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⛄ 内容介绍
1 物流中心选址模型
典型的物流网络由多个层次组成, 一般包括:生产工厂、物流配送中心和经销商等。本文研究以工厂为中心的供应链网络, 通过若干个物流配送中心把产品转运到下游的多个分销商。将物流中心选址与库存控制问题假设如下:
(1) 有一工厂生产单一品种产品, 产能可以满足市场的需求;
(2) 产品先运到物流配送中心再转运到分销商, 每个分销商只能接受一个物流中心的配送;
(3) 分销商的需求量受到宏观经济形势的影响, 物流配送量由供应链下游的分销商的需求决定;
(4) 物流中心库存容量无法满足分销商时, 按照无法满足的量承担相应的违约赔偿;
(5) 现有若干个备选物流中心地址, 由生产厂到各个备选物流中心的单位运价、备选物流中心到各个分销商的单位运价以及各个备选物流中心容量与建设成本确定。
物流中心选址以追求整个物流运营成本最小化为目的, 以市场需求为驱动力, 设定分销商的产品配送量与市场需求一致。物流中心起到连接产品上下游的作用, 在一定时间段内进入物流中心的产品与从物流中心流出的产品量一致。物流中心的库存量无法满足分销商的需求时, 会由于缺货导致订单违约, 产生罚款。因此物流中心选址问题转化为寻求最小总成本问题, 物流中心成本可以分为运输成本、建设成本以及缺货成本几部分。
选址模型建立如下:
约束条件为:
其中:
0:备选中心j未选中;1:备选中心j被选中
3 基于粒子群算法的选址模型
3.1 粒子群算法及其改进
粒子群算法是1995年由Kennedy和Eberhart提出的一种进化计算技术, 源于对鸟群和鱼群捕食等行为的模拟[13]。算法中每个优化问题的解类似于搜索空间中的一个“粒子”。粒子群算法随机产生一个初始种群并赋予每个粒子一个随机速度, 在寻优过程中粒子根据自己及同伴的经验来调整演变速度和轨迹, 使得整个群体有飞向更好搜索区域的能力。目前, PSO及其改进算法已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制、模式识别以及工程应用等诸多领域, 并被证明能够以较小的计算代价获得良好的优化解[14]。
其中:i=1, 2, ···m;j=1, 2, ···n, s1为粒子自我认知学习系数, s2为粒子社会认知学习系数, r1、r2为 (0, 1) 分布的随机数。w为粒子变化惯性权重, 它决定了粒子先前速度对当前速度的影响程度。
基本的粒子群算法在寻优中, 早期算法收敛速度非常快, 寻优过程非常容易陷入局部最优状态。粒子变化惯性权重w反应当前粒子速度对下一次迭代速度的影响, 权重w越大, 粒子变化速度越快, 则全局搜索能力较好;权重w越小, 粒子变化速度越慢, 则局部搜索能力较好。所以惯性权重应根据搜索需求而改变, 在前期具有很好的全局搜索能力的同时也满足后期收敛性好的要求。因此提出权重变化规则如下:
先收敛粒子仅考虑自身历史最优位置和全体粒子历史最优位置而决定其下一步迭代的速度。在实际应用中, 当粒子群算法涉及的物流中心数量大时, 标准粒子群算法容易出现“早熟”现象而陷入局部最优解[15]。为了避免“早熟”现象的发生, 粒子在迭代时考虑到同伴的信息, 增强粒子之间的信息共享机制能够提高算法全局搜索能力[16]。基于此, 提出运用领域空间思想改进基本粒子群算法, 基于领域空间的粒子群算法迭代公式如下:
3.2 物流中心选址模型的离散粒子群算法
粒子群算法广泛应用于连续型问题的求解, 然而物流中心选址属于具有一定确定性约束条件的离散型问题, 因此需要结合实际问题构建相应的物流选址模型与对应的离散粒子群算法进行求解。
在本文构建的选址模型中, 根据物流网络结构设计了两种粒子: (1) 备选物流中心粒子; (2) 物流中心对应分销商粒子, 并根据两种粒子种群中相对应的位置构建供应链网络。
在备选物流中心粒子X中, 将m个备选物流中心按照1~m依次编号, 粒子群中第i个粒子演化到第k代时为
⛄ 部分代码
function sol=ParseSolution(xhat,model)
N=model.N;
P=model.P;
c=model.c;
alpha=model.alpha;
f=model.f;
r=model.r;
xii=diag(xhat)';
if any(xii>=0.5)
[~, so]=sort(xii,'descend');
nHub=0;
for i=so
if xii(i)<0.5 || nHub>=P
break;
end
xii(i)=1;
nHub=nHub+1;
end
xii(xii<1)=0;
else
[~, imax]=max(xii);
xii(:)=0;
xii(imax)=1;
end
Hubs=find(xii==1);
x=xhat;
for i=1:N
if xii(i)==0
x(i,:)=0;
else
x(:,i)=0;
x(i,i)=1;
end
end
h=zeros(1,N);
for i=1:N
XI=x(:,i);
XI(xii==0)=-inf;
[~, h(i)]=max(XI);
x(:,i)=0;
x(h(i),i)=1;
end
oc=zeros(N,N);
for i=1:N
for j=1:N
if i==j
oc(i,j)=0;
else
k=h(i);
l=h(j);
oc(i,j)=c(i,k)+alpha*c(k,l)+c(l,j);
end
end
end
ocr=oc.*r;
SumOCR=sum(ocr(:));
xiif=xii.*f;
SumXF=sum(xiif);
TotalCost=SumOCR+SumXF;
sol.x=x;
sol.h=h;
sol.Hubs=Hubs;
sol.SumOCR=SumOCR;
sol.SumXF=SumXF;
sol.TotalCost=TotalCost;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]吴建生, 秦发金. 基于MATLAB的粒子群优化算法程序设计[J]. 柳州师专学报, 2005.
