0 引言 准时化生产(just in time,JIT)一直是业界和学术界研究的一个热门课题。JIT生产方式在20世纪70年代末期从日本引入我国，广泛应用于汽车工业、电子工业等流水线生产型制造企业，取得了明显效果。 准时化是指将必要的零件，以必要的数量，在必要的时间送达生产线。JIT制造企业的零部件配送中心以多批次、少批量的方式接收供应商或第三方物流企业供应的零部件，然后按生产排程要求实时配送零部件。通常情况下，面向JIT生产的零部件配送问题具有零部件种类多、批次多、批量少、出入库时间分散等特点，例如，广东某著名汽车制造商在汽车装配过程中应用准时化生产方式，其装配工厂所涉及的汽车零部件多达6000多种，每种零部件每天最多分8个批次进入配送中心，而每批零部件在配送中心的周转时间通常为1至2个小时。这些特点使得有效分配配送中心的存储货位成为一个难题，引起学术界和业界的广泛关注。该研究问题主要探讨采用JIT方式的制造企业如何优化配送中心存储货位的分配策略，从而降低运营成本、提高空间利用率。 货位分配问题(storage location assignment problem,SLAP)是经典的仓储管理问题。国内外学者在不同的前提条件、问题假设和现实约束下研究了各种货位分配策略及其模型。Francis等[1]对早期的货位分配研究进行了综述，归纳了四种常见的存储策略：专用存储策略(dedicated storage)、分类存储策略(class-based storage)、共用存储策略(shared storage)和随机存储策略(randomized storage)。Heskett[2-3]最先提出专用存储策略，即根据货物的出入库数量等性质为每种货物配置专用存储区；并将COI(cube per order index)①原则应用于专用存储策略，但并没有证明其最优性。Mallette和Francis[4]、Harmatuck[5]、Kallina和Lynn[6]讨论了COI原则在实际中的应用，并证明了一定假设下COI原则具有最优性。分类存储策略是指入库货物可以使用其所属类别专用存储区域的任意开放货位[7]。共用存储策略是指在一定时间跨度内，不同货物可以共享某存储区域。在共用存储策略方面，Goetschalckx和Ratliff[8]提出了基于停留时间(duration of stay,DOS)的启发式算法，将停留时间最短货物安排在距离出口最近的存储货位。Goetschalckx和Ratliff[8]、Thonemann和Brandeau[9]在理论上证明了DOS方法是运输成本最小化的策略。Malmborg和Al-Tassan[10]研究了随机存储策略，即根据入库货物的尺寸在储存区内随机搜索可以容纳的货位，将货物储存在该位置。他们指出，随机存储策略适用于计算机控制的环境。 文献[11]指出，专用存储策略和分类存储策略都倾向于将出货量大的货物安排在较容易取货的位置，以减少拣货的平均操作时间。专用存储策略和分类存储策略中货物的存储位置是固定的，而且始终有空间满足补货需求，所以这两种策略具有易操作、易管理的优势。正如刘威[12]指出，专用存储策略下的存储位置空间大小必须按各种货物的最大在库容量进行设计，因此，该策略所要求的总存储空间要比分类存储策略大。Venkata和Adil[13]指出，相对于专用存储策略，分类存储策略可以降低存储成本。Moon等[14]、Yu和deKoster[15]指出分类存储策略的效果在很大程度上受存储区布局、存储区大小和货物类别的影响。朱杰等[16]研究了在分类存储策略下，返回型和S型人工拣选服务系统的效率。Gu等[17]指出，配送中心在选择专用存储策略或分类存储策略时，应充分权衡其管理便利性和成本。正如Goetschalckx和Ratliff[8]指出，共用存储策略和随机存储策略都允许不同货物存储在同一个存储位置。由于存储位置可以共用，存储区的空间利用效率较高，但货物的出入库管理及盘点工作较难进行。魏航[18]在考虑时间窗口的情形下，研究了码头堆场的集装箱存储优化问题。 总的来说，各种存储策略都有优点和不足，企业会根据实际情况选择不同的存储策略。比如，针对上述面向JIT制造的零部件配送问题的特点，企业倾向于采用“共用存储策略”以降低运营成本和提高存储空间利用率。除了根据经验选择存储策略外，学术界也尝试运用数学建模方法对货位分配问题进行研究。比如，Goetschalckx和Ratliff[8]将货位优化问题抽象成一个二维分配问题(vector assignment)，并提出基于DOS原则的共用存储策略，该方法可以为货位分配问题求得理论上的最优解。从实际的应用分析来看，他们所提出的方法并不能解决面向JIT制造的零部件配送中心货位优化问题，主要原因如下：1)他们所提出的算法复杂度高，无法有效求解现实中多达数千种货物的货位优化问题；2)该方法没有考虑货物批次问题，会造成各种货物(即使是同种货物的同一批次)的每一件货品都可能分散存储于不同货位，这给货物分拣和配送安排带来了巨大困难，不仅影响JIT生产方式要求的准时化配货效率，而且在人工拣货和半自动拣货情形下基本是不可行的。 货位分配问题现有研究主要存在以下不足：1)简单的管理方法会带来较大的效率损失。分类存储策略和专用存储策略具有易操作、易管理等优势，但会带来较大的空间浪费；2)理论上效率最大化的方法会因实际问题规模和现实管理复杂性而变得不适用。
