物流工程（第四章）物流中心

物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 第四章 物流中心 4.1 物流中心的政策 从原 材料 关于××同志的政审材料调查表环保先进个人材料国家普通话测试材料农民专业合作社注销四查四问剖析材料 供应者到制造企业、批发商、零售商、消费者的物流，可以看作为河 流的流动，生产端为上游、消费端为下游。生产流通系统的目的在于提高对于最下 游的消费者的满足水平，发掘更大的附加价值。为了达到这一目的，对于物流需要 几个功能： 首先，需要将上游的大批量运输分解成为下游的小批量运输，并且，为了丧失 各阶段的销售机会保存必要的库存。进一步，组合、包装、贴标签等成为提高附加 值作不可欠缺的工作。这些组合、分解、流通加工的基地称为物流枢纽。 随着信息化技术的进展，从下游向上游的信息流动产生分流，消费者、批发 商、或者制造企业往往直接进行交易。但是，实物流通一般并不发生大的变化。虽 然，一部分包装等流通加工会移向上游，库存功能可能从批发商向物流服务企业转 移，但是，基本上都需要将大批量分解成为小批量的物流枢纽。 物流枢纽一般为民营设施，但其设施的布局不仅影响到物流系统的运行效率， 而且对于区域社会产省交通拥阻、交通公害等影响。因此，作为政府的策略往往进 行多种调控。下面，概略地介绍这方面的变迁。 4.1.1卡车枢纽 运输省在 1959年为了提高汽车运输效率而制定了汽车枢纽法。该法规中包含了 “客运枢纽”和“卡车枢纽”，分别由运输大臣授予枢纽经营许可。不过，这一法 律没有包含对于枢纽建设的支持方面的 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 。 卡车枢纽包含了公共使用的一般卡车枢纽和针对特定业务的专用枢纽（参见表 4.1）。1993年日本全国具有一般卡车枢纽 25所，其中 60%由第三方进行经营。 一般 专用 合计 年度 个数 车位数 个数 车位数 个数 车位数 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 71 71 68 70 22 24 24 25 25 25 25 25 25 25 266 376 1561 3191 3215 3711 3735 3771 3771 3790 3799 3799 3799 3799 1051 1368 1580 1822 1469 1430 1452 1495 1519 1546 1569 1591 1625 1657 4306 6905 8826 12019 12582 13774 14221 14840 15257 15740 16211 16364 16096 16386 1122 1439 1648 1892 1491 1454 1476 1520 1544 1571 1594 1616 1650 1682 4572 7282 10387 15210 15797 17485 17956 18611 19028 19530 20010 21163 19895 20185 1 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 表格说明：一般卡车枢纽，以及专用卡车枢纽 1975年到 1980年期间出现大幅度下降，是由于对于实际基 本上没有营运的枢纽加以整顿的结果。 1965年设立了特殊法人，1985年民营化日本卡车枢纽拥有并经营京滨、板桥、 足立、葛西 4个卡车枢纽，1998年 3月的营业额达到 110亿日元，申报利润 23亿日 元，可以说相对于营业额申报利润额的比利时很高的。 如图 4.1所示，4个卡车枢纽都位于干线道路网的重要位置，是便于使用的设 施。但是，随着今后环线干道的修建，在外环的外侧，或者中央环线的沿线进行设 置，从物流系统的角度来看是具有效率的。 4.1.2流通业务团地 1966年制定了针对经济企画厅、通产省、建设省、运输省、农林水产省所管理 的流通业务街区的法律（流市法）。这一法律是以“通过指定关于在城市中改造流 通业务街区必须注意的事项，以提高留用功能和平顺道路交通为目标，使得城市的 功能得以维持和增进”为目的，具体来说，包括促进地方自治体、城市基础改造公 团成为事业主体进行土地改造，提供运输、装卸企业的用地，促进物流相关设施从 城市中心部的转移等。 该法律在 1993年进行了较大幅度的修改，在这之前仅限于大城市，修改之后， 地方也可以在枢纽附近进行流通团地的改造。并且，在团地中限制主要用于城市规 划中流通业务相关的卡车枢纽、仓库等，对于这种规制也多少得到缓和。 流通业务团地在 1965~1975年期间，在札幌、东京、大阪、神户、福冈等地加 以规划并得到实施，1975年以后一度停滞，1993年法律修改以后，花卷、郡山、友 部、米子、大分等地方城市也制定了规划，正在推进建设。到 2000年日本全国建设 了约 40多个，其中一半已经完成了土地的销售。 4.1.3提高中小企业流通业务效率促进法 1992年通产省、运输省制订了中小企业流通业务促进法，这一法律以“对应于 围绕物资流通经济社会情况的变化，通过促进中小企业流通业务的效率，以达到振 兴中小企业、促进国民经济健康发展的目标。” 其主要是认定企业组合等的流通业务效率化规划，在资金方面支持共同物流中 心运营企业。 表 4.2 根据中小企业流通业务效率化促进法所认定的效率化规划 名称 所在地 认定时间 协同组合ニイイチ物流中心 协同组合八户综合装卸中心 协同组合广岛家具物流中心 アインツ协同组合 协同组合 熊谷流通中心 协同组合 テクノポート综合物流 协同组合 小丝制作所协力会 协同组合 青森综合装卸中心 协同组合 盛冈装卸中心 协同组合 西日本物流系统 协同组合 デリバリー中心 エフ·イー·エス协同组合 北海道札幌市 青森县八户市 广岛县广岛市 琦玉县东松山市 琦玉县熊谷市 岩手县紫波郡 净冈县清水市 青森县青森市 岩手县盛冈市 福冈县福冈市 北海道札幌市 宫城县仙台市 1994年 3月 28日 1994年 4月 28日 1995年 11月 14日 1996年 1月 26日 1996年 3月 5日 1996年 3月 8日 1996年 5月 17日 1996年 8月 28 日 1996年 9月 18日 1996年 10月 16日 1997年 5月 26日 1998年 3月 26日 2 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 京都府文纸事务器卸商协同组合 协同组合 ティアンド·ディロジ テム 京都府京都市 北海道札幌市 1998年 6月 12日 1998年 7月 21日 4.1.4道路一体化的广域物流据点 建设省从 1994年开始进行道路一体化广域物流基地的建设。这种广域物流基地 主要设置在城市外围地区的高速公路枢纽附近，基地内设置先进的信息化、机械化 物流枢纽，装卸中心等。1994年 11月将琦玉县羽生市、岐阜县关市作为示范城 市。 岐阜县关地区位于东海北陆道和东海环状道路的连接点，与名古屋港、中部国 际空港等联系方便，成为也能够对应于国际物流的基地。具体设施规划包括：能够 使得大型拖挂车辆能够直接进入基地的，与东海北陆道和东海环状道路连接的干线 道路，支持货物运输共同化的信息中心，以及商业设施等。同时，由具有进入该基 地意向的 17家民营企业组成用户协会，参与该基地的详细规划及行政管理建议等工 作。 4.1.5对于物流中心的公共参与的方法 对于物流枢纽的公共参与的必要性，首先来自如果采用民营方式往往由于用途 混杂造成大气污染、噪声、安全等方面的外部经济性差问题，其次由于收益低、风 险高，因此不愿进行社会意义上的共同配送等业务。 1970年代，以公共投资为主新设卡车枢纽、规划并建设流通业务团地。但是近 年来，公共投资参与物流枢纽建设，或者建设用于物流枢纽的园区的情况呈现下降 的趋势。其主要原因在于，公共投资往往附加了许多限制，使得使用上受到影响。 例如，在一般卡车枢纽中，信息化、机械化遇到了困难，由于不是本企业的设 施而难以加以改造。因而，不断增加的具有小批量货物分拨功能的专用卡车枢纽相 比较显得更为方便。另外，由于兼并的进行，作为一般卡车枢纽的用户的特殊混载 业企业数量一直在减少。 对于流通业务团地企业也不断反映用途规制过于严厉，力图争取放松用途规 制。 一般卡车枢纽、以及流通业务团地近年来不景气的原因之一，在于由于用地规 制不断放松，比较容易建设专用的物流枢纽，民营企业对于参与制约很多的公共规 划项目缺乏积极性。 例如，在城市化地区（准工业用地地区）不用承担与干线道路的连接义务，也 不能限制随意建设，因此，出现了不考虑与高速公路枢纽的位置关系，必须通过城 市化地区的干线道路才能与高速公路枢纽衔接的地区业建设了大型物流枢纽的情 况。相反业有这样的情况：避开城市化地区在郊外建设的物流枢纽的周边，反而成 为城市化用地，先设立的物流枢纽反而成为对周边有影响的设施。为此，应该强化 对于用地的管理。 如果强化城市规划方面的管制，物流枢纽将会在特定地区集中，从而使得共同配送 等业务更加容易得到发展。同时，如果没有城市规划的管制，也会使得政府在共同 配送中心、共同装卸流通中心等方面的融资难以发挥充分的作用。 3 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 4.2依托排队论理论的最优规模确定 4.2.1概述 对于物流中心的规模 4.2.2到达分布以及服务时间分布 在采用排队理论的情况下，需要考虑卡车的到达分布以及服务时间的分布。图 4.2.和图 4.3.显示的是北大阪卡车枢纽 24小时内观察到的路线卡车（城市之间走行 的大型卡车）得到大时间分布以及货物的装卸服务时间的分布。其结果，到达分布 在 95%水平上服从泊松分布（Poisson distribution），而服务时间分布在 99%的水平 上服从 Erlangian distribution。 次数为 k的 Erlangian分布对于变量 x的数学表达为： ( ) ( )( ) ( ) )2.4(00 )1.4(0 !1 1 ≤= >−= − − xxf xe k xkxf kx kk λλ 其中，λ为卡车的平均达到率（台/分），k为 Erlangian分布次数。 在 Erlangian分布中，如果 k=1则为指数分布，随着 k值的增大，分布的随机性减 小，而规则行加大。 4.2.3确定最优规模的决策模型的数学形式 对于最优规模的决策模型来说，考虑对于某种货物需求量，在物流枢纽中所花 费的总费用最小。在考察的期间内的总费用包括：枢纽建设费用及改造中相应于车 位的费用，滞留在枢纽中的卡车所产生的费用。而且，由于在工作时间和休息时间 两方面发生，所以采用以下公式加以表达： )3.4(stbtbs nNcTScCCC +=+= 其中： Cs：车位数为 S时，期间 T以内物流枢纽耗费的总费用。 Cb：期间 T以内总车位费用。 Ct：在期间 T以内，在物流枢纽的总卡车费用。 cb：1个车位 1小时的费用。 ct：1台卡车 1小时的费用。 T：作为考察时间，这里取 T=24小时。 ns：车位数为 S时，期间 T之内枢纽内的卡车平均滞留台数。 4 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 最优车位数是使式（4.3）最小的车位数。车位费用包含：卡车枢纽的建设费 用、修缮费用、管理费用、人工费用等。卡车费用包含：车辆费用、燃料费用、人 工费用等。为减少参数的个数，将公式(4.3)两边除以 ctT有： )4.4(sbts t b t s s nSrnSc c Tc C r +=+== 其中： rs：车位数为 S时，期间 T中 1台卡车的费用与卡车在枢纽内耗费的总费用 的比值。 rbt：车位与卡车的费用比（=cb/ct）。 由于 ctT为已知，所以可以将总费用比率作为决定最优车位数的评价 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 。 在公式（4.4 ）中，如果考虑 rbt可以通过其他途径费用计算而得出，并将车位数 S 固定的话，总费用比率 rs称为滞留台数 ns的函数。 设到达分布为泊松分布、服务时间服从 Erlangian distribution的情况下（采用 Kendall的记述方式为M/Ek/S(∞)），ns采用 Cosmetatos近似公式[1]的话，总费用比 率为如下形式： ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) a a SS S a k k aSS a n a aSS aSrr SS n nS bts +      −+−   −   −++     −−+−++= −− = + ∑ 32 25411112 11 !1!!1 11 0 2 1 其中： a：トラフィック密度（旅行密度？） k：服务时间分布的 Erlangian次数。 4.2.4应用示例 以北大阪卡车枢纽中的 A公司为分析对象，路线卡车的情况下，rbt=626[日元/ 小时] /1828[日元/小时]=0.34，k=2，rs与 a间的关系以 S为参数如图 4.4所示。 图 4.4. 最佳泊位数确定曲线（路线卡车） 在公式（4.5）中，成为规划目标的卡车枢纽处理货物量并没有给出与总费用比 例的显在关系。这种关系为： ( )6.4 RT Qa == µ λ 5 [1] Cosmetatos, G.P., Some approximate equilibrium results for the multi-server queue (M/G/r). Operational Research Quarterly, 27(3) 615-620, 1976. 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 其中有： λ：卡车的平均到达率（台/分）。 μ：卡车的平均服务率（台/分）。 Q：时段 T期间卡车枢纽处理的货物量[吨] R：每个泊位每小时的平均作业率[吨/小时] 如果根据公式（4.6）决定了 a 值，在图 4.4.中从给定 a 值向上引垂直线，与这 一垂直线最先相交的曲线所代表的 S 值，就成为了最优泊位数，对应这一交点的纵 坐标值即为总费用比例 rs。 如上所介绍，当明确了卡车的到达分布和服务分布，应用排队理论可以建立确 定物流枢纽最优泊位数的数学模型。 4.3采用非线性规划方法决策最优规模、配置的方法 4.3.1概述 一般设施配置问题是长期以来的研究热点（例如：Weber[2], Beckman[3], Drezner[4]），主要是采用优化方法。Campbell[5]对于相应于物流需求增大而进行枢 纽再配置问题采用了 Continuous Approximation模型。Daganzo[6]对于从枢纽出发的 配送问题进行了研究。小杉[7]研究了物流设施费用和运输费用的合计最小化的设施 最优选址模型。家田等[8]研究了城市内集配活动的模型化，构筑了融入了集配枢纽 配置活动的组合模型。德永等[9]对于宅配系统中的车位的集货成本最小的中心配置 和运输路线决策的模型。 这些研究中的部分模型将物流中心的设置与卡车运输线路同时进行决策，但 是，还不是将道路网络的交通拥阻作为显在影响变量考虑，来构筑物流中心最优配 置问题的模型。谷口等[10]在物流中心的配置与卡车运输路线的决策模型中，将道路 网络交通拥阻状态作为影响变量明确加以考虑，构筑了不仅包含卡车，而且包含客 车交通的交通分配基础上的分析模型，以下介绍其概要情况。 这里所构筑的模型是：对于位于城市周边地区的高速公路出入口直接相连的物 流枢纽的最优规模和选址同时进行决策分析。这一模型对于上述情况下的道路网络 的交通条件显在地加以考虑，作为大规模非线性规划问题建立数学模型。因此，实 际上并不可能求得严密意义上的最优解，这里采用遗传算法求取近似解。同时，作 [2] Weber, A., On the location of industries (translation of Uber den Standort der Industrie, 1909), Univ. of Chicago Press, 1992. [3] Beckman, M., Location Theory. Random House, 1968. [4] Drezner, Z., Facility Location-A survey of applications and methods, Springer, 1995. [5] Campbell, J., Locating transportation terminals to serve an expanding demand. Transportation Research, 24B (3), 173- 193. 1990. [6] Daganzo, C.F., Logistics Systems Analysis. Springer, 1996. [7] 小杉雅敬， 物流设施最适立地问题に关する研究，オベレーションズリサーチ，No8, pp39-45, 1983. [8] 家田仁、佐野可寸志、小林信司，积合わせトラック物流における都市内集配活动のモデル化とその推定， 土木计画学研究·论文集，No11, pp215-222, 1993. [9] 德永幸之，冈田龙二，须田熙，宅配输送におけるセンター配置および输送经路决定モデル，土木计画学研 究·论文集，No.12, pp.519-525, 1995. [10] 谷口荣一，则武通彦，山田忠史，泉谷透，物流ターミナルの最适规模および配置の决定法に关する研究， 土木学会论文集，No.583, Ⅳ-38, pp.71-81, 1998. 6 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 为模型的目标函数，与总费用同时考虑的还有环境方面的 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 （NOx、CO2的排放 量），以及总运行时间费用。 作为研究对象，所考虑的系统如图 4.5所示。在这一系统中将货物的流动分为 两个部分。 道路连接枢纽 对于集配车辆的交通源节点 城市区域 集配车辆 对于路线货车 的交通源节点 路线货车 高速公路 物流枢纽物流枢纽 图 4.5. 作为研究对象的物流系统 城市间的货物运输一般是长距离运输，往往采用大型集装箱货车利用高速公路 进行，在此将此类车辆称为路线货车。城市内部的集货、配送型的货物运输一般为 短途运输，一般采用小型配送货车通过一般道路进行，在此称之为集配车辆。 物流枢纽作为城市间与城市内部的联接节点，通常规划与高速公路的连接枢纽 直接相连。在物流枢纽一般进行货物的换载，在此没有考虑在物流枢纽进行保管、 库存等职能。同时，在道路网络上，具有多个交通源节点（centroid），作为城市间 及城市内部的产生、吸引节点。 4.3.2模型的结构与数学表达 在构造模型时，建立 4项假设： （1）最优的物流枢纽的配置是从位于道路网络上的多个备选地块中选择的，这 些备选地块位于高速公路连接枢纽的附近。 （2）在模型中考虑由于卡车产生的运输费用和枢纽的建设及设施费用。枢纽的 建设及设施费用包括：枢纽的建设费用、维护费用、用地费用、枢纽内部的卡 车运行费用。 （3）规划主体可以决定物流枢纽的规模与选址，但不能控制卡车交通的分布与 分配。 7 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 （4）对于路线货车的交通源节点与对于集配车辆交通源节点之间流动量为给定。 在这样的假设下，运输业者或者卡车司机可以选择任何一个物流枢纽作为换载节 点。 下层问题：运输业者·卡车的行为 z 中心的选择行为； z 线路的选择行为 各路段的交通状态 各中心的利用车辆数 物流中心的布局 目标函数的优化 中心规模的确定 最优位置的选择 上层问题：规划主体的行动 图 4.6.模型的结构 图 4.6显示了模型的结构，这一模型表现为两层优化问题，上层问题记述规划 主体的行为，考虑以下 4方面内容构成的目标函数： （1） 通过卡车的运输费用与物流枢纽的设施及设备费用之和表述的总费 用。 （2） NOx的总排放量。 （3） CO2的总排放量。 （4） 卡车及客车的总运行时间。 下层问题表述的是运输业者或卡车司机的行动，对应于交通条件选择最优的物 流枢纽及运输路线。下层问题中将集配车辆在道路网络中进行分配，同时也考虑客 车的交通。 也就是说，在道路网络中的一般道路上运行的包括集配车辆与客运车辆两种模 式，客运车辆的 OD交通量和集配车辆的交通产生、吸引交通量为已知，根据使用 者均横分配的原则加以交通分配。但是，假设高速公路上的各路段评价值不受交通 量及交通容量的影响。同时，集配车辆的交通源节点和路线货车交通源节点之间的 OD货运量为外生变量，卡车具有相同的装载能力。 交通分配的结果，决定了利用各物流枢纽集配车辆的台数，以集配车辆的利用 台数为基础，可以求得各物流枢纽路线货车的利用台数。当各物流枢纽的集配车辆 和路线货车的台数确定之后，可以计算车位数（规模），以及物流枢纽费用。这 里，用物流枢纽的车位数表达其规模。 各路段的运行所需时间可以根据交通分配的结果求得，因此将所需运行时间乘 以单位时间的运行费用，可以求得集配车辆、路线货车和客运车辆的运行时间费 8 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 用。并且，通过求得各路段上的运行速度，能够算出各车种的 NOx、CO2的排放 量。 将上述思想构筑成为数学模型如下所示： （a）上层问题 例如总费用最小情况下的目标函数 ( ) ( ) ( ) )7.4(, , 1 ∑∑∑∑ +++=∈∈ b LHbbbLHti LHiia PDaaaPDti PDiiYyXx VVtcCxVVtcCxyxfMin vv 其中有： x：物流枢纽的配置形态，y：物流枢纽的车位数。 X：具有实施可能性的 x的集合，Y：具有实施可能性的 y的集合。 xi：当物流枢纽被配置在备选地块 I时为 1，否则为 0。 CiPD：利用物流枢纽 I的集配车辆在物流枢纽内的费用。 CiLH：利用物流枢纽 I的路线货车在物流枢纽内的费用。 Va：在一般道路路段 a上走行的车辆的台数。 Vb：在高速公路路段 b上走行的车辆的台数。 ctPD：集配车辆单位时间的运输费用（元/小时·辆）。 ctLH：路线货车单位时间的运输费用（元/小时·辆）。 VaPD：一般道路路段 a上走行的集配车辆台数。 ta(Va)：一般道路路段 a上的费用（时间）函数。 VbLH：高速公路路段 b上走行的路线货车台数。 tb(Vb)：高速公路路段 b上的费用（时间）函数。 （b）下层问题 相当于集配车辆及客运车辆构成的 2模式的使用者均横分配问 题。其数学表达形式如下： ( ) ( ) )17.4(,0 )16.4(,0 )15.4(,,0,0,0 )14.4( )13.4( )12.4( )11.4( .)10.4( .)9.4(,.. .)8.4( , , ,,,, , , ,, 00 odrf odrf odidoiqqq dDq oOq affV odfq odfq odrfxfts dWdtMin CAR odr PD odr PD od PD id PD oi d i PD id o i PD oi od r CAR odr od ar od r PD odr od ara r CAR odr CAR od r PD odr PD od PD odri PD odr od q od a Va a PD od ∀≥ ∀≥ ∀∀∀≥≥≥ ∀= ∀= ∀+= ∀= ∀= ∀= − ∑ ∑ ∑∑∑∑ ∑ ∑ ∑ ∫∑ ∫ δδ µµωω 9 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 ( ) ( ) )17.4(,0 )16.4(,0 )15.4(,,0,0,0 )14.4( )13.4( )12.4( )11.4( .)10.4( .)9.4(,.. .)8.4( , , ,,,, , , ,, 00 odrf odrf odidoiqqq dDq oOq affV odfq odfq odrfxfts dWdtMin CAR odr PD odr PD od PD id PD oi d i PD id o i PD oi od r CAR odr od ar od r PD odr od ara r CAR odr CAR od r PD odr PD od PD odri PD odr od q od a Va a PD od ∀≥ ∀≥ ∀∀∀≥≥≥ ∀= ∀= ∀+= ∀= ∀= ∀= − ∑ ∑ ∑∑∑∑ ∑ ∑ ∑ ∫∑ ∫ δδ µµωω 其中有： Wod(μ)：od间运行的集配车辆的需求函数的反函数。o,d表示节点，二者之 一为物流枢纽。 qPDod：物流枢纽与对应于集配车辆的交通源节点之间，集配车辆的 OD交通 量，od两者之一为物流枢纽。 fPDr,od：连接对应于集配车辆的交通源节点与物流枢纽之间的路径 r上运行的 集配车辆的台数。od两者之一为物流枢纽。 qCARod：客运车辆的 OD交通量。 fCARr,od：连接 od之间的路径 r上运行的客源车辆台数。 δodr,a：当路段 a为连接 od之间的路径 r的组成部分时为 1，否则为 0。 Oo：集配车辆 o点的产生交通量。 Dd：集配车辆 d点的吸引交通量。 4.3.3 算法 对于上层问题来说，由于是离散型非线性最优化问题，当可供选择的物流枢纽 备选地块很多时，为求取严密解需要非常长的计算时间，实用性上存在问题。因 此，有必要解决其近似解的算法问题。这里，使用 GA算法，该算法有在避免陷于 局部最优解的同时，选求全局最优解的特点。 图 4.7显示了采用 GA算法的计算流程。 10 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 NO YES 结束 STEP8 遗传代数达到 某种标准吗？ STEP7 实施突然变异（突然变异率 0.05） STEP6 实施遗传算子的交叉（交叉率 1.0） STEP5 实施淘汰、繁殖 STEP4 实施？？？保存选择 STEP3 计算各个体的适应度 STEP2 生成初始生物集团 STEP1 初始设置（决定遗传算子） 开始 图 4.7.遗传算法的计算流程 STEP1：决定遗传算子的方法如下：物流枢纽配置形态根据备选地块的组合为 特征。设备选地块数量为 n，物流枢纽配置形态采用以下形式表达： { } )18.4(,,2,11,0,,, 21 nixxxxx in LLv =∈= 在某个候选地设置物流枢纽时，xi设为 1，否则设为 0。某个个体具有拥有 xi遗 传因子的染色体 x，采用与生物进化相似的算法过程，求得近似解。 STEP2中随机产生初始生物集团的 50个个体。 STEP3的计算过程中，计算对应于前述 4个目标函数的各个体的适应度。在求 得适应度以后，进行生物种群换代的仿真。具体来说，需要进行淘汰 11 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 （selection）·增殖（multiplication）、交叉（crossover）、突然变异（mutation） 等各种处理。 这种处理相当于图 4.7.中的 STEP4~7。一般情况下，将在淘汰·增殖中采用轮 盘赌选择（与适应度成比例的概率选择），交叉中采用 1点交叉的情况称为单纯 GA。这里应用的 GA与单纯 GA有所不同，是在淘汰·增殖中将适应度稿的个体保 留到下一代的精华保留选择，交叉中使用均匀交叉的算法。如此这样进行繁殖换 代，达到 30代时终止计算。 4.4 京阪地区的应用示例 4.4.1 计算条件 应用上述模型，用于如图 4.8所示的京都-大阪地区（以下称为京阪地区）的未 来道路网络（2010年规划道路网络），在规划的高速公路枢纽附近设置了 16个物 流枢纽的候选地，求物流枢纽的最优配置。在这个网络中，对于路线卡车来说，有 东日本、西日本俩个产生节点，以及对于及配车辆和客运车辆来说的京阪地区 36个 产生节点。 图 4.8. 京阪地区的未来道路网络及物流枢纽候选地 在图 4.8中，一般道路表达国道和主要地方道路。解析中使用了 2010年的卡车 及客运车辆的交通量预测值。由于物流枢纽的通过货物量难以预测，这里采用了 1990年的货物流量进行了计算（场景 1），以及对于这一货物流量乘以 1.5倍后进 行计算（场景 2）。计算中的路线卡车假设为 11吨（载重量 9吨），集配车辆假设 为 4吨车（载重量 2.6吨）。卡车的实载率路线卡车设为 82%，配送车辆设为 65%，这等于是假设相当程度上实现了共同配送。实际中各卡车的实载率不是相同 的，但由于难以得到各卡车的实载数据，为了简化问题而采取设置各路线卡车、配 送车辆的实载率均为一样。 由于上述原因，计算结果可能受到一定程度的影响，但认为使用卡车的平均实 载率不会产生大的不可接受的影响。实载率的具体数据是利用了根据北大阪卡车枢 纽的调查[11]获得的结果。载下面的计算中，假设东日本、西日本与京阪地区的所有 货物流通均经过物流枢纽，不存在其它民营物流枢纽。 [11] 谷口荣一等，トラックターミナルの最适バース数决定法に关する研究，土木学会论文集，No.548，pp.23- 33，1996。 12 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 4.4.2 总物流费用最小化情况下的计算结果 图 4.9.中显示了一总物流费用为目标，场景 1情况下的计算结果。这时，最优 解选择了 No.1和 No.15俩个物流枢纽。这俩个地点均为高速公路的连接部，而且接 近物流需求量大的大阪、京都等地。因而可以说，接近需求量大的位置，与高速公 路连接便利，是物流枢纽选址的重要考虑因素。图 4.9.中一般道路，特别是大阪周 边的一般道路交通拥挤，因此运输费用高。总物流费用最小化的情况下，运输费和 枢纽建设费用平衡考虑来决定最优解，但在这时，比较地价而言，运输费用大对于 结果具有更加大的影响，因而选择了接近大城市的候选地。 图 4.9. 选择的物流枢纽以及各边的拥挤程度 （场景 1，目标函数：总物流费用） 表 4.3.中显示了选择的各物流枢纽的最优泊位数。如同图 4.9.所示，No.1 比较 No.15 而言，辐射范围虽然小，但接近物流几种产生地大阪，因此比接近京都的 No.15需要更多的泊位。 物流枢纽 泊位种类 No.1 No.15 路线卡车用 435 209 集配车辆用 1791 859 合计 2226 1068 图 4.10.中比较了场景 1的总物流费用最小化情况下，最优解（枢纽 No.1,No.15）与非最优解（枢纽 No.1,No.2,No.5,No.15）的费用构成情况。从图中可 以知道，无论路线卡车还是集配车辆，总物流费用中枢纽建设及设施费用大于运输 费用。在枢纽建设及设施费用-运输费用中，集配车辆比较路线卡车占用了更大的资 源。最优解与非最优解的总物流费用的差并不大，最优解在地价高的枢纽选址 No.1 设置了较多的泊位数，因此增大了枢纽设施的建设费用，同时在大阪附近设置物流 枢纽降低了集配车辆的运行费用，造成了总物流费用最低。 图 4.10. 费用的构成（场景 1，目标函数：总物流费用） 4.4.3 各目标函数最小化情况的比较 在表 4.4.中显示了各目函数最小化时物流枢纽的设置情况。从表中可以看出， 场景 1情况下，总物流费用和 CO2排放量最小化的设置是相同的（No.1，No.15）， 13 物流工程分析方法—— 第四章 物流中心 但总运行时间费用最小化的设置则增加了 No.2和 No.5。可以理解为为了实现总运 行时间费用最小，物流枢纽设置趋于分散化。 目标函数 总物流费用 CO2排放量 总运行时间费用 场景 1 （1，15） （1，15） （1，2，5，15） 场景 2 （1，15） （1，2，15） （1，2，5，15） 道路网络中行驶的车辆中客运车辆占据了大多数，并且单台集配车辆单位时间 运行费用大约是客运车辆的 0.5倍，因此总运行费用受到客运车辆影响较大。因 此，在城市中心部位分散集配车辆的产生和吸引，平滑客运车辆的运行，从而降低 总运行时间费用。 并且，从京阪地区的物流需求角度来看，大阪中心部具有很大的物流需求。考 虑总物流费用以及 CO2排放，在接近大阪中心部建设物流枢纽是有利的。但是从总 运行时间费用角度来看，从物流需求量大的地区向稍远地区分散配置物流枢纽，能 够平顺道路网络上整个车辆交通流，从而使得总运行时间费用最小。需要注意从总 运行时间费用最小这样的公共立场出发，与从各企业自身立场出发的物流枢纽配置 是不同的。 其次，对于场景 1 CO2最小化的物流枢纽设置，比较最优设置（No.1,No.15） 与非最优设置（No.1, No.2, No.5, No.15），非最优设置的情况下的 CO2排放量的增 量中大约 83%为路线卡车所排出，这是由于枢纽分散设置造成路线车辆运行距离增 加所引起的。 在场景 2的情况下，总费用最小化和总运行时间费用最小化，物流枢纽设置与 场景 1的情况相同。但是，CO2排放量最小化时，新增加了 No.2。其原因在于由于 总物流量增加，引起通往枢纽 No.1的道路拥挤程度加大，降低了车辆速度增加了 CO2排放。增加枢纽 No.2将缓解问题。 上述分析结论是在假设条件下的理论解，在实际问题中，由于物流枢纽一旦设 立将不容易迁址，需要考虑长期观点（例如地域发展等）加以研究。 4.4.4 多目标规划的应用 上述模型均是 2求解单一目标函数最小化的模型，山田等[12]应用多目标规划理 论，构筑了适用于物流枢纽最优配置的模型。在这一模型中，针对运输费用、运行 时间费用、CO2排放三个目标，使用矢量评价的遗传算法求解帕累托最优解。 [12] 山田忠史等，物流ターミナルの最适配置计画への多目的计画法の适用，土木学会论文集，No.632,Ⅳ- 45,pp.41-50, 1999. 14 第四章 物流中心 4.1 物流中心的政策 4.1.1卡车枢纽 4.1.2流通业务团地 4.1.3提高中小企业流通业务效率促进法 4.1.4道路一体化的广域物流据点 4.1.5对于物流中心的公共参与的方法 4.2依托排队论理论的最优规模确定 4.2.1概述 4.2.2到达分布以及服务时间分布 4.2.3确定最优规模的决策模型的数学形式 4.2.4应用示例 4.3采用非线性规划方法决策最优规模、配置的方法 4.3.1概述 4.3.2模型的结构与数学表达 4.3.3 算法 4.4 京阪地区的应用示例 4.4.1 计算条件 4.4.2 总物流费用最小化情况下的计算结果 4.4.3 各目标函数最小化情况的比较 4.4.4 多目标规划的应用