3.2 运输线路的选择 3.2.1运输线路的选择原则 3.2.2运输线路的选择应考虑的因素 3.2.3 运输线路的选择方法
3.2.1运输线路的选择原则
3.2.1运输线路的选择原则 1 费用最小原则 从工厂到运输线路选择的据点的输送费用是随着运输线路选择的据点的规模的上升而增多。 运输的营运费、在库维持费、收发货处理费与运输线路选择的据点数成正比例关系,一般而言据点数目越多,费用越多。 物流的总费用曲线是一个凹性函数,即在一定的据点数目范围内,物流总费用会随着运输量的增多而下降。但是在经过一定的均衡点后,物流的总费用反而会随着运输时间的延长而上升。
2 动态性原则 许多与运输线路选择相关的因素不是一成不变的。例如,客户的数量、客户的需求、经营的成本、价格、交通状况等都是动态因素。 在设置运输线路选择时应该以发展的目光考虑运输线路选择的布局,尤其是对城市的发展规划应该加以充分的调查与咨询。 对运输线路选择的规划设计应该具有一定的弹性机制,以便将来能够适应环境变化的需要。
简化作业流程原则 3 减少或消除不必要的作业流程 在设计运输联络时,应以直达运输、尽量减少中间的换装环节
4 适度原则 合理规划运输线路应考试物流费用的构成,如商品由工厂到物流中心的输送费、物流中心的营运费、配送费、在库维持费、收发货处理费等 在运输线路选择的布局与选址问题上,我们可以将总投资限额,把总投资最低、营运成本最低、配送费用最低作为求解目标,建立数学模型或利用线性规划方法求得最优解 在设置方案上,应设计出多种方案,采用决策最优化的原则,经过分析比较,选出最佳方案
3.2.2运输线路的选择应考虑的因素 成本因素是指与直接成本有关的、可用货币单位衡量的因素 成本因素 非成本因素是指与成本无直接关系,但能够影响成本和企业未来发展的因素。 非成本因素
成本因素 1 建设成本和土地成本 营运成本 固定成本 运输成本 运输成本是指运输企业在进行运输生产过程中发生的各种耗费的总和。运输距离的远近、运输手段、运输方式(整车运输还是零担运输)等对运输成本有直接的影响。 营运成本是指运输线路选择成后所需花费的各种可变费用。包括所选线路的动力和能源成本、劳动力成本、利率、税率和保险、管理费用和运输工具设备维修保养费用等。 运输线路建设成本和土地成本是指在对土地的征用、道路建设等方面所需要的费用。 固定成本主要指运输线路选择后进行运作所需的设备等费用支出,主要有运输工具、线路维护、装卸机械、信息管理系统等的相关费用。
2 非成本因素 政策法规因素 环保因素 交通因素 一方面要考试现有交通条件,运输线路是否靠近现有的交通枢纽或不久的将来会在运输线路附近兴建运输中心;另一方面,交通也要同时作为布局的内容。 运输车辆对环境的污染要充分考虑。 要到相关部门进行咨询,查清所选地区在未来是否会作为他用或受到交通限制。
3.2.3运输线路的选择方法 2 单一路线的选择问题 多起讫点的多条路线的选择问题 起讫点重合的路线的选择问题
1 起讫点不同的单一路线选择问题 对分离的、单个始发点和终点的网络运输路线选择问题,最简单和直观的方法是最短路线法。网络由节点和线组成,点与点之间由线连接,线代表点与点之间运行的成本(距离、时间或时间和距离加权的组合)。初始,除始发点外,所有节点都被认为是未解的,即均未确定是否在选定的运输路线上,始发点作为已解的点,计算从原点开始。 ? 计算步骤
☆一般计算步骤: (1)第n次迭代的目的。寻求第n个距起点最近的节点,对n =1,2, ……重复此过程,直到所找出的最近的节点是终点为止。
☆具体计算步骤: 例:图3-1所示的是一张公路网络示意图,其中A是始发点,J是终点,B,C,D,E,F,G,H,I是网络中的节点,节点与节点之间以线路连接,线路上标明了两个结点之间的距离,以运行时间(分)表示。要求确定一条从起点A到终点J的最短的运输路线。 80 B 74 C A 74 338 B 56 120 116 122 338 E F 40 G 80 146 116 J 122 38 140 H I 38
列出一张如表3-1所示的表格 第一步,从未解节点出到已解节点(即A节点)距离最短的节点(即B点)作为候选节点,由于只有一个候选节点,所以它成为已解节点,它到起点的最短距离为80。这时,已解节点有A和B,直接与A、B相邻的未解节点有C、E、H。 第二步,从未解节点C、E、H中找出到各已解节点A、B距离最短的节点为候选点,即为E点。由于只有一个候选点,所以,它成为解节点。E点到起点的最短距离为128。这时,已解节点有A、E、B,与它们相邻的未解节点有C、F、H。 第三步,从未解节点C、F、H中找出到各已解节点A、E、B距离最短的节点作为候选节点,即是C、F、H三个节点。计算候选节点到起点的距离,将距离值最小的相应候选点作为已解节点。计算可知,F到起点的距离(即208)最小,F节点成为节点。 重复上述过程,直到终点J成为已解节点,即第八步。从起点A到终点J的最短距离是344,其应的最优路线为ABCDJ。
表3-1 最短运输线路计算表(1) 步 骤 已解结点 未解结点 相应距离 第n个最近节点 最短距离 最新连接 1 A B 80 AB* 2 E 128 80+56=136 AE 3 H C 338 80+74=154 154 BC* 4 F D 128+80=208 154+74=228 208 EF 5 G 128+146=274 208+40=248 228 CD*
续表3-1 最短运输线路计算表(2) 步 骤 已解结点 未解结点 相应距离 第n个最近节点 最短距离 最新连接 6 A E F D H G J 338 128+146=274 208+40=248 228+116=344 248 FG 7 I 208+122=330 248+38=286 274 EH 8 248+116=464 344 DJ* *表示最小成本线
2 多起讫点的多条路线的选择问题 如果有多个货源地可以服务多个目的地,那么我们面临的问题是:要指定各目的地的供货地、目的地之间的最佳路径。该问题经常发生在多个供应商、工厂或仓库服务于多个客户的情况下。如果各供货地能够满足的需求数据有限,则问题会更复杂。解决这类问题常常可以运输一类特殊的线性规划算法,即运输方法求解。
案例:某玻璃制造商与3个位于不同地点的纯碱供应商签订合同,由它们供货给3个工厂,条件是不超过合同所定的数量,但必须满足生产需求。图3-2(多起讫点路径问题)是该问题的图示,其中还指明了各运输路线上每吨货物的运输费率。这些费率是每个供应商到每个工厂之间最短路径的运输费率。供求都以吨为单位进行计算。
利用计算机软件TRANLP(这是LOGWARE软件包内的程序,但任何运输方法的软件都能解决该问题)可以解决这个问题,输出结果如下: 最佳供货计划 至: 1 2 3 自: 1 400 0 0 2 200 200 300 3 0 300 0 运送单位总量=1400 最低总成本=6600美元
对该结果的解释如下: 货运计划: 从供应商A运输400吨到工厂1。 从供应商B运输200吨到工厂1。 从供应商B运输200吨到工厂2。 从供应商B运输300吨到工厂3。 从供应商C运输300吨到工厂2。 该运行线路计划的成本最低,为6600美元。 多起讫点路径问题举例如图3-2所示
图3-2多讫点点路径问题 供应商A 供给≤400 工厂1 需求量=600 供应商B 供给≤700 工厂2 需求量=500 供应商C 供给≤500 工厂3 需求最=300 供应商A到工厂1的最佳路径的运输费率,以美元/吨为单位计算 图3-2多讫点点路径问题
3 起讫点重合的问题 物流管理人员经常会遇到起讫点相同的路径规划问题。例如,从某仓库送货到零售点然后返回的路线(从中央配送中心送货到食品店或药店);从零售店到客户本地配送的路线设计(商店送货上门);校车、送报车、垃圾收集车和送餐车等的路线设计。 起讫点重合的路径问题一般被称为“流动推销员”问题,人们已提出不少方法来解决这类问题。如果某个问题中包含很多个点,要找到最优路径是不切实际的,因为许多现实问题的规模太大,即使用最快的计算机进行计算,求最优解的时间也非常长。感知式和启发式求解法是这类问题求解的好办法。 。
实际生活中,可以利用人类的认知模式很好地解决“流动推销员”问题。我们知道,合理的经停路线中各条线路之间是不交叉的,并且只要有可能路径就会呈凸形或水滴状。图3-3举例说明了合理和不合理的路径设计。根据这两条原则,分析员可以很快画出路线规划图,而计算机可能要花许多个小时才能得出。 仓库 仓库 不好的路线规划—线路交叉 好的路线规划—线路不交叉 图3-3合理路线和不合理路线举例
另外,也可以使用计算机模型来寻找送货途中经停的顺序。如果各停车点之间的空间关系并不代表实际的运行时间或距离,那么利用计算机模型方法比采用感知法好。当途中有关卡、单行线或交通拥堵时,尤其如此。但是,尽可能明确各点的地理位置(如使用坐标点)能够减少需要采集的数据量,从而简化问题。然而,一个简单的问题可能就需要上千个距离或时间的数据,计算机的任务就是估计这些距离或时间。目前人们已开发出的计算机程序可以迅速解决空间位置描述的问题,并得到接近于最优解的结果。
(2)空间上不相连的点的问题 如果无论是将行程中的各经停点绘制在地图上还是确定其坐标位置,都难以确立各点之间的空间关系,或者,如果各点之间的空间关系由于前文所提到的实际原因而被扭曲,就应该具体说明每对点之间的确切距离或时间。这里感知法基本上不适用,我们必须借助各种数学方法来解决这类问题。虽然我们可以得到想要的各点间的准确距离或运行时间,但计算程序一般给出的是近似结果。 总之,确定运输路线是较为复杂的问题,尤其是当存在众多限制条件或运输网络结构过于复杂时,人工求解往往是不现实的,必须借助于计算机寻求优化的方案。