基于系統(tǒng)動力學(xué)的城市地下智能物流系統(tǒng)仿真研究*

□ 顏浩龍,王 晉

(湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長沙 410208)

隨著社會的進(jìn)一步發(fā)展和城市規(guī)劃的不斷優(yōu)化，將城市地下智能物流系統(tǒng)納入到新型城市規(guī)劃中是完善城市功能的必然發(fā)展趨勢，因此學(xué)術(shù)界與企業(yè)界關(guān)注城市地下智能物流系統(tǒng)理論與應(yīng)用的學(xué)者專家越來越多。城市地下智能物流系統(tǒng)的配送網(wǎng)絡(luò)的多級HUB結(jié)構(gòu)模式是城市地下智能物流系統(tǒng)的規(guī)劃與設(shè)計的重要組成部分，HUB組合模式的設(shè)計關(guān)系到總站和地下各級HUB的建設(shè)規(guī)模，并且直接決定了各級HUB的最大負(fù)荷和配送軌道結(jié)構(gòu)形式。

1 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者對城市地下物流的研究已經(jīng)取得了一定成果，國內(nèi)學(xué)者李彤、王眾托[1]以斯坦納最小樹(SMT)為理論模型,建立了符合我國大型城市不斷擴(kuò)展這一特點(diǎn)的樹狀地下物流網(wǎng)絡(luò)布局模型，并通過對國際公布的STEINLIB實(shí)例數(shù)據(jù)計算并與蟻群算法和模擬退火算法進(jìn)行比較研究。曾令慧、周愛蓮[2]研究了地下物流網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸過程中的運(yùn)輸工作量、時間費(fèi)用、運(yùn)輸能力和最長時間的約束條件下的以運(yùn)輸費(fèi)用和運(yùn)輸時間最小化的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化模型。易美、周愛蓮[3]以物流設(shè)施建設(shè)成本、運(yùn)輸費(fèi)用及中轉(zhuǎn)服務(wù)費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù),以物流設(shè)施的節(jié)點(diǎn)、運(yùn)輸管道容量限制及管道路線最長限制等為約束條件構(gòu)建一個數(shù)學(xué)模型。曾令慧、周愛蓮[4]研究了地下物流網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸過程中的運(yùn)輸工作量、時間費(fèi)用及中轉(zhuǎn)延誤,合理設(shè)置最大運(yùn)輸能力和最長時間的約束條件,建立運(yùn)輸費(fèi)用和運(yùn)輸時間最小化的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化模型。李昊、張恒旭[5]研究了地下物流網(wǎng)絡(luò)在該地的構(gòu)建方法,建立了地下物流節(jié)點(diǎn)選擇模型，完成了地下物流通道設(shè)計，優(yōu)化了地下物流網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，討論了建設(shè)時序與動態(tài)優(yōu)化的方法。華云、董建軍[6]以ULS網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)、效率、便利、協(xié)同為目標(biāo),基于解釋結(jié)構(gòu)模型分析影響因素間的關(guān)系，構(gòu)建了多級遞階結(jié)構(gòu)模型。包敏[7]采用圖論、最優(yōu)化方法等理論建立了基于集合覆蓋度的地下物流各節(jié)點(diǎn)選址模型,并設(shè)計了基于Floyd算法和主目標(biāo)法的求解算法。童勝昌[8]針對城市地下物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題，構(gòu)建了以網(wǎng)絡(luò)可用性、網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性、網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性為一級指標(biāo)的三維網(wǎng)絡(luò)效率評估模型指標(biāo)體系。劉川昆等[9]結(jié)合國內(nèi)外地下物流系統(tǒng)研究成果，基于路徑優(yōu)化與運(yùn)輸成本建立了以總成本最小為優(yōu)化目標(biāo)的線性規(guī)劃模型。方龍祥、于雪雨[10]研究以合肥市二環(huán)及周邊區(qū)域的數(shù)據(jù)為例構(gòu)建了集合覆蓋模型,并采用0-1整數(shù)規(guī)劃算法確定地下物流系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分布。婁曉夢、周愛蓮[11]以政策審批、工程地質(zhì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、技術(shù)與施工這5項(xiàng)可能引起重大風(fēng)險的因素對地下物流系統(tǒng)建設(shè)建立評價指標(biāo)體系,并通過熵權(quán)法、模糊數(shù)學(xué)方法對系統(tǒng)建設(shè)風(fēng)險進(jìn)行綜合評價。顏浩龍、王晉[12]運(yùn)用集覆蓋理論構(gòu)建了配送到戶的城市地下物流交通網(wǎng)絡(luò),采用三級HUB的結(jié)構(gòu)解決城市內(nèi)地面收貨終端分布不均衡的問題。任睿等[13]針對一類軸輻式地鐵-貨運(yùn)系統(tǒng)(M-ULS)網(wǎng)絡(luò)提出三階段布局優(yōu)化方法，并建立熵權(quán)-TOPSIS模型篩選地下貨運(yùn)流量，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)選址-分配-路徑組合優(yōu)化模型。

綜上所述，國內(nèi)外專家學(xué)者關(guān)注城市地下物流研究已有一定的時間，積累了一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和理論成果，但是受工程技術(shù)的限制，早期的城市地下物流系統(tǒng)規(guī)模較小，功能也比較單一。隨著近年來工程裝備與技術(shù)的飛速發(fā)展，當(dāng)代社會已具備大規(guī)模建設(shè)城市地下物流系統(tǒng)的技術(shù)能力與經(jīng)濟(jì)實(shí)力，對城市地下物流系統(tǒng)的完整理論研究開始變成一個比較迫切的問題。當(dāng)前已有的相關(guān)研究成果主要集中在地下節(jié)點(diǎn)選址、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和項(xiàng)目可行性等方面，以城市地下物流系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)施為目標(biāo)的相關(guān)研究還較少，特別是對城市地下物流系統(tǒng)的各級HUB的協(xié)同規(guī)劃與最大負(fù)荷等方面的研究還相當(dāng)匱乏。

2 城市地下物流系統(tǒng)系統(tǒng)動力學(xué)建模

2.1 物流量的估算

城市地下物流對象范圍設(shè)定為超市、快遞、餐飲。城市規(guī)模以某市主城區(qū)人口密度為例，20000人/平方公里，1500畝/小區(qū)，每個FDC(三級HUB)聯(lián)接10個小區(qū)，即10平方公里，每個RDC(二級HUB)聯(lián)接10個FDC(三級HUB)，共500平方公里，總?cè)丝?000萬。

①快遞量估算。人均每日消耗的快遞物流量：快遞人均1件/天，平均每個快遞包裝箱按20cm*20cm*40cm計算，即0.016立方米，每個小區(qū)日均快遞量估算為320立方米/天。每個FDC日均物流量3200立方米，每個RDC日均3.2萬立方米，整個城市日均16萬立方米。

②超市物流量估算。人均物流量按0.01立方米/天估算，每個小區(qū)日均超市快消品消耗量估算為200立方米，每個FDC日均超市快消品物流量2000立方米，每個RDC日均2萬立方米，整個城市日均10萬立方米。

③餐飲物流量估算。人均物流量2KG/天，折合為0.002立方米/天，每個小區(qū)餐飲物流量估算為40立方米，每個FDC日均餐飲物流量為400立方米，每個RDC日均4千立方米，整個城市日均2萬立方米。

綜上所述，平均每個小區(qū)DC每天的三類貨物物流量估算匯總為560立方米，每個FDC的日均物流量為5600立方米，每個RDC的日均物流量為5.6萬立方米，整個城市的日均物流量估算為28萬立方米。

2.2 集裝設(shè)備裝載分析

城市地下物流系統(tǒng)的集裝設(shè)備選型對象主要考慮20尺普柜和托盤，20GP集裝箱內(nèi)部容積為33立方米,按裝載28方估算，托盤采用1米*1.2米的標(biāo)準(zhǔn)托盤，每托盤堆碼量按2立方米估算。整個城市每天物流總量28萬立方米，即1.4萬GP/天，每個集裝箱長度按7米計算，貨列總長度為98千米。配送批次設(shè)計如下：

①按4小時每批次配送。每天平均配送3次，每4小時集中配送1次，每次配送0.47萬集裝箱，每個集裝箱長度按7米計算，按每天早、中、晚三個批次計算，每個批次要送貨33.67千米。按一級軌道額定速度80千米/時計算，每批需要0.42小時完成發(fā)車，按5個RDC計算，平均每個RDC每次接受貨物933集裝箱，每個RDC覆蓋10個FDC，平均每個FDC每批接收貨物93.3集裝箱，每個FDC覆蓋10個小區(qū)，平均每個小區(qū)每批接收貨物9.33集裝箱。

②按每小時一個批次配送。每天平均配送12次，每次配送1167集裝箱，每批貨列長度為8.16千米。按一級軌道額定速度80千米/時計算，每批需要0.1小時完成發(fā)車，按5個RDC計算，平均每個RDC每次接受貨物233集裝箱，每個RDC覆蓋10個FDC，平均每個FDC每批接收貨物23.3集裝箱，每個FDC覆蓋10個小區(qū)，平均每個小區(qū)每批接收貨物2.33集裝箱。

2.3 基本假設(shè)

①以1小時為周期進(jìn)行定時分批的發(fā)送；

②以托盤為基礎(chǔ)裝載單元設(shè)備；

③地下物流系統(tǒng)每天按12小時工作時間計算；

④城外貨物輸入按一定范圍內(nèi)的隨機(jī)函數(shù)設(shè)定。

2.4 系統(tǒng)動力學(xué)建模

采用美國VENTINA公司的VENSIM6.3版對城市地下智能物流系統(tǒng)配送網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真建模如圖1所示。

圖1 城市地下智能物流系統(tǒng)動力學(xué)流圖

3 城市地下物流系統(tǒng)系統(tǒng)動力學(xué)模型仿真

3.1 仿真目標(biāo)

城市地下智能物流系統(tǒng)系統(tǒng)動力學(xué)仿真主要是為了四個方面的目標(biāo):①模擬不同模式下整個系統(tǒng)的通過能力問題，獲取各模式下保持通暢的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)研究各HUB每批貨物的處理能力;②模擬不同輸入情況下各HUB設(shè)施的貨物緩存量，并以此為依據(jù)在下一步研究中研究各級HUB的設(shè)計問題；③對三種模式進(jìn)行對比分析，并根據(jù)對分析，研究不同情況下的三種模式的優(yōu)勢與不足；④研究整個地下物流系統(tǒng)配送能力的主要限制因素是哪些。仿真過程中的基本參數(shù)設(shè)定如表1所示。

表1 系統(tǒng)動力學(xué)仿真基本參數(shù)設(shè)定

3.2 仿真過程

分別仿真以下幾種情況：①CDC額定輸入,RDC、FDC、小區(qū)DC等各級HUB均呈均勻分撥時的峰值測試；②CDC隨機(jī)輸入，RDC、FDC、小區(qū)DC等各級HUB均做呈均勻分撥時的峰值測試；③CDC隨機(jī)輸入，RDC、FDC、小區(qū)DC均做極限變化時的峰值測試。

3.3 仿真結(jié)果

3.3.1 四級分撥模式的仿真結(jié)果分析

“CDC——RDC——FDC——小區(qū)DC”的四級分撥模式的仿真結(jié)果如圖2所示，曲線1，CDC額定輸入,RDC、FDC均呈均勻分撥時的峰值測試；曲線2，CDC輸入隨機(jī)增大，RDC與FDC均做呈均勻分撥時的峰值測試；曲線3，CDC輸入隨機(jī)增大，RDC與FDC均做極限變化時的峰值測試。測試結(jié)果表明：①主要瓶頸是各級HUB的處理能力，即對貨物的分揀、裝卸和發(fā)車的能力，在這種模式下，每個HUB都有爆倉的可能，例如，小區(qū)DC爆倉時會影響到上級FDC的發(fā)貨，而FDC的爆倉又會引起上級RDC的爆倉，RDC的爆倉則會引起總基地的爆倉；②各小區(qū)DC、FDC、RDC的物流量的不均衡會引起局部爆倉，如，在外部基地額定的處理能力內(nèi)，由于各RDC物流量的不均衡，可能會在某RDC發(fā)生爆倉現(xiàn)象，同理，在某RDC處理能力內(nèi)，由于下級各FDC的需求量不均衡，可能在某FDC形成爆倉，在某FDC處理能力內(nèi)，由于下級各小區(qū)DC的需求量不均衡，也會在某小區(qū)DC形成爆倉；③由于地下各級HUB的內(nèi)部空間建設(shè)的建設(shè)成本較大，因些在建設(shè)地下物流系統(tǒng)時，需要設(shè)計好足夠的拓展空間，隨著物流量的增加，用于擴(kuò)大各級HUB的緩沖量和處理能力，主要是各節(jié)點(diǎn)區(qū)域和軌道預(yù)留足夠的拓展空間；④CDC輸入隨機(jī)增大，且RDC、FDC分撥同時隨機(jī)時，會形成三重峰值疊加的效應(yīng)，造成各級HUB貨物輸入量極速增大，當(dāng)CDC突然增加2.2倍時，隨機(jī)時，RDC增幅峰值達(dá)7倍，F(xiàn)DC增幅峰值達(dá)11倍，均衡情況下RDC增幅為1.8倍，F(xiàn)DC增幅為1.8倍。

圖2 四級分撥下的仿真結(jié)果圖

3.3.2 三級分撥模式的仿真結(jié)果分析

“CDC——FDC——小區(qū)DC”的三級分撥的仿真結(jié)果如圖3所示，曲線1，CDC額定輸入，F(xiàn)DC均呈均勻分撥時的峰值測試；曲線2，CDC輸入擴(kuò)大，F(xiàn)DC做呈均勻分撥時的峰值測試；曲線3，CDC輸入擴(kuò)大，F(xiàn)DC做極限變化時的峰值測試。測試結(jié)果表明：①在CDC額定輸入而FDC隨機(jī)的情況下，當(dāng)總輸入量超過FDC最大處理能力時會形成爆倉，此時FDC的處理能力成為瓶頸，建設(shè)時需要留足拓展空間；②當(dāng)CDC額定輸入，各FDC輸入均衡，但是各小區(qū)DC隨機(jī)時，物流量超過小區(qū)DC設(shè)計最大額度時會爆倉，此時小區(qū)DC的處理能力成為瓶頸，建設(shè)時需要預(yù)留拓展空間；③CDC輸入隨機(jī)增大，且FDC分撥同時隨機(jī)時，會形成二重峰值疊加的效應(yīng)，造成各級HUB貨物輸入量極速增大，當(dāng)CDC突然增加2.7倍時，隨機(jī)時，F(xiàn)DC增幅峰值達(dá)6.1倍，均衡情況下FDC增幅為2.2倍。

圖3 三級分撥下的仿真結(jié)果圖

3.3.3 二級分撥模式的仿真結(jié)果分析

“CDC——小區(qū)DC”的二級分撥的仿真結(jié)果如圖4所示，曲線1，CDC額定輸入，F(xiàn)DC均呈均勻分撥時的峰值測試；曲線2，CDC輸入擴(kuò)大，F(xiàn)DC做呈均勻分撥時的峰值測試；曲線3，CDC輸入擴(kuò)大，F(xiàn)DC做極限變化時的峰值測試。測試結(jié)果表明：①當(dāng)CDC總輸入隨機(jī)波動輸入，其他各級HUB穩(wěn)定輸入時，如果物流量超過了最大設(shè)計額度，總部基地CDC會爆倉，需要整個地下物流系統(tǒng)以滿負(fù)荷狀態(tài)運(yùn)行足夠的時間才能處理完，或者將部分貨物以地上配送的方式完成。②在CDC輸入總量不變、各小區(qū)DC隨機(jī)的模式下，當(dāng)小區(qū)DC輸入量超過最大設(shè)計處理能力時會形成爆倉，但是小區(qū)DC通常會有較大的緩沖倉，同時還可以采用地面配送來解決爆倉情況。③CDC輸入隨機(jī)增大，且小區(qū)DC分撥同時隨機(jī)時，會形成二重峰值疊加的效應(yīng)，造成各級HUB貨物輸入量極速增大，當(dāng)CDC突然增加2.4倍時，隨機(jī)時，小區(qū)DC增幅峰值達(dá)3.4倍，均衡情況下小區(qū)DC增幅為2.3倍。

圖4 二級分撥下的仿真結(jié)果圖

4 結(jié)論

①城市地下物流系統(tǒng)配送批次問題：常規(guī)模式下的一天二批或三批的配送頻率，對各級HUB的各功能區(qū)面積和容積要求較大，且不能滿足同城內(nèi)各種即時配送的需求，特別是對餐飲生鮮等即時補(bǔ)貨的響應(yīng)，且整個系統(tǒng)的配送頻次調(diào)控的空間較小，基本上只能固定在一天兩次或三次。而采用按小時配送模式，則對CDC和各級HUB的分揀功能要求較高，要求每小時的輸出量大于輸入量，如果CDC和各級HUB的即時分揀處理能力低于貨物輸入時，則會造成大面積配送延誤情況的發(fā)生，這方面，CDC和各級HUB的分揀處理能力可以相互調(diào)節(jié)，若CDC能夠全部處理完成，則以下各級HUB的分揀需求會相應(yīng)減少，同理，如果CDC分揀能力達(dá)到峰值時，可以通過啟用各級HUB分揀能力的方式來提高整個系統(tǒng)的即時分揀能力。因此，城市地下智能物流系統(tǒng)在設(shè)計時，整個系統(tǒng)每小時能處理的物流量峰值應(yīng)該是所有HUB處理能力，正常工作時，可以根據(jù)物流量來動態(tài)調(diào)整啟用整個系統(tǒng)的各級HUB站點(diǎn)，即三種不同模式的動態(tài)調(diào)整。

②二律背反的問題。相同時間內(nèi)配送批次的增加會增加對城市地下物流網(wǎng)絡(luò)的開行方案的要求，使之變得更加的復(fù)雜，四級HUB模式、三級HUB模式和二級HUB模式依次增加了城市地下物流系統(tǒng)開行方案的發(fā)車次數(shù)，而高發(fā)車頻次和每列車次車廂數(shù)的減少會降低整個運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的總運(yùn)輸能力，因此需要一個動態(tài)調(diào)節(jié)模型來解決這個問題，使開行方案能隨著運(yùn)輸量的變化而不斷調(diào)整以滿足配送需求。

③三種不同結(jié)構(gòu)模式仿真結(jié)果對比分析顯示，貨物處理能力最大的模式為第三種“CDC——小區(qū)DC”二級分撥模式，這種模式將物流配送量超過最大設(shè)計值時的爆倉預(yù)設(shè)在總站和小區(qū)DC中，避免了RDC、FDC不便于處理爆倉情況的局限，同時也充分利用了總站和小區(qū)DC處理爆倉能力相對更容易的特點(diǎn)。