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交通拥堵下城市物流服务研究综述.doc

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文章编号: 交通拥堵下城市物流服务研究综述 汪晓霞 (北京交通大学交通运输学院,北京100044) 摘要: 在城市交通拥堵的情况下提高物流服务水平是城市发展亟待解决的问题。电子商务活动的爆发性增长带来城市物流服务需求的显著增加。然而,绝大多数城市尚未找到适当的有助于优化城市货运的解决方案。一直以来,城市物流服务基础设施的空间布局规划和运营是研究的重点。近年来,学者发现城市路网拓扑结构及城市物流服务节点的空间布局会影响城市物流服务的供给能力。交通拥堵也会影响城市物流服务供给能力。由于受交通拥堵和各种交通限行措施的影响,城市物流配送车辆路径寻优研究更具复杂性。在城市交通拥堵背景下,提高城市物流服务水平需从以下角度进一步研究:加强物流规划和运营,优化限行措施,合理配置物流服务供给。 关键词:城市物流;交通拥堵;文献综述 中图分类号:U121(市内交通运输) 文献标识码:A Review of Urban Logistics under Traffic Congestion WANG Xiao-xia (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Improving logistics service level in the urban traffic congestion is the issue that need to be resolved during the urban development. The explosive growth of E-commerce activities brings the urban logistics service demand significantly increasing. However, most of cities have not yet found the appropriate solutions which can help optimizing the urban freight. The space layout planning and operation of the urban logistics services infrastructure has always been the key of the research. Recently researchers found that urban road network topology structure and the spatial layout of urban logistics service node will influence the urban logistics service supply capacity which Traffic jams may also make influence on. Due to the influence of traffic jams and various traffic limit measures, the study of urban logistics distribution vehicle routing optimization become more complex. Under the background of the urban traffic congestion, to improve the urban logistics service level is supposed to study further on the following aspects: strengthen the logistics planning and operation, optimize the limit measures, and distribute the logistics service supply rationally. Key words: urban logistics; traffic congestion; literature review 收稿日期:2011-3-29 基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(2009JBM054) 作者简介:汪晓霞(1976-),女,湖北武汉人,副教授,管理学博士,博士后,E-mail: xxwang@ 0 引言 城市物流对于保障城市正常运行和人民群众生产、生活物资需要具有重要意义。随着我国城市机动化进程的加快,一些城市交通承载过大,中心城交通在一些时段和区域拥堵严重。同时,城市货运由于尾气排放、噪音污染等问题影响城市的宜居性。交通监管部门很少视货运为服务,通常采取各种地方性的限制性措施,这可能与毗邻城市存在冲突。鉴于城市空间的复杂性,物流企业在大多数情况下只将其视为货物流通和装卸空间。与全球化的系统相比,城市内部的物流不再是一个可以调整的变量,而是必需在适当的时间和地点为客户提供的物流服务。因此,在城市交通拥堵的情况下提高物流服务水平是城市发展亟待解决的一大问题。 1 城市物流服务的需求显著增加 城市物流的概念在国际熟悉和发展是在2000年前后[1]。城市物流可以定义为任何有利于优化城市中货物运动管理的服务供给[2]。 电子商务活动的爆发性增长带来个人物流服务需求的显著增加。城市机动性的改善促使人们的出行购物方式、地点发生改变。商业,特别是零售商,也有持续增长的物流服务新需求。针对家庭、消费者和商业活动的这些物流服务需求新趋势,物流企业的行为缺乏主动性。但是,物流企业认为个人配送市场存在困难。然而Kawamura and Lu的研究认为美国的“门到门”配送系统有实质性的成本优势[3]。 2 城市物流的研究内容 城市物流一直是国内外专家学者的研究重点。2000年、2004年欧盟第六框架计划先后启动两期“最佳城市货运解决方案(BESTUFS)”。Dablanc认为在欧洲大型城市货物运输难以组织、难以现代化[2]。在我国,从体系框架[4]、配送系统[5]、能力模型[6]对城市物流进行了一系列宏观层面的研究。然而,绝大多数城市尚未找到适当的有助于优化城市货运的解决方案。 首先,城市物流服务基础设施的空间布局规划和运营是传统研究内容。如Miranda and Garrido设计适合城市背景的非线性混合整数库存控制和设施选址决策模型[7]。作者从区域竞争力的角度研究建立了《物流中心选址动态双钻石评价方法》[8],实现《区域物流中心选址的系统动力学分析》[9]。阎利军与杨忠振等为使零售商品在城市内流通的总运输费用最小,利用选址模型和遗传算法优化城市物流网络节点的空间分布和规模[10]。Marcucci and Danielis运用偏好选择方法描述城市物流节点使用的显示偏好[11]。汤希峰与毛海军等建立了以物流成本最小化和物流服务可靠度最大化为目标的配送中心选址多目标优化模型[12]。 其次,城市物流服务企业的生产环节,仍然主要是基于低库存和及时配送的生产和分配实践。邓爱民与王晓明等从系统角度建立了考虑服务水平、多品种、多客户、多供应商等因素下确定中转型配送中心的数量、选址与规模的优化模型,结果显示降低成本的有效途径是降低客户点与供应商库存和加快其周转率[13]。 再次,Quak and de Koster分析表明,时间窗对零售商的成本有影响,尤其当在车辆出行完成多份订单。然而,配送数量和商店分布几乎不影响城市政策和零售商的物流组织概念。尽管不同的零售商面对相同的城市交通政策措施,但是他们的反映可能不同,对环境的影响也不同。[14]Munuzuri and van Duin根据供需特性设计系统模型估计城市的货物运输,用生态足迹估计城市货物配送[15]。 3 城市交通拥堵对物流服务能力的影响 近年来,学者发现城市路网拓扑结构及城市物流服务节点的空间布局会影响城市物流服务的供给能力。如Sarker and Baylot用连接道路中的平均速度模型估计在城市中不同路网结构下车队运动的平均吞吐率。同时物流服务供给节点布局也会影响城市道路交通能力[16]。Figliozzi发现客户和仓库间的出行时间/距离是加剧交通堵塞负面影响的一个重要的因素。且只有当客户和仓库间的出行时间与最大出行时间比较是相当重要的时候,出行时间的变化才是一个重要因素[17]。 另一方面,交通拥堵会影响城市物流服务供给能力。Figliozzi为每位客户定义一个无量纲化系数估计拥堵对路径选择的相对影响,并证明拥堵会影响物流企业的成本结构[17]。Liedtke and Schmedding等运用成本收益分析表明路径改变可以部分抵消由于城市特定街道禁行产生的成本[18]。 这样,由于受交通拥堵和各种交通限行措施的影响,导致城市物流配送车辆路径寻优更具复杂性。国内学者将交通限制条件下城市物流配送网络转化成无限制的有向图网络[19];基于交通条件、客户时间窗及车辆承载能力约束下,以车辆的配送路径最短、拼装货品最多为优化目标,研究车辆配送与配载的两目标优化调度模型组[20];建立追求总体效益最优的车辆调度多目标决策模型,并设计分派-节约启发式算法求解[21];结合客户实际需求研究单物流中心配送业务中基于有信号交叉口的城市道路网建立具有模糊时间窗的车辆路径问题数学模型[22];作者完成了配送优化调度系统的设计与实现[23];国外学者还研究了带时间窗的车辆路径与调度出行时间可靠性[24];多车辆-多路径空间决策支持系统[25];车辆路径问题仿真[26];用两阶段配送结构集成资源运营和管理短期调度,转化为有时间窗车辆路径问题[27]。上述研究可视为以城市物流服务车辆供给的时间效益为主导的空间路径优化问题。 4 提高城市物流服务的措施 城市物流旨在减少城市货运在支持当地经济和社会发展的同时伴随着的扰人问题。在城市交通拥堵的前提下,提高物流服务可从以下角度来实现。 第一,从物流规划和运营角度。城市物流运输系统需要在战略、战术和运营层面规划[28]。为了可持续发展,Crainic等人探讨在拥挤的城市中心区,城市货运集成管理的组织及技术框架,采用经典的多层次布局分配模型识别描述物流规划和运营相关的重要问题[1]。城市不仅仅需要装卸货物,而且需要在城市中心区附近提供让货车司机休息等待错过交通限行时段的场所。Regan and Golob通过有序概率需求模型研究物流企业对这类设施的兴趣[29]。从物流工具看,基于典型的运输任务类型、距离、频率、城市/郊区评估电动或混合动力汽车在多式联运中的技术、经济、组织及环境可行性和适应性[30];考虑各类用户的特殊需求,根据车辆差异化规范激励货车通行、停车、装卸货物[31]。Zanni and Bristow分析预测伦敦道路货运二氧化碳排放量,探究货运政策和物流解决方案的潜在缓解作用[32]。Moura and Ibeas建立仿真模拟模型优化拥挤城市区域的大型基础公共设施供应运输规划[33]。 第二,监管部门优化限行措施。Sathaye and Harley在美国的调查研究表明将货运业务调整到夜间可能在许多场所增加24-h平均柴油机排放污染物浓度,同时由于不同的气象条件内陆地区比沿海更糟[34]。因此,需要优化监管部门通行的货运限行措施。Betanzo-Quezada and Romero用多因素模型建立城市货运指数量化政府应对城市货运外部性的意图[35]。 第三,合理配置物流服务供给。根据不同城市物流服务需求类型考察其时间、空间分布特征,有利于合理配置城市物流服务供给。国外主要是学者Figliozzi近年发表的论文。如在供应链背景描述货车交通流特征,认为路径约束和订单完成的先后顺序是货车流的重要驱动力[36]。根据出行类型建模分析车辆出行公里,平均出行距离和出行距离分布形状显著依赖于出行类型、服务站与仓库/配送中心的距离、停靠站密度和每次出行的停留次数[37];根据不同的客户空间分布、需求水平、客户数量和时间窗口,估计车辆平均出行距离[38]。FENG与Yi-xiong等通过访谈和网上调查探讨了物流服务质量维度[39]。 5 结语 城市物流旨在减少城市货运在支持当地经济和社会发展的同时伴随着的扰人问题。 首先,城市物流服务基础设施的空间布局规划和运营是传统研究内容。其次,城市物流服务企业的生产环节,仍然主要是基于低库存和及时配送的生产和分配实践。然而,配送数量和商店分布几乎不影响城市政策和零售商的物流组织概念。尽管不同的零售商面对相同的城市交通政策措施,但是他们的反映可能不同,对环境的影响也不同。 城市交通拥堵对物流服务能力的影响:城市路网拓扑结构及城市物流服务节点的空间布局会影响城市物流服务的供给能力。交通拥堵会影响城市物流服务供给能力。由于受交通拥堵和各种交通限行措施的影响,导致城市物流配送车辆路径寻优更具复杂性。上述研究可视为以城市物流服务车辆供给的时间效益为主导的空间路径优化问题。 城市物流运输系统需要在战略、战术和运营层面规划。监管部门优化限行措施。根据不同城市物流服务需求类型考察其时间、空间分布特征,有利于合理配置城市物流服务供给。 如何协调城市物流服务市场需求方、供给方、监管方的时空资源配置路径尚未研究,这对提升城市物流服务能力,为实现城市物流服务供需平衡发展提供科学方法,为城市物流服务需求个性化定制将具有重要意义。 参考文献: References: [1] Crainic, T.G., N. Ricciardi and G. Storchi, Advanced freight transportation systems for congested urban areas[J]. TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES, 2004. 12(2): p. 119-137. [2] Dablanc, L., Goods transport in large European cities: Difficult to organize, difficult to modernize[J]. TRANSPORTATION RESEARCH PART A-POLICY AND PRACTICE, 2007. 41(3): p. 280-285. [3] Kawamura, K. and Y. Lu, Evaluation of delivery consolidation in US urban areas with logistics cost analysis[J]. TRANSPORTATION RESEARCH RECORD, 2007(2008): p. 34-42. [4] 李磊与孙有望.城市物流体系框架设计[J]. 同济大学学报:自然科学版, 2004. 32(1): 54-58. [5] 邓爱民,王少梅与汪利君.城市物流配送系统优化研究[J]. 武汉理工大学学报:交通科学与工程版, 2006. 30(3): 481-484. [6] 陶存新与陈定方.城市物流能力评价研究[J]. 武汉理工大学学报:交通科学与工程版, 2006. 30(5): 892-894. [7] Miranda, P.A. and R.A. Garrido, A simultaneous inventory control and facility location model with stochastic capacity constraints. NETWORKS & SPATIAL ECONOMICS, 2006. 6(1): p. 39-53. [8] 汪晓霞, 郑吉春与李妙然.物流中心选址动态双钻石评价方法[J]. 北京科技大学学报, 2005. 27(3): 360-363. 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