摘要：研究了基于需求预测的集成定位-库存-运输路线安排问题（CLIRP），在构建多阶段需求预测模型的基础上，综合考虑干线运输和区域运输费用、配送中心建设的固定成本以及各区域库存持有成本、缺货成本和残值五部分物流总费用，以物流总成本最小为目标函数构建了CLIRP模型，并先用启发式算法给出初始解，进而用混合启发式算法结合TS和SA算法获得全局近优解。最后，通过一个服装企业的算例说明该模型的求解过程。运算结果表明，该模型实现了大型服装企业的选址/库存/运输调度一体化，并最终实现了优化服装业的物流配送网络的目标，模型的应用效果较好。

关键词：需求预测；CLIRP模型；混合启发式算法；全局近优解

0  引言

物流系统的绩效在很大程度上取决于其物流网络规划与设计的好坏，物流网络设计的不合理或过时将会导致设施定位、生产计划与调度、需求分派、存货水平设定、运送方式与路线选择等的不当，

从而客户服务水平达不到要求，结果造成物流对企业利润的贡献低于应有的水平。近年来，国外学者将信息技术运用到物流系统优化问题研究的文献在增多，其中定位-库存-运输路线集成问题（Combined Location-Inventory-Routing Problem，CLIRP）复杂性更符合当前需求不确定多目标的物流系统的实际特征，成为带有挑战性的研究课题。

目前，关于CLIRP的国内外研究文献尚少，其研究多数集中在对启发式方法的灵活运用和不同策略的选择上。在启发式方法的灵活运用方面，Renaud（1996）采用禁忌搜索启发式算法探讨了有容量和距离限制的一个多仓库车辆路径问题^[1]；Tuzun（1999）提出了能显著改善目前采用有效的解决LRP问题的启发式方法的两阶段禁忌搜索法^[2]；Lin（2005）将CLRIP问题分成:定位分配和运输安排与库存控制两个子问题，提出了使用禁忌搜索结合模拟退火算法进行求解的启发式算法^[3]；Liu（2003）提出了考虑库存控制决策的单产品多仓库定位－路径问题的数学模型和寻找该问题解的两阶段启发式方法^[4]；Tai（2002）将CLRIP问题分成设施定位和一般性的车辆路径两个子问题，提出了采用模拟退火法求解LRP问题的方法^[5]。而在不同策略的选择方面，Bertazzi（2002）研究了几种产品从一个共同起点到一个共同终点的基于单循环问题的连续和离散运输策略^[6]；Shu（2005）研究一个不确定需求下一个供应商多个零售商的随机运输-库存网络的设计问题^[7]；Çetinkaya（2006）从基于时间调度和数量调度策略的角度对基于集成库存和运输决策的出货调度策略进行了比较分析，认为于时间调度策略的成本节约是可观的，并提出了混合策略^[8]；Qu（2006）通过开发带有改进定期检查订货策略和旅行商成分的集成库存-运输系统，提出了面向多产品的集成库存-运输系统的改进周期策略^[9]。

而国内从新世纪起，一些学者也开始了对国外同类研究的述评^[10-11]、改进研究^[12-13]和拓展研究^[14-15]。在改进研究方面，张潜，高立群，胡祥培（2004）建立了既考虑到不同客户之间的相对一距离，又考虑到不同客户需求量的更接近物流配送实际的定位-配给模型并给出了启发式算法^[12]；张长星，党延忠（2004）通过对遗传算法(GA)中树编码、免疫遗传算法以及GA阶段进化策略深入地分析和研究，构建了不同于以往的基于两阶段求解而是将LRP的解看作一个整体的定位-运输路线安排问题的遗传算法^[13]。在拓展研究方面，崔广彬，李一军（2007）考虑到客户所采用的多时期随机库存策略和客户需求的模糊性，分别建立了多仓库单级物流配送系统中的设施选址、车辆运输路线安排、库存控制的集成优化模型和基于双层规划法的供应链二级分销网络中的设施选址、车辆运输路线安排、库存控制的集成优化模型,，并给出了求解该模型的启发式算法^[14-15]。