汽车零配件配送中心选址——基于碳排放运用Lingo建模

(西南林业大学 云南 昆明 650224)

一、引言

汽车物流能够体现物流领域中科学性、高端性，是涉及上万种汽车零配件的运输和管理。提高物流运作的效率，来降低物流运输成本，是汽车制造企业的重中之重。配送是汽车物流整个过程中的关键环节。汽车物流配送中心的现代环建设是企业提高效益和减小能耗的关键一步。王想想等[1]以配送中心成本最低，冷链食品耗损最小化为目标，采用遗传算法作为实证方法来建立合理模型获得比Lingo更加精确地解集。李美龙等[2]根据第三方配送中心选址的特点，采用第三方物流配送中心的双层设计方法，建立了模糊数学原理的模型。有利于解决顾客配送中的矛盾。朱嘉徵等[3]采用双层规划的模型来解决上海汽车乘用车公司临时工厂选址不当，配送成本过高以及不及时等问题。主要建立模糊环境理论的双层规划模型来求解。刘云鹏等[4]建立离散模型不仅优化运输模型中运输成本还可以减少仓储模型中的仓储成本。也采用AHP模糊综合评价法来构造模糊变换对模糊事物或现象实施总体评价，得到评价综合评价值。

二、Lingo模型建立和求解

(一)模型建立。文中模型建立的依据是，配送中心固定建设配用、工厂到配送中心以及配送中心到需求点的运输费用和碳排放的费用最低。企业回收周期的长短也由配送中心的建设成本有关。建立的模型如下：

目标函数：

(1)

约束条件：

(2)

(3)

(4)

(5)

aij≤xi，∀i∈I，∀j∈J

(6)

aij∈{0,1}，∀i∈I，∀j∈J

(7)

xi∈{0,1}，∀i∈I

(8)

(二)模型求解和验证

模型应用Lingo计算求解，对配送中心选址进行验证。

1.数据验证。文中对安徽省17个城市，蚌埠市、淮南市、马鞍山市、淮北市、铜陵市、合肥市、安庆市、黄山市、滁州市、阜阳市、宿州市、巢湖市、六安市、亳州市、池州市、宣城市进行配送中心算例验证。算例介绍如下：将蚌埠市、淮南市、马鞍山市、淮北市、铜陵市依次选定5个备选点，备选点的编号为I={i1,i2,i3,i4,i5}，要从这5个备选点中选择不超过4个点作为配送中心，往另外11个需求点配送，需求点为合肥市、安庆市、黄山市、滁州市、阜阳市、宿州市、巢湖市、六安市、亳州市、池州市、宣城，编号依次为J={j6,j7,j8,j9,j10,j11,j12,j13,j14,j15,j16}。成本预算控制在100万以内，算例中要涉及到配送中心的容量限制、固定碳排放量、配送中心建设成本如表2.1，各个城市经纬度坐标如表2.2。

表2.1 配送中心的容量限制、固定碳排放量、基建建设成本

表2.2 各个城市的经纬度

表2.3 各个备选点到需求点的运输费率单位[元/(M3×km)]

表2.4 各个需求点的需求量

2.模型程序的运行和求解。本文以多目标规划方案建立模型，旨在汽车零配件配送中心时，固定建设成本和配送成本最低、碳排放量最少为要求。首先把(2.1)作为主要目标函数进行求解，主要求配送中心固定建设费用、备选点和需求点的运输费用、碳排放费用最低。其实就是将多目标优化问题转化为单目标多因素优化问题。用改进的模型来求解z1最佳的选址位置，最佳的选址方案和指派路径由多因素综合决定。选址模型考虑碳排放求解。选定模型参数λ=0.133，把碳排放的总量产生的费用考虑进去，通过模型计算总成本。运行模型可得：

图2.1 考虑碳排放的选址总成本Lingo求解界面

图2.2 考虑碳排放的选址决策变量aij

图2.1全局最优解是求解目标(Global Opt)，图2.2决策变量的求解结果。

表2.5 考虑碳排放选址模型成本

碳排放量的影响因素充分考虑到，那么配送中心建立的总成本是96.90万元。碳排放的费用6.12万元。图2.3考虑碳排放的配送选址路径图。

图2.3 考虑碳排放的配送选址路径图

三、模型结果分析

把配送中心碳排放量考虑进去，在经济上是降低固定碳排放放费用、运输过程中碳排放费用，但是从环境角度来看，为生态环境建设和稳定的经济发展做出贡献。