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In China, the common distribution system is not yet perfect, and the delivery time for customers is increasingly higg requirements than before, intensive and coordinated distribution have been a urgent problem to be solved to meet the time requirements of the customer time. In response to this problem, the paper introduces“soft time window”into common distribution as well as“hard time window”, and confirms theory study through the establishment of model and analysis of algorithms.Key words: time constraints; distribution; common distribution; time windows0引言我国承担商品物流配送的主体主要还是企业本身，专业物流公司及物流协作所占的比例还很小，物流共同化程度相当低。相比国内的现状，国外物流共同化的比例往往达到80%以上，共同配送已逐渐成为德国、日本等一些发达国家采用较广泛、影响面较大的一种先进的物流方式，它对提高物流效率、降低物流成本具有重要意义1。国外物流企业向集约化、协同化方向发展的一个具体形式就是物流企业之间的合作并建立战略联盟。我国学者在这一方面已进行了研究并取得了一定的成果2-3，但总体来看，效果还不明显，仍需在这一方向上继续努力。除了配送的共同化问题，近些年出现的“消费个性化”趋势使得客户对配送时间的要求越来越高。一些学者在“基于时间竞争”领域取得了一定成果4-7，对于“允许延时”或“不允许延时”等“软时间窗”或“硬时间窗”问题在一定程度上予以了解决。然而，将“软时间窗”和“硬时间窗”同时考虑的问题还未得到解决，更无学者在共同配送领域中应用。本文正是针对这一问题，建立了“基于时间约束的单产品共同配送模型”，旨在对这种既要考虑合作又要基于时间约束的配送问题的解决做一些积极的探索，并为其它领域的时间约束问题提供参考。1基于时间约束的单产品共同配送模型1.1模型描述本模型是单产品的配送模型，是在不考虑配送中心处理时间的前提下，在已有配送中心的基础上选择一个或多个配送中心作为共同配送中心，以此提高配送效率，降低成本。模型中考虑到了被选为共同配送中心的运营固定费用和可变费用以及未被选中的配送中心的维持固定费用，符合实际情况，并为进一步的配送中心整合奠定了基础。另外，本模型在处理时间约束问题上，引入01变量，将“软时间窗”和“硬时间窗”问题同时考虑到一个模型中，加大了模型的适用范围。1.2在单产品共同配送情况下，对模型做如下假设（1）从现有的配送点内选择配送中心；（2）备选配送中心无容量和流量限制；（3）配送中心处理时间为零。1.3模型中的数学符号解释如下1.5模型解释在上述目标规划中，目标函数（1）式包含四个部分：第一部分表述了产品从工厂到配送中心的运输费用；第二部分表述了产品从配送中心到客户的运输费用；第三部分表述了配送中心运营费用，其中包括被选中配送中心1.6算法简介上述选址模型为典型的混合整数规划问题，传统求解混合整数规划优化算法有Newton法、Lagrange法、Kelley法、共扼梯度法、单纯形法、罚函数法等可以得到全局最优解的精确算法4-5。不过，他们对目标函数或变量的要求较严格，只有在目标函数满足特定的限制条件下才可以保证求得全局最优化解。其中变量可以分为连续和离散之分；约束条件有等式和非等式之别；目标函数有线性、凸、可微和非线性、非凸、线性两类。共同配送下的选址问题作为一个网络工程问题是多约束、多变量的非线性规划问题，一般情况下规模较小时，可采用较简单的优化算法得到全局最优解或局部最优解。对于处理大规模多目标优化问题等开放复杂的系统最近越来越多地运用了遗传算法、模拟退火算法和人工神经网络等借助计算机的启发式方法来解决3，因为他们对优化设计目标函数和约束条件的限制较少。2算例某市现有销售同一产品的三个零售商，他们都各自拥有自己的配送中心，只供应自己的零售店。由图1和表1不难看出，若想从工厂将产品运至零售店1至少需要2小时，不能满足“1.9小时内运达且不能延时”的要求。若无此“硬时间窗”要求，可算得总配送费用为57 997.5元。在对业务进行分析和面临越来越大的竞争压力的情况下，他们决定彼此合作建立共同配送联盟。现要求设计一个共同配送选址方案，在满足时间及其它要求的前提下，使得总本例规模较小，采用一般优化方法在LINGO 10.0软件中进行求解，其结果如表3所示。 由表3可知，应选配送中心C作为共同配送中心，此时目标函数为5 033.2元。既解决了零售商1的时间要求问题，又使得总的费用降低了7 660.3元。3结束语本文主要是对配送领域的共同配送问题进行的研究，因为物流共同化已成为德国、日本等一些发达国家采用较广泛、影响面较大的一种先进的物流方式，它对提高物流效率、降低物流成本具有重要意义。本文在对配送中心整合问题进行进一步的研究的同时，针对配送中顾客对时间的要求，将“软时间窗”和“硬时间窗”问题同时考虑到共同配送中，建立了“基于时间约束的单产品共同配送模型”，通过算例证实能够解决具有一般时间要求的共同配送问题。本文所考虑的配送领域仅局限于单产品问题，对于多产品的问题的配送问题未给出明确的解决方案，希望能在进一步的研究中予以解决。参考文献：1 诊断师物流研究会（日）. 物流成本的分析与控制M. 北京：电子工业出版社，2005.2 徐贤浩，马士华，陈荣秋. 供应链绩效评价特点及其指标体系研究J. 华中理工大学学报：社会科学版，2000(5):69-72.3 杨波. 多品种随机数学模型的物流配送中心选址问题J. 中国管理科学，2003(11):45-49.4 Stalk G Jr. Time-the next source of competitive advantageJ. 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