摘要：本文首先就扬州洪灾具体情况，从扬州应急物流配送设施点与受灾点的分布和扬州应急物资配送组织情况两个方面阐述了扬州洪灾物资配送的现状，指出扬州地方XX在洪灾应急物资调配上存在如下问题：采用传统应急物流方案，忽视商业物流资源对应急救援行动的作用，且救援时仅考虑就近原则进行应急物资配送。然后就商业物流配送中心参与应急救援行动构建了LAP模型，求解出受灾点不同分派方案的运作成本，得出商业物流配送中心参与应急救援行动将有利于降低应急物资配送总成本、提高配送效率，并确定了受灾点分派的最佳方案。最后通过老人与儿童占受灾点人口比和受灾点面积等四个指标，使用TOPSIS方法，计算出各个受灾点救援需求相对紧迫程度的排序，依据该紧迫程度排序和受灾点分派的最佳方案，得出扬州洪灾应急物流最佳配送路线。
关键词：商业物流网点；扬州洪灾应急物流；应急物流配送
一、绪论
（一）研究背景、目的与意义
1.研究背景
近年来，随着全球突发事件应急救援日趋复杂，XX开始支持商业物流资源为应急救援行动服务，目的在于提高对需求物资的快速反应、提高应急物流的运输效率、提高应急救援效果。为了让商业物流资源更好的参与到应急救援行动中去，我们要考虑到如何为商业物流资源和传统应急物流设施进行选址和分配受灾地点，从而达成以最低成本完成物资输送、以最快速度组织救援行动的目标。扬州地区随着经济的不断发展和城市化的不断推进，洪灾所造成的损失越来越大。而扬州地方XX仍旧坚持传统应急物流方案，忽视商业物流资源对应急救灾的作用，使得扬州应急救灾行动逐渐呈现出高成本、低效率的应急物流现状。
2.研究目的与意义
本文旨在通过研究商业物流配送中心是否参与传统应急物流救援行动，得出商业物资参与应急救援行动有利于降低运作成本、提高救援效率，并解决商业物流配送中心参与救援行动时的应急物流配送设施点的选择和配送路径的优化问题。
研究考虑商业物流网点的扬州洪灾应急物资配送问题不仅有助于扬州XX在洪水灾害后建立快速高效的物资供应计划，来保障受灾点的应急救援物资需求、控制受灾现场、减小突发事件对生活和社会的冲击。还有助于构建LAP模型，来解决扬州地区应急救援行动成本高、效率低的问题，为扬州地区之后的洪灾救援行动提供借鉴。
（二)国内外研究综述
1.国外研究现状
常年的发展研究使得国外出现大量的应急物流管理著作，形成了各具特色并较为成熟的应急物流管理模式。Tatham与Kovaes（2010）研究了人道主义援助捐赠供应网络中的配送问题，根据信息、规则、意向信赖、类别和职责等要素构建了一个敏捷信赖模型[1]；Aharon等（2011）讨论了人道主义应急物流规划中关于风险缓解的鲁棒性优化问题[2]；CarmenG.Rawls（2010）提出了一种两阶段随机混合集成模型来解决应急物资的配置问题，以提高对灾害的救援反应速度[3]。
2.国内研究现状
我国的应急物流管理研究主要是通过使用各种模型和方法，来解决应急物流中的物流配送设施点的选址问题和物流配送路线的分派问题。郭子雪（2015）认为自然灾害影响了物资配送，并且因低效的应急物流配送造成的损失占总损失的15%-20%[4]。俞武杨(2011)针对灾后大规模应急物资多段调运的特点，建立了具有中转网点的应急物资定位-分配模型，并设计了采用整数编码的遗传算法，对模型进行求解[5]。李毅（2016）探究了应急物流与商业物流体系两者在物流信息系统、物流管理、物流组织体系及物流物资保障体系四个方面一体化的实施过程[6]。魏宝红等（2010）将应急物流选址的问题归纳为多目标决策问题，追求应急设施建设时间以及成本的最小化和运作效果的最大化，并提出自适性遗传求解算法[7]。陈钢铁（2010）构建了在时间窗条件下的应急物流运输路径优化问题模型[8]。郭晓光（2012）对应急物流网络进行合理的规划有助于实现突发性自然灾害下的多组织间的高效运作[9]。张永领（2010）认为灾后第一时间需要的应急物资是机械设备、食物和急救药品[10]。郑斌（2014）研究了灾后初期应急救援物资配送的特征，结合物资供应点的选址，建立了一个双层规划的灾后应急救援模型[11]。代颖（2012）从系统集成化的角度对灾后的救援行动中应急物资配送中心的选址和配送车辆运输路径的安排进行了一体化研究[12]。曾敏刚（2010）通过最小包络法求解应急物流配送中心选址和物资分配问题，并使用最近邻点法确定应急救援物资运输路径的安排[13]。
3.国内外研究评述
国外由于长期发展，对于应急物流的研究主要是构建各种模型来讨论各种优化问题，主要体现在救援反应速度方面；而我国的应急物流管理研究主要是通过各种方法求解模型，解决应急物流中的物流配送设施点的选址问题和物流配送路线的分派问题，主要体现在成本方面。
（三）研究主要内容及创新点
1.研究主要内容
本文首先通过分析扬州洪灾具体情况，来研究扬州洪灾物资配送的现状，得出扬州洪灾应急物资配送存在的问题。然后构建扬州洪灾应急物资配送LAP模型并求解各个受灾点救援需求相对紧迫程度排序，得出扬州洪灾应急物流最佳配送路线。
2.创新点
本文通过集成商业物流配送中心和应急物流配送设施点，建立了应急物流LAP模型，求解受灾点的分派结果，并通过TOPSIS方法以各个受灾点的物资需求相对紧迫程度为指标，以分派结果为基础，求得最佳配送路线，从而达到提高应急救援效率和降低物流成本的目标。
二、扬州洪灾应急救灾物资的配送现状分析
（一）扬州洪灾情况简介
扬州市位于江苏省长江中下游地区，地处江淮平原南部，属于长江三角洲漫滩冲积平原。全市沿江分布，市内水系发达，每逢汛期，淮河与长江的径流量急剧增大，导致扬州河湖水位剧烈上涨，如国和雨汛同时到达，必然造成洪涝灾害。
扬州洪灾还具有：洪灾发生平率高，每10年3次；季节性明显，大约75%的洪灾发生在6-9月；危害程度大，单次因灾所产生的直接经济损失9亿多元等特点。
（二）扬州洪灾物资配送现状
1.应急物流配送设施点与受灾点分布
到目前为止，扬州境内已建或已达成合作的较大的应急物流设施有宝胜物流园、扬州综合物流园和扬州市食品工业园。易受洪灾影响的10个镇有八里镇、徐集镇、双沟镇、江都、杭集镇、沙头镇、花荡镇、丁沟镇、马集镇和方巷镇。具体分部情况如图1所示。
2.应急物资配送组织现状
在洪水发生后，扬州地区XX迅速组织应急救援领导机构，全面收集洪灾数据和受灾情况，经过前期分析后从应急物流预案数据库中确定应急物流方案。根据应急物流方案联系已达成合作的物流点（宝胜物流园、扬州综合物流园、扬州市食品工业园），直接租用物流点的仓库作为应急物资配送设施点，并在评估突发事件情况后，确定所需物资种类、数量以及所需租赁的运载工具。
配送方案确定后以应急物流配送设施点为中心，紧急采购前期物资，按就近原则向附近受灾点运输救援物资。目前的受灾点分派方案为：第一条，扬州综合物流园——马集镇、徐集镇、方巷镇；第二条，扬州市食品工业园——八里镇、沙头镇、杭集镇、江都、花荡镇；第三条，宝胜物流园——双沟镇、丁沟镇。在电力通讯渠道恢复后，XX将灾情及时的向全国人民发布并呼吁广大市民向灾区进行捐赠。后期XX主要使用捐赠物资，捐赠的物资将被集中到应急物流设施点进行统计分类，依据各受灾地点的需求按需分配。
（三）扬州洪灾应急物资配送存在的问题
1.忽视商业物流资源配送效率低
扬州XX忽视商业物流资源，仅仅依靠传统应急物流，配送效率低，导致不能及时配送救援物资且配送成本高。以2016年7月4日扬州洪灾为例：由于缺乏完善的物流信息平台，导致应急物流运作过程中救援物资供需信息不准确、物资运输交叉重复、大量繁杂工作（如前期救援物资的集中、捐赠商品的统计分类等）集中在应急物流配送设施点，阻碍应急物流配送设施点的正常运作，浪费了大量的人力物力，导致配送成本高，总运输成本为70740元。扬州XX在获取洪灾信息后需要花费近半天时间往宝胜物流园、扬州综合物流园、扬州市食品工业园这三个中转点集中前期救援物资，然后在往各个受灾点配送，影响了应急救援的及时性。
2.仅考虑就近原则配送灾情响应程度差
扬州地区的应急物流仅仅考虑就近原则运输救援物资，忽视各受灾点人口、受灾面积、受灾情况等各种因素，灾情响应程度差，导致救援效率低下。以2016年7月4日扬州洪灾为例：部分距离较远，受灾较严重的地区，如花荡镇，因救援不及时，导致洪灾损失加剧，直接经济损失达2000多万元。
（四）问题解决思路
本文通过构建LAP模型，研究是否应该让商业物流配送中心参与应急救援行动，并求得成本最低的受灾点的分派方案。再使用TOPSIS方法，以老人和儿童占人口比、受灾点占地面积等四个因素为受灾指标，计算受灾点应急救援需求相对紧迫程度排序结果，由排序结果结合分派方案得出最佳配送路线。
三、基于LAP模型的商业物流网点参与下扬州洪灾受灾点分派方案
（一）商业物流网点参与下的LAP模型
1.三级应急救援物资配送网络结构图
本文选择地方大型商业中心如大型超市、批发市场等灾前商业中心作为商业物流配送中心；选择一些物流园区和工业制造区来新建的应急物流配送设施点；由此构成“供应点—中转点—受灾点”的三级应急救援物资配送网络结构，如图2所示，其中灰色表示选中，反之表示未选中且箭头的粗细表示救援需求程度的大小。
供应点；商业物流配送中心；应急物流配送设施点；受灾点
2.商业物流网点参与应急物资配送的LAP模型的构建
假设条件：从配送的效率来看，应急情况下一般只会考虑不同级设施之间的转运，也就是物流配送中心仅仅对受灾点进行紧急救援物资配送，物流配送中心之间不进行物资调运；应急情况下不考虑车队一次次送多个受灾点的情况；紧急救援物资配送设施点的建立的成本与它的规模有关；每个受灾点仅仅被一个物流配送中心运送救援物资，但是每个物流配送中心却可以服务多个受灾点；已知配送中心和受灾点的位置以及配送中心到受灾点的距离。
在只考虑中转点到受灾点这一环节的前提下，研究应急设施选址—分配问题。在灾前已有的商业物流配送中心和灾后候选的应急物流配送设施点中，选择合适的设施来新建应急物流配送中心，完成应急救援物资的从供应点到中转点的转运，使其既可以迅速地对突发的事件进行反应，又可以将配送中心的建设成本和发生灾害的条件下的运作和运输成本降到最低。
本文就商业物流配送中心是否充当临时的紧急救援物资配送中心这种情况来构建模型。成本构成为：灾区应急物流设施点的成本，商业物流配送中心参与到应急救援行动中的成本，中转点到受灾点的物流成本。考虑到车队往返问题，选择2d为运输总里程。
式（1）中：minZ最小成本；应急物流设施点建设成本；应急物流设施点运作成本；商业物流配送中心运作成本；受灾点到物流配送中心j的道路距离（单位：km）；p总运输成本（单位：元/km）；j=(1,2,…,m)应急物流设施点的集合；j=(m+1,m+2,…,n)商业物流配送中心的集合；D=(1,2,…,k)所有受灾点的集合且iD；R所有物流配送中心集合，；，，都是0-1变量。
各约束条件含义：约束条件（2）表示每一个受灾地点至多只分配到一个已经建立的经济应急物流配送设施或者是参与到紧急应急救援的商业物流配送中心；约束条件（3）表示仅仅对确定设立的经济应急物流配送设施点指派运输救援物资去某个受灾点；约束条件（4）表示仅仅对参与救援的商业物流配送中心指派运输救援物资去某个受灾点；约束条件（5）表示当应急物流配送设施点被选中分配受灾地点时=1，否则=0；约束条件（6）表示当商业物流配送中心参与救援行动时=1，否则=0；约束条件（7）表示当有商业物流配送中心或者应急物流配送设施点分配受灾地点时=1，否则=0。
(二）商业物流网点参与下扬州洪灾受灾点分派方案选择
本文从五个候选紧急物流配送中心（其中有三个应急物流配送设施点和两个商业物流配送中心）中选取合适的中转设施，向10个受灾地点配送紧急救援物资，其中选择扬州综合物流园、宝胜物流园、扬州市食品工业园为应急物流配送设施点，通扬桥粮油批发市场和江苏扬州副食品城为商业物流配送中心，各个受灾地点到物流候选配送中心的距离见表1。
针对商业物流配送中心是否参与应急救援行动的问题，通过从五个候选紧急物流配送中心选取中转点，设计了五种方案，详情见表2。其中方案一是商业物流配送中心不参与救援行动，方案二和方案三是只有一个商业物流配送中心参与救援行动，方案四是两个商业物流配送中心全部参与救援行动，方案五是商业物流配送中心全部参与救援行动的同时去掉救援效率相对较差的应急物流配送设施点。这五种方案各自受灾点的分派详情见表3。
已知应急物流配送设施点每个点的建设成本（即物流点的仓库租用费用）为2000元/月，由于应急救援行动不会超过一个月，所以建设成本统一为2000元。应急救援行动的工作人员多为XX人员和志愿者，所以在忽略人工费的前提下一个配送设施点的运作成本约为1000元。由于物资总数的不确定性，采取承包方式以租赁车队总行驶里程来计算总成本，即运输总成本为150元/km。计算各个方案的成本目标值并填入表3，计算过程如下：
同上：minZ2=67720
minZ3=63220
minZ4=58420
minZ5=50870
就目标值来看，方案二和方案三与方案一相比，也就是一个商业物流配送中心参与救援物资配送的时候，成本分别降低了4.27%和10.63%；方案三和方案二与方案四相比，也就是两个商业物流配送中心参与的时候，成本分别降低了8.22%和15.9%。
结果表明：在其他参数不变的情况下，商业物流配送中心参与扬州洪灾救援行动的LAP模型在成本上占有优势，并且随着参与数量的增加，成本不断减少，优势越加明显。
四、基于扬州洪灾受灾点救援需求相对紧迫程度排序的配送路线优化
（一）TOPSIS决策方法理论
TOPSIS方法（tehniqueoforderpreferencebysimilaritytoidealsolution）是一种多目标决策的方法。它依据多种评价指标，通过确定理论上的“理想解”，来求得各个方案的优先顺序并排序。其决策理论如下：
先通过n个方案的m个指标值构建决策矩阵A,再对决策矩阵进行规范化处理。
得到规范化的矩阵Z，根据相应的权重，得到加权规范化矩阵X。
此时可有加权规范化矩阵X确定理论上的“理想解”和“负理想解”,其中理想解表示期望中的最佳方案，负理想解表示设想中的最差方案。
其中为效益型指标集合，值越大越好，为成本型指标集合，值越小越好。
那么方案n对于项目“理想解”的相对接近度为：
其中为方案n到“理想解”的距离，为方案n到“负理想解”的距离，C为方案n对于“理想解”的相对接近度。
将各个方案对“理想解”的相对接近程度C由大到小排序，且为最佳方案。
（二）扬州洪灾受灾点配送路线优化实例
将上述方法应用于扬州市2015年6月26日洪灾应急救援物资配送中，其中各个受灾点的受灾指标如表4所示。
应用专家调查法，对着四个受灾指标进行评分，并对这若干组评分进行统计归一化处理，得出各个受灾指标的权重为:
2.确定受灾点救援需求相对紧迫程度
D+={0.0132,0.0184,0.0168,0.0136,0.0048,0.0048,0.0123,
0.0099,0.0108,0.0141}（20）
D-={0.0093,0.0045,0.0033,0.0081,0.0162,0.0051,0.0087,
0.0124,0.0180,0.0090}（21）
C={0.6867，,05035,0.4358,0.6267,0.2286,0.3750,0.4857,
0.5439,0.9105,07104}（22）
将以上（20），（21），（22）三式求解得出各受灾点的D+值，D-值，C值填入受灾点救援需求相对紧迫程度排序表，并得出各受灾点排序结果，详情见表5。
由表5可知，在救援物资的运输过程中，各个受灾地点按救援需求相对紧迫程度降序排序结果为：
双沟镇江都区马集镇杭集镇徐集镇沙头镇方巷镇八里镇丁沟镇花荡镇
结合最佳配送方案（即方案五），得出最佳配送路线为：
扬州市食品工业园马集镇徐集镇；
邗江中心粮库杭集镇方巷镇；
通扬桥粮油批发市场沙头镇八里镇；
江苏扬州副食品城江都区双沟镇花荡镇丁沟镇。
五、结论与发展
（一）结论
本文首先提出当前扬州洪灾应急物资配送存在的忽视商业物流资源，配送效率低、仅考虑就近原则配送，灾情响应程度差这两个主要问题。其次通过构建LAP模型得出商业物流配送中心参与扬州红在救援行动在成本上占有优势，并且随着参与数量的增加，成本不断介绍，优势更加明显，配送效率显著提高。最后再使用TOPSIS方法，以老人和儿童占人口比、受灾点占地面积等四个因素为受灾指标，确定受灾点应急救援需求相对紧迫程度排序，并由排序结果结合分派方案得出配送路线，如此将提高扬州洪灾应急物资配送的及时性和灾情的响应程度。
（二）研究展望
在洪涝灾害下应急物流选址和路线选择中，虽然建立了基础的模型，但是在后续的研究工作中可以考虑引入更多的限制要素，这样可以使得研究结果更加切合实际。扬州地区传统应急物流配送以静态网络为研究对象，但是现实中，应急配送应该是动态的，道路的状况是随着时间的推移逐渐变化的，应该将研究终点向动态靠拢，并且遇到道路完全受阻时还应考虑航空运输、水运等各种救援手段，后续工作可以将合理运用GIS地理信息系统和救援物资的发放、人员的抢救相结合。
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