油田选址问题探究
加油站的地理位置选择与分析
案例二：高速公路加油站选址
总结词
高速公路加油站选址需要考虑车辆行驶速度 、道路状况、服务半径等因素，同时还需要 考虑加油站的安全和环保要求。
详细描述
在高速公路上，车辆行驶速度快，因此需要 选择在道路状况良好、车辆流量较大的路段 建设加油站。此外，加油站的服务半径要尽 可能大，以便为更多的车辆提供服务。同时 ，还需要考虑加油站的安全和环保要求，如 防爆、防火、防污染等方面的措施。
节能减排
采用节能技术和设备，降低加油站的能源消耗和排放， 实现绿色可持续发展。
06
结论与建议
研究结论
加油站地理位置的选择对经营 效益和客户满意度有显著影响
。
靠近交通要道和商业区的加油 站具有更高的客流量和市场份
额。
地理位置的优劣在很大程度上 决定了加油站的竞争力和盈利 能力。
地理位置的选择需综合考虑市 场需求、竞争对手、交通便利 性等多方面因素。
混合整数规划法
结合整数规划与混合规划的特点，将加油站选址问题转化为混合整数规划问题，通过求解该问题得出 最优解。
04
加油站选址的案例分析
案例一：某城市中心加油站选址
总结词
城市中心加油站选址需要考虑人流量、 车流量、交通状况等因素，同时还需要 考虑周边环境、竞争情况等因素。
VS
详细描述
在某城市中心，一个加油站选址需要考虑 该地区的人流量和车流量，以及交通状况 是否拥堵。此外，还需要考虑周边环境是 否适宜建设加油站，如是否有足够的停车 位、是否符合城市规划等。同时，也需要 考虑周边加油站的竞争情况，避免过度竞 争导致利润下降。
THANKS
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在选址时应尽量避开竞争对手，选择空白市场或竞争较小的地区，以降低竞争压 力。
加油站选址研究报告
加油站选址研究报告加油站选址研究报告一、研究目的：加油站选址是一个关键性的问题，对于加油站的运营和利润有着重要影响。
本研究报告旨在通过对市场需求、竞争情况以及道路交通情况等因素的分析，确定最佳的加油站选址方案。
二、研究方法：本研究将采用定量和定性相结合的方法，主要包括以下步骤：1. 收集并分析相关数据，包括市场需求、竞争对手分布、道路交通流量等；2. 建立模型，利用GIS技术和数学模型来评估不同选址方案的优劣；3. 进行场地勘察，考虑现有硬件设施和可行性；4. 综合分析各因素，给出最佳加油站选址建议。
三、研究内容：1. 市场需求分析：通过对目标市场的人口、交通量、车辆拥有情况以及消费能力等因素进行分析，确定加油站的潜在客户群体。
2. 竞争情况分析：收集竞争对手的分布情况、加油站的数量以及服务质量等信息，分析竞争对手对于选址的影响。
3. 道路交通情况：分析不同路段的交通流量、道路状况以及交通拥堵情况，评估不同选址方案对于交通的影响。
4. 场地勘察：考察潜在选址场地的地理位置、周边环境、道路通行情况以及现有硬件设施等因素，评估选址的可行性。
5. 模型建立和优化：建立加油站选址评估模型，并通过对不同选址方案的模拟与比较，进行优化和选择最佳选址方案。
四、预期成果：通过本研究，我们预计能够获得以下成果：1. 对目标市场的需求特点有更深入的了解，明确加油站的潜在客户群体和市场规模。
2. 对竞争对手的分布和服务质量有全面的了解，为选址方案的决策提供指导。
3. 对道路交通情况进行评估，准确判断不同选址方案对交通的影响和可行性。
4. 确定最佳选址方案，提出可行的加油站选址建议，为加油站的运营和发展提供有效支持。
五、技术要求：在研究过程中，我们将主要使用GIS技术和数学模型，需要掌握相关软件和工具的使用。
六、时间安排：本研究的预计时间安排如下：1. 数据收集和分析：2个月；2. 模型建立和优化：1个月；3. 场地勘察和可行性评估：2个月；4. 最佳选址方案确定和报告撰写：1个月。
石油工程站选址及总图布置分析
文献 标识 码 ： Ａ
建设 工作在经城 市规划部 门批准施 工后 ， 必 须严 格按照规划 管理 ， 合理 高效的进行 土地 利用 。石油工程站 的选址也不例外 。由于石 油工 业的 自身特 点 ， 城市规划 区 内的工 程建 设布局 就更应该严 格符合规 范标准 ， 选址 工 作必须 按 当地 的条 件进行 ，满足城市 规划 、 工 区规划 、 区域规划 、 环 保规 划等 多方 面的 内容 。 首先 ，要 符合 城市 用地 功能 区分 的要 求。从整体的规划布局着眼， 各类用地按照 使用功能是有着严格 划分的。 石油工程 站的 选址 最基 本 的条件 就是 要符合 这一 功能 分 区 。按照 国家的相关 标准 ， 石 油工 程站饿 建 设用地 类型属于 类 工业用地 ， 应 该与其 他 三类工业类 型建筑 群划分 在一起 ，与 一 、 二 类 工业用地 分开布置 ， 更 加要原理 居住用地 区 。在一些 环境条件 较为特殊 的区域 ， 也 要 谨慎布置 。比如沿海 地区 ， 根 据相关 规范 ， 沿 海岸线划分 为码头及后 方用地 ， 其 他工业 用 地不得擅 自占用 。在设 计过程 中应该 注意 ， 题。 避免由于躲避用地范围造成的经济财产损 ２总图布置 中常见 的问题 失。 ２ ． １大体积油罐 的应 用 其次 ，要满 足城 市 环境保 护 的相关要 从 总体 布局来 看 ，油罐 的是 核心 的设 求。 石油及化工 领域对于环境 的影 响近年来 备 ， 几 年来油罐也 正 向着大 型化方 向迈进 。 直被人们所 诟病 ， 如何 避免石油 工程站 对 目前为止 ，容积大 于五万 立方米 的油罐 ， 就 周 边环 境 的破坏 自然 成 为不能 忽略 的问题 被视为是 大型油罐。 油罐 区的面积在工程站 之 一 。防止周 边环境 的恶化 ， 要注 意对水 资 中所 占的 比例是相 当巨大 的 ， 所以节 约油罐 源、 林业 资 源 、 大 气环 境 、 名 胜古 迹 的保护 ， 区的 占地面积 可直 接减 少整 合工 程站 的面 但是对于石油储备罐 的建 设要 求是有诸 对 于生 产过 程 中产生 的废 水 、 废气、 废 渣做 积 。 比如防 火的安 全距 离 ， 就 要 好集 中处理 工作 ， 严谨肆 意排放 。随着近几 多限制 因素 的 ， 年海洋石油 资源的不断 开发 ， 很多 石油库或 满 足相邻 防火 堤 内有效 容之 间满 足消 防空 尽 者工 程站需 临海布置 ， 这样 有助于石 油的转 地 的相关 要求 。在储 备量允 许的条件 下 ， 载运输 ， 缩短 管 线距 离 ， 但 同时也 对 环境破 量 采取 大型 油罐 ，这样 在总 图 的布置过 程 坏形成了隐患。石油系统如果不慎发生火 中， 能够更有效率 的运用 空地。 灾， 油罐 发生 破裂 将会 是 油品人 海 ， 形 成大 在计算储 备罐之 间的防火距离 时 ， 应 该 面积 火情。同时还会 对海水环境造成严重 的 严 格按 照相关 的规 范进 行设计 并且 在适 当 污染 ， 破 坏水底 的生态平衡 。如果发 生爆炸 的位置 流出 消防空 地 。为 了更 好 的进行 规 引起 海啸 ， 还会对 临海居 民的生命 财产安全 划 ， 通常 可 以将 储罐 分 为七个 类别 ， 根据 容 造成威 胁。根据《 石油库设计规 范》 的对于海 积 大小 的不 同 ， 周 全考虑 大罐 、 小罐 的搭配 ， 上漂 浮油罐 的相关 规定 ， 浮 顶罐的 防火有效 做好整体 的平 面规 划。 在进行石油 灌区面积 容 积应 该为 油罐 组 中最大 油罐 总容积 的一 的统计 计算过程 中 ，应该注 意具有可 比性 ， 半， 在特 殊情况 下 ， 应该增 加至百 分之一百 ， 找出条件相同或相似的部分 ， 比如 ， 储备罐 防止泄露造 成油品流人海水 。 周围的消防通道，冷却消防泵房及辅助设 再 次 ，要 满 足城市 基本 设施 的 承载要 备， 再根据具体情况合理分配油罐区的面积 求。 石油工程站的建设是依附在城市基础设 和布局 。 施之 上 的 ， 城市 的水 电 、 道路 等基础 设施 的 ２ ２ 总图布置 中分 区 好坏直接约定石 油工程站的规模 。 在建设之 在总图布置中， 应该正确有小效率的使 初要充分考虑建设需求能否达标， 及１ ３ 后在 用每一寸土地资源 。 最有效的方法就是按 照 使用过程 中能 否保 证正常运转 。 储备 区、 油 品生产使用 区 、 装卸 区 、 辅助生 产
加油站的区位选择与选址策略
风险评估
分析潜在的市场风险、政策风险 和其他不确定性因素，制定相应 的应对措施。
04 加油站区位选择的优化方法
数据驱动决策
数据收集
收集加油站的历史销售数据、客户流量数据 、竞争对手信息等，以了解市场需求和竞争 态势。
数据分析
运用数据分析工具对收集的数据进行深入分析，挖 掘潜在规律和趋势，为决策提供依据。
失败案例教训
案例一
某加油站选址在偏远地区，远离主要干道和商业区，虽然运营成本较低，但由于地理位置偏僻，车流量稀少，导 致销量低下，最终经营困难。
案例二
某加油站选址在城市中心繁华地段，但由于周边竞争激烈，加上缺乏特色和营销策略，导致销量不佳，难以维持 运营。
对比分析
通过对比成功和失败案例，可以发现选址策略对于加油站经营至关重要。成功的加油站通常具备地理位置优势，如靠近主要 干道、商业区和居民区等，能够吸引大量车流和顾客。此外，合理的营销策略也是成功的关键因素之一。相反，失败的加油 站往往地理位置偏僻或周边竞争激烈，缺乏特色和吸引力，导致销量低下。
市场定位
根据加油站的经营策略和目标， 确定服务对象，如长途货车司机 、城市居民或过路游客等。
目标客户选择
针对不同的市场定位，选择相应 的目标客户群体，了解其需求和 消费习惯，以便更好地为他们提 供服务。
地点特征考察
交通流量
选择交通流量较大的地段，如高速公路出口、城市主干道附近等 ，以提高加油站的客流量和销售量。
竞争状况对加油站的盈利能力产生直接 影响，需要对竞争对手进行全面的分析 。
通过对不同因素的分析，可以得出区位 选择与选址的关键因素，包括市场需求 、竞争状况和交通便利性。
市场需求是决定加油站盈利能力的重要 因素，因此需要对目标市场的需求进行 深入分析。
加油站选址研究报告
加油站选址研究报告加油站选址研究报告一、选址背景分析随着汽车的普及和城市化的进程，加油站作为提供汽油和柴油等燃料的重要场所，对于市民的生活和经济发展至关重要。
加油站的选址对于经营者来说至关重要，合适的选址能够提供便利的服务和客流量，从而提高盈利能力。
因此，本文将对加油站选址进行研究并给出相关建议。
二、选址因素分析1. 人口密度：人口密集的区域是加油站的首选选址区域，因为人口众多意味着更多的潜在客户和更大的市场需求。
2. 交通流量：选择交通流量大的地点可以增加加油站的曝光度和客流量。
道路三岔口、交通枢纽或者高速公路附近的区域是较好的选址区域。
3. 竞争对手：避免选择过于竞争激烈的地区，特别是如果已经有多家加油站存在。
与此同时，如果附近没有竞争对手，那么可能表示该地区的市场潜力有限。
4. 便利性：加油站的选址应该方便驾驶员的停车和加油操作。
靠近主要道路或者购物中心等人流密集的地方是理想的选址。
5. 土地可用性和租金：选址时要考虑土地的可用性和租金情况。
最好选择土地拥有清晰产权和合理租金的地段。
三、选址案例分析以某个城市为例，采集了该城市各个区域的人口密度、交通流量、竞争对手数量和加油站周围便利设施的信息。
通过分析数据，我们得出以下选址建议：1. 区域A：该区域人口密度高，交通流量大，但竞争对手数量较多。
建议选择此地的偏远地区，以减少竞争压力。
2. 区域B：该区域人口密度较低，交通流量适中，竞争对手数量较少。
建议选择附近的交通枢纽或高速公路附近的地点，以增加客流量。
3. 区域C：该区域人口密度适中，交通流量大，竞争对手数量较少。
建议选择市中心附近的地方，以便利周围居民和商业车辆的加油需求，同时吸引高流通量的客户。
四、结论和建议根据以上分析，为了取得较好的经营效果，建议选择区域C 作为加油站的选址，毗邻市中心和主要道路，能够为客户提供便利的服务和高质量的燃油。
在实际选址过程中，还需考虑土地可用性和租金的因素，确保选址的可行性和经济效益。
浅论油库选址
浅论油库选址浅论油库选址摘要：成品油油库的合理选址，充分发挥成品油油库的作用是优化成品油供应链的重要环节。
成品油配送中心选址合理，可以最大限度地发挥配送中心的作用，消除不合理运输现象，减少环境污染，提高成品油经营企业的经济效益。
本文总结探讨了油库选址的相关研究，为实际决策提供借鉴。
关键词：油库选址优化影响因素中图分类号： V351.19 文献标识码： A 文章编号：1.引言成品油配送物流是成品油销售企业根据市场、客户和企业自身发展需要，将成品油的运输、仓储、装卸、配送、信息处理等有机结合起来，实现成品油自应地向消费地转移的实体流动过程。
根据行业内的划分，通常把成品油自炼厂通过铁路、成品油专用管线、船舶等大批量、长距离运送至成品油配送中心（油库）中转存储过程称为成品油的一次配送；把成品油自油库通过槽车等小批量运送到各零售网点或终端用户手中称为成品油的二次配送。
可从两个方面认识成品油配送：从经济学资源配置的角度，成品油配送是以现代送货形式实现商品资源配置的经济活动；从实施形态角度，成品油配送是按客户订货要求，从油库以最合理方式把油品送交客户或加油站的过程。
由此可见油库是成品油物流配送网络的一个重要组成部分。
油库存储了零售网点所需的所有种类油品，并根据配送作业计划，向运输工具发送各种成品油。
一个配送网络中往往有多个油库，分布在不同的区域。
成品油配送中心的合理选址，充分发挥成品油油库的作用是优化成品油供应链的重要环节。
在我国成品油供应链中，油库是非常重要的物流枢纽，连接着成品油一次配送和二次配送。
成品油配送中心选址合理，可以最大限度地发挥配送中心的作用，消除不合理运输现象，提高成品油经营企业的经济效益。
因此，优化加油库选址，成为加油站经营者们所共同关注的焦点问题。
2.油库选址方法成品油油库选址的目标，就是要在充分满足客户需求的前提下，最大限度地发挥油库的配送中心作用，缩短成品油物流的油品运输距离和运输成本，消除不合理的运输现象，使成品油油库地址的选择给企业带来最小化的成本。
c++实现油田选址问题完整解答(内附完整代码)
C++实现油田选址第三问题一、问题重述1.1 基本情况在商品高度市场化的当今社会，物品时时刻刻处于流动之中。
资料显示，商品的平均物流成本占总成本的36%，而其制造成本仅占总成本的13%。
据2011年5月9日CCTV《经济半小时》报道，去年我国物流总费用占GDP的18%，比发达国家高出近一倍，故在市场竞争日益激烈的今天，物流管理显得日益重要。
某一油田在一平坦地区拥有九口油井，其年产量及位置如下表所示。
所有的原油都需要运输到炼油厂进行提炼。
现在不考虑炼油厂的建设费用，因此总的费用仅与炼油厂的位置有关。
在假定的单位运费与运输距离成正比的条件下，需对以下问题做出决策：1.2 需解决的问题请分别建立以下三个问题的数学模型，并予以求解，并对你所建模型的优劣性进行评估。
1、2、3、若油田高层已决定在该地区建两个炼油厂，若不考虑炼油厂的建造费用，仅考虑运费，两个炼油厂分别建在什么位置，各应服务于哪几个油井（假定一个油井的原油只能运往一个炼油厂），才能使总运费最低，总费用是多少？二、符号说明1、:i w 各种情况下的最下总运费）3,2,1（=i ； 2、:d 油井与炼油厂之间的距离；3、:i c 第i 个油井的产油量（9,,2,1 =i ）；4、:e 单位运费；5、:k 单位运费与运输距离间的比例系数；6、:),(i i y x 第i 个油井的坐标（9,,2,1 =i ）；7、:d 油井产量与油井和炼油厂间的距离的乘积；8、:,B A 第三问中所求炼油厂的位置；9、);,(u u n m 第三问所求炼油厂的坐标（2,1=u ）；10、:,21s s 分别表示第三问中两个油田服务的油井集合11、:kl z 表示第三问分类中两个炼油厂的运输费用)12.4,3,2,1(==l k ；三、 模型假设1、油田的允许容量没有限制；2、单位运费与油田的接收油量无关；3、不考虑运输过程中的原油损耗；4、采用管道运输方式将原油运送到炼油厂；5、将油井看作直角坐标系上的点，将输油管道看作线段；6、假设所有的油井均在同一个平面上；7、不考虑运输过程中的设备损耗以及维修费用；8、为了简化计算过程，可以文中出现的一些计算结果进行近似处理；四、 问题分析由题干可知，所有的原油都需要运输到炼油厂进行提炼。
油田选址问题完整解答(内附完整代码)
油田选址问题【摘要】本文从油田选址的实际情况和费用特点出发，针对两点间距离的不同计算方法、不同的炼油厂数目，提出了优化模型、单目标非线性规划模型、二源分类选址模型等进行选址。
针对问题1，首先我们定义炼油厂到每个油井之间的折线距离，利用两点间折线距离和油井产量建立最小运输费用的优化模型，通过VC++编程计算出九种情况下的总运费，最终确定炼油厂的最优位置为油井1附近，最小总运费为0.2236401=w 万元。
针对问题2，首先我们定义炼油厂到各个油井之间的直线距离，利用两点间直线距离和油井产量建立了最小运输费用的单目标非线性规划模型，通过matlab 软件求解，确定炼油厂的最优位置在坐标)35,32(处，最低总运费为6.1664552=w 万元，由于最小总运费对于炼油厂的位置比较敏感，我们还对此模型进行了灵敏度分析，得到非线性规划模型对于选址具有很高的可信度。
针对问题三，由于可在该地区建立两个炼油厂，且不知道两个油田分别服务于哪些油井，因此我们将九个油井分为四类，其一：A 炼油厂负责其中一个油井，B 负责其他八个；其二：A 负责其中两个油井，B 负责其他七个；以此类推，直到A 负责其中四个油井，B 负责其他五个。
再利用两点间直线距离和油井产量建立了最小运输费用的二源分类选址模型，通过matlab 编程求解，两个炼油厂的最优位置分别为A )81,4(、B )9.24,6.41(，A 仅负责第3号油井，B 服务其他八个油井，最小总运费为106699.83=w 万元。
关键字：炼油厂 优化模型 选址问题 非线性规划 灵敏度分析(组员10信息与计算科学一班李胜 范彬 胡浩)一、问题重述1.1 基本情况在商品高度市场化的当今社会，物品时时刻刻处于流动之中。
资料显示，商品的平均物流成本占总成本的36%，而其制造成本仅占总成本的13%。
据2011年5月9日CCTV《经济半小时》报道，去年我国物流总费用占GDP的18%，比发达国家高出近一倍，故在市场竞争日益激烈的今天，物流管理显得日益重要。
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油田选址问题探究摘 要本文通过分析题中所给数据及相关条件，建立了三个不同的数学规划模型，解决了九个井口的炼油厂选址问题，并通过matlab 求解，进而得到了合理的运输费用。
针对问题一，在九口油井附近选择修建炼油厂使其产生的总运费最小，计算最小折线距离：||||(,1,2,39)ij i j i j d x x y y i j =-+-=根据题中所给条件（单位运费与运输距离成正比）得出单位距离的运费，计算得到其运费的对称矩阵，然后通过使用Excel 求出在任一口油井作为炼油厂的情况下各油井与炼油厂的距离与年产量乘积的最小值。
得到结果：113720m =万元，且最优点在一号油井周围。
针对问题二，两点间距离以直线距离计算，且该区域的任一点均可作为炼油厂的候选厂址，本文运用了偏导数,i id d x y∂∂∂∂（）和极值分析。
根据各井口的油产量，算出最终炼油厂最优选址为：（32.4,35.1）km ，最小运费为: 210213m =万元。
另外我们还使用matlab 在9090⨯的平面内，以0.1为步长在平面内依次穷举出所有点进行最优计算，得到的炼油厂最优选址为：（32.4,35.1）km ，最小运费为:210213m =万元。
两种方法得到的结果符合的很好，可见我们的方法是正确的。
针对问题三，将所给的9个油井口分成2组，共有4种方案，分别为（1，8），（2，7），（3，6），（4，5）表示M 、N 这2个炼油厂分别负责的油井口数量。
现在就通过问题二随机的方法分别计算出4个方案中比较好的方案，然后列表对比得到最终的方案。
由MATLAB 程序和对比得到的最终的方案是：炼油厂M 负责3号油井口，建在3号炼油厂附近，即M 的坐标（4，81）km ；炼油厂N 负责其余的8个油井口，所在的位置为（41.6，24.9）km ，且所需要的总运输费用为36546m =。
关键词：折线距离 对称矩阵 偏导数 极值分析 穷举1问题的重述2问题的分析问题一：在9口油井中使用折线选择炼油厂建在那个井口附近，我们由此考虑使用距离的对称矩阵（单位距离费用），任一口油井作为炼油厂的情况下各油井与炼油厂的距离与年产量乘积的最小值，这个就是炼油厂的建设位置。
问题二：在9090⨯的平面内的区域内以直线距离找出一个炼油厂的建设位置，使其他各井口到达炼油厂所需的费用总和最小。
我们由此考虑到了偏导数,i id d x y∂∂∂∂（）和极值分析计算出了最优点。
问题三：现在又要求建2个炼油厂，我们由此考虑将那9个油井口分成2组，2组可以有4种情况：(1,8)、(2,7)、(3,6)、(4,5)。
然后再分情况计算所需要的总运输费用，最后比较得出哪种情况较好。
这方面MATLAB 可以很好的实现。
3模型的假设假设一：假设本题中的平坦地区为0≤x ≤90，0≤y ≤90（km ） 假设二：假设单位运输费用与运输距离比例系数为1 假设三：假设炼油厂的选址能取遍整个可行区域4名词解释与符号说明5模型的建立与求解1、对于问题一（优化模型） 1.1问题分析 折线距离问题要求两点间距离以折线计算，炼油厂只能建设在九口油井中任一口油井的附近，通过分析可知，建立直角坐标系后，从散点图上可以看出，任一口油井与炼油厂直接相连作为直角三角形的斜边，其两条直角边之和即为油井与炼油厂之间的最小折线距离故两口油井),(i i y x 和),(j j y x 之间的距离为：)93,2,1,(|||| =-+-=j i y y x x d j i j i ij井口位置图（见程序1）：②单位运费与距离比例系数根据题干要求，单位运费和运输距离之间成正比例，比例系数k ，故：kd e =③最小运费根据问题要求，总运输费用与油井的年产量及油井与炼油厂之间的距离两因素有关，由于各口油井的年产量已知，要使总运输费用最低，只需考虑距离与产量)(j c 的乘积之和最小，即最小运输费用)(1m 为：)9,,2,1(min 911 ==∑=i c kd m j j ij1.2模型建立综上分析，最小运费1m 为：)9,,2,1|)(||(|min 911 =-+-=∑=i y y x x kc m j i j i j j1.3模型求解由假设可知k=1。
通过用Excel 求出在任一口油井作为炼油厂的情况下各油井与炼油厂的距离与年产量乘积的最小值。
各油井间的折线距离（ij d ）距离分布表（公里）再利用已知油井产量（j c ）和比例系数k=1，利用Excel 得到炼油厂位置和总费用如下表：炼油厂选址和运输费用表（万元）所示），137201=m 万元。
2、对于问题二（单目标非线性规划模型） 2.1问题分析 ①直线距离问题要求以直线计算油井与炼油厂之间的距离且炼油厂的候选位置无条件限制，故油厂（x ，y ）和油井),(i i y x 之间的距离（i d ）为：)9,,2,1()()(22 =-+-=i y y x x d i i i②单位运费与距离比例系数根据题干要求，单位运费和运输距离之间成正比例，比例系数k ，故：i i e kd =最小运费根据问题要求，炼油厂的选址无条件限制，通过分析得知，最优位置应该位于九个点首尾相连的区域内。
因此，为了简化求解过程，可取定一矩形区域，使得九口油井均在此区域内，即：)90,0(),90,0(∈∈y x ，使得横、纵坐标均在一个固定的范围内。
针对此问题，，用偏导数和极值分析得到最小运费),(2y x m 的函数为：i e =对目标函数进行求导，得到目标函数的一阶偏导数为：99111,2,,9)i i i e x ==∂==∂∑99111,2,,9)i i i e y ==∂==∂∑令目标函数的一阶偏导数等于零，得方程组910i ==910i ==目标函数取得最小值：232.4,35.1m =（）2.2模型求解利用各个油井产量j c ，通过matlab 软件求解上述非线性规划问题计算结果，最终炼油厂最优选址为：（32.4,35.1），最小运费为:210213m =万元。
另外对于问题二我们还采用了穷举法从一个平面内筛选出了最优点，而且结果也比较相符。
（见程序2） 3、对于问题三（分类穷举）3.13.2基于问题二的思路，我们随机模拟出两个点()()()()()()i y i x i y i x 2,2,1,1，即已知两座炼油厂的位置。
首先让炼油厂M 负责九个井口其中的一个，炼油厂N 负责其他八座井口。
以此求出总费用D 。
炼油厂位置图（见程序2）：3.3模型求解 共有九种可能，找出其中最小的运输费用，以及该费用所对应的炼油厂M 和炼油厂N 的坐标，和他们所负责的井口。
利用以上方法求解出表上表格中的各情况的总运输费用D 。
比较他们的大小，找出最小的一个运输费用，即为此模型的最优解。
厂N建设在坐标为（41.6，24.9）的点处，负责其他八座油井。
且此时的运输费用为m3=6546万元。
6模型的评价（1）优点：1.计算过程采用MATLAB数学软件，使计算比较精确简便，减少误差;2.在模型分析中，通过多种方法对比计算，更容易找到我们的优化解决方案;3.运用了一些图形，用数形结合法来进行分析，使模型思路更清晰，更有说服力;4.本文用的数学方法都比较简单易懂，方便方案的利用。
（2）缺点：1.虽然用了数学软件MATLAB编程计算，但由于自身电脑性能的限制，不能进行更加精确的计算，其中不免有些误差。
2.模型假设的时候可能考虑不周，难免存在一些细小问题被忽略；3.语言方面表达可能有所欠缺，影响论文。
7模型的改进现实生活中，物流费用推高了物价，但物流的钱也越来越难赚。
大部分物流公司的经营成本是多方面各种各样的，而本模型略去了车辆维修费用、炼油厂建设费用和污染治理费用等等。
为减少炼油厂的物流费用，除考虑总运输费用外，还必须考虑炼油厂的建设费用；而运输费用也需要包括道路维修费用，这占用了一大部分的支出；同时井口到炼油厂的距离不可能以零计算，这之间一定有运输费用的；各各个井口之间不可能按直线连接。
将以上因素考虑进去之后，尽管模型相对比较复杂，但是更加切合实际，更加有利于实际应用。
8模型的推广本文中的模型都是在综合考虑了各种不同情况下得出的满足实际需求的最优解决方案，因此它的适用性较强，可以推广到很多类似的现实问题。
（1）可以用更好的软件或方法得到更好的最优方案来满足社会的需求；（2）具体模型可以运用于各种运输路线设置，如：输油管道的设置、西气东输的输气管设置、南水北调的输水管设置、通信电缆的安装路线、农村抽水管的设置以及水源点的寻找和利用、仓库地点的设置等。
（3）应用于一些最短距离的求法、旅游（省时又省力）的模型中等等。
9参考文献[1] 万福永.等.数学实验教程(MATLAB版).北京：科学出版社，2006.[2] 谭浩强.C程序设计.第三版.北京：北京大学出版社，2005.10附录程序1：井口位置图q=load('1.txt');x=q(:,2);y=q(:,3);plot(x,y,'*')title('油井位置');xlabel('X');ylabel('Y');text(x+1,y,'号油井'),for i=1:9text(x(i)+0.5,y(i),num2str(i)); %加上0.5使标号和点不重合，可以自己调整end程序2：穷举找点极其井口图ticq=load('1.txt');x=q(:,2);%x坐标y=q(:,3);%y坐标m=q(:,4);%产量flag=1;m3=0;m4=0;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%x1=(x).^2;y1=(y).^2;s=x1+y1;%距离s=sqrt(s);m3=s'*m;%每个点费用%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i=0:.1:90%平面内搜索合适的坐标for j=0:.1:90x1=(x-i).^2;y1=(y-j).^2;s=x1+y1;s=sqrt(s);m4=s'*m;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if m3>m4m3=m4;ii=i;jj=j;%合适坐标endendendiijjm3tocplot(x,y,'*')title('油井位置');xlabel('X');ylabel('Y');text(x+1,y,'号油井')for i=1:9text(x(i)+0.5,y(i),num2str(i)); %加上0.5使标号和点不重合，可以自己调整endtext(ii,jj,'\color{red}*炼油厂')程序3：一个炼油厂负责1个井口，另一个炼油厂负责8个井口clearA=[22 8 4 51 38 17 81 19 62];B=[38 13 81 32 11 12 63 45 12];C=[17 40 60 20 25 15 50 8 30];for m=1:2000G=randperm(9);for i=1:10000x1(i)=rand(1)*81;y1(i)=rand(1)*81;x2(i)=rand(1)*81;y2(i)=rand(1)*81;D1(i)=0;D2(i)=0;D1(i)=D1(i)+sqrt((x1(i)-A(G(1)))^2+(y1(i)-B(G(1)))^2)*C(G(1)); for k=2:9D2(i)=D2(i)+sqrt((x2(i)-A(G(k)))^2+(y2(i)-B(G(k)))^2)*C(G(k)); endendf1(m)=min(D1);f2(m)=min(D2);for i=1:10000if f1(m)==D1(i)xm(m)=x1(i);ym(m)=y1(i);endif f2(m)==D2(i)xn(m)=x2(i);yn(m)=y2(i);endendf(m)=f1(m)+f2(m);for k=1:9E(m,k)=G(k);endendF=min(f)for i=1:2000if F==f(i)xm(i)ym(i)xn(i)yn(i)E(i,1)E(i,2)E(i,3)E(i,4)E(i,5)E(i,6)E(i,7)E(i,8)E(i,9)endend程序4：一个炼油厂负责2个井口，另一个炼油厂负责7个井口clearA=[22 8 4 51 38 17 81 19 62];B=[38 13 81 32 11 12 63 45 12];C=[17 40 60 20 25 15 50 8 30];for m=1:2000G=randperm(9);for i=1:10000x1(i)=rand(1)*81;y1(i)=rand(1)*81;x2(i)=rand(1)*81;y2(i)=rand(1)*81;D1(i)=0;D2(i)=0;for j=1:2D1(i)=D1(i)+sqrt((x1(i)-A(G(j)))^2+(y1(i)-B(G(j)))^2)*C(G(j));for k=3:9D2(i)=D2(i)+sqrt((x2(i)-A(G(k)))^2+(y2(i)-B(G(k)))^2)*C(G(k)); endendendf1(m)=min(D1);f2(m)=min(D2);for i=1:10000if f1(m)==D1(i)xm(m)=x1(i);ym(m)=y1(i);endif f2(m)==D2(i)xn(m)=x2(i);yn(m)=y2(i);endendf(m)=f1(m)+f2(m);for k=1:9E(m,k)=G(k);endendF=min(f)for i=1:2000if F==f(i)xm(i)ym(i)xn(i)yn(i)E(i,1)E(i,2)E(i,3)E(i,4)E(i,5)E(i,6)E(i,7)E(i,8)E(i,9)endend程序5：一个炼油厂负责3个井口，另一个炼油厂负责6个井口clearA=[22 8 4 51 38 17 81 19 62];B=[38 13 81 32 11 12 63 45 12];C=[17 40 60 20 25 15 50 8 30];for m=1:2000G=randperm(9);for i=1:10000x1(i)=rand(1)*81;y1(i)=rand(1)*81;x2(i)=rand(1)*81;y2(i)=rand(1)*81;D1(i)=0;D2(i)=0;for j=1:3D1(i)=D1(i)+sqrt((x1(i)-A(G(j)))^2+(y1(i)-B(G(j)))^2)*C(G(j));for k=4:9D2(i)=D2(i)+sqrt((x2(i)-A(G(k)))^2+(y2(i)-B(G(k)))^2)*C(G(k)); endendendf1(m)=min(D1);f2(m)=min(D2);for i=1:10000if f1(m)==D1(i)xm(m)=x1(i);ym(m)=y1(i);endif f2(m)==D2(i)xn(m)=x2(i);yn(m)=y2(i);endendf(m)=f1(m)+f2(m);for k=1:9E(m,k)=G(k);endendF=min(f)for i=1:2000if F==f(i)xm(i)ym(i)xn(i)yn(i)E(i,1)E(i,2)E(i,3)E(i,4)E(i,5)E(i,6)E(i,7)E(i,8)E(i,9)endend程序6：一个炼油厂负责4个井口，另一个炼油厂负责4个井口clearA=[22 8 4 51 38 17 81 19 62];B=[38 13 81 32 11 12 63 45 12];C=[17 40 60 20 25 15 50 8 30];for m=1:2000G=randperm(9);for i=1:10000x1(i)=rand(1)*81; y1(i)=rand(1)*81;x2(i)=rand(1)*81; y2(i)=rand(1)*81;D1(i)=0; D2(i)=0;for j=1:4D1(i)=D1(i)+sqrt((x1(i)-A(G(1)))^2+(y1(i)-B(G(1)))^2)*C(G(1)); for k=2:9D2(i)=D2(i)+sqrt((x2(i)-A(G(k)))^2+(y2(i)-B(G(k)))^2)*C(G(k)); endendf1(m)=min(D1);f2(m)=min(D2);for i=1:10000if f1(m)==D1(i)xm(m)=x1(i);ym(m)=y1(i);endif f2(m)==D2(i)xn(m)=x2(i);yn(m)=y2(i); endendf(m)=f1(m)+f2(m);for k=1:9E(m,k)=G(k);endendF=min(f)for i=1:2000if F==f(i)xm(i)ym(i)xn(i)yn(i)E(i,1)E(i,2)E(i,3)E(i,4)E(i,5)E(i,6)E(i,7)E(i,8)E(i,9)endend。