物流配送问题的研究文献统计与综述

2010-07-24张海婷上海工程技术大学航空运输学院上海201620

物流科技 2010年6期

郝勇，朱倩，张海婷，蔡诚（上海工程技术大学航空运输学院，上海 201620）

0 引言

进入21世纪以来，随着经济的高速发展，物流业正成为新的经济热点。为促进产业结构的调整和推动区域经济的发展，我国许多城市开始兴建物流配送中心，物流基础设施得到明显改善，物流配送的技术水平和整体效率也得到较大程度提高。但作为物流网络系统的关键节点，物流配送业的发展仍然存在不少问题，与国外先进水平还有较大差距。因此，国内许多学者加强了物流配送系统的运营模式和作业方式等方面的研究，他们运用不同的研究方法、从不同角度做了大量理论分析和实证研究，以期完善配送方式、降低企业库存、提高供应保证的程度、提高物流配送的效益，进而达到降低物流企业成本、提高商业竞争力、发展物流配送系统，以及转变经济增长方式、促进产业结构调整、推动区域经济发展的战略目标。鉴于物流配送研究的重大理论意义和实践价值，为对我国物流配送的效率水平有一个系统的理解和把握，有必要对现有成果进行统计和归纳，以便对今后的工作有所裨益。

1 物流配送的文献统计

本文依据我国物流配送业的发展历程，收集2000年至2008年间在专业期刊上发表的涉及物流配送问题的较高水平的学术论文，分析总结这些文章中所研究的物流配送的各类问题及其解决方案，按照发表年份、研究内容、研究方法进行归类，统计各类所占比例，分析各类研究成果的特征，为物流配送研究提供比较合理的基础数据和研究对策。

其中，研究内容概括提炼为物流配送中心选址、系统内部作业与管理、专业市场物流配送模式、配送中心布局与建设、基于电子商务的物流配送、物流配送路径优化和物流配送车辆调度等七类问题；研究方法概括提炼为运筹学方法、仿真技术、评价方法、单一遗传算法、遗传算法与其它方法结合、其它启发式算法、其它定量方法、现状分析与对策建议等八类，如表1所示。

表1 2000～2008年物流配送研究文献的分类统计单位：%

2 物流配送的文献综述

（1）物流配送中心选址问题

物流配送中心的选址研究是物流配送问题研究的主要内容，在整个物流系统规划中占有十分重要的地位，需要综合考虑多种因素，主要运用神经网络、模拟退火、禁忌搜索等启发式算法，以及运筹学方法和其它定量方法。韩庆兰等（2004）通过建立选址决策的模糊评价矩阵，利用BP人工神经网络避免了传统算法的不足，较客观地对多个选址方案的优劣进行评价[1]。秦固（2006）将物流配送中心选址映射成一个聚类过程，利用蚁群系统中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制，以物流配送的总成本最低为聚类准则，结合蚂蚁将物体聚堆的行为模式来定义蚂蚁的转移概率、禁忌列表和信息素更新方式，提出了解决多物流配送中心选址问题的蚁群算法模型[2]。谭凌等（2004）在传统选址分析中加入库存系统分析，以配送中心和门店的服务水平为约束条件，建立配送系统总成本优化模型，通过模型找到各方案下的最优库存水平和最小成本，通过仿真分析需求变化和运输距离变化对系统总成本及连锁零售企业配送中心选址方案选择的影响[3]。王转、任冠星（2006）提出了针对物流网点选址的需求势能理论，并提出了一种基于需求势能的分销物流系统中配送中心的选址实现方法[4]。

（2）物流配送路径优化问题

通过对物流配送网络系统分析，物流配送路径优化的研究达到进一步降低日益复杂的物流配送成本的研究目的。主要运用遗传算法等启发式算法，如遗传算法与神经网络算法、爬山法结合的混合遗传算法，改进交叉或编码方式的改进遗传算法等，在求解车辆路径问题方面均取得了较好的效果。但多数在初始化种群时均采用随机初始化法等单一方式，容易陷入局部最优解或求解时间较长，而封全喜、刘诚（2005）在初始化不同种群时，用随机初始化法和构造初始化法等两种不同的方法，以改变种群内部的平衡[5]。牛永亮等（2006）提出较为接近实际的三层次物流配送网络结构，针对第二层次车辆路线问题（VRP）网络模型，运用四叉树原理进行客户分区，使用两阶段启发式算法优化车辆行驶路线[6]。蒋忠中、汪定伟（2006）考虑车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，通过优化设计车辆配送路径，使得配送的总费用最小，并将模型描述的物流配送网络由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图表示[7]。高辉等（2007）设计了基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法，通过0/1背包问题，分析新方法中相关参数对算法性能的影响，并应用算法求解物流配送路径优化问题[8]。

（3）物流系统内部作业与管理问题

物流系统内部作业与管理的研究，以提高物流配送系统的客观性与运行效率、降低物流处理成本为目标，定量的研究方法主要运用运筹学方法和仿真技术。王惠等（2005）认为合理物流配送是敏捷物流得以实现的根本保证，其在分析敏捷物流的特点及其复杂信息的基础上，结合排队论、组合优化的知识，以动态分析与确定的预处理相结合的两段法，提出复杂信息条件下的敏捷物流配送模型[9]。程日盛等（2007）在分析传统物流配送中心布局的缺点、研究影响物流配送中心布局的各种随机因素的基础上，根据物流配送中心布局的实际参数，运用计算机仿真的方法，模拟配送中心运行过程，计算配送中心的空间利用率、作业能力、运行效率与运行成本，确定物流中心的规模、作业流程与平面布局，提出配送中心布局方案并评价方案的优劣[10]。

（4）物流配送车辆调度问题

物流配送是物流活动中一个重要环节，必须对物流配送车辆进行优化调度，合理规划车辆行驶路线，实现运输成本最小。物流配送车辆调度方面研究的不是很多，其与物流配送路径优化研究有一定的关联性，定量方法基本是运用遗传算法等启发式算法。龚延成等（2004）通过放回式随机复制算子和适应度函数，把时间窗约束和车辆容量约束转嫁到最小费用目标函数中，设计描述行驶线路的染色体结构、初始群体生成方法、独特的交叉算子和换变异算子，建立适合于遗传算法的车辆调度模型[11]。顾志康等（2004）在分析传统的遗传算法求解物流配送问题的基础上，针对染色体中某些需求点编号可能重复出现的情况，设计新的染色体结构，并通过基因的混合交叉方法进行基因重组，有效提高搜索到最优配送路径的概率[12]。谭前进等（2007）针对物流车辆配送系统的设计与实现，提出基于遗传算法的智能化解决方案，详细阐述基于自然数编码的遗传算法在物流车辆调度中的运用等关键技术[13]。

（5）基于电子商务的物流配送问题

电子商务环境下的物流配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点，传统的线路优化方法都在不同程度上遇到各种问题。反过来说，物流配送既是供应链管理中的核心问题，也已成为电子商务发展中的关键问题之一。鞠彦兵等（2005）建立包括制造商、医药分销中心和零售商的物流配送系统的仿真模型，通过对模型仿真观察物流配送的动态运行情况，并在给定约束条件下，通过构造目标函数对仿真模型进行优化，给出医药分销中心最优的订购时间间隔和不同药品的最佳库存量[14]。蒋忠中、汪定伟（2005）利用分级聚类法模糊估计各个顾客的单位商品配送运输费用，建立B2C电子商务中物流配送中心优化设计的数学模型，属于混合0-1的模糊非线性规划模型，具有多目标物流配送优化问题建模及其遗传算法设计的特征[15]。王晓博等（2007）针对电子商务环境下的配送特殊性，采用改进两阶段算法进行求解[16]。

（6）专业市场物流配送模式和配送中心布局建设问题

专业市场物流配送模式和配送中心布局与建设的研究主要是定性方法，侧重于现状分析与对策建议。蓝伯雄等（2003）认为在物流业的整个服务链中，存在着不同的分工与合作。末端物流服务与干线物流不同，不着眼于长途、大批量、形式规整的货物运输，而着眼于解决局部地域内品种各异、需求零星的面向终端用户的物流综合服务，解决商品到最终用户的运输和安装服务等问题[17]。也有少数运用定量方法进行研究，姚奕颖等（2005）根据我国邮区中心局体制的规划网络结构和邮运组织管理的优化目标，提出基于全国干线现代邮政物流配送优化的分布式算法，进行目标函数、调度策略以及算法的实现[18]。胡刚等（2003）应用图论中的优化算法，提出一种侧重于实用的城市物流中心分步布局选址模型，并在实际规划中得到很好的应用[19]。