R_OPN在城市危险品配送决策支持系统建模中的应用

桑琮辉， 乔力伟

(西南交通大学交通运输学院， 四川 成都 610031)

0 引 言

城市中有大量的危险品使用单位，如高等院校、化学实验室、科研院和民用危险化学品，如此巨大的需求却很少有专业配送机构的支持，存在很大的安全隐患.据了解，一个高等学校一年花在危化品储存上的费用就高达近百万，而一个大城市有近百所高等院校，花费的资金就是一个天文数字.如果采用专业的物流配送中心，既可以提高安全性，又可以降低成本，实现资源的最优化配置.由于某些化学品的性质和消防方法相互抵触，给装载多品类的货物带来特殊问题，配送危险品时作业人员要查阅大量的国标、规章，效率和安全性极为低下，所以需要可靠、高效的自动处理系统来支持配送系统的运作.

1 危险品配送系统的描述

危险货物是指具有爆炸、毒害、放射、腐蚀等危险性,在运输、保管、装卸过程中容易造成财产毁损和人员伤亡而需要特别防护的货物[1],由于其性质的特殊性,针对它采取的一系列配送工作相当复杂.危险货物在实际配载方案的确定过程中是有很多限制的，如不能配载、可配载和隔离配载.为了实现配送工作的自动化，提高系统运作效率，本文针对危险品的配送问题提出了配送决策支持系统的流程思路，这里假设以下条件成立或问题已得到解决：

(1)注册用户信息已储存在数据库中，系统将配送区域合理划分，即系统所有客户的地址已编制进数条固定线路中.如：“客户编号CustID= 200”∈“L5”(线路5)，即地址编号为200的客户在线路5的配送范围内.

(2)决策规则中的危险货物配装表已封装在系统的规则库中，配装表是判定不同配装号的危险货物能否配载的依据.本文以此来决策订单分割、配装等问题.

(3)解决配装问题时，设定车辆型号与承运的同配装号危险品之间有对应关系，即通过危险品配装号可以直接调用承运车辆，且有足够的专用配送车辆及配送人员.

(4)订购的危险品都是单位化的，已进行独立的包装处理.

本系统的运作流程为：首先从待处理订单库中调出一条线路上配送的所有订单.提取订单中各单项的配装号进行两两对比，将订单分割并将其中的单项按禁忌配比原则分类.其次，提取各单项的质量和体积，对照危险化学品品名表和危险化学品包装表生成外包装方案以及外包装印刷物内容(包装箱规格、包装方法、箱内货物内容、包装标志与标识、注意事项以及收货人姓名地址等)，重新编制包裹号并发至捡货区及包装区处理.将处理后的包装件进行上述的配载分类，并调用专用运输车辆及装备，在装载能力范围内安排配送任务.最后，将生成的装配单(收货人姓名地址、配备装卸设施、装车和配送注意事项以及急救方法)发至装载人员处理.

2 基于规则面向对象的Petri网概述

Petri网是对工作流系统进行建模与分析的有效工具，能够清晰地描述异步并发系统的结构和流程.根据建模需要，将系统S的面向对象Petri网(OPN)看成二元组，定义为Si={O,R}:O：系统对象的集合；R：对象关系的集合.将对象Oi和Ri分别定义为：Oi={Pi,Ti,IMi,OMi,Ii,Oi}，Ri={IMi,OMi,Gij,Ci,Iij,Oij}，其中：Pi：状态库所的集合；Ti：活动变迁的集合；IMi：输入库所的集合；OMi：输出库所的集合；Ii：输入映射；Oi：输出映射；Ci：库所的颜色集；Gij：Oi到Oj的信息传递的门变迁的有限集合[2].

在OPN中加入规则库所、决策变迁和规则信息库所称为基于规则面向对象的Petri网(R_OPN)[3].用9元要素表示为：Oi= {Pi,PRi,Ti,TDi,IMi,OMi,Ii,Oi,Ci}，其中：PRi为规则库所有限集合；TDi为决策变迁的有限集合.对象关系网用10元要素表示为：R_OPNij={IMj,OMi,Gij,RIMi,ROMi,C(IMj),C(OMi),C(Gij),Iij,Oij}：ROMi为决策规则的输出信息库所有限集合；RIMi为决策规则的输入信息库所有限集合.

在OPN中, 系统在运行时不可避免地会出现冲突的现象，在模型中加入规则库所，再根据规则来控制决策点位置的变迁[3].活动对象根据系统的实时状态和决策规则选择下一步的行动，可以很好地解决冲突.决策变迁是与规则库所和决策规则的输出信息库所相联系的变迁,决策变迁输出弧的输出权函数定义为:

(1)

3 配送决策支持系统建模

对系统的包装和配装模块建立OPN模型并进行简单分析后，再根据系统对象之间的关系构建系统模型.

3.1 面对对象的子系统建模

模型P3在决策两单项的配装关系时，引用关系函数f(x,y)判断能否配装：

(2)

M(G) ≤ 3

(3)

式中，M(G)代表f(x,y)中取值为1的元素个数.

(4)

(5)

式中，wi为包裹i的质量，货车所载质量为W； vi为包裹i的体积，V为货车载货容积.W4=(-1，0)为不能配载类制约函数，满足约束条件W4取值为1，触发T7E.

(6)

在生成车辆配载方案时也必须考虑M(G)的取值问题，本文限定为：M(G) ≤5[4].

W1、W3：执行次数判断函数，用来控制决策变迁的执行进程.W2：对于不符合配装条件的包裹，触发T5E，将包裹件返回IM1E，等待下次处理.

3.2 系统的R_OPN关系网模型及实验分析

将本系统的对象子网构建完成后，根据系统对象之间的关系构建模型的关系网R_OPN.

如图3所示，各对象之间通过有向弧和Gij联系，基于本系统的R_OPN关系网模型，分别以A、B两个订单在模型中的处理过程为例说明.假设订单A、B在同一配送区域，如表1所示.

O1: 订单库; O2: 专用车辆;R1: 有效订单判断标准; R2: 地址区域对应表; R3: 配装表; R4: 包装表; R5: 配送车辆对应表; P1: 初步审核; P2: 订单区域划分; P3: 订单分割模块; P4: 货物配装模块; P5: 捡货模块; P6: 包装模块; P7: 装车模块; P8: 配送模块图3 零星危险品配送决策支持系统模型

订单AMid品名数量订单BMid品名数量3一氧化碳220亚硫酸26氯化氰19钡合金210云母带221氧化钠11导火索1

由表1可知3与6需隔离配放，6和10不能配放，故订单A经订单分割模块P3处理分割为两个包装件：A1(一氧化碳、氯化氰)、A2(云母带).订单B中的4种危险品中的3种可以隔离配载，所以订单B不用分割，后经配货模块处理后装车发送.订单A、B在模型中的变迁激发顺序和状态变化如下：

A：O1(A1)→P1(A1)→P2(A1)→P3(A1)→P4(A1/A2)→P5(A1/A2)

B：O1(B1)→P1(B1)→P2(B1)→P3(B1)→P4(B1)→P5(B1)

从上述订单实例来看，模型很好的模拟了订单处理流程，在一定程度上提高了危险品配送的效率和安全性.

4 结束语

随着城市零星化学品需求量的不断上升，其专业配送却不能形成与之相对的规模，因此需要自动的辅助决策系统支持.本文描述了辅助决策系统流程，采用R_OPN关系网建立模型，并用实例检验了流程的模型.由于篇幅有限，只对其中的一些关键流程进行了描述和建模，整个流程和模型还不尽完善，望读者给予批评指正.

参考文献

[1] 贺国先,刘 凯.模拟退火算法在铁路货运站危险货物配装中的应用[J].铁道学报，2003，(2):9-10.

[2]王景华,韩江洪.面向对象Petri网离散制造系统生产调度建模研究[J].系统仿真学报,2008,(15): 59-60.

[3] 张海霖,江志斌.基于P-OPN的集装箱码头物流系统建模与分析[J].上海交通大学学报,2007,(2):3-4.

[4] 贺国先,刘 凯.模拟退火算法在铁路货运站危险货物配装中的应用[J].铁道学报,2005,12(27):10-11.