应急航材配送网络需求缓冲策略设计*

陈盖凯，孙纲要，张 晶

（1.空军西安飞行学院，西安 710306；2.陕西省社保局，西安 710000）

应急航材配送网络需求缓冲策略设计*

陈盖凯1，孙纲要1，张 晶2

（1.空军西安飞行学院，西安 710306；2.陕西省社保局，西安 710000）

航空装备是空军武器装备的主体，做好航材保障工作对于充分发挥装备作战效能，确保装备的作战使用具有重要意义。描述了应急需求冲击条件下缓冲控制问题，建立了应急航材配送网络影响缓存因素模型，进而建立了完整的应急航材需求冲击的缓冲策略设计框架，并进行了应急航材缓存分配建模。分别采用BP-GA方法对应急航材需求进行测算；保噪正态分布进行了缓冲策略公式的推演，需求冲能模型进行了单个缓存分配，并结合算例说明了其有效性。

应急航材，配送网络，需求缓冲策略，BP-GA方法

0 引言

应急航材库存策略主要包括经常性库存和补货策略，主要受到应急航材的需求和备货速率的影响。库存策略的好坏是应急条件下航材保障率的重要因素，具有统揽全局的基础性作用。多需求点多配送中心的应急航材配送网络需求缓冲问题，更是具非线性、动态性和随机性等应急特征。但是仍然可以转化为物流库存策略问题。因此，以应急航材需求为切入点，重点研究需求冲击带来的应急航材配送网络需求映射规律和缓冲策略模型，解决应急航材配送网络规划的基础性问题。

1 应急航材配送网络需求缓冲策略设计框架

应急航材是一种潜在需求的航材，只有在发生灾害事件后才会使用该航材。虽然应急事件越来越多，但仍然属于一个小概率事件。应急事件发生造成需要大量的应急物资，其缺货成本也是较难估量的。因此，应急航材的需求频率远远低于平时航材的需求频率，确定应急航材的缓存量和订购量是其中的关键问题。应急航材缓存控制，是一个需求量大、需求波动性强、缺货率低的库存控制模型，目标是保证较高的应急航材保障率。

1.1 问题描述

本文的研究问题是在应急航材需求冲击情况下航材缓存如何进行确定。假设有m个需求节点C，有n个存贮节点V，有l个生产节点P，如图1所示。当应急事件发生时，可能出现多个应急需求点，也可能调用多个配送中心的缓存。

整个应急航材配送的动力特征是由应急需求的自由变换，逆向传导至应急航材缓存，从而导致突出消耗的极大不确定性，进而影响缓冲控制策略的实时调整。因此，面向应急航材需求冲击的缓冲策略设计的主要问题有3个：①应急航材需求预测问题，②应急需求引发的缓冲策略如何变化，③应急航材需求的冲击程度使得各个缓存如何优化。解决这3个子问题的最终目标是保证各个需求节点在遭受需求冲击时都能够保持较高的保障率SR。

图1 应急航材配送节点对库存的影响模型

1.2 设计框架

本文问题是将一种或多种航材从一个或多个工厂，在一定时间、空间范围内运送至一个或多个需求点，结果能达到较高的应急航材保障率。解决方法采取逆向思维，着眼应急航材额定保障率，以各点需求的需求特性为突破口，进行应急航材缓冲控制策略动态展开。所谓应急航材需求冲击的缓冲策略设计就是在随机需求冲击能量，寻求最优的需求测算及缓冲控制策略，使得所有缓存通过运力综合调配应急航材至各个需求点，使得需求满足度达到额定保障率以上的最优化技术或方法。整个其设计过程如图2所示。

图2 应急航材需求冲击的多址库存动态优化框架

综上所述，在分析应急航材需求与应急缓存特点的基础上，构建额定航材保障率条件下，面向应急需求冲击的单周期缓存可拓设计模型，该模型包括应急缓冲策略子模型和单个缓存量分配设计子模型。

2 应急航材需求冲击的缓冲策略建模

应急航材需求冲击的缓冲策略设计主要受到运输距离、应急航材需求的随机性、到货时间及到货量的不确定性等随机因素影响。在第1阶段采用GA-BP智能非线性模型进行应急航材需求预测。第2阶段采用基于数理统计与目标规划相结合的方法建立总体缓冲策略以及单个缓存分配设计模型。其中，应急航材的预测量作为下一个时段的总缓存量更新值。具体步骤如图3所示。

图3 应急航材需求冲击的缓冲策略设计步骤

2.1 基于BP-GA的应急航材需求测算

基于应急航材配送历史数据，识别影响应急航材需求的因素集合Ω，建立影响因素和应急航材需求向量C之间的经验模型。利用其复杂的非线性映射公式f∶Ω→C，进行紧后时段应急航材需求测算。具体步骤主要包括应急航材需求影响指标构建和GA-BP网络训练与解算，如下页图4所示。

图4 基于BP-GA的应急航材需求测算流程

2.1.1 应急航材需求测算指标构建

结合空军某部队调研结论，经专家评议确定的影响航材消耗量的主要因素如图5所示。

图5 应急航材需求影响因素指标体系

结合上述因素分析，可以得到影响航空维修备件需求的指标如下：飞机使用数量s1，飞机飞行强度s2，飞行科目难度s3，航材使用寿命s4，航材故障率s5，航材管理水平s6，自然灾害情况s7，社会政治情况s8，传染疾病情况s9，战争态势情况s10，维修差错概率s11，航材修复能力s12。

2.1.2 BP-GA算法设计

BP-GA算法步骤如图6所示。

图6 GA-BP算法详细步骤

其中，运用遗传算法GA优化神经网络BP的主要步骤如下：

（1）初始化种群；

（2）计算评价函数。按照下式计算的概率值选择网络个体：

其中，fi为个体i的适配值，可用误差平方和E来衡量，即：

其中，i=1，2，…，N为染色体数；k=1，…，4为输出层节点数，本文中k取1；p=1，…，6为训练样本数；Tk为期望输出值；

（3）执行交叉和变异操作；

（4）将新个体插到种群，计算其评价函数；

（5）进行误差条件判定。如果达到预定值，则转入步骤（6）。反之，则转入步骤（3）；

（6）以GA的得到的优化值为BP网络的阈值、权值。进行BP网络训练，直到达到预设精度。

2.1.3 算例

选取西北部某战区2012年1月～12月航材保障数据。将每月数据作为一个子样本。子样本1月～11作为训练样本，子样本12作为测试样本。通过采用GA算法（种群规模50，遗传代数110）对所建立的BP网络进行权阈值优化，通过仿真计算，GA算法在90代数时已经达到了收敛要求和适应度要求。BP-GA网络训练误差变化如图7所示。

图7 BP-GA网络训练误差变化图

2.2 基于保噪正态分布的应急航材缓冲制

2.2.1 订货周期计算公式

根据额定保障率缺货次数Ne：

其中，f（di）为服从正态分布的需求量密度函数。

表1 应急航材需求历史数据预处理结果

则订货周期为：

2.2.2 再订货点计算公式

根据ROP的构成形式，它是由订货提前期内所需的航材量和航材安全库存量Vs构成：

2.2.3 安全缓存计算公式

令表示应急航材保障率，Z表示航材缓存安全系数。那么有：

由于应急航材需求特性，根据不低于额定保障率的应急航材保障要求，求出应急航材的安全缓存为：

2.2.4 订货量计算公式

安全缓存系数反映了应急航材管理人员对应急航材保障程度的基本要求。通过查询标准正态表，并结合式（8）和式（9），得到应急航材保障率和安全缓存系数的对应关系表，如表2所示。

表2 正态分布情况下的安全缓存系数表

2.3 基于需求冲能的应急航材缓存分配设计

根据上一步骤得到了应急航材的总体缓存控制策略，提出应急航材需求冲能ENI的概念。应急航材冲量通过应急需求点对航材的需求量和需求分布加以描述，表征所有应急点对各个应急航材配送中心需求能量的总和。

图8 应急航材需求冲击的缓存分配态势图

则数学模型如下：

式中，ENI（V）为所有配送中心的需求冲能总和。

3 小结

本文研究了应急需求冲击条件下的缓冲策略设计。结合应急航材需求特性，给出了应急航材配送网络缓冲策略的变量和设计方法；接着，描述了应急需求冲击条件下缓冲控制问题，建立了应急航材配送网络影响缓存因素模型，进而建立了完整的应急航材需求冲击的缓冲策略设计框架；最后，进行了应急航材缓存分配建模。分别采用BP-GA方法对应急航材需求进行测算，保噪正态分布进行了缓冲策略公式的推演，需求冲能模型进行了单个缓存分配，并结合算例说明了其有效性。

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Demand Buffering Strategy Design for Emergency Aircraft Materiel Distribution Network

CHEN Gai-kai1，SUN Gang-yao1，ZHANG Jing2
（1.The Xi’an Aviation College，Xi’an 710306，China；
2.Shaanxi Social Insurance，Xi’an 710000，China）

Aviation equipment is the principal of the Air Force weapons,and the aircraft materials security work is essential to fully equipped combat effectiveness，and ensure that the equipment operational use.This article describes the buffer control problem under emergency needs impact condition，and establish model for emergency needs impact condition，and establish model for emergence aircraft materials distribution.BP-GA methods are used for the emergence needs of aircraft materials calculation:Normal distribution conducted buffering strategy formula deduction，demand impulse energy model carried out single cache allocation，combined buffering strategy formula deduction，demand impulse energy model carried out single cache allocation，combined with example shows its effectiveness.

emergency materials，distribution network，demand buffering strategy，BP-GA method

TP301

A

1002-0640（2015）03-0121-04

2014-01-18

2014-03-19

国家自然科学基金资助项目（61174154）

陈盖凯（1982- ），男，山西闻喜人，博士。研究方向：管理科学与工程，航空机载武器系统论证与综合保障。