物流企业的物流中心选址模型与算法

第 # 项是从物流中心到目的地的运输成本，第 !
项是物流中心的固定费用，第 ( 项是从客户所
在地到物流中心的运输成本，第 ) 项是物流中
心变动费用。
式（ ( ）表 明 物 流 中 心 能 满 足 客 户 的 需 求；式
（)）表明物流中心的进货量应小于物流中心的容
量；式（ * ）表 明 选 用 物 流 中 心 的 个 数 不 大 于 最 大
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常州工学院学报
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是否 积 极 地 利 用 这 种 能 力 去 获 得 竞 争 优 势。 C"%&’= !6 :"D1$."E 和 C&F0= !6 )’"..［*］认为，所谓
向组织化、综合化、现代化方向发展，因此，物流中 物流能力就是厂商能在尽可能低的总成本下提供
心布局和选址对其中心功能的发挥和综合效益影 有竞争优势的顾客服务的一种相对的评估，也就
方式。设 , $［ ,# ，,! ，,( ，…，,# ］是初始种群的一 个染色体，,& 是［#，*&］上的随机整数，& $ #，!，…， #。用连续的整数为每一个备选配送中心赋一个
,- 号。有 + 个备选物流中心，那么，,- 号 # - + 分
别表示一个物流中心。
! ）适 应 度 值 函 数 的 确 定。 对 于 每 代 中 检 查
!" 基于优化物流能力选址的理论模 型的构造
!! #" 基本假设 物流中心是第三方物流企业层次上的物流中
心，所以企业在兴建物流中心之前必须进行充分 调查和预测。本文在此基础上提出以下假设。
假设 "& 计划期内顾客对各类商品的需求量 和供应点的供应量可预测得到；
假设 # & 商品为多种类商品，并且单位运输 费用相同万；方数据
第 !" 卷第 # 期 $%%& 年 & 月
常州工学院学报
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第三方物流企业的物流中心选址模型与算法
甘信华!’ 顾晓军$
（ !6 常州工学院质量工程学院，江苏 常州 $!#%%$；$6 南京大学 9:; 中心，江苏 南京 $(#%%%）
目的地 !（#% 元 $ !）
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的解来说，在判据空间中定义两个极限点：最大极
限点 " ’ ，最小极限点 " % 如下
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对于给定的个体 ,，权重和目标函数由下面
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’ ’ 现代物流业的主要组织形式是第三方物流。 征是考虑物理系统各个环节的费用，根据不同的
第三方物流（ 2*0$= - >&$/4 ?"+0./03.，简称 #>? ） 算法和模型求出物流成本最低的最优解或满意 是根据供应商或销售商的委托，由供应商和分销 解，以获得选址方案［(］。但是，最优的物流网络就
方法能通过增加选择压力，迫使遗传算法搜索目 标空间的万非方劣数解据集合或近似集合，因此，避免了加
权法和优先级法中权重和优先级的确定。在获得
整个非劣解集合后，决策者可自行选择能最好地
表达他对各个目标权衡取舍的非劣解。遗传算法
中关键环节的设计如下：
# ）染 色 体 编 码 方 案 Байду номын сангаас 确 定。 采 用 自 然 编 码
公式确定
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( ）惩 罚 函 数 的 确 定。 由 于 用 来 操 作 染 色 体
的遗传算子常常产生不可行后代，因此，在当前种
群 3（ ’）中给定一个个体 ,，其适应性惩罚函数为
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假设 !& 企业对在某区域所建的物流中心在 建后可能吸引哪些客户，需运输商品的总量，物流 中心能够提哪些种类的服务已经有了清楚的预测；
假设 ’ & 由供货点到物流中心、由物流中心 到用户的费率均为线性函数；
假设 $& 物流中心的运输处理成本为流量的 凹函数，即 !!" ，!$（(，"）
图 "& 第三方物流企业的物流网络 !# ! 数学模型的建立［)］ ## ## "& 模型中各参数的含义
中心则是以开展 #>? 开展物流业务活动为核心 的经济实体［$］。它是 #>? 为满足用户需要，利用
所有的企业都必须通过物流达到其业务目标，企 业对物流能力寄予的期望直接取决于它们的战略
订货、储存、包装、加工、物流、运输、结算和信息处 定位。从战略意义上看，物流的重要程度取决于
理等手段和设施，在供应到消费过程中实现调节 跟踪服务的主体机构［ #］。其目标是促进货物运输
摘要：文章通过分析物流中心的选址对第三方物流企业的发展的重要影响，指出了物流中心的
选址应该以提高物流企业的物流能力为目标，并在此基础上建立了基于优化物流能力的多目标的
选址模型，在模型求解中，利用带自适应移动线的遗传算法较好地解决了多个目标函数合并中人为
的主观性。
关键词：第三方物流；物流能力；选址；遗传算法
#）物流服务水平［$］要从以下几方面衡量。 !可得性意味着拥有存货，能始终如一地满 足顾客对材料或产品的需求，存货可得性越高，所 需存货投资越大。 "作业 表 现 是 处 理 从 订 货 入 库 到 交 付 的 过 程，涉及交付的速度或物流周期。 #服务可靠性涉及到物流的质量属性，对质量 来说，关键是要精确地衡量可得性和作业表现。 由此可见，衡量物流服务水平的 ! 个方面中， 大部分指标是由无形要素决定的，无形要素主要 指企业内部的物流管理能力，涉及战略、战术和作 业 ! 个层面［%］，是在物流中心建成后由企业管理 水平决定的，这在选址规划中是无法考虑的，而物 流中心的相对位置即与货源地点和目标地点的距 离是影响物流能力的有形因素，是作业层面的，是 可以事 前 考 虑 到 的。 它 决 定 了 物 流 的 速 度 和 周 期，也就是货物能否按照顾客的要求准时送达。 基于以上分析，所建立的基于优化物流能力 的选址模型是满足物流配送的准时和最低的总成 本多目标模型。
计算的结果是选择了 #，!，(，* 四个备选的物 流中心，最低的物流成本是 (!! +* 万元，最低的提 前和拖延时间之和 ,* *。
第! 期
甘信华，顾晓军：第三方物流企业的物流中心选址模型与算法
’!
备选物 流中心
" $ ! % & ’
表 "# 货源客户到物流中心与物流中心到目地的相关参数
货源 !"（# 元 $ !）
个数 3；式（+）表明物流中心 & 的货物进出量相
等；式（,）表明客户 ( 发运到物流中心 & 的货物量
应小于它的生 产 能 力；式（ . ）表 明 从 客 户 所 在 地
到目的地的时间要求。
!" 模型优化求解
上述模型属于非线性混合 & - # 整数规划模
型，可以 通 过 遗 传 算 法 计 算。本 文 采 用 ’(# 和 )*(#+ 提出的带自适应移动线的遗传算法［/］，该
响极大。
是说在总成本低于行业平均水平的条件下，提供
!" 建模思想
优良的服务。物流运作的核心目标是提高服务水 平和降低物流成本［&］。
物流中心的选址作为一项重要的物流活动，
从这种角度看，最好的物流网络应该是根据
物流管理者如果要做出正确的决策，通常要借助 总的物流成本和服务两方面进行的综合评价，只
于一些模型化、数量化的数学方法。国内外对设 强调成本，没有顾客的满意，那么必然导致顾客的
收稿日期：$%万%&方8%(数8$)据
第! 期
甘信华，顾晓军：第三方物流企业的物流中心选址模型与算法
+"
务要求有大量的库存，足够的运费，这些势必产生 较高的物流成本；而低层次的物流成本所要求的 是少量库存、低廉运输，必然会减少服务项目，降 低服务水平和标准，所以要在二者之间寻求一种 平衡。
"）物流成本。在一个计划期内各个顾客（ 或 顾客群体）对各类商品的需求量和商品供应点的 供应量及其地理位置，从备选的物流中心中选择 一个或多个物流中心，使得整个物流系统的总体 成本最小。
商以外的第三方负责对物流中间环节进行有效管 是成本最低的网络，这一论断显然是不成立的，笔
理，提供从原材料供应到最终产品销售之间全方 位物流服务，是一种综合性物流中心［!］。而物流
者认为最优的网络应该以物流能力为评判标准。 C"%&’= !6 :"D1$."E 和 C&F0= !6 )’"..［*］认为，几乎
( $ #，!，…，)
-& 为 & - # 变量
%$ 3’(&$ 3)$ " & $ #，!，…，*，$ $ #，!，…，#，
( $ #，!，…，)
（.）
以上各式简要说明如下：式（ # ）表 示 车 辆
在客户要求的时间段内准时到达目的地的目标
函数；式（ ! ）表 示 总 成 本 最 低 目 标 函 数，其 中
施选址的数量化方法已经有较深入的研究，许多 丧失，同样，只强调服务，可能会导致企业的亏损，
模型方法已经被用来解决物流管理中选址的实际 不利于企业的长期发展。
问题，比如 :&@%"’ - A"’( 模型、B’."% 模型和非 线形混合 % - ! 规划模型等。这些方法的共同特
一般来说，物流成本和服务质量之间存在一 种“ 交替损益”的关系［*］，即高水平，高标准的服
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（#(）
)）选择。删除父代和子代中重复的染色体，
在剩下的染色体中选择种群大小个最好的组成新
的种群。
#" 计算举例
某小型 (./ 有 * 个主要货源供应客户和 + 个 主要目的地，+ 个备选物流中心，物流中心最多建 设数 3 $ )，其他相关参数如表 #，表 !，表 (，表 ) 所示，采用 ) ’ ’ +0 & 语言在 .!) 1 !0 ! ’，内存 !*+ ! 的计算机上实现。种群规模为 #&&，交叉 率和变异率分别为 &! , 和 &! &(，叠代次数为 !&&。
$"% ———从物流中心 " 到目的地 % 的运输量； $&" ———从客户 & 到物流中心 " 的运输量； ’"% ———从物流中心 " 到目的地 % 运输单价； ’&" ———从客户 & 到物流中心 " 的运输单价； ("———物流中心 " 的货物流转单价； !"———物流中心 " 的货物流转量； )"———物流中心 " 运营的固定费用； *&"———从客户 & 到物流中心 " 的运输时间； *"% ———从物流中心 " 到目的地 % 的运输时间； +%———目的地 % 的需求量； ,"———物流中心 " 容量； -%———到达目的地 % 的最早时间； .%———到达目的地 % 最迟的时间； /&———客户 & 的供货量； 0"———物流中 心 备 选 点 " 选 中 时，0" * "，否 则，0" * (； 1———备选的物流中心的个数； 2———目的地的个数； 3———可选用的物流中心最大个数； .———客户的个数。