物流GIS系统研究综述

宁晓枫，肖银杰，罗杏玲，余 冰

（长沙学院 工商管理系，湖南 长沙 410003）

物流GIS系统研究综述

宁晓枫，肖银杰，罗杏玲，余 冰

（长沙学院 工商管理系，湖南 长沙 410003）

详细综述了GIS在物流配送、物流选址、物流集成优化三个方面的研究进展，最后对物流GIS系统研究存在的问题和未来发展的趋势进行了总结和展望。

GIS；物流配送；选址；集成优化

1 引言

地理信息系统（GIS）作为获取、整理、分析和管理地理空间数据的重要工具，近年来得到广泛关注和迅猛发展。它作为一个基于数据库的分析和管理空间对象的工具，很好地弥补了物流系统空间和时间具有离散性的不足。GIS在物流系统的作用主要体现在以下三个方面：一是借助GIS的空间分析功能解决了现代物流仅依赖传统的运筹学方法无法得出满意解的问题。二是利用GIS强大的空间数据处理能力，统一资源管理平台，管理和维护好多源信息。三是提供了决策的直观和可视结果，提高了决策效率。文章从物流配送、选址以及集成优化方面阐述其应用，并对物流GIS系统进一步研究提出展望。

2 基于GIS的物流配送研究

物流配送一直是整个物流领域中最消耗企业资源的作业环节，现阶段配送过程的决策主要采用人工模式，成为配送企业发展的瓶颈。GIS能在配送路线的优化与运输车辆调度方面解决大量信息的查询、分析与处理问题，并在配送业务的操作层面和配送过程的管理决策层面提供技术支持。因此，加大GIS的物流配送研究，对物流配送企业实现智能化配送管理、降低配送服务成本、提高配送效率显得至关重要[1]。

2.1 GIS在物流配送路线优化上的研究

配送路线是指各配送车辆向各个用户送货时所要经过的线路。配送路线的合理选择对配送速度、服务质量和配送成本有直接影响。物流配送路线优化问题，是配送过程中最重要的问题之一，以最短路为基础，辅之以时间为约束条件，通常被归结为VRP问题，包括带时间窗的车辆路径问题、带能力约束的车辆路径问题、多车型车辆路径问题等。VRP是NP-hard问题，若用传统精确算法求解时无法避免开指数的爆炸问题。Kolen等曾利用分枝定界法求解含时间窗约束的车辆巡回问题，受到内存不足的限制，不能为高效运算作保证[2]。因此，精确算法只能解决规模较小的问题，而启发式算法应用较广。

张涛等在预先不固定车辆数的情况下，把聚类和排序有效结合起来，提出用遗传算法和3-opt结合求解带有能力约束的VRP，算法较准确[3]。叶志坚等考虑局部优化的限制，提出大旅程法和禁忌搜索法相结合的混合启发式算法求解多车型车辆路径问题[4]。牛永亮等采用四叉树法进行分区，再采用两阶段法求各个分区内的最优配送路线，用C语言对实例模型编程与LINGO软件计算结果相同，显示了其算法在节约计算时间和资源方面的巨大优势，对解决大规模物流网络配送问题具有一定理论和实用价值[5]。喻伟等提出遗传节约综合算法，经实践证明，改善了汽车配送过程中的实载率，效果显著[6]。这些算法的提出与改进，都为进一步研究配送路线优化问题提供了理论依据。

2.2 GIS在物流运输车辆调度上的研究

车辆调度问题（VSP）是指服务于一组已知顾客的一个车队，设计一组开始和结束于一个中心出发点的最小费用路径：每个顾客只能被服务一次，而且，一个车辆服务的顾客数不能超过它的运载能力[7]。基于GIS对车辆进行统一的调度管理，并集成人工智能和数据挖掘技术，对车辆的运行状况进行智能分析，可为用车单位降低运营成本，提高经济效益。

黄作维等利用GRUDF（GIS通用开发框架）和GPRS技术对数据集成与功能集成进行了深入探讨，在GIS平台上进行了物流系统的整体设计与动态路径规划实现，使系统能对企业的物流配送过程进行时间和空间上的实时动态管理，在信息平台下实现高效、便捷的物流运输车辆调度[8]。徐丽群等提出的基于GIS的车辆配送路线优化的图解模型（如图1），为企业运输调度决策提供了决策支持，而且有利于企业管理者对车辆运行轨迹进行监控[9]。

张飞舟等运用混合遗传算法HGA（hybrid genetic algorithm）对公交车辆调度现状及所处的运营环境进行了研究，经车队实践，运行效率提高了15%，时间缩短了5%[10]。

但目前的这些研究还不够全面，没有从多配送中心、多目标函数等约束条件进行考虑，综合各方面，蔡延光等提出了将一台车辆的自适应Tabu Search算法应用于带时间窗的多重运输调度问题（MVRPTW）转换模型中，经大量的实际计算表明该算法能在较短的时间内求出问题的最优解，并对一般的组合优化问题具有启发意义[11]。曹剑东等在基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统下（如图2），以混合禁忌搜索算法为理论基础进行静态调度求解，并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算[12]。

3 基于GIS的物流选址研究

所谓选址问题，是指以优化为目标，研究在规划区域内确定若干设施的位置，进而为决策者提供最佳选址方案。由于选址问题具有长期性、固定性，并对整个系统的合理化和商品流通的社会效益有决定影响，故物流选址意义重大。而利用GIS同时对空间信息和非空间信息进行分析和处理，能为选址问题提供更加方便、准确的解决方案。

3.1 GIS在物流静态选址上的研究

到目前为止，国内外学术界运用各种模型方法从不同角度进行选址研究，已取得相应成就。Alfred Webber（1909）首次提出韦伯问题，Cooper（1964）提出启发式方法解决概括的韦伯问题[13]。继Cooper之后，Sherali和Sherry（1977）提出解决概括的韦伯问题的分解算法[14]。与此同时，国外学者开始运用计算机技术去解决地理问题，基于地运算的韦伯问题也应运而生[15]。设施区位问题以其固有的复杂性、求解难度及其与空间分析的密切关系，成为GIS模型的重要补充，更是地计算的前沿分支[16]。

史占江等提出了结合图的Steiner树与GIS方法的选址方案，简单实用，时间复杂度也不高，但没有考虑结点的权值等细节[17]。林晨等利用GIS的地图分析功能，在.NET平台下以C#语言作为开发工具对混合整数规划法的优化选址模型进行解算，计算结果与实际情况基本相符[18]。然而，这些研究大部分是针对物流的静态选址。为了更好地适应实际情况、客户需求、各种费用成本及相关的政策体制等的变化，应对物流选址做进一步的研究。

3.2 GIS在物流动态选址上的研究

由于不同选址地点的成本和需求会随时间的变化而变化，用静态方法求出的配送选址最优解在未来年份有可能变成次优解。针对这种情况，应考虑动态选址。

张晓磊等利用GIS缓冲区分析功能进行配送中心选址的方法，综合考虑信息的动态性和不确定性，建立了GIS和I．E-ACO算法相结合的配送中心布局优化模型，使物流配送系统更具科学化、效率化和信息化[19]。石季英等分析了一种基于Voronoi图且能满足最小覆盖圆的设施选址优化算法，将智能运输系统（ITS）应用于动态路线选择[20]。吕海峰等在对GIS网络分析方法的阐述和P中心选址模型分析的基础上，建立了可行的配送中心选址优化模型，具有重要的现实意义[21]。宣登殿等采用克理斯塔勒（Christaller W）六边形法则划分区域的方法，结合配送车辆经济配送半径，有效确定了配送中心数目。并用交替选址划分方法对配送中心空间布局优化模型进行求解，为完善城市物流配送系统提供了新的途径（如图3）[22]。

4 基于GIS的物流集成优化研究

优化集成主要是指在GIS所提供全方位的信息和应用空间分析功能的基础上，整合各种信息、内嵌数学模型以及集成具有案例推理（CBR）的广义专家系统并借助可视化平台来帮助人们提高智能决策分析的能力。

4.1 智能化集成研究

物流GIS系统具有智能化的特征。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程的环境，通过调用各种信息资源和分析工具，提高了物流管理过程中的智能化管理水平，为企业取得竞争优势。

物流信息系统和GIS分属于不同的学科领域，两者在集成的过程中有一定的复杂性和特殊性。传统的物流GIS系统普遍采用的是由客户层、业务逻辑层和数据库与基础设施层组成的三级构架模式，这种模式存在增加同步处理不同类型数据的额外时间开销以及不方便用户操作等问题。许胜礼提出了一种面向服务的组件式GIS物流系统四层架构方案，将组件式GIS平台作为基础支撑称为空间信息支撑层。对GIS组件进行有目的地取舍，形成GIS服务簇，与物流服务簇共同构成业务服务层。这种构架设计具有业务处理敏捷、系统接口松散耦合和功能构件可复用的特点[23]。Julian J.Ray设计了一个通过集成网络最优化算法，并采用先进的J2EE和XML等开放式的技术标准的车辆路径优化系统，该系统的运用解决了特拉华州交通拥堵的问题[24]。GIS技术虽在空间分析上具有其他软件无法比拟的优势，但它只是对地理实体做静态的描述，因而不能有效表达物流信息中的动态时空关系。辜寄蓉把元胞自动机原理（CA模型）引入到物流GIS系统中，利用CA模型的时空离散性特征，增强了GIS的动态建模功能，为有效地提前决策做了保证[25]。刘志硕采用案例匹配和规则匹配相结合的策略，重点研究了智能库存决策支持模块（如图4），实现了智能物流实时跟踪服务。通过建立案例库和知识库以及采用深度优先搜索策略的正向推理机制，实现了对库存的高效控制[26]。

4.2 可视化集成研究

物流对地理空间的依赖性较大。采用GIS技术不仅可以将空间地理信息以图形化的界面显示，更能提供一种人机交互的数据化显示功能。这就给决策者提供一个直观的决策环境，让决策模型更易于理解，从而提高了决策的效果，增强了决策者的信心[27]。

在可视化监测的过程中，常采用第一代GSM技术对车辆定位信息进行实时传输。但GSM具有传送时间不确定、信道容量有限、可扩展性差的缺点，使车辆运行中的图像监控达不到很好的效果。吴桂山提出了以GPRS分组数据交换为数据传送方式的3G技术，有效地解决了以上问题，实现了可视化监测的”永远在线“[28]。李一波设计了一个采用全球定位（GPS）系统获取运载工具的经纬定位信息，再借助GIS实现经纬信息到地理信息的映射，并采用先进的J2EE和XML等开放式的技术标准实现了企业全物流的一体化、可视化调度、管理与监控[29]。焦亚冰以RFID读取技术的全系统运用为核心，辅以ERP实现数据管理，根据物流配送现实需要，通过物流配送MIS可视化关联技术的系统集成，构建物流配送MIS可视化解决方案模型。该模型既能对在途车辆进行精确定位，又能实时生成准确的存货报告[30]。

5 展望

综上所述，可知GIS凭借其功能实现了在物流配送上的可控性、选址上的高效准确性、功能集成上的可视性、智能性，但如何使物流GIS系统更好地满足信息时代、数字时代的要求，是下一步研究工作的重点：

（1）提高系统的通用性，使系统具备综合考虑运输装载时的货物互斥、最优库存、道路优先级等因素，进一步提高系统的智能化水平。

（2）促进3S（GISGPSRS）技术的融合，提高多源信息的有机共享，实现跨领域的集成优化。

（3）将物流GIS系统与新信息产业—物联网结合，打造交通地理信息系统GIS－T，实现社会物流的智能化。

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Literature Review on Logistics Geographic Information System

NING Xiao-feng,XIAO Yin-jie,LUO Xing-ling,YU Bing
（Department of Business Administration,Changsha University,Changsha410003,China）

Studies on the application of GIS in material distribution,logistics location,and logistics integration and optimization are reviewed in detail,the existing deficits in there search field are exposed,and the future trend is predicted.

GIS;material distribution;location;integration and optimization

F252;P208

A

1005-152X（2011）02-0005-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2011.02.002

2010-12-14

湖南省长沙市软科学研究资金专项项目（K0905025-41）

宁晓枫（1985-），男，湖南长沙人，助教，主要研究方向：物流管理。