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基于革新SLP要领的冷链仓储结构优化研究

来源:本站 | 宣布日期:2023-03-04

0 引言

近年来,人民的生活水平不绝提高,对新鲜果蔬的需求也逐步的提升,对冷链产品的需求量也大大增加,因此冷链近年来生长迅速,可是也爆发了许多需要解决的问题:如何降低货损率,如何坚持新鲜度,如何减少企业本钱等 。新鲜果蔬从产地到客户手上经历了冷链运输、冷链仓储加工这一系列的历程,在冷链仓储中经历的时间最长,涉及到果蔬产品入库、果蔬产品清洗、果蔬产品加工和果蔬产品配送这些环节,在冷链仓储中货损率也较高,所以提升冷链仓储的效率尤为重要 。对冷链仓储效率影响较大的是冷链中心的结构 。其中结构、作业流程、储位分派的不对理性都是影响冷链仓储效率的因素,这些都属于仓储结构优化的问题 。针对仓储结构优化的问题,海内外学者对此进行了深入的研究:蔡鉴明等[1]通过对SLP五要素进行剖析,剖析了各功效区之间的物流强度品级,并估算了各功效区面积,在此基础上通过遗传算法对SLP要领进行了革新,并用相关实例进行验证 ;赵敬源等[2]通过引入马尔科夫链要领于物流园区结构中,针对SLP算法无法进行定量剖析这一缺点革新了SLP算法 ;关健[3]将SLP进行革新,增加了基于拉动式的剖析要领EIQ,凭据物流流动总本钱和设施之间的关联度最大建立多目标计划模型,运用遗传算法进行求解 ;刘济楚[4]将SLP与SHA结合,运用条理剖析法对非物流影响因素进行量化 ;Kundu[5]在结构优化中接纳元启发要领,剖析了遗传算法、模拟退火等优化算法应用到结构优化的优势 ;Kyu-Yeul Lee[6]将遗传算法进行了革新,用来解决结构的问题,利用图论的Dijkstra算法盘算设施之间的最短路径 ;Taho Yang[7]探讨了运用多属性治理要领和模糊算法来解决结构问题 ;Parham Azimi[8]运用仿真优化技术,提出了一种新的带有预算约束的动态设备安排问题的启发式算法,将其运用到结构仿真中,通过实例验证此算法在速度和精度上均优于以往的启发式算法 。

SLP是较为成熟的解决仓储中心结构的要领,但SLP要领具有主观性,依赖研究人员的经验,所以需要与其他优化算法结合做定量剖析 。本文通过遗传算法和SLP算法结合进行冷链仓储结构优化研究 。以浙江义乌某公司冷链物流仓储中心为研究工具,找出仓储中心结构中缺乏之处,并加以革新 。

1 冷链仓储中心功效区剖析

1.1 冷链仓储中心功效区划分

冷链物流功效区用来处理果蔬的加工流通 。我国仓储中心很少是在冷藏的情况下卸货的,在冷藏情况下卸货不可是包管产品的质量,更是一个预冷处理的环节,各公司应适时卸货搬运区处于一个冷藏情况下 。有些物流中心的卸货区和暂存区在一个区间,易造成杂乱 。两个功效区用一个事情平台,很容易造成设备和事情人员的杂乱,并且易造成货物的丧失和杂乱,并且加重加工和配货前事情人员取件的事情量 。所以各冷链仓储中心应当将未加工和已加工的货物离开区域单独存放 。功效区划分如表1所示 。

  

表1 冷链物流仓储中心内部功效划分  



表1 冷链物流仓储中心内部功效划分

1.2 冷链仓储中心功效区综合相关度剖析

冷链仓储中心的路线图如图1所示 。

凭据作业路线图可以得出冷链仓储中心功效区间物流关系与非物流关系,进而得出综合关系如表2所示 。

1.3 功效区面积估算

凭据剖析的功效区综合关系,结合货运量数据和相关参考文献,得出相应功效区所占总面积的百分比,功效区面积估算公式如下:

(1)存储区面积

图1 物流作业线路图

图1 物流作业线路图  


  

表2 功效区综合关系密切度品级划分 



表2 功效区综合关系密切度品级划分

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其中:G为冷库存储容量,k A;H为冷库净高度,m ;γ为冷库容积利用系数 ;θ为产品盘算密度,k A/m3 。

(2)暂存区面积、加工区面积

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其中:k为岑岭波动系数,η为需要进行流通加工所占货物的比例,Q为存储货物总量,T为事情周期,u为单位面积货物处理量,一般取值为1 。

(3)其他区域的面积盘算

冷链物流仓储中心的主要功效区为物流作业与基地或其他交易区,其他区域可视为辅助性区域,可通过辅助指标来估算区域面积,公式如下: 。式中:a为生产用地占总面积的比例系数 ;S为生产区面积,m2 。由于辅助区域很难凭据物流量进行盘算,可盘问相关参考文件 。

2 构建目标函数

SLP在实践中受到较多的科研人员的主观影响,得出的结果各有差别,需要进行革新 。革新后的SLP剖析流程图如图2所示 。

为了更好地研究冷链仓储结构优化问题,将做以下假设:冷链仓储中心和各功效区形状简化成矩形 ;功效区安排时按从上到下,从左往右进行安排 。简化的数学模型如图3所示 。

图2 革新后的SLP剖析流程图

图2 革新后的SLP剖析流程图  


图3 功效区数学模型

图3 功效区数学模型   


图中:L和W划分代表仓储中心的长和宽 。xi和yi体现功效区i在xy轴上的中心点坐标,li和wi体现功效区的长度 。

模型建立后,搭建多目标优化函数模型 。首先满足各功效区总物流强度最� 。�

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式中:aij体现两个功效区间的关联因子,由表3进行界定,m是功效区数量,cij体现i和j之间的物流量 。

  

表3 功效区之间关联因子的界定



表3 功效区之间关联因子的界定

为了盘算简单,可将式(3)转化为求最小值问题:

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其次,要满足物流搬运本钱总和最� 。�

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式中:fij体现i功效区和j功效区之间物流搬运频率,dij为相应功效区间的距离,qij为i功效区和j功效区之间的搬运用度,但在差别功效区搬运的货物均为生鲜果蔬,所以在差别功效区间搬运的用度所差未几,故忽略qij,可设置为常数,这里设置为1 。

功效区i和功效区j间距离公式:

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将多目标函数模型转换成单目标函数,将式(4)和式(5)划分付与合理的权重即可完成单目标函数的转化,求解得出目标函数的最小值:

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式中:ω1和ω2为各式的权重,要求满足ω1+ω2=1 。

约束条件:横纵向摆放的功效区总宽度和长度不可凌驾整个仓储中心的宽度要求,并且与仓储中心四周留出距离 。

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各功效区之间不重叠并且有最小空隙:

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式中:dxij和dyij体现i功效区和j功效区的最小间距,N是一个足够大的整数 。

3 实例验证

浙江义乌某公司冷链物流仓储中心占地面积约为55 000平方米 。长度约为650米,宽度约为850米,单层结构,共有如前文剖析的12个功效区 。各个区的面积由前文的盘算公式可以得出 。遗传算法相关参数取为:种群数量为300 ;交叉概率为0.8 ;变异概率为0.2 ;最大迭代次数为100次 。运用MATLAB仿真,可以得出遗传算法迭代图如图4所示 。

由图4可以获得,在55代左右,函数趋于稳定,得出最优解 。得出的最佳染色体为318 10 4 2 6 5 9 7 1 11 121,记为计划1 。

接纳SLP单独得出的计划记为计划2,排序为1013 9 6 4 2 7 5 8 11 1 121 。

图4 遗传算法迭代图

图4 遗传算法迭代图   


进行计划的评价,将所得结果与原仓储中心结构相比 。本文运用条理剖析法和模糊综合评价法进行评价 。具体流程图及评价准则如图5和图6所示 。

图5 评价流程图

图5 评价流程图  


图6 评价准则图

图6 评价准则图  

向冷链中心的事情人员发放30份问卷并全部接纳,按上述流程得出的最后评分划分为:计划1,4.12分 ;计划2,3.25分 ;原计划,2.58分 。

最后得出结构示意图为图7和图8 。

图7 冷链仓储结构优化结果图

图7 冷链仓储结构优化结果图 


图8 冷链仓储结构优化仿真结果图

图8 冷链仓储结构优化仿真结果图  


4 结论

本文在满足冷链仓储中心加工任务的基础上运用SLP要领和遗传算法相结合的要领对冷链仓储中心的结构进行优化 。构建最小物流强度和最小物流搬运本钱的多目标函数模型,运用增加权重的要领将多目标函数模型转换为单目标函数模型,并进行仿真 。仿真结果标明迭代次数在55代左右,目标函数趋于稳定,得出最佳染色体,从而得出各功效区相对位置 。再凭据面积估算公式盘算出各功效区面积巨细,从而得出具体的园区结构 。优化后的结构降低了物流本钱和货损率 。SLP是成熟的计划结构问题的要领,但有缺乏,在实践中依赖研究人员的经验,所以需要与其他优化要领一起使用做定量剖析,得出的结果越发客观,物流效率更高 。


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