譚 印,朱蕓蕓,蘇雯潔,魏銘辛

(1. 桂林電子科技大學(xué)(北海校區(qū))計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,廣西 北海 536000;2. 桂林電子科技大學(xué)(北海校區(qū)),廣西 北海 536000)

1 引言

針對嚴(yán)重的突發(fā)事件,應(yīng)急物流的雙向配送是一種必不可少的特殊物流活動[1,2]。但因環(huán)境的復(fù)雜及應(yīng)急物流規(guī)劃的不成熟,導(dǎo)致應(yīng)急物流配送效果還存有欠缺。因而如何在自然災(zāi)害及突發(fā)事故中有效、合理地配送應(yīng)急物流[3],是保證人們能夠及時(shí)獲取應(yīng)急物資,保障人們生命安全的重要問題,為此需要對應(yīng)急物流雙向配送展開詳細(xì)分析。

王勇[4]等人提出基于時(shí)間窗和溫度控制的生鮮商品物流配送優(yōu)化方法,該方法通過構(gòu)建物流成本模型及損失模型,獲取車輛對物流運(yùn)送時(shí)的運(yùn)輸成本、懲罰成本及損失系數(shù)等,考慮到客戶空間未知條件,全局搜索物流配送,并將該方法與其它算法進(jìn)行對比分析,根據(jù)最終敏感度分析結(jié)果,獲取最佳物流配送方案,實(shí)現(xiàn)物流配送,該方法構(gòu)建的模型不夠完善,存在配送平均耗時(shí)高的問題。李存兵[5]等人提出基于精英自適應(yīng)遺傳聚類算法的煙草物流配送優(yōu)化研究方法,該方法為了能夠有效完成物流配送,首先構(gòu)建了物流系統(tǒng)配送優(yōu)化模型,與聚類算法相結(jié)合,將其初始解用作遺傳算法中的初始種群,根據(jù)物流配送時(shí)間方差,提出精英自適應(yīng)遺傳聚類算法,利用該算法對物流進(jìn)行配送,使物流配送區(qū)域均勻,能夠更加快速、有效地實(shí)現(xiàn)配送,該方法構(gòu)建的模型不夠穩(wěn)定,存在總線路較長的問題。吳亮然[6]等人提出基于車輛配送線路的區(qū)域協(xié)同配送方法,該方法首先建立車輛物流配送網(wǎng)絡(luò),根據(jù)周邊區(qū)域信息設(shè)定車輛配送線路,并及時(shí)調(diào)整該路線,從而得出物流最佳配送線路。以此為基礎(chǔ)取得物流訂單分布情況,采用遺傳算法對不同區(qū)域的物流開展區(qū)域協(xié)同配送,從而實(shí)現(xiàn)物流的整體配送,該方法獲取的配送線路距離較長,導(dǎo)致該方法存在配送效率低的問題。

為了解決上述方法中存在的問題,提出基于關(guān)聯(lián)反饋的多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送方法。

2 多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送效率影響因素分析

2.1 路段可通行性分析

車輛的應(yīng)急物流配送系統(tǒng)具備延遲性及反饋性,針對這一動態(tài)特性分析影響車輛多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送的主要因素[7],為多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送奠定重要信息基礎(chǔ)。多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送關(guān)鍵因素主要有:物資配送管理、庫存管理、延遲管理等。應(yīng)急物資向受災(zāi)地區(qū)配送時(shí),往往會因?yàn)樽匀画h(huán)境的影響導(dǎo)致運(yùn)輸路徑不合理,影響應(yīng)急物流的配送效率,所以應(yīng)急物資配送時(shí),選取最優(yōu)、最短的配送路徑是應(yīng)急物流雙向配送的首要原則。

考慮到上述影響因素,同時(shí),考慮受災(zāi)區(qū)域所受災(zāi)害的程度不同,將運(yùn)輸路徑主要分成以下類型[8]:

1)理想型運(yùn)輸路段

理想型運(yùn)輸路段通常僅受到較少的災(zāi)害影響或完全沒有受到影響,是多種路徑中應(yīng)急物流運(yùn)輸耗時(shí)最短、運(yùn)輸相對安全的一條路段,是災(zāi)害地區(qū)應(yīng)急物流配送的首要選擇。

2)可行性運(yùn)輸路段

當(dāng)受災(zāi)程度嚴(yán)重,不存有理想型運(yùn)輸路段時(shí),就選取可行性運(yùn)輸路段。該路段的長度相較于理想型運(yùn)輸路段來說較長,受到的損壞較大或路段長度較長,是災(zāi)害地區(qū)應(yīng)急物流配送的次要選擇。

3)不可運(yùn)輸路段

此條路段在多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送中不可選擇,因?yàn)樵撀范问艿綖?zāi)害影響而破壞嚴(yán)重,車輛不能在該路段運(yùn)行。或由于路段的損毀,對該路段修復(fù)的時(shí)間不能滿足時(shí)間窗限制,是災(zāi)害地區(qū)應(yīng)急物流配送中不可選取的一條路段。

2.2 道路運(yùn)行影響因素權(quán)重

通過道路可通行性分析可知,道路可通行的難易度程度決定著道路通行難易系數(shù),其難易系數(shù)與車輛運(yùn)輸速度、運(yùn)行時(shí)間成反比。為了能夠有效分析影響車輛運(yùn)輸速度的多種因素,需要對道路運(yùn)行難易度系數(shù)進(jìn)行確定。因而利用ANP理論[9,10]構(gòu)建基于關(guān)聯(lián)反饋的結(jié)構(gòu)模型,從路段長度、損毀程度、安全因素三個(gè)方面確定多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送影響因素的相應(yīng)權(quán)重。

1)構(gòu)建模型

以深入解析道路通行難易度影響因素為主,得知災(zāi)害區(qū)域的道路會受到九個(gè)主要因素影響。為了能夠有效地分析道路通行難易度影響指標(biāo),以ANP理論為主,建立關(guān)聯(lián)反饋結(jié)構(gòu)模型,從而顯示出災(zāi)難區(qū)域道路通信難易程度。建立的關(guān)聯(lián)反饋結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 關(guān)聯(lián)反饋結(jié)構(gòu)模型

2)構(gòu)建矩陣

根據(jù)圖1建立的模型,對各個(gè)結(jié)構(gòu)層次的多種因素重要性進(jìn)行比較,組建矩陣,如表1所示。

表1 影響因素等級劃分及標(biāo)度

根據(jù)表1,分別對比道路通行難易度P、路段損毀度R1、安全因素R2、道路條件R3的重要性,從而構(gòu)建出判斷矩陣。

(1)

式中,PR標(biāo)記為P的判斷矩陣,R1T標(biāo)記為路段損毀度的判斷矩陣,R2T標(biāo)記為安全因素判斷矩陣,R3T標(biāo)記為道路條件判斷矩陣。

3)計(jì)算道路通行難易權(quán)向量及一致性檢驗(yàn)

計(jì)算判斷矩陣PR的重要性權(quán)值及標(biāo)度

WP-R=(0.2493,0.5862,0.1524)T,CR=0.04210.1

(2)

式中,WP-R標(biāo)記為矩陣PR的權(quán)值,CR代表標(biāo)度,T代表時(shí)刻。

計(jì)算判斷矩陣RT的重要性權(quán)重及標(biāo)度

(3)

4)基于上述計(jì)算結(jié)果,獲取對象層對目標(biāo)層造成的重要性影響權(quán)值wi。

通過上述獲取結(jié)果計(jì)算多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送路徑的當(dāng)量長度[11,12]。計(jì)算的雙向路段通行難易度系數(shù)為

(4)

式中,φ表述雙向配送道路難易度系數(shù),mi標(biāo)記為對i個(gè)影響因素?zé)o量綱化后的值。

而在多目標(biāo)應(yīng)急物流配送過程中,可通行道路較多,設(shè)置所有可通行路段為pi,在pi中包含n條路徑,那么當(dāng)前多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送路徑當(dāng)量長度Li即為

(5)

式中,k標(biāo)記為路徑條數(shù),Ek標(biāo)記為第k條路段。

通過確立多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送效率關(guān)鍵因素,考慮多影響因素的應(yīng)急物流配送路段相對長度,構(gòu)建基于ANP理論的關(guān)聯(lián)反饋結(jié)構(gòu)模型,利用該模型分析多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送難易程度,從中取得多影響因素權(quán)重系數(shù),并計(jì)算出多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送道路難易度系數(shù),獲取配送路徑當(dāng)量長度。

3 多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送

根據(jù)上述獲取的多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送路徑當(dāng)量長度,建立應(yīng)急物流配送數(shù)學(xué)模型,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送。構(gòu)建應(yīng)急物流模型有助于出現(xiàn)突發(fā)事件后,物流能夠有序運(yùn)作。應(yīng)急物流系統(tǒng)[13]在運(yùn)作時(shí)首先要保證物資的充足,并在充分考慮多影響因素后利用建立的應(yīng)急物流模型制定多種合理的配送方案,以此使得物資可以及時(shí)配送,而制定的配送方案則需要實(shí)行應(yīng)急評估,以此總結(jié)出配送方案實(shí)現(xiàn)完美配送,并根據(jù)配送結(jié)果適當(dāng)進(jìn)行調(diào)整,從中得出最佳應(yīng)急物流配送方案。建立的應(yīng)急物流響應(yīng)模型如圖2所示。

圖2 應(yīng)急物流響應(yīng)模型

將上述獲取的多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送路徑當(dāng)量長度設(shè)定為約束條件,制定出最佳車輛雙向配送路徑方案[14,15],使多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送在緊急情況中依然保持最優(yōu)狀態(tài)。那么約束及假設(shè)條件如下所示:

1)車輛應(yīng)在應(yīng)急物流中心駛出,應(yīng)急物流配送完成后返回至應(yīng)急物流中心,完成雙向配送;

2)配送的應(yīng)急物流中心只有一個(gè);

3)配送點(diǎn)的應(yīng)急物資應(yīng)選擇一輛車一次性雙向配送完成,在每個(gè)配送點(diǎn)都適用;

4)多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送路徑當(dāng)量長度的總需求量不得超過車載的最大限容量。

滿足上述設(shè)定的約束條件后,設(shè)置A={a1,a2,…,an}為全部配送點(diǎn)的集合,a0為應(yīng)急物流中心。假設(shè)應(yīng)急物流中心有K輛物流運(yùn)輸車,其極限載重為Q,需要配送量為gi(i=0,1,…,n);若從配送點(diǎn)i到j(luò)有車輛運(yùn)輸,當(dāng)uij=1時(shí),滿足條件;反之則uij=0?；谏鲜鲈O(shè)定條件,建立配送模型。

目標(biāo)函數(shù)

(6)

式中,minE標(biāo)記為最短配送路徑,k標(biāo)記為運(yùn)輸車數(shù)量,Aij標(biāo)記為配送距離。通過式(6)取得多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送最短路徑距離。

約束條件:

(7)

式中,i、j均標(biāo)記為車輛配送點(diǎn),n標(biāo)記為常數(shù)。

(8)

式(7)與(8)均代表車輛配送時(shí)只有唯一一輛配送車運(yùn)送應(yīng)急物資。

(9)

該表達(dá)式代表車輛在運(yùn)輸期間,途經(jīng)之處必須是此車設(shè)定的配送點(diǎn),指定的配送點(diǎn)只能由指定的車輛配送。

(10)

該表達(dá)式代表車輛在物流中心的往返情況。

(11)

該表達(dá)式定義配送途中車輛總需求量要低于極限載重。

基于以上設(shè)置的目標(biāo)函數(shù)及約束條件,完成多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送模型的構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證基于關(guān)聯(lián)反饋的多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送方法的整體有效性,需要對該方法開展實(shí)驗(yàn)對比測試。采用基于關(guān)聯(lián)反饋的多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送方法(方法1)、基于時(shí)間窗和溫度控制的生鮮商品物流配送優(yōu)化方法(方法2)和基于車輛配送線路的區(qū)域協(xié)同配送方法(方法3)實(shí)行對比測試。

為了證明多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送方法的配送效果,設(shè)定某地區(qū)有3個(gè)應(yīng)急物流中心,在每個(gè)應(yīng)急物流中心中包含的車輛數(shù)均為10輛,應(yīng)急物流中心的坐標(biāo)為:(12,75)、(52,72)、(25,24),而需要配送的物資坐標(biāo)為:(17,52)、(22,45)、(13,9)、(18,90)和(20,39)。

根據(jù)以上坐標(biāo),采用方法1、方法2和方法3分別對需要配送的應(yīng)急物流進(jìn)行配送,并獲取三種方法的總配送線路長度,依據(jù)總線路長度對比三種方法的配送路徑是否為最短路徑,證明三種方法的配送效果是否最優(yōu)。具體測試結(jié)果如圖3所示。

圖3 配送總線路長度對比測試

應(yīng)急物流中心與配送點(diǎn)之間的總線路長度為25km,根據(jù)圖3中的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),三種方法針對5個(gè)不同目的地進(jìn)行物流配送。方法1在整體配送過程中,配送的線路長度始終低于20km,而方法2與方法3的線路配送長度均高于20km,由此可見方法1的配送總線路長度最短,說明方法1制定的配送方案最好,配送效果最佳。

由于應(yīng)急物流向受災(zāi)地區(qū)配送時(shí),會因?yàn)樽匀粸?zāi)害的影響導(dǎo)致路面受到損壞或損毀,致使應(yīng)急物流配送消耗時(shí)間過長,影響應(yīng)急物流配送效率。因而為了證明方法1、方法2和方法3在配送應(yīng)急物流時(shí)的配送性能,分別利用三種方法對多目標(biāo)應(yīng)急物流開展配送耗時(shí)測試,具體測試結(jié)果如圖4所示。

圖4 平均耗時(shí)對比測試

從圖4可以看出,在路徑當(dāng)量長度一致的情況下,理想路段中方法1與方法2和方法3相比耗時(shí)較低;由于可行性路段受到的損壞相較于理想路段破損較大,所以車輛在該路段行駛時(shí)消耗的時(shí)間較長,三種方法的平均耗時(shí)有所提升,但對比后方法1的平均耗時(shí)仍然最短。

綜上所述,方法1在任意路段中的平均耗時(shí)都要低于其余兩種方法,這是因?yàn)榉椒?確立了多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送效率關(guān)鍵因素,為多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送提供了信息基礎(chǔ),以此提升了方法1的配送效率,降低了方法1的配送耗時(shí)。

5 結(jié)束語

由于自然災(zāi)害的影響導(dǎo)致一些區(qū)域環(huán)境受災(zāi)環(huán)境復(fù)雜,致使應(yīng)急物流雙向配送效率差,針對這一問題,提出基于關(guān)聯(lián)反饋的多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送方法。該方法首先分析了多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送影響因素,并通過構(gòu)建關(guān)聯(lián)反饋模型獲取道路運(yùn)行影響因素權(quán)重,從中取得配送路徑當(dāng)量長度,根據(jù)獲取結(jié)果構(gòu)建應(yīng)急物流配送數(shù)學(xué)模型,依據(jù)該模型制定合理的配送方案,從而實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)應(yīng)急物流雙向配送。該方法在應(yīng)急物流合理配送規(guī)劃方面還不夠完善,日后會加強(qiáng)這方面研究。