物流能力隨機(jī)條件下的LSSC任務(wù)分配模型及算法

吳曉研，路世昌，劉忠敏

（1.吉林師范大學(xué) 管理學(xué)院，吉林 四平 136000；2.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 葫蘆島 123000）

物流能力隨機(jī)條件下的LSSC任務(wù)分配模型及算法

吳曉研1,2，路世昌2，劉忠敏1

（1.吉林師范大學(xué) 管理學(xué)院，吉林 四平 136000；2.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 葫蘆島 123000）

實(shí)際物流運(yùn)作過(guò)程中，功能型物流提供商的物流能力具有隨機(jī)性。考慮FLSP物流能力的隨機(jī)性，建立了物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配模型，并給出了模型的求解方法，最后進(jìn)行了算例分析。

物流能力；隨機(jī)條件；物流服務(wù)供應(yīng)鏈；訂單分配；遺傳算法

1 引言

物流服務(wù)供應(yīng)鏈（Logistics Service Supply Chain,LSSC）是適應(yīng)物流發(fā)展要求而出現(xiàn)的一種新型供應(yīng)鏈模式。LSSC以物流服務(wù)集成商（LSI）為核心，通過(guò)與功能型物流服務(wù)提供商（FLSP）合作，共同完成產(chǎn)品的物流運(yùn)作。物流服務(wù)供應(yīng)鏈本質(zhì)上是一條能力鏈，由于其服務(wù)的無(wú)形性、不可儲(chǔ)存性和顧客參與性等特點(diǎn)，更具有動(dòng)態(tài)性和不確定性。LSSC任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)企業(yè)或環(huán)節(jié)出現(xiàn)差錯(cuò)，都會(huì)波及其他節(jié)點(diǎn)企業(yè)或環(huán)節(jié)，甚至整個(gè)供應(yīng)鏈[1]。作為物流服務(wù)供應(yīng)鏈中的一環(huán)，供應(yīng)商的選擇對(duì)物流供應(yīng)鏈的發(fā)展極其重要。物流供應(yīng)商合作伙伴的選擇及物流任務(wù)分配的合理性直接影響物流運(yùn)作的穩(wěn)定性與可靠性。物流服務(wù)集成商根據(jù)其客戶群體的需求與自身供應(yīng)能力的分析，與各個(gè)專業(yè)化功能型物流服務(wù)提供商建立外購(gòu)關(guān)系，如何選擇外購(gòu)的物流供應(yīng)商及最優(yōu)分配任務(wù)量成為物流服務(wù)供應(yīng)鏈研究的關(guān)鍵。

對(duì)于產(chǎn)品供應(yīng)鏈，可靠性已成為合作伙伴選擇的一個(gè)重要因素[2-3]，對(duì)于物流供應(yīng)鏈，已有學(xué)者認(rèn)識(shí)到物流運(yùn)作可靠度的重要性，但相關(guān)文獻(xiàn)并不多見(jiàn)。劉偉華、季建華、周樂(lè)[4]（2008）研究了不確定需求情況下，物流服務(wù)集成商面對(duì)多個(gè)功能物流服務(wù)提供商時(shí)如何進(jìn)行訂單任務(wù)分配的問(wèn)題，并綜合考慮了成本、滿意度、懲罰強(qiáng)度和能力匹配等因素，研究表明，物流服務(wù)集成商的關(guān)系成本系數(shù)與物流提供商的總體滿意度和懲罰強(qiáng)度有密切關(guān)系。張德海等[5]（2009）提出基于可靠度分配的物流服務(wù)能力優(yōu)化模型，研究LSSC可靠性、成本及服務(wù)能力之間的協(xié)調(diào)。姜意揚(yáng)等[6]（2011）建立了基于物流供應(yīng)商現(xiàn)有手頭訂單、物流能力可獲得性、配送效率、缺損率與成本的供應(yīng)商選擇與訂單分配組合優(yōu)化模型，并進(jìn)行了算例分析。陳玉鎮(zhèn)、趙一飛[7]（2012）在綜合考慮物流服務(wù)供應(yīng)商的成本、服務(wù)質(zhì)量和滿意度的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了物流服務(wù)供應(yīng)鏈物流任務(wù)分配的多目標(biāo)規(guī)劃模型。程建剛、李從東（2009）[8]提出了一種多目標(biāo)混合整數(shù)規(guī)劃模型來(lái)優(yōu)化物流服務(wù)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，綜合考慮了服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)能力、交付時(shí)間等因素。李珊珊[9]（2014）針對(duì)物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配問(wèn)題中，物流服務(wù)集成商通常會(huì)按照所分配的訂單價(jià)值向分包商收取一定比例交易費(fèi)用的特點(diǎn)，構(gòu)建了新的物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配優(yōu)化混合整數(shù)規(guī)劃模型，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的遺傳算法。范琛等[10]（2014）提出一個(gè)多期多任務(wù)的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)整數(shù)規(guī)劃模型，通過(guò)引入方案鎖定期和帶服務(wù)質(zhì)量目標(biāo)控制機(jī)制，進(jìn)一步給出了存在信息更新的多次訂單分配規(guī)劃模型。

關(guān)于物流供應(yīng)商合作伙伴選擇問(wèn)題的研究，上述文獻(xiàn)綜合考慮了成本、滿意度、可靠性、物流能力等因素，但并沒(méi)有對(duì)FLSP物流供應(yīng)能力的隨機(jī)性進(jìn)行假定。由于供應(yīng)鏈通常只是復(fù)雜供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分[11]，功能型服務(wù)提供商可能不只是為一個(gè)集成商服務(wù)。因此，在現(xiàn)實(shí)物流運(yùn)作中，F(xiàn)LSP存在與多個(gè)物流集成商合作的情況，在完成某一集成商訂單任務(wù)的過(guò)程中，其可供使用的物流能力是不確定的。因此，本文假定集成商在進(jìn)行任務(wù)分配時(shí)，F(xiàn)LSP的可用物流能力服從一定的概率分布，從而FLSP完成既定任務(wù)量的物流運(yùn)作的可靠性也服從一定的概率分布。

2 物流服務(wù)供應(yīng)鏈任務(wù)分配模型

設(shè)集成商需將一任務(wù)量為D的物流任務(wù)外包給若干個(gè)FLSP完成，現(xiàn)有多個(gè)FLSP對(duì)該任務(wù)進(jìn)行競(jìng)標(biāo)。由于各投標(biāo)企業(yè)可靠度與成本各不相同，需要綜合考慮成本、可靠性及滿意度等因素進(jìn)行合理分配。

設(shè)共有m個(gè)物流供應(yīng)商企業(yè)參與競(jìng)標(biāo)，wi為第i個(gè)FLSP的單位能力競(jìng)標(biāo)價(jià)格，i=1,2,…,m。物流集成商的成本不僅包括隨訂單變化的配送費(fèi)用，還包括與供應(yīng)商建立與維持合作關(guān)系的固定成本。設(shè)集成商與所有FLSP合作的固定成本相同，均為 f。 xi表示分配給第 i個(gè)FLSP的任務(wù)量，0≤xi≤D。故完成該物流任務(wù)的總成本可表示為其中yi為0-1變量

設(shè)物流供應(yīng)商共有s個(gè)物流能力狀態(tài)，hik表示物流供應(yīng)商i的第k個(gè)能力狀態(tài)的物流供應(yīng)能力，k=1,2,…,s。物流供應(yīng)商i處于第k個(gè)能力狀態(tài)的概率為 pik，則供應(yīng)商i完成xi單位的物流任務(wù)的可靠度為，LSSC完成該任務(wù)的可靠度為

另外，供應(yīng)商的滿意度也是需要考慮的重要因素。設(shè)物流供應(yīng)商i的滿意度為Hi，等于分配到的物流量xi除以其平均物流能力，即則系統(tǒng)滿意度為其中 βi表示集成商對(duì)物流提供商i的偏好程度，且滿足

物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單任務(wù)分配問(wèn)題可以歸結(jié)為下列優(yōu)化問(wèn)題：選擇一組中標(biāo)企業(yè)集合，以成本最小、可靠性和滿意度最大為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，所確定優(yōu)化模型如下：

模型Ⅰ：

約束條件（4）要求物流任務(wù)分配量必須等于訂單量。約束條件（5）是物流任務(wù)分配量的非負(fù)約束。

3 遺傳算法求解

眾所周知，線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題是NP-hard問(wèn)題，求解該問(wèn)題的精確解算法具有指數(shù)復(fù)雜性。因此，線性整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的近似算法和演化算法近年來(lái)得到快速發(fā)展。而非線性規(guī)劃問(wèn)題則更加困難。遺傳算法是演化算法中較好的一種，近年來(lái)在各個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，本文采用遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解。

3.1 目標(biāo)函數(shù)的處理及適應(yīng)度函數(shù)的選取

上述模型是一個(gè)多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題（Multi-objective opimization）。由于多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題中各目標(biāo)之間存在著相互沖突和不可公度性，很難找到一個(gè)絕對(duì)的最優(yōu)解，因此，通常采用的方法是在各目標(biāo)之間進(jìn)行折衷，以得到Pareto最優(yōu)解。目前，關(guān)于多目標(biāo)確定性問(wèn)題，已有專門的求解方法，如評(píng)價(jià)函數(shù)法（線性加權(quán)法、參考目標(biāo)法、極大極小法）、目標(biāo)規(guī)劃法、分層序列法、交互規(guī)劃法、隸屬函數(shù)法等。該模型的求解按如下思路進(jìn)行：先將目標(biāo)函數(shù)（1）轉(zhuǎn)化成約束條件，再利用線性加權(quán)和法將目標(biāo)函數(shù)（2）和（3）合稱為一個(gè)單目標(biāo)，從而將多目標(biāo)規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃模型。

首先通過(guò)引入關(guān)系成本系數(shù)的方法，將Cs轉(zhuǎn)化為Cs≤(1+δ)，其中，為Cs的最小值，δ為一個(gè)較小的正數(shù)。這種處理方法表示在進(jìn)行LSSC任務(wù)分配時(shí)，不以追求成本最小化為目標(biāo)，而只是要求將成本限制在一個(gè)合理的范圍內(nèi)即可。然后通過(guò)線性加權(quán)法將式（2）和式（3）合成一個(gè)新的max型目標(biāo)函數(shù)，此時(shí)的模型為：

模型Ⅱ：

式（6）為模型Ⅱ的目標(biāo)函數(shù)，其中λ1，λ2分別為系統(tǒng)可靠性Rs和任務(wù)分配總體滿意度Hs在多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中的重要程度，可由決策者主觀決定。算法直接采用目標(biāo)函數(shù)（6）作為適應(yīng)度函數(shù)。

3.2 編碼方案及算法規(guī)則

常用的個(gè)體編碼方式有二進(jìn)制、格雷碼、浮點(diǎn)數(shù)（實(shí)數(shù)）三種。為了解碼方便及提高運(yùn)算速度，采用整數(shù)編碼方案。

由于模型中包含成本約束和需求約束，所以合法父代染色體經(jīng)遺傳算子操作后可能產(chǎn)生違反約束的無(wú)效染色體。針對(duì)約束條件的處理，常用的策略主要有拒絕策略、修復(fù)策略、改進(jìn)遺傳算子策略和懲罰策略等。根據(jù)該模型的特點(diǎn)，本文采用修復(fù)策略。其中修復(fù)算子采用啟發(fā)式規(guī)則對(duì)無(wú)效染色體進(jìn)行修復(fù)。修復(fù)的步驟：首先檢查染色體是否滿足各子任務(wù)需求等式的約束，根據(jù)單位物流服務(wù)價(jià)格的大小對(duì)決策變量進(jìn)行排序，對(duì)某項(xiàng)子任務(wù)，分配量若超出訂單量，則減少單位物流服務(wù)價(jià)格最大的決策變量的值（若值不為零），若減少到值為零仍不滿足約束，可減少下一個(gè)單位物流服務(wù)價(jià)格較大的決策變量（若值不為零）的值，直到滿足需求等式約束為止；若分配量少于訂單量，則增加單位物流服務(wù)價(jià)格最小的決策變量的值（增加后的分配量不能超出其能力），否則，可增加第二個(gè)單位物流服務(wù)價(jià)格較小的決策變量的值，直到滿足需求等式約束為止。其次，檢查染色體是否滿足總成本約束，若總成本超出預(yù)期值，可減少單位物流服務(wù)價(jià)格最大的決策變量值（若不為零），而同時(shí)增加相同數(shù)量的單位物流服務(wù)價(jià)格最小的決策變量值，直到滿足成本約束為止。采用這種方法，一個(gè)不可行解不僅能得到快速修復(fù)，而且在被修復(fù)的同時(shí)還能被推進(jìn)到解空間中一個(gè)局部較優(yōu)的位置，進(jìn)而提高計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率。

算法流程如圖1所示。

圖1 LSSC訂單分配算法流程圖

3.3 復(fù)制、交叉和變異算子

復(fù)制算子采用輪盤賭（roulette wheel）選擇，即個(gè)體被選中進(jìn)行復(fù)制的概率與該個(gè)體的適應(yīng)度大小成正比[12]。交叉操作采用常用的兩點(diǎn)交叉，變異操作采用均勻變異。根據(jù)適應(yīng)度值動(dòng)態(tài)地確定調(diào)節(jié)遺傳操作的交叉概率和變異概率。

4 算例仿真

設(shè)物流服務(wù)集成商有一物流運(yùn)輸任務(wù)需外包給其他物流供應(yīng)商完成。物流任務(wù)量為110TEU（Twenty-feet Equivalent Uint）?，F(xiàn)有6個(gè)物流供應(yīng)商參加投標(biāo)。若集成商與某物流商合作，則合作的固定成本均為1 000USD，總成本約束為33 000USD。各物流供應(yīng)商的物流能力狀態(tài)及投標(biāo)價(jià)格見(jiàn)表1。集成商面臨的問(wèn)題是如何將訂單任務(wù)分配給合適的物流供應(yīng)商使得任務(wù)完成的可靠性最大、供應(yīng)商的滿意度最大、任務(wù)完成的總成本最小。

算法用Matlab編程實(shí)現(xiàn)，編碼為整數(shù)編碼（取值范圍為0到各物流提供商的最大物流能力），1條染色體中有6個(gè)決策變量。設(shè)置目標(biāo)權(quán)重λ1=λ2=0.5，種群規(guī)模80，交叉概率取0.8，變異概率0.2。計(jì)算后得近似最優(yōu)解x*=[9 38 24 6 33 0]，即物流任務(wù)分配給五個(gè)物流供應(yīng)商共同完成，此時(shí)訂單完成的總成本為Cs=32 690，完成該任務(wù)的可靠度Rs≈0.999 9，總體滿意度Hs=0.454 3。

顯然，若目標(biāo)函數(shù)只考慮成本最小化，最優(yōu)解只需將訂單任務(wù)分配給兩個(gè)物流供應(yīng)商（1和2，或2和5）即可，而此時(shí)可靠度和滿意度都沒(méi)有達(dá)到最優(yōu)。只考慮成本因素的訂單任務(wù)分配方案既不利于與物流供應(yīng)商的長(zhǎng)期合作，也會(huì)影響客戶的滿意度。

表1 集成商物流訂單量與提供商物流價(jià)格和能力分布

5 結(jié)論

考慮了物流供應(yīng)商物流能力隨機(jī)條件下物流訂單任務(wù)的分配問(wèn)題。建立了基于多種物流能力的任務(wù)分配模型，給出模型的求解方法，并對(duì)訂單任務(wù)分配模型進(jìn)行了算例分析。由于受多種因素影響，物流供應(yīng)企業(yè)物流能力存在隨機(jī)性，進(jìn)而影響物流任務(wù)完成的可靠性。物流集成商在進(jìn)行訂單任務(wù)分配時(shí)，不僅需要考慮成本因素，還需考慮供應(yīng)商滿意度和物流任務(wù)完成的可靠度。

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Study on LSSC Task Allocation Model and Algorithm under Stochastic Logistics Capacity

Wu Xiaoyan1,2,Lu Shichang2,Liu Zhongmin1
(1.School of Management,Jilin Normal University,Siping 136000; 2.School of Business Administration,Liaoning Technical University,Huludao 123000,China)

In this paper,considering the randomness of the logistics capacity of the functional logistics service providers(FLSP),we built the corresponding logistics service and supply chain order allocation model,introduced its solution,and at the end,presented a numerical analysis.

logistics capacity;random condition;logistics service and supply chain;order allocation;genetic algorithm

F252；F224

A

1005-152X(2015)10-0091-03

2015-07-25

吉林省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（2015BS5）

吳曉研，吉林師范大學(xué)管理學(xué)院講師，遼寧工程技術(shù)大學(xué)在讀博士，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理；路世昌，遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：戰(zhàn)略管理、供應(yīng)鏈管理；劉忠敏，吉林師范大學(xué)管理學(xué)院副教授，博士，研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)管理。

10.3969/j.issn.1005-152X.2015.10.026