选址问题
选址时应注意的问题
选址时应注意的问题
1.快速车道力
随着城市建设发展，高速公路日渐增多。
由于快速车道的要求，高速公路多有隔离设施，两边无法穿越。
公路两边少有停车设施。
因此尽管公路旁有流动的顾客群与固定单位的，也不宜作为新开店选址的区域。
因为人们往往不会为一项消费而在高速公路旁违章停车。
2.周围居民少或增长慢但商业网点已基本配齐的区域
这种地区不宜作为店铺的新店址，这是因为在缺乏流动人口的条件下，有限的固定消费总量不会随新开店铺而增加。
3.同一地区层高的地方
这种地方不宜开设店铺。
这不仅因为层高开店，不便顾客购买，也因为层高开店一般广告效果差，商品补给和提货都带来不便。
4.近期有拆迁可能的地区
新店局面刚刚打开，就遭遇拆迁会造成很大投资损失。
如果创办者资金较少，只要策略得当也可以选到合适的店面。
友情提醒：小额资金创业者的选店法有四项：选自己居住的地区，选与自己人事上或经济上有关系的地区，选自己希望的区域，选预算范围内的适当地区。
前两项选择是远用地缘关系，可以广泛利用已有的人际关系拓展业务，打下创业的基础；后两项选点前，必须针对当地情况作一定的调查和分析，并根据调查结果确定营业内容、人事规划、定价策定价策略、营业时间等。
如果一切要符合你的开店条件，就就快点行动吧!。
选址问题文档
选址问题引言在企业经营的过程中，选址问题是一个非常重要的决策问题。
选址的好坏直接影响着企业的经营成本、销售额以及未来的发展机会。
因此，正确地解决选址问题对企业的长远发展至关重要。
选址问题是一个多因素综合考虑的问题，需要考虑多个因素，如市场需求、竞争情况、人口分布、交通便利性等。
通过合理的分析和评估这些因素，可以选择出最有潜力的选址方案。
选址问题分析选址问题的本质是在给定的空间范围内寻找最优位置，以满足特定的目标。
选址问题的决策过程通常包括以下几个步骤：1.收集数据：在做出选址决策之前，需要收集相关的数据，包括市场需求、竞争情况、人口分布、交通便利性等。
这些数据可以通过市场调研、公共数据、统计数据等来源获取。
2.确定目标：在选址问题中，需要根据企业的经营模式和目标来确定选址的具体目标。
例如，对于零售业来说，目标可能是最大化销售额或者利润；对于物流业来说，目标可能是最小化运输成本。
3.构建评价模型：根据选址的目标，可以构建相应的评价模型。
评价模型可以考虑多个因素，并为每个因素分配适当的权重。
常见的评价模型包括层次分析法、熵权法等。
4.分析和评估：通过分析收集到的数据和评价模型，可以对不同的选址方案进行评估。
这可以通过数学建模和计算机模拟的方法实现。
评估过程中，可以使用一些指标来衡量选址方案的优劣，例如销售额、市场份额、成本等。
5.做出决策：在评估不同选址方案的基础上，可以根据评估的结果做出最终的选址决策。
在做出决策时，需要综合考虑各种因素，并权衡各种利弊。
解决选址问题的方法选址问题是一个复杂的决策问题，有许多方法可以用于解决。
以下是一些常用的方法：1.层次分析法（AHP）：层次分析法是一种常用的多标准决策分析方法。
它通过构建层次结构，对不同因素进行量化，然后进行比较和评估，最终得出最优选址方案。
2.熵权法：熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法。
它根据信息熵的原理，在考虑各个因素的权重时，考虑了信息的不确定性和稳定性，能够更准确地确定权重。
八年级-人教版-数学-上册-第2课时造桥选址问题
例 已知线段 a，点 A，B 在直线 l 的同侧，在直线 l 上求作两点 P， Q （点 P 在点 Q 的左侧）且 PQ＝a，使得四边形 APQB 的周长最小．
分析：先在直线 l 上取PQ＝a（如图），
连接AP，QB，AB，此时在四边形 APQB中， A 线段PQ和线段AB的长度是固定的，所以当 AP＋QB最小时，四边形 APQB 的周长最小 ．
A
M
a
当 AM＋NB 最小时，
Nb
AM＋MN＋NB 最小．
B
问题转化为：当点 N 在直线 b 的什么位置时，AM＋NB 最小？
能否通过图形的变化将问题转化为研究过的问题呢？
A
M
a
A
Nb B
N B
将 AM 沿与河岸垂直的方向平移，点 M 移动到点 N，点 A 移动到 点 A′，则 AA′＝MN，AM＋NB＝A′N＋NB．
第2课时 造桥选址问题
如图，在直线 l 上求作一点 C，使得 CA＋CB 最短． B
A
A
C
l
C
l
B 点 A，B 在直线 l 异侧
B′ 点 A，B 在直线 l 同侧
问题 （造桥选址问题）如图，A 和 B 两地在一条河的两岸，现要在河上
造一座桥 MN，桥造在何处可使从 A 到 B 的路径 AMNB 最短？（假定河 的两岸是平行的直线，桥要与河垂直．）
（3）过 N 作 NM⊥a 于M，线段 MN 即为桥的位置．此时从 A 到 B
的路径 AMNB 最短．
A
a
M
你能试着证明一下吗？
A′
b
N B
证明：在直线 b 上任取一点N′ ，过点 N′ 作N′M′⊥a，连接 AM′， A′N′，N′B，
物流配送中心选址的一些基本问题
物流配送中心选址的一些基本问题
选择物流配送中心的位置是一个重要的决策，可以影响物流效率、成本和顾客满意度。
以下是一些选址过程中需要考虑的基本问题：
1. 地理位置：物流配送中心的地理位置应该便于覆盖目标市场，接近主要客户和供应商，同时具有便利的交通网络，以便快速进行物流运输。
2. 市场需求：分析目标市场的需求，了解物流分布和消费特点，选择能够满足需求且有利于市场拓展的地点。
3. 劳动力：考虑选址地区的劳动力市场，分析工资水平、技能水平和可供选择的劳动力数量，以确保有足够的劳动力资源。
4. 地产成本：评估选址地区的地产成本，包括租金、房价和土地价格。
合理的地产成本可以降低物流配送中心的运营成本。
5. 政策环境：了解选址地区的政策环境，包括税收政策、劳工法规和行业监管，以确保在法律和政策框架下进行长期运营。
6. 设施和设备：评估选址地区的基础设施和设备供给情况，包括道路、电力、水务和通讯设施。
充足和可靠的基础设施是物流配送中心顺利运营的基础。
7. 风险评估：对选址地区的风险进行评估，包括自然灾害风险、政治稳定性和社会安全等。
选择低风险地区有助于保障物流配送中心的运营稳定性。
发电机组安装工程中的常见问题及解决方法
发电机组安装工程中的常见问题及解决方法随着能源需求的增长，发电机组的安装工程变得越来越重要。
然而，在安装发电机组的过程中，经常会遇到一些常见的问题。
本文将介绍这些常见问题，并提供相应的解决方法。
常见问题一：选址选择问题在发电机组安装工程中，选址是非常重要的一步。
选址不当可能导致发电机组无法正常运行或影响到周围环境。
常见的选址选择问题包括：1. 噪音和振动：发电机组的运行会产生噪音和振动，因此应选择远离居民区和噪音敏感区的地方。
解决方法：在选址过程中，需要考虑噪音和振动控制措施，如合理的隔音设备和抗震措施，以减少对周围环境的影响。
2. 通风和散热：发电机组的正常运行需要保持良好的通风和散热条件。
解决方法：选址时应考虑到通风和散热设施的设置，确保发电机组能够得到充足的空气流动和散热。
3. 安全和稳定性：选址应考虑周围环境的安全和稳定性，以避免发生火灾、泄漏等安全事故。
解决方法：选址时应遵守相关的安全规定和标准，确保周围环境的安全和稳定，减少发生意外事件的风险。
常见问题二：电气连接问题在发电机组安装工程中，电气连接问题是常见的。
不正确的电气连接可能导致发电机组无法正常运行，甚至损坏设备。
常见的电气连接问题包括：1. 电缆选择：选择合适的电缆是确保电气连接可靠的重要一步。
解决方法：根据发电机组的额定功率和工作条件选择符合要求的电缆，确保其电压和电流容量足够。
2. 接地连接：良好的接地连接是保证电气安全的重要因素。
解决方法：确保发电机组的接地连接良好，接地电阻符合规定标准，并定期进行检查和维护。
3. 控制系统连接：控制系统与发电机组的正确连接是保证发电机组正常运行的关键。
解决方法：确保控制系统与发电机组的接线正确无误，遵循相关的电气标准和规定。
常见问题三：运行问题发电机组在安装完成后可能会出现一些运行问题，影响其正常运行和性能。
以下是一些常见的运行问题及其解决方法：1. 发电机组启动困难：发电机组无法启动或启动困难可能是由于发动机故障、燃油供给问题或电池电量不足等原因引起。
选址问题博弈论案例
选址问题博弈论案例
选址问题是指在进行某种商业或工业活动时，为确定经营或生产场所的最佳位置而进行的问题。
博弈论是一种有用的工具，可以用于解决这类问题。
以一个简单的例子为例：假设有两家公司，分别在城市A和城市B开设了一家超市，它们都希望能够吸引更多的顾客。
如果一家超市的价格比另一家低，那么它将会赢得更多的顾客。
但是，如果两家超市的价格相同，那么它们将平分市场份额。
这个问题可以被形式化为一个博弈模型。
假设超市A和超市B都可以选择价格，分别为pA和pB。
如果pA < pB，那么A将赢得所有的顾客，收益为1。
如果pA > pB，那么B将赢得所有的顾客，收益为1。
如果pA = pB，那么A和B将平分市场份额，每个人的收益为0.5。
这个博弈有多个纳什均衡，其中一个是(pA,pB)=(0,0)，另一个是(pA,pB)=(1,1)。
在前一个均衡中，两家超市都选择不销售商品，市场份额为0。
在后一个均衡中，两家超市都选择以最高价格销售商品，市场份额为0。
显然，这两种结果对任何一家超市都不是最优的。
这个博弈的最优结果发生在(pA,pB)=(0.5,0.5)。
在这种情况下，两家超市平分市场份额，收益为0.5。
这是一个双赢的结果，因为两家超市都能获得一定的收益。
这个例子说明了博弈论在选址问题中的应用。
通过建立合适的博弈模型，可以找到最优的解决方案，从而实现最大化收益的目标。
仓库选址问题解法
仓库选址问题解法
仓库选址问题是指在给定的一组潜在位置中选择一个最佳的仓库位置，使得仓库与需求点之间的总距离最小。
以下是几种常用的解法：
1. 最小总距离法：计算每个潜在位置与所有需求点之间的总距离，选择总距离最小的位置作为最佳仓库位置。
2. 中位数法：计算每个潜在位置与所有需求点之间的总距离，选择使得总距离最小的位置作为最佳仓库位置。
这种方法更适用于需求点比较集中的情况，可以减少仓库与需求点间的平均距离。
3. 对称中心法：计算每个潜在位置与所有需求点之间的距离平方和，选择使得距离平方和最小的位置作为最佳仓库位置。
这种方法更适用于需求分布比较均匀的情况。
4. 整数规划法：将仓库选址问题转化为一个整数规划问题，建立目标函数和约束条件，通过求解整数规划问题来确定最佳仓库位置。
5. 启发式算法：利用启发式算法如遗传算法、模拟退火算法等来搜索最佳仓库位置。
这些算法能够处理大规模的仓库选址问题，并能够在合理的时间内找到较优解。
以上是一些常用的仓库选址问题解法，具体选择哪种方法取决
于问题规模、需求分布及需要优化的目标。
不同的方法在不同的情况下有不同的适用性和效果。
选址问题资料
选址问题综述〔转自马云峰〕现代选址研究起于1909 年，当时Alfred Weber 为解决如何为单个仓库选址使得仓库到多个顾客间的总距离最小的问题，他在欧氏空间里建立了一个1-中位问题模型，就是著名的Weber 问题。
1）基本选址问题（1）P-中位问题（p-median problems）P-中位问题是研究如何选择P个服务站使得需求点和服务站之间的距离与需求量的乘积之和最小。
Ha kimi[13,16]提出该问题之后给出了P-中位问题的Hakimi 特性，他证明了P-中位问题的服务站候选点限制在网络节点上时至少有一个最优解是与不对选址点限制时的最优解是一致的，所以将网络连续选址的P -中位问题简化到离散选址问题不会影响到目标函数的最优值。
Goldman[17]给出了在树和只有一个环的网络上为单个服务站选址中位问题的简单算法。
Miehle 于1958 年也研究过平面1-中位问题，也就是We ber 问题，是他发现了Weiszfeld 的研究成果，被选址-分配问题的里程碑文章Cooper[14] 誉为Weiszf eld 研究的发现者。
对于空间P-中位问题，也就是更一般的Weber 问题，Rosing[18]提出了最优解法。
G arey 和Johnson[19]证明了P-中位问题是NP-困难问题。
Francis[20]、Francis 和Cabot[21]、Chen[2 2]以及Chen 和Handler[23]研究了基于欧氏距离的P-中位问题。
近年来，P-中位问题仍然是研究的热点，许多学者研究P-中位问题的各种变形和扩展模型：Wesolo wsky[24]、Wesolowsky 和ruscott[25]、Drezner[26]研究了动态P-中位问题。
ReVelle[27]将目标函数定义为新建的服务站所占据的市场份额的最大化，成功地将中位问题运用于竞争环境下的零售商店选址问题中。
Lorena、Senne[28]和Luiz 等[29]运用列生成方法解决带容量限制的P-中位问题。
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选址问题摘要由于现代工厂地址的选择是关系到工业布局及经济效益的重大决策，涉及到经济利益利益和非经济的多种因素。
合理选择料场的位置，对整个建筑工地系统的运行都具有十分重要的现实意义。
因此在选择时，应综合考虑各种优劣因素，如工厂的距离及各工厂的产品需求量，从而选出最佳地址。
本文讨论并解决了某公司每天给工地的供应计划与临时料场选址的相关问题。
本文采用了lingo、matlab等软件编程和处理相关数据，得到了最优决策方案。
对于第一个问题，我们首先算出A、B料场到各工厂的距离，为达到最小的吨千米数，建立相应的目标函数，并建立相应的约束条件，在lingo中可求的最优解。
争对第二个问题，要求重建料场，同样使得吨千米数最小，这是建立在第一问的基础上的非线性规划，用matlab中的fmincon函数（根据约束求最小值函数）求解，得到料场的新位置及料场向各工地的水泥运输量计划，即求得理想结果。
关键字:选址问题非线性规划吨千米数一、问题重述某公司有6个建筑工地要开工，每个工地的位置（用平面坐标系a ，b 表示，距离单位：千米 ）及水泥日用量d(吨)由下表给出。
目前有两个临时料场位于A(5,1)，B(2,7)，日储量各有20吨。
假设从料场到工地之间均有直线道路相连。
（1）试制定每天的供应计划，即从A ，B 两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨千米数最小。
（2）为了进一步减少吨千米数，打算舍弃两个临时料场，改建两个新的，日储量各为20吨，问应建在何处，节省的吨千米数有多大？ 二、问题分析主要讨论并解决某公司每天给工地的供应计划与临时料场选址的相关问题。
目标是使总吨千米数达到最小，在考虑有直线道路连通的情况下建立相应的数学模型，给出相关算法。
并运用Lingo 、matlab 等软件编程和处理相关数据，得到最优决策方案 。
5.1问题一分析制定每天的供应计划，即从A ，B 两料场分别向各工地运送水泥，使总的吨千米数最小。
每个工地的位置可用平面坐标的形式表示即6个建筑工地位置坐标为(),j j a b ,()1,2,3,4,5,6j = ,（单位：千米）水泥日用量j d （单位：吨），现有位于A(5,1)，B(2,7) 的临时料场，记(),i i x y ,()1,2i =,由已知条件可求得6个建筑工地到两个料场A,B 的距离，日储量()i e 各有20吨，从料场i 向j 工地的运送量为ij c 表示，从而根据题目所给约束条件，求出最优的供应计划。
5.2问题二分析问题二是在问题一的基础上，进一步减少吨千米数。
在舍弃两个临时场，改建两个新的临时场，从而使得在其他条件不变的的情况下使节省的吨千米数最小。
为此，需建立一个非线性规划模型。
要同时确定料场的位置(),i i x y 和A,B 两料场往各工地的运送量ij c 使（1）的总吨千米数最小。
由于目标函数f 对j x 和j y 是非线性的，所以在求新建料场位置和用料时是非线性规划模型。
三、问题假设1、各工地不会在除题目所给的两个料场之外的其他料场获取水泥；2、假设从料场飞到工地之间均有直线道路相连；3、两个临时料场日储量满足题目所给的条件；4、假设其他突发事件的影响可以忽略；5、假设两料场供应量与日用量达到平衡；6、假设改建后供应计划保持原计划不变。
7、每天工地所需要的水泥不变，每天分配给工地的水泥都用完，不能在第二天继续用；四、符号说明工地的水泥日用量为：j d 料场i 到工地j 的水泥运输量：ij c 料场i 到工地j 的距离：ij r 料场i 的日储量：i e 工地j 的位置：(),j j a b 料场i 的位置：(),i i x y五、模型建立5.1模型一的建立记工地的位置为：(),j j a b ，水泥日用量j d ，j =1,2,3,4,5,6;料场位置为(),i i x y ,日储量i e ，i =1,2; 料场i 到工地j 的运送量为ij c ，则该问题有： 目标函数为：2611min iji j f x ===∑∑约束条件为：6161,1,2,1,2;20ij j ij i i j x d i x e i e ==⎧==⎪⎪⎨⎪≤=≤⎪⎩∑∑当用临时料场时决策变量为：ij x ，当不用临时料场时决策变量为：ij x ，i x ，j x 。
5.2模型二的建立改建两个新料场，要同时确定料场的位置(),i i x y 和运送量ij c ，在同样条件下 使总吨千米数最小。
这是非线性规划问题。
此时的决策变量是ij c ，i x ，j x 。
非线性规划模型为：目标函数为：2611min iji j f c ===∑∑约束条件：2661112611,1,2,1,2;20ij j i j j ij i i i j c d i c e i e =====⎧==⎪⎪⎨⎪≤=≤⎪⎩∑∑∑∑∑六、模型的求解6.1模型一求解我们可以先算出料场到各工地之间的距离，利用MATLAB 求解，求解代码见附录1，得到结果如下：表1 料场到工地的距离要求从A,B 两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨千米数最小，假设料场向各工地运输ij c 吨，则有：目标函数：2611min iji j f x ===∑∑min=4*x11+3.162278*x21+5.830952*x31+5*x41+5.385165*x51+6.708204*x61+6.082763*x12+9.219544*x22+3.60551*x32+3.162278*x42+1.414214*x52+6*x62; 约束条件 x11+x12=4; x21+x22=6; x31+x32=6; x41+x42=7; x51+x52=8; x61+x62=11;x11+x21+x31+x41+x51+x61<=20; x12+x22+x32+x42+x52+x62<=20;应用非线性规划软件lingo 求解，程序代码参见附录2，得到结果如下： 由料场A 、B 向6个工地运输方案为：表2 料场向各工地的运输方案总的吨千米数为136.22756.2模型二求解6.2.1.首先建立M 文件gying1.m ，定义目标函数F （x ）: Function f=gying(x); f= F （x ）:F(x)=2611i j x ==∑∑ ()1,2;1,26i j ==计算结果为x=[3.000 5.000 0.0707 7.0000 0 0.9293 0 0 3.9293 0 6.000 10.0707 6.3875 4.3943 5.7511 7.1867 ]z=105.4626exitflag=1即两个新料场的坐标分别为（6.3875，4.3943），（5.7511，7.1867），由料场A、B向6个工地运料方案为：表3 新料场向各工地运输水泥方案总的吨千米数为105.4626。
比用临时料场节省约31吨千米。
6.2.2.若修改主程序gying2.m，取初值为上面的计算结果：可得新的结果为：x=[3.000 5.000 0.3094 7.0000 0.0108 0.6798 0 0 3.6909 0 5.9892 10.3202 5.5369 4.9194 5.8291 7.2852]fval=103.476exitflag=1总的吨千米数比上面结果稍优。
6.2.3. 若取初值为：x=[3.000 5.000 4.000 7.0000 1.0000 0 0 0 0 0 5 11.000 5.6348 4.8687 7.2479 7.7499 ]则计算结果为：x=[3.000 5.000 4.000 7.0000 1.0000 0 0 0 0 0 5 11.000 5.6959 4.9285 7.2500 7.7500]fval=89.8835exitflag=1向6个工地运料方案为：表4 料场向各工地的最佳运输方案总的吨千米数89.8835比上面结果更好。
七、模型结果分析问题一是一个线性规划问题，我们首先建立单目标的优化模型，也即模型一。
借助matlab,Lingo软件得到了该公司每天向六个建筑工地运输水泥的供应计划如表，从而可使得总的吨千米数最小为135.2808。
问题二是一个非线性规划模型，要求改变临时料场的位置以使吨千米数进一步减少，在改变临时料场的同时，料场向各个工地的水泥运输量的计划也会随之而改变。
用matlab中的fmincon函数（根据约束求最小值函数）求解，得到料场的新位置及料场向各工地的水泥运输量计划，得到总的吨千米数最小为89.88347 。
与第一问的最优值相比较，节省46.34403吨千米水泥。
并且通过该问题的方法，可以看出fmincon函数在选初值上的重要性。
八、模型推广线性规划及非线性规划在日常生活中有着重要的应用，是一种比较简单的优化模型，运算简便，操作不复杂，易于求解。
供应与选址模型可以用来确定服务设施的最小数量和合适位置，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，配送中心问题等。
参考文献[1]柳婵娟,钱旭,邹海林. 一种新的PM模型最优扩散参数估计方法[J]. 计算机工程与应用,2011,06:20-22.[2]蒋启源,数学模型（第二版）[M],高等教育出版社1993.[3]王沫然.MATLAB与科学计算(第二版),北京:电子工业出版社,2003.[4]康立山，谢云，尤矢勇,罗祖华.非数值并行算法(第一册):模拟退火算法，科学出版社，1994.附录附录1：%计算料场A、B到各工地的距离S1和S2Close all,clear,clcA=[1 8 0 5 3 8];%工地的横坐标B=[1 0 4 6 6 7]; %工地的纵坐标for i=1:6S1=sqrt((a(i)-5)* (a(i)-5)+(b(i)-1)* (b(i)-1));S2=sqrt((a(i)-2)* (a(i)-2)+(b(i)-7)* (b(i)-7));附录2：使用lingo求最优解min=4*x11+3.162278*x21+5.830952*x31+5*x41+5.385165*x51+6.708204*x61 +6.082763*x12+9.219544*x22+3.60551*x32+3.162278*x42+1.414214*x52+6* x62;x11+x12=4;x21+x22=6;x31+x32=6;x41+x42=7;x51+x52=8;x61+x62=11;x11+x21+x31+x41+x51+x61<=20;x12+x22+x32+x42+x52+x62<=20;附录3：问题二的模型程序首先建立M文件gying1.m，定义目标函数F（x）:function f=gying(x);A=[1 8 0 5 3 8];%工地的横坐标B=[1 0 4 6 6 7]; %工地的纵坐标% x(1:6):quantity from (x(13),x(14))to(a(i),b(i))% y(7：12):quantity from (x(15),x(16))to(a(i),b(i))f=0;for i=1:6d1= sqrt((x(13)-a(i))* (x(13)-a(i))+ (x(14)-b(i))* (x(14)-b(i))); d2= sqrt((x(15)-a(i))* (x(15)-a(i))+ (x(16)-b(i))* (x(16)-b(i))); f=d1*x(i)+ d2*x(i+6)+f;end。