本文是一篇物流论文，本文基于汽车零部件供应物流网络，构建需求确定的MLIRP混合整数规划模型和需求不确定的MLIRP鲁棒优化混合整数模型，应用GUROBI精确求解与开发改进高效的ABC算法，进一步深化了对汽车零部件供应物流网络的系统认识。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
随着时代经济发展和汽车生产制造技术的持续提高，以及新能源汽车的普及，居民对汽车的需求量不断攀升。据相关协会与研究院统计，2012-2022十年间，截至2021年底，中国汽车生产量，销售量分别达到2608.2万辆和2627.5万辆（如图1.1所示），同比增长3.4%和3.8%。
汽车消费需求的扩大带动了汽车零部件供应市场的发展，随着新能源类型商用车市场终端客户需求的增加和多样化，汽车零部件物流服务的规模和系统复杂性持续增长。由于目前汽车零部件供应网络存在关联业务集成度不高、多周期库存变化考虑不足、生产线多需求周期统筹困难等现实问题，使得汽车生产成本中的物流成本成为重要的控制方向。为保持市场占有率以保障自己的生存发展，汽车生产企业逐渐把优化的重点放到汽车零部件供应物流网络中。在第三方物流运作模式下，统筹汽车零部件物流网络规划选址布局决策、运营期库存控制和配送路径规划是自上而下的关联决策问题，对物流网络一体化运作绩效具有重要影响。
1.2 国内外研究现状
零部件供应物流网络也被认为是零部件物流体系不断优化的核心部分，在汽车零部件物流中具有极其重要的地位。汽车零部件供应物流网络包含三个决策目标，分别是：零部件配送中心的选址、库存控制和运输路线的优化。三个决策目标相互关联却又存在二律背反关系，应该保证总目标的最优，而不是追求单一决策目标的最优，从而需建立以第三方物流为基础的汽车零部件供应物流网络集成优化模型。LIRP作为一类典型的研究问题，在各个领域都有大量的研究。为了全面回顾汽车零部件供应物流网络中的问题，本文从选址-库存-路径联合规划（LIRP）、汽车零部件供应物流网络中的LIRP、面向环境可持续的LIRP和考虑不确定性的LIRP四个方面进行了文献综述。
1.2.1 选址-库存-路径联合规划（LIRP）
选址-库存-路径整合优化研究主要经历从单一研究到两两结合优化的研究历程。目前的研究认为，选址-路径问题的提出可追溯到20世纪70年代左右，早期的研究并未考虑复杂的集成优化，Von Boventer (1961)试探性的在运输问题中讨论路径与选址联合优化对其目标优化的影响[1]。之后Perl J(1985)认为配送中心位置和车辆路线规划之间存在相互依赖，尝试在选址分析中融入路径规划，其在文章中提出了混合整数规划模型求解配送中心选址和车辆路径规划问题，并对选址-路径问题进行求解[2]。最早对选址-路径-库存集成优化进行研究的是Liu(2003)，改变以往对LIRP问题研究两两组合研究的现状，构建了在库存决策的单产品问题中考虑选址-路径问题的数学模型，提出了一种两阶段启发式算法，通过仿真对所提出的模型进行了验证，证明了所提出的在库存控制决策中考虑选址与路径的方法的优越性[3]。尽管Liu(2003)的研究没有突破以分段形式对问题求解的范式，但仍然开拓了对LIRP问题的集成优化研究。Amiri（2006）开始在供应链两级分销网络中考虑选址-库存优化，其以分销网络总成本为优化目标，构建了涵盖工厂和仓库的选址和容量混合整数规划模型，并提供了有效的启发式求解结果[4]。Gen (2005)准确地提出满足需求的同时降低系统成本需要同时优化选址与库存决策，为此开发了自动调参的遗传算法以解决此选址-库存（LIP）问题[5]。Adelman等提出了一个线性规划模型，以解决库存-路径（IRP）问题[6]。
第2章 汽车零部件供应物流网络MLIRP建模的理论基础
2.1 汽车零部件供应物流网络界定
在弄清汽车零部件供应物流网络的内涵之前，对物流网络的涵义有一个明确的认识是必要的。朱道立（2001）认为物流网络是指流通渠道中产品由供货地向目的地的流动[47]；Ackermann J（2007）指出物流网络是供应商、制造工厂和仓储的有机整合，认为物流网络包含了基础设施体系、运输体系和仓储体系[48]。中华人民共和国国家标准《物流术语》（GB/T 18354-2006）指出物流网络（Logistics Network）是物流过程中相互关联的组织、设施和信息的集合[49]。综上，物流网络包括上游供应厂家，仓储库存物流系统，集散中心，配送车辆等相关设施；还包括公路、铁路、水路和航空等运输路线，将物流网络的各个环节串联起来，构成供应链下游网状体系。
汽车零部件供应物流网络，是由汽车生产线，零部件供应商，零部件集配中心等节点与多主体间流动形成的线路，共同构成的网络结构。汽车零部件供应物流网络除了具备一般物流网络的特点外，还具有其他特点，如物流节点多，线路复杂，链接多，服务要求多样化，以及客户需求时变性等，不再是一个简单的线性问题，而变成复杂的多目标非线性研究内容。
本文所提到的零部件供应商，是专业的零部件供应商，而不是为零部件制造商提供原材料的供应商。零部件供应物流网络优化具体包括零部件集配中心(仓库)的选址和建设库存容量、零部件动态周期库存的控制、零部件的集货和配送、零部件供应商与零部件集散中心的匹配以及多周期供应商向整车生产线配送零部件的模式选择等内容。
2.2 选址-库存-路径的建模与算法
物流系统优化所要解决的问题包括三个方面：选址问题、库存控制策略问题和运输路径优化问题。整体协调配合的供应物流网络需同时考虑潜在设施点的固定成本、库存成本和运输成本，明确集配中心位置，确定库存等级和配送车辆的运输路线。一个高效的物流网络建模应该在总体上体现最优，在对LIRP问题的建模上分别有多阶段建模方法和一体化优化建模方法，同时在求解算法中分为精确求解与智能算法求解。
（1）关于建模方法
多阶段建模方法，将LIRP问题分解为多个子问题进行建模，或在建模过程中采取分阶段建模。研究者发现单纯研究这三个问题中的其中一个，并不能实现物流系统全局的最优，于是研究者开始关注同时解决其中任意两个问题相结合的问题，将LIRP原问题拆分为两个以上的子问题，如LRP问题、VRP问题、LAP问题。此类分解建模方式仍等同于局部优化或是部分集成优化，并没有体现出“集成优化”的特征。
完全集成建模，是对整个研究问题以不拆分多个子问题以及非多阶段方式构建“完全集成优化”模型，此种LIRP建模方式是对物流网络系统集成优化的重要方式，也是对以往物流网络中两两集成和分阶段优化的进一步发展。本文采取完全集成建模是将选址决策、多周期库存决策、多周期路径决策同时进行综合性集成优化，并应用精确求解和启发式算法求解，每一次求解和迭代均为对整个问题的整体性优化。随着汽车零部件供应物流网络中产品数量，周期数量以及供应商数量的增加均使得系统复杂性的不断增加，选址问题、库存控制策略、集货路线安排三者之间的耦合越来越高，因为汽车零部件供应物流网络中的产品数量、周期数量、供应商数量的增加都使得系统复杂度越来越高。因此，这三个问题必须从整体上综合考虑，考虑选址-库存-路径问题，需要用完全整合建模的观点进行优化。
第3章 汽车零部件供应物流网络MLIRP模型构建 .......................... 15
3.1 问题描述 ................................. 15
3.2 基本假设与符号说明 ............................ 16
第4章 汽车零部件供应物流网络的MLIRP模型求解算法设计 ...... 25
4.1 GUROBI 精确求解 ...................................... 25
4.2 改进ABC算法设计 ................................. 25
第5章 实例分析—模型和算法应用 ................................ 31
5.1 实例介绍 ......................... 31
5.2 GUROBI 精确求解结果分析 ............................ 34
第5章 实例分析—模型和算法应用
5.1 实例介绍
目前，对于考虑碳排放的汽车零部件供应物流网络MLIRP问题尚未有标准的验证数据。为验证模型和算例的可行性和有效性，我们对汽车生产商提供的接近真实世界的数据进行数值实验。假设汽车零部件物流网络中有12个备选零部件集配中心，30个零部件供应商，1个汽车生产线，需要选定出多个集配中心来满足零部件供应商的配送需求。零部件集配中心备选点和零部件供应商的位置分布如图5.1，其具体经纬度如表5.1和表5.2所示。平面坐标上各节点之间的距离用欧氏距离（Euclidean Metric）来表示，表5.3中给出了实验中涉及参数的数值，成本与距离的单位分别为人名币（RMB）和公里（KM），碳排放量单位为千克（KG），文中涉及的零部件数量单位和集配中心库存容量单位均为标准箱个数。本文利用汽车生产线的4个生产周期𝑡构成的供应物流网络数据，验证本文模型的可行性和优越性。
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
面对竞争局面日益激烈的汽车零部件产业以及为实现双碳目标而面临较高的碳减排压力，对汽车零部件供应物流网络提出了更多的要求，单纯的选址决策、库存决策与路径决策任一项或两项的优化，所能获得的局部最优，都无法使得供应物流网络达到最佳性能表现。故本文建立基于第三方物流的汽车零部件供应物流网络MLIRP的混合整数优化模型，并结合企业数据，对所构建的数学模型的有效性与合理性进行了验证。本文研究的主要成果有以下四个方面：
（1）本文针对汽车零部件供应物流网络中多周期选址决策-库存决策-路径问题，从可持续的角度提出了一个统一的框架，并构建了双目标混合整数非线性优化模型。具体而言，该模型在考虑多时段生产需求的同时，确定零部件集配中心的选址和库存容量，并进行供应商与零部件集配中心匹配决策，兼顾多周期不同零部件动态库存决策，以及零部件集配中心对所服务的供应商进行集货的路径规划，以最小化系统总成本和碳排放量。
（2）本文面向多周期不确定需求的鲁棒优化建模，考虑汽车零部件供应物流网络自身存在生产周期多，且不同周期受市场需求波动进而产生对零部件需求数量的不确定性，因此本文在选址-库存-路径决策中增加了周期变量，考虑了不同周期的动态库存决策和路径决策，在此基础上进一步构建鲁棒优化模型以解决需求的不确定性。
（3）考虑到汽车产业是能源消费和温室气体排放的重要领域，面向汽车生产所需的零部件供应物流网络提出了对环境更小影响的新要求，构建了考虑碳排放量的双目标优化模型，同时研究表明，在汽车零部件供应物流网络一体化中考虑减少碳排放量的优化有益于降低系统运营成本，从而实现减少环境污染。
（4）针对构建的汽车零部件供应物流网络MLIRP模型，应用现实生产案例，一方面应用GUROBI精确求解，获得了汽车零部件供应物流网络的精准建设方案，同时分析其成本参数对供应物流网络系统总成本和碳排放量的敏感性。另一方面设计了改进的ABC启发式算法，通过融入新的编码方式和初始种群构造方法，提升了算法性能，并通过Python编码求解。
参考文献（略）