军事融合式物流运输调度节点规划模型分析
刘晓刚，段志云
(陆军勤务学院军需采购系,重庆401331)
摘要： 为有效提高军事融合式物流运输效率,从物流运输节点入手,设计一种新的物流运输调度节点规划模型。首先确定各节点物流需求,以需求子集的形式进行数字化模拟操作,通过确定需求子集,排除当前物流的独立需要；通过对应匹配集进行需求聚类简化,确认当前节点的优先性特征；根据聚类结果,对当前未指定物流顺序的物流节点和不存在的物流约束点进行排序；根据约束条件,确定最佳物流路径,实现物流运输调度节点规划。实验结果表明,应用该节点规划模型后,军事融合式物流冲突率降低超过20%,无阻路径长度差距为37%,证明该模型可以有效提高物流效率,应用优势较强。
关键词： 物流运输；运输节点；调度；需求子集；约束条件
0 引 言
运输调度是物流系统的重要环节,作为物流系统重要分支的军事融合式物流,更应注重物流运输节点的规划。与常规军事任务不同,非战时物流任务一般均为军事融合式物流运输任务,其运输人员、工具、目的性均具有鲜明独特性。因此,军事融合式物流运输是整合地方物流实力,协同军队物流保障能力的重要运输模式,在物资联合配送方面具有积极作用,有助于物流保障的提升,对解决传统单一军事物流效益不高问题具有十分重要的作用[1]。
3.3.1 流域降雨影响分析 椒江为山溪性河流，地表径流的主要补给为降水，其年内分配与降水量基本相应，受梅雨和台风雨影响，径流量的年内分配极其不均匀，主要集中在4～9月，可达年径流总量的四分之三[24].降雨不仅是土壤侵蚀的主要驱动因子，并且作为地表径流的主要补给，携带泥沙入水，为水体悬浮泥沙提供来源的同时也对水体水量提供补充，对水体悬浮泥沙浓度起到稀释的作用.本研究获取椒江流域及周边7个主要气象站点的降雨数据，分析降雨于1995年、2000年、2005年、2010年及2015年的年际变化，及其对流域土壤侵蚀与悬浮泥沙分布的影响(见图5).
从军事融合式物流实践活动中可以发现,军事融合式物流对合理保障物流物资的采购、运输和配给方面具有重要的作用[2]。但近年来城乡环境不断发展、物流配给不断复杂化,导致目前军事融合式物流对部队保障的难度逐渐加大,不少部队的物流建设和物流运输整体效率持续下滑,从整体看物流补充能力较为疲软,急需针对当前物流运输调度特点,引入新的规划方法解决物流运输保障问题。综合目前军事融合式物流运输多项问题数据可以发现,归根到底是由于物流环境的复杂化,导致了传统物流节点规划方法已不能满足物流需要。这其中最重要的影响因素就是车辆匹配问题,物流调度节点需求性的变更,导致物流车辆匹配也需要不断变化。为此,笔者从物流节点运输需求入手,设计了一种建立新型军事融合性物流运输调度节点规划模型,有效提高了物流效率。
1 节点服务需求子集的确定
在军事融合式运输过程中,不同区域需要物流服务的需求不同,有的区域服务需求较多,但匹配性运输车辆数据反而较少[3]。如果进行协同分配,很容易因为服务需求规模较大而导致运输效率低下。为此,模型首先需要确定节点服务需求,以子集的形式进行数字化模拟操作。定义松弛时间为RTv,特指当前物流运输服务需求x从上车点↑到下车点↓进行物流配送的服务时间,其计算方法就是上车时间窗口开始时刻与下车时间窗口结束时刻的数据差值
钟女士在邻里间有很高的知名度，不为别的，就为她老是喜欢在背后搬弄是非。有时因为她搬弄是非，伤害到邻里关系，这时她却又乐此不疲地充当和事佬，以博得存在感。
其中l为下车点↓位置,e为上车点↑位置,t为总配送时间。需要说明,松弛时间是设计模型子集中衡量物流服务节点完善与否的一个重要因素。所以松弛主要是指服务需求起始点到目的点所需花费的时间,根据当前物流配送长度和服务需求计算出的多余时间。显然松弛时间越大,数据配送需求越小。极端情况下,如果当前配送需求对时间无限制,则松弛时间会较长[4]。
近年来，抗TNF-α单抗联合免疫抑制剂被越来越多地应用于自身免疫性疾病的治疗[6]。有研究指出英夫利昔(IFX)联合MTX治疗类风湿性关节炎(RA)疗效满意[7]，这同时也为CD的治疗提供了新的可能。其次，对于AZA和6-MP治疗无效或不耐受的CD患者而言，MTX可作为其后续治疗的另一选择[8-9]。本文就IFX联合MTX治疗CD的临床优势与临床应用总结如下，旨在为临床医师提供新的治疗思路。
其中CCT(e)为当前物流路径的节点目标；m为物流运输惩罚因子；a和b为不同路径的惩罚系数；引入惩罚函数,路径设计原则设置为路径最短,为保证节点的疏散量,可将节点并入到路径段的数据集中,将其表示为
图1 物流服务需求路线
Fig.1 Logistics service demand route
根据我国《物权法》和《应收账款质押登记办法》规定，应收账款质押合同的当事人以应收账款出质的，必须签订应收账款质押书面合同。应收账款质押书面合同的内容应当包括质押的期限、应收账款的范围、应收账款的数额、债务人名称、被担保债权及其数额等。由此可以看出，应收账款质押书面合同是设立应收账款质押的基础。应收账款质押合同应当采取书面形式，它既可以是独立的合同，也可以是主债权合同的一部分［1］618。
正常情况下线段SD和S′D′会完全重合,此时物流运输节点服务需求的起止点恰好存在于物流车辆的路径点上,即Hx=1具有最高拟合度[7]。
定义匹配度MMP,即当前节点服务需求与物流车辆匹配结果的可能性序数集,一般取值范围为0～1之间,用MMPx定义。该值越大说明匹配成功的可能性也就越大。因为匹配度是一个综合性数据指标,同上述建立的松弛时间和线路拟合度指标关系密切,在满足时间的前提下,松弛时间也大,线路拟合度匹配度越高,此时的物流需求容量越小。需要说明的是,在实际匹配度计算过程中,必须将上述松弛时间、线路拟合度保持一致性,使其处于相同的值域范围内,增加匹配度区间。此外,根据上述数据可以获取当前服务节点对物流车辆的匹配度MMP,设定阈值T∈(0,1),按照匹配策略满足MMPx≥T的需求单元进行选择,可以获取当前物流需求车辆的服务需求子集P[8]。
2 模型设计
根据节点服务需求子集的确定结果,可以对当前未指定物流顺序的物流节点和不存在的物流节点进行排序,匹配其有序服务序列。在满足基础物流约束条件的情况下,充分考虑当前优化目标,即可获取最优物流路径,从而实现调度节点规划[9]。
选用粘性较好的医用胶布(大部分医用胶布厚度约为0.25mm)先在每块汽封(轴封)块两端各贴一道胶布，离汽轴封块端部约20mm，所贴层数根据间隙标准确定。多层胶布叠贴时应呈阶梯型，自高向低的顺序应与转子旋转方向相同。盘动转子时应缓慢，一般盘一周即可，根据胶布接触情况判断汽封径向间隙。过多盘动转子容易造成胶布接触假象，影响对间隙判断的准确性。
2.1 聚类简化
根据上述过程确定子集后,可排除部分物流独立需求。因为运输调度的核心可以看做是对融合式物流车辆搭乘匹配度的有序服务序列,所以需要根据子集P的对应关系进行聚类简化,这可以提高物流匹配度,提供额外运力[10]。
对于军事融合式物流车辆匹配的问题,可以看做是多个集对上下车点组成的服务序列问题。例如:(x↑,y↑,z↑,z↓,x↓,y↓)。x,y,z可以看做是一个3项服务需求的序列。在不考虑空间容量约束的情况下,服务序列数据较为庞大,所以设计采用“先验聚类”的插入性算法,实现聚类简化。
若存在路径冲突点节点m∈s,需要将节点m从源疏散原点集中予以去除,可表示为
计算节点服务需求子集[5]。其中 S′-S 和 D′-D分别为两点之间的路径距离,c为常数量,一般取当前节点空间的平面半径。因为当前需求路径之间的夹角具有绝对值,所以两条路径之间平均距离越大,夹角越小,说明两者拟合度越大,匹配成功的可能性也就越大[6]。
Step1 对当前匹配数据集和表中数据进行求和,按照“行和”数据排序,再根据循序对需求进行变动(见表1)。
表1 数据需求可达关系表
Tab.1 Data requirements reachable relational table
Setp2 将所有代表需求节点进行分组。分组原理基于优先关系,按照行列顺序进行相应变动。
在上述Step1中,各行按照行和顺序的作用是为了确认当前节点的优先性特征。
2.2 物流运输调度节点规划模型
分析目前军事融合式物流节点规划的态势可知,最根本的问题在于物流节点需求匹配上。因此,设计基于需求匹配度的运输调度节点规划模型。通过解决不同物流节点服务要求,遴选最佳匹配度,实现对调度节点的规划。模型的核心思想在于以车辆数据聚类为核心,汇总需求度较大的数据节点,以先聚类后匹配的思想执行数据搭配最佳方案。所谓特征聚类实际就是把独立的调度点物流车辆规划需求单独挑选出来,最大限度避免反复尝试,在一定程度上提高匹配率。
在实际规划中,因为物流路径的节点较多,物流车辆路径寻优过程较为复杂。为了提高寻优效率,设计采用“竞争-捕猎”多种群协调优化遗传的形式,进行寻优操作。多种群协调优化遗传是现代数据计算领域一个较为热门的研究点,其理论支持为数据源生态学同化进化理论。所用基本方法就是建立同化进化机制。
许昌市建成区范围内，在2017年城市绿化覆盖率高于2016年，其主要原因是许昌市将生态园林城市创建作为改善环境的重要措施之一，注重点线面结合，不断增加建成区内公园、游园、湿地公园、城市绿环等的建设，形成了“绿满全城、清水绕城、古风新韵、精致秀美、个性鲜明、宜居宜业”的现代化城市格局。
综合上述步骤,可用图3对军事融合式物流运输调度节点规划模型进行完整描述。
根据生物学理论竞争排斥原理,结合上述获得的需求可达关系,明确具体的物流路径规划。具体规划过程如下:根据已有物流路径,将现有的物流路交叉口分别用不同的物流节点表示,生成新的物流节点路线。每个路线交叉口标注冲突点,中央部分为核心路径交差点。根据已有物流方向,设置同向交通流方向,每条路径就是交叉物流的初始物流节点到目标物流节点结束位置的目标连接点。因为物流路径的交通属性与当前网络信息具有一致性,所以根据上述建立的聚类简化目标和相关属性信息如物流节点距离、网络交通流等,即可获取当前物流节点的最大冲突点。如图2所示,为冲突分流排斥结构示意图。
图2 冲突分流排斥结构图
Fig.2 Conflict shunt exclusion structure diagram
式(3)等号右侧第1部分为当前物流路径交叉口目标消除量,第2部分为分流点消除量。其中n为当前交叉口的物流效率,s为物流路径差异系数,φ为路径交叉偏离,z为实际物流路径交叉偏移。为了有效降低物流路径的规划偏差,在模型设计中带入路径分析过程如下
图3 军事融合式物流运输调度节点规划模型
Fig.3 Planning model of military integrated logistics transportation scheduling node
在式(4)～式(6)中,i表示物流路径节点中实际物流紧密点；tij表示不同物流节点之间无效运输时间；Z表示冲突物流点的无效运输时间；bi表示物流点直接有效时间；Xij表示不同物流效率。
根据上述过程可以有效消除当前物流节点路径上的冲突点,将消除后的物流节点数据生成规则路径。该路径的冲突数据作为路径函数的惩罚部分
物流线路拟合度H,主要指当前物流服务需求x上车和下车所完成的直线段与物流车量原始物流线路之间的拟合情况。在图1中,方向路径段SD是当前物流服务需求的上车点和下车点拟定线路,有向曲线L是车辆初始形式路径,设车辆行驶方向为右向形式,其中间节点为车辆途经点。为了确定当前SD路线曲线的拟合度,进行以下操作:从路径曲线L的多个路径点集合中,分别测绘出与点S和点D距离最近的相似点S′和D′,定义这两点之间的直线为L,如果此时S′和D′点重合,则任意选择某距离点,然后选择该点的次距离点标记；定义SD与L之间的夹角α,根据
定义当前物流车辆未选择任何服务需求是其服务序列向量为S0,0代表当前物流车辆自身。每成功获取一个当前服务需要,则向服务需求向量递增两个服务元素。为了聚类描述方便,且不失一般性特征,模型假设当前服务序列按照逻辑序号的循序参与特征聚类,按照并行顺序将数据集合根据可达关系执行如下操作。
根据式(8)和式(9)进行数据变换,并反复执行上述步骤,直到可获取最佳物流节点和路径,实现运输规划分配。
此时物流节点规划就转变成了物流路径冲突点分流问题。以单元决策的方式对当前冲突分流点进行路径评价。将其划分为一种物流参数分析,根据其评价结果直接获取其产出数据。根据数据中的物流路径分流点和冲突点信息,设计引入种群协调优化形式的交叉效率思想,将物流冲突点造成的物流路延误作为“阻力费用”添加到目标函数中,建立有效路径节点目标效率评价
3 实验验证与数据分析
为验证上述设计的规划模型的有效性,设计如下实验。实验设计在TLB5.72环境下搭建仿真测试平台。平台数据选择随机性物流数据,并将数据进行大规模集群测试,验证不同的物流信息,生成物流节点信息。为了作出对比,实验选取文献[3]中的可复用物流资源调度多情景规划模型(传统规划模型)为对比组,进行数据验证。实验共分为两个阶段:一是对比规划结果的交通冲突率；二是对比规划节点路径无阻路径长度。
3.1 物流交通冲突率对比
物流交通冲突率是当前物流路径节点上造成交通冲突的实际验证比例。在上述仿真环境下令实验对比两种规划模型建立的试验路径,其交通冲突率对比效果如图4所示。
因人员流动较慢，上升渠道狭窄等原因，乡镇财政人员存在整体水平普遍不高、年龄偏大、学历偏低、素质较弱的问题。许多新参加工作的大学生更倾向于在乡镇组织办等工作出彩多的部门工作，致使专业人才难以补充到乡镇财所队伍，出现人才断档。
实验随机选择了10组实验数据进行物流运输路径传输。从对比结果可以看出,采用笔者设计的物流规划模型后,其冲突比例明显缩小。根据数据计算,二者相差超过20%。
优化课程教学设计使教师从教学主导者变为引导者，协作学习、课内外个性化学习及合作学习有助于学生语言能力的提高。优化的教学设计使教师能科学控制教学进度，完善教学过程，确保高质教学效果。教学过程最优化理论指导下的课程教学设计为英语视听说的教学提供了新思路。
3.2 平均无阻路径长度
在上述实验环境下,以物流节点平均无阻路径作为研究参数,进行二次实验。
平均无阻路径可以看做是物流节点规划的重度规划指标,平均无阻路径占有率计算过程如下
图4 冲突率对比图
Fig.4 Comparison of conflict rates
随机选取10组对比结果如表2所示。
表2 无阻路径对比
Tab.2 Comparison of unobstructed paths
为了更直观的呈现出笔者设计的军事融合式物流运输调度节点规划模型与传统的可复用物流资源调度多情景规划模型在平均无阻路径占有率上的差异,将表2中数据提供折线图的形式体现,如图5所示。
实例2：患者女性，65岁；诊断：高血压3级；处方用药：阿司匹林肠溶片100 mg qd 14 d。用药分析：阿司匹林可防止血栓形成，临床用于预防一过性脑缺血发作、心肌梗死、心房颤动以及防止人工心脏瓣膜、动静脉瘘或其他手术后的血栓形成，也可用于治疗不稳定型心绞痛。阿司匹林并无降压作用，属于临床诊断与用药不符。如果患者合并冠心病等其他心脑血管疾病，应在诊断上加以注明。
综合分析表2和图5可知,两种模型的平均无阻路径占有率均在不断变化。笔者模型的平均无阻路径占有率在前期的波动情况较为规律,在7-9路径处出现较大波动。而传统模型的平均无阻路径占有率波动无规律,且数值始终小于笔者模型。可说明应用笔者模型生成路径的无阻均长路段远大于传统模型。根据路段测量比例推论,其整体长度差异超过37%,再次证明了笔者设计的军事融合式物流运输调度节点规划模型的有效性。
图5 平均无阻路径占有率对比结果
Fig.5 Comparison of average unobstructed path share
4 结 语
物流节点是物流运输的核心,也是物流调度的基础。军事融合式物流自身具有运输成分复杂,运输手段和需求多样的特征,更需要合理进行物流节点的调配。笔者设计的物流运输节点规划模型可以有效进行模型规划,能实现物流高效率运输。
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Analysis of Military Integrated Logistics Transportation Scheduling Node Planning Model
LIU Xiaogang,DUAN Zhiyun
(Department of Military Procurement,Army Logistics University,Chongqing 401331,China)
Abstract: In order to improve the efficiency of military integrated logistics transport,a new logistics transport scheduling node planning model is designed.Firstly,the logistics requirements of each node are determined,and the digital simulation operation is carried out in the form of a subset of the requirements.By determining the subset of the requirements,the independent needs of current logistics are excluded.Demand clustering is simplified by corresponding matching sets to confirm the priority characteristics of current nodes.According to the clustering results,the current logistics nodes with no designated logistics order and the non-existent logistics constraint points are sorted,and the optimal logistics path is determined according to the constraint conditions to achieve logistics transport scheduling node planning.The experimental results show that the conflict rate of military integrated logistics is reduced by more than 20%and the unimpeded path length gap is 37%after the application of the node planning model,which proves that the model can effectively improve the logistics efficiency and has strong application advantages.
Key words: logistics and transportation； transport node； scheduling； requirements subset； the constraint
中图分类号： TP399；F272
文献标识码： A
文章编号： 1671-5896(2019)06-0658-06
收稿日期： 2019-07-02
基金项目： 2016年度全军军事类研究生基金资助项目(2016JY495)
作者简介： 刘晓刚(1995— ),男,河北邢台人,陆军勤务学院硕士研究生,主要从事军队采购、军事物流研究,(Tel)86-18550489881(E-mail)liuxiaogang116611@163.com；段志云(1962— ),男,武汉人,陆军勤务学院教授,硕士生导师,主要从事军队采购、军事物流方面研究,(Tel)86-13871162787(E-mail)2973227553@qq.com。
(责任编辑:刘东亮)