第3方冷链物流配送路径优化研究

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引言
我国是一个食品生产和消费大国 ， 大众消费的食品安全和卫生一直都是值得特别关注的问题。 要保 障食品安全， 就必须发展生鲜食品冷冻、 冷藏供应链， 将易腐、 生鲜食品从产地收购、 加工、 贮藏、 运输和销 直到消费的各个环节都处于适当的低温环境之中 ， 以保证食品的质量， 减少食品的损耗， 防止食品的变 售， ［1 ］ 质和污染， 以实现食品质量安全的有效控制目标 。 冷链应运而生， 企业利用自己所持有的冷链运作设 备进行运作管理， 或外包给第 3 方冷链外包企业。运用冷链设备进行生鲜食品的运输、 储存， 在保持商品 鲜度的同时还可以减少由于商品鲜度下降 、 变色、 变质和腐烂等带来的损耗， 降低经营成本。 配送是冷链物流中一个极其重要的环节 ， 生鲜易腐食品从生产者到最终消费者的过程中， 有 80% 以 ［2 ］ 。 ， 上的时间在配送运输上 由于生鲜食品易腐变质的特性 食品必须在流通的全过程中持续保持适宜的 温度， 并迅速周转， 因此冷链物流必须使加工、 运输、 仓储和销售等所有环节紧密衔接 ， 并配以合适的设备，
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1． 1
第 3 方冷链物流配送路径优化研究方案
第 3 方冷链物流多目标配送问题描述 由于多目标配送问题的不同目标之间相互制约 ， 使其建模和求解具有一定的难度。 因此在研究多目 只考虑那些对最优路径的选取影响较大的目标 。路径优化最实质的问题是要缩 标配送路径优化问题时， 减配送运输时间降低配送成本。对生鲜易腐化食品来说， 配送时间的长短影响着产品的质量 。对此， 时间 成了企业竞争优势的一种新资源。按客户对货物取（ 送） 时间的要求， 物流配送调度问题分为无时限和有 ［5 ］ 建模时重点考虑运输成本 时限 2 种 。这里将带有时间窗的配送路径问题中的时间变量引入目标函数 ， 和路径最短， 且满足时间准时的目标， 将时间约束作为目标转化成成本函数。 兼顾“冷链物流配送 ” 中的 “冷链” ， 即考虑到配送过程中车厢的温度控制和能量损耗问题 ， 实现了将多目标问题分别转化成 3 个单 目标问题求解。 1 ． 2 多目标第 3 方冷链物流配送模型建立 1． 2． 1 配送问题假设 冷链物流配送的模型为一个冷链配送中心为多个顾客 （ one DePot to Many Customers） 派送货品的配送 配送的生鲜食品类型单一， 同时满足以下条件： 模型， （ 1 ） 物品流向为单向， 即纯送货； （ 2 ） 运输工具为 K 辆汽车， 每辆车都有一定的装载能力限制 ， 满足单车的容量大于运输路线上客户的 总需求量； （ 3 ） 每个客户的需求量是已知的， 所需货物只能由一辆汽车完成， 且所有客户都应该得到服务； （ 4 ） 每条线路的开始和结束位置都在配送中心 ， 所有车辆必须在规定的时间内返回配送中心 ； （ 5 ） 每个客户都有一个指定的服务时间窗 ， 送货必须在此时间范围内进行； （ 6 ） 目标为多目标， 车辆运输费用最小、 车辆运输时间及全部客户的等待时间最短 ； （ 7 ） 配送中心与客户之间， 以及两两客户之间的最优配送线路已知 。 1． 2． 2 配送模型建立 根据决策目标， 模型以综合成本最低作为目标函数 。综合成本包括： 配送车辆的运输成本和生鲜食品 在配送途中腐坏所造成的货损成本 ， 以及超出客户时间窗的惩罚成本 。 （ 1 ） 配送车辆的运输成本 配送车辆运输成本包括固定成本和变动成本 2 部分。其中固定成本为常数， 与运输里程和客户数量 ［6 ］ 都没有直接关系 。因此， 为了计算方便， 在这里不考虑。主要考虑配送车辆的变动成本。 包括油耗、 维 修和保养等成本， 配送车辆的变动成本与车辆所行驶的里程数呈正比 。对于配送车辆运输成本， 采用公式 （ 1 ） 来计算。
n n
Z2 = d∑ max（ E j － s j ， 0 ） + e∑ max（ s j － T j ， 0）
j =1 j =1
第4 期
缪小红， 等： 第 3 方冷链物流配送路径优化研究
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［3 ］ 统一的管理， 方能确保生鲜产品的质量 。基于配送在冷链物流运营中的重要性 ， 因此， 研究如何合理安 排车辆调度， 缩短货物在途时间， 减少货损， 从而降低冷链物流运营成本， 提高顾客满意率， 是具有重大意 ［4 ］ 义的 。第 3 方冷链物流配送是由食品的供应方和需求方以外的物流企业提供冷链物流服务 ， 目前食品 贸易中大部分采用第 3 方物流配送模式。鉴于冷链物流配送具有的特殊性， 在研究第 3 方冷链物流配送 路径优化问题中， 除要考虑常温物流的运输成本以外 ， 还需考虑配送过程中的生鲜食品损耗和配送时间窗 限制等因素。
收稿日期：2009-07-04 基金项目：福建省自然科学基金资助项目 （ 2008J0327 ） ）， ）， 作者简介：缪小红（ 1985女， 福建福鼎人， 助教， 从事现代物流管理研究； 周新年 （ 1951男， 通讯作者， 福建浦城人， 教授， 博士生导 师， 从事交通运输 、 现代物流技术和工程索道研究等 。
Study on Routing Optimization for Coldchain Logistics Distribution of 3 PL
MIAO Xiaohong1 ，ZHOU Xinnian2 ，LIN Sen2 ，FANG Wanchun2 ，WANG Xiuming2 ，LIN Lijuan2 （ 1 ． Fujian Intemational Business ＆ Economic College，Fuzhou 350016 ； 2 ． Traffic College，Fujian Agriculture and Forestry University，Fuzhou 350002 ，China） Abstract： According to the specificity of coldchain logistics， we explor the optimal programs of coldchain logistics distribution． In adequate loading capacity， we establish a mathematical model for a pattern as one depot to the research is ilmany customers，using genetic algorithms and Matlab software to analyze and solve it． Finally， lustrated by an instance and the following conclusion is obtained： the optimal delivery route obtained from the improved genetic algorithm is superior to the results of standard genetic algorithm． Key words： management of operations research； the optimal routing of distribution； genetic algorithms； coldchain logistics； mathematical model of distribution
y ik ∑ k =1
n
=
{1 m
x ijk ∑ i =0
n
= y jk = y ik
x ijk ∑ j =0
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运
筹ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
与
管
理
2011 年第 20 卷
x ijk = 0 或 i， j = 0， 1， n； k = 1 ， 2， m （ 1e） Λ， Λ， y ik = 0 或 i， j = 0， 1， n； k = 1 ， 2， m （ 1f） Λ， Λ， v j ） 的运输成本， 1 变量， v j ） 路段， 其中： c ijk 为第 k 部车在路段（ v i ， 且 c ijk = c jik ； x ijk 为 0 ， 若第 k 部车行经（ v i ， 则 x ijk 为 1 ， 0 ； y 0 ， 1 ， i k ， y 1 ， 0 。 （ 1 ） 否则为 变量 若客户 的任务由第 部车完成 则 ik 为 否则为 目标函数 要求 ik 为 合理安排车辆路径， 使运输成本最小， 运输式（ 1a） 为汽车容量约束， 式（ 1b） 保证了每个客户点的运输任务 仅由 m 辆车来完成， 而所有的运输任务由 m 辆车协同完成， 式（ 1c） 和式（ 1d） 限制到达和离开某一客户的 汽车有且仅有 1 辆。 为了安排路线， 需要对使用的汽车数 m 有一个估计。在现实情况中， 货物装（ 卸） 车越复杂， 约束条件 7〗 越多， 一辆车的实际载货量就会越小。可以使用文献［ 的公式来确定需要的汽车数： m = ［ ∑ g i / aq］+ 1 ， a 为参数， 0 ＜ a ＜ 1， a 值越小。 其中 m 取整， 约束条件越多， 货物装（ 卸） 车越复杂， （ 2 ） 超出客户配送时间的惩罚成本 t i 表示车辆在客户 i 停留的时间， t ij 表示车辆由客户 i 行驶到客户 j 用 s i 表示车辆到达客户 i 的时刻， 的时间一般有以下的关系式 s0 = 0 x ijk = 1 s i + t i + t ij = s j i， j = 0， 1， n， i ≠j Λ， E j ≤s j ≤T j ， j = 0， 1， n Λ， 0｝ t i = max｛ E i － s i ， 采用软时间窗的做法， 即如果某项任务不能在要求的时间范围内完成 ， 则给予一定的惩罚。如果车辆 在 E j 之前到达客户 j， 则车辆在此等待（ 因为客户可能还没有准备好存放该物品的仓库 ） ， 发生机会成本的 此时 t i 大于 0 ； 若车辆在 T j 之后到达客户 j， 则配送任务被延迟， 实际中肯定要支付一定的罚金。 以 损失， d 和 e 分别表示车辆等待和迟到带来的单位损失成本 ， E 若车辆在 j 之前到达客户 j， 则产生成本为 d （ E j － sj ） ， 若车辆在 T j 之后到达客户 j， 则产生的惩罚成本为 e（ s j － T j ） ， 从而生鲜货物配送过程中的时间窗惩罚 成本可以表示为
n n m
Z1 =
n
∑ ∑ ∑ C ijk x ijk i =0 j =0 k =0
（ 1） （ 1a） （ 1b） （ 1c） （ 1d）
s． t．
g i y ik ≤ q ∑ i =0
m
k = 1， 2， m Λ， i = 1， 2， m Λ， i = 0 j = 0， 1， n； k = 1 ， 2， m Λ， Λ， i = 0， 1， n Λ，
要：根据冷链物流配送具有的特殊性 ， 进一步探索冷链物流配送优化研究的方案 。 在保证货物不超载的情 况下， 建立以一个冷链配送中心 、 多个顾客的冷链物流的配送数学模型 ， 用改进遗传算法加以分析求解 ， 并采用 Matlab 软件对算法进行编程， 最后通过算例进行验证 。 得到如下结论： 利用改进遗传算法得到的最优配送路线 摘 优于标准遗传算法求解结果 。 关键词：管理运筹学； 配送路径优化； 遗传算法； 冷链物流； 配送数学模型 3221 （ 2011 ） 04-0032-07 中图分类号：C931． 1 文章标识码：A 文章编号：1007-
第 20 卷 第 4 期 2011 年 8 月
运
筹
与
管
理
OPERATIONS RESEARCH AND MANAGEMENT SCIENCE
Vol． 20 ， No． 4 Aug． 2011
第 3 方冷链物流配送路径优化研究
1 2 2 2 2 2 缪小红 ， 周新年 ， 林 森 ， 方万春 ， 王秀明 ， 林丽娟 （ 1． 福建对外经济贸易职业学院 ， 福建 福州 350016 ； 2． 福建农林大学 交通学院， 福建 福州 350002 ）