0 引言 物流配送是现代物流管理的重要组成部分之一，如何为客户提供满意的配送服务是物流企业必须解决的关键问题。物流配送过程中，配送车辆经常会碰到大量的干扰事件，如车辆抛锚、道路堵塞、天气变化等，从而导致配送的时间延迟，使事先制定好的配送计划受到影响，甚至变得不可行。因此，对该问题的研究具有重要的实际意义和理论意义。 由于物流配送系统涉及了物流供应商、客户等多个主体，扰动发生后，如何权衡各方利益形成应对扰动的方案，是目前该领域面临的主要问题。另外，由于干扰事件的发生具有随机性、动态性以及不可预测性等特点，对配送系统的实时响应也提出了很高的要求。因此，物流配送受扰延迟问题的决策是一个多目标的、动态的优化难题。针对这一问题，国内外学者已经进行了大量的工作，其研究方法大致分为以下两种：re-scheduling方法[1-2]、随机优化[3-5]。由于物流配送受扰延迟问题的特性，使这两种方法的应用受到很大的局限。如何快速有效地处理干扰事件并形成系统扰动最小的调整方案，仍然是该领域研究的难点。另外，由于干扰事件的产生、发展、衰退、结束等具有一定的规律性，因此，如何在干扰事件发生与发展过程中进行决策是目前干扰管理研究的难点问题之一。 干扰管理是近年来国际上管理科学、运筹学和系统工程等领域备受关注的新的研究方向，其概念可定义为[6]：在计划开始阶段，用优化模型和求解算法得出一个好的运行计划；计划实施中，由于内外部不确定因素导致扰动的发生，使原计划变得不可行，需要实时地产生新计划。新计划要考虑到原来的优化目标，同时又要使干扰带来的副作用最小化。干扰管理需要针对各种实际问题和扰动的性质，建立相应的优化模型和有效的求解算法，快速、及时地给出处理扰动的最优调整计划。这个调整计划不是针对扰动发生后的状态完全彻底地重新进行建模和优化，而是以此状态为基础，通过对原方案进行局部优化调整，快速生成对系统扰动最小的调整方案。 由上述定义可知，干扰管理是实时处理干扰事件的方法论，近年来它已经成为国际学术界前沿性的研究方向并逐渐成为研究热点[7-10]。在物流配送时间延迟的干扰管理领域，Zhang[11]等人研究了有时间窗的车辆路径问题的干扰管理问题，针对由车辆原因引起的小概率大后果的干扰事件，构建了基于分散蚁群算法的启发式算法，提出了干扰应对方案的生成方案。该模型将未满足时间窗的配送点个数作为对初始计划的偏离，而没有考虑每个配送点时间延迟的程度及配送点的差异。Li[12]等研究了物流配送中由机械故障、交通意外引起的不可恢复性干扰问题的决策支持模型，应对方案采取邻近救援及重调度策略，并以救援成本最小为目标。该模型以人工专家经验判断是否开始实施干扰应对方案及采取何种方案，适用条件限制较多。王春明等[13]研究了车辆路径问题中客户点数量、需求量、时间窗及可行路径变化的扰动问题，建立基于图的数学模型，以偏差费用最小化为目标，而没有考虑干扰事件对整个系统的影响。Rhalibi和Kelleher[14]研究了集装箱装卸运输中干扰重调度的方法策略，干扰事件发生后，采用车辆的行驶路程、空载路程和空载率作为衡量系统扰动的指标，根据优先级的不同，建立多目标优化模型。该模型与运载形式紧密相关，而空载率等指标对城区车辆物流配送问题一般情况来说，并不是一个理想的考察指标。 以上学者对时间延迟的干扰管理做了大量的研究，在决策方法方面取得了一定的进展。但是上述研究都是针对干扰事件发生且结束以后进行的应对策略，没有解决在干扰事件发生和演进过程中如何进行实时决策的问题。另外，由于物流配送系统十分复杂，影响因素很多，因此在干扰事件的演进过程中，如何全面评价时间延迟对系统的影响并进行实时有效的决策，仍然是该领域的难点问题。本文基于干扰事件产生、发展、衰退、结束的一般规律，将延迟按时间段进行划分，在每一个阶段初，通过综合考虑物流配送公司及其客户两个主体，对所有可能的策略进行评价，形成相应的最优决策。如果干扰事件继续发展，在每一阶段末需要重新评价所有可能的策略并进行决策，形成下一阶段的最优决策，这就是本文要研究的解决时间延迟干扰问题的多阶段决策方法——序贯决策方法，它将为实际的物流配送干扰管理提供科学有效的工具。 1 问题描述与决策过程分析 物流配送中心的车辆沿预定的最优路径进行配送作业，配送过程中，由于车辆故障、交通堵塞等干扰事件导致配送时间延迟，该延迟会在所考察的时间跨度内结束，即导致延迟的干扰事件属于可恢复的干扰事件。在干扰事件的演进过程中，决策者需要根据干扰事件的状态，实时做出相应的决策。 由于干扰事件的产生、发展、衰退、结束等本身具有相应的演进规律，因此，具有时间延迟的干扰管理问题的决策可以分阶段进行。在每一阶段初，通过对所有可能的策略进行评价，从而选择最优的应对决策方案。随着时间的发展，如果干扰事件尚未结束，则先前的决策对物流配送系统的影响可能会发生变化，决策者需要在下一阶段内，根据以往各阶段的决策及干扰事件的状态，再次评价多种应对策略，选择应对方案，即整个干扰应对方案的决策活动不是一次性的过程，而是在多阶段依次完成的，如图1所示（D[,i,j]是在第i阶段开始时可以选择的第j种应对方案）。
图1 序贯决策示意图 在多阶段决策过程中，影响阶段划分的因素很多，如运送物品对时间的敏感程度、干扰事件的性质、干扰事件的状况等。从物流配送干扰管理实际出发，文本认为决策阶段的划分可依据以下几点： (1)历史数据的统计研究结果。在城区物流配送活动中，干扰事件发生频繁，决策者对干扰事件可能的状态具有一定的先验知识，在划分决策阶段时可以充分利用历史经验。
