一种供应链物流能力改进的模型及算法
2008-3-2 22:09:00 来源：物流天下 编辑：56885 关注度：摘要：... ...
１ 问题的提出
在供应链环境下，敏捷性、柔性成为供应链新的竞争点。供应链物流能力作为满足供应链运作的必备资源，在提高供应链的敏捷性和柔性，凸现供应链的竞争优势中发挥了重要的作用。文献１指出，目前，国内对供应链的物流能力还没有开展系统的研究，而国外对物流能力的研究比较多，但是大部分集中在对物流能力的某几个方面（如成本、交付能力、可靠性、对市场的响应能力等）指标进行实证研究，缺乏对物流能力的构成、决定因素等内容分析，对物流能力的研究也仅仅局限于单个企业，并且主要集中在分销物流阶段，而没有深入到整个供应链范畴。
供应链物流能力是由物流要素能力和物流运作能力综合而成１，其外显的表现就是在一定的时间内通过供应链的物流流通量大小。该物流流通量越大，表明供应链物流能力越强，供应链更加具备柔性和敏捷性特征。
对于供应链物流能力的改进，可以从局部和全局两个角度进行。局部能力的改进是采用合理的基础投资、技术方法和组织模式，对供应链中的局部节点间的物流能力的改进。全局能力的改进是在一定的投资约束下，为了满足供应链敏捷性和柔性要求，对供应链整体物流能力进行全局优化，实现节点间物流能力的有机匹配，提高供应链竞争优势。本文的研究是基于全局角度，通过建立优化模型来探讨供应链能力改进的方法。
２ 模型假设
在建立模型前，对模型进行一些必要的假设。
（１）供应链物流能力改进是对现有供应链节点之间物流能力的改进，不存在删除和新建供应链节点的情况。
（２）假定初期供应链每一个节点之间的线路单位时间的物流能力值均为Ｎ０，不存在物流能力的分层次化，节点之间的运输时间长短只与节点之间的物流需求量有关。我们建模的目标就是在初期的物流能力基础上优化供应链整体能力。
（３）规划目标是实现不同层次的物流干道有序匹配。单位时间内第ｋ（ｋ＝１２…，Ｈ Ｈ为干道总数）种干道物流能力值为Ｎｋ，单位时间内各种物流干道的最大能力值为Ｎｍａｘ。第ｋ种干道单位物流能力提高的投资额为Ｐｋ，总投资额为Ｐ。
（４）由于在一定的投资约束下，对供应链物流能力实现优化后，会产生供应链运行总时间减少和总物流能力提高。假设总时间减少的比例的权重为λ，总物流能力提高的比例的权重为１－λ。
３ 模型的提出
在供应链运营中，敏捷性与快速性的物流能力是非常重要的，它有时更优先于经济性要求，客观上要求对供应链各个节点间的物流能力实现分层次匹配，例如把某些节点之间的物流链建成“高速公路”，其他次要通道只需要与该“高速公路”连通，上游节点的物流可以通过该“高速公路”快速地到达下游其他节点，实现时间上的节省和供应链物流总体能力的提高，这与交通规划中的大道定理２是相同的。其示意图见图１。
从供应链某节点ｉ到某节点ｊ，初期的最大物流能力为Ｑｉｊ，按照普通线路单位时间的物流能力值Ｎ０进行物流运作，图上用斜率表示，运行时间为ｔｉｊ。
假设经过规划后，在ｉ，ｊ之间存在一条快速主干道，单位时间的物流能力为Ｎｋ（Ｎｋ＞Ｎ０），于是从ｉ点出发，经过ｔｉ时间运行到该快速主干道上，ｉ点到快速主干道之间的物流能力值为Ｑｉ，于是有ｔｉ＝ＱｉＮ０。在主干道上以Ｎｋ的单位能力进行运作，其主干道的物流能力值为Ｓｉｊ，运作时间为ｔ＇ｉｊ，ｔ＇ｉｊ＝Ｓｉｊｋ。然后，再经过普通线路以单位时间的物流能力值Ｎ０进行物流运作，到达 ｊ点，ｊ点到主干道之间的连线物流能力总和为Ｑｊ，运作时间为 ｔｊ＝ＱｊＮ０。
从图中可以看出，利用物流主干道运作，其物流能力增加了ΔＱｉｊ，时间上节约了ΔＴｉｊ。
４ 模型的构建
典型的供应链网状结构模型示意图３见图２。
由于供应链节点与相邻的节点相连，为此构建一个相邻矩阵Ａ，如式（１）所示。
Ａ＝ａｉｊＧ×Ｇ （１）
其中，ａｉｊ＝
根据“模型的提出”一节中的大道定理，模型的目标是在一定的总投资额Ｐ的约束下，供应链的物流能力提高和时间减少两个目标综合最优。令任意ｉ、ｊ两点间的时间减少比例为ＤＴｉｊ，权重为λ，物流能力提高为ＤＱｉｊ，权重为１－λ。于是其数学模型表达式如式（２）所示：
ｍａｘ ｚ＝λＤＴｉｊ＋（１－λ）（ＤＱｉｊ） （２）
满足如下约束：
Ｓ．Ｔ．
λ≥０ Ｑ≥０，Ｑ≥０，Ｓ≥０，ｔ≥０
其中： ｉ＝１２…Ｍ ｊ＝１２…Ｍ
Ｍ－供应链总节点数
Ｑ－现状供应链中ｉ节点到ｊ节点的最大物流能力值
Ｓ－从ｉ节点到ｊ节点所经过的第ｋ种物流干道的能力值
Ｐｋ－第ｋ种物流干道的单位物流能力改进所需投资额
Ｐ－供应链物流能力改进的总投资额
Ｎ０－单位时间内普通路线的物流能力值
Ｎｋ－单位时间内第ｋ种干道物流能力值（ｋ＝１２３，…，Ｈ）
Ｎｍａｘ－单位时间内各种物流干道的最大能力值
Ｑｉ－ 从ｉ点经过一定的时间运行到供应链物流干道上时的物流能力总和
Ｑｊ－ 从供应链物流干道上运行到ｊ点的物流能力总和
ΔＱ－改进后从ｉ节点到第ｊ节点物流能力增加值
ΔＴ－改进后从ｉ节点到第ｊ节点时间节约值。
５ 模型算法的基本思路
该模型是一个具有两个下属的二层规划问题，由于各个目标函数的复杂性和多峰性，传统的规划方法无法求解，可以利用不确定规划来进行求解，通过对高层和下属的每一个优化问题，利用遗传算法来寻找最优解，经过多次进化后，可以求得最优的目标值。具体的算法可以参照文献４。这里限于篇幅，不详细论述。
６ 模型的不足与发展方向
本模型利用著名的“大道定理”对供应链中的物流能力链进行主干道设计，实现不同层次的物流干道有机匹配，使供应链物流能力的提高和时间节约这两个方面目标综合最优化。但是仍然存在一些不足。例如，模型是在假设供应链节点数量及其节点关系保持不变的基础上进行的。但在实际的供应链物流能力改进中，也可能存在对供应链节点的调整情况（如删除原有节点，改变节点之间的连接关系，新建节点之间的连线），因此，建立一个更为综合的优化模型是有必要的。此外，由于供应链物流能力处于动态调整中，需要建立基于动态调整的物流能力改进模型，能够更加有效地满足供应链的敏捷性和柔性的要求。这些都是值得进一步研究的方向之一。
