地下物流系统网络设计

[摘 要]近年来，交通拥堵问题已逐渐成为世界大城市需要亟待解决的难题。为缓解城市交通拥堵，地下物流系统（ULS）应运而生。本文以降低物流成本、保持区域交通畅通为目标，从南京市仙林地区的实际情况出发，构建了采用相关数据和数理模型解决了物流节点选择、地下通道网络的设计及物流网络优化的问题，以期能对地下通道网络的实际应用有所助益。

[关键词]地下物流系统网络；南京市仙林地区；蚂蚁算法

1引言

随着世界经济的飞速发展，城市人口的剧增和城市商业发展的需求带动了城市车辆数量的增长，造成世界范围内的大城市交通拥堵的局面，由此引发噪声环境污染、能源浪费等问题，严重影响到城市居民的生活品质，因此，交通拥堵毫无疑问的成为亟待解决的世界性难题。尽管不断改建、扩建道路来增加道路的交通容量，但也无法满足未来交通快速增长的需求，难以打破“交通拥堵—改建/扩建新路—再次擁堵”的恶性循环。传统的方法并不能有效缓解交通拥堵，学者们开始意识到需要寻找一种新方法，从而“地下物流系统（ULS）”应运而生。所谓的“地下物流系统”是指运用自动导向车（AGV）和两用卡车（DMT）等承载工具，通过地下管道或隧道等运输通路，对固体货物实行输送的一种具有革新意义的运输和供应系统。

目前对“地下物流系统”的研究取得些许成果，也有一些实践实例，例如德国的地下管道运输系统（Cargo Cap）、日本的两用卡车地下物流系统（DMT）和气力囊体管道运输系统（PCP）、荷兰的自动导向车地下物流运输系统（AGV）技术等。而相比与其他物流方式，“地下物流系统”更为复杂、造价更高、风险更大，全球尚无一个城市规模的“地下物流系统”成功案例。同时，结合我国实际情况而言，我国人口基数大、交通状况不佳，构建“地下物流系统”网络逐渐成为社会各界关注的焦点，得到我国政府部门的高度重视。

综合以上背景可知，本文对设计符合我国城市实况的“地下物流系统”方案具有重要的研究价值，对积极解决城市交通问题，对改善城市居民生活品质、提高居民生活环境安全具有重要的意义。

2关于地下通道网络设计的数学模型

地下通道网络规划的主要任务是确定货物从物流园区到客户区的整个流通渠道的结构。其中包括：（1）确定物流节点的类型；（2）确定物流节点的数量；（3）确定物流节点的位置；（4）分派各物流节点服务的客户群体；（5）确定各物流节点间的运输方式等。由于物流园区和客户区的数量较大、物流节点可选 地址太多、运输方式选择因素复杂，设计最优的物流网络结构是一项相当艰巨的任务。

在筛选出来的节点群基础上，考虑在转运率无明显变化的情况下，设计出地下物流网络，使得该网络的总成本最小。其中，每个节点和通道的货物每天都要清仓；每天的总成本为货物运输成本与地下隧道与节点的折旧之和；另外不考虑物流园区的建设和园区内地下节点的建设。经过查阅资料分析，本文通过构建相应的规划目标和约束条件，采用蚁群算法生成最优的货物流通路线，从而构建出符合题意的地下物流网络。[4]

2.1模型的基本假设与数据来源

南京市作为江苏省会城市，交通拥堵问题亦十分严重，本文以南京市仙林地区的交通货运区域划分图、相关的OD流量矩阵、各区域中心点及区域面积、各区域交通拥堵指数等数据作为分析对象，以保证该地区交通基本畅通、降低物流成本为目标，通过构建南京市地下物流系统网络具有十分重要的现实意义。

对于本题所研究问题的参数和范围，本文做如下几点假设和限定：

（1）不考虑除货运量之外的因素对道路交通畅通的影响。

（2）所选节点覆盖某区域的中心点即可视为全覆盖该区域。

（3）货物运送至地面上后采用人力或小型车辆在节点服务区内运输不影响交通状况。

（4）总成本仅考虑货物的运输成本与节点和隧道的折旧，其余费用不计。

本文的数据由南京市仙林区域交通管理相关单位提供，原始数据主要包括以下3个方面：

（1）南京市仙林区域的交通货运区域划分图和相应的货运OD流量矩阵（单位：吨，表中数据表示横轴对纵轴的发货量）；

（2）各区域面积及中心点坐标（单位：米）；

（3）各区域交通拥堵系数。

2.2基于蚁群算法构建地下通道网络设计的数理模型

2.2.1目标函数的确立

本模型不考虑物流园区内的建设和园区地下物流节点的建设，且每天的总成本为货物的运输成本和隧道与节点的折旧之和[5]。为了表述方便，先将下文用到的参数和决策变量定义如下：

2.2.2地下通道最优路径图

在蚁群算法100运行过程中，全部都找到了物流配送的最优路径，同时花费了较少的时间，即较少的代数。用MATLAB软件计算出南京市仙林地区交通货运区域的最优路径，并结果考虑便利、货运量等因素，最终得出的地下通道网络设计图如下图1所示：

各级节点的实际货运量如下表1所示：

同时，根据实际货运量、通道位置，设计通道种类，得到最终地下通道网络设计如图2：

在充分考虑到南京市仙林地区要连通多个节点，且物流节点的分布很广也没有规律，单一布局结构无法满足现实要求，同时从长远规划角度，本文最终构建了混合网络结构，拥有更高的连通度和运输容量，最大限度地节约了成本，为优化地下网络通道提供实际参考价值。

参考文献

[1]徐国峰. 城市地下物流系统构架研究[D].武汉：华中科技大学， 2012.

[2]TANIGUCHI E， NORITAKE M，YAMADA T， et al. Optimal size and location planning of public logistics terminals[J]. Transportation Research Part E： Logistics and Transportation Review， 1999， 35（3）： 207-222.

[3]闫文涛， 覃燕红. 地下物流节点选址的双层规划模型及算法研究[J]. 地下空间与工程学报， 2016， 12（4）： 870-874.

[4]范碧霞. 集合覆盖模型在物流中心选址中的应用——以湖北省物流中心选址分析为例[J]. 决策与信息： 财经观察， 2008 （9）： 49-50.

[5]陈建军. 蚁群算法在物流配送路径优化中的研究[J]. 计算机仿真， 2011， 28（2）： 268-271.

[6]黄睿， 梁青槐. 基于节点重要度理论的轨道交通线路建设时序[J]. 都市快轨交通， 2012， 25（3）： 21-24.

[作者介绍]封莎（1993—），女，壮族，广西崇左人，重庆师范大学经济与管理学院，研究方向：区域可持续发展、农村经济。