物流系统选址规划设计---重心法
单一物流中心选址
单一物流中心选址---迭代重心法求解过程：(1)确定备产地和需求地点的坐标值Xi，Yi，同时确定各点之间的货物运输量和运输费率。
(2)不考虑距离因素di，用重心公式估算初始选址点(3)根据距离公式，用步骤2得到的x，y，计算di。
(4)将di代入精确重心公式。
解出修正的x，y的坐标值。
(5)根据修正的x，y的坐标值，再重新计算di。
(6)重复步骤(4)和(5)直至x，y坐标值在连续迭代过程中都不再变化，或变化很小。
(7)最后，如果需要，利用成本公式计算最优选址的总成本。
精确重心法运用感想在许多实际应用中，该方法能够计算出一个合理接近最优解的选址，可以得出一个最小成本的满意解，而且当嚣点的位置、货物运输量及相关成本完全对称时，还可得出最优解。
研究表明，如果问题所研究的需求点或供给点数量较多，各供需点的货物运量随机、比较均衡，运输费率与距离成线性或近似线性关系，则潜在误差将很小。
但是采用该方法，要得到一个更精确的解只能求助于一个反复迭代的过程，计算比较复杂。
而且，重心法是一种连续选址法，对地点没有限制，根据模型计算出的结果可能不实用，如选址点可能落在街道中央，还需要根据其它条件对最后结果进行调整。
精确重心法的连续选址点特性和简单性使其很受欢迎，也拓展了许多推广模型，其中主要有：考虑客户服务和收入，解决多中心选址问题，引入非线性运输成本等。
链接：连续点选址问题的评述除重心模型外，常用的连续点选址方法还有图表技术和近似法。
这些方法体现现实情况的程度、计算的速度和难度、得出最优解的能力都各不相同。
没有任何模型能够描述问题的全部条件，也不可能由模型的解直接导出最终决策，这些模型只能够提供指导性解决方案。
在连续点选址模型常用的一些简化的假设条件有以下几个。
(1)模型常常假设需求量集中于某一点，而实际上需求来自分散于广阔区域内的多个消费点。
市场的重点通常被当作需求的聚集地，而这会导致某些计算误差，因为计算出的运输成本是到需求聚集地而非到单个的消费点。
单设施选址规划-重心法
重心法在处理大规模数据时具 有较高的计算效率和准确性， 能够满足实际应用的需求。
重心法在选址规划中需要考虑 多种因素，如运输成本、客户 需求、设施容量等，需要进一 步优化算法以更好地适应实际 情境。
对未来研究的建议与展望
01
进一步研究重心法在不同类型设施选址规划中的应用，如零售、物流、 医疗等，拓展其应用范围。
理想位置。
目的和意义
目的
通过使用重心法，可以快速确定单设施的最优选址位置，从而优化物流和运输成 本，提高运营效率。
意义
重心法在实际应用中具有重要意义，尤其在物流和运输行业中，设施选址的优化 可以显著降低运营成本和提高服务水平。此外，重心法还可以为其他设施选址方 法提供参考和比较的基础，促进选址规划方法的不断发展和完善。
03
重心法的应用场景
物流配送中心选址
总结词
考虑运输成本和客户需求
详细描述
通过计算现有客户的位置和需求量，重心法可以确定一个最佳位置，使得配送 中心到所有客户的总距离最短，从而降低运输成本。
工厂选址
总结词
考虑原材料供应和市场需求
详细描述
重心法可以综合考虑原材料的供应地和产品的需求市场，以确定工厂的最佳位置，使得原材料的运输成本和产品 的销售市场达到最优。
计算总运输距离
根据需求点和候选设施之间的距离， 以及需求量，计算总运输距离。
确定最优位置
通过迭代计算，不断调整候选设施 的位置，直到总运输距离最小化。
优点与局限性
优点
简单易行，能够快速找到一个相对最 优的设施位置；考虑了运输成本，能 够最小化总成本。
局限性
假设需求点均匀分布，实际情况可能 并非如此；未考虑设施建设成本和运 营成本；对数据精度要求较高，否则 可能导致误差较大。
重心法选址计算公式物流
重心法选址计算公式物流在物流规划中，选址是一个至关重要的环节。
选址的好坏直接影响到物流运作的效率和成本。
重心法是一种常用的选址计算方法，通过重心法选址计算公式，可以帮助物流规划者找到最优的选址方案。
本文将介绍重心法选址计算公式及其在物流规划中的应用。
重心法选址计算公式是一种基于地理信息的选址计算方法。
它通过对物流需求点的地理位置进行加权平均，找到一个最佳的选址点，使得整个物流网络的运作成本最低。
重心法选址计算公式的基本原理是，通过对各个需求点的地理位置进行加权平均，找到一个最佳的选址点，使得整个物流网络的运作成本最低。
其计算公式如下：重心X坐标 = Σ(需求点X坐标需求量) / Σ需求量。
重心Y坐标 = Σ(需求点Y坐标需求量) / Σ需求量。
其中，需求点X坐标和Y坐标分别表示需求点的地理位置坐标，需求量表示该需求点的物流需求量。
通过这个公式，可以计算出一个最佳的选址点，使得整个物流网络的运作成本最低。
重心法选址计算公式在物流规划中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助物流规划者找到最优的物流中心位置，使得整个物流网络的运作成本最低。
其次，它可以帮助物流规划者进行物流网络的优化设计，使得物流运作更加高效和便捷。
此外，重心法选址计算公式还可以帮助物流规划者进行物流需求预测，使得物流运作更加精准和有效。
在实际应用中，重心法选址计算公式需要结合具体的物流需求和地理信息进行计算。
首先，需要对物流需求点的地理位置进行调查和收集，包括需求点的X坐标和Y坐标以及需求量。
然后，根据这些数据，利用重心法选址计算公式进行计算，找到一个最佳的选址点。
最后，需要对选址点进行评估和验证，确保选址方案的可行性和有效性。
在使用重心法选址计算公式进行物流规划时，还需要考虑一些因素。
首先，需要考虑物流需求点的分布情况，以及各个需求点的地理位置和需求量。
其次，需要考虑物流运输的成本和效率，找到一个最佳的选址点，使得整个物流网络的运作成本最低。
物流选址方法
连续点选址模型(1)交叉中值模型(Cross Median)交叉中值模型是用来解决连续点选址问题的一种十分有效的模型,它是利用选址距离进行计算的.通过交叉中值的方法可以对单一的选址问题在一个平面上的加权的选址距离进行最小化.其相应的目标函数为:Z=式中wn---需求点的总数目需要注意的是,这个目标函数可以用两种互不相干的部分来表达.在这个问题里面,最优位置也就是如下坐标组成的点考虑到或者同时两者可能是唯一或某一范围,最优的位置也相应的可能是一个点、或者是线、或者是一个区域。
（2）一元节点选址的重心法和微分法1、重心法重心法是一种模拟方法。
这种方法将物流系统中的需求点和资源点看成是分布在某一平面范围内的物流系统，各点的需求量和资源量分别看成物体的重量，物体系统的重心作为物流网点的最佳设置点，利用求物体系统的方法来确定物流网点的位置。
现仅讨论用重心法在计划区域内设置一个网点简单情况。
在某计划区内，有n个资源点和需求点，各点的资源量或需求量为它们各自的坐标是。
需设置一个网点，设网点的坐标为（x,y），网点至资源点或需求点的运费率为根据求平面中物体系统重心的方法有：代入数字，实现求得（x,y）的值即为所求物流中心网点位置的坐标，记为重心法的最大特点是计算方法较简单，但这种方法并不能求出精确的最佳网点位置（当然这种精确位置有时可能是没有实用价值的）。
因为这一方法将纵向和横向的距离视为相互独立的量，与实际是不相符的，往往其结果在现实环境中不能实现,因此只能作为一种参考结果。
2、微分法现举例说明选址问题模型的建立方法。
某公司准备建流通加工型配送中心，向各客户供应商品，现需确定配送中心建在什么位置，才能使配送中心向各客户供应商品的费用最低。
设配送中心向第i个客户的商品供应量为；单位商品的运费为采用笛卡尔坐标系，设配送中心位置的坐标为p(x,y),各客户位置的坐标为，则第i个客户与配送中心的距离可由解析几何的两点间距离公式求得：配送中心向第i个客户供应商品的运费为：配送中心向各个客户供应商品的总运费为：因此，该问题的目标函数为：根据该模型，选择适当的x、y就可使C达到最小。
第七章 物流系统规划(重心法)分析
36
三、多设施选址模拟法
• 多个方案进行测试和评估 • 改良的满意解或次优解 • 大量的数据信息
(The end of Ch 7)
终点 起点 工厂1 工厂2 工厂3 工厂4 工厂5
运输成本（元/箱） 配送中心1 配送中心2 800 1 000 700 500 800 600 500 600 700 600 配送中心3 1 200 700 500 700 500
生产能力（箱） 300 200 300 200 400
33
表3
配送中心运至各分销店的运输成本和各分销店的需求量
运输成本（元/箱） 终点 起点 配送中心1 配送中心2 配送中心3 需求量（箱）
分销店1
40 70 80 200
分销店2
80 40 30 300
分销店3
90 60 50 150
分销店4
50 80 60 250
34
•
min=35000*t1+45000*t2+40000*t3+42000*t4+40000*t5+800*x11+1000*x12+12 00*x13+700*x21+500*x22+700*x23+800*x31+600*x32+500*x33+500*x41+600*x 42+700*x43+700*x51+600*x52+500*x53+40000*s1+20000*s2+60000*s3+40*y11 +80*y12+90*y13+50*y14+70*y21+40*y22+60*y23+80*y24+80*y31+30*y32+50*y 33+60*y34; • x11+x21+x31+x41+x51=y11+y12+y13+y14; • x12+x22+x32+x42+x52=y21+y22+y23+y24; • x13+x23+x33+x43+x53=y31+y32+y33+y34; • x11+x12+x13<=300*t1; • x21+x22+x23<=200*t2; • x31+x32+x33<=300*t3; • x41+x42+x43<=200*t4; • x51+x52+x53<=400*t5; • y11+y12+y13+y14<=900*s1; • y21+y22+y23+y24<=900*s2; • y31+y32+y33+y34<=900*s3; • y11+y21+y31>=200; • y12+y22+y32>=300; • y13+y23+y33>=150; • y14+y24+y34>=250;
物流选址重心法案例
5.16
y0
2000*0.5*8 3000*0.5*2 2500*0.75*5 1000*0.75*4 1500*0.75*8 2000*0.5 3000*0.5 2500*0.75 1000*0.5 1500*0.75
5.18
《物流中心规划与运作管理》
13
➢ 将x0，y0，代入公式（2-3）得：x1=5.04， y1=5.06，再将x1，y1代入公式（2-3）得x2， y2。如此反复进行，各次迭代结果列入表 （如下表所示）。求得网点最佳位置坐标为： x=4.91，y=5.06。
《物流中心规划与运作管理》
14
小结
➢ 微分法虽能求得精确最优解，但用这种方法所得到 的精确解在现实生活中往往是难以实现的，在精确 最优解的位置上由于其他因素的影响，决策者考虑 这些因素后有时不得不放弃这一最优解的位置，而 去选择现实中可行的满意方案。
➢ 微分模型是一种连续型模型，上述微分法的缺陷正 是连续模型的通病之一。连续模型的更大弊病还在 于，模型中将运输距离用坐标来表示，把运输费用 看成是两点间直线距离的函数，这与实际情况是不 相符的，因而计算出的结果可靠性较差。
物流中心规划与设计
《物流中心规划与运作管理》
1
重心法
重心法是一种模拟的方法。这种方法将物 流系统中的需求点和资源点看成是分布在 某一平面范围内的物体系统，各点的需求 量和资源量分别看成是物体的重量，物体 系统的重心作为物流网点的最佳设置点， 利用求物体系统重心的方法来确定物流网 点的位置。
《物流中心规划与运作管理》
《物流中心规划与运作管理》
7
微分法
➢微分法是为了克服重心法的上述缺点而提 出来的，但它要利用重心法的结果作为初 始解，并通过迭代获得精确解。
基于重心法的物流场所中心选址优化问题的实验总结
基于重心法的物流场所中心选址优化问题的实验总结基于重心法的物流场所中心选址优化问题的实验总结一、引言物流场所中心选址是物流管理中的重要问题之一，合理的选址能够有效降低物流成本、提高物流效率。
本实验采用基于重心法的物流场所中心选址优化方法，通过实验研究其在不同情况下的性能表现。
二、实验设计1. 实验目标：通过选择合适的位置建立物流场所，使得整个物流网络的运输距离最小。
2. 实验环境：使用Python编程语言进行实验设计和模拟。
3. 实验数据：根据真实的物流需求和地理信息，构建了一个包含多个候选地点和需求点的数据集。
4. 实验步骤：a) 初始化候选地点和需求点的坐标信息。
b) 计算每个需求点到所有候选地点的距离，并按照距离从近到远进行排序。
c) 选择一个需求点作为初始中心点，并计算该中心点到其他需求点的距离之和。
d) 依次将其他需求点加入已选择中心点集合，并计算更新后的总距离。
e) 选择总距离最小的中心点集合作为最优解。
三、实验结果1. 实验一：不同候选地点数量下的性能比较a) 设定需求点数量为固定值，分别设置不同数量的候选地点。
b) 运行实验，记录每种情况下的运行时间和最优解。
c) 分析结果发现，随着候选地点数量的增加，运行时间呈线性增长，而最优解的改善效果逐渐减弱。
2. 实验二：不同需求点数量下的性能比较a) 设定候选地点数量为固定值，分别设置不同数量的需求点。
b) 运行实验，记录每种情况下的运行时间和最优解。
c) 分析结果发现，随着需求点数量的增加，运行时间呈指数增长，并且最优解的改善效果也逐渐减弱。
3. 实验三：不同距离权重下的性能比较a) 在计算需求点到候选地点距离时引入权重因素。
b) 设置不同权重值，并运行实验，记录每种情况下的运行时间和最优解。
c) 分析结果发现，在一定范围内增加距离权重可以提高最优解质量，但过大或过小的权重值都会导致最优解的质量下降。
四、实验总结1. 基于重心法的物流场所中心选址优化方法在不同情况下都能够得到较好的结果。
物流系统规划课件：重心法
厂址坐标及年运输量表
供应地
P
Q
R
S
供应地坐标 （50，60） （60，70） （19，25） （59，45）
年运输量/t 2 200
1 900
1 700
900
50 2200 601900191700 59900
x0
220019001700 900
km 46.2km
y0
60 2200 701900 251700 220019001700 900
45 900
km
51.9km
重心法的局限性：
重心法将纵向和横向的距离视为互相独立的量， 与实际不相符，求出的解比较粗糙，它的实际意 义在于能为选址人员提供一定的参考。
（2）微分法（迭代重心法）
微分法是为了克服重心法的缺点而提出来的，利用重心法的结果 作为初始解，并通过迭代获得精确解。
缺点：这种方法在迭代次数较多时，计算工作量比较大，计算成 本也较高。
yi
Hale Waihona Puke 例二设区域内有P1(2,2)、P2(11,3)、P3(10,8)、 P4(4,9)四个物流需求点，其货物需求量分别为2， 3，2.5，1吨，运输费率均为5，请用微分法求配送 中心的最佳位置。
迭代重心法求解步骤：目标值（x0，y0）
（1）利用重心公式，求得初始解（x00，y00）； （2）将初始解代入距离公式求得di；代入总运费公式，计算总
重心法
假设条件： 1、运输费只与配送中心和客户的直线距离有关，
不考虑城市交通状况； 2、不考虑配送中心所处地理位置的地产价格。
拟建配送中心坐标为 p0 (x0 , y0 ) ,其配送客户的
坐标为 pi (xi , yi ) ，其中i=1，2，……n。
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5.5360 5.0950 5 *1
6.4717 3.7730 4.1603 5.5360
7、7.求出di(利 k),并求用 出总费式 用H（k2） .3求出di k ,即di1 ; 并求出总运费H k ,即H1
d11 8.5802 22 5.0950 22 7.2712
d21 3.2007 d31 3.2334 d41 6.0189 H1 5* 2 * 7.2717 5*3*3.2007
多重心法通过分组后再运用精确重心法来确定多个物流节点的位置与分派方案。
多重心法的算法步骤如下： 1.初步分组 2.选址计算 3.调整分组 4.重复2
例4.3
谢谢！
谢谢！
原材料 供应地
序号 j
原材料
供应量
w j
1
2
2
3
3
2.5
4
1
运输费
原材料供应地坐
率a j
（ 5元 /吨 . 公里
标
x
y
i
i
5
2
2
5
11
3
5
10
8
5
4
9
1.求出厂址的初始位置（X*(0),Y*(0)）
n
ajjxj
xoj1n
ajj
5225311 52.5105147.7647 525352.551
j1
x(k)
j 1 n
a j j / d i(k 1)
j 1
n
a j j y j / di(k 1)
y
(
k
)
j 1 n
a j j / di(k 1)
j 1
n
hi wi xi / dik 1
*k
i 1 n
第一次
hi wi / dik 1
i 1
y**k1
56n.*4h27i*1w72i yi /53d*.i73k7*31101
n
ajjyj
yoj1n
ajj
52253352.585194.9412 525352.551
j1
2.令K=1; 3.求di(0);
di(k 1)(xk * 1xi)2(yk * 1yi)2
d2(0)=3.7730
dd34((00d ))==145(0 ..15)6306 30 (7.762 4)2 7(4.492 1)22 6.4717
则
n
n
为总运输费H，其H 中， a j jd j a j j (x 0 xj)2 (y 0 yj)2
j 1
j 1
n
a j j x j / d j
xo
j 1 n
a j j / d j
j 1
n
a j j y j / d j
yo
j 1 n
a j j / d j
j 1
例题：
用重心法求最佳厂址
5* 2.5*3.2334 5*1* 6.0189 191.2396
8.若H(K)<H(K-1)，说明运费仍有改善的余地，返回步骤5继续迭代，否则，说明 (X*(k-1）,y*(k-1) )为最佳厂址，停止迭代。
多重心法
基于上述重心模型，如果用一个物流节点数量不能满足规划区域内全部服务对象 的服务需求时，就需要设立多个物流节点。
5
* 2.5*10 4.1603
i1 5 * 2
n
5*3
5* 2.5
5*1* 4 5.5360 5 *1
8.5802
6.h4i7w1i 7/ di3k.71730 4.1603 5.5360
i 1
5* 2* 2 5*3*3 5* 2.5*8 5*1*9
y*1
6.4717 5*2
3.7730 4.1603 5*3 5* 2.5
物流系统选址规划设计---重心法
重心法
重心法是一种静态的选址方法，将运输成本作为唯一的选址决策因素。给定供给点与需求点的 坐标，以及节点之间的运输量，则单设施选址应当使得运输总成本最小。
y
P1(x1, y1) P2 (x2 , y2 )
d1 d2
di
P0 (x0 , y0 )
dm
Pi (xi , yi ) (i 1, 2, Pn (xn , yn )
重心法模型的基本假设：
（1）需求量集中在某一点上；
（2）选址区域不同地点物流节
, n)
点的建设费用、运营费用相同；
（3）运输费用随运输距离成正比增
加，呈线性关系；
（4）运输线路为空间直线。
0
x
重心法模型
重心法模型
记: aj ——配送中心到收货点pj每单位量、单位距离所需运费。 ωj ——pj 的需货量。 dj—— p0 到 pj 的直线距离。
4.求出运输总费用
n
n
H a j jd j a j j (x 0 xj)2 (y 0 yj)2
j 1
j 1
H (0)526.475 13 7 3.7730
52.54.165 0 1 3 5.536 20 .90 958
5.K=K+1 6.利用下式求出第K次迭代结果
n