关于vmi模式下成品油补货新题目探究

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1、关于VMI模式下成品油补货新题目探究摘要：本文建立了基于VMI治理模式的加油站的自动补货模型，重点考虑了成品油补货的非凡性以及目前我国成品油配送的目前状况和需求。对于模型的求解，提出了人工路X的概念，针对采用结合路X思想的启发式算法来求解模型进行了探索。：一、引言成品油补货是由成品油分销商，根据终端用户的成品油需求，结合资源状况和客户分布，确定成品油的最佳补货量并选择最优的运输车辆和路径，在规定时间内将油品正确投递指定地点而进行的计划、实施和控制的过程。过往，成品油零售商的补货计划大都是按照自己的需求提报后再进行补货，这种做法随着成品油市场的变革已经越来越不适

2、应市场的节奏，在一定程度上限制甚至阻碍了成品油的销售。由于零售商提报的需求往往是根据自己的经验得到，没有经过科学的理论分析和计算，但是当今的社会市场信息瞬息万变，这种经验做法不能及时反馈市场信息，影响销售机会；另外，成品油作为战略性资源，分配不好会影响社会稳定，因此需要一套自动决策系统来完成补货决策。目前，我国很多成品油分销企业逐渐开始对加油站采取供给商治理库存(VMI)的治理模式，供给商治理库存可以进步总体治理效率，降低本钱，尽可能地减少零售商的库存。VMI模式下的成品油补货模型主要包括销售猜测和车辆配载两大功能模块。在供给商治理库存中，需求猜测最主要的目的

3、就是协助供给商做库存治理决策，供给商(油库)定期(通常逐日)获取加油站的库存、销售以及其他相关信息。然后通过销售猜测等手段进行补货决策，确定一个初始补货量。由于成品油补货过程中车辆的容量和油品间互不相容等约束将对成品油的补货量带来很大的影响，因此在车辆配载模块中将结合车辆的信息以及附加约束条件同时进行补货量的优化和车辆的选择，实现优化配载。本文将建立基于多舱车的成品油补货模型，并以车辆配载为中心讨论模型的求解，并提出了基于路X思想的启发式算法求解策略。二、模型1．新题目描述成品油自动补货过程中，加油站需要天天定时向供给商按罐上报前一天的日销售量和当前库存量，上

4、报方式可以采用语音报数系统、I治理模式下，可以利用多种猜测方法以及组合猜测方法对加油站进行未来的需求猜测。根据猜测数据和当前库存数据进行初始的补货决策，天生一个中间的过渡订单（可称为初始订单）。（3）车辆配载成品油车辆配载是实现成品油配送的一个重要环节，配载的效果直接影响到车辆满载率、运输效率、运输平安性以及企业经济效益。车辆配载模块主要的功能是将根据需求猜测产生的中间订单匹配到车辆，不同于传统配载的是，中间订单的补货量将视为一个具有一个可变动范围的变量，在配载过程中，将根据车辆等约束对这个变量进行优化，使整个补货的总本钱最低。如何快速高效地对加油站进行油品配

5、送并保证本钱最低是自动补货部分所需解决的首要新题目。成品油补货所处理的货品种类繁多，从大类上可以分为汽油、柴油、煤油、润滑油等。根据成分含量的百分比的不同，每一个油品大类又包括不同的型号。不同油品的性质差异，也将对配载产生约束，使补货过程变得复杂。目前加油站油品都是按油罐进行治理，即不同的油罐可能存放不同的油品，但同一个油罐中只存放一种油品（非凡情况除外），各个油罐互不连通。在进行油品配送和加油站油品治理时，油罐中的油品要尽可能保证库存最低（非凡情况例外），但不答应出现断货情况。除了库存本钱，配送本钱也是成品油分销企业的另一重要本钱构成，配送本钱和库存本钱通常

6、存在效益悖反，在实际中，配送本钱对于整个企业的利润的影响往往大于库存本钱，因此，配送本钱成为自动补货所要探究的核心新题目。配送本钱不仅涉及到油品配送量的新题目，也和配送路线和油罐车有关。目前油品配送时除了使用单舱车进行单点配送外，还可以使用多舱车进行多点分卸。多舱车是指在同一车辆上包含多个相互独立、可装载同种或不同种固定油品的舱位的成品油运输车辆。因此对于多舱车，可以匹配等同车舱数目的多个订单。无论单舱车还是多舱车，其舱位的载重和所答应装载的油品类型是固定的。2．模型的建立（1）假设和参数定义首先针对模型作如下的假设和参数定义：油库O负责L个辖区加油站油罐的成

7、品油配送；油罐i(i=1,2，…，L)在某日的销售猜丈量为；负责配送的第三方承运公司共有车型M种；车型m的最大有效载荷分别为；每种车型有若干辆，其日可用总车时为；天天各罐的补货总量为(i=1,2，…，L)，其中由m型车配送的总量为,共考察N天的配送情况；第n天油罐i使用的车型总数为（=0表示此日车站此罐不需要配送）；车型m的油罐车完成从油库到油罐i的配送所耗费的车时为（包括均匀等待时间、装卸油时间、在途时间等）；油库到加油站的均匀重行间隔(从油库到加油站的行程间隔)为(i=1,2，…，L)（运费结算目前只考虑重行运费，不考虑空行返程运费）；天天末的油罐i的罐存

8、量为；油罐i的单位库存本钱为，最大容量