第 26卷 第 6期
2009年 6月
公 路 交 通 科 技
Journal of Highway and Transportation Research and Development
VoI．26 No．6
Jun．2009
文章编号：1002-0268(2009)06-0129—134
基于遗传算法的城市闭环物流网络设计研究
童明荣
(宁波市政府发展研究中心，浙江 宁波 315000)
摘要：从政府主导的角度探讨城市闭环物流网络设计问题。首先构建由物流园区、物流中心、配送中心组成的 3层城
市正向物流基础设施网络；然后沿着正向物流网络的逆向流动 ，在物流园区中新建再处理工厂，将配送 中心扩建为配
送／回收中心，以此来构建城市闭环物流网络；接着提 出一个混合整数规划模型，目标函数由整个网络系统的运输 费
用各设施的运作费用组成，优化目标是使整个城市的物流费用达到最小，并用遗传算法求解；最后给 出了一个算例，
说明了模型和算法的有效性。
关键词 ：运输经济；物流规划；遗传算法；闭环物流网络；物流_7-程
中图分类号： 40 文献标识码：A
Research on Urban Closed Logistics Net Design Based on Genetic Algorithm
TONG Mini ng
(Development Research Center of Ningbo Municipal Government，Ningbo Zhejiang 315000，China)
Abstract： The design of the urban closed logistics net was researched in the view of government dominance．First，
three—level urban positive losgitics net composed by logistics park， logistics center and distribution center was
constructed．Then the reverse logistics net was built along the reverse flowing of the positive logistics，the logistics
park Was reconstructed as logisties park／retreatment factory， and the distribution center was expended to
distribution／reclaim center to complete the intact urban closed logistics net．After that，a mi xed integer programming
model Was proposed， in which the target function WaS composed by the transport and operation costs of the whole
net system to minimize the whole urban logistic fees as the optimal target．The model Was solved by genetic
algorithm．Finally，a numerical example was given to illustrate the effectiveness of the presented approach．
Key words： transport economics； logistics planning； genetic algorithm； closed logistics net； logistics
engineering
0 引言
城市物流是指物品在城市内部的实体流动，城市
与外部区域的货物集散以及城市废弃物清理的过程。
城市物流有两种发展模式：一种是由企业自发地发展
各类物流业务，另一种是由政府统一规划，建立城市
物流系统，本文探讨的政府主导下的城市物流基础设
施规划。做好城市物流的规划，有利于提升城市物流
行业的水平，缓解城市交通压力，改善城市投资环
境 。
研究表明，构建由物流园区、物流中心、配送中
心共同组成的3层物流服务体系是建设现代城市物流
网络的合理途径。根据规划，北京在 2010年将初步
形成由3个物流园区、4个物流中心和 10个配送中心
构成的覆盖全市的高效物流网络；2010年上海市的
物流网络则由6个物流园区，10个物流中心，20个
配送中心构成⋯1。
随着可持续发展和环境保护的观念加强，许多国
收稿 日期：2008—04—16
基金项目：国家高技术研究发展计划 (八六三计划)资助项目 (2002AA414040)
作者简介：章H月荣 (1980一)，男，浙江江山人，博士，研究方向为物流系统规划 ．(tongmr@163．corn)
130 公 路 交 通 科 技 第 26卷
家及企业越来越重视废旧物品和退货商品的回收处
理，即逆向物流。为r节约同定资本的投资、减轻交
通运输JK力以及优化城市物流管理，本文按照 Fleis．
chnqanrl_2-等提出的方法，沿着传统正向物流网络的逆
向流动朱设计逆向物流网络。在物流园区中新建废旧
品再处理厂；将配送中心进行扩建，开设配送／回收
中心；并用同一车队进行正向配送和逆向回收。
理想的城市闭环物流系统运转模式是 ：市域范围
及进出城市的物流量绝大部分都先进入物流园区进行
集中处理，先进的城市物流体系依据物流信息中心的
信息统一调度这些商品，将它们少品种大批量地转运
到物流中心，经过集中储存再将它们进行多品种、小
批量送到配送中心，配送中心再将商品配送给零售
商。与此相反，配送／回收中心收集每个零售商的退
货商品和废弃物，再送到最近的物流中心，然后统一
送到物流园区处理，或退还给供应商，或当作废旧品
处理。
目前，单纯研究正向或者逆向物流网络优化设计‘
的文献l3～。已有不少，但是政府主导的城市闭环物流
网络没计还足较新的研究领域，目前的研究报道很
少 本文提出了一个混合整数规划模型，模型中正向
物流与逆向物流共享城市物流网络，该模型计算城市
整体的物流运输费用和物流枢纽的建设费用，优化的
目标函数是使整个城市的物流费用达到最小。
1 模型的建立
1．1 问题的提出
考察图 1所示的城市闭环物流网络，要解决如下
问题：零售点数量及地址确定，在待选的物流园区／
再处理厂、物流巾心和配送／回收中心中分别选择开
设哪些设施，使城市物流总费用最小。
图 1 城 市闭环物流 网络结构
Fig．1 Urban closed logistics net structure
1．2 模型假设及符号说明
为了便于分析和说明问题，我们作了如下的假设
和简化：
(1)单佗运输费用与距离成线性关系，正向、逆
向物流的单位运费相同；
(2)每个设施之间是相互独立的，不存在互相调
用的情况；
(3)仅在规定的候选地点范围内选址，并且他们
均有最大的数量限制；
(4)各种设施的处理能力以及投资成本、单位运
营成本已知；
(5)仅考虑单周期可计量的经济成本，不考虑时
间成本、社会效益等；
(6)回收初始点只能是配送／回收中心，且必须
全部送回物流园区／再处理厂；
(7)各个零售点在单位时间内的需求和待处理的
废品均为已知常量；
(8)废旧产品回收的逆向运输没有日程限制，可
以等待利用正向配送车辆的回程来运输。
为方便叙述，引入如下符号：
下标 i表示已知的零售商的地点，i∈ 1，2，⋯，
，1． 表示可能开设配送／叵1收中心的地点， ∈{1，2，
⋯
，l，_． 表示可能开设物流中心的地点，k∈{1，2，⋯，
K}；f表示可能开设的物流园区／再处理厂的地点，f∈
{1，2，⋯， }； 、n 分别为逆向渠道中，将零售点 i
的废旧品运送到配送／回收中心 J的数量和单位运输
费用； 、af十分别为正向渠道中，将配送／回收中心 ．
的物品运送到零售点i的数量和单位运输费用；Y 、
b五分别为逆向渠道中，将配送／回收巾心 的废旧品
运送到物流中心 的数量和单位运输费用；y茁、b 分
别为正向渠道中，将物流中心 的物品运送到配送／
回收中心
．
的数量和单位运输费用； 、c面分别为逆
向渠道中，将物流中心 k的废旧品运送到物流园区／
再处理厂 f的数量和单位运输费用； 击、c矗分别为正
向渠道中，将物流园区／再处理厂 z的物品运送到物流
中心k的数量和单位运输费用；u。、 为零售点 i单位
时间内产生的废品数量及物品需求；Aj表示配送／回
收中心的仓库容量； 表示物流中心的仓库容量；Cl
表示物流园区／再处理厂的仓库容量； 、Fk、Gf分别
表示配送回收中心、物流中心、物流园区／再处理厂的
设施投资成本；日 、Mk、N1分别表示配送／凹收中心、
物流中心、物流园区／再处理厂单位时间的运作费用；
， 分别表示在第． 个待选配送／回收中心、第
个待选物流中心和第 f个待选物流园区／再处理厂建
物流设施的决策变量； 、l，和z分别表示允许建立的
配送／回收中心、物流中心和物流园区／再处理厂的最
大数目； ，={0，1}，Yk={0，1}，Z|．={0，1}表示 、
第 6期 童明荣：基于遗传算法的城市闭环物流网络设计研究
和z，取值为0或 1。
1．3 数学模型
以单位时间内系统运作费用最小为目标函数建立
混合整数规划模型：
， ，
rain：C=∑∑(a—ij +。 ) +
i=1 J=1
， K
∑∑(6 y +6 y ) +
』=1 k=1
∑∑(c[klzh+c 玉)YkZf+
羔( +E)xj+∑K( +Mk)Yk十∑L(G
J=1 k=1 I=1
∑ —ij=“ ，∑ =Vi，
i J
+N1)Zl，
(1)
(2)
≤ AjXj，
≤B ， (3)
≤ CtXt，
∑ ，：X，∑ ：Y，∑Zf=Z。 (5)
J l
目标函数(1)由整个网络系统的运输费用各设施
的运作费用组成。
约束条件中：式 (2)表示零售点的废品应得到
完全的处理，需求要得到完全满足；式 (3)表示各
设施的容量约束；式 (5)表各设施的数量限制。
2 遗传算法
上述模型中，当整个网络节点较多时，问题就变
成一个 NP难题，用分枝定界法等经典数学方法求解
时不可避免地存在 “维数灾”问题，本文用遗传算法
求解。遗传算法是以自然选择和遗传理论为基础，将
生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随
机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法。
2．1 基本步骤
遗传算法的运行过程为一个典型的迭代过程，其
基本步骤_8 如下：
(1)选择编码策略，把参数集合和域转换为位串
结构空问； (2)定义适应值函数； (3)确定遗传策
略，包括选择、交叉、变异方法，确定交叉率、变异
率等参数；(4)随机初始化生成群体；(5)计算群体
中个体位串解码后的适应值 ；(6)按照遗传策略，运
用选择、交叉和变异算子作用于群体，形成下一代群
体；(7)判断迭代中止原则是否满足，不满足则返回
步骤 6。
2．2 参数控制
遗传算法中的主要运行参数_9 J有：基因串的长
度 、群体大小 、交叉率 P 、变异率 Pm和进化代
数 71。 取值较小时可以提高 GA运行速度，但可能
会导致 GA早熟；而当 取值过大时则会降低 GA的
运行速度，一般取值范围为 20～50。中止代数 是
表示遗传算法中止条件 的参数，一般建议取 100～
2 000。
虽然有大量的文献研究并给出了 GA的交叉率、
变异率等参数的取值范围，但是对于不同的优化问
题，这些静态的参数控制策略并非总能得到理想的效
果。Zbigniew Michale cl加j指出遗传算法在本质上是
一 个动态的适应过程，演化过程的不同阶段具有不同
的最优参数值，因此没有一个适用于一切 GA的参数
组合，而实践表明动态的参数控制策略对 GA来说更
积极有效。本文采用确定的参数控制策略，根据某个
确定的规则修改参数，即用 P (t)代替参数 P，其
中，t为 GA的演化代数。
3 算例
假设系统有 23个零售点，15个待选配送／分销
中心，8个待选物流中心，4个待选物流园区／再处理
厂，配送／回收中心、物流中心和物流园区／再处理厂
的最大允许数 目分别为 10、4和 2。限于篇幅，零售
点和各待选物流设施的坐标、各设施相互之间的距
离、商品和废旧品数量和单位运输费用、各设施的仓
库容量和单位时间的运作费用等数据表格省略。采用
MATI~B语言编程计算，目前已有几个遗传算法工具
箱，本文采用的是 MATLAB7．0包含的GADS工具箱。
编码采用十进制编码，基因交叉采用下式进行：
f c：1=a c +(1一a )c ，
【c =a c +(1一a )ct l- ，
其中，c ，c 是父代染色体，ct c 是子代染色体，a
是(0，1)问的一个随机数 ，i=1，2，⋯， ( 是进行交叉
的染色体的对数)。
经反复试验，本文采用线性函数，产生得到交叉率
和变异率：P =0．55+0．2×(当前代数／总代数)，P
= 0．005+0．005×(当前代数／总代数)，M=45，T=
1 000。本文采用最大迭代数作为遗传算法的停止准
则。
如图 2所示，在前 4JD代计算过程中，随着物流枢
+ + y
十 +
■ V 一
4
／L
一肼 +
∑ ∑
= ll
一 +
y y
∑ ，∑
= =
∑
132 公 路 交 通 科 技 第 26卷
纽的空问分布和规模的变化，城市正向、逆向物流总费
用明显下降。从第40代的计算开始，遗传算法的适应
度值小幅度降低，第 40代的适应度值与第 100代的适
应度值差别不大。这显示出优化模型具有很好的收敛
性，此网络构建程序运行 1 000代后终止，并得到满意
解，运行时间为 135 s，城市物流总费用为 457 000万
元，求解后得出的城市物流网络结构如图3所示。
E
髓
甚
星
证
图2 算法仿真过程
Fig．2 Simulation process ofGA
4 结束语
图3 城市物流网络
Fig．3 Urbanlogistics net
确定城市物流闭环网络节点的数量和位置是个复
杂的问题，本文的研究是以零售点的物流需求量和待
处理废品产生量的预测值为依据。但由于目前物流需
求预测所依据的模型往往难以完全考虑城市经济发展
的诸多复杂因素，因此在进行城市物流网络结构和规
模设计时，还应结合定性分析的方法，综合考虑交通
区位条件、城市产业布局和城市用地规划等因素。
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