郭海峰，林 群



不确定条件下多产品第四方物流闭环网络鲁棒优化研究

*郭海峰，林 群

（沈阳理工大学自动化与电气工程学院，辽宁，沈阳110159）

在不确定条件下，构建了一个包括生产商、集中退货中心、消费区/初始退货点、维修处理中心、分销中心和废弃处置中心的单周期多产品第四方物流闭环网络选址模型。在销售量和退货率均不确定的情况下，用鲁棒优化的方法进行优化，目标是使总成本最小。通过lingo 10对具体算例进行求解。结果验证了该模型的鲁棒性。

第四方物流；鲁棒优化；区间分析；非概率情景分析；选址-路径问题

第四方物流是一个供应链的集成商，它对公司内部和具有互补性的服务供应商所拥有不同资源、能力和技术进行整合和管理，以提供一整套供应链解决方案[1]。而目前的第四方物流是由因消费者个性化的需求导致产品多样性形成的正向物流和又因无缺陷退换货、退货以及因环保法规和降低成本的要求导致企业对已售出产品的回收再制造形成的逆向物流组成，两者相互交织形成复杂的供应链物流复杂闭环网络。而这种网络存在诸多不确定性，使得这种物流网络的选址-路径优化问题变得越来越来复杂。

目前，关于第四方物流路径问题的研究都是基于多重图建立模型，重点都集中于对求解算法的改进。文献[1]基于多重图建立模型，并提出一种简化多重图的方法。文献[2]从多目标的角度对第四方物流路径问题进行研究，基于多重图建立模型，并采用动态调整选址策略的改进蚁群算法进行求解。基于多重图建模方法，对于物流网络多种不确定条件下的优化效果不明显。文献[3-4]对于突发事件如蓄意攻击等不确定性研究第四方物流网络的弹性设计。文献[5]考虑了模糊需求下的第四方物流网络路径优化。对于处理不确定性条件下的优化问题，鲁棒优化方法是个很好的选择[6]。鲁棒优化方法应用于供应链和逆向物流选址与路径问题的研究有很多报道[6,7-10]。文献[7]为研究不确定环境下的物流中心选址与分配问题，建立了一个鲁棒优化模型。文献[8]建立了回收再制造的鲁棒优化模型，但是并没有考虑新产品的制造和需求。文献[9]在需求不确定的情况下，运用鲁棒优化方法动态分配应急响应、疏散交通流量。文献[10]为研究成本参数与需求不确定情况下的多产品多周期的供应链问题，建立了一个鲁棒的多目标混合整数非线性规划模型。而鲁棒优化在第四方物流应用还鲜有报道。

本文的主要工作是：应用鲁棒优化方法综合考虑销售量和退货率均不确定的前提下，对集中退货中心、维修处理中心和分销中心进行选址，确定最优路径以及运输量，以达到总成本最小的目的，并通过算例对其进行验证。

1 购买-退货第四方物流网络模型

图1 第四方闭环物流网络结构图

如图1所示构建一个第四方物流闭环网络结构，包括生产商、分销中心、消费区/初始退货点、集中退货中心、维修处理中心和废弃处置中心。所有的退货首先从消费区/初始退货点运到集中退货中心，在集中退货中心进行检测和分类处理；对于在装卸、运输过程中损坏和由于生产原因造成的有缺陷的退货以及保修期内的产品，运到维修处理中心，在经过必要的维修处理后，恢复自身功能的商品运到分销中心进行再次销售，而没有恢复自身功能即损伤比较严重的商品运到原生产商进行再生产以恢复其应有功能，然后再运到分销中心等待再次销售；由于运输、包装、装卸等原因产生的错送品直接运到分销中心等待再次销售，同时要换成正确的商品，重新运送给顾客；由于客户个人偏好等原因造成的无缺陷退货则直接运往分销中心，通过简单的清洁、保养、重新包装等操作，继续在市场进行销售；在集中退货中心经检测为不具备应有功能的废弃品则运往废弃处置中心进行填埋处理。

为了便于分析，给出以下假设和说明：

（1）模型仅针对上一个销售期多种已售产品中退货品处理的可计量的经济成本，不考虑时间成本、社会效益等；

（2）消费者只能通过初始退货点进行退货，消费区与初始退货点合二为一；

（3）消费区/初始退货点、废弃处置中心、生产商位置已知，初始退货点的退货必须全部送至集中退货中心，集中退货中心容量足够大且能及时回收所有退货品并对其及时地筛选处理，可以选择在原有的分销中心候选地上扩建或新建；新建维修处理中心只负责退货品的维修处理，其地址候选；废弃处置中心没有容量限制，不考虑初始退货点和维修处理中心的废弃产品；

（4）产品上一周期的销售量在可预测的区间范围内；退货率不确定，但可以预测几种可能的情况；

（5）模型以年为时间单位，当年的运输费用、集中退货中心、维修处理中心的固定投资费用及单位处理费用均已知，所有的检测和维修设备等固定设备设施都按一定的年限进行平均折旧；

（6）运输费用与运输量（或运输距离）成正比，退货品集中检测、维修处理和废弃处置费用与处理量成正比。

符号说明：

则鲁棒优化模型如下：

目标函数：

其中，

约束条件：

2 算例仿真与分析

应用上述鲁棒模型，构建某一个大型家电企业的第四方物流闭环网络的选址-路径。这里考虑对两种产品的购买-退货情况进行分析。如表1所示，1代表消费区/初始退货点编号，C（元/吨）为单位退货成本，D（吨）为上一期销售量。

表1 消费区/初始退货点相关数据

为了便于分析，不考虑其他退货行为（如产品季节性退货、零售商存货清理退货和制造商产品召回退货等）。根据市场消费情况，通常情况下，主要家电的退货率在4.5％左右，而其零部件的退回率在产品的生命周期内则可能会高得多（10%-25%之间）。本算例中假设商品1的退货率有两种可能的情景0.025和0.04，商品2的退货率也有两种可能的情景0.03和0.04，则总共有四种组合情景，如表2所示。

表2 组合情景

集中退货中心、分销中心和维修处理中心的布局规划是购买-退货第四方物流网络规划的核心内容，其备选地点的确定不是任意的，必须遵循适应性、协调性、经济性、战略性等原则以选择适宜的地址作为候选地点。经综合评价，选择1、2、3、4作为新建集中退货中心的候选地点，1、2、3为新建分销中心的候选地点，而考虑到技术、资源等因素只选择在2、2、3新建维修处理中心如表3所示。

表3 新建集中退货中心、分销中心和维修处理中心的相关数据

备选维修处理中心利用两种单位可维修商品平均节约成本分别为110,120,130和145,150,160。已知生产商的位置坐标、利用单位再生商品平均节约成本如表4所示。已知废弃处置中心的位置坐标、单位处理成本如表5所示。

表4 已知生产商的相关数据

Table 4 Relative data of known manufacturers

表5 已知废弃处置中心的相关数据

Table 5 Related data of known waste disposal centers

表6 各设施间的距离（千米）

表7 鲁棒优化模型与确定模型的优化结果比较

3 结束语

第四方物流是电子商务的基础，而在电子商务环境下消费者需求的多样性导致退换货物流管理成为第四方物流网络实施的关键因素。本文在综述现有文献报道的基础上，调研一个高科技电子企业，构建了比较贴近实际的购买-退货第四方物流选址-路径鲁棒模型，并采用区间描述销售量和退货率的不确定性。最后，通过一个算例使用区间分析和情景分析相结合的方法进行该模型的优化求解，得出了最优的选址策略、路径以及物流量结果，数值结果验证了模型及其解的鲁棒性。这种方法具有一定的理论和实践价值，为高科技电子产品的购买-退货第四方物流网络的优化研究提供了指导。

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[4] 李锐,孙福明,佟玉军. 第四方物流多到多弹复性网络设计[J].计算机工程,2017,43(04):228-233.

[5] 崔妍,黄敏,张欣,等. 基于模糊需求的第四方物流路径问题优化[J].控制工程,2017,24(08):1662-1665.

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ROBUST OPTIMIZATION ON CLOSED-LOOP NETWORK OF MULTI-PRODUCT FOURTH PARTY LOGISTICS UNDER UNCERTAINTY

*GUO Hai-feng，LIN Qun

(College of Automation and Electrical Engineering, Shenyang Ligong University, Shenyang 110159, China)

One single-period multi-product fourth party logistics closed-loop network location model, which including the manufactory, the distribution centre, the consumption area, the collection centre, the re-manufactory and the landfill, is presented. In the uncertain condition of recovery rate, remanufacturing rate and renewable rate, the model is solved with the robust optimization method. The objective is to minimize the total cost. Lingo 10 is to solve the model combining with specific examples. The result verified the robustness of the model.

fourth party logistics; robust optimization; interval analysis; on-probabilistic scenarios analysis; location-routing problem

1674-8085(2018)03-0038-07

TH16；F252

A

10.3969/j.issn.1674-8085.2018.03.009

2018-02-25；

2018-03-17

*郭海峰(1970-)，男，山东莱芜人，教授，博士，硕士生导师，主要从事系统工程与供应链管理、鲁棒控制理论与应用方面的研究(E-mail：ghf_1970@163.com);

林 群(1985-)，女，辽宁本溪人，硕士，主要从事系统工程与供应链管理、鲁棒控制理论与应用方面的研究(E-mail:linqun85@163.com).