绿色物流理念下的内陆港选址模型及求解

吕 靖,常 征

(大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026)

绿色物流理念下的内陆港选址模型及求解

吕 靖*,常 征

(大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026)

现代绿色物流系统的建设要求物流链上各环节按照绿色理念建设运营.本文将绿色物流的思想引入内陆港选址问题,建立了考虑噪声、事故、拥挤、碳排放等环境因素的广义费用函数,并根据内陆港建设决策方与货主之间的主从递阶决策关系,构建了可兼顾投资者与货主对成本要求的内陆港双层规划选址模型.模型上层目标为在允许的投资范围内确定内陆港地址,使得系统总成本最小;下层目标为货主在各内陆港之间分配运输需求量,使得总支出费用最低.并设计了基于遗传算法的求解方法.实例分析表明,本文建立的绿色理念下的内陆港双层规划选址模型是有效的,同时遗传算法可以产生稳定的最优解.

综合交通运输;选址;双层规划;内陆港;绿色理念;遗传算法

1 引 言

内陆港是指港口依托高速公路或铁路向内陆地区拓展,把港口功能向缺少出海港的城市延伸,通过设立内陆港口的形式,使内陆进出口贸易商在当地即可完成订舱、报关、报检等手续,实现货主一站式服务.优化内陆港选址布局对于增强对货主的吸引力,提升供应链及运输网络运营效率有重要的意义.Arnold构建了基于0-1整数规划的内陆铁路/公路码头的选址模型,采用启发式算法求解[1].方琴将影响内陆港选址的要素划分为经济要素和非经济要素,采用流量法构建选址模型,利用构建综合运输网络模型的方法求解[2].程赐胜等建立了内陆空箱站场选址优化的混合整数规划双层网络流模型,利用改进禁忌算法计算[3].

随着环境污染问题的日益严重,绿色物流的理念得到了越来越多的关注,绿色物流要求通过抑制物流活动对环境造成危害,实现对物流环境的净化.以绿色物流理念指导内陆港的选址决策,则需要在考虑基本的物流成本的同时,考虑运输过程中对环境造成的影响,将运输的负外部性尽可能地降低.部分学者针对带有环境约束的设施问题进行了研究.张贝设计了有环境质量标准约束的物流设施选址模型[4].朱江洪和刘代平建立了考虑碳排放约束的配送中心选址模型[5].

本文提出以双层规划理论解决绿色理念下的内陆港选址问题的思路.双层规划模型的优势体现在可同时分析决策过程中的两个不同目标,清楚地描述出上层决策者与下层用户的相互作用,因此被广泛应用于选址决策中.高自友和孙会君研究了考虑路线安排的配送中心选址模型,以及空间价格均衡的物流中心选址模型,并设计了求解算法[6-8].曹学明和王喜富研究了区域多机场系统机场双层选址问题[9].栾维新等以广义建设费用最小和网络效用最大为上下层目标函数,设计了高铁竞争影响下的机场选址模型[10].本文将考虑环境因素对内陆港选址的影响,将噪声、事故、拥挤、碳排放等运输的负外部性以成本描述,建立广义费用函数;从决策者系统总成本最低和货主总支出费用最低两方面,构建可同时兼顾上层决策者和下层货主利益的选址模型,并结合遗传算法求解模型,为构建绿色内陆运输网络、实现绿色物流提供科学方法.

2 内陆港选址模型建立

本文中讨论的绿色理念下的内陆港选址网络图如图1所示.货主的货物通过公路或铁路在内陆港集中,办理报关、报检、签发提单等手续,然后统一通过铁路运往沿海港口通过海运出口.

图1 内陆港选址网络图Fig.1 Location web of inland ports

2.1 考虑外部成本和碳排放成本的广义费用

广义费用是将影响决策的各项因素,通过适当换算而综合在一起表述的综合费用.在选址问题中,一般考虑的因素为费用和时间.本文考虑了噪声、交通事故、交通拥挤、碳排放等环境因素对选址决策产生的影响,将运输过程中产生的外部成本,以及碳交易机制下的碳排放成本纳入广义费用中.因此,本文中的广义费用包括运输成本、运输时间、外部成本、碳排放成本.表达式如下:

(1)运输成本是货主进行选址决策时考虑的重要因素,一般而言,运输成本是运输距离和运量的函数,其函数可表示为

式中 xMa是运输方式M下路段a上的货物流量; pM是运输方式M的单位运输成本;lMa是方式M下的路段a的距离.

(2)公路运输的运输时间受路径能力和运量的影响,可以用路阻函数描述为

式中 ta0是路段上流量为0时的行驶时间;Ka是路段a的实际通过能力;α、β为模型参数.

铁路运输是遵行运输时刻表的,因此路段的运输时间是固定的,本文中将其简化处理为运距和火车速度的函数:

(3)外部成本的确定思路是,假设政府将对运输企业征收一定的税率,作为运输负外部性的“惩罚”,并将用于环境治理.运输企业最终会通过附加费的形式将费用转移到货主,因此这部分税额构成了货主的外部成本支出.本文中的外部成本主要包括噪声成本、事故成本和拥挤成本,空气污染成本通过后面的碳排放成本衡量,因此在该部分外部成本中不予考虑.货主的外部成本可以用运输过程中总的外部成本乘以外部成本的内部化比率获得,其表达式如下:

式中 λ是外部成本内部化比率;ecMa是运输方式M下路段a上产生的总外部成本;pMec是方式M的单位外部成本.

(4)碳排放成本的产生是由碳交易机制产生的.假设政府为运输业设定一定的碳排放限额,当运输企业在运输过程中产生的碳排放超过该限额时,可以在碳交易市场买入碳排放权,反之可以卖出碳排放权,交易碳排放权产生的支出和收入,最终也将以附加费和折扣的形式转移给货主.货主的碳交易成本函数为

式中 emMa是运输方式M下路段a上单位碳排放量;emMlimit是方式M碳排放限额;pem为运输企业向货主征收的单位碳排放附加成本.

因此,选址决策中的广义费用模型为

式中 θ是时间成本转化系数.

2.2 内陆港选址模型表达式

(1)上层规划模型.

上层模型(U)为从决策者,即沿海港口角度出发,在允许的投资范围内确定内陆港地址,使系统总成本最小.

式中 P为备选内陆港集合;N为现有内陆港集合;Q为货主集合;S为货主到内陆港的运输方式的集合;cmij(xijm)为m运输方式下货主j到内陆港i运输段的广义单位费用;mi(ti)为内陆港i到海港的广义单位费用;xijm为m运输方式下货主j通过内陆港i的运输量;ti为内陆港i到港口的货物量;zi为备选点i是否被选作内陆港的决策变量(选中取值1,否则为0);fi为新建内陆港i的费用,B为建设内陆港的投资预算.约束(8)为建立内陆港的费用不超过投资总额;约束(9)为保证通过内陆港i的货物进出量平衡;约束(10)为保证至少建立一个内陆港;约束(11)为0-1变量取值约束.

(2)下层规划模型.

下层模型(L)为基于用户平衡理论的货主选址决策,是从货主需求角度出发,通过在各内陆港之间分配运输需求量,使货主总支出费用最低.下层模型如下:

式中 D-1(u)为需求函数的反函数;wj为货主j的总运输需求量;si为内陆港i的通过能力.约束(13)为保证货主的运输需求量得到满足;约束(14)为保证内陆港的通过能力可以满足货主的运输需求量;约束(15)为变量的非负约束.

3 求解算法

双层规划问题的解决流程是:首先上层向下层发送一定信息,下层根据这些信息,按自己的偏好做出反应;然后上层根据下层的反馈,做出符合全局的决策[6].上层问题取决于下层问题的解函数,其求解十分困难,即使最简单的双层线性规划问题也属于NP hard问题,不存在多项式求解算法[11].目前常用的求解方法有极点搜索法、下降法、直接搜索法等,但计算过程复杂,容易陷入局部最优解[12].本文选择可有效解决最优化问题的遗传算法求解模型,步骤如下:

①编码和初始种群生成.采用二进制编码方式,其等位基因由二值{0,1}组成,1代表该备选点被选中建设内陆港,0代表没有被选中;并利用随机方法生成初始种群.

②确定算法的适应度函数.Fitness=W-I,其中W是一任意大的数.

③对每个个体,利用matlab中非线性规划问题的优化工具箱函数fmincon求解下层优化问题,并将结果代入适应度函数中,求得相应适应度.

④利用轮盘赌算子选择个体.

⑤对选中的个体,利用单点交叉算子进行交叉操作,均匀变异算子进行变异操作.

⑥达到最大迭代次数时,输出结果,否则返回③.

4 实例分析

选取天津港直接腹地C市作为实例分析对象.天津港已在该市建设一处内陆港,但该内陆港通过能力较小,扩建空间小,为满足该地区日益增长的运输需求,天津港决定增设内陆港.沿海港口投资内陆港时,多以现有交通枢纽,如货运站、集装箱中心站、物流园区等为载体,通过改造升级,并赋予其新的功能,使之成为具有海港功能的内陆港.该城市有3个具有改造基础和可能性的备选点.同时,通过分析城市周边的经济及产业情况,确定共有5个规模货主,其运输总需求量分别为8 500, 12 000,7 000,5 500,9 000 TEU.θ=1.5, α=0.15,β=4.参照现有文献确定外部成本及碳排放成本函数中常数项如表1[13],各项基本数据如表2-表4所示.

表1 不同运输方式下单位外部成本、碳排放量、运输成本、碳排放限额Table 1 External costs,CO2emissions and freight rates of different modes

表2 公路/铁路运输方式下的运输距离Table 2 Distance via road/rail (km)

在参数的选择上,根据查阅的文献和试验结果,种群规模取值为20,交叉概率取0.5,变异概率取0.05,最大进化代数为30.

下面将分别讨论外部成本内部化比率λ和单位碳排放成本pem变化对选址决策的影响.

表3 公路实际通过能力*Table 3 Capacity of road (TEU/h)

表4 现有及备选内陆港基础数据Table 4 Basic data of existing and alternative inland ports

将pem固定为10元 /TEU,λ分别取值为0.1, 0.3,0.5,0.7,0.9,1,计算不同情形下的选址结果如表5.可以看出,当λ取值为0.1,0.3,0.5时,第一个备选点为建设内陆港的最优选择.当将λ值增大到0,7,0.9和1(此时政府将向运输企业征收全额税率,即运输企业将承担所有运输引起的外部成本)时,第三个备选点为建设内陆港的最优位置.但是在每个选址方案下的货运量分配方案没有发生改变,因此相应的外部成本值也没有变化.

表5 外部成本内部化比率变化对选址结果的影响Table 5 Effect of internalization ratio

将λ固定为0.7,pem分别取值为3,5,15,20, 25,选址优化结果如表6.可以看出,当对货主收取较低的碳排放成本(pem=3、5)时,备选点3为最优选址方案;在当碳排放成本较高(pem=15、20、25)时,备选点1成为最佳的选址方案.同时,在确定选址方案之后,货运量配送方案系统随碳排放成本的升高而产生变化,相应方案的碳排放量也出现降低趋势,且其降幅均大于系统总成本的增幅,因此碳交易制度在降低空气污染方面发挥了明显的作用.

若将λ和pem均设为0,即在进行选址决策时仅考虑运输成本和运输时间,完全不考虑运输对环境的影响,则得到以下选址方案,如表7所示.

由表7和表5、表6的选址结果对比可知,在进行选址决策时,对噪声等运输负外部性和碳排放限额的考虑将有可能产生截然不同的选址方案,货主的运输路线和运输需求的分配也将产生明显的变化.外部成本和碳排放量指标的比较则可以看出对运输外部性征收税率,可以显著降低系统的外部成本;对碳排放征收税率,则可以显著降低运输系统的碳排放量,因此,外部成本内部化和碳交易机制的采用,对绿色物流的实现有积极的作用.

为进一步证明本文算法的有效性,采用文献[8]中的已证明具有全局性的算法求解本文中算例,分别选取不同参数组合,得到的解如表8所示.可以看出,本文构建的双层规划遗传算法与文献方法得到的结果相同,因此,利用遗传算法求解双层规划问题,可以有效获得全局最优解.本文的算例规模较小,对于大规模问题,遗传算法则可以更有效地发挥其优势.

表6 单位碳排放成本变化对选址结果的影响Table 6 Effect of emission cost

表7 不考虑环境因素的选址结果Table 7 Result of location without considering environmental factors

表8 算法求解结果对比Table 8 Comparison of results

5 研究结论

本文将绿色物流理念引入内陆港的选址问题,通过假设政府对运输负外部性及碳排放征收一定比例税率,建立包括运输成本、运输时间、外部成本、碳排放成本的广义费用函数,构建了可充分考虑选址决策过程中的上层决策部门和下层货主不同目标的选址模型,设计了基于遗传算法的求解方法,并对该模型进行了实例验证和分析.结果表明,环境因素的考虑将对选址结果产生明显影响,通过内部化外部成本和对碳排放征收税率,可以有效降低运输系统对环境的污染,因此该模型用于解决绿色内陆港选址问题是可行的.本文中的外部成本函数为运量及运距的线性函数,在下一步的工作中,可详细分析影响运输外部成本的各因素,找出更为确切的函数形式.

[1]Arnold P,Peeters D,Thomas I.Modeling a rail/road intermodal transportation system[J].Transportation Research E,2004,40(3):255-270.

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Location Model and Solution for Inland Ports Based on Green Conception

LV Jing,CHANG Zheng
(Transportation Management College,Dalian Maritime University,Dalian 116026,Liaoning,China)

Green conception should be considered when constructing and operating nodes in logistics chain to establish modern green logistics system.This paper applies the green conception into the location problem of inland ports.Environmental factors such as noise,accidents,crowd and emissions are taken into consideration when formulating generalized cost function.Meanwhile,a bi-level programming location model that can satisfy the cost needs of both decision makers and shippers is established considering the leaderfollower relationship between two parties.The upper target is to choose an inland port location to minimize the total cost in the system,and the lower target is to allocate the transportation need of the shippers and to minimize the total cost for them.The genetic algorithm is adopted to solve the model.The empirical study shows the model is effective and the genetic algorithm can generate stable optimal solution.

integrated transportation;location;bi-level programming;inland ports;green conception; genetic algorithm

U115

A

U115

A

1009-6744(2013)02-0021-06

2012-11-20

2013-01-30录用日期:2013-02-22

教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(11JZD049);辽宁省社科基金重点项目(L11AJY005).

吕靖(1959-),男,辽宁大连人,教授,博士生导师.

*通讯作者:dlmulujing@163.com