鐵路三大專業運輸公司物流基地聯合選址研究

蘇順虎 ，唐文君 ，張曉東，潘 華

（1.鐵道部 運輸局，北京 100844；2.北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044）

1 研究背景

為適應鐵路貨運向現代物流發展的需要，鐵道部成立了中鐵行包快遞有限責任公司、中鐵集裝箱運輸有限責任公司和中鐵特貨運輸有限責任公司三大專業運輸公司[1]。物流基地作為物流服務運作的基礎，其選址直接影響專業運輸公司的運輸效率和市場競爭力。鐵路三大專業運輸公司獨立選址，在一定程度上會存在物流基地分布不合理、單點運作效率不高、資源運用不優化、綜合利用方式與途徑不完備等問題，將制約專業公司競爭力的提升和專業運輸效率與物流服務水平的提高。鐵路三大專業運輸公司進行聯合選址能夠實現相互間的協調配合，達到優化資源利用和提高運輸效率的目的。因此，有必要對鐵路三大專業運輸公司物流基地進行聯合選址研究。

灰色綜合評價和0－1整數規劃模型是在選址問題中常用的方法，主要用于備選點間的排序和精確選址。關志民等[2]分別對聯合庫存選址、連鎖門店選址和配送中心聯合決策問題進行研究，并建立了整數規劃模型；盛偉等[3]建立了運輸商、配送中心聯合優化模型。以上模型均是基于供應鏈中不同層級主體進行選址的模型。ACKCHAI Sirikijpanichkul等[4-5]提出了聯合運輸貨運樞紐選址方案的整數模型，此模型則是基于不同運輸方式、同一層級的多個主體對專業運輸物流基地進行聯合選址。

2 專業運輸公司物流基地聯合選址研究框架

研究以各貨源點和貨運站為基礎，對貨源點的貨運分擔量和貨運站的條件分別進行分析。從貨運站的角度看，貨運站設施條件和交通條件是影響物流基地建設效果的重要因素。從貨源的角度看，鐵路三大專業運輸公司各有特色：中鐵行包快遞有限責任公司主營鐵路包裹快遞業務；中鐵集裝箱運輸有限責任公司側重于鐵路集裝箱運輸；中鐵特貨運輸有限責任公司則主要從事小汽車、超限貨物和鮮活易腐貨物運輸。根據業務特點，可將三大專業運輸公司的適運貨源點進行分類。鐵路三大專業運輸公司物流基地聯合選址研究框架如圖1所示。

圖1 鐵路三大專業運輸公司物流基地聯合選址研究框架

2.1 基于灰色關聯度的灰色綜合評價

綜合評價多用于研究多對象的排序問題，灰色綜合評判主要依據以下模型。

根據R的數值，對評價對象進行相對優劣排序。其具體步驟如下。

（2）指標值的規范化處理。通過公式⑵將原始數值無量綱化，得到規范化矩陣X′?！浔硎緹o量綱化后的值。xkmax表示第 k 列中的最大值，xkmin表示第k 列中的最小值。

（3）計算綜合評判結果。根據灰色關聯系數計算公式，得出各指標的灰色關聯度系數εik。

式中：為 xik的最優值；ξ∈[0，1]，一般取ξ＝0.5[6]。

種植密度（x）與籽實產量（y）呈二次拋物線關系，其回歸方程為y=-137.98x2+2 560.5x-5 738.9，復相關系數R2=0.976。對回歸方程求極值，紅花籽實產量以種植密度為9.28萬株/hm2產量最高，籽實產量可達到6 140 kg/hm2。從表4看出，種植密度為9.0萬株/hm2時籽實產量最高，與其他處理有顯著差異，種植密度為12.0萬株/hm2時籽實產量最低，為5 144.6 kg/hm2。

根據公式⑴可得到綜合評判結果：ri越大，說明其與最優方案越接近，即第 i 個方案越優于其他方案。

2.2 基于運輸費用與建設費用的0－1整數規劃

基于廣義運輸費用和建設費用兩大類費用構建0－1整數規劃模型，廣義運輸費用以運量、距離和單位噸公里所需運輸成本的乘積表示，建設費用則分為固定費用和與運量有關的變動費用，固定費用根據評價對象的不同而有所不同。整數規劃模型的目標是使總費用最小，構建模型如下。

式中：α 表示單位噸公里所需運輸成本系數；qi表示貨源點 i 的分擔貨運量，萬 t；dij表示貨源點 i 到貨運站 j 的距離，km；β 表示單位作業能力所需場站建設費用；Qj表示備選地 j 原有作業能力，萬t/年；Pj表示備選地 j 建設物流中心增加的基礎作業能力，萬t/年；Zj為0，1變量，表示是否在 j 處建設物流基地，若是，Zj＝1，否則，Zj＝0；L 表示物流基地的建設費用，萬元。

3 案例分析

以北京地區為例，對中鐵行包快遞有限責任公司、中鐵集裝箱運輸有限責任公司和中鐵特貨運輸有限責任公司三大專業運輸公司物流基地聯合選址問題進行研究。

3.1 灰色綜合評價應用

貨運站是否適合建設成為專業運輸物流基地主要考慮貨運站的場地條件和周邊的交通條件。選取以下7項指標作為貨運站灰色關聯度分析指標。

（1）貨運站設施條件：貨物線容車數 X1、倉庫面積 X2、貨場面積 X3、貨物線數量 X4。

（2）貨運站交通條件：鐵路銜接方向數 X5、公路干道出入口數 X6、高速公路數量 X7。

通過定性判斷，排除北京市區內已不適合建設物流節點的12個貨運站，再通過灰色關聯度分析對其余45個貨運站 A＝{Aj， j＝1，2，…，45}進行比較。其具體步驟如下。

步驟2：將上述實際數據通過無量綱化處理，得到標準化數據 X′。

步驟3：計算灰色關聯度系數ε?，得到灰色關聯系數矩陣 E。

步驟4：確定各項指標的權重W＝{wk＝1/7，k＝1，2，…，7}，并計算各站的綜合評價得分R。

步驟5：選出得分較高的18個貨運站作為備選點，即A = {A02，A03，A04，A06，A11，A13，A17，A20，A22，A26，A28，A31，A32，A33，A34，A35，A36，A39}。

3.20 －1整數規劃的應用

將以上數據帶入0－1整數規劃模型，運用LINGO軟件進行計算，得到鐵路三大專業運輸公司的選址結果，如表1、圖2所示。即A′＝{A02，A03，A06，A13，A17，A28，A31，A32，A34，A35，A36}。

表1 鐵路三大專業運輸公司選址結果

3.3 選址結果優化分析

從選址結果可以看出，鐵路三大專業運輸公司的選址有部分重合，說明聯合建立物流基地的必要性和可行性。根據選址結果的重合度和空間位置關系將A? 進行分組，并得到組集G＝{Gi，i＝1，2，3，4，5}。由于A02和 A28距離接近，因此將其歸為同一組。

具體分組情況為：G1＝{A02，A03，A28}，G2＝{A32}，G3＝{A31，A34，A35}，G4＝{A13，A36}，G5＝{A06，A17}。

根據貨運站的發展條件和對貨源點的空間覆蓋度，對組內的備選點進行比較，最終得到物流基地聯合選址方案及物流基地對應的運營主體。選址最終優化結果如圖3所示。

A02：{CRE，CRSC，CRCT}；A06：{CRSC，CRCT}；A13：{CRE，CRSC}；A31：{CRE，CRSC，CRCT}；A32：{CRE，CRCT}。

從選址結果可以看出，北京市五環至六環之間選出了2個物流基地，六環外選出了3個物流基地，并且基本覆蓋了北京各個方向的貨源。

4 結束語

圖2 鐵路三大專業運輸公司選址情況

圖3 選址最終優化結果

通過綜合運用灰色評價原理和整數規劃原理，構建了基于同一層級不同主體之間的聯合選址模型。首先通過灰色綜合評價模型減少備選點的數量，降低進一步比選的難度，再通過0－1整數規劃模型對選出的備選點進一步優化選擇，使物流基地在城市中的布局更加合理。以北京為例進行計算，得到北京地區鐵路三大專業運輸公司物流基地的聯合選址方案。該方案基本覆蓋了北京各個方向的貨源，并且均與鐵路三大專業運輸公司的貨源具有較好的適應性，實現了基于客戶的不同主體之間的協調，達到資源綜合利用的目的，同時驗證了聯合選址模型的可行性。

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[1]溫克學，韓伯領. 加快專業運輸發展 打造一流現代物流企業[J]. 鐵道貨運，2004(5)：5-7.

[2]關志民，陳兆春. 連鎖門店選址與配送中心聯合決策的f-MIGP模型[J]. 控制與決策，2006，21(12)：1397-1401.

[3]盛 偉，陳偉達. 運輸商選擇與配送中心選址聯合優化研究[J]. 物流科技，2006，29(11)：85-88.

[4]ACKCHAI Sirikijpanichkul，KOEN H van Dam，Luis FERREIRA，et al. Optimizing the location of intermodal freight hubs：An overview of agent based modeling approach[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2007，7(4)：71-81.

[5]Andreas Klose，Andreas Drexl. Facility location models for distribution system design [J]. European of Operational Research，2005(162)：4-29.

[6]杜 棟，龐慶華. 現代綜合評價方法與案例精選[M]. 北京：清華大學出版社，2005.