从双层规划模型的角度谈南昌冷链配送中心选址发展策略

2017-02-01周万洋王力锋

山东农业工程学院学报 2017年11期

周万洋，王力锋

（1.江西应用科技学院，江西南昌 33044；2.江西农业大学南昌商学院，江西南昌 330044）

引言

我国冷链配送物流发展仍处于初期阶段，还未形成实用度较高的配送体系。本文以南昌冷链配送中心选址作为研究对象，从双层规划模型入手，建立配送中心选址模型，为冷链配送中心选址提供参考性优化方案。为配送中心地址的选择提供更多可行性备案，以此减少成本，提高效益。

一、冷链配送特性与原则

（一）特性

冷链配送主要由五个环节构成，分别是冷冻生产、加工、存储、配送传输以及销售。每个环节皆需满足冷链物流的必须温度，且冷链配送的要求较为特殊，要将其与普通物流进行区分。冷链配送过程对配送时间与配送温度具有严格的要求，不仅要保持稳定性，亦要具有超高的可控性。因此在冷链配送选址过程中要全面思考，并配备更加专业化的冷链配送工具。此外，冷链配送符合物流系统的时效性特点，可对食品进行合理化的转运与配送。但其成本较高，整个配送过程的环境皆需温控装置监控，保障冷链传输过程中食品的新鲜。

（二）原则

冷链配送中心具有适应性、统筹协调性、经济性、前瞻性以及竞争性原则。对于国家与消费者来说，冷链配送中心是极具意义的物流配送基地，对城市的发展亦有现实意义，因此在选址时要采纳各类建议，以城市的发展作为最终目标，以此有效调配各地区物流资源。促进当地经济符合国情，体现出一定的适应性原则。而当部分企业具备统筹协调意识时，此时的冷链概念已逐渐发展并完善，因此在选址时要周全考虑当地物流网与经济利益，从而协调好技术水平以及配送能力。经济性原则主要体现在冷链配送中心选址规划过程的经济问题上，因此在选址过程中要着重注意区域与配送中心规模的问题。前瞻性原则则主要体现在冷链配送中心在筹建时的长远打算上，不仅要考虑现实问题，亦要对未来进行长远规划。而现如今，竞争遍布各个角落，因此在选址时亦要充分考虑各行业之间的竞争力，体现出明显的竞争力原则。

二、南昌冷链配送中心选址影响因素

（一）经济

经济因素是冷链配送中心选址过程的主要影响因素，具体体现在土地价格、拆迁成本以及配送成本三个方面。南昌冷链配送中心在建造过程中用地很多，因此在选址过程中首先要考虑土地来源与价格是否合适。而当地理位置不同时，土地价格亦有所不同，尤其在未来土地价格变化趋势中，土地价格的高低对配送中心的规模与成本有着直接的影响。其次，南昌冷链配送中心选址过程已存在拆迁风险，合适的配送地区亦不一定是空地，拆迁成本也因此成为影响因素之一。最后，南昌冷链配送过程主要配送生鲜食品，因此在选址时必须选在公共设施较为齐全的地段。此类地段的路况与交通会在一定程度上影响能耗成本，亦可能使配送商品出现问题，从而提高了成本。可见，配送成本在影响经济因素中亦占据较大的比重。

（二）经营

经营因素主要包括商圈饱和度以及服务水平两个层面，冷链配送选址前，应该首先对南昌该地区冷链市场份额以及饱和度进行测算与估计，饱和度的大小关系着市场开拓空间的大小。而服务水平的重要指标取决于冷链配送过程是否准时。因此，在选址时，要保证对消费者提出的配送要求予以满足，为其提供高速率、高标准的服务。

（三）基础设施

交通条件、公共设施两个方面是基础设施因素中重点项目之一，交通条件主要指配送过程所需成本与速度对冷链配送过程的影响。因此，交通条件是南昌冷链配送中心选址必须要考虑的因素之一。其中各种交通方式是否紧密衔接以及运输输枢的配套应用是配送发展的重点关注项目。包括火车站、汽车站、码头、机场等交通枢纽。因此在选址过程需严格考虑路面状况以及各枢纽之间的距离，以此提高配送效率。公共设施主要指电力设备、污水处理机构、废弃物处理机构等，为冷链配送提供完善的配送体系，从而促进冷链配送的发展。

（四）自然环境

自然环境影响因素主要包括气象、洪涝、地质类型等方面。气象条件是主要思考因素之一，例如温度、风力、降水量等指标对冷链配送设备有着重要的影响。其次，冷链配送中心在选址时需要严格查阅该地区近年来的水文资料，将干旱地区或是洪涝地区等两极化特征地区进行筛选。此外，冷链配送中心对土壤的要求较高。主要体现在土壤承载能力，要严格将淤泥层、流沙层等不够坚实的土壤进行筛选，保证地面足以承受设施重力。最后，地势较高且平坦的地形最为适合冷链配送中心地址，不规则形状地形亦有一定的弊端。

三、双层规划模型概述

（一）双层规划的含义

双层规划模型作为一种二层阶型结构，具有目标函数及约束条件。是多目标规划中的一种，与其有较多的共同点，但双层规划中上层及下层模型的决策集紧密相连度较高，且具有一定的顺序性。且双层规划中具有最高决策者，下层模型亦有不同的目标利益。可以说双层规划较为特殊，是其中特例，亦是其中常见且重要的研究对象，研究意义较大，且具有重要的研究地位。双层规划模型通常表现为以下形式:

基于学习产出的教育(Outcome Based Education，简称OBE)，也称为目标导向的教育，核心教育理念是面向行业需求，实时动态的设计培养目标，并及时调整毕业能力要求。围绕学生毕业知识、能力、素质需达到的指标全面构建课程体系，进行教学设计以及教学资源的配置[1-3]。

其中根据以下形式求得y＝y(x)

（二）双层规划模型的思想

双层规划主要用于对两个层次系统问题的优化研究，双层规划模型具有两层递阶结构，具有目标函数及其约束条件，亦包含其决策变量。且上层规划模型与下层模型具有相辅相成的关系，上层指导下层，下层承接上层，但都不直接参与对方的决策中，各自有其决策变量及决策空间。因此，在应用双层规划模型时，需保证上层规划模型的目标，亦要考虑下层规划模型对上层规划模型的具体影响。此外，双层规划模型主要描述层次关系中对各自层次目标进行决策与设计的过程。上层决策者作为优先决策者，下层决策者则利用自己的利益进行相关决策，下层决策结束后的结果亦为上层决策者提供正确的信息，从而使其进行必要的决策。上下层模型互相影响，却又独立依存，最终实现自身目标。

(三)双层规划模型的分类

双层规划模型主要可分为线性双层规划模型、凸双层规划、混合整数双层规划、非线性规划四类。其中线性双层规划模型的普遍度较高，且具有可实用性，公式较为简单，应用也较为广泛，主要涉及至交通布局、管理决策等方面。但对其的求解难度较大，有学者认为其是NP–hard问题，且其具有非凸性。凸双层规划是双层规划模型中约束条件是线性的一种规划模型，而对其进行求解时，需将原问题适当转化为单层规划模型问题，以此给出最恰当嗯分支与定界的规则和原则。非线性规划与混合整数线性双层规划模型应用率较低，前者将非线性与整数规划结合，后者则需转化为整数线性双层模型才可求解，所以说其是线性规划模型中的一个特殊部分。其解大多为分数或小数。最后，非线性双层规划的一般形式为:

其中，上层变量与下层变量与x,y紧密联系，亦分为上下两层目标函数及约束条件。其中上层约束条件中包含双层变量，亦是一个特殊的角色，计算空间宽泛，但一旦出现非线性规划模型，则将其作为非线性双层规划模型。

四、从双层规划模型的角度探究南昌冷链配送中心选址策略

（一）双层成本模型假设

构建南昌冷链配送中心选址模型需满足下述假定条件，首先，需对设施成本进行准确的预测，其中包括对公共设施的维护及存储成本，以及配送设备的费用以及建造成本等。其次，假设已有配送中心成立，且数量较多，而这些配送中心间具有强烈的竞争关系，因此在配送过重，物品的损失率与物品总量成正比，且损失不可逆。第三，配送中心要全面满足消费者的需求，假定消费者需求量保持不变，并将其看做常数参与计算。最后，要求每个消费者的需求点需一次完成，不可多次运输，且车辆运送速率一致。而在配送过程中，温度要保持恒定，可发生一次改变，保障货物的损失率降到最低。

（二）建立双层规划模型

建立双层规划模型，需建立上层规划模型及下层规划模型。而在建立前期需对其成本进行分析，上层规划模型中的成本大多体现在设施、运输、质量损失、配送能耗四个方面。其中质量损失成本与物品对温度的要求有关，大多体现在肉类、生鲜果蔬等食品类别中。下层规划模型成本则体现在竞争成本层面，可以说不同的配送中心具有不同的竞争成本。

上层规划模型中的设施成本可表述为下述方程式：

其中fi代表配送中心选址过程的固定投资费用，Zi是对配送中心建立的肯定与否定，是则为1，否则为0，C则是建立新配送中心的总投资数量。

上层规划模型中的运输成本可表述为：

其中kij是配送点到消费者中的需求量成本，将其看作常数，ckj为运输量成本，将其看作常数，xij为需求量，xkj为货物量，m则代表供应点的数量，n代表已有酒的配送中心的数量，p代表新建配送中心的数量。

上层规划模型中的质量损失成本可表述为：

其中Q0是配送产品的初始质量，△Q而则表示产品质量的变化数量，K指反应速度恒量，是一种特征常数。E则表示活化能量，R为气体常量，通常为8.314Jmol-1K-1，T为热力学中的温度，t则代表时间。为此，上述函数方程可简化为：

产品的全变质率则为：

此时的全变质率属于非线性函数，与时间及温度的变化成比例关系，且在配送过程中，外界温度会对配送内部的温度产生影响，尤其在开启或关闭配送车的车厢门时，会使温度出现两个阶段的变化，容易使物品出现变质，两个阶段的变质率分别为：

上层结构模型配送能耗成本表达为以下方程：

上述函数表达式中，两个s分别表达供应点到配送中心的距离及配送中心到消费者需求点的距离。T则分别代表室外环境的温度及冷藏温度，λ为常数，代表能耗的系数。综合上述成本可得总体上层成本的表达式为：

下层模型表达式体现如下：

上述表达式中x代表需求点在配送点所得的需求量，c代表需求点在配送点需支付的单位费用。A代表总需求量。

(三)遗传算法模型求解

遗传算法不对函数具有硬性要求，例如连续性、可导性等特征应用较为灵活，利用结构化对象进行操作，并将其作为操作目标，且遗传算法具有并行性及全局性特征，适用于不同的模型构建系统求解。大多可用下述模型表达：

其中x式决策变量，U则为基本空间，而R是基本空间U的子集。遗传算法在进行计算时大体分为六个步骤，分别是准备计算、种群评价、遗传选择算子运算、交叉算子运算、变异算子运算、终止判断等。而在遗传算法应用中，要注意结合实际问题的情况，对个体基因串进行编码，设计适应度函数及遗传算子等。基因编码通常与上层模型结构有关，通常使用二进制编码形式，并采用固定长度二进制编码策略，对实际基因型进行映射。使用沸点二进制符号表示个体因素，并根据现实冷链配送的规模对运量进行估计，以此选择合适的二进制编码。其次，初始群体的优劣影响着计算的结果，因此要将初始群体中的个体分散于解空间中，利用标准遗传算法对初始种群进行重组，将其均匀分布入解空间中，提高遗传算法的可靠性。此外，遗传算法的核心是对适应度函数的设计，它对最终结果起到决定性的作用，因此上层规划模型适应度函数表达式体现如下：

（四）选址策略发展实例分析

已知南昌冷链配送中心有八个冷链产品的需求者，其位置与需求量详见表1，且此时已有两个旧的配送中心，坐标分别是（35，40），（45，60），可设T为5，θ为0.13，假设未来竞争较小，则其新型配送中心的最优选址坐标为（63，27）、（59，88），且近五年内可得到的市场份额为800，超过总数的三分之一，原有的旧配送中心仅占60%。