吳海燕 龍門鏢局團隊

摘 要： 為了解決物流配送網(wǎng)絡(luò)過程中常出現(xiàn)的突發(fā)事件以及降低企業(yè)運營成本，對百蝶物流企業(yè)區(qū)域配送中心選址進(jìn)行了仿真實踐研究。首先通過分析調(diào)研企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀，運用模糊聚類分析法得出選址地點的集合，其次結(jié)合層次分析法選出最優(yōu)選址方案，然后應(yīng)用模擬仿真法、數(shù)字仿真法和混合仿真法構(gòu)建仿真模型對選址方案深入分析，最后優(yōu)化模型并運用于物流中心選址決策中，以此提高企業(yè)的運營效率，增強市場競爭力，減少企業(yè)決策錯誤。

關(guān)鍵詞： 選址規(guī)劃;模糊聚類;仿真;層次分析法

中圖分類號： F25????? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A????? doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.12.016

0 引言

隨著“一帶一路”政策的逐步推進(jìn)，一批與“一帶一路”周邊國家順暢銜接的外向型物流樞紐基地應(yīng)運而生，成為提高進(jìn)出口貨物集散能力的重要一環(huán)。然而，在推動物流業(yè)發(fā)展的同時，由于信息閉塞、突發(fā)事件而引起的物流配送延誤以及企業(yè)如何進(jìn)行有效決策等一系列的問題也隨之產(chǎn)生。因此，我國現(xiàn)階段的物流業(yè)發(fā)展中也迫切需要符合國情并有效實施的物流網(wǎng)點選址規(guī)劃理論和方法來解決這一系列問題。

在物流配送中心選址研究方面，學(xué)者們著重關(guān)注如何解決物流配送網(wǎng)絡(luò)過程中常出現(xiàn)的突發(fā)事件而引起的物流配送延誤問題。例如，俞明艷詳細(xì)分析了幾種有代表性的物流配送中心選址方法以及路由策略問題，設(shè)計了單配送中心的選址算法，充分考慮在不同的地址設(shè)置配送中心的成本、不同道路狀況、運輸方式與路程造成的不同運輸單價，以及不同地區(qū)貨物需求量等因素，在算法中同時生成各點的配送路徑，并將此算法推廣解決多配送中心選址問題，提出一種基于區(qū)域分割的多配送中心選址方法。而在對物流路徑規(guī)劃系統(tǒng)的研究與應(yīng)用中，袁先亮采用改進(jìn)的蟻群遺傳融合算法求解了三種CVRP問題模型，通過對比改進(jìn)的算法與現(xiàn)有的幾種算法的綜合性能，驗證了改進(jìn)算法的合理性和有效性。丁浩和李電生通過對影響物流中心選址因素的分析，確立了影響物流中心選址的主要因素和原則，并以獲得最佳經(jīng)濟效益為目標(biāo)，建立物流配送中心選址模型，優(yōu)化了物流配送中心布局和選址決策。然而，上述成果大多是通過理論分析方法進(jìn)行研究，缺少對其優(yōu)化方法及研究分析進(jìn)行有效的實地科學(xué)驗證。近年來，我國交通、鐵路、郵電等各行業(yè)以及各大電商企業(yè)均開始物流配送中心的建設(shè)，由于缺乏合理的綜合規(guī)劃，加上各種運輸方式的行政分割，以及在物流配送中心選址、規(guī)模、投資方案等方面無系統(tǒng)的決策，導(dǎo)致我國物流市場出現(xiàn)嚴(yán)重的混亂，與此同時，物流配送中心建設(shè)投資大，一旦建成便難以更改，因此，合理的選址對整個物流規(guī)劃顯得尤為重要。

選址的合理性是影響社會物流系統(tǒng)流暢性、經(jīng)濟效益和運營效率的主要因素，由于選址規(guī)劃涉及方面廣，僅僅從理論與運用算法模型對選址規(guī)劃進(jìn)行分析與優(yōu)化是不夠完善的。鑒于此，本文通過運用模糊聚類法和層次分析法對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進(jìn)行了分析與規(guī)劃，并對企業(yè)進(jìn)行了實地調(diào)研分析，通過結(jié)合實際節(jié)點和市場需求數(shù)據(jù)，對初級選址方案運用仿真軟件進(jìn)行仿真驗證，最后得出科學(xué)合理的選址方案，從而解決物流配送網(wǎng)絡(luò)過程中常出現(xiàn)的突發(fā)事件引起的物流配送延誤問題，為企業(yè)降低了成本。

1 問題描述

目前百蝶企業(yè)在全國省會城市和其他主要城市共設(shè)有34個物流中心，其運營模式主要為：每個城市的物流中心獨立運營，貨物直接從物流中心向目的地運輸。這種模式存在著突出的問題，如貨物從工廠直發(fā)客戶的比率較高，各個物流節(jié)點獨自運營導(dǎo)致信息交流不通暢等。面對市場需求的復(fù)雜變化，百蝶物流企業(yè)為了減少各個城市物流中心直發(fā)客戶的配送壓力，欲在所選區(qū)域設(shè)立多個物流配送中心，旨在以最小的成本實現(xiàn)最大的物流效益，以滿足企業(yè)物流活動運營需求和提高客戶消費體驗。通過優(yōu)化選址，設(shè)立區(qū)域配送中心，貨物直接從物流中心貨運站向目的地配送中心運輸，再分別運輸?shù)娇蛻羰种?。運作模式的改進(jìn)可以減少工廠直發(fā)客戶的概率，優(yōu)化運輸路線節(jié)省運輸成本。

在對百蝶公司的區(qū)域配送中心選址中，首先對該企業(yè)自身市場競爭力發(fā)展方向進(jìn)行分析，其次根據(jù)企業(yè)的選址要求進(jìn)行定性與定量的結(jié)合，采用聚類分析法確定一級備選點。通過對備選點的地理環(huán)境、交通便利度、物流中心特性等因素，以及企業(yè)的經(jīng)濟實力、預(yù)計選址的建設(shè)成本的綜合評價，運用層次分析法確定二級備選點進(jìn)行最優(yōu)選址策略分析，為企業(yè)在選址決策上提供科學(xué)合理的選址方案。

2 區(qū)域配送中心選址的模糊綜合評價

根據(jù)選址因素對各物流節(jié)點建立相似關(guān)系，將分散的節(jié)點進(jìn)行聚類分析，形成區(qū)域劃分，為后續(xù)的區(qū)域配送中心選址研究奠定基礎(chǔ)。模糊聚類分析被廣泛應(yīng)用于選址過程中，可以快捷便利地幫助物流企業(yè)劃分定位選址的區(qū)域，減少企業(yè)決策失誤。

為了從不同的角度反映和分析區(qū)域配送中心選址問題的特征，首先確定影響選址指標(biāo)的數(shù)據(jù)，其次對選址問題的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于各類因素具有不同的性質(zhì)和單位，故要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，把擁有不同量綱的數(shù)據(jù)加以平行-標(biāo)準(zhǔn)差變換，將數(shù)據(jù)壓縮在[0，1]的范圍內(nèi)，再根據(jù)該項因素影響選址的程度為其進(jìn)行賦值。本文借助Matlab軟件中的zscore函數(shù)，通過在Matlab軟件中執(zhí)行代碼：z=（x-mean（x））./std（x）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，并將處理后的數(shù)據(jù)加權(quán)，再利用相似系數(shù)得出模糊矩陣，建立各個區(qū)域的聚類分布圖，最后對模糊矩陣圖中分類結(jié)果的相似度進(jìn)行分析和劃分，反映樣本之間的相似關(guān)系。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是把各項代表著影響選址因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。此類數(shù)據(jù)具有不同性質(zhì)和單位，因此本文先將此類數(shù)據(jù)壓縮在[0，1]的范圍內(nèi)，再通過數(shù)據(jù)賦權(quán)的方法來對這些有著不同量綱的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

在進(jìn)行對樣本的研究前，事先求得n個樣本的第j個指標(biāo)的平均值x - j= 1 n ∑ n i-1 xij（j=1，2，3，…，m）和標(biāo)準(zhǔn)差sj=? 1 n ∑ n i-1 （xij-x - j）2? （j=1，2，3，…，m），對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 X′ij= xij+x - j sj （i=1，2，3，…，n; j=1，2，3，…，m），將具有不同量綱的樣本指標(biāo)趨向標(biāo)準(zhǔn)化。

2.2 相似矩陣的建立

引入相似系數(shù)rij，建立模糊相似矩陣R：

R=? x11 x12 x13… x10x21 x12 x23… x20x31 x32 x33… x30… … … …xn1 xn2 xn3… xnn

其中，相似系數(shù)rij表示xi和xj的相似的程度，若rij的數(shù)值與1越接近，則表明這兩個樣本就越相似。

2.3 模糊相似矩陣——聚類

根據(jù)模糊矩陣R，建立區(qū)域劃分聚類圖，從聚類圖的數(shù)據(jù)分布分析樣本的相似關(guān)系，并利用相似關(guān)系劃分出各個區(qū)域的分類結(jié)果。

3 區(qū)域配送中心選址的層次分析

確定區(qū)域配送中心選址問題的目標(biāo)，結(jié)合影響選址的各個因素及其之間的相關(guān)關(guān)系，通過相互比較賦予因素權(quán)重數(shù)值的大小，對賦予權(quán)重后的因素進(jìn)行專業(yè)評分，可得該區(qū)域的最優(yōu)RDC。

3.1 建立層次結(jié)構(gòu)圖

層次結(jié)構(gòu)圖分為三個部分：

（1）最上層（目標(biāo)層），表示要解決的問題，目標(biāo)可能是一個，也可能會是多個。

（2）中間層（準(zhǔn)則層），表示實現(xiàn)目標(biāo)的準(zhǔn)則。

（3）最底層（方案層或措施層），表示實現(xiàn)最高目標(biāo)的具體措施或方案。

從企業(yè)的實際目標(biāo)出發(fā)，經(jīng)過企業(yè)調(diào)研，在多個影響選址的因素中確定出調(diào)研企業(yè)最關(guān)注的因素。綜合考慮其他學(xué)者的研究，按層次分析法對影響區(qū)域配送中心的影響因素進(jìn)行歸納分析，建立出三層的層次結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 層次結(jié)構(gòu)圖

3.2 構(gòu)造判斷矩陣

（1）元素Bk的下一層元素為c1，c2，c3，…，cn，對于Bk來說，ci和cj的重要性比值為cij，建立n階矩陣，如表1所示。

（2）接下來是對矩陣中的cij進(jìn)行標(biāo)度，此時的標(biāo)度是一種帶有主觀性判斷的定量描述，是ci和cj的重要程度的數(shù)值。為了更好量化因素進(jìn)行比較，本文運用1-9標(biāo)度法（Saaty法），該方法的取值范圍：1，2，3，…，9。如表2所示，一般有以下幾種情形：當(dāng)cij=1時，表示ci和cj同樣重要;當(dāng)cij=3時，表示ci比cj稍微重要;當(dāng)cij=5時，表示ci比cj明顯重要;當(dāng)cij=7時，表示ci比cj強烈重要;當(dāng)cij=9時，表示ci比cj極端重要;當(dāng)cij=2，4，6，8時，表示ci和cj的重要性比較介于上述相對應(yīng)的兩個數(shù)之間。

3.3 求判斷矩陣的最大特征值與相應(yīng)的特征向量

計算出最大特征值和特征向量。證明n階矩陣的最大特征為單根，當(dāng)λminn時，判斷矩陣不具有完全的一致性;當(dāng)λmin=n時，判斷矩陣具有完全一致性。最大特征值的計算可運用方根法，和積法。本文采用方根法計算：

（1）求判斷矩陣每一行元素乘積的n次方根W - i= n ∏ n j=1 cij? （i=1，2，3，…，n）;

（2）對向量w - = w - 1，w - 2，w - 3，…，w - n T作歸一化處理：Wi= W - i ∑ n j=1 W - j? （i=1，2，3，…，n） W=（W - 1，W - 2，W - 3，…，W - n）;

（3）計算矩陣的最大特征值λmax=∑ n i=1? （cw）i （nw）i 。

3.4 一致性檢驗

構(gòu)造矩陣后的一致性誤差要控制在滿意范圍內(nèi)，若不在范圍內(nèi)要進(jìn)行規(guī)范后才能使用。一致性滿意的指標(biāo)是：CI= λmax-n n-1 。

當(dāng)CI值越大，表示一致性越差。一般情況下，當(dāng)CISymbolcB@0.1時，符合一致性;當(dāng)CI=0時，判斷矩陣完全一致。對于一階矩陣無需檢驗;二階矩陣用CI;三階或三階以上用CR驗證，CR=CI/RI。

4 模糊聚類和層次分析法在區(qū)域配送中心選址的具體應(yīng)用

針對具體的選址對象，首先運用模糊聚類分析法對影響劃分區(qū)域內(nèi)各物流節(jié)點的兩大因素進(jìn)行研究，即：各物流節(jié)點的位置和各物流節(jié)點的貨運量。然后利用層次分析法對其他因素進(jìn)行分析對比，考慮的因素有運輸條件，經(jīng)濟環(huán)境，建設(shè)環(huán)境和其他客觀條件。區(qū)域配送中心具體應(yīng)用過程如下：

步驟一：分析及確定影響區(qū)域配送中心選址的因素。

首先研究各個物流節(jié)點位置的特征值。節(jié)點位置用坐標(biāo)（x1，x2）表示，對百蝶公司所有的物流節(jié)點進(jìn)行標(biāo)號，共有n個物流節(jié)點，運用CAD軟件輔助建立平面坐標(biāo)系。設(shè)立的坐標(biāo)值（x1，x2）代表某一個物流節(jié)點的位置，其中x1代表該節(jié)點在X軸上的距離，x2代表在Y軸上的距離。

貨運量x3指各個研究對象本身的貨運流量，可以體現(xiàn)出每個研究對象的貨運需求比重，這對配送中心的選址有很大程度的參考作用。

運輸條件x4直接影響著物流效率和物流配送成本，衡量運輸條件優(yōu)劣的指標(biāo)包括：配送中心與需求地的距離B11和運輸?shù)缆吠〞城闆rB12。運輸條件的數(shù)值由相關(guān)專家進(jìn)行評定打分并根據(jù)權(quán)重做出相應(yīng)比重值，以此更好地對比各個物流節(jié)點的選址優(yōu)勢。

經(jīng)濟環(huán)境x5主要是考慮各節(jié)點的市場需求B21和經(jīng)濟發(fā)達(dá)程度B22，對其在合理的范圍內(nèi)打分。

建設(shè)環(huán)境x6是指實際建設(shè)區(qū)域配送中心時所考慮的用地價格B31，設(shè)施設(shè)備B32，自然環(huán)境B33等方面的因素。由相關(guān)專家進(jìn)行評定打分給出相應(yīng)的權(quán)重，對比各個物流節(jié)點的選址建設(shè)優(yōu)勢。

其他客觀條件x7是指影響選址的結(jié)果的一些次要因素，如人力資源的利用B41，國家政策優(yōu)惠，稅收方面B42等，對其因素綜合權(quán)衡后，再由相關(guān)專家進(jìn)行評定打分。

步驟二：利用模糊聚類分析及劃分出各個物流區(qū)域。

本文以百蝶公司的34個物流節(jié)點數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行具體的模型研究應(yīng)用。首先利用CAD軟件對34個物流節(jié)點在地圖上進(jìn)行平面坐標(biāo)的建立，如圖2所示。

由于每個物流節(jié)點的貨物需求量不同，貨運量數(shù)值具有差異性，其對聚類分析的結(jié)果的影響程度也不同。為了更直觀的反映貨運量對聚類分布的影響，對每一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點賦予一個以x3為代表的權(quán)重值，范圍為[1～4]?？紤]百蝶企業(yè)各主要物流節(jié)點的貨運統(tǒng)計總量，結(jié)合RDC的設(shè)計與規(guī)劃要求，10000～19999賦予權(quán)值為1，20000～29999賦予權(quán)值為2，30000～39999賦予權(quán)值為3，40000～49999賦予權(quán)值為4。根據(jù)坐標(biāo)以及貨運量，構(gòu)成一個34×34的矩陣，借助Matlab軟件中的zscore函數(shù)，得出聚類如圖3所示。

最后，根據(jù)聚類分布圖可劃分出各個物流節(jié)點所歸屬的區(qū)域。

區(qū)域一：（1，5，6，7，8，9，13）;

區(qū)域二：（2，19，20，21）;

區(qū)域三：（3，4，29，32）;

區(qū)域四：（24，25，26，28）;

區(qū)域五：（22，23，27，30，31）;

另外（14，17）（15，16，18）（10，11，12）（33，34）較為分散。

步驟三：運用層次分析法，對各加權(quán)的指標(biāo)進(jìn)行評價，得出每個區(qū)域最優(yōu)的配送中心。

上述的模糊聚類僅劃分了各個物流節(jié)點歸屬于哪一區(qū)域，而對于每個區(qū)域內(nèi)的配送中心選擇上，要結(jié)合影響區(qū)域配送中心選擇的因素進(jìn)行分析，故采用層次分析法。文本只考慮每一區(qū)域設(shè)立一個區(qū)域配送中心的情況。

通過模糊聚類確定了5個區(qū)域的范圍。區(qū)域二已經(jīng)在上海設(shè)立區(qū)域配送中心作為百蝶物流企業(yè)的第一期RDC，此區(qū)域不予分析。對于其他未設(shè)置RDC的區(qū)域，運用層次分析法對比每個區(qū)域各項影響選址的因素，選出最佳的RDC。

根據(jù)德爾菲法提供以下相應(yīng)的矩陣：

目標(biāo)層與準(zhǔn)則層的判斷矩陣D：

D=? 1? 5 6?? 5 3? 5 6 5? 1 2 6 3 5?? 1 2? 1 3

1 5?? 1 6?? 1 3? 1

準(zhǔn)則層與子準(zhǔn)則層的判斷矩陣E：

E1=? 1? 5 3? 3 5? 1? E2=? 1? 5 2? 2 5? 1? E3=?? 1? 5 3?? 2 3? 3 5? 1? 2 5

3 2?? 5 2? 1? E4=? 1? 1 2 2 1

方根法求最大特征跟和特征向量。

（1）求判斷矩陣每一行元素乘積的n次方根：

WD=? 0.330.400.200.07? E1=? 0.540.46? E2=? 0.710.29? E3=? 0.320.200.48? E4=? 0.330.67

（2）計算最大特征根：

將Dw和Ew代入最大特征值公式：λmax=∑ n i=1? （dw）i nwi ，如表3所示。

（3）一致性檢驗。

由于判斷矩陣D是4階矩陣，故用CR來對矩陣進(jìn)行檢驗。通常情況下，CR=CI/RI為判斷矩陣一致性的衡量坐標(biāo)。當(dāng)CRSymbolcB@0.1時，矩陣具有較為滿意的一致性;當(dāng)CR>0.1時，矩陣不具有一致性，修改矩陣的元素。在對矩陣進(jìn)行一致性檢驗時，引入修正值RI，如表4所示。

則準(zhǔn)則層與子準(zhǔn)則層的權(quán)重W=[0.1782，0.1518，0.2840，0.1160，0.064，0.040，0.096，0.0231，0.0469]。

結(jié)合上述各影響因素所對應(yīng)的權(quán)重，利用德爾菲法為區(qū)域中各個物流節(jié)點的選址因素進(jìn)行評分分析，所得評分最高的物流節(jié)點最具有優(yōu)勢。在34個物流節(jié)點中，選出北京，廣州，武漢，成都作為百蝶公司的第二期區(qū)域配送中心。

5 結(jié)束語

本文基于模糊聚類分析和層次分析法研究了物流配送中心選址優(yōu)化問題。首先運用模糊聚類分析對百蝶企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除數(shù)據(jù)之間的差異，使原始數(shù)據(jù)適合模糊聚類，得出選址地點的集合，再結(jié)合層次分析法選出初級選址方案，運用仿真系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，最后得出物流配送中心選址的最優(yōu)方案。本文在全面分析企業(yè)主客觀選址因素的基礎(chǔ)上，運用定性與定量相結(jié)合的方法，實現(xiàn)了主觀評判向客觀評判轉(zhuǎn)化，使選址決策更加科學(xué)合理，更具有靈活性。

在關(guān)于百蝶物流的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選址規(guī)劃這一環(huán)節(jié)上仍有可以拓展的方面。例如，本文只是對物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的建設(shè)成本進(jìn)行了粗略估算，沒有涉及到更深入的具體選址成本計算。在設(shè)定出新的選址后，沒有結(jié)合后續(xù)配送中心貨物的科學(xué)倉儲管理和路線的規(guī)劃。因此，未來將進(jìn)一步在考慮以上問題的基礎(chǔ)上研究，力圖彌補現(xiàn)有的不足。

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