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考虑流延误成本的快递物流网络枢纽中位选址研究
来源: 时间:2019/12/4 10:17:10 作者:
  

考虑流延误成本的快递物流网络枢纽中位选址研究

 

王帮俊 史煦  吴艳芳

 

中国矿业大学

 

摘要:相对于传统的点到点网络,高效的轴辐式物流网络不仅可以提高物流快件的配送速度,还可以提高物流企业的资源利用率。然而,对于轴辐式网络中的流延误成本问题一直受到忽视。因此,论文在考虑流延误成本的基础上研究快递物流网络枢纽中位选址问题,研究结论对于构建低成本、高效率的快递物流网络具有重要的理论和实践意义。首先,在O'Kelly等人建立的模型基础上,论文将流延误成本概念引入现实中的轴辐式物流网络,将之衡量为在遵循枢纽点中转规则而发生车辆由于绕路而下多行驶距离所产生的成本,并将之引入综合运输成本最小化的快递物流网络目标函数;进一步,论文对目标函数中的整数二次项进行了线性简化,得到改进后的枢纽中位选址模型;论文最后对建立的理论模型进行了案例快递企业物流网络枢纽中位选址的实际应用,与现有网络枢纽中位布局结构相比,选址优化后的枢纽中位布局可以节省综合成本14.4%。

关键词:流延误成本;快递物流网络;枢纽中位选址

Research on the Hub Location of Express Logistics Network Consideration of Flow Delay Cost

Abstract: Compared with the traditional point-to-point network, the efficient hub-and-spoke network can not only increase the logistics express delivery speed, but also improve the resource utilization rate of logistics enterprises. However, the problem of flow delay cost in the hub-and-spoke network has been neglected all along. Therefore, the paper studies the median location problem of express logistics network hub on the basis of considering the cost of flow delay. The conclusion is of great theoretical and practical significance for constructing low cost and high efficiency express logistics network. Firstly, on the basis of the model established by O'Kelly et al., the concept of flow delay has been introduced into the reality of the hub-and-spoke logistics network, which is measured by the cost due to detours and more driving of the vehicle follow-up to the hub of the rules. Then,that considered parameter was led into the express logistics network objective function which minimizes the comprehensive transportation cost. Further, the paper simplified the linear term of the integer term in the objective function and obtained the improved center position model. Finally, the paper putted forward the practical application of the median position of the enterprise logistics network hub. Compared with the layout structure of the existing network hub, the center position of the hub after optimization is 14.4 %.

Key words: flow delay cost; express deliver network; hub location

0引 言

如何对区域内物流网络进行合理的布局和优化,一直是困扰快递物流企业的难题(Berman et al,2007; Campbell & O’Kelly, 2012; Mehrdad et al,2016)[1]-[3]。传统点对点物流网络在配送过程中,存在着结构效率低、分拣存储时间长以及因节点间流量不对等和流量波动大而产生运输空返等诸多问题。轴辐式网络借助于枢纽点和配送点间的连接可以有效利用干支路和运输车辆,并且通过科学合理的枢纽布局方案,在物流企业整体投入规划前提下,可以实现对枢纽点设备进行集中采购和更新。因此,采用轴辐式网络不仅可以保障网络运行的流畅性,提高快递服务水平,更可以为快递企业降低投入提高经营绩效带来益处。

目前的轴辐式网络结构一般是单一分派型,即网络中的非枢纽节点只连接一个枢纽点,网络区域内的其他非枢纽节点间不能直达运输,必须依靠枢纽点间的转运才能完成配送任务,这种物流网络的优点是结构简单,可以避免快递企业的大量重复投入。但是其中的枢纽节点的布局以及由此带来的枢纽中位选址问题,对于整个物流网络的效率至关重要。然而,我国目前大部分快递物流企业往往是借助决策者经验、个人喜好以及政策引导等手段来进行枢纽中位的选址。同时,现有对于轴辐式网络的理论和应用研究中,对于车辆在遵循轴辐式网络各个枢纽点中转规则情况下,由于发生绕路而多行驶距离所产生的运输成本,即流延误成本问题鲜有涉及。在运输成本已经占据快递业成本很大比例的今天,快递物流企业不仅需要通过货品满载等具体措施上控制成本,更需要在时间高效利用基础上,综合考虑物流整体网络布局优化问题。因此本文在Campbell & O'Kelly(2012)[4]研究的基础上,建立了将流延误成本纳入到快递物流网络总运输成本最小化的目标函数,同时应满足轴辐式网络各项约束条件的枢纽中位选址模型,并通过案例来验证理论模型的实际应用价值。

 1 文献综述

  O'Kelly(1987)[5]首次提出轴辐式网络概念以及枢纽选址问题,并建立了与枢纽点相连的各连线的运输投资成本最小化为目标函数的二次整数规划NP-hard模型。Klincewicz(1992)[6]对单分配枢纽站选址模型设计了禁忌搜索算法和贪心随机算法,取得了良好的结果。Skorin-Kapov J. 等人(1994)[7]在选址模型的基础上,也设计出了新的禁忌搜索算法。Boland(2004)[9]通过观察多分配枢纽中位选址模型最优解的特征,提出了更紧致的混合整数规划模型,该模型能够有效的减少通用求解器的求解时间,可求得50个节点的最优解。Jiang(2010)[10]为求解单分配枢纽中位选址模型,设计了将模糊迭代自组织数据聚类和遗传算法相结合的算法,实验显示在新的网络结构中,该结合算法所求解可以使整个输运成本降低30%。Martí(2015)[55]研究了单分配和多分配枢纽中位问题的一个变种—r分配的枢纽中位问题,并设计了分散搜索求解算法,计算实验表明,该算法可在非常短时间内得到高质量的解。

国内学者刘舒洁(2009)[13]针对枢纽中位选址问题,提出枢纽功能性中断问题和模型,并通过数据测试比较遗传算法和禁忌搜索算法的优劣。提出面向整个网络的节点完全性中断问题,建立节点中断的上、下界模型,并对禁忌搜索算法进行改进。韩烈(2013)[14]为了在枢纽网络规划中充分考虑建立分配连接的资源限制因素,引入基于分配连接总数约束的P-枢纽中位问题,建立两种不同形式的混和整数规划模型。朱荣荣(2013)[15]将传统运输网络节点布局中的单分配P-枢纽中值问题延伸到多式联运领域中,综合考虑多式联运枢纽运作的固定成本、运输成本、风险因素以及服务时间要求等多目标优化模型。黄纯辉等人(2013)[16]利用启发式贪婪算法求解所构建的混合轴辐式的运输网络模型,计算结果表明:采用混合轴辐式的运输网络优化后的成本比优化前少,降低了3.5%。方晓平(2014)[17]针对具有一级枢纽与二级节点等实体网络布局的公路零担运输企业,建立混合轴辐式运营网络优化模型,模型对于网络内的枢纽数量与位置、OD结构的变化均具有适应性。赵晏琳(2013)[18]把混合轴辐式网络和多式联运进行有机的整合,从枢纽中心选址、运输路径选择以及运输方式选择三个层次进行系统化建模,构建了基于混合轴辐式理论的港口物流多式联运网络模型。王雁凤(2014)[19]引入了碳排放权重、成本系数和时间效用系数,在实现港口群运输网络总成本最小的目标下,构建了考虑碳排放的港口群混合轴辐式运输网络优化模型。王建伟(2015)[20]以混合轴辐式运输网络为目标网络结构,对中小物流企业联盟运输网络进行优化,构建了多变量的目标约束混合轴辐式运输网络优化模型,借助模拟退火算法对模型进行了求解。

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