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基于CRITIC-熵權法的冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化方法

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文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時間:2024-10-14 08:29:00

 

0引言

冷鏈物流是指在一定的溫度控制條件下,將生鮮、冷凍、冷藏等商品從生產地或供應商處運輸?shù)较M者手中的物流過程。隨著人們對食品安全和品質的要求越來越高,冷鏈物流的重要性日益凸顯。冷鏈物流配送中心是冷鏈物流的重要組成部分,其布局優(yōu)化可以提高物流效率、降低成本、保證貨物質量和安全[1][2]。目前,國內冷鏈物流配送中心的建設和發(fā)展還處于初級階段,存在諸多問題,如布局不合理、設備陳舊、管理不規(guī)范等,需要進行研究和優(yōu)化。因此,對冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化方法的研究具有重要意義,可以為提高冷鏈物流效率、保障食品安全、促進經濟發(fā)展作出貢獻。

曾丹丹等[3]通過對某生鮮物流配送中心的布局進行分析,發(fā)現(xiàn)其存在的問題并進行初步優(yōu)化,接著基于SLP對初次優(yōu)化的布局進行再優(yōu)化,以此達到物流配送中心高效配送的目的。但這種方法在應用過程中,物流配送布局不合理,配送成本較高。程玉龍等[4]提出基于免疫算法的物流配送中心的選址優(yōu)化方法,可以使用免疫優(yōu)化算法構建選址模型,以確定最佳位置建立物流配送中心,以更好地服務于林果業(yè)的客戶。但這種方法布局過程中,沒有充分發(fā)揮各個作業(yè)功能區(qū)之間相互協(xié)調的作用,影響配送效果。為此,提出基于CRITIC-熵權法的冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化方法研究,對冷鏈物流配送中心布局進行優(yōu)化改善。

1冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化方法研究

目前,許多物流配送中心的布局存在一些問題。其中一個問題是忽視作業(yè)區(qū)間的信息交流,隨意布置作業(yè)區(qū),并未考慮作業(yè)區(qū)間的互通性。例如,某些中心的辦公區(qū)位于大門附近,而揀選區(qū)位置則位于遠離物流配送中心大門的最里端[5]。這意味著配送人員需要從大門走到最里端才能取貨,導致取貨距離增加,配送時間變長,容易引起顧客的不滿。此外,許多物流配送中心僅有揀貨區(qū),揀貨和檢驗復核都在同一個區(qū),這容易造成現(xiàn)場混亂,而且沒有專門的退貨區(qū)。因此,需要對現(xiàn)有的物流配送中心布局進行優(yōu)化。

1.1冷鏈物流配送中心功能區(qū)劃分

物流配送中心的作業(yè)流程設計是其設計的關鍵。一般物流配送中心的基本作業(yè)包括入庫、出庫、補貨和退貨等。然而,相比于單一功能的冷鏈配送中心,冷鏈物流配送中心的作業(yè)活動更加復雜[6]。除了基本的作業(yè)活動外,還需要增加針對性的作業(yè)環(huán)節(jié),如檢驗分級和保鮮倉儲管理等。這些額外的作業(yè)環(huán)節(jié)可以確保產品的質量和安全,并且可以滿足顧客對于高品質服務的需求。

為適應冷鏈物流配送中心的運營特性和作業(yè)流程,將其功能區(qū)劃分為物流功能區(qū)和非物流功能區(qū)。物流功能區(qū)包括冷藏、冷凍、預處理、貨運、設備、檢測、退貨、揀選和復核打包等區(qū)域。非物流功能區(qū)包括辦公管理區(qū)和輔助作業(yè)區(qū)。具體的功能區(qū)劃分如圖1所示。

通過圖1可以看出,冷鏈物流配送中心功能區(qū)的具體功能如下:

(1)冷藏區(qū)

用于存放需要保持在低溫狀態(tài)下的產品,例如蔬菜、水果、肉類等。冷藏區(qū)一般維持0℃~10℃的溫度,以確保產品的新鮮度和質量。

(2)冷凍區(qū)

用于存放需要冷凍保存的產品,例如冰淇淋、冷凍肉類、海鮮等。冷凍區(qū)一般維持-18℃以下的溫度,以確保產品的品質和安全。

(3)預處理區(qū)

用于對生鮮產品進行初步處理,例如削皮、切塊、分裝、清洗等。預處理區(qū)需要保持清潔衛(wèi)生,并且在處理過程中要注意食品安全和衛(wèi)生問題。該區(qū)域面積較小。

圖片

圖1 冷鏈物流配送中心功能區(qū)

(4)貨運區(qū)

用于存放已經包裝好的貨物,準備發(fā)往目的地,也是配送員取貨和裝車的區(qū)域。貨運區(qū)需要保持整潔有序,以便于貨物的分類和配送。該區(qū)域所占面積較大。

(5)設備區(qū)

用于存放和維護冷鏈物流配送中心所需的設備和工具,例如叉車、保鮮箱、冷藏車等。設備區(qū)需要保持整潔有序,以便于設備和工具的管理和維護。

(6)檢測區(qū)

用于對產品進行質量檢測和衛(wèi)生檢查。檢測區(qū)需要提供相應的設備和工具,以確保產品的質量和安全。

(7)退貨區(qū)

用于接收和處理顧客退回的產品。退貨區(qū)需要對產品進行分類和檢驗,以便于及時處理和維護顧客關系。

(8)揀選區(qū)

用于從庫存中選取所需的產品,準備發(fā)往目的地。揀選區(qū)需要根據(jù)訂單要求和產品特征進行分類和標識,以方便揀選員的操作。

(9)復核打包區(qū)

用于對已經揀選好的產品進行復核和打包,準備發(fā)往目的地。復核打包區(qū)需要保持整潔有序,并且要注意產品的分類和標識,以確保產品的正確性和安全性。

(10)辦公管理區(qū)

用于管理和協(xié)調冷鏈物流配送中心的各項工作,例如人事管理、財務管理、業(yè)務管理等。辦公區(qū)需要提供舒適的工作環(huán)境,以提高員工的工作效率和工作質量[7]。

(11)輔助作業(yè)區(qū)

在配送中心的正常運營過程中,輔助作業(yè)區(qū)是一個必不可少的重要組成部分,它提供了可靠的保障。輔助作業(yè)區(qū)包括食堂、員工宿舍、停車場和值班室等。

1.2基于CRITIC-熵權法的冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化方案

依據(jù)上述冷鏈物流配送中心功能區(qū)劃分的基礎上,根據(jù)物流配送的要求,以配送服務的可靠性最大化為目標,利用CRIT-IC-熵權法求解冷鏈物流配送中心布局目標函數(shù),由此實現(xiàn)冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化。

1.2.1確定冷鏈物流配送中心布局約束條件

配送中心布局優(yōu)化的目標是使物流成本最低,為優(yōu)化冷鏈物流配送中心布局,建立冷鏈物流配送中心布局目標函數(shù)。目標函數(shù)的優(yōu)化目標是最大限度地提高冷鏈物流的效益和運作效率,以滿足冷鏈產品的質量要求、降低物流成本和減少能源消耗[8]。目標函數(shù)形式可以表示為:

圖

式中:fab為需求點a與需求點b的物流流量,cab為需求點a與需求點b的物流運輸成本,dab為從需求點a出發(fā),與離它最近的需求點b之間的距離。

為了滿足實際情況下的需求,需要對約束條件進行確定。一般來說,約束條件主要考慮以下三個方面,約束條件見式(2)至式(4):

形狀約束條件:

圖

式中:La、Wa分別為需求區(qū)域的長和寬;mina和maxa分別為最小、最大長寬比。

位置約束條件:

圖

式中:Xa、Ya分別為各需求區(qū)域的實際坐標,X、Y為理想坐標。

面積約束條件:

圖

式中:Sa為各需求區(qū)域的實際面積,S為理想面積,k為寬放比。

1.2.2應用CRITIC-熵權法求解

CRITIC法考慮了兩個指標之間的比較強度,也就是相對重要性,因此可以更準確地反映各個指標的權重。熵權法沒有直接考慮指標之間的比較關系,而是通過指標的分散程度來反映其重要性,可能會忽略指標之間的關聯(lián)性。因此,本文將兩種方法進行組合賦權,實現(xiàn)優(yōu)劣互補,并假定兩種方法具有同等的重要性。采用CRITIC-熵權法求解冷鏈物流配送中心布局目標函數(shù),以獲取布局規(guī)劃最終結果。其求解過程如下:

步驟一:計算CRITIC權重。首先對各指數(shù)進行歸一化和無量綱化,將各指數(shù)的數(shù)據(jù)歸一化為0,[1]范圍,利用CRITIC-賦權法計算權重,公式如下:

圖

式中:Ea為信息熵,為t時刻的標準差。

步驟二:計算組合權重。因縱橫向維度下原始數(shù)據(jù)在時間上的動態(tài)變化不同,需要對原始數(shù)據(jù)進行重構,基于加法集成思想,組合權重計算公式:

圖

式中:β為相關系數(shù),取β=0.5,wb為時間熵權重。

步驟三:CRITIC-熵權法求解。在求解過程中,設置調節(jié)系數(shù)η,并計算第a個需求點與理想解的相對貼近度:

圖

式中:分別為正、負理想解的距離。其中,0≤δ≤1,根據(jù)δa數(shù)值大小對算法結果進行排序,數(shù)值越大表示該結果越接近最優(yōu)水平。

步驟四:判斷是否達到最優(yōu)。判斷操作效果是否為最佳,主要有兩種方法:(1)目標函數(shù)是否為最佳;(2)判斷該算法是否能夠按照指定的迭代數(shù)進行運算,若滿足其中一個,則完成該算法的運算;否則,回到步驟三。

通過上述論述,對冷鏈物流配送中心布局進行優(yōu)化,引入加法集成思想,利用CRITIC-賦權法對目標函數(shù)進行求解,根據(jù)求解結果,從而實現(xiàn)冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化。物流配送中心布局優(yōu)化方案如圖2所示。

2實驗結果與分析

為了證明本文所提基于CRITIC-熵權法的冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化方法的可行性和實際應用效果,以某冷鏈物流配送中心為實際研究對象。實驗過程中,使用Automod三維物流仿真軟件,作為模擬優(yōu)化初步布局的仿真平臺。實驗參數(shù)設定如下:物流車輛最大承重為8t,最大行駛距離為78km,耗油量為每公里0.48L,最大迭代次數(shù)為100次,最大路徑偏差小于30m,冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化目標為冷藏區(qū)、冷凍區(qū)、預處理區(qū)、貨運區(qū)、辦公區(qū)、設備區(qū)、檢測區(qū)、退貨區(qū)、揀選區(qū)、復核打包區(qū),詳情如表1所示。

圖片

圖2 物流配送中心布局優(yōu)化方案

2.1路徑偏差結果

為了衡量本文方法在冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化中其路徑偏差的實際情況,實驗獲取了不同數(shù)量功能規(guī)劃區(qū)下的路徑偏差結果,如圖3所示。

由圖3可知,在不同數(shù)量的功能區(qū)布局下,隨著里程偏差值的不斷增加,利用本文方法完成布局后,其路徑偏差結果均小于16m。這是因為在布局規(guī)劃過程中,本文方法充分考慮了路徑偏差的約束條件。具體來說,只允許存在一條最小路徑偏差的物流配送路徑布局線路,從而最大程度地保證了路徑的偏差結果最小,可以有效避免路徑偏差對物流配送過程的影響,提高物流配送的效率和準確性。

表1 某配送中心各功能設施布局優(yōu)化目標

m2

表格圖
圖片

圖3 路徑偏差結果

2.2對比測試結果

為了考察本文方法在冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化中的實際應用效果,引入文獻[3]方法和文獻[4]方法作為對比對象進行對比測試,配送點數(shù)量為3個,分別為A、B、C,測試指標分別為實載率、配送距離、運輸費用、配送時間和等待運輸時間,具體對比結果如表2所示。

表2 不同方法的布局優(yōu)化對比結果

表格圖

通過表2可知,本文方法的實載率接近于1,表明本文方法裝載合理;配送距離短于38km,運輸費用低于11萬元,配送時間短于66min,等待運輸時間短于3天;而文獻[3]方法和文獻[4]方法在配送中心C時,實載率超過1,裝載不合理,配送距離大于40km,運輸費用較高,配送時間長于75min,等待運輸時間長于3天;相比兩種文獻方法,本文方法的配送距離較短,運輸費用較低,配送時間和等待運輸時間較短,表明本文方法能滿足實際使用需求且應用效果較好。

3結束語

隨著物流數(shù)量的不斷增加,冷鏈物流配送中心布局方法能夠對配送中心進行布局規(guī)劃,提高物流配送的質量。針對當前冷鏈物流配送中心布局方法存在的車輛配送距離較長,配送不合理的問題,提出一種基于CRITIC-熵權法的冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化方法,確定冷鏈物流配送中心布局約束條件,利用CRITIC-熵權法實現(xiàn)冷鏈物流配送中心布局優(yōu)化。經過實驗驗證,所提方法能夠減少配送距離,降低配送成本,提高配送效率,為相關應用領域發(fā)展提供理論依據(jù)。在今后的發(fā)展中,結合人工智能和大數(shù)據(jù)技術,進一步提高模型的準確性和預測能力,以更好地滿足實際需求。

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