(東北林業(yè)大學(xué) 交通學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)
冷鏈物流配送系統(tǒng)的優(yōu)化是城市配送工程的重要組成部分,也是物流企業(yè)必須解決的問題。國內(nèi)外學(xué)者對冷鏈物流問題進(jìn)行了研究。劉鎮(zhèn)、徐優(yōu)香[1]通過對冷藏配送的固定成本、運(yùn)輸成本、能源成本、貨損成本、懲罰成本進(jìn)行分析,以配送的總時間和成本為依據(jù)建立了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化模型,并利用粗粒度并行遺傳算法對模型進(jìn)行求解。孫興麗、王殿茹等[2]采用演化博弈理論,構(gòu)建了城市冷鏈物流共同配送動態(tài)復(fù)制演化模型并對模型進(jìn)行求解分析。李亞男、劉聯(lián)輝等[3]以碳排放為約束條件,構(gòu)建冷鏈物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型,利用遺傳算法對配送系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。呂俊杰、孫雙雙[4],李雅萍[5]分別利用蟻群算法和節(jié)約里程法對鮮活農(nóng)產(chǎn)品的配送路徑進(jìn)行優(yōu)化,使得配送成本最少。本文以保證城市對冷凍食品需求為基礎(chǔ),建立冷鏈物流配送網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化模型,并采用基于周期進(jìn)化的遺傳算法得到最優(yōu)解。能夠?yàn)槌鞘形磥淼睦滏溛锪髋渌偷墓芾砟J教峁﹨⒖肌?/p>
假設(shè)配送中心向N個客戶(編號為i=1,2,…,N)配送貨物,第i個客戶的貨物需求量為gi,允許車輛服務(wù)客戶i的最早時間為Et(i),最遲時間為Lt(i),卸貨消耗時間為T(i),坐標(biāo)位置為(xi,yi);配送中心的坐標(biāo)為(x0,y0),配送中心擁有K輛配送車輛,第k輛車(k=1,2,…,K)的最大載重量為gmax(k),一次配送的最大行駛距離為dmax(k),平均車速為vk,調(diào)動車輛固定費(fèi)用為fk,車輛行駛每公里消耗費(fèi)用為pck。
運(yùn)輸成本包括固定成本和可變成本兩部分。固定成本包括駕駛員的工資、車輛折舊費(fèi)用或租金等;變動成本包括油耗、維修、保養(yǎng)等成本。本文中固定成本特指被派用車輛所需負(fù)擔(dān)的固定成本,變動成本與車輛行駛的里程數(shù)呈正比,則總運(yùn)輸成本為:
式(1)中:sk為0-1變量,若調(diào)用第k輛車,則sk為1,否則為0;fk為配送中心調(diào)用第k輛車的固定成本;xijk為0-1變量,若第k輛車行經(jīng)客戶點(diǎn)i到客戶點(diǎn)j的路段,則xijk為1,否則為0;dijk表示第k輛車從客戶點(diǎn)i到客戶點(diǎn)j所行駛的路程,配送中心虛擬成客戶點(diǎn)0;pk為配送中心第k輛車行駛每公里消耗的費(fèi)用。
配送中的制冷成本由兩部分組成:一是車輛行駛中產(chǎn)生的,二是打開車門時產(chǎn)生的。
車輛配送行駛中的制冷成本為:
其中,為第k輛車車廂體熱負(fù)荷,tk0為配送中心第k輛車配送完貨物回到配送中心的時間;t0k為配送中心第k輛車從配送中心出發(fā)時的時間;p1為單位制冷成本。
Q1為車廂體熱負(fù)荷(kCal/h);α為常數(shù),表示車廂體的劣化程度;R為熱傳率,單位為kCal/(h·m2·°C) ;S為 車 體 的 平 均 表 面 積 ,,Sw為車體外表面積,Sn為車體內(nèi)表面積,單位均為m2;ΔT為溫度差,ΔT=Tw-Tn,Tw為外界溫度,Tn為車內(nèi)溫度,單位均為℃。
打開車門時的制冷成本
其中,Q2k為第k輛車開門熱負(fù)荷(kCal/h)。Q2的計算公式為:
Vk為第k輛車車廂體內(nèi)容積(m3);β為開門程度系數(shù)。
式中,p2為生鮮易腐食品的單位成本;zjk為0-1變量,若第k輛車服務(wù)客戶j,則z=1,否則為0;
jk表示為了服務(wù)顧客j產(chǎn)生的貨物損失量期望值。
在實(shí)際配送中,由于一些不確定因素的存在(如城市交通堵塞、配送調(diào)度失誤等),往往無法滿足顧客的時間要求。然而,客戶可以接受在規(guī)定時間外的一定時間范圍內(nèi)進(jìn)行配送,由此產(chǎn)生了時間窗懲罰成本。配送過程中軟時間窗的總懲罰成本為:
式中,zik為0-1變量,若zik=1,則第k輛車服務(wù)客戶i,否則為0;φik表示第k輛車服務(wù)客戶i的時間窗懲罰成本。φik的表達(dá)式為:
式中,a表示車輛在任務(wù)點(diǎn)等待的單位時間的機(jī)會成本,b表示車輛在要求的時間之后到達(dá)的單位時間的懲罰成本;M是一個極大值。tik為第k輛車到達(dá)客戶i的時間。[Gt(i),Ht(i)]為服務(wù)客戶i的最佳時間窗;Et(i)為客戶i要求的時間窗下界;Lt(i)為客戶i要求的時間窗上界。
在運(yùn)力比較緊張的情況下,合理規(guī)劃和利用運(yùn)力,在滿足配送服務(wù)要求的情況下充分利用運(yùn)力,盡量減少車輛使用數(shù)量,有利于配送中心降低運(yùn)營成本。配送過程中運(yùn)力利用率成本為:
其中,c為運(yùn)力成本系數(shù);λ為放大因子。
綜上,城市冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型為:
其中,式(10)為目標(biāo)函數(shù)總成本最??;式(11)指車輛所載貨物不超過最大載重量;式(12)指每個客戶僅有一輛車(車輛的起點(diǎn)和終點(diǎn)都是配送中心)來完成配送任務(wù);式(13)指要遍歷所有客戶點(diǎn);式(14)指進(jìn)入客戶點(diǎn)的最早時間要早于最晚時間;式(15)指車輛到達(dá)某客戶點(diǎn)后配送下一個客戶點(diǎn)時要滿足此客戶點(diǎn)的時間要求;式(16)指在一次配送中配送路徑的長度不可以超過配送的最大行駛距離。
某冷藏運(yùn)輸有限公司給市區(qū)內(nèi)20個連鎖超市客戶點(diǎn)配送海鮮等水產(chǎn)品,保存時限為72h,冷藏車內(nèi)溫度控制在0~5oC。假設(shè)各超市之間交通條件相同,車速均為30km/h,最大載重量為11t。配送中心編號為0,各配送點(diǎn)的需求量、坐標(biāo)值、時間窗約束和服務(wù)時間見表1。
利用MATLAB軟件求解,得到種群最優(yōu)值、平均值和最小值的進(jìn)化圖如圖1所示。
圖1 種群進(jìn)化圖
由圖1可以看出,算法在30代時逼近最優(yōu)解,對最優(yōu)解進(jìn)行解碼得到最優(yōu)配送方案,見表2和圖2。最優(yōu)配送路徑下的各項(xiàng)成本見表3。
表1 各個配送點(diǎn)的貨物需求量、坐標(biāo)值、時間窗和服務(wù)時間
表2 最優(yōu)配送方案
圖2 最優(yōu)配送路徑
表3 最優(yōu)配送路徑各項(xiàng)成本
針對城市冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問題,本文構(gòu)建了以總配送成本最小化為目標(biāo)的路徑優(yōu)化模型。針對冷鏈物流的特殊性在構(gòu)建數(shù)學(xué)模型時除考慮基本運(yùn)輸成本外,還考慮了晚到的懲罰成本,車輛的制冷成本和產(chǎn)品易腐性造成的貨損成本,并且增加了運(yùn)力利用率成本以期實(shí)現(xiàn)配送中心運(yùn)力合理化的效果。利用周期進(jìn)化遺傳算法和MATLAB對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行分析和計算,得到最優(yōu)路徑,對于其他企業(yè)的配送系統(tǒng)優(yōu)化具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。
[參考文獻(xiàn)]
[1]劉鎮(zhèn),徐優(yōu)香,王譯.基于云計算的冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化方法研究[J].電子設(shè)計工程,2013,(17):122-127.
[2]孫興麗,王殿茹,張舉鋼,等.基于合作競爭演化博弈分析的城市冷鏈物流共同配送問題研究[J].物流技術(shù),2014,33(12):260-308.
[3]李亞男,劉聯(lián)輝,李曉曼,等.低碳約束下城市冷鏈物流配送系統(tǒng)優(yōu)化研究[J].中國市場(采購與供應(yīng)鏈),2016,(10):36-39.
[4]呂俊杰,孫雙雙.基于鮮活農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送的車輛路徑優(yōu)化研究[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,(17):122-127.
[5]李雅萍.鮮活農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[J].價值工程,2013,(31):25-27.