)
重心法選址是利用物理學(xué)中求解一個(gè)二維封閉圖形重心的原理來(lái)解決選址問(wèn)題的方法。在平面選址問(wèn)題中,將Voronoi圖三角形頂點(diǎn)各機(jī)場(chǎng)的物資需求量視為物體的重量,考慮運(yùn)輸過(guò)程中的運(yùn)費(fèi),求得區(qū)域重心點(diǎn),即重心備選點(diǎn)。
重心法求解過(guò)程如下:
(4)
(5)
式中,U為運(yùn)輸總距離,wl為各機(jī)場(chǎng)物資需求量,dl為重心備選點(diǎn)到第l個(gè)機(jī)場(chǎng)的距離。
通過(guò)求二元函數(shù)極值點(diǎn)得出重心備選點(diǎn)坐標(biāo),即令?U/?x=0,?U/?y=0求得相應(yīng)解。
(6)
(7)
通過(guò)迭代得到公式(8)~(9):
(8)
(9)
求解時(shí)需要用迭代重心法求出最優(yōu)解。迭代重心法計(jì)算步驟如下:
步驟1:將式(6)~(7)聯(lián)立求得的備選點(diǎn)坐標(biāo)代入式(8)~(9)得到需要求的坐標(biāo)(x′,y′),代入公式(4)中求得費(fèi)用值;步驟2:為保證得到的解是全局最優(yōu)初始解,將步驟1中坐標(biāo)(x′,y′)代入式(8)~(9)中,求得(x″,y″),再次代入式(4)中,以此方法迭代求解,直到所求費(fèi)用值為最小的(x*,y*);步驟3:記錄所求坐標(biāo)(x*,y*),以待進(jìn)一步求解。
2.2.2 重力p-median模型的選址建模
假設(shè)采用重心法求出物資供應(yīng)中心備選點(diǎn)集合為P={pi|pi=(λi,φi),i=1,2,…,n),pi為各備選點(diǎn),i為數(shù)目,n為備選點(diǎn)總數(shù),λi、φi為優(yōu)化求解得到的坐標(biāo),本文通過(guò)建立重力p-median模型對(duì)備選點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。
重力p-median模型的基本理論可以抽象描述為在n個(gè)可能的地點(diǎn)中選取p個(gè)地點(diǎn)建立機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心,使得機(jī)場(chǎng)集合與備選點(diǎn)集合之間的相對(duì)距離之和最小,并對(duì)其進(jìn)行分配。其核心問(wèn)題是p-median算法。該算法的基本原理為假設(shè)一個(gè)圖的所有結(jié)點(diǎn)為潛在可用結(jié)點(diǎn),模型優(yōu)化的目標(biāo)為找出一個(gè)結(jié)點(diǎn)的集合,使未選中的節(jié)點(diǎn)與已選中最近的結(jié)點(diǎn)的目標(biāo)值達(dá)到最小。為了使得運(yùn)輸總成本最小,需要考慮貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的成本,貨物運(yùn)輸主要采用公路運(yùn)輸方式,汽車運(yùn)輸成本的主要項(xiàng)目有:(i)車輛直接費(fèi)用:外購(gòu)燃料費(fèi)用、輪胎費(fèi)用、公司職工工資、職工福利費(fèi)用、固定資產(chǎn)折舊費(fèi)用、固定資產(chǎn)修理費(fèi)用、養(yǎng)路費(fèi)用、公路運(yùn)輸管理費(fèi)用、車輛保險(xiǎn)費(fèi)用、事故費(fèi)用、應(yīng)交稅金、其他費(fèi)用。(ii)運(yùn)營(yíng)間接費(fèi)用:固定成本費(fèi)用、每車每公里變動(dòng)成本費(fèi)用、每噸每公里變動(dòng)成本。根據(jù)一般運(yùn)價(jià)成本規(guī)則,運(yùn)輸總成本可以表示為如下的形式:
(10)
式中,c表示物資運(yùn)輸總成本,sij表示每年進(jìn)行物資運(yùn)輸所產(chǎn)生的不變成本,gij表示按照運(yùn)輸每公里每噸進(jìn)行折算所需要的成本,wi表示第i個(gè)機(jī)場(chǎng)物資需求量,tij為機(jī)場(chǎng)j和備選點(diǎn)i之間的相對(duì)距離。
建模求解的目標(biāo)是使每年的物資運(yùn)輸總成本達(dá)到最小,運(yùn)輸總成本由可變運(yùn)輸總成本和固定運(yùn)輸總成本組成,由于每年的固定運(yùn)輸總成本是不變的,為了簡(jiǎn)便計(jì)算,只需要計(jì)算可變運(yùn)輸總成本即可。屬于可變成本的是外購(gòu)燃料費(fèi)用、應(yīng)交稅金、其他費(fèi)用,物資運(yùn)量,運(yùn)輸距離;屬于不變成本的是公司職工工資、職工福利費(fèi)用、固定資產(chǎn)折舊費(fèi)用、固定資產(chǎn)修理費(fèi)用、養(yǎng)路費(fèi)用、公路運(yùn)輸管理費(fèi)用、車輛保險(xiǎn)費(fèi)用。
確定約束條件:
(i)總目標(biāo):三級(jí)運(yùn)輸總成本最小;
(ii)供應(yīng)約束:從區(qū)域物流中心向各機(jī)場(chǎng)物資中心的供應(yīng)總量總和小于其總供應(yīng)能力;
(iii)需求約束:從各機(jī)場(chǎng)物資中心供應(yīng)地向各機(jī)場(chǎng)供應(yīng)量應(yīng)滿足其需求量;
(iv)映射約束:一個(gè)機(jī)場(chǎng)只能與一個(gè)機(jī)場(chǎng)物資中心對(duì)應(yīng);
(v)分配約束:需求節(jié)點(diǎn)可以被指派到相應(yīng)的候選節(jié)點(diǎn);
(vi)個(gè)數(shù)約束:允許建立機(jī)場(chǎng)物資中心為r個(gè);
(vii)0-1約束:指定相應(yīng)變?yōu)闉?-1變量。
重力p-median模型如公式(11)所示:
(11)
(12)
(13)
(14)
約束條件:
(15)
(16)
fij≤qj,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m
(17)
(18)
fij,qj∈{0,1}
(19)
式中:rij表示機(jī)場(chǎng)i選址機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)點(diǎn)j的概率;β表示重力模型中的距離衰減參數(shù);m表示機(jī)場(chǎng)總數(shù);Di表示機(jī)場(chǎng)的需求規(guī)模;Sj表示機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的吸引力,吸引力根據(jù)該機(jī)場(chǎng)的客貨吞吐量來(lái)確定;U(p)表示機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心到機(jī)場(chǎng)的總距離;hij表示機(jī)場(chǎng)i選址機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心j的物資需求量;Z表示機(jī)場(chǎng)供應(yīng)中心到機(jī)場(chǎng)的可變運(yùn)輸總成本;wj表示第j個(gè)機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心供應(yīng)量;qj表示決策變量。
目標(biāo)函數(shù)(14)表示機(jī)場(chǎng)供應(yīng)中心到機(jī)場(chǎng)的可變運(yùn)輸總成本最小;式(15)保證一個(gè)機(jī)場(chǎng)只能接收最近的一個(gè)機(jī)場(chǎng)物資備選點(diǎn)的供應(yīng);式(16)保證機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的供應(yīng)量滿足機(jī)場(chǎng)的需求量;式(17)保證機(jī)場(chǎng)可以被指派到相應(yīng)的備選點(diǎn);式(18)表示備選點(diǎn)為p個(gè);式(19)保證控制變量fij、qj取值范圍為0或1。
2.2.3 模型求解
本文利用免疫優(yōu)化算法求解重力p-median模型,該算法經(jīng)過(guò)“初始種群產(chǎn)生—評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算—種群間個(gè)體信息交換—新種群產(chǎn)生”的循環(huán)過(guò)程能獲得較大概率的問(wèn)題最優(yōu)解。
步驟如下:
步驟1:初始抗體群產(chǎn)生由記憶單元和保留種群組成。保留種群隨機(jī)生成,記憶單元生成方式舉例如下:設(shè)有10個(gè)備選點(diǎn),用數(shù)字1~10標(biāo)號(hào)表示。以0-1代碼表示是否選擇該備選點(diǎn),代碼所在位置為該機(jī)場(chǎng)位置,圖3表示選擇備選點(diǎn)3、7、9為所需備選點(diǎn)。
圖3 單個(gè)抗體表示舉例 Fig.3 Examples of individual antibodies
步驟 2: 計(jì)算抗體與抗原間親和力,設(shè)計(jì)親和力函數(shù) A v 如式( 20) 所示;
(20)
(21)
步驟3:選擇親和力較高的抗體形成新的抗體群,計(jì)算新抗體群中抗體濃度Cv。即計(jì)算群體中相似抗體所占比例;Sv,s為抗體間親和度,kv,s為抗體v與抗體xj中相同的位數(shù);L為抗體長(zhǎng)度。
(22)
(23)
(24)
步驟4:利用親和力濃度和抗體濃度組成期望繁殖概率Pv,采用輪盤賭機(jī)制的方法,對(duì)新抗體群進(jìn)行選擇。
(25)
步驟5:對(duì)個(gè)體利用式(20)期望繁殖概率Pv進(jìn)行選擇。
步驟6:隨機(jī)選擇變異位進(jìn)行變異。
步驟7:選擇已變異的抗體中親和度高的個(gè)體組成記憶庫(kù),將父代個(gè)體中親和度低的個(gè)體淘汰,重新生成下一代種群。
步驟8 以進(jìn)化代數(shù)作為終止條件,判斷是否終止。若滿足終止條件,則終止程序,輸出結(jié)果;否則轉(zhuǎn)步驟2。
2.2.4 免疫優(yōu)化算法的改進(jìn)
本文提出以可變運(yùn)輸總成本作為目標(biāo)函數(shù),在改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法中,對(duì)親和力函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),并在程序編程過(guò)程中,考慮了各機(jī)場(chǎng)與機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的重力的因素。免疫優(yōu)化算法對(duì)機(jī)場(chǎng)與機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的可變運(yùn)輸總成本,和機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心與地區(qū)物資供應(yīng)中心的可變運(yùn)輸成本進(jìn)行優(yōu)化,從備選的機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心點(diǎn)中選取總的可變運(yùn)輸成本最小的位置點(diǎn)。
為解決某地區(qū)機(jī)場(chǎng)物資運(yùn)輸?shù)膯?wèn)題,提高機(jī)場(chǎng)物資保障能力,需要在某地區(qū)依托地區(qū)物流中心新建機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心。在資金允許的情況下,經(jīng)過(guò)財(cái)務(wù)預(yù)算,建造機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心所需費(fèi)用,最多能夠修建3個(gè)機(jī)場(chǎng)。同時(shí)經(jīng)過(guò)論證以后,需要3個(gè)機(jī)場(chǎng)能夠保證本地區(qū)的機(jī)場(chǎng)物資的供應(yīng)。因此新建3個(gè)機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心以滿足某地區(qū)內(nèi)所有支線機(jī)場(chǎng)的物資供應(yīng),需要找出3個(gè)最優(yōu)位置,保證可變運(yùn)輸總成本達(dá)到最小。已知某地區(qū)區(qū)域物流中心和機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的相對(duì)位置坐標(biāo),如圖4所示。
圖4 區(qū)域機(jī)場(chǎng)及物流中心位置圖 Fig.4 Location map of regional airports and logistics centers
假設(shè)某地區(qū)不同機(jī)場(chǎng)所需年均物資量數(shù)據(jù)及機(jī)場(chǎng)相對(duì)坐標(biāo)如表1所示。
表1 重心坐標(biāo)計(jì)算表Table1 Table of center of gravity coordinate calculation
利用Voronoi圖對(duì)該區(qū)域機(jī)場(chǎng)群進(jìn)行劃分,得到不同機(jī)場(chǎng)組。在圖上作出對(duì)偶元Delaunay三角網(wǎng)及每個(gè)三角形對(duì)應(yīng)中垂線,形成以每一三角形頂點(diǎn)為生成元的多邊形網(wǎng),生成Voronoi圖見圖5。
圖5 機(jī)場(chǎng)區(qū)域Voronoi圖Fig.5 Voronoi diagram of airport area
采用式(2)~(3)計(jì)算各重三角形內(nèi)切圓圓心點(diǎn)坐標(biāo),為重心法初始坐標(biāo),將初始坐標(biāo)記錄于表2備選點(diǎn)坐標(biāo)。
表2 備選點(diǎn)坐標(biāo)表Table 2 Alternate point coordinate
將所求的備選點(diǎn)坐標(biāo)作為重心法求解的初始坐標(biāo),代入式(8~9),進(jìn)行多次迭代求解,直到所求得坐標(biāo)使得式(14)取得最小值,將所求得坐標(biāo)記錄于表3。
表3 重心備選點(diǎn)坐標(biāo)Table 3 Barycenter alternate point coordinate
3.2中求出的備選點(diǎn)個(gè)數(shù)為9個(gè),則本節(jié)問(wèn)題變?yōu)閺?個(gè)備選點(diǎn)中選擇3個(gè),并分配給機(jī)場(chǎng)。從區(qū)域物流中心向機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心發(fā)送貨物,由3個(gè)機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心向9個(gè)機(jī)場(chǎng)運(yùn)輸貨物。
本文依據(jù)2.2中p-median模型進(jìn)行選址建模處理,對(duì)1.2中建模目標(biāo)約束進(jìn)行求解。具體約束條件如下:
(26)
(27)
(28)
(29)
fji≤qj,(i=1,2,…,9;j=1,2,…,10)
(30)
(31)
fji,qj∈{0,1},(i=1,2,…,9;j=1,2,…,10)
(32)
式中,T表示地區(qū)物流中心總運(yùn)輸量,d0i表示地區(qū)物流中心到物資中心i的距離,wi表示第i個(gè)物資中心接收物資量;dij表示第j個(gè)物資中心到第i個(gè)機(jī)場(chǎng)的距離。
針對(duì)本文運(yùn)用的改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法,采用Matlab編程。在計(jì)算中取種群規(guī)模為50,記憶庫(kù)容量為10,迭代次數(shù)為100,交叉概率為0.5,變異概率為0.4,多樣性評(píng)價(jià)參數(shù)為0.95,將相關(guān)數(shù)據(jù)代入后得到最優(yōu)選址結(jié)果及相應(yīng)分配方案,見圖6。圖7為免疫算法收斂曲線。
注:0點(diǎn)代表地區(qū)物流中心;1~9 代表機(jī)場(chǎng); f、g、h 代表機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心。圖6 物資供應(yīng)中心位置點(diǎn)及分配方案Fig.6 Location and distribution plan of material supply center
圖7 免疫算法收斂曲線Fig.7 Immune algorithm convergence curve
改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法得出的結(jié)果能夠避免出現(xiàn)局部最優(yōu)的情況,可以有效地避免算法早熟的現(xiàn)象,保證了機(jī)場(chǎng)與機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的可變運(yùn)輸成本和機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心與地區(qū)物流中心的可變運(yùn)輸總成本達(dá)到最小。由圖7可知,在40代以后種群的最優(yōu)適應(yīng)度和平均適應(yīng)度接近平穩(wěn)。由圖6可知,最優(yōu)選址方案為f(562.39,414.96),g(424, 478),h(169.56, 301.02)。機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心f負(fù)責(zé)機(jī)場(chǎng) 1,2,8,9 物資的供應(yīng),機(jī)場(chǎng)g負(fù)責(zé)機(jī)場(chǎng)3、4 的供應(yīng),機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心h負(fù)責(zé)機(jī)場(chǎng) 5、6、7 的供應(yīng)。機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心位置及對(duì)應(yīng)機(jī)場(chǎng)如表4所示。
表4 重力p-median模型計(jì)算結(jié)果Table 4 Calculation result of the gravity p-median model
本文采用重力p-median模型在某地區(qū)選出最優(yōu)的3個(gè)配送點(diǎn),得出以下結(jié)論:
(1)考慮了機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心的吸引力,地區(qū)物流中心-支線機(jī)場(chǎng)物資供應(yīng)中心-機(jī)場(chǎng)三者的運(yùn)輸費(fèi)率等實(shí)際因素,保證了優(yōu)化結(jié)果與實(shí)際相符合。
(2)運(yùn)用了改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法,優(yōu)化了目標(biāo)函數(shù),從地區(qū)物流中心-支線機(jī)場(chǎng)物流中心-機(jī)場(chǎng)三者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系出發(fā),進(jìn)行優(yōu)化。與以往單純只考慮配送中心與需求點(diǎn)的關(guān)系相比,保證了可變運(yùn)輸總成本最小,也使得運(yùn)輸總成本最小。
(3)從優(yōu)化后的結(jié)果可以看出,從3個(gè)點(diǎn)選出的其中1個(gè)點(diǎn)實(shí)際上是其中1個(gè)機(jī)場(chǎng)的位置,說(shuō)明了此機(jī)場(chǎng)吸引力較大,物資需求量較大,因此機(jī)場(chǎng)物流中心選在此位置,既減少了運(yùn)輸距離,降低了成本,又提高了運(yùn)輸效率。