非矩形物流园区的设施布局问题外文翻译资料

 2022-03-10 21:26:17

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非矩形物流园区的设施布局问题

摘要

物流园区是一个界限明确的领域，拥有很大的空间，可以有效并且高效地组织、管理和运输货物。物流园区的设施布局问题是与一系列相互作用的功能区域物理组织的决策息息相关的。它与传统的设施布局问题不同，比如铁路或公路，它们可能穿过一个物流园区，并将其分割成若干部分。物流园区通常是不规则的形状，而不是矩形的形状。这些额外的特性使得物流园区的设施布局问题复杂化并却需要明确的模型。本研究提出了两种数学规划模型以获得有竞争力的物流园区设施布局问题的解决方案。第一个模型是由给定的分割线将功能区域划分为不同的部分。第二个模型使用切片结构技术决定所有功能区域的最终布局。考虑到设施布局物流园区的问题具备—完备性，提出了一种启发式的结合了分散搜索算法改进的自适应遗传算法。计算结果表明这两种模型和解决方案是有效并且效的。

关键词：设施布局、物流园区、分割线、分割结构、分散搜索、遗传算法

  1. 介绍

如今，企业被迫降低物流成本并且通过降低卡车周转量时间，最大化空间利以及提供没有延迟的服务来改善服务能力。所有这些需求都给现有的独立仓库带来了巨大的压力。因此，一个新的概念——物流园区应运而生来面对这些物流需求。物流园区，确切地说在某地特别划定的区域，作为有效手段用来有效并且高效地组织、管理和运输货物。

特别是物流园区正努力在中国蓬勃发展。根据中国采购与物流联合会的一项调查（2012），2006年，我国大约有207个物流园区，而2012年增加到754个，这个显著的增长（264%）表明物流园区正在中国物流业与商业的发展中扮演一个重要角色。一个物流园区通常位于一个可以很容易地从主要的公路、铁路和机场进入的战略区域。此外，物流园区通常拥有很大的面积来容纳充足的卡车、大型仓储、办公停车场和物流服务功能区如信息交易、配送处理、多模式功能和支持服务功能等。一般来说，一个物流园区的空间被划分为几个不重叠的区域，称为功能区（简称：FA）。一个FA可以提供一个特定的物流服务。物流园区通常配置5至8个FA来提供各种物流服务（梁、杨和王，2013；唐，2009年）。

设施布局问题（FLP）是一个部门以已知的规模来最小化运营成本和最大化系统效率来安排的。FLP存在于各种各样的环境，例如，车间里放置机器或工厂里定位建筑物。被广泛接受的是，20%到50%的运营成本都是材料处理成本，这一成本可以通过改进布局设计（Tompkins、怀特、Tompkins和Tompkins，2010）至少减少至10%到30%。FLP通常有如下一组约束：（1）所有部门必须位于给定区域或设施内；（2）各部门不得相互重叠，并且部分部门必须在特定地区或者禁止放在特定区域；（3）布局必须满足部门规模纵横比（高比宽或宽比高）的限制，因为有适当的纵横比的部门在实际应用中更实用（Meller和Meller，1996）。FLP的解决方案是一个块布局，它指定每个部门的相对位置和规模。

物流园区的FLP（FLP-LP）关注的是将FA定位到物流园区内的位置。合理安排FA对物流园区的运行效率和成本节约非常重要。FA的安排取决于诸多因素，如FA的位置、FA的邻接、FA的内部距离、FA的资源等。不合理的FA安排可能会造成时间和成本超支。因此，“FLP-LP”是一个重要的、根本性的战略问题。此外，随着物流园区的快速发展，“FLP-LP”已受到越来越多的学者和工程师的关注（杨、陶德、邓、陈、田，2015）。

与FLPs不同的是，在现实世界的应用中，物流园区通常有不规则的形状，比如任意的多边形或曲线。这个特性使FLP-LP更加复杂。例如，一些约束，部门不能相互重叠，而部门完全包含在该设施中，由矩形的部门的坐标和维度（宽和长）表示。然而，当部门有不规则的形状时，这些约束是不适用的。类似地，处理矩形形状块的一些解决方案也可能不适用，例如，当一个设备有一个矩形的形状时，可以使用纵横比来限制一个极长或极窄的部门的出现。然而，当一个设备有任意的形状时，处理纵横比是很有挑战性的。此外，铁路或公路等分割线有时会穿过一个物流园区，并将其分成若干部分，因此，有必要采用一种新的策略，以确保产生的FA不会被分割线所分割。这些额外的特性使得FLP-LP复杂，并且需要一个显式的建模技术。

FLP已经被证明是NP-完备的（Konak，kulturelkonak，诺曼，Smith，2006）。考虑到FLP-LP至少和FLP一样困难，FLP-LP也属于NP-完备性问题。因此，没有高效的计算的方法来获得对FLP-LP的最佳解决方案。因此，有必要开发一个有效的启发式算法求解FLP-LP。

本文的结构如下。第2节介绍了最近关于FLP和FLP-LP的调查。第3节描述了一个具备和不具备分割线的非矩形物流园区的FLP。第4节讨论了FLP-LP的两个数学编程模型。第一个模型把FA放在不同的地方，第二个模型决定了最终的块布局。第5节将讨论提出启发式算法来求解所提出的模型。另外，第6部分给出了计算实验的结果，证明了所提出的模型和启发式算法的强度和潜力。最后，第7部分总结了这篇文章。

  1. 文献综述

在过去的几十年里，FLP受到了广泛的关注。. Meller and Gau (1996）, Singh and Sharma (2006）, and Drira, Pierreval, and Hajri-Gabouj (2007） 提出了设施布局设计的概述。在这些调查的基础上，对设施布局的研究可以划分为三个大类。

第一类涉及到处理一般FLP的算法。几位研究人员开发了寻找最佳解决方案的方法（例如，Meller, Chen, amp; Sherali, 2007 ）。然而，这些解决FLP问题的方法有一个很大的局限性，即它们不能在合理的时间内获得大型问题的最佳解决方案。因此，大多数解决大型问题的方法都是基于启发式在相对较短的时间内找到一个好的解决方案。这些启发式包括模拟退火（例如，Bozeramp;Wang，2012），遗传算法（GA）（例如，Garciacute;a-Hernaacute;ndez，Pierreval，salas-morera，arauzo-azofra，2013）和限制搜索（TS）（例如，kulturela-Konak，2012），蚁群优化（ACO）（例如，kulturelkonakamp;Konak，2011；Huang，2010年），人工免疫系统（如，Haktanirlar Ulutas amp; Kulturel-Konak, 2012 ），粒子群优化（Asl amp; Wong，2015），以及上述启发式的某些组合（例如，Ku, Hu, amp; Wang, 2011 ）。许多研究人员也通过使用其他方法解决了一般的FLP问题。例如，salas-morera，cubero-atienza和ayuso-munoz（1996）为FLP提出了一些计算机辅助技术。Jankovits、Luo、Anjos和Anjos（2011）描述了一种两阶段的基于优化的框架来有高效地为FLP找到有竞争力的解决方案。第一阶段是确定各部门的相对位置，第二阶段是根据半定规划确定最终的布局。Tarkesh, Atighehchian, and Nookabadi (2009） 采用了一种多代理技术，各代理交互形成了设施布局设计。Altunta、Selim和Selim（2014）提出了一种考虑了FLP的定性和定量因素的基于模糊需求的解决方案。Garciacute;a-Hernaacute;ndez,Palomo-Romero, Salas-Morera, Arauzo-Azofra, and Pierreval (2015） 将专家的知识引入FLP的遗传算法中。

第二个类别关注的是普遍FLP的外延，它考虑了来自于现实世界的应用的额外问题，例如动态FLP（DFLP）。DFLP通过最小化材料的处理和重新安排成本在多个时间段内找到不同部门的位置。Rosenblatt（1986）第一次提出了解决这个问题的方法。随后，大量DFLP的解决方案相继提出（例如，2014年的普尔瓦兹里和纳德里；Ulutas amp; Islier，2015）。另一种情况同时解决两个或多个目标的优化问题。即，多目标的FLP（MOFLP），其中包括定性和定量评估以获得更有效的解决方案（Sahin，2011）。提出了许多方法来解决MOFLP（Matai, 2015; Ripon, Glette, Khan, Hovin, amp; Torresen, 2013 ）。随着土地供应变得越来越不充足和昂贵，这一类别下的另一个延伸——多层设施布局，引起了人们的注意，（Lee, Roh, amp; Jeong, 2005 ）。

第三类是有关特殊结构实例的问题。在这个类别中，广泛研究的是单行FLP（SRFLP）。SRFLP的重点是以最小化所有部门之间的中心到中心距离的总加权总和为目标将一些给定数量的矩形部门安排在一起。针对这一问题，大量精确和近似的方法也相继提出。精确的方法包括分支和界限（西蒙斯，1969）和切割（Amaral，2009）。一些启发式的方法被证明是有效的，特别是在大的案例中，比如TS（Samarghandi amp; Eshghi, 2010 ），ACO（Solimanpur, Vrat, amp; Shankar, 2005 ），分散搜索（SS）（Satheesh Kumar, Asokan, Kumanan, amp; Varma, 2008），和GA（Kothariamp;Ghosh，2014）。

随着物流园区的快速发展，FLP-LP受到了越来越多的产业与学术界的关注。Sulgan（2006）提出了物流园区的基本特征并提出了物流园区发展的理论案例。Zeng（2008）基于对所有FA和物流园区的运输条件的定性分析提出了机场物流园区的布局。系统布局规划方法（SLP）（如Muther，1961年），是一种实用的、有组织的方法来重新安排现有的或新的设施，在FLP-LP中广泛应用。由于SLP是手工地和主观地安排部门，所以这是一个耗时的过程，特别是当问题的规模很大时。此外，不同的规划人员可能获得不同的布局解决方案。这些解决方案需要重新调整为实际的解决方案。因此，SLP需要与数学模型结合在一起。例如, Feng, Jing, and Yang (2012）, Sun, Ma, and Zhang (2015） and Xu (2015） 建立了一种数学模型梳理SLP并且通过GA来解决问题使得综合关系或土地利用最大化，同时最小化物流成本。采用同样的方法，Zhang, Jiang, Zhang, and Wei (2014） 将综合关系的产品和邻接关联度最大化。这种方法的缺点之一是，它需要FA之间关系的信息，但在一些物流园区获得这样的信息是很困难的。因此，在Ma, Mao, and Li (2008 中，用模糊聚类理论和模拟代替SLP解决了一个矩形FLP-LP。在Maet al. (2008） 中提出的方法也可用于解决非常规物流园区的问题。然而，为了使用模拟技术，需要大量的信息，例如各FA的平均服务时间和物流设备的效率。通常很难获得这样的信息，尤其是对于正在计划建设的新园区。

总之，虽然在过去的十年中，对FLP和FLP-LP的关注已经得到了很大的关注，但是现有的模型并没有考虑到物流园区的额外特性。即，不规则的形状和断裂的线条。例如，大多数现有的“FLP-LP”方法简化了物流园区的形状，将其简化为一个矩形，同时也省略了可能划分物流园区的铁路或公路等分割线。因此，来自FLP-LP的布局结果可能不是一个实际的解决方案。这促使作者开发了两种模型及其解决方案算法来解决FLP-LP。

  1. 问题描述

首先，给出了一个基本的FLP结构；其次，讨论了无分割线的非矩形物流园区的FLP；最后，描述了在一个有分割线的非矩形物流园区中解决FLP的模型概念。

3.1 PLF的普遍框架

一种最早由Armour和Armour（1963）制定的FLP是一个通常以不同的方式说明的非常普遍的问题。让我们考虑一个设施，它有一个矩形的面积Wtimes;H，W表示宽度，H表示高度，N代表部门的数量。部门的位置i（）是由它的中心坐标（xi，yi）表示，由wi和hi分别表示设施部门i的宽度和高度。部门i具有一个方面比，出于实际的原因，它仅限于间隔[aimax,aimin]。此外，dij表示部门i和j中心之间的直线距离或欧氏距离，其中（）。fij是部门间的流（从部门i到j部门的流）；cij是各部门i和j之间的单位距离运输成本，一个FPL通用的框架可以被制定如下：

客观功能目标是将各部门的总运输成本降到最低。约束（2）和（3）要求各部门不能相互重叠。约束（4）和（5）确保各部门完全包含在设施中，约束（6）限制了部门的宽度和高度。

3.2 在一个没有任何分割线的非矩形物流公园里的FLP

在3.1节中给出的FLP模型假设该设了施具有矩形的形状。然而，物流园区的形状并不总是一个矩形。如果一个物流园区和由此产生的FA不是矩形，那么（2）-（5）的约束就不再适用了。因此，需要一种新的非矩形的FA的策略。

Tam（1992a，1992b）首先提出了一种切片结构来代表一个矩形的FLP的位置。由于水平或垂直切割的切片结构决定了所有部门的位置，它

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