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云南财经大学物流学院 昆明 650221
摘要：本文以城镇化进程中的物流基础设施建设为基本视角，通过对一体化供应链思想下的货物中转仓储业务进行建模，并采用混合微粒群算法对该模型进行了求解，得出符合新型城镇化建设质量要求的配送调度计划。优化结果对于物流业务的实际运行具有重要的借鉴意义。
关键字：城镇化建设质量；装箱问题；约束优化；成本最小化；混合微粒群算法
1、引言
2013年12月4日召开的中共中央政治局会议中，城镇化成为会议焦点中的焦点。城镇化进程的健康有序推进，不仅关系到我国能否有效扩大内需，更关系着我国能否真正转变经济增长方式、实现现代化目标。但是，目前在大力推进城镇化的同时，物流基础设施的相关建设作为城镇化实施的必要环节[1][2][3][4]，却很难达到城镇化迅猛发展的基本要求。因此，如何对物流基础设施的结构和规模进行设定和规划以促进其效用发挥到最大水平，是在城镇化迅速发展的政策前提下亟需解决的重要问题。
随着近年来物流行业的发展，各类对于地区经济发展条件下的物流基础设施建设研究层出不穷。Nicolas R等[5]比较研究了巴黎大区三大物流位置：包裹服务终端、配送中心和内陆港口的空间逻辑，其物流场所的多样性揭示了制定实施大规模物流规划项目对巴黎经济的带动作用；Banister、Berechman[6]论述了发达国家物流基础设施对经济增长发挥作用的三个条件；James J等[7]指出交通运输政策干预对偏远农村地区的经济发展更为重要，并阐述了其间巨大的经济利益和实证重要性；王之泰[8]提出物流基础设施平台决定了物流的速度、物流量、物流现代化水平和物流运作方式等问题，强调我国发展现代物流应该把基础设施建设平台的构建放在优先位置；董龙云[9]基于区域可持续发展的交通物流基础设施建设问题的内涵进行了深入分析，提出了交通物流基础设施可持续发展的必要性。另外，Kai H等[10]认为对中国中东部物流基础设施的投资建设与物流增值效应互为Granger 原因；董大朋[11]通过计量分析表明，交通基础设施与经济发展之间具有正向的相互促进作用，而且两者之间表现出双向格兰杰因果关系；耿勇[12]基于系统综合评价方法与多系统协调发展评价方法，构建了物流基础设施网络规模与经济发展协调性分析模型。
综上所述，目前国内外对物流基础设施的研究主要集中于以下几点：
（1）绝大多数研究侧重于物流基础设施对地区经济发展的重要性研究，对物流基础设施结构和规模建设的量化研究相对于定性研究较少；
（2）目前的研究大部分着眼于地区经济发展，对其与物流基础设施建设的相关性研究已较为成熟，而对新型城镇化建设政策形态下的物流基础设施建设的研究仍需要细化。
为了解决上述研究问题，本文着眼于新型城镇化进程中的物流基础设施建设，以决定其规模与结构的物流中转业务为切入点，采用定量研究的方法解决城镇化进程中物流中转的综合调度问题，为提升城镇化质量过程中的物流基础设施建设提供理论借鉴。
2、问题描述
随着城镇化建设进程的加快，物流中转业务发展迅速。现有基础设施能否有效利用和持续使用，成为影响城镇化建设质量的重要因素。因此，如何在成本最小化的前提下，实现物流相关资源的有效配置，成为综合调度物流中转业务的关键所在。本文主要针对城镇化建设下的物流中转业务进行建模，从约束优化和装箱问题着手，研究货物中转的配送调度问题。
设某第三方物流公司总部有一个仓库，客户公司将货物批量运输至该仓库，并要求尽快将货物运达业务范围内的各个城镇，每个城镇均为一个物流节点。其间物流成本主要由仓储成本和配送成本组成。因此，为了使成本最小化以获取最大利润，物流公司需要综合调度货物的出入库、装卸、搬运和配送行车计划，依照客户需求，将货物运送至目标城镇，进而通知目标客户取货。
3、条件假设
为了使优化结果更具说服力，本文需要做如下简单假设：
（1）物流公司所有配送车辆核载量相同；
（2）配送车辆能在一天之内往返于总部与城镇节点之间；
（3）仓储和装卸搬运只考虑货物的体积；
（4）同一客户发送的同一批次货物有且只有一个已知为常数的体积；
（5）为提升资源利用效率，配送车辆满载率达70%以上才能发车，否则延迟为第二天发车，同一客户的货物可能分多天发货；
（6）所有线路的单位里程成本相同；
（7）每日工作结束时，总部剩余货物不得超过仓储容量；
（8）货物发到各城镇节点后，客户能于当日取走全部货物；
（9）客户需提前三日告知发货计划，并于第三天准时将货物运达物流公司总部；
（10）同一客户三日内多次发货视作多个客户；
4、系统建模
设 送货信息明确，公司下属城镇节点为 ，其仓储容量相同且为 ；公司总部仓储容量为 ；当前日期为 ；公司总部到各城镇节点的距离为 ；配送车辆核载量为 ；配送车辆数量为 ；单位里程成本为 ；单位体积货物的仓储成本为 ；第 个客户运达总部的货物数量为 ，体积为 ，目标地点为 ；入库时间为 ，实际入库数量为 ；设决策变量为每种货物每天的出货量 ，由于初始库存为0，进货量固定，故最小化保管成本的方法即尽可能将货物运达目标城镇以减少库存成本，
其中，目标函数（1）表示费用最小化；式（2）保证了某客户的全部货物可在T+1日内全部送达；式（3）是每天的实际入库量表达式；式（4）保证了货物的出库量不多于入库量；式（5）表示不同于标准BPP（装箱问题）中的货物装载，要求满载率高于70%时发车；式（6）、式（7）保证了运达各城镇节点的货物数量不高于该点的仓储容量；式（8）保证了剩余货物数量不高于总部仓储容量。综上所述，本模型为一定约束条件下的整数优化问题。 5、算例求解
本文采用混合微粒群速算法中的贪心算法对具体算例进行求解，原理为将货物尽可能装满车辆，随后不断增加车辆数，直至货物全部装完。
（1）计算货物总体积，若货物装载率超过一辆车的70%，则n=1；否则，n=0；若货物量大于车辆核载量，则转（2）；
（2）设当天运达总部的货物单位体积价值为1，前一天运达的货物单位体积为10，按（1）所述将部分货物装入同一辆车，并要求装载的货物总价值最大，n= n +1；如此保证了前一天的货物可优先装车。
（3）若剩余货物数量 ，则n= n +1，否则n= n，结束；否则转（2）。
通过算例可以清晰地得到如下几个方面：
（1）使用该调度计划，车辆的装载效率最高，实现了资源的最大化利用，有效减少了资源浪费现象；
（2）根据货物的实际体积和配送车辆的装载容量，算法求解出了有效的发车数量和配送总成本，为配送的调度安排提供了理论借鉴；
（3）调度计划随客户数量、货物种类和配送时间等因素所影响，若采用人工编制的方法会耗费大量的人力成本，且效果不一定能尽如人意，但采用优化算法则能在较短的时间内得到满意解。实验结果显示混合微粒群算法能较好地解决此类问题。
参考文献：
[1]陈彦光，周一星.基于RS数据的城市系统异速生长分析和城镇化水平预测模型：基本理论与应用方法[J].北京大学学报（自然科学版）.2001，37（6）：819-826
[2]陈明，王凯.我国城镇化速度和趋势分析—基于面版数据的跨国比较研究[J].城市规划.2013，37（5）：16-21
[3]高春亮、魏后凯.中国城镇化趋势预测研究[J].当代经济科学.2013，35（4）：85-90
[4]赵玉红，陈玉梅.我国城镇化发展趋势及面临的新问题[J].经济纵横.2013，（1）：54-56
[5]Nicolas Raimbault，Dina Andriankaja，Elsa Paffoni.Understanding the Diversity of Logistics Facilities in the Paris Region[J].Procedia - Social and Behavioral Sciences.Volume 39，2012，Pages 543–555
[6]David Banister.Transport and economic development：reviewing the evidence[J].Transport Reviews，2012：No.1：Vol.32，page：1-2
[7]James J.Laird，Peter J.Mackie.Wider economic benefits of transport schemes in remote rural areas.Research in Transportation Economics[J].Volume 47，November 2014，Pages 92–102
[8]王之泰.物流平台研究：发展专用物流平台[J].中国流通经济.2010，24（11）.
[9]董龙云，史峰，秦进，刘霆.区域交通物流基础设施可持续发展水平的多层次灰色综合评价 [J].铁道科学与工程学报.2009，6（2）：64-68
[10]Kai Hu，Xiao-qing Gan，Kuo Gao.Co-integration Model of Logistics Infrastructure Investment and Regional Economic Growth in Central China[J].Physics Procedia.Volume 33，2012，Pages 1036–1041
摘要：本文以城镇化进程中的物流基础设施建设为基本视角，通过对一体化供应链思想下的货物中转仓储业务进行建模，并采用混合微粒群算法对该模型进行了求解，得出符合新型城镇化建设质量要求的配送调度计划。优化结果对于物流业务的实际运行具有重要的借鉴意义。
关键字：城镇化建设质量；装箱问题；约束优化；成本最小化；混合微粒群算法
1、引言
2013年12月4日召开的中共中央政治局会议中，城镇化成为会议焦点中的焦点。城镇化进程的健康有序推进，不仅关系到我国能否有效扩大内需，更关系着我国能否真正转变经济增长方式、实现现代化目标。但是，目前在大力推进城镇化的同时，物流基础设施的相关建设作为城镇化实施的必要环节[1][2][3][4]，却很难达到城镇化迅猛发展的基本要求。因此，如何对物流基础设施的结构和规模进行设定和规划以促进其效用发挥到最大水平，是在城镇化迅速发展的政策前提下亟需解决的重要问题。
随着近年来物流行业的发展，各类对于地区经济发展条件下的物流基础设施建设研究层出不穷。Nicolas R等[5]比较研究了巴黎大区三大物流位置：包裹服务终端、配送中心和内陆港口的空间逻辑，其物流场所的多样性揭示了制定实施大规模物流规划项目对巴黎经济的带动作用；Banister、Berechman[6]论述了发达国家物流基础设施对经济增长发挥作用的三个条件；James J等[7]指出交通运输政策干预对偏远农村地区的经济发展更为重要，并阐述了其间巨大的经济利益和实证重要性；王之泰[8]提出物流基础设施平台决定了物流的速度、物流量、物流现代化水平和物流运作方式等问题，强调我国发展现代物流应该把基础设施建设平台的构建放在优先位置；董龙云[9]基于区域可持续发展的交通物流基础设施建设问题的内涵进行了深入分析，提出了交通物流基础设施可持续发展的必要性。另外，Kai H等[10]认为对中国中东部物流基础设施的投资建设与物流增值效应互为Granger 原因；董大朋[11]通过计量分析表明，交通基础设施与经济发展之间具有正向的相互促进作用，而且两者之间表现出双向格兰杰因果关系；耿勇[12]基于系统综合评价方法与多系统协调发展评价方法，构建了物流基础设施网络规模与经济发展协调性分析模型。
综上所述，目前国内外对物流基础设施的研究主要集中于以下几点：
（1）绝大多数研究侧重于物流基础设施对地区经济发展的重要性研究，对物流基础设施结构和规模建设的量化研究相对于定性研究较少；
（2）目前的研究大部分着眼于地区经济发展，对其与物流基础设施建设的相关性研究已较为成熟，而对新型城镇化建设政策形态下的物流基础设施建设的研究仍需要细化。
为了解决上述研究问题，本文着眼于新型城镇化进程中的物流基础设施建设，以决定其规模与结构的物流中转业务为切入点，采用定量研究的方法解决城镇化进程中物流中转的综合调度问题，为提升城镇化质量过程中的物流基础设施建设提供理论借鉴。
2、问题描述
随着城镇化建设进程的加快，物流中转业务发展迅速。现有基础设施能否有效利用和持续使用，成为影响城镇化建设质量的重要因素。因此，如何在成本最小化的前提下，实现物流相关资源的有效配置，成为综合调度物流中转业务的关键所在。本文主要针对城镇化建设下的物流中转业务进行建模，从约束优化和装箱问题着手，研究货物中转的配送调度问题。
设某第三方物流公司总部有一个仓库，客户公司将货物批量运输至该仓库，并要求尽快将货物运达业务范围内的各个城镇，每个城镇均为一个物流节点。其间物流成本主要由仓储成本和配送成本组成。因此，为了使成本最小化以获取最大利润，物流公司需要综合调度货物的出入库、装卸、搬运和配送行车计划，依照客户需求，将货物运送至目标城镇，进而通知目标客户取货。
3、条件假设
为了使优化结果更具说服力，本文需要做如下简单假设：
（1）物流公司所有配送车辆核载量相同；
（2）配送车辆能在一天之内往返于总部与城镇节点之间；
（3）仓储和装卸搬运只考虑货物的体积；
（4）同一客户发送的同一批次货物有且只有一个已知为常数的体积；
（5）为提升资源利用效率，配送车辆满载率达70%以上才能发车，否则延迟为第二天发车，同一客户的货物可能分多天发货；
（6）所有线路的单位里程成本相同；
（7）每日工作结束时，总部剩余货物不得超过仓储容量；
（8）货物发到各城镇节点后，客户能于当日取走全部货物；
（9）客户需提前三日告知发货计划，并于第三天准时将货物运达物流公司总部；
（10）同一客户三日内多次发货视作多个客户；
4、系统建模
设 送货信息明确，公司下属城镇节点为 ，其仓储容量相同且为 ；公司总部仓储容量为 ；当前日期为 ；公司总部到各城镇节点的距离为 ；配送车辆核载量为 ；配送车辆数量为 ；单位里程成本为 ；单位体积货物的仓储成本为 ；第 个客户运达总部的货物数量为 ，体积为 ，目标地点为 ；入库时间为 ，实际入库数量为 ；设决策变量为每种货物每天的出货量 ，由于初始库存为0，进货量固定，故最小化保管成本的方法即尽可能将货物运达目标城镇以减少库存成本，
其中，目标函数（1）表示费用最小化；式（2）保证了某客户的全部货物可在T+1日内全部送达；式（3）是每天的实际入库量表达式；式（4）保证了货物的出库量不多于入库量；式（5）表示不同于标准BPP（装箱问题）中的货物装载，要求满载率高于70%时发车；式（6）、式（7）保证了运达各城镇节点的货物数量不高于该点的仓储容量；式（8）保证了剩余货物数量不高于总部仓储容量。综上所述，本模型为一定约束条件下的整数优化问题。 5、算例求解
本文采用混合微粒群速算法中的贪心算法对具体算例进行求解，原理为将货物尽可能装满车辆，随后不断增加车辆数，直至货物全部装完。
（1）计算货物总体积，若货物装载率超过一辆车的70%，则n=1；否则，n=0；若货物量大于车辆核载量，则转（2）；
（2）设当天运达总部的货物单位体积价值为1，前一天运达的货物单位体积为10，按（1）所述将部分货物装入同一辆车，并要求装载的货物总价值最大，n= n +1；如此保证了前一天的货物可优先装车。
（3）若剩余货物数量 ，则n= n +1，否则n= n，结束；否则转（2）。
通过算例可以清晰地得到如下几个方面：
（1）使用该调度计划，车辆的装载效率最高，实现了资源的最大化利用，有效减少了资源浪费现象；
（2）根据货物的实际体积和配送车辆的装载容量，算法求解出了有效的发车数量和配送总成本，为配送的调度安排提供了理论借鉴；
（3）调度计划随客户数量、货物种类和配送时间等因素所影响，若采用人工编制的方法会耗费大量的人力成本，且效果不一定能尽如人意，但采用优化算法则能在较短的时间内得到满意解。实验结果显示混合微粒群算法能较好地解决此类问题。
参考文献：
[1]陈彦光，周一星.基于RS数据的城市系统异速生长分析和城镇化水平预测模型：基本理论与应用方法[J].北京大学学报（自然科学版）.2001，37（6）：819-826
[2]陈明，王凯.我国城镇化速度和趋势分析—基于面版数据的跨国比较研究[J].城市规划.2013，37（5）：16-21
[3]高春亮、魏后凯.中国城镇化趋势预测研究[J].当代经济科学.2013，35（4）：85-90
[4]赵玉红，陈玉梅.我国城镇化发展趋势及面临的新问题[J].经济纵横.2013，（1）：54-56
[5]Nicolas Raimbault，Dina Andriankaja，Elsa Paffoni.Understanding the Diversity of Logistics Facilities in the Paris Region[J].Procedia - Social and Behavioral Sciences.Volume 39，2012，Pages 543–555
[6]David Banister.Transport and economic development：reviewing the evidence[J].Transport Reviews，2012：No.1：Vol.32，page：1-2
[7]James J.Laird，Peter J.Mackie.Wider economic benefits of transport schemes in remote rural areas.Research in Transportation Economics[J].Volume 47，November 2014，Pages 92–102
[8]王之泰.物流平台研究：发展专用物流平台[J].中国流通经济.2010，24（11）.
[9]董龙云，史峰，秦进，刘霆.区域交通物流基础设施可持续发展水平的多层次灰色综合评价 [J].铁道科学与工程学报.2009，6（2）：64-68
[10]Kai Hu，Xiao-qing Gan，Kuo Gao.Co-integration Model of Logistics Infrastructure Investment and Regional Economic Growth in Central China[J].Physics Procedia.Volume 33，2012，Pages 1036–1041