货物配车运送问题初讨

    摘要：针对长春永顺运输代理有限责任公司承运货物在铁路调运中减耗增效问题进行了探讨。根据以往的经验，分析确定了相关约束条件与要求，并建立数学模型进行有关量化处理。通过举例说明在统筹兼顾、综合考虑的情况下，如何从定量化角度给出一个可行的且能最大限度增效减耗的合理分配与组车方案，以达到提高成车率的最终目的。
    货物运输是解决社会物资生产与消费之间不可缺少的重要环节。2001年国民经济和社会发展统计公报的数字表明：在铁路、航空、公路、水运、管道及其他途径运输的承载量中，铁路货物运输周转量仍占有31．48％的份额。因此，长春永顺运输代理有限责任公司作为一个企业部门，加强货物在铁路运输中的配车调运问题的研究和管理，对企业提高盈利水平和压缩成本支出有重要的实际意义。
    1　　货物配车调运的需求分析
    加速货物的周转和送达，最大限度地减少货位的占用和存储费用，是达到货主与代理运输企业双赢的保证。然而货物的中转业务并非简单地进行货物的分解与重新组装。事实上，如何将一批批数量众多、品种各异、到站不尽相同的货物分发给用户，以及如何将分配了的货物按铁路规章和经营合同的要求及时组装成车发运出去，在实际上是一个需要统筹兼顾、反复权衡的决策过程，是一组具有固定约束条件的数学模型。作业方案的优劣，将直接影响到企业的经济效益。为此，根据以往的工作经验，分析确定了相关约束条件与要求，考虑从定量化角度给出一个可行的且能最大限度增效减耗的合理分配与组车方案，达到提高成车率的最终目的。
    (1)作业之前，货主发货的品种、规格、数量是不可知的随机因素。因此不可能预先给出分配或组织装车方案。而货物的快速中转要求则要求业务人员要尽快给出高质量的作业方案。
    (2)在货物的组织分配上，一般情况下不得将一批货物分拆成2次及以上运输。也就是说，需要对各货主的货物量和去向在用车分配上进行比较筛选，以利于提高成车率。而成车率是衡量作业水平及经济效益的主要指标之一。
    (3)在组织成车发运上，除去要严格遵守铁路管理规程外，还要受到月计划、日计划及车辆调配计划的限制，要考虑各自到站的卸车能力及不同品种货物的装卸要求，熟悉各中转站的划分与车站的地理位置，及时掌握因各种意外原因引起的货物运输变更等等。
    2　　数学模型的建立与求解
    2．1　　模型假设
    (1)定义决策变量
    其中：i=1，2，……，n　　j=1，2，……，m
    (2)总体目标为成车率E=f(x，y)：即成车率与装车发运和运单在分配中的误差有关。
    (3)定义加权系数与其他量：
    D——当前执行的货物总重量；
    Ai——赋于第i笔运单的权值；
    Bi——对第i笔运单分货后产生的误差；
    Ci——第i笔运单的订货量；
    Wj——第j件货物的重量，显然
    2．2　　模型建立与操作
    在上述假设下，可建立如下两个数学模型。
    M1：
    其中：M1描述的是每一单个货物运单的选取问题，属整数线性规划问题，可利用分枝定界法或割平面法求得最优解；M2描述了货物的分配发送问题，用最大、最小原理反映分配问题。
    以x表示M1的一个可行解，y表示将x代入M2后所得的可行解。那么(x，y)就构成了整个数学模型的一个可行性方案。为了尽快按模型计算出一个优化方案，在微机上使用专门求解此类数学优化模型的Lindo语言进行计算。在对一批量的货物运单进行分配组车时，启动程序将该批量的相关数据(D、Ai、Ci、Wj等)输入，运算后可很快给出各可行方案。然后以分配误差最小和车辆装载量最大为原则，将所有方案进行排队比较，以选出最佳方案。同时不允许产生分配误差情况，宁可装载量减小也不能使一批货物分成2次及以上发运。排队选优可使用微机进行，在货运量较小时也可人工进行。现以M1数学模型为例进行说明。
    例：某公司现有一批粮食待运，其中发往朝鲜1500t，广州2000t，成都4000t；因公司所辖某站专用线有效长一次仅能存放30辆车，又知D=5500t，设X1、X2、X3表示运往朝鲜、广州、成都的运送变量，以每车60　t计，其权值为A1=0.5，A2=0．4，A3=0.3，则有：
    用分枝定界法计算可得以下结果：
    发往朝鲜：发送量C1=1500t；装车数：25车；运送变量X1=1；权值A1=0．5；误差B1=0。
    发往广州：发送量C2=2000　t；装车数=33车；运送变量X2=1；权值A2=0．4；误差B2=20。
    发往成都：发送量C1=4000t；装车数=66车；运送变量X3=1；权值A3=0．3；误差B3=40。
    从M1得出的运输方案为：朝鲜装运25车，广州装运33车，余有粮食20　t，成都装运66车，余有粮食40　t。经与成都、广州二客户商谈、将广州余的20t卖给成都，20+40=60t增装1车，成都最后装67车，经量化恰好装完了所执行的货物总重量，避免了浪费，降低了成本，节省了运输费用。
    上述作法仅是定量化管理的一个初步尝试，运行效果较以前的局部化、单个化的盲目作业有较大改进，但仍然存在不甚理想的地方，例如考虑因数较少等，这还有待在今后的实践工作中进一步优化。