基于CFLP模型的電網企業物資倉儲網絡布局優化

摘 要：合理的電網企業物資倉儲網絡不僅能提高物流運作效率、降低倉儲成本和配送成本，還能實現整個電網物流體系的效率提升。針對電網企業物資倉儲網絡布局現狀，分析電網企業物資倉儲網絡存在的問題和優化要求，構建CFLP模型，選擇適合的倉庫位置作為配送中心，達到使得倉儲和配送成本降低的目的。利用LINGO軟件求得配送中心集合。最后通過算例說明模型應用的可行性和有效性。

關鍵詞：電網企業;物資倉儲網絡;CFLP模型

中圖分類號：F270 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）31-0020-02

引言

物流網絡布局規劃是指在一定層次和地區范圍內確定物流網絡（物流通道、物流節點）合理的空間布局方案，其中物流節點選址是重點。國際上對物流節點選址的研究已有多年歷史，在理論和實踐方面都取得了很多成績。例如，Geoffrion和Grave把傳統的固定費用選址問題模型擴展到了包括從工地到物流中心以及到多個市場的裝載貨量的模型[1];Francisio Barahona等針對電腦配件的分銷倉庫網絡問題，提出整數規劃模型[2];Weibing Weng等從供應鏈角度考慮提出多目標地址決策模型[3]。

國內對物流節點選址方面的研究起步較晚，主要研究集中在交通網絡和快遞服務領域。在交通網絡領域，如雙層模型[4]、四因素法[5];在快遞服務領域，如層次聚類分析法[6]，混合整數規劃模型[7]。近幾年，國內對電網企業物資倉儲網絡開始研究。李婷等提出雙層選址模型[8]，模型中倉庫的需求量以倉庫面積表示，由于倉庫面積受物資體積、形狀、擺放方式及倉庫內布局等多因素影響，因此用倉庫面積表示倉庫需求量誤差較大。歐安杰等提出“一級倉+急救包”省級物流網絡的分級管理模式，針對中心倉庫的布點優化，采用中心倉庫布點和急救包配置兩層優化[9]，模型中的中心倉庫布點優化以倉庫建設改造投資最少，沒有考慮到配送成本。本文采用CFLP模型，該模型可以在配送中心的能力有限制，而且需求點的位置和需求量以及備選配送中心的數目均已確定的情況下，從配送中心的備選地點中選出總費用最小的、由多個配送中心組成的配送中心集合。

一、電網企業物資倉儲網絡布局現狀分析

電力物資種類繁多，電網企業針對各種物資需求特性的不同采取分級存儲方式。隨著電力的不斷發展和物資集約化管理體系的構建，倉儲網絡存在的問題顯現出來，主要表現為：有些倉庫空置率很高，有些倉庫則不能滿足倉儲需求，造成了倉庫利用率低，綜合效果差;有些倉庫建成年代久遠，規劃建設不統一，也不合理，造成了運營及人員成本的增加，且不利于物資的集中管理。

二、電網企業物資倉儲網絡布局優化原則

本文主要考慮中心庫、周轉庫（統稱為配送中心）的數量、位置及配送服務范圍。其中中心庫作為倉儲網絡的樞紐，負責所屬省通用物資資源的集中儲存與配送，向周轉庫、倉儲點進行補庫;周轉庫作為倉儲網絡的中轉，主要承擔所屬地（市）范圍內運維物資、備品備件、廢舊物資、可用退役資產等儲存任務。電力物資的需求特征可概括為需求頻率低、配送時間要求高。此外，集中大規模倉庫比分散、小面積的倉庫物資、人員管理成本更低、對物資需求的效應效率更高。配送中心作為倉儲網絡的中轉，定期向需求點實施配送業務。

三、電網企業物資倉儲網絡CFLP模型構建

CFLP（Capacitated Facility Location Problem，固定容量設備選址問題）模型是由反町洋一首先提出的，是利用運籌學中的非線性規劃求解選址問題。CFLP模型的目標是求得使總費用最低的配送中心的集合。假設系統滿足條件：配送中心容量和需求點需求量與庫存物資金額成正比。

建立CFLP模型：

目標函數為：

min（U）=■■hsi jxsi j （1）

條件：

■xsi j≤Dj，j=1，2，…，n " （2）

■xsi j≤Mi，i=1，2，…，k " "（3）

0≤xsi j，i=1，2，…，k，j=1，2，…，n " （4）

式中，U為總運費;hsi j 為表示從配送中心si到需求點j的單位運輸費用=單位運費率*運輸距離（根據實際情況設定單位運輸費率）;xsij為表示從配送中心si到需求點j的運輸量;Mi為表示配送中心si的容量;Dj為表示需求點j的需求量。

針對上述優化問題，利用LINGO軟件進行求解。

四、應用實例

某電力公司在某地區有7個需求點（H1-H7），有4個配送中心。因集約化需要，準備從這4個候選配送中心選取若干個配送中心，并且選取的配送中心能夠滿足該地區7個需求點的需求，使得總成本最小。設單位運輸費率為1，已知各配送中心到需求點的距離和需求點的采購金額及配送中心容量金額（如表1所示）。

需求點的采購金額和配送中心容量金額及

表1 " " " " " " " "配送中心到需求點的距離 "距離單位：KM

用LINGO編程：

model：

sets：

P/P1 P2 P3 P4/：supply;

H/H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7/：demand;

link（P，H）：c，x;

endsets

data：

supply= 480 360 530 210;

demand= 160 80 100 120 200 180 60;

c=27 24 29 20 19 16 3

25 31 28 19 18 15 3

" " 46 59 50 38 38 35 19

" "20 28 26 15 14 9 " 7;

enddata

min=@sum（link（i，j）：c（i，j）*x（i，j））;

@for（H（j）：@sum（P（i）：x（i，j））=demand（j））;

@for（P（i）：@sum（H（j）：x（i，j））lt;=supply（i））;

end

求解的結果列表（如表2所示）：

需求點的采購金額和配送中心容量金額及

表2 " " " " " " "配送中心到需求點的配送金額

可知，配送中心選址為P1、P2、P4，其中配送中心P1的配送范圍是需求點{H2，H3，H4，H7}的集合，配送中心P2的配送范圍是需求點{H1，H4，H5}的集合，配送中心P4的配送范圍是需求點{H1，H6}的集合，最小配送成本為16 440萬元。

結論

根據電網企業倉儲網絡布局現狀和要求，構建了CFLP模型優化方法并運用LINGO軟件求解該模型。確定了電網企業配送中心的選址，降低了電力物資倉儲成本和配送成本，提高了電網企業管理和服務水平。

參考文獻：

[1] "Geoffrion A.M.，Graves G.M.，Multicommodity distribution system design by benders decomposition，Management Science.20 （1974）

822-844.

[2] "Francisco Barahona，David Jensen，Plant location with minimum inventory，Mathematical Programming.83 （1998）101-111.

[3] "Weng W，Yang G，Zhang Y，et al.Multi-objective plant location decision model from the view of entire supply chain[C]//Natural

Computation （ICNC），2011 Seventh International Conference on.IEEE，2011，3：1256-1259.

[4] "陳群，史峰，龍科軍.城市軌道交通網絡布局的雙層優化模型[J].中南大學學報，2008，（3）.

[5] "蘇國輝，吳群琪，陳文強.基于四因素法的公路交通網絡布局優化模型[J].長安大學學報，2012，（5）：85-90.

[6] "李波.快遞企業服務網絡布局優化研究[D].北京：北京交通大學，2010.

[7] "張玉環.基于離散粒子群算法的快遞公司城市多級配送網絡布局優化[J].商場現代化，2012，（16）：26-27.

[8] "李婷，胡慶東，張國英，馬湘.電力物資倉庫布局選址問題研究[J].物流科技，2011，（7）：62-65.

[9] "歐安杰，謝曉文.省級電網企業物流網絡布局優化方法及建設探討[J].中國電業，2013，（4）：57-60.

[責任編輯 " 吳高君]