物流系统规划与设计3-选址模型
选址模型及应用
略进行处理，避免模型过拟合少数类别。
模型参数的灵敏度分析
参数范围确定
确定每个参数的取值范围，避免超出有效范围的设置对模型性能 的影响。
参数相关性分析
分析参数之间的相关性，找出参数之间的相互影响关系，避免多 重共线性的存在。
网格搜索与交叉验证
通过网格搜索和交叉验证的方法，寻找最优参数组合，提高模型 性能。
误差分析
对模型预测结果进行误差分析，找出误差来源，为优化模型提供依据 。
数据质量对模型的影响
数据清洗
01
对数据进行预处理，去除异常值、缺失值和重复值，提高数据
质量。
数据特征选择
02
根据实际需求，选择与目标变量相关性强、具有代表性的特征
，避免冗余和无关特征对模型的影响。
数据分布与不平衡性
03
关注数据分布是否平衡，对于不平衡的数据集，采取合适的策
06
总结与展望
选址模型的发展趋势与挑战
精细化选址
随着大数据和人工智能技术的发展，选址模型正朝着更精细化的方向发展。例如，通过分 析用户行为数据，可以更准确地预测消费者的购买意向和需求，从而指导选址决策。
多目标决策
传统的选址模型往往只考虑单一目标，如最大化利润或最小化成本。而随着商业环境的复 杂性和不确定性增加，多目标决策变得越来越重要。例如，在选址过程中，可能需要同时 考虑销售量、成本、库存等多个方面。
早期选址模型
早期的选址模型主要基于 经验和主观判断，如商圈 分析、人口统计等。
现代选址模型
随着计算机技术的发展， 现代选址模型开始引入数 学和运筹学方法，如线性 规划、整数规划等。
未来选址模型
未来选址模型将更加注重 数据分析和机器学习技术 的应用，以实现更加精准 的预测和决策。
物流结点选址与布局设计
综合因素评价法
综合因素评价法是一种全面考虑各种影响因素，并 根据各影响因素重要性的不同赋予权重，对方案进 行评价、打分，以找出最优的选址方案。
综合因素评价法可以综合考虑各方面因素，包括量 化和非量化因素，（非量化因素也可通过打分来量 化），适用范围广。不足之处在于打分和赋权过程 中存在人为因素，同时的人往往得出不同的结果。
。
9
物流结点选址影响因素
影响物流结点选址的因素很多，在进行设计时需要考虑的主要因素为： 区域经济发展背景资料。社会经济发展规划，产业布局，工业、农业、
商业、住宅布局规划； 交通运输网及物流设施现状。交通运输干线、多式联运小转站、货运站
、港口、机场布局现状； 城市规划。城市人口增长率，产业结构与布局，物流中心选址不合适，
罗解释说，这第一个人就是这个地区的总经理，他所做的 第一件事就是招一位本地人做他的助理。然后，这位空投到市 场上的光杆总经理，和他惟一的员工做的第一件事，就是开始 市场调查。他们会仔细地去调查当时其它商店里的有哪些本地 的商品出售，哪些产品的流通量很大，然后再去与各类供应商 谈判，决定哪些商品会在将来家乐福店里出现。一个庞大无比 的采购链，完完全全从零开始搭建。
6
十字路口的商圈这个“空降兵”的落点注定是十 字路口，因为Carrefour的法文意思就是十字路口， 而家乐福的选址也不折不扣地体现这一个标准—— 所有的路都开在了路口，巨大的招牌500米开外都 可以看得一清二楚。而一个投资几千万的店，当然 不会是拍脑袋想出的店址，其背后精密和复杂的计 算，常令行业外的人士大吃一惊。根据经典的零售 学理论，一个大卖场的选址需要经过几个方面的详 细测算：
重心法是连续模型，即其选址点是一定区域内的连续坐标。 解析方法考虑影响因素较少，模型简单，主要适用于单个配
物流系统规划与设计复习资料
客观题1、层次分析法原理及步骤原理：AHP方法把复杂问题分解成各个组成要素，又将这些要素按支配关系分组成递阶层次结构。
在每层次按照某一规定准则，通过两两比较的方式确定各个要素的相对重要性，建立判断矩阵。
通过计算判断矩阵的最大特征值和对应的正交化特征向量，得出该层要素对于该准则的权重。
在此基础上计算出各层次要素对总体目标的组合权重。
然后综合有关人员的判断，确定备选方案相对重要性的总排序。
步骤：建立递阶层次结构——建立判断矩阵——单排序权重计算——层次总排序权重计算2、物流系统网络设计的主要内容（1）物流节点的规划与设计（2）物流线路的规划与设计（3）信息网络的规划与设计（4）物流网络组织的规划与设计3、中心问题与反中心问题中心问题：根据使得被选择设施位置离最远需求点的距离（或成本）集合中取最小的原则。
（军队、紧急情况、公共部门）反中心问题：根据一定区域内使得被选择设施位置离最近需求点的距离（或成本）集合中取最大的原则。
（有害设施，如废水处理厂、垃圾回收站等）4、单一物流节点选址模型重心法（重心法模型、精确重心法模型）、交叉中值模型其他选址方法：图解法、因素评分法5、多物流节点选址模型多重心法、覆盖模型（集合覆盖模型、最大覆盖模型）、P-中值模型（精确法、启发式算法）、鲍摩—瓦尔夫模型、奎汉—哈姆勃兹模型、CFLP模型其余常用方法：多准则决策方法、遗传算法、人工神经网络、模拟退火算法、蚁群算法、仿真方法6、效益型指标和成本型指标效益型指标：指标值越大越好（如：利润、客户满意率、货物完好率、货物及时配送率等）成本型指标：指标值越小越好（如：运输成本、货物耗损率、客户抱怨率）7、平衡计分卡评价指标客户导向、内部运作、未来发展、财务价值8、不合理运输（1）与运输方向有关的不合理运输：对流运输、单程空驶（2）与运输距离有关的不合理运输：迂回运输、过远运输（3）与运输货物有关的不合理运输：重复运输、无效运输（4）运力选择不当的不合理运输：违反水路分工、铁路短途运输、水运的过近运输9、物流节点的类型（1）转运型物流节点：公路货运站、铁路货运站、公铁联运站、港口、水陆联运站、空运转运站、综合转运站（2）储存型物流节点：储备仓库、营业仓库、货栈等（3）流通型物流节点：流通型仓库、集货中心、分货中心、加工中心、配送中心、物流中心、物流园区10、系统的分类自然系统和人工系统、实体系统和概念系统、静态系统和动态系统、封闭系统和开放系统、黑色系统、白色系统和灰色系统、小系统、大系统和巨系统、简单系统和复杂系统11、物流战略的分类（1）战略对象：社会物流战略、企业物流战略（2）目的和功能：时效性战略、资产生产力战略、技术战略、关系战略（3）战略行为：扩张型物流战略、稳定型物流战略、收缩型物流战略（4）战略重点：生存战略、经营战略、发展战略12、物流需求预测方法（1）定性预测法【中长期的预测】：德尔菲法、市场调查法、小组意见法、历史类比法、综合评估法（2）时间序列分析法【短期预测】：简单平均法、加权平均法、一次移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法、趋势外推预测法（3）因果关系预测法：回归分析预测法（一元线性回归预测法、多元线性回归预测法、非线性回归预测法）、弹性系数预测法、投入产出模型、先行指标法13、重心法的基本假设（1）需求量集中于某一点上（2）选址区域不同地点物流节点的建设费用、运营费用相同（3）运输费用随运输距离成正比增加（4）运输线路为空间直线14、SLP法（系统布置设计）15、物流需求预测的原理类推原理、惯性原理、相关原理、误差原理16、物流系统网络规划与设计的主要内容物流节点的规划与设计、物流线路的规划与设计、信息网络的规划与设计、物流网络组织的规划与设计17、配送中心的功能集货转运功能、储存保管功能、分拣配送功能、流通加工功能、信息提供功能、商品展示与交易功能18、单回路运输和多回路运输（1）单回路运输：TSP模型（旅行商问题）、最近邻点法、最近插入法（最近插值法）（2）多回路运输：VRP模型（车辆路径问题）、扫描算法、节约里程法名词解释1、物流系统物流系统是指按照计划为达成物流目的而设计的相互作用的要素的统一体。
物流系统规划与设计带容量限制的多设施选址问题
（例4.8）某公司准备在12个销售区中选择3个投建配送中 心，这12个销售区质检的单位运输成本，以及各地区的 需求量、投建配送中心的固定成本和最大能提供的容量 如表所示。试求出适合在哪些销售区建配送中心，以及 这些配送中心的分派方案。
LINGO软件的程序如下所示:
MODEL: sets: Warehouse/1..12/:w,y,f; Customer/1..12/:d; Routes(Warehouse,Customer):c,x; endsets
j 1
m
Yi k
i 1
Yi {0,1}
X ij 0
（拟建配送中心数量） （Y为1-0决策变量，选中取1，未选中取0）
3.模型求解
关于CFPL问题的求解，只要从m个候选地中确 定k个配送中心，这个问题变成运输规划问题。对 于小规模问题的求解可用分枝定界法求解，可选 用LINGO软件；对于大规模问题的求解法也可用 现代优化技术，如模拟退火算法，禁忌搜索，遗 传算法，蚁群优化算法等。
则CFLP问题的数学模型可如下表示:
mn
m
min Z
Cij X ij FiYi
i1 j 1
s.t. m
X ij D j
i 1
i 1
j=1,2,3,…,n （ 所有销售地的需求得到满足）
n
X ij WiYi i=1,2,3,…,m （候选地吞吐量不能超过容量限制）
2.建立模型
记 i：配送中心候选地，i=1,2,3…，m j:销售地区：j=1,2,3…，n K：拟建配送中心个数； Dj：销售地j的需求量； Fi:配送中心候选地i的固定成本； Wi：配送中心的容量； Cij：从配送中心候选地i到销售地j的单位运输费用； Xij：从配送中心候选地i到销售地j的单位运输量（决策变量） Yi：配送中心候选地i被选中时取1，否则为0（0-1决策变量）
选址模型及应用
设施数量与库存、运输成本之间的关系
选址模型及应用
选址决策的影响因素
o 选址决策的外部因素分析
➢ 宏观政治、经济因素； ➢ 基础设施及环境： 基础设施包括交通设施、通
信设施等，环境包括自然环境及社会环境，如 劳动力的成本、素质等； ➢ 竞争对手
选址模型及应用
选址决策的影响因素
o 选址决策的内部因素分析
6
5
5
4
4
A 3
2
1
1
0
1
2
3
B 3
2
4
5
6
选址模型及应用
位置A、B之间的加权距离比较
位置A（Байду номын сангаас，3）
位置B（4，3）
需求点 距离 权重 总和 需求点 距离 权重 总和
1
2
1
2
1
3
1
3
2
3
7
21
2
2
7
14
3
1
3
3
3
0
3
0
4
2
3
6
4
3
3
9
5
4
6
24
5
5
6
30
56
56
选址模型及应用
精确中心法（Exact Gravity）
选址模型及应用
迭代公式
用精确重心法得到的最优解只有一个点，只有在十分偶然的情况下，才 会出现用交叉中值法和精确重心法得到的最优地址一致的情况。
选址模型及应用
吨—中心（重心）
精确解
选址模型及应用
考虑运费的重心
选址模型及应用
物流配送中心选址模型及其启发式算法
物流配送中心选址模型及其启发式算法一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的飞速发展，物流配送中心在供应链管理中的重要性日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划的首要任务，直接影响到企业的运营成本、服务质量和市场竞争力。
因此，研究物流配送中心的选址模型及其启发式算法，对于优化供应链网络、提高物流效率和降低运营成本具有重大的理论价值和现实意义。
本文旨在探讨物流配送中心的选址问题，分析不同选址模型的特点和适用场景，研究启发式算法在解决选址问题中的应用。
我们将对物流配送中心选址问题进行概述，介绍选址问题的定义、特点和研究现状。
我们将重点分析几种经典的选址模型，包括基于成本的选址模型、基于服务质量的选址模型和基于多目标的选址模型，并比较它们的优缺点。
在此基础上，我们将探讨启发式算法在物流配送中心选址问题中的应用，介绍几种常见的启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等，并分析它们在解决选址问题中的性能和效率。
我们将对本文进行总结，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，我们期望能够为物流配送中心的选址决策提供一种科学、有效的模型和算法支持，帮助企业实现物流网络的优化和升级，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
二、物流配送中心选址模型物流配送中心的选址问题是物流系统优化中的关键环节，它涉及到多个因素的综合考虑，包括运输成本、库存成本、服务水平、地理环境等。
为了科学、合理地进行选址决策，需要建立相应的选址模型。
系统性原则：选址决策需要综合考虑多个因素，确保各因素在模型中得到全面、系统的体现。
科学性原则：模型应基于科学的方法和理论，能够准确反映实际情况，提供可靠的决策支持。
可操作性原则：模型应具有实际操作性，便于数据收集和处理，以及后续的分析和计算。
灵活性原则：模型应能够适应不同的情况和需求，具有一定的灵活性和可扩展性。
运输成本：包括从供应商到物流配送中心的运输成本，以及从物流配送中心到客户的运输成本。
地理环境：包括地理位置、地形地貌、气象条件等因素，这些因素可能对物流配送中心的运营产生影响。
_选址模型及应用
76.5 0.6
0.55
1.25 2.5
通过计算可得设厂于F3处的总费用为181.87万元
设厂于F4处的费用与产量分配
表3-9 设厂于F4处的费用与产量分配 (单位：万元) 至 从 F1 F2 F4
年需求量/万箱
S1 80 76.5 0.4 ① 70.8 0.4
S2 78 75 0.8 ③ 72 0.8
ij
bj ,
w
j 1
n
ij
ai
(3-11)
并且全部wij≥0 目标函数 (3-12)
式中
Min Gij wij
m ——工厂数量；
i 1 j 1
m
n
n ——销售点数； ai ——工厂 i 的生产能力； bj ——销售点j 的需求； Gij——工厂i 生产一单位产品并运到销售点j 的生产加运输总费用； wij——从工厂i 运到销售点j的产品数量。
A/12
E/30 I/10 E/6 E/21 A/36 171
I/6
I/20 I/10 A/8 E/21 I/18 99
B/9
U/0 A/20 0/2 B/21 E/27 119
物流节点选址模型与方法
第四章物流节点选址模型与方法第一节物流设施选址问题固定设施选址问题是物流网络中一项十分重要的战略决策。
一、物流设施选址问题类型⏹按备选点的离散程度分连续选址模型(Continuous Location Models)和离散选址模型(Discrete Location Models)两类。
⏹从选址目标来看，物流设施选址有三种基本类型（成本最小化、服务最优化、物流量最大化）和综合型。
二、物流设施选址问题的特点在选址问题的研究中，Daskin总结了五个特点：（一）选址决策是研究不同层次的人类组织的选址问题，从个人、家庭到公司、政府机构甚至是国际机构（二）选址决策是一个战略决策，需要考虑长期的资金利用和经济效益（三）选址决策还涵盖了经济的外延含义，包括污染、交通拥挤和经济潜力等。
（四）由于大多数选址问题是NP-HARD问题，很难求得选址模型的最优解，特别是大型问题。
（五）选址问题都有相应的应用背景，模型的结构（目标函数、变量和约束）由相应的应用背景决定。
第二节物流设施选址的程序和步骤一、物流设施选址约束条件分析（一）需求条件（二）运输条件（三）配送服务的条件（四）用地条件（五）法律法规（六）流通职能条件（七）其他二、搜集整理资料（一）掌握业务量1. 工厂到物流设施之间的运输量2. 向顾客配送的货物数量3．物流设施保管的数量4. 配送路线上的其他业务量（二）掌握费用1. 工厂至物流设施之间的运输费；2．物流设施到顾客之音质配送费；3. 与设施、土地有关的费用及人工费、业务费等。
三、地址筛选四、定量分析五、结果评价六、复查七、确定选址结果八、选址的注意事项（1）选址因素相互矛盾（2）不同因素的相对重要性很难确定和度量（3）判断的标准会随时间变化而变化第三节 整数规划选址方法一、0-1整数规划方法选址问题的提出建设一个新工厂，应合理选择厂址。
假设厂址候选地点有s 个，分别用D 1，D 2…表示;原材料、燃料、零配件的供应地有M 个，分别用A 1、A 2…表示,其供应量分别用P 1、P 2表示；产品销售地有N 个，分别用B 1、B 2表示，其销售量分别用Q 1、Q 2表示，如下图所示。
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5
4、选址问题中的距离计算
选址问题模型中，最基本的一个参数是各个节
点之间的距离。 一般采用两种方法来计算节点之间的距离：一 种是直线距离，也叫欧几里得距离（Euclidean Metric）；另一种是折线距离（Rectilinear Metric），也叫城市距离（Metropolitan Metric）。
min Z
n i 1
wi xi x s yi y s
2
2 1/ 2
这是一个双变量系统，分别对xs和ys进行求偏微分，并且 令其为零，这样就可以得到两个微分等式。应用这两个等 式分别对xs和ys进行求解，即可以求出下面的一对隐含有 最优解的等式：
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2012年6月28日星期四
11
其相应的目标函数为：
Z
w x
i i 1
n
i
xs yi ys
式中：
——与第i个点对应的权重（例如需求）； wi x i ，y i ——第i个需求点的坐标； x s ，y s ——服务设施点的坐标；
n
——需求点的总数目。
在这个问题里面，最优位置也就是由如下坐标组成的点： x s 是在x方向的对所有的权重的中值点； y s 是在y方向的对所有的权重的中值点。 考虑到 x s ，y s 两者可能同时是惟一值或某一范围，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。
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例子：报刊亭选址 一个报刊连锁公司想在一个地区开设一个新的报刊零售点， 主要的服务对象是附近的5个住宿小区的居民，他们是新 开设报刊零售点的主要顾客源。下图笛卡儿坐标系中确切 地表达了这些需求点的位置，下表是各个需求点对应的权 重。这里，权重代表每个月潜在的顾客需求总量，基本可 以用每个小区中的总的居民数量来近似。经理希望通过这 些信息来确定一个合适的报刊零售点的位置，要求每个月 顾客到报刊零售点所行走的距离总和为最小。 解： 由于考虑的问题是在一个城市中的选址问题，评价是，使 用城市距离是合适的，交叉中值选址方法将会用来解决这 个问题。
20
xs
n
wi xi d is wi d is
ys
n
wi yi d is wi d is
2 1/ 2
i 1
i 1
n
n
i 1
i 1
上式中， d is
x
i
xs yi y s
2
该微分议程组不能直接求解，可以通过迭代的方法进行求解， 这需要提供一组初始值xs0和ys0 。然后利用xs(i-1)和ys(i-1)求出 dis(i-1)，再用它去求出xsi和ysi ，迭代公式如下：
xs0
n
wi xi
i 1 n
ys0
n
wi yi
x si
n
wi xi d is ( i 1 ) wi d is ( i 1 )
2
y si
n
wi yi d is ( i 1 ) wi d is ( i 1 )
2 1/ 2
i 1 n
i 1 n
w
i 1
i 1 n
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1、覆盖模型 所谓覆盖模型，就是对于需求已知的一些需求点，如何确定 一组服务设施来满足这些需求点的需求。在这个模型中，需 要确定服务设施的最小数量和合适的位置。 该模型适用于商业物流系统，如零售点的选址问题、加油站 的选址、配送中心的选址等，公用事业系统，如急救中心、 消防中心等，以及计算机与通信系统，如有线电视网的基站、 无线通信网络基站、计算机网络中的集线器设置等。 根据解决问题的方法的不同，可以分为两种不同的主要模型： （1）集合覆盖模型，用最小数量的设施去覆盖所有的需求 点。 （2）最大覆盖模型，在给定数量的设施下，覆盖尽可能多 的需求点。 两类模型的区别：集合覆盖模型要满足所有的需求点，而最 大覆盖模型则只覆盖有限的需求点，两种模型的应用情况取 决于服务设施的资源充足与否。
i
w
i 1
i
i 1
i 1
上式中， d is ( i 1 )
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x
i
x s ( i 1 ) y i y s ( i 1 )
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如果该迭代过程具有收敛性，那么经过无限次的迭代之后， 可以得到一个最优解xs*和ys *。但是在实际中，可以迭代的 次数是有限的，所以在迭代过程中需要确定一个中止准则。 设置中止准则有两个方法：（1）根据经验和以前的试验结 果，直接设置一个确定的迭代次数N；（2）将每一次得到的 迭代结果xsi和ysi 跟前面一次的迭代结果xs（i-1）和ys（i-1） 比较， x s lim it y s lim it 当两次的迭代结果变化小于某一个阈值 、 时，迭 代过程结束。
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（1）集合覆盖模型 集合覆盖模型的目标是用尽可能少的设施去覆盖所有的需求 点，相应的目标函数可以表达为：
min
xj
约束条件为：
j B ( i )
j N
——最小化设施的数目
y ij 1，i N
——保证每个需求点的需求得到完全的满足
i
i A (
d
离散点选址指的是在有限的候选位置里面，选取最为合适 的一个或者一组位置为最优方案，相应的模型就叫做离散 点选址模型。它与连续点选址模型的区别在于：它所拥有 的候选方案只有有限个元素，我们考虑问题的时候，只需 要在这几个有限的位置进行分析。 对于离散点选址问题。目前主要有两种模型可供选择，分 别是覆盖模型（Covering）和P—中值模型。其中覆盖模 型常用的有集合覆盖模型（Set Covering Location Problem）和最大覆盖模型（Maximum Covering Location）。
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然后根据前面的公式，即可得到迭代结果：
x si 1 . 5 15 . 65 12 4 . 25 2 . 13 0 . 5 3 . 13 3 2 . 13 2 . 13
0 . 5 6 . 25 9 8 . 5 10 . 63 0 . 5 3 . 13 3 2 . 13 2 . 13
3 . 26
y si
3 . 20
然后进行中止准则的判断，确定是否继续进行迭代。
注意：用精确重心法得到的最优解只有一个点，而不会是一 条线段或者一个区域。而且只有在十分偶然的情况下，才会 出现用交叉中值法和精确重心法得到的最优优地址一致的情 况。
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三、离散点选址模型
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4
（2）选址目标区域的特征
根据选址目标区域的特征：连续选址、网格选址、离
散选址。
（3）选址成本
可行性与最优性 Minisum/Minimax目标函数 固定权重与可变权重 被定位设施间有无相互联系
确定性与随机性
静态与动态
（4）选址约束
有/无能力约束 不可行区域约束
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3
1、选址的意义 2、选址决策的影响因素
外部因素 宏观政治、经济因素 基础设施及环境 竞争对手 内部因素
3、选址模型的分类 （1）被定位设施的维数及数量
根据被定位设施的维数：体选址、面选址、线选址、
点选址； 根据选址设施的数量：单一设施选址、多设施选址；
j)
y ij C j x j , j N
——是对每个提供服务的服务网点的服务能力的限制
x j 0 ,1, i N
——保证一个地方最多只能投建一个设施
y ij 0 , i , j N
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——允许一个设施只提供部分的需求
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对于此类带有约束条件的极值问题，有两大类方法可以进行 分解：一是精确的算法，应用分枝定界求解的方法，能够找 到小规模问题的最优解，由于运算量方面的限制，一般也只 适用于小规模问题的求解；二是启发式方法，所得到的结果 不能保证是最优解，但是可以保证是可行解，可以对大型问 题进行有效的分析、求解。
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2、精确重心法（Exact Gravity） 前面介绍的交叉中值模型由于其本身的局限性，例如使用 的是城市距离，只适合于解决一些小范围的城市内的选址 问题。精确重心法在评价的过程中使用的是欧几米德距离， 即直线距离，它使选址问题变得复杂，但是有着更为广阔 的应用范围。 在使用了欧几米德距离之后，目标函数变成了：
dZ ds
w
i 1
s
i
w
i s
n
i
0
dZ dss源自x0w x dx
L
xs
w x dx 0
计算结果表明：所开设的新店面需要设置在权重的中点，即两边的 权重相等。
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连续点选址问题指的是在一条路径或者一个区域 里面的任何位置都可以作为选址的一个选择。 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，它是利用城市距离进行计算， 通过交叉中值的方法可以对单一的选址问题在一 个平面上的加权的城市距离进行最小化。