王牌 土木工程的发展 1687 - 8094 1687 - 8086 Hindawi 10.1155 / 2021/8723017 8723017 研究文章 研究快递仓储和分销系统的参数优化基于Box-Behnken响应面方法 赵 南 https://orcid.org/0000 - 0001 - 8143 - 5038 王 Maochun 江 ( 管理学院的 贵州大学 贵阳 贵州550000年 中国 gzu.edu.cn 2021年 13 9 2021年 2021年 7 8 2021年 27 8 2021年 13 9 2021年 2021年 版权©2021南赵和Maochun王。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

响应面方法,它还没有被应用于物流领域,用于研究表达储存和分配系统。目标是找出关键影响因素“客户满意度”和“仓库爆炸”并确定最优参数,减少手术时间和系统的拥塞率。Box-Behnken响应面法优化等因素排序速度、速度分布,排序临时存储容量,和临时存储容量分配系统,物流仿真软件是用于验证实验。预测的值与测量值在良好的协议。最优参数排序的速度0.002 D / pc, 31 M /速度分布<我talic> D排序临时存储容量502台电脑,和分配临时存储容量的222台电脑。结果表明,响应面法是可行的优化的参数表达存储和分销系统,有助于进一步提高物流快递服务水平。

 贵州大学 1。介绍

与信息技术和互联网的迅速发展,此外,电子商务正在成为中国经济和社会发展的主要力量。不仅许多国内的电子商务企业,而且外国电子商务巨头涉足中国市场,使消费者面临更多的选择。在这种背景下,“客户满意度”已经成为一个重要的指标来衡量电子商务企业的发展。电子商务企业能否快速回应和满足客户需要最大程度决定了企业的竞争力和发展的生存在竞争激烈的市场。

作为服务行业的电子商务,物流行业是一个重要的电子商务企业和客户之间的联系。这个服务是客户最直接的感觉,与“可视化”,及其服务水平直接影响电子商务企业的客户评价。然而,与电子商务的快速发展相比,配套仓储和配送操作,即物流快递服务,不能完全跟上其发展。尤其是各种平台推出各种优惠活动一个接一个,当网络交易量巨大的包裹递送量也大,经常出现“仓库爆炸事件”,也就是说,在很短的时间内,仓库的压力急剧增加,分布系统还承担巨大的压力。针对这一现象,通过优化表达存储和分销系统,可以减少“仓库爆炸事件”和“客户满意度”可以改善。

目前,表达存储和分布的优化研究在国内外是有限的。大多数学者主要使用模拟或启发式算法的优化存储和分布。李等人。 1)建立了一个仿真模型表达的终端物流配送优化配送路径与物流配送成本最小化的目标。Odkhishig et al。 2]介绍了一个基于仿真的优化方法,该方法可以提高仓库的吞吐量和服务水平,同时保持工人的数量不变。金( 3)应用遗传算法研究了皮卡和交付分离表达终端分布模型与最小成本的目标。Mirosław kordos et al。 4)提出了一个完整的自动解决方案基于遗传算法优化离散产品在仓库的位置和顺序选择路线。

表达仓储和分销系统可以模拟其组成、随机性和参数仿真模型,但仿真操作只是实际系统的仿真并不能得到最优解或最满意的解决方案,因此需要结合优化算法。的组合系统的随机性和数学规划模型将导致一系列复杂的公式,和发布的模型很少考虑随机因素。响应面方法(RSM)是一种仿真优化方法。它可以很容易地结合随机因素和确定性仿真问题。它用于模型和分析感兴趣的问题的反应是受到多个变量的影响。其最终目的是为了优化响应。然而,文献的应用响应面方法在物流领域基本上是空白。本文研究的物理流问题表达储存和分配系统基于响应面理论,讨论了响应面方法的可行性研究物流问题。目标是找出关键影响因素“客户满意度”和“仓库爆炸”并确定最优参数,减少手术时间和系统的拥塞率。

 2。施工仿真模型

从“仓库爆炸事件”,分析了相关问题的过程中包裹分布在各种促销活动和开展仿真实验在排序操作和后续交付操作中转仓库。在实践中,表达仓储和配送的过程太麻烦,和一些操作不影响模拟实验的结果在这个模型。因此,仿真模型简化为下面的链接:

包裹交付给快递公司,进入的区域进行排序。

输入包信息,智能地根据不同的包的目的地。

挑选后,包转移到等候区分布。

运载工具的到来后,包装应根据批打包和交付。

更符合实际的模型,而不是限制任何其他因素,只有存储容量的影响的临时存储区域,包裹的排序操作和后期交付操作物流快递服务被认为是包括分类速度、速度分布,排序临时存储容量和分配临时存储容量。数量<我talic> x每天的包裹运输是均匀分布的。本文的目的是确定最优水平的上述四个因素的结合,以消费者满意为主要目标,减少拥塞率作为次要目标,和使用这两个目标作为标准来改善物流快递服务水平在整个仓库爆炸的时期。

模拟表达仓储和配送过程中,物流仿真软件Flexsim用于建立仓储和配送的仿真模型,如图 1。消费者满意是基于仿真模型的运行时间,和堵塞率是基于包的停留时间的比例在仓库里。因此,该模型操作时间和堵塞率响应变量。

表达仓储和分销系统的仿真模型。

 3所示。响应面方法

响应面方法是基于采样点的集合收集在指定的设计空间有限的实验设计,并取代了真正的响应面拟合响应变量。在工程优化设计中,应用程序的响应面方法不仅可以得到响应变量和因素之间的关系也得到了优化计划,也就是说,因素的最佳组合,这样可以优化目标函数。

3.1。响应曲面的数学模型

响应面方法,获得数学模型代表因素和响应变量之间的关系,一阶和二阶响应面模型的线性或二次多项式函数通常用来近似。通常一个低阶多项式可以满足工程应用需求;如果响应面具有较强的非线性,高阶多项式是必需的。当考虑随机变量之间的传质,可以使用多项式与交叉项。

一阶响应面模型的基本形式如下: (1) f x = β 0 + ∑ 我 = n n β 我 X 我 。

二阶响应面模型的基本形式如下: (2) f x = β 0 + ∑ 我 = n n β 我 X 我 + ∑ 我 = 1 n ∑ j ≥ 我 n β 我 j X 我 X j + ε 。

其中,<我nline-formula> x 我 是<我nline-formula> 我 − th 组件的<我nline-formula> n 维独立变量<我nline-formula> x ;<我nline-formula> β 0 和<我nline-formula> β 我 β 我 j 未知参数,构成了列向量<我nline-formula> β ;和<我nline-formula> ε 是错误的。

通常在计算的过程中,一阶模型,其目的是指导实验者沿着路径来改善系统最优附近地区迅速和有效。一旦发现最优区域,可以使用一个更精致的模型(例如,二阶模型)。在执行分析确定最佳位置。估计回归方程的回归系数最小二乘法。构造一个多项式响应面模型。

计算结果的准确性,有必要确定拟合方程的准确性。它通常是方差的形式决定的。 (3) R 2 = 1 − ∑ 我 − 1 N y 我 − y ˜ 我 2 ∑ 我 − 1 N y 我 − y ¯ 我 2 。 在哪里<我nline-formula> N 采样点的数量,<我nline-formula> y 我 是真正的响应值,<我nline-formula> y ˜ 我 响应值计算的响应面模型,然后呢<我nline-formula> y ¯ 我 是真正的响应值的平均值。

模型的拟合精度通常是评价<我nline-formula> R 2 和调整系数确定的<我nline-formula> R 2 。越接近<我nline-formula> R 2 和调节<我nline-formula> R 2 1,较小的数学模型和原始模型之间的误差和较高的拟合精度。然而,如果设计变量的增加,这一趋势将更与邻接的评价<我nline-formula> R 2 。

 3.2。响应面实验设计

有很多响应面实验设计方法。常用的方法是中心合成设计(CCD), D-optimal设计(DoD), Box-Behnken设计(bdd),等等。( 5- - - - - - 9]。三个要点应注意在实验设计:确定必要的实验因素,确定适当的水平选择的实验因素,并确定合理的水平间隔( 10]。一个合适的实验设计是非常重要的至少获得一个理想的响应面模型与计算点( 11]。

bdd ( 12- - - - - - 15)是一种常用的实验设计方法,响应面方法,适合2 - 5因素优化实验。Box-Behnken设计方法需要为每个因素3水平和编码(1,0,- 1)。设计安排以0为中间值,和高价值和低价值对应+ 1和- 1,分别。相同的因素,实验由Box-Behnken设计的数量更少和更经济,通过优化和最优水平值解决不会超过最大值的范围,这是特别适合一些实验有特殊需要或安全需求。根据试验因素和水平决定,Box-Behnken响应面实验设计是使用设计专家软件优化表达储存和分配系统。

 4所示。案例分析

本文选择包裹分拣中心的仓储量的快递公司在2020年11月进行分析,如图 2。基于上面的仿真模型,模型的参数设置如下:分选速度(0.001 - 0.01),速度分布(20 40),排序临时存储容量(200 600),和分配临时存储容量(200 400)。当设置仿真模型的参数,一些数据参数设定的实际数据;此外,通过Flexsim的不断调试,得到了一些参数。虽然这些参数的实际数据,在实验中他们有很强的表现力,在理论上是可行的。

快递公司的包裹分拣中心的仓储量在2020年11月。

 4.1。实验设计和结果

Box-Behnken响应面方法被用来设计4因素3水平的试验,以排序的速度(A),配送速度(B),排序临时存储容量(C)和分配临时存储容量(<我talic> D)作为响应因素和操作时间和堵塞率为响应值。因素和水平如表所示 1,实验方案和结果如表所示 2。

因素和水平。

因素 变量 水平
−1 0 1
排序速度(D / pc) 一个 0.001 0.0055 0.01
送货的速度(米/<我talic> D) B 20. 30. 40
能力排序临时存储区域(电脑) C 200年 400年 600年
暂存区域分布能力(个人电脑) D 200年 300年 400年

实验方案和结果。

实验数 一个 B C D 操作时间(<我talic> D) 堵塞率(%)
1 0.001 20. 400年 300年 32.12 12.4
2 0.0055 30. 200年 400年 30.59 29.6
3 0.01 30. 200年 300年 40.51 67.7
4 0.01 30. 600年 300年 40.51 53.8
5 0.001 30. 600年 300年 30.18 0
6 0.01 30. 400年 200年 40.51 60.8
7 0.01 40 400年 300年 40.31 61.1
8 0.001 30. 200年 300年 30.18 9.1
9 0.0055 40 200年 300年 30.43 29.7
10 0.001 40 400年 300年 30.02 0
11 0.0055 20. 400年 400年 31.9 17.1
12 0.0055 30. 400年 300年 30.59 17.9
13 0.0055 40 400年 400年 30.43 18
14 0.0055 30. 600年 400年 30.59 1.1
15 0.0055 30. 400年 300年 30.59 17.9
16 0.0055 30. 600年 200年 30.59 1.1
17 0.0055 40 600年 300年 30.43 1.2
18 0.0055 30. 400年 300年 30.59 17.9
19 0.0055 20. 400年 200年 31.9 31日
20. 0.0055 30. 200年 200年 30.59 29.6
21 0.0055 20. 600年 300年 31.9 1.1
22 0.0055 40 400年 200年 30.43 18
23 0.0055 30. 400年 300年 30.59 17.9
24 0.0055 20. 200年 300年 31.9 45.2
25 0.001 30. 400年 200年 30.18 1
26 0.0055 30. 400年 300年 30.59 17.9
27 0.001 30. 400年 400年 30.18 0
28 0.01 20. 400年 300年 40.43 60.9
29日 0.01 30. 400年 400年 40.51 60.8
4.2。响应面分析 4.2.1。准备回归模型和方差分析

使用Design-Expert12.0软件回归适应操作时间(<我talic> Y1)和堵塞率(<我talic> Y2)表 2操作时间的二次多元回归模型,堵塞率,和各种因素变量可以得到如下: (4) Y 1 = 30.59 + 4.99 一个 − 0.6750 B + 0.4950 一个 B + 4.69 一个 2 + 0.5083 B 2 + 0.0333 C 2 + 0.0333 D 2 R 2 = 0.9981 邻接的 R 2 = 0.9963 , Y 2 = 17.90 + 28.55 一个 − 3.31 B − 12.72 C − 1.24 D + 3.15 一个 B − 1.20 一个 C + 0.2500 一个 D + 3.90 B C + 14.07 一个 2 + 2.58 B 2 − 0.7292 C 2 − 0.8667 D 2 R 2 = 0.9715 邻接的 R 2 = 0.9430 。

表 3显示了方差分析的结果,相关系数<我nline-formula> R 2 多元二次回归方程表示预测值和实验值之间的差异,并将其值在0和1之间。值为1,这意味着他们是完全相同的。之间的差异越小<我nline-formula> R 2 和调节<我nline-formula> R 2 ,更好的拟合二次方程的可靠性。的大小<我nline-formula> P 值表示模型和各种因素的重要影响;<我nline-formula> P < 0.05 表示模型的重大影响或参数,和<我nline-formula> P < 0.01 表示非常重要的影响。

方差分析的结果。

源 平方和 d<我talic> f 均方 F价值 P 价值
操作时间 模型 456.83 14 32.63 539.35 < 0.0001
一个 299.20 1 299.20 4945.46 < 0.0001
B 5.47 1 5.47 90.37 < 0.0001
C 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
D 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
AB 0.9801 1 0.9801 16.20 0.0013
交流 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
广告 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
公元前 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
双相障碍 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
CD 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
一个2 142.58 1 142.58 2356.63 < 0.0001
B2 1.68 1 1.68 27.70 0.0001
C2 0.0072 1 0.0072 0.1191 0.7351
D2 0.0072 1 0.0072 0.1191 0.7351
剩余 0.8470 14 0.0605
缺乏合适的 0.8470 10 0.0847
纯粹的错误 0.0000 4 0.0000
和总 457.68 28
堵塞率 模型 13455.10 14 961.08 34.10 < 0.0001
一个 9781.23 1 9781.23 347.04 < 0.0001
B 131.34 1 131.34 4.66 0.0487
C 1940.56 1 1940.56 68.85 < 0.0001
D 18.50 1 18.50 0.6564 0.4314
AB 39.69 1 39.69 1.41 0.2551
交流 5.76 1 5.76 0.2044 0.6581
广告 0.2500 1 0.2500 0.0089 0.9263
公元前 60.84 1 60.84 2.16 0.1639
双相障碍 48.30 1 48.30 1.71 0.2116
CD 0.0000 1 0.0000 0.0000 1.0000
一个2 1284.25 1 1284.25 45.57 < 0.0001
B2 43.29 1 43.29 1.54 0.2356
C2 3.45 1 3.45 0.1224 0.7317
D2 4.87 1 4.87 0.1729 0.6839
剩余 394.58 14 28.18
缺乏合适的 394.58 10 39.46
纯粹的错误 0.0000 4 0.0000
和总 13849.68 28

相关系数<我nline-formula> R 2 上面的两个回归方程大于0.9,表明预测值与实验值有很好的相关性。因此,该回归方程可用于分析和预测优化表达储存和分配系统。在这两个模型中,<我nline-formula> R 2 和调节<我nline-formula> R 2 分别是0.9981和0.9963和0.9715和0.9430,表明这两个模型有很高的可靠性。

模型的方差分析显示<我nline-formula> P 值< 0.0001,表明两个模型的方程是非常重要和有意义的。通过分析操作时间的方差模型,可以看出效果<我nline-formula> P 值A、B、AB2,B2小于0.01,表明这五个项目有非常重要的影响,而<我nline-formula> P 值的其他因素影响,交互影响,或二次效应很大,表明A和B确定响应在很大程度上,也就是说,排序速度和分销速度是最关键的因素影响操作时间。同时,A, C, A2堵塞率模型中的模型项目有高度显著的影响,B是重大影响的模型项目,对堵塞率产生重大影响,而剩下的物品是不重要的项目,对堵塞率没有显著影响。

 4.2.2。模型精度验证

剩余的区别是观测值和预测值之间的回归模型。在缺乏实验异常值,残余应符合正态分布。从数据可以看出 3和 4这个图的点上或附近的直线,表明这个实验的残余通常是分布式和响应面模型拟合的是准确的。相反,如果点图中不能形成一条直线,它不符合正态分布。

正常的残差(操作时间)。

正常的残差(堵塞率)。

图 5显示测量值之间的比较操作的时间和预计的结果,和图 6展示了堵塞率的测量值之间的比较和预测结果。(<我talic> X,<我talic> Y)绘制散点图与实验样本数据的操作时间和堵塞率和模型的预测结果作为横坐标和纵坐标,分别。每一个散射点大约是分布在一条直线和直线附近Y =<我talic> X,这表明该模型拟合良好,实验模型是可靠的。它可以用于预测的实际实验。

预测与实际的操作时间。

预测与实际堵塞率。

 4.2.3。响应面和等高线的分析

通过方差分析的结果,它可以推断出的价值<我talic> f在选定的实验范围内,在操作时间四个因素的影响<我talic> 一个><我talic> B> C和<我talic> D,A和B之间的交互因素是主要的交互。四个因素的影响在堵塞率<我talic> 一个><我talic> C><我talic> B><我talic> D,A和C之间的交互因素是主要的交互。为A和B, A和C的因素主要影响操作时间和堵塞率模型,三维空间及其平面上二维等高线图可以直观地反映了因素之间的交互。

从数据可以看出 7和 8A和B之间的交互因素和因素之间和C是显著的。图 7显示操作时间的增加先增加然后减少因素相互作用下的A和B A和B的因素;图 8表明,堵塞率增加而增加的因素和C。

响应面和等高线之间的交互操作时间排序的速度和速度分布。

响应面和等高线图之间的相互作用的影响排序的速度和排序临时存储容量堵塞率。

 4.3。响应面优化结果和验证

基于上述响应面模型分析,综合指数的二次回归方程使用Design-Expert12.0软件解决。最优参数(排序速度)0.002 D / pc, B(分销速度)31.167米/<我talic> DC(排序临时存储容量)502.350电脑,<我talic> D(分配临时存储容量)221.914电脑,操作时间为29.227 d,阻断率是−1.378%,也就是说,没有仓库里的包被拘留。

测试的预测结果,有必要验证预测的最优参数。为了便于实际操作,一些验证参数修正的速度分布31 M /<我talic> D排序临时存储容量502台电脑,和222台电脑的临时存储容量分配和排序速度保持不变0.002 d /电脑。运行物流仿真模型根据这一参数,主要目标运行时间为30.23 d。与29.227 d的预测值相比,偏差之间的实际运行时间和运行时间预测是3.32%;二级目标堵塞率为0%,没有堵塞,这是符合预测的效果。

在这项研究中,表达的最优参数存储和分配系统排序的速度0.002 d / pc, 31 M /速度分布<我talic> D排序临时存储容量502台电脑,和分配临时存储容量的222台电脑。

 5。结论

由于设备和操作条件的不同,不同的仿真模型表达仓储和分销系统将产生。本文研究的排序操作和后续交付操作转移仓库和理想假设状态下建立的仿真模型来确定最优的相关参数表达仓储和分销系统来提高消费者满意度指数基于缩短工作时间,减少拥塞率指数基于包的到达拥塞率。

Box-Behnken响应面优化法是一种优化整合实验设计和数学建模方法。它可以有效地减少测试的数量和缩短实验周期。分析结果直观、清晰,可以研究各种因素之间的相互作用。响应面方法不仅建立了预测模型,而且测试模型的适应性,模型和系数的意义,方差分析和模型的诊断。本文表达的参数存储和配送系统优化的Box-Behnken响应面方法和仿真实验是由Flexsim软件。优化结果和仿真结果表明,预测值与实际值之间的偏差在5%以内,表明相关性良好,表达存储和分布的响应面分析优化系统参数是合理的、可行的。

 数据可用性

标签数据集用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

 确认

这项工作是支持的 https://doi.org/10.13039/501100003459贵州大学。

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