木材運輸優化研究

摘 要：木材運輸是木材物流的核心環節，是將木材采伐與木材的銷售有效連接的紐帶。我國木材物流發展相對緩慢，木材供應鏈整體效率受到制約，用系統的思想，應用數學規劃與非傳統算法研究木材運輸及物流中心選址等木材物流系統核心問題，并利用先進的計算機技術、網絡技術與空間信息技術，開發決策支持系統與信息平臺，有利于提高木材物流管理水平，節約物流成本，增強森工企業的綜合競爭力。本文旨在研究木材

1 木材運輸的概念

木材運輸是木材物流的核心環節，指從林區中的樹木伐倒后至送達需求者手中的全部運輸作業。包括山區的集材運輸、從集材地到貯存地的運輸、從貯存地到消費各環節的運輸等。這些集運材過程通常需要多種運輸方式和運輸工具進行聯合運輸和相互協調才能完成，與其它物資的運輸相比較，木材運輸更為復雜。

2 木材運輸優化的意義

木材物流是指在木材供應鏈運作中，為滿足客戶的木材需求，實現木材高效率、低成本的流動和儲存，對木材、服務及其相關信息在采伐跡地和需材客戶之間進行的計劃、執行和控制的過程.在一定的時間和空間內，所有與木材實體流動相關的人員、物資、信息與活動等相互聯系和相互制約所形成的具有特定功能的統一整體即為木材物流系統。

木材生產的季節性與木材消費的全年性、木材生產的地域性與木材消費的全國性這是木材產業中兩個不可避免的矛盾，這種時間和空間上的差異只能通過木材物流來解決。而隨著我國經濟的發展，城市化進程的加快以及家具業、人造板業等木材加工業的發展，木材及其制品的消費將逐年增多，拉動木材需求的因素越來越強[1]，林產工業是我國國民經濟的支柱性產業，木材物流系統作為林產工業的重要組成部分，只有對該系統進行深入研究與優化才能為木材物流管理者提供科學的決策支持，才能進一步促進我國木材產業的發展。

3 木材運輸中優化方法的應用

3.1 線性規劃在木材運輸優化中的應用。何希豪應用線性規劃，在運輸總成本最小的前提下建立了數學模型，對汽車運輸木材車輛組織和配車方法進行了研究。在保證林場生產任務量的情況下，以用材費用最小為目標建立數學模型[2]。張景華以運材總成本最小為原則，建立了林區木材運輸生產計劃管理的線型規劃數學模型，用以安排運材汽車調度的問題[3]；通過線性規劃方法確定具體運材車輛、降低每立米木材運輸成本。在運材線路線路限制的情況下優化使用運材車輛，這對于資源的有效利用和節約成本都是行之有效的。

3.2 模糊綜合評判確定林區公路最佳路線方案。所謂模糊綜合評判是利用模糊集理論對受多種因素所影響的事物或現象，根據所給的條件（評判標準和實測值），經過模糊變換后，對每個對象賦于一個非負實數——評語結果，再據此排序擇優的一種方法。應用此法進行方案評價的主要步驟如下：

（9）綜合評判，確定最佳方案。根據各備選方案的優先度Sk 的大小，進行優先順序排列，選出最佳方案。

3.3 基于遺傳算法的木材運輸方案優化技術

遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一種根據生物進化引出的強大啟發式搜索和優化方法，它借用了生物遺傳學的觀點，通過自然選擇、遺傳、變異等作用機制，實現各個個體的適應性的提高。具有全局優化性能、通用性強、且適合于并行處理的算法。以木材運輸費用最小為目標函數，結合其約束條件構建了木材運輸問題數學模型。并結合實例，應用遺傳算法對模型進行了計算，結果證明遺傳算法能夠方便地求解較復雜的木材運輸問題。

遺傳算法求解問題的運算包括以下過程：

步驟一，初始化：隨機產生M個染色體（表示問題的解），構成初始種群，設定迭代總次數為 T。

步驟二，個體評價：評價當代種群中各個染色體的適應度。

步驟三，選擇運算：將選擇算子作用于群體，產生新種群。

步驟四，產生新種群：將交