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在拥挤的市区为货物配送选择mini-hubs的位置
摘 要
在城市地区货物的运送必须面对很多约束以及商品有效流通的限制。在中大型城市中最常见的限制就是入口时间的建立，送货车只能在预先指定的一天期间
进入城市的最中心和最拥挤地区。为了避免规则对搬运人施加的成本，同时维护社会和环境的可持续效益，我们建议在这儿建立一个mini-hubs的系统，送货车可以停放并最终交付由步行完成。考虑到这些mini-hubs的最佳位置对于系统运行是必不可少的，我们构想出一个位置模型，并应用遗传算法的基础上优化的计算过程。我们在西班牙城市塞维利亚，应用此程序的案例研究，展示出mini-hubs的整个输送系统的成本的影响。
关键词：城市物流；迷你中心；选址；遗传算法。
1.引言
在欧洲城市，城市交通规划的广阔领域中，历史上最引人注目的部分就是客运。是否对私家车流量进行调节，以分析拥堵和不同的缓解方式，或者规划公共交通，来提高其覆盖率和有效率，当地政府的主要努力主要是传统的针对人们的运动。然而，货物运输只是最近才开始受到城市机动规划者的注意，与密集的建模和规划工作于城市间的货物运输相比，由于其相关性，从整体上为个别公司和经济提供了支持。然而就城市货运而言，这种方案经常被描述为知识的缺乏和限制性法规的结合。可能是由于货物交通的创业性的刺激，而不是客运交通的公共管理，城市货运交付的可持续原则的应用在历史上曾引起了比那些适用于乘用车更大的限制。
城市货运量的需求仍在增加，随着“准时”供应链的实践和与电子商务相关的家庭配送的增长，更多的车辆在拥挤的市中心行驶，更多的停车空间，负荷区，灵活性和流动性都需要交通运输公司在城市运营(Figliozzi, 2010)。而在这个框架中，越来越多的乘用车产生的压力越来越大，当地政府面临着城市内部不断恶化的交通状况。噪音和污染等级的增加，日益增长的运行时间都和减少的城市宜居性的拥堵结果有关，尽管送货车不超过10%-15%的城市交通流量，但却是这些数字的主要贡献者。然而，货运仍然是城市经济生活的重要组成部分，在制造商，分销商，零售商和客户之间建立起重要的联系。
原设计于中世纪的同心构造，欧洲城市仍然在行政、商业、文化和在区域中心的旅游用地的高度集中。这些城市中心，用狭窄的街道和行人区错综复杂的的网络组成，就驾驶和停车位可获得的最低流动性而言兼有最高的吸引力。但这些城市中心，城市的历史遗产之家，仍然是聚光灯下的参考区，当地政府制定了许多与他们有关的流动政策，使他们具有吸引力、活泼和可持续性。关于货运，这些政策包括一系列可能有助于改善城市货运系统举措，由于欧盟的财政支持，其中有许多已经在欧洲城市进行了测试。
然而，许多城市仍然基于限制性规定和限制承运人的货运流动政策。重量和尺寸的限制，pedestrianizations或访问限制代表车辆配送的循环压力增加，寻求提高可持续发展也产生额外的运营成本。在中大型的欧洲城市里，可以发现其中最典型的限制政策就是建立进入时间窗口进入市中心地区，在指定时段内禁止货运车辆进入，这通常与该区域高峰时间，或最高的购物者，员工或游客相符合。这些时间窗试图减少交通的影响，如拥挤或城市中心的污染，但是，这些政策可能会产生相反的效果，产生额外的环境或经济成本，迫使运营商计划更多的路线，覆盖更长的距离，或放弃规模经济与较小的车辆。在当地政府的分析中，这些额外的费用往往被忽视，由于在他们的部门竞争水平高。这种情况要求所有参与的参与者（托运人，接收器，承运人，居民和当地政府）的参与，在保证货物的有效流量时达到可持续的平衡，，而他们没有承担太多的负担。当地政府，作为主要的监管机构和执法人员，应该平衡所有不同的，矛盾的，利益之间的角色。
我们的研究目的是有助于实现这种平衡，提出一种计算城市小型货运枢纽的计算方法，它可能会放松对城市运营商的接入时间窗没有放弃他们的环境目的的限制。剩下的结构如下：第二部分介绍了作为城市物流解决方案的微型枢纽概念，
第三部分构想出位置模型，第四部分介绍了计算方法来解决它，第五部分在西班牙的城市，塞维利亚应用本程序的案例研究。第六部分得出总结和论文的发现。
2.城市货运微型枢纽
运营商意识到访问时间窗口会引起额外的成本，他们保持一个可能有助于减少他们成本的倡议，其中之一是实施一个系统的城市微型枢纽。这些微型枢纽是特定允许送货车辆停车的街道或地区，，不管进入时间多久，最终由步行或使用手推车完成。这将代表着更长的交货时间，因为从停放的车辆到最终目的地需要较长的位移，但它也可以让这些车辆避免时间窗口限制，通过一个单一的长期停留在微型枢纽，而不是环绕着市中心从一个目的地到另一个目的地。城市中心将减少拥堵、双车位和排放的问题，运营商将被免除时间窗的限制。
强调城市微型枢纽与城市配送中心的差异是非常重要的。而迷你枢纽只是简单的指定路段，车辆必须停下来才能进行最后交付，UDC通常位于停车场或靠近市中心的类似场所，送货车卸下货物，然后转移到电动汽车，由直辖市或三分之一方管理，最后交付给商店。因此这些UDC需要投资和运营成本，并在欧洲研究基金的帮助下，在欧洲多个城市进行测试，但一旦公共资助结束了这在经济上并不可行。此外，除了承运人认为他们失去了面前的客户存在的事实外，像最后交付的管理和货物的责任承担等问题没有得到解决。最后，城市枢纽的整合和缓冲点需要一定的基础设施和操作的考虑，这就致使引入一个相关的安装和运营的枢纽的固定的成本。
与此相反，与微型枢纽相关的实施没有成本，因为他们只需要为物流活动分配一定数量的限制空间。这些微型枢纽可能补充现有的负载区，但理想情况下会取代它们，分配类似的遏制空间到更少的位置，然后可以很容易地监控车辆旋转或安全等问题。例如通过实施预订系统可以保证车辆旋转，为每个感兴趣的运营商在迷你集线器上保证某些时段的可用性。缺乏安全性是司机被迫离开车辆完成交付的主要抱怨之一，但它更容易保证微型枢纽的数量会比现在所有可能使用的停车位减少。
如果通过预订系统产生的收入，他们很可能在微型枢纽位置支付来增加的安全性。优先选择的路线将被定义为进入和离开的微型枢纽，同时，合作计划也将敞开大门，即承运人在同一地区的城市交付货物到不同的接收器可能会发现它很方便联营和从微型枢纽完成联合交付。
最后，一个小型枢纽系统的实施也可以逐步开展在城市中心区不同，这将使城市规划者修改或重新考虑其执行问题出现的特点，或者在全面实施完成之前彻底放弃措施。然后建议在一个特别密集和分隔区域开始试点实施，如果结果是积极的，依次打开一个新的迷你枢纽。
3.城市中心迷你枢纽的选址
我们假设货物流通过一系列称为访问的边界节点进入市中心地区。送货车从这些通道开车到迷你中心和公园，以便运送到最终目的地，或需求的节点，可以步行或使用手推车完成。我们的目标是用最低的成本把货物运送到最终的需求节点，而这取决于微型枢纽的位置。
图1：商品集散地在城市中心系统中的体现
我们的计划只考虑非对称流动，也就是说，商品只有在一个方向流动（入口—迷你枢纽—目的地）。此外，只考虑覆盖距离的成本，这意味着该模型需要制定每单位距离的成本。另一方面，我们不区分货物运输的不同类型。我们假设，迷你枢纽方案是只适用于可以用步行或手推车交付的货物，在这种情况下，货物的准确类型与模型的建立是不相关的。
我们的研究是关注迷你枢纽在城市中心的合适位置，考虑到这个位置对系统运行的满意度是必不可少的。照现状看，控制所有所涉及的参数是不可能的，如在市中心完成交付车辆的数量，他们遵循的路线或他们的实际停车地点。我们已经应用了几个简化的假设，使我们能够解决这个问题，同时还考虑其本质和目的。作为一个起点，微型枢纽选址问题本身得益于应用的四个主要假设：
没有考虑到能力限制：微型枢纽被假定为代表足够的停车位，以服务交付货物到城市中心的车辆的数量。如果空间限制的结果比预期的更严格，微型枢纽空间的保留方案可能会被测试和付诸实践。
单一的分配：需求节点应与一个单一的迷你枢纽相关联，即所有到达给定需求节点的货物都应该来自同一个迷你枢纽。这有利于运营商之间的合作方案的考虑。
微型枢纽定位的数量是已知的：这构成了必要的假设，因为在城市建立一个迷你枢纽没有相关的成本。微型枢纽的数量应与地方当局采取的政治决定相符合，这是一个不同于以前的城市枢纽位置文件。
不包括路线考虑：无论是车辆和步行的位移，我们只考虑单程（车辆到迷你枢纽，再从迷你枢纽步行到目的地节点）。这种方法类似于其他城市的定位方案，并回应了建立高细节路线的困难。
基于这些假设，城市小型枢纽选址问题对应于一个P-Hub中心选址问题，不过，我们的方法和其他以前发表的作品之间存在一些额外的方法上的差异。例如，crainic等人（2004年）的研究工作，和我们最为相似，假定主办UDC候选节点的数量是非常小的，而我们的方法允许在城市中心的任何一个节点作为潜在的小型枢纽。此外，假定相同的文件即货物运输到需求节点的量是已知的，这意味着需要大量的数据，需要通过深入的具体调查收集。我们用这个数据要求取代了商业密度的概念，这是0之间的无量纲图（如果没有商业处所位于节点附近）和10（商业密度最高的处所），可以通过直接观察估计。我们假设是，需要运输的货物运输总额的比例，在市区的所有节点，一个给定的需求节点k等于其商业密度除以商业密度的总和。
鉴于这些考虑，我们的模型再现坎贝尔（1996）所提供的经典构想，通过一系列用于表示通过每次访问进入城市中心的整体需求的分数限制使商业密度概念具体化。该模型列举如下：
I是能够进入城市地区访问节点。
J是潜在的迷你集线器位置（所有的网络节点）。
K是目的地节点在市区（所有的网络节点）。
P是迷你集线器的数量。
如果一个微型枢纽放置在位置j，否则0。
节点k被分配到迷你枢纽J和这一个被分配到访问I，否则0。
如果任何= 1存在任何K，否则为0。
如果任何= 1存在任何I，否则为0。
成本每单位距离面包车运输之间的访问I和迷你枢纽J.
步行距离之间的小枢纽J和目的节点K的步行单位成本
delta;K 目的节点K商业密度
alpha;I 通过进入中心进入城市中心的总车辆流量的分数
H 定义为访问城市中心的节点集。
考虑到城市中心货物运输的最小化的总成本的目标函数。这个成本是运输卡车或面包车在入口和微型枢纽之间的整体成本的总和，以及微型枢纽与最终目的节点之间分布的总体成本。我们在目的节点的商业密度函数的第二项中乘以步行距离，考虑到一个事实，事实上具有高密度的小型商业枢纽和节点之间的距离必须把货物从货车停到最终目的地覆盖（完成几次）。
考虑到模型的限制，解释如下：（1）和（2）建立访问、微型集线器和目的节点之间的连接，只有在访问连接到迷你枢纽时，才能建立并将微型枢纽连接到目的节点；（3）建立节点j必须包含允许上述连接迷你枢纽；（4）设置位于城市中心的小型枢纽总体数量；（5）每个目的节点K必须分配到一个小的中心力量；（6）强制进入访问中心的车辆的分数，i必须等于已知的AI值；（7）确保只有在H中的节点可以考虑接入节点；和（8）到（11）定义变量的可能值范围。
4.计算方法
通过alumur和Kara在2008发表的涉及在文献中找到这种类型的定位问题的多分辨率技术，包括准确的决议（分支定界，拉格朗日松弛）和算法（禁忌搜索、模拟退火）。连同他们在操作和实时决策的嵌入，这些优化技术在战术问题或战略问题，如基础设施的使用地点（2003黑尔和莫伯格，）代表了他们的主要应用领域。虽然可以解决的中位问题还有许多其他的计算程序，遗传算法优化枢纽位置的使用也在最近的一些作品中发现（库尼亚和席尔瓦，2007；kratica et al.，2007；2010 Naeem和Ombuki Berman），并确定这种方法作为解决定位问题的声音技术。本节的其余部分描述了我们开发的遗传算法的特点和操作，解决了我们微型枢纽选址的问题，使上述城市物流概念具体化。
4.1染色体定义
每个染色体被定义为P成分或基因的向量，其中P是位于中心的微型枢纽的数量。每个基因包含一个城市中心从1到N的网络节点，因此，每个染色体定义了一套微型枢纽位置。
4.2适当的功能
当遗传算法生成不同的个体（染色体）时，就整体成本而言，他们通过解决运输问题来进行估价。给定一组染色体所提供的微型枢纽的位置，每个目的节点k被分配到其最近的迷你枢纽，并分配给每个迷你枢纽J的整体商业密度，然后计算为：
然后从每个入口i到迷你枢纽J来确定交付车辆的分数是必要的。我们通过对解决对应的生产节点的运输问题和微型枢纽的需求节点的判断，如图2所示。每个访问入口i和迷你枢纽J的成本是车辆从非对称距离矩阵获得的。
图2 一旦目标节点被分配到航天飞机，在每次迭代中要解决的运输问题
通过解决运输问题，计算出它的变量hij，它是可以计算的个体的适当值为与车辆位移和最终步行交付相关的距离成本。此适当值对应于在上一节中制定的模型的目标函数：
4.3交叉和突变因子
由于染色体不包含二进制值，除了结点编号之间的1和N，斯塔克怀特等人（1991）描述的交叉算子的部分映射程序如下，相对于变异算子，选择突变的个体被赋予相同的概率，这两个突变的可能性之一：
（1）一个随机选择的基因被另一个在1和n之间没有被包含在染色体中的数字取代。因此，在城市中心相应的微型枢纽被转移到另一个随机位置。
（2）一个随机选择的基因被一个相邻的节点替
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