云模式下基于协同库存和anp的选址分配集成决策问题研究大学论文Word格式.docx
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云模式；
协同库存；
选址-分配问题；
多目标决策模型；
启发式算法
Researchonlocation-distributionproblemincloudmodebasedoncollaborativeinventoryandANP
Abstract:
Cloudlogisticsmodeputthelogisticsresourcesindistributioncentertogetherandmadethemvirtualization,thusavirtualcollaborativeinventorywasformed.Thevirtualcollaborativeinventoryuniformlymanagedanddispatchedlogisticsresourcesandlogisticscapability.Throughthecouplingrelationshipbetweenlogisticsresourcesandlogisticsservicebeingeffectivelyremoved,logisticsresourcesutilizationratewasimproved;
logisticscostwasreduced;
anewmulti-objectiveandnon-linearlocation-distributionmodelwasconstructed;
andundercloudlogisticsmode,theaimofcollaborativedistributiononaspectsoflocation-distributionoptimizationandmaximalcoveringintheoveralldemandwasachieved.Meanwhile,basedonGAandPSO,wedesignedthehybridheuristicalgorithmwhichcansolvetheproblemoncollaborativedistributionbetweendiscretelocationandcontinuousspaceatthesametime.Throughnumericalcalculationandcomparativeanalysis,wecertifiedtheeffectivenessandstabilityofcloudlogisticsmodeandhybridheuristicalgorithm.
Keywords:
thecloudmode;
collaborativeinventory;
location-distributionproblem;
multi-objectivedecisionmodel;
heuristicalgorithm
0引言
云计算和物联网共同推进了云模式的形成。
“云模式”是一种基于网络，能够打破各企业独立经营的壁垒，实现对资源的虚拟化集成和一体化调度，向多用户提供质优价廉、标准、透明的服务的全新管理模式。
云模式能够打破真实世界中软管理和硬资源之间的紧密耦合关系，去除各种资源与所有者之间的隶属关系，标准化资源服务的内容和价格，改变传统运作模式中服务提供商和需求方之间单一的服务映射关系，协同各环节和各层次节点的资源运作，能够大幅度的提高资源的利用率、降低系统的成本、提高客户的满意度，是一个能够从宏观层面上彻底实现对社会全局资源进行优化配置的综合性解决方案[1-2]。
选址和分配是物流企业最为经常性的管理行为，也是和物流成本紧密相关的决策行为。
这两个问题涉及到的资源有很强的重合性和相关性。
目前物流企业对这两个环节通常是独立决策。
独立决策属于局部最优的概念，局部最优不等同于全局全优，局部最优对整体最优不一定有贡献，甚至会引起整体的混沌。
在云模式下完成的“选址-分配”一体化集成决策建立在对全局物流资源的集中管理和一体化调度的基础上，不仅可以全面考虑物流过程不同环节中关键节点以及关键节点资源之间相互协同和制约的关系，而且还可以充分体现决策的整体性、连续性和一致性。
在强调可持续发展、低碳环保、高效低能的今天，我们研究云模式下的“选址-分配”一体化集成决策问题，旨在提高物流资源的利用率、降低物流的成本，这既符合物流的发展趋势，同时也是选址-分配问题在理论上的创新。
1一体化集成决策的研究现状
物流全过程关键环节众多，关系复杂[3]。
各关键环节支配和调度的资源存在着广泛的互动和效益悖反关系，这些关系在变化的环境下显得尤为突出[4]。
在物流管理的研究中针对单个环节的优化较多，如：
针对为应急救灾而储备物资的选址优化[5]；
针对家庭健康护理的车辆路径优化[6]以及针对多产品多级制药系统的库存优化[7]等。
随着研究的深入，人们逐渐发现物流网络是一个极其复杂的系统。
对复杂系统不同维度的问题进行一体化集成决策能够更好的保证决策的准确性，提高系统的灵活性、柔性、及时响应性以及客户的满意度，同时降低系统的成本[8]。
即如果能对物流过程的关键环节上的资源进行一体化集成决策，将会大幅度的提高资源的利用率，同时有效降低物流的系统成本。
已经有学者在该领域进行了研究，例如：
生产和分配的集成优化[9]；
选址和库存的集成优化[10]以及库存和配送的集成优化[11]。
这些研究在物流系统的一体化集成决策领域给我们提供了很好的研究方向和思路，但这些研究在集成度和集成方向上还存在一些局限，一体化集成决策的优化效果体现的还不充分。
总结现有选址-分配研究中存在的问题：
（1）没有在云模式下研究一体化集成决策问题，即对资源的集成决策仍然是局部和微观的，这种集成优化没有在根源上对全局资源进行优化配置，因此效果甚微；
（2）单一产品下的需求只有“量”的区分，没有体现的需求的差异化，无法让资源去向最有价值的地方，资源无法得到价值的最大化。
2云模式下“选址-分配”一体化集成决策模型
在云模式下对物流资源进行一体化集成决策可以实现以下目标：
第一，能够在一体化集成决策过程中通过资源的竞争和博弈实现系统效率倍增和功能涌现的目标。
第二，云模式的本质是通过对不同层面和内容的资源进行一体化的管理和调度最大化资源的利用率。
因此在云模式下对物流企业经常性的“选址-分配”行为进行一体化集成决策既体现云的思想，也是云的内在要求。
基于此，并针对已有研究的不足，本文提出一种云模式下基于协同库存和ANP的配送中心的选址-分配模型。
该模型的主要思想是：
将各配送中心的物流资源虚拟化并集成管理，形成一个虚拟的协同库存，该协同库存综合考虑系统的总物流成本和客户服务满意度，并以此为目标对物流资源进行集成管理和一体化调度，同步实现透明的向多用户进行资源分配以及配送中心的灵活选址。
该模型的意义是：
体现了云模式“分散资源集成管理和集中资源分散服务”的思想，解除了物流资源和物流服务之间的紧密耦合关系，构建了动态的选址和分配方案，在有限资源的前提下最大化了物流服务覆盖率和物流资源的利用率，同时系统总的物流成本得到大幅降低。
该模型具体表现为：
（1）对配送中心的各种物流资源进行了虚拟化集成和一体化调度，形成了云模式下新的分配模式；
（2）综合考虑多因素，采用ANP方法对单一产品需求的优先级进行了设置，最大化了资源的使用价值；
（3）在云模式下松弛了配送中心的覆盖状态，形成了动态的选址方法。
下面就以上这几点进行展开说明。
2.1云模式下的协同库存和新的分配模式
云模式下各配送中心的物流资源被虚拟化集成管理和调度，形成了一个逻辑上虚拟协同库存以及一种基于协同库存的新的分配模式：
协同库存松弛了物流资源和所有者之间的隶属关系，并将物流资源与服务标准化，透明、动态、按需提供给物流需求方。
各物流需求方不再直接面对各个独立的配送中心，它只需向协同库存提出物流服务要求并接受标准的物流服务即可。
配送中心传统的资源分配模式和云模式下的分配模式分别见图1和图2所示。
图1配送中心传统的分配模式图2云模式下的基于协同库存的新分配模式
图1表示传统物流模式下各配送中心独立运营的情况。
由于没有资源的集中管理和协同分配，需求方的需求只能由单独的配送中心满足，配送中心和需求点之间的服务映射关系是“一对一”或“一对多”。
物流资源利用率低，物流成本高。
图2表示云模式下基于协同库存的新的分配模式。
在新的分配模式下，物流资源在虚拟库存内摆脱了与所有者之间的隶属关系，只根据需求进行自动聚合和优化配置，物流资源和物流服务之间关系是松散的。
因此配送中心和需求点之间不仅可以实现“一对一”和“一对多”的服务映射关系，还可以实现“多对多”的服务映射关系。
由于云模式下新的分配方式实现了资源的共享和协同，物流资源的利用率得到大幅提高。
2.2单一产品需求下需求点优先级建模
传统的选址模型认为单一产品下的需求是无差异的，如果某个需求点的需求量较大或与配送中心的距离较短，对它进行资源分配的可能性就高，模型中最后的选址结果就会向它倾斜。
但现实情况中配送中心和需求点间的关系是复杂的，需要考虑的因素众多，且不同因素之间相互影响和反馈现象明显。
因此衡量单一产品下不同需求点对配送中心产生的效益不能仅仅只考虑“需求量”和“距离”两个因素，而是要通过一个科学的综合指标体系对其进行评价。
为了更真实的反映需求点和配送中心的关系，本文尝试对单一产品下不同需求点对配送中心产生的效益构建一个多因素综合指标评级体系，并采用ANP方法对该体系建模，从而得到不同需求点的优先级权重，并让这个权重去影响选址和分配的结果。
ANP方法中各评价指标（元素）形成网络关系，网络中的元素或元素组可以直接或间接的形成支配或被支配关系，能体现出指标间相互影响的关系和程度，可以克服常规AHP方法中单向性、元素或准则独立性[12-13]等缺陷，能更真实的评价目标。
图3表示针对需求点建立的综合指标评价体系的ANP模型，各指标间存在相互影响和反馈的关系；
图4表示以3个需求点为例的求解结果。
图3ANP综合指标评价体系建模图4需求点优先级权重
2.3覆盖状态的松弛
传统选址-分配模型中已知候选站点的服务半径和准备建站的数量，目标是配送中心对需求量覆盖的最大化。
服务半径是指配送中心以自己为圆心向外辐射最远的服务距离。
传统覆盖状态只有两种：
0（不覆盖）或1（覆盖），并根据配送中心的服务半径进行决策。
当需求点在配送中心的服务半径之内且由该配送中心完全满足其需求时，需求点由该配送中心覆盖，否则为不覆盖。
这种覆盖方法依靠的是配送中心的个体能力，没有体现配送中心之间资源和能力的集成共享。
本文提出的云模式下基于协同库存和ANP的选址-分配模型中配送中心的物流资源被集成管理和一体化调度，因此归属于不同配送中心的物流资源可以为一个需求点协同工作，同时允许配送中心对需求点进行部分覆盖。
这样就有效松弛了
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