多層規劃在生鮮農產品冷鏈物流供應鏈中的應用

文/壽建敏 馮春新

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多層規劃在生鮮農產品冷鏈物流供應鏈中的應用

文/壽建敏 馮春新

摘 要：在全球化競爭激烈的環境下，為提高冷鏈物流企業的競爭力，強化對供應鏈的管理將是一種必要的趨勢。本文對生鮮農產品供應鏈中的生產商、經銷商及消費者構建了三層規劃模型，探討在合作環境下農產品質量、供應商及經銷商提供的服務水平變化對各層的影響，并利用MATLAB給出了算例及分析。分析認為，在保證消費者滿意度的情況下，生產商、經銷商對產品質量及服務的把控能較大程度地影響自身利潤，且能做出最佳的生產、配銷及庫存決策。其中經銷商無論是在提高還是降低產品質量及服務標準，都比生產商更影響自身的收益。

關鍵詞：農產品冷鏈物流；多層規劃；供應鏈

隨著十三五規劃出臺對冷鏈物流行業的重視以及國家“除貧”力度的加大，各大電商紛紛瞄準生鮮農產品市場這塊大蛋糕，農產品冷鏈物流已悄然興起，成為將農村、農業、農民與城市、工商業、城市居民緊密聯系在一起的領域。農產品物流，是指為了避免可食用農產品的營養成分流失和腐爛變質等情況發生，進而人為采取的一種將其生產、儲運、銷售等環節始終置于特定低溫環境下的一種供應鏈系統[1]。由于供應鏈系統較為復雜，一方面，在信息不對稱下，產品從供應商到消費者會經由多級供應商、制造商、經銷商及零售商等多個節點企業，且節點企業的地位并不是平等的[2]；另一方面，農產品由于其產品自身特性，在運輸過程中較多的環節不僅造成損壞，嚴重的還導致價格步步升高。因而農產品冷鏈物流遭遇著市場大、成本高、利潤薄的發展窘境。因此如何協調供應鏈中各節點企業，以降低農產品成本，促進農產品冷鏈物流業的發展顯得尤為必要。多層規劃作為一種分布式決策問題研究方法，是假設某決策者及其下屬有各自的決策變量和目標函數，決策者可以通過其決策對其下屬施加影響，而下屬則有充分權限決定如何對其各自目標進行決策，且這些決策又將對其領導和下屬產生影響。由于供應鏈整體決策呈遞階結構，信息逐層交互，與該研究方法十分契合且在供應鏈中的適用性已被論證、應用[3][4][5][6]，因此本文采用多層規劃方法來研究冷鏈物流供應鏈問題。

1.農產品冷鏈物流各層主體設定

從完整的供應鏈上來看，其鏈上的成員是多層次的。但冷鏈物流供應鏈系統由于其產品的保鮮特殊性，因而在供應鏈上節點企業越少越好；在目前互聯網+的時代，生鮮電商020模式已成為主流，如天貓、京東、一號店等電商平臺，而“菜管家”一類的專業型企業，則直接開創了P2B2F的模式（即農戶+公司+消費者）[7]，因此本文以生產商、經銷商和消費者作為研究對象，建立冷鏈物流三層規劃模型：下層為消費者，以效用[8]最大化為目標；中層和上層分別為經銷商和生產商，兩者均以利潤最大化為目標。由于產品質量和服務水品能較大程度地影響銷售量[9]，所以需要考慮質量和服務因素，本文用顧客滿意度模型[10]來刻畫。

2.模型參數及變量設定

表一 符號表

表二 參數表

表三 變量表

3.多層供應鏈模型的建立

模型中，（1～1）式表示考慮產品質量和服務后的生產商利潤表達式，CSItpdm為單位時間內經銷商對生產商提供的產品m的滿意度指數，CSItpdmav為經銷商對生產商提供的產品m的最低滿意度指數，CSItpdmgv為經銷商對生產商提供的產品g的最高滿意度指數；（1～2）式為生產商的利潤表達式，CSItpdm為單位時間內消費者對經銷商提供的產品g的滿意度指數，CSItpdmav為消費者對經銷商提供的產品g的最低滿意度指數，CSItpdmgv為消費者對經銷商提供的產品g的最高滿意度指數；（1～3）表示經銷商的第t期產品庫存量等于第t～1期產品庫存量加上第t期生產商配送的產品量減第t期經銷商配送到消費者的產品數量；（1～4）為第t期經銷商配送到消費者的產品數量等于消費者的需求量；（1～5）式為消費者效用函數，其中αm∈（0,1）反映消費者對第m種產品和購買數量的偏好，βm∈（0,1）反映消費者對第m中產品滿意度的偏好（產品質量和服務水平），αβm=1；Am(＞ 0)代表第m種產品市場成熟度對消費者的影響，Rm(＞ 0)代表消費者對第m種產品支出的敏感系數；（1～6）表示第t期生產商的庫存量等于第t～1期末產品庫存量加上第t期生產商生產的產品量減去第t期配送到經銷商的產品數量；（1～7）表示生產商配送到經銷商的產品數量，大于生產商為滿足成本需要所需的最低配送要求的產品數量，小于生產商配送設備的最大配送量；（1～8）表示生產商對經銷商的產品價格大于生產商的成本價格，小于經銷商所能接受的最高價格；（1～9）表示經銷商配送給消費者的產品數量，在成本限制下應大于最基本的配送量，小于經銷商配送設備的最大配送量；（1～10）為經銷商對消費者的產品價格應大于經銷商的成本價格，小于消費者所能接受的最大價格；（1～11）表示生產商的生產數量由于規模、設備等限制應小于某一最大生產數量；（1～12）表示生產商的產品庫存，應小于經銷商的庫存最大容量，大于生產商為保持經銷商面臨的臨時需求所維持的最小庫存量；（1～13）表示經銷商的庫存量，應小于經銷商的最大庫存容量，小于為滿足消費者的臨時需求而維持的最低庫存量。

4.多層供應鏈模型求解

對于多層規劃的求解方法，國內外學者提出了不同的解法，如國外學者Bialas[11]，W.F和Falk，J.E[12]對于三層規劃問題運用的是“Kth～BEST”算法，國內學者則多采用模糊數學集合理論的隸屬函數來運算，如李應、楊善林[13]等。

本文由于模型的特殊性采用粒子群算法同時結合模糊數學方法來解答，其求解步驟如下：

步驟1 各層依據自身目標函數和約束條件求解最優解，并計算最低目標滿意值，如果求解結果各層均可接受則求解過程結束，否則進入步驟2；

步驟2 所有決策者將步驟1計算的結果作為一種隸屬函數的修正信息調整確定各自目標隸屬函數u（ x），i=1，2，3，并且上層決策者向下層決策者提供其決策變量滿意度函數；

步驟3 求解模型（2），若所有決策者對于規劃解滿意，解題過程就此停止；否則進入步驟4；

步驟4 若有任何一方不滿意，則此決策者或其他各方皆可以調整各自目標隸屬函數或滿意度水平。例如第一層決策者對目標或決策變量結果不滿意，則其調整目標（或決策變量）隸屬函數或滿意度水平，并提供給第二層決策者；第二層決策者相應修正自身的隸屬函數或滿意度水平，并向下層提供新的隸屬函數或值。

步驟5 求解修正后的模型，直至所得結果各方都能接受為止，否則進入步驟4。

5.算例分析

假設有一家黃花魚生產商與一家經銷商，在三個進貨期內銷售給一個消費者。設定購買方對購買產品的各個指標的評價總分為5分，以2.5分代表平均分（恰好滿意度水平：對銷售額無任何影響），生產商提供的價格為8，經銷商提供的價格為20。假設消費者和經銷商購買后的滿意水平最后為1.6、2.5和4.2三種情況。當各層模糊數學隸屬函數最低滿意度設定為0.8、0.75、0.7時，利用MATLAB我們得到各種情況如下結果：

CSI　= CSI　=1.6tpcm　tpdmCSI　= CSI　=2.5tpcm　tpdmCSI　= CSI　=4.2 tpcm　tpdm X1t3907 3554 3475 3725 3627 3423 3776 3306 3813 Y1t4000 4000 4094 4351 4187 4080 4190 4203 4440 Z1t3349 4021 3728 3360 4333 3929 3265 4889 3676 U　=36246maxU　=58943.64maxU　=93139.1 max M　=58539.04maxM　=81173.25maxM　=155898.05 max L　=60.8808141840maxL　=80.122110998maxL　=65.17865227 max Y2t1000 1137 2089 1626 2186 2004 1414 2311 2938 Z2t3383 2001 2000 1626 2186 2843 2075 2761 2000

分析三組對照數據可知，當生產商提高產品服務和質量水平時，隨著購買方的評價值升高，可以看到生產商和經銷商的最大利潤值都有較大幅度增長。這種增長表現為生產商、經銷商在調節各期的制造量、庫存量和進貨量、庫存量。同時，當產品服務及質量水平變化時，會對生產商和經銷商的利潤產生不同影響，產品服務及質量水平每降低1%，生產商利潤減少1.11%，經銷商利潤減少0.69%。當產品質量及服務水平每提高1%，生產商利潤增加0.85%，經銷商利潤增加1.59%。可見，經銷商相比于生產商在考慮整體最優狀態下，無論是提高還是降低產品質量及服務標準都要更有收益，這一方面是因為經銷商相對生產商而言，成本要小很多；另一方面經銷商直接和消費者對接，對銷售利潤產生最直接的影響。因此，為了提升生產商和經銷商的利潤水平，雙方維持良好的產品質量和服務水平具有十分重要的作用，其中經銷商尤為如此。

6.結論及建議

在全球化競爭激烈的環境下，為提升冷鏈物流各企業競爭力，強化對供應鏈的管理將是一種必要的趨勢。本文利用三層規劃模型對冷鏈物流供應鏈中的上游、中游和下游進行了成本分析，在考慮服務和質量因素后，生產商應該不斷優化產品價格、質量和服務水平直到系統最優化。通過系統優化促進冷鏈產品市場發展，從而促進第三方冷鏈物流企業的發展。而經銷商應該維持上游提供的產品質量水平，并對消費者提供優質的服務以提高下游的滿意度。由于經銷商在提高或降低產品質量及服務水平中收益更多，因此需承擔更多的責任。在供應鏈整體最優狀態下經銷商應起主導作用，在生產商、經銷商、消費者三者之間構建最直接的溝通和反饋機制，以此解決產品質量及服務水平問題。

（作者單位：上海海事大學科學研究院）

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