摘 要

我国的医药物流行业正随着国家政策调控发生巨大变化，“两票制”等改革对行业带来了翻天覆地的变化，许多小型医药物流企业在市场竞争中纷纷被淘汰，大型医药物流企业意识到了危机，纷纷寻求转型，增强自身的核心竞争力，在风云变幻的市场中抓住机遇，变挑战为机会。

本文立足于医药物流行业中的转型时间节点，分析目前业内行情，将目标瞄准与市场的配送末端，建立了多目标的数学模型，考虑客户满意度，最短时间，最低成本三个目标的优化。运用粒子群算法作为算法求解工具，考虑了客户在时间窗约束下的模型求解，得到优化后的配送线路。研究结果给出了一种可以运用在实际医药门店配送的具体模型与解决算法，为医药物流业的研究与发展起了一定作用。

关键词：医药物流；配送路径优化；粒子群算法；供应链管理

Abstract

China's pharmaceutical logistics industry is undergoing tremendous changes along with the national policy regulation and control, "Two-invoices policy" and other reforms have brought earth-shaking changes to the industry. Many small-scale pharmaceutical logistics enterprises have been eliminated in the market competition. Large-scale pharmaceutical logistics enterprises are aware of the crisis and are seeking transformation, strengthening their core competitiveness and seizing opportunities in the changeable market. Turn challenges into opportunities.

Based on the transformation time node in the pharmaceutical logistics industry, this paper analyses the current industry situation, aiming at the end of the distribution of the target and the market, establishes a multi-objective mathematical model, taking into account customer satisfaction, the shortest time, the lowest cost optimization of the three objectives. Particle swarm optimization (PSO) is used as a tool to solve the problem, and the customer's model under the time window constraint is taken into account to get the optimized distribution route. The research results provide a specific model and solution algorithm that can be used in the actual distribution of medical stores, which plays a certain role in the research and development of medical logistics industry.

Key words: pharmaceutical logistics; distribution route optimization; particle swarm optimization; supply chain management

目录

摘要 3

第一章 绪论 7

1.1研究背景 7

1.2国内外研究现状 9

1.2.1国内研究现状 9

1.2.2国外研究现状 10

1.3研究的目的以及意义 11

1.3.1研究的目的 11

1.3.2研究的意义 11

1.4研究（设计）的基本内容与技术方案及措施 12

1.4.1研究的基本内容 12

1.4.2研究采用的技术方案及论文架构 12

1.5论文的基本架构 13

第二章 医药物流供应链相关理论与特征 15

2.1供应链 15

2.2 供应链管理 15

2.3 医药物流供应链 16

2.3.1 医药供应链的特征 16

2.3.2大型医药物流企业的物流网络规划 18

2.4 本章小结 18

第三章 我国医药物流业现存问题与解决方案 19

3.1我国医药物流业现状 19

3.2第三方物流与医药物流 20

3.3对医药物流业发展的相关建议 21

3.4 本章小结 21

第四章 医药物流企业配送路径优化模型与相关算法 22

4.1医药物流配送路径优化模型的构建 22

4.1.1问题提出 22

4.2医药物流配送路径优化模型 22

4.2.1 模型假设 22

4.3粒子群算法 26

4.4本章小结 28

第五章 医药物流配送路径优化实例求解 29

5.1实例概述 29

5.2结果分析 31

5.2.1第一组实验结果 31

5.2.2第二组实验结果 33

5.2.3 结果对比 35

5.3 本章小结 35

第六章 总结与展望 36

6.1 总结 36

6.2不足之处与展望 36

第一章 绪论

1.1研究背景

2017年1月9日，国务院印发“十三五”深化医药卫生体制改革规划通知，一个月后，国务院提出《关于进一步改革完善药品生产流通使用政策的若干意见》，材料中提出，要求各级政府贯彻落实医改政策，实行药品购销“两票制”，并且鼓励药企以及其物流企业实行“一票制”，距今，经过数年“两票制”的推行，我国的医药物流行业已经发生了巨大的变化，但是业内仍然存在着许多亟待解决的问题。

在“两票制”实施前，国内医药供应链实行的是“多票制”，与其他行业供应链相似，医药供应链也存在了几大节点企业：原材料供应商、制药企业、代理商、医药物流企业、分销商、医疗机构、销售终端（药店）和消费者^[1]。

但是与其他行业供应链有所差异的是，由于医药的特殊性，其生产与储存往往需要更加严格的条件，换句话说，其供应链中的物流成本会更大，而且药品的安全问题关系到国计民生，所以在其供应链的各个环节均存在着检验与收放票据，以保证一票一责，票承其责。在这种多票制的环境下，各级企业均需要花费大量的人力物流与时间来进行药品安全的保证与追责。

“两票制”实施后，减少了供应链的流通环节，提高了其流通效率，降低了医药的物流成本，促进了医药行业的供应链改革，使其朝着扁平化、规范化发展，也更加有利于国家有关部门对行业的监督与管理，保证药品的质量，让“长春长生疫苗”这样的事件不再发生。在国家的政策支持下，医药物流行业按照大约14%的增长率保持着稳步的增长：

图1.1 医药市场图

数据来源：国家统计局

但是在这种稳步增长的情况下，我国医药物流市场仍然存在着较大的问题。与医药物流相对比较发达的日本和美国进行对比，我国医药物流业起步较晚，直到最近才引起国家的重视，而很多传统的物流企业在冷链物流这一块也并没有进行较大的改革去推陈出新，许多设备设施老旧，物流信息系统并不完善，无法保障冷链物流的高效运转与药品的安全。

放眼全球，据trendforce数据^[2] ，2018年的全球药品市场规模估1.17万亿美元，且未来5年其复合成长率为4.9%。而作为全世界最大的药品市场，美国药品市场规模估计为4500亿美元，而且其药品流通行业集中度极高，麦肯森(McKessen)、美源伯根(AmerisourceBergen Corp，ABC)、卡迪那(Cardinal Health)以及飞世尔(Fisher Scientific)等公司占据了美国全国约96%的药品以及医疗器械的流通市场，公司庞大的体量以及市场占有率形成了规模效应，各家企业不仅想上下游的供应商、分销商等提供新型的增值服务，帮助其进行商品的生产或采购进行合理的预测，与此同时，企业内部进行组织结构重组与改造，进行技术升级，采用新式管理模式，这让其他小型企业与他们的差距越拉开，这种差异化的竞争优势也让美国的药品流通业成为了寡头市场。上述美国医药物流公司广泛使用ERP系统，并且着重于提升采购、配送效率，降低库存与物流成本，对客户提供定制化服务，简化物流流程，从而提升供应链的整体运营效率。相较于美国，我国医药物流业的前四大企业分别是国药集团、华润医药、上海医药集团、九州通医药集团^[3]。在2017年中国医药集团有限公司、华润医药商业集团有限公司、上海医药集团股份有限公司主营业务营收超千亿，分别为3214.39亿元、1264.02亿元、1217.90亿元，而九州通公司作为四家之中唯一一家私营企业，也定下了在2019年营收突破千亿的目标。但是就总体而言四家全国的龙头企业收入仅仅占全国市场规模的37.6%，较2016年上升了0.2个百分点。

我国医药物流业存在着市场规模小、行业集中度低、业内管理混乱等问题。但是近来在国家的宏观调控与政策指导下，药品行业纷纷积极响应政策，推动“三医联改”，优化供应链体系，提升流通效率，行业整体呈现销售增长、净利润增加、结构优化、供应链结构升级的发展趋势。

同时，随着第三方物流的迅速发展，许多第三方物流企业也将目光放在了医药物流这块大蛋糕上面。2014年，顺丰成立医药物流事业部，2018年，顺丰年报称其医药运输配送网络已经覆盖到了全国的132个地级市，其12条医药干线贯通华东、华北、华南、华中、东北、西南等地区。而京东也不甘示弱，推出了医药云仓，凭借着他庞大的仓储与配送实力，京东于2018年8月29日宣布与国药、红运堂、华潍药业等8家药企签署合作协议，京东可以提供医药物流供应链的解决与优化方案，并对客户提供各种增值服务，其服务的客户笼盖了整条供应链上的各级企业。

1.2国内外研究现状

1.2.1国内研究现状

随着国家对于医疗体制改革的不断深入，医药市场的巨大潜力也逐渐被挖掘，而医药物流业也将担当比以前任何时期都更加重要的角色。而我国的医药流通业产业集中度低所导致的配送效率低、供应链成本高、盈利能力也是远远不如发达国家平均水平，而深入学习国外的医药物流业的成功经验，将有助于我国未来的医药物流市场向着这方面发展。

而在我国相关行业的研究中，关于将供应链与医药物流结合，以及物流如何在药品流通中发挥作用，还没有一个较为清晰、完整的理论框架，存在着各种各样的观点，再加上政策在发生变化，我国医药物流业起步较晚，还没有形成一个完整的理论体系，因此有关著作也是比较杂而少。

乔雅倩,董寒晖^[4]构建了在供应链环境下的小型医药物流配送网络，考虑了两级医药物流中心下的选址模型，并将其模型作为一个整体，把医药物流配送中心选址优化算法作为整体的外层，在选址确定后对于客户的分配作为整体的内层，运用双层模拟退火算法实现对整个医药物流网络的优化。

武佳佳^[5]结合医药物流业的具体情况，建立了多目标双向带时间窗的车辆路径优化模型，并采用节约里程法进行求解，结合案例实现对于具体的医药物流配送路径的优化。

张文会、马俊^[6]针对第三方物流加入医药物流情况，结合第三方医药物流中心的选址要求建立基于层次分析法和灰色关联度分析法相结合的第三方医药物流中心选址模型,采用层次分析法确定各指标的权重,灰色关联分析法计算选址决策量化指标。并以黑龙江省某第三方医药物流中心为案例，分析了其选址过程以验证其可行性。

王继波^[7]将物流中心规划的相关理论运用到实践中，并用时间序列分析与回归分析相结合的预测方法对A医药企业物流中心的未来几年物流需求进行了预测分析。最后基于SLP系统规划方法对医药物流中心的内部布局做出分析，为其他医药物流企业的物流中心建设提供了一定的参考。

黄高益^[8]则主要针对云计算环节下的医药物流配送车辆路径问题。他运用大数据、云计算以及遗传算法等相关技术，提出了采用遗传算法求解此类问题，并设计医药物流配送的技术框架，证明遗传算法应用于Hadoop云计算平台上具有可行性与有效性。

邓旭东，姚璐^[9]在分析医药物流小批量和动态变化等特点，构建了医药物品配送路径优化的数学模型，并对蚁群算法加以改进，增加时间窗约束与插点操作动态改变挥发系数再选择算子，为类似的情况提供思路。

1.2.2国外研究现状

物流中心是供应链发展的一个基石，也是其发展的必然产物。国外的医药物流行业发展远远早于国内，相关研究也较早，现已经形成了一套科学、成熟、完整的物流研究体系，同时以美日为代表的发达国家已经建成并投入使用了自动化与智能化程度高、机械水平先进、信息系统完整的物流中心，这些物流中心的建设与使用为美日两国医药物流业的发展起到了举足轻重的作用，而其他后来国家的专家与相关学者也投入了大量的研究精力在其运营模式与物流网络规划上。

以Sara Martins, Pedro Amorim, Gonçalo Figueira, Bernardo Almada-Lobo^[10]等为代表的学者提出了以解决医药批发商物流网络设计问题，折衷运营成本和客户服务水平的优化方法，在战略战术层面，通过混合整数规划模型优化供应链网络重新设计决策，在操作层面通过离散事件模拟模型评估找到的解决方案，以评估重新设计对医批发商成本的影响。

Vahid Hajipour, Madjid Tavana, Debora Di Caprio, Majid Akhgar, Yasaman Jabbari^[11]等学者研究了一种可追踪闭环供应链网络优化模型以满足医药物流需随时追踪追责的特殊性，并采用两种基于元启发式算法的超启发式算法，即贪婪随机自适应搜索程序（GRASP）和粒子群优化算法（PSO）来验证模型的可行性。

Sobhi Mejjaouli, Radu F. Babiceanu^[12]研究了冷链物流相关的物流决策模型的见解，实际案例研究的优化模型的实施考虑了生产商或第三方物流公司在进行冷链供应链管理时，采用该方法时可以获得的显着节省。

Markus Meiler, Daniel Tonke, Martin Grunow, Hans-Otto Günther^[13]等关于制药行业的供应网络规划进行了研究，提出了一种面向应用的制药行业供应网络规划方法，并基于时间窗的连续表示，提出了一种混合整数线性规划模型，使其方法可以快速的为中小型医药物流企业提供解决方案。

R. Uthayakumar, S. Priyan^[14]将目标投向供应链的末端，他们提供一个库存模型，将持续审查与生产和分销相结合，用于涉及制药公司和医院或药店的供应链。该模型考虑了多种药品，可变提前期，允许的支付延迟，空间可用性限制以及客户服务水平（CSL），并基于拉格朗日乘数法的计算算法，提出实例，最后用MATLAB编码进行求解。

1.3研究的目的以及意义

1.3.1研究的目的

医药行业有关国计民生，而医药的生产与流通更是重中之重，随着“两票制”等医疗改革政策的深入推行，我国的医药物流业正在发生巨大的变化，业内巨头纷纷选择继续铺设物流网络，加快由人工像智能化的改变，而同时有原本还在观望的第三方物流业大举加入市场，未来的业内竞争将更加激烈。因此，企业需要建立一个高效的医药供应链,以提高自己在业内的核心竞争力，而研究的目的主要有以下几点：

（1）建立合理的，有实用意义的医药物流配送网络模型。

（2）确定医药物流中心的选址，并在之后进行物流配送网络的优化处理。

（3）基于相关的理论依据，提出对于医药物流存在问题的相关解决方案或

建议。

（4）合理的对于未来的医药物流市场进行预测，根据相关政策，为有关业内公司提供参考。

1.3.2研究的意义

国内医药物流的研究是落后于国外很多的，而国内的相关形势也往往是国家政策宏观调控，下级企业自主跟进。然而由于传统问题，医药物流业往往臃肿不堪，存在了诸多不合理的地方，业内公司苦于没有相关研究理论支持，所以要进行彻底的改革往往是一件困难重重的事情，而本人的研究则基于以上目的，在理论方面也实践方面都拥有着一定的意义：

在理论方面，通过对医药物流的深入探索与研究，将对现行的医药物流管理体系进一步的分析与优化，对企业的物流设备管理、物流技术管理、物流信息系统管理、物流质量管理、物流经济管理的相关内容进行进一步的补充。在宏观层面将物流与企业的战略决定结合起来，建立完善的医药物流平台对降低供应链的成本提供理论支持，同时对物流的质量与供应链的增值服务提出方案，为完善医药物流理论提供帮助。

在实践方面，企业医药物流的网络发展必然会遇到一系列的问题，在自动化、信息化、智能化、现代化等方面，需结合实际问题，使用现代化的技术用工具，并与传统的行业理念相结合，发挥出供应链管理平台的作用与价值。同时建立数学模型，对物流网络的规划进行深入分析，结合现代供应链管理理论，对物流配送体系网络中的每个环节进行合理的调配与安排，解决企业在这方面类似的问题，进一步对医药物流业的供应链管理提供有帮助的借鉴与参考。

1.4研究（设计）的基本内容与技术方案及措施

1.4.1研究的基本内容

本文研究的基本内容主要分以下四个部分：