设施选址模型
物流工程第7章 物流设施选址决策
Tji
ci k1
i 1 ci
(7-13)
第二节 单设施选址模型
2)确定非经济因素对于任一可行性选址方案的重要性因子。
第1步:确定任一非经济因素对于任一可行性选址方案的重要性因子。设
Tri为任一非经济因素对于任一可行性选址方案的重要性因子,则有
Tri
Wri
k
Wri
(7-14)
i 1
n
(1 /
Ci
)
—各可行性选址方案总成本的倒数和;
mi1 —客观因素的项数;
i 1
n—可行性选址方案的数目。
(7-9)
若将各可行性选址方案的客观度量值相加,则其总
和等于1,即
n
M oi 1
i 1
第二节 单设施选址模型
4)确定主观评比值。一般可按下式计算
Sik
Wik
n
Wik
i 1
表示的因素都归为客观因素,其他的因素则归为主观因素。
3)计算客观度量值。对每个可行性选址方案,都应该计算其客观度量值,其
计算公式为
m
式中Ci—第i个可行性选址方案的总成本;
Ci Cij
Cij—第i个可行性选址方案中的第j项成本;
i 1
Moi—第i个可行性选址方案的客观度量值;
n
M oi [Ci (1 距离法 负荷距离法的目标是在若干个候选方案中，选定一个目标方 案，它可以使总负荷(货物、人或其他)移动的距离最小。 在负荷距离法中，首先需要计算新选址位置距目的地的距离， 如图7-2所示。
几何距离为
dAB (xA xB )2 ( yA yB )2 (7-5) 直线距离为
第二节 单设施选址模型
设施选址模型 (1)
物流系统分析翻译——设施选址模型小组成员：辛双琪、郭远哲、陈显鑫、胡程、衡欢乐7．1简介工厂、仓库、零售商以及其他物理设施的数量和位置是厂商们面临的主要战略决策之一。
这是很多模型一解决设施选址问题而著名的原因。
大部分的选址问题的关键就是在设施费用和顾客服务之间的权衡。
如果我们开设了许多设施（图7。
1a）我们要承受高昂的设施花费（用来搭建和维护这些设施）但是我们能提供好的服务，因为大部分顾客都离设施比较近。
或者是说，如果我们开设比较少的设施（图7。
1b），我们降低了我们的设施费用，但是我们要走更远的路途以服务我们的顾客（或者他们来找我们）。
大部分（但不是全部）位置选址问题都要做两个决策：（1）选哪些地方（2）哪些客户被分配到哪些设施。
因此，设施选址问题有时也被称作地址分配问题。
在建立设施选址模型时，大范围的路径选择被考虑。
路径选择的问题按照他们怎么考虑设施费用（比如，一些模型中费用相比其他因素对开设设施数量的约束要更为明显）和顾客服务（比如，一些模型中包含交通费用和一些其他需求，所有或大部分设施被覆盖，这表明顾客在规定距离内必须被服务）是不同的。
基于设施类型的不同，设施选址模型的类型也是不同的，设施是否限量，哪些问题（若果有的话）中的影响因子是随机的，设施需要坐落于什么样的布局中（比如，在直线上，网络中或是离散的），距离或运输成本是如何被衡量的，等等。
我们对带设施选址问题的总结仅仅是从大量文献中选取了一些比较浅显的部分。
我们为感兴趣的读者推荐比较好的选择：比如例如，Mirchandani and Francis(1990年)、Daskin(1995年)，Drczncr(1995年)还有Drezncr and Hamacher(2002年)。
除了供应链工厂和仓库等设施定位模型已经应用到公交站和消防站等公共设施，还有一些电信中心，卫星轨道、银行账户和其他物品，并不是真正的“设施”的设施。
此外，许多运筹学问题可以被看为设施选址问题或是他们的子问题。
设施选址模型
单设施选址模型设有n 个零售铺店，它们各自的坐标是j j x y （，）（j=1，2.。
n ）配送中心的坐标为00x y （，）.设配送中心到零售店j 的发送费用是j F ，总发送费用为T ，则有：nj j 1T F ==∑ （1）其中j F 可用下列的式子表示j j j k w d J F = （2）式中j k ——从配送中心到零售店j 的发送费率（单位吨公里的发送费）；j w ——向零售店j 的货物发送量；j d ——从配送中心到零售店之间的直线距离。
其中j d = （3） 把式（2）代入（1）得nj j j j 1k w d T ==∑ （4）联立式（3）和（4）可求出使T 最小的0x ，0yn j j 0j j j 10k w (x x )/d 0x T=∂==∂∑- （5） nj j 0j j j 10k w (y y )/d 0y T=∂==∂∑- （6） 联立（5）和（6）可求出最适合的*0x ，*0y ：njj jjj 1*0njjjj 1k w x /dx k w /d===∑∑ （7）njj jjj 1*0njjjj 1k w y /dy k w /d===∑∑ （8）由于式（7）和（8）右边含有j d ，即还有所求的0x ，0y ，可以采用迭代法莱进行计算。
迭代法计算步骤如下：（1） 给出配送中心的出初始地点0000x y （，）。
（2） 通过式（3）式（4）计算与0000x y （，）相对应的总发送费用0T 。
（3） 把0000x y （，）代入（3）、（7）和（8）中，计算配送中心的改善地点1100x y （，）。
（4） 通过式（3）、式（4）计算与1100x y （，）相对应的总发送费用1T 。
（5） 把1T 和0T 进行比较，如果1T <T ,则返回（3）进行计算，再把1100x y （，）代入式（3）（7）（8）中，计算配送中心的再改善地点2200x y （，）。
第2章设施选址(1)
j
0
j
0
j
j 1 j j j
同理，再进行迭代7次，有：
10
H0 wd
3859.660
j1 j j j
⑤计算
10
x
wj
10
y
wj
j1
x1
j
j dj 13.8 8 093 .2 6,y1 j1
j
j dj 17.9 2 8102 .35
0
w 10
j
14 .53
0
w 10
j
14 .53
d j1 j
主要内容 2.1 设施选址概述 2.2 设施选址的影响因素与选址程序 2.３ 设施选址方法 2.4 设施选址评价方法
2．１ 设施选址概述
2．1．1 设施的定义
“设施”是指一个企业生产系统或服务系统运行所拥有的有形资产， 可分为以下四个部分： ➢实体建筑 ➢机器设备 ➢物品资料 ➢工作人员
2．１ 设施选址概述
2．3 设施选址方法
2．3．1 单设施选址
2. 建立模型
记： αj——配送中心到收货点Pj每单位量、单位距离所需运 费。
wj——Pj的需货量。
dj——P0到Pj的直线距离。
则总运费H为
n
n
H w d w [ x ( x ) 2 ( y y ) 2 ] 1 2
j 1 j j j
j 1 j j
jj
d j1
jj
x*
j , y*
j
0
n
w j
0
n
w j
d j1
j
d j1
j
j
j
18
上和式y的右迭端代dj中公仍式含：有未知数x0，y0，故不能一次求得显式解，但可以导出关于x
片区开发模式核心选址的5有模型
片区开发模式核心选址的5有模型近年来，随着城市化进程的不断加快，片区开发成为了城市规划和建设中的重要环节。
选址是片区开发的第一步，其重要性不言而喻。
在选址过程中，运用适当的模型来评估和选择，能够有效提高开发成功的概率，降低开发风险。
本文将介绍片区开发模式核心选址的5有模型，希望能够对读者有所帮助。
一、位置优势（Location Advantage）片区的位置优势是评估选址的重要考量因素之一。
优越的地理位置能够为片区开发提供便利的交通条件，吸引更多的资源和人流。
在评估位置优势时，要考虑到交通便利性、市场接触度以及自然环境等因素。
选择一个有着良好位置优势的片区，能够为后续开发提供更多的机遇和空间。
二、用途开发价值（Value in Use）用途开发价值指的是片区在开发后所能够创造的经济和社会价值。
这是评估选址的另一个重要因素。
在评估用途开发价值时，需要考虑到片区的土地利用潜力、开发后的人口和经济增长潜力，以及所能够带动的相关产业发展。
选择一个有着良好用途开发价值的片区，能够保证投资的合理性和回报率。
三、业态完整性（Completeness of Formats）业态完整性是评估选址的另一个重要维度。
片区是否能够提供多元化的业态，对于其后续发展和吸引力至关重要。
在评估业态完整性时，需要考虑到片区内的商业、教育、文化、娱乐等多种业态的完备性和多样性。
选择一个有着完整业态的片区，能够满足市民对多样化生活需求的期待，也能够提高片区的活力和吸引力。
四、资金投入（Capital Input）资金投入是评估选址的关键条件之一。
片区开发需要巨额资金支持，选择一个有着良好资金投入条件的片区，能够保证后续开发的顺利进行。
在评估资金投入时，需要考虑到土地成本、基础设施建设成本、以及后期开发所需要的资金支持。
选择一个有着良好资金投入条件的片区，能够降低开发的融资成本，提高投资回报率。
五、政策和环境（Policy and Environment）政策和环境是评估选址的最后一个重要因素。
设施选址问题的数学模型与优化算法研究
设施选址问题的数学模型与优化算法研究1. 本文概述随着全球化经济的发展和市场竞争的加剧，设施选址问题的合理解决对于企业的运营效率和成本控制具有重要意义。
本文旨在探讨设施选址问题的数学模型与优化算法，以期为实际应用提供理论支持和决策依据。
本文将综述设施选址问题的研究背景和意义，明确其在物流、供应链管理等领域的重要性。
本文将分析现有设施选址问题的数学模型，包括连续型和离散型模型，并探讨其优缺点。
接着，本文将重点研究设施选址问题的优化算法，包括启发式算法、遗传算法、粒子群优化算法等，并比较其性能和适用范围。
本文将通过实证研究，验证所提出的数学模型与优化算法的有效性和可行性，为实际应用提供参考和借鉴。
本文的研究结果将为解决设施选址问题提供新的思路和方法，对于提高企业竞争力具有重要的理论和实践价值。
2. 设施选址问题的基本概念与分类设施选址问题（Facility Location Problem, FLP）是运筹学和物流管理中的一个重要问题，它涉及到在给定一组潜在位置和相关成本或效益的情况下，选择最优的位置来设置一个或多个设施，以满足一定的服务需求。
这个问题的核心在于平衡各种成本和效益，包括建设成本、运营成本、运输成本、客户服务水平等。
目标是在满足服务要求的前提下，最小化总成本或最大化总效益。
设施选址问题可以根据不同的标准进行分类，以下是一些常见的分类方式：单设施选址问题（Single Facility Location Problem）：只设置一个设施，目标是找到最佳位置。
多设施选址问题（Multiple Facility Location Problem）：需要在多个位置设置多个设施，考虑它们之间的相互作用和整体优化。
静态选址问题：假设需求和成本等参数在问题解决期间保持不变。
随机选址问题：某些参数是不确定的，需要使用概率模型来描述。
连续选址问题：设施可以在连续的空间（如二维平面）中的任何位置设置。
多目标选址问题：需要同时考虑多个目标，如成本、服务水平、环境影响等，并寻求它们的最优平衡。
物流设施选址
多设施选址模型
集合覆盖模型
最大覆盖模型
P-中值模型
例 3-6
第二步
➢取走候选点2，使得ΔZ=140为最
小
➢所以，第一个被取走的是候选点2
➢候选位置：k=4-1=3
➢指派结果：(1,1,1,4,4,3,3,3)
➢总费用1 ：Z=2620
4 600 5
400
8 24 12 6 22 100
多设施选址模型
集合覆盖模型
最大覆盖模型
P-中值模型
例 3-6
第二步 ➢分别对取走候选点1,2,3,4进行分析 ，并计算各自的费用增量：
✓取走候选点4，结果(1,1,1,2,3,2,3,3)， Z=3520，费用增量ΔZ=1040
1 2 100
1
400
4
4
5
7 120
1 4 12 20 6 100
2 2 10 25 10 50
3 3 4 16 14 120
i
4 6 5 9 2 80 5 18 12 7 3 200
6 14 2 4 9 70
7 20 30 2 11 60
8 24 12 6 22 100
多设施选址模型
集合覆盖模型
最大覆盖模型
P-中值模型
例 3-6
第一步
多设施选址模型
集合覆盖模型
最大覆盖模型
P-中值模型
P-中值模型
贪婪取走算法
第一步
• 令当前选中设 施点数k=m， 即所有m个候 选位置都选中
第二步
• 将每个需求点 指派给k个设施 点中离其距离 最近的一个设 施点。
• 求出总运输费 用Z
第三步
• 若k=p，得到k 个设施点及各 需求点的指派 结果，停止
物流设施选址问题模型
为止。
鲍摩二、 鲍摩-瓦尔夫选址模型 1、问题背景
从m个工厂经过n个配送中心向k个用户输送货物。问题是，各个工厂向哪 些配送中心运输多少商品？各个配送中心向哪些用户发送多少商品？考虑 工厂 到配送中心、配送中心到用户的运费、运量，配送中心的固定费用， 配送中心的单位运量的变动费用，变动成本与运量之间不符合线性关系， 所以引进指数p，满足条件o<p<1
成本为711500元。
2.隐枚举法 隐枚举法
• 方法之一是设置目标函数的过滤值； • 方法之二是对原问题的目标函数及约束条 件进行适当的调整处理，找出目标函数值 增大的规律，以大大减少求解工作量。
一、 重心法模型
Y
设Cj为物流设施至各需求点的运费， 则总运费表示为：
H =
●
● (x3 ，y3)
∑C =
• 设工厂i 向配送中心j 运送的货物量为Xij，设配送中心j 向分销店k 的 配送量为Yjk。 • 设0-1变量Tm，St分别为工厂和配送中心的使用情况，定义如下：
1，使用工厂m Tm = 0，不使用工厂m
1，使用配送中心 St = 0，不使用配送中心
t t
2 3 显然，当Tm＝0时必有 x mj = 0 ( j = 1，， )
由以上条件可以列出目标函数如下： 由以上条件可以列出目标函数如下： • Zmin=T1*(800*X11*S1+1000*X12*S2+1200*X1 3*S3)+T2*(700*X21*S1+500*X22*S2+700*X23* S3)+T3*(800*X31*S1+600*X32*S2+500*X33*S3 )+T4*(500*X41*S1+600*X42*S2+700*X43*S3)+ T5*(700*X51*S1+600*X52*S2+500*X53*S3)+ • S1*(40*Y11+80*Y12+90*Y13+50*Y14)+S2*(70* Y21+40*Y22+60*Y23+80*Y24)+S3*(80*Y31+30* Y32+50*Y33+60*Y34)+ • 35000*T1+45000*T2+40000*T3+42000*T4+400 00*T5+ • 40000*S1+20000*S2+60000*S3
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单设施选址模型设有n 个零售铺店，它们各自的坐标是j j x y （，）（j=1，2.。
n ）配送中心的坐标为00x y （，）.设配送中心到零售店j 的发送费用是j F ，总发送费用为T ，则有：nj j 1T F ==∑ （1）其中j F 可用下列的式子表示j j j k w d J F = （2）式中j k ——从配送中心到零售店j 的发送费率（单位吨公里的发送费）；j w ——向零售店j 的货物发送量；j d ——从配送中心到零售店之间的直线距离。
其中j d = （3） 把式（2）代入（1）得nj j j j 1k w d T ==∑ （4）联立式（3）和（4）可求出使T 最小的0x ，0ynj j 0j j j 10k w (x x )/d 0x T=∂==∂∑- （5） nj j 0j j j 10k w (y y )/d 0y T=∂==∂∑- （6） 联立（5）和（6）可求出最适合的*0x ，*0y ：njj jjj 1*0njjjj 1k w x /dx k w /d===∑∑ （7）njj jjj 1*0njjjj 1k w y /dy k w /d===∑∑ （8）由于式（7）和（8）右边含有j d ，即还有所求的0x ，0y ，可以采用迭代法莱进行计算。
迭代法计算步骤如下：（1） 给出配送中心的出初始地点0000x y （，）。
（2） 通过式（3）式（4）计算与000x y （，）相对应的总发送费用0T 。
（3） 把000x y （，）代入（3）、（7）和（8）中，计算配送中心的改善地点1100x y （，）。
（4） 通过式（3）、式（4）计算与1100x y （，）相对应的总发送费用1T 。
（5） 把1T 和0T 进行比较，如果10T <T ,则返回（3）进行计算，再把1100x y （，）代入式（3）（7）（8）中，计算配送中心的再改善地点2200x y （，）。
如果10≥T T ， 则说明00x y （，）就是最优解。
（6） 这样反复计算，直到k 1k +≥TT ，求得最优解k k00x y （，）为止。
由上述可知，应用迭代法的一个关键是给出配送中心的初始地点000x y （，）。
一般的做法是将各个零售店之间的重心点作为初始地点（故叫重心法），也可采用任选初始地点的方法，还可以根据各零售店的位置和物资需求量的分布情况选取初始地点。
初始地点的选取方法可以不同，到目前为止，还没有统一的规则。
单设施选址模型一般具有一些简化的假设条件：（1） 模型常常假设需求集中在某一点，而实际需求来自分散的多个消费点。
市场的重心通常被当做需求的聚集地，这会导致某些计算误差，因为计算出的运输成本是需求集散地而非单个的消费点。
（2） 模型主要是根据可变成本来进行选址，没有区分在不同地点建设仓库所需的资本成本，以及在不同地点与经营有关的其他成本（如劳动力成本、库存持有成本）之间的差别‘（3） 总运输成本通常假设运价随运距成比例增加，然而，大多数运价是由不随运距变化的固定部分和随运价变化的可变部分组成。
（4） 模型中仓库与其他网络节点之间的路线通常假设成直线。
实际上这样的情况很少，因为运输总是在一定得公路网络、铁路网络或城市街道网络内进行的。
我们可以在模型中引入一个比例因子把直线距离转化为近似的公路、铁路或其它运输网络的里程。
例如，计算出的直线距离加上20%得到公路直达线路里程，加上25%得到铁路短程里程。
如果是城市街道，则使用40%的因子。
多设施选址模型一、只考虑配送费用的多个配送中心选址模型在需要设置多个配送中心时，假设应该考虑的物流费用只有配送费用，则研究的是从m 个配送中心向n 个零售店发送货物的模型。
设配送中心的坐标为i i x y （，）（i=1,2.。
m ），零售店的坐标为j j x y （，）（j=1,2.。
n ），则总的配送费用为：mnj j ij ij i 1j 1(1)k w d zT F ====∑∑（9）式中，j k 的j w 定义和式（2）的一样，ij d 是配送中心到零售店的直线距离ij d = （10） 从配送中心i 向零售店j 配送货物时，ij z 的取值为1，不配送时取值为0在这个模型中，对于配送中心的配送能力不加限制所以对每个零售店都应从最经济的一个配送中心来配送。
为了求得使总配送费用最小的配送中心地点，可按下式计算：nj j i j ij ij j 1i k w (x x )z /d 0x F =∂==∂∑（1）- （11） nj j i j ij ij j 1i k w (y y )z /d 0y F =∂==∂∑（1）- （12） 联立式（11）和（12）得njjj ijijj 1*i nj j ijij j 1k w x z/d x k w z/d ===∑∑ （13）njjj ijijj 1*i nj j ijijj 1k w y z/d y k w z/d ===∑∑ （14）由于式（13）和式（14）右边还含有ij d ，即还有所求的i x ，i y ，因此采用迭代法来进行计算，按以下三步来进行。
第一步 （1） 一般情况下，对于设置几个配送中心最经济的问题，必须进行试算，因此，对于m 可先给一个我们认为比较适当的值0m 。
（2） 给出0m 个配送中心的初始地址00i i x y （，）（i=1,2.。
0m ）。
（3） 决定各配送中心的配送区域以及收货对象（零售店）。
（4） 由式（9）计算出总费用0T 。
（5） 由式（13）（14）计算出配送中心的改善地点。
（6）返回（3）进行反复计算，知道T 不能被改善为止。
这时得到的总配送费用T 最小的配送中心地点**i i x y （，）（i=1,2.。
0m ）是第一阶段得到的解。
第一步是采用给出0m 个配送中心的地点的方法，但无论选取怎样的初始地点，也不能保证以后的计算结果能收敛于最优解，即只能使结果停留在局部最优解，而不能保证得到实际最优解。
为了避免由这种方法带来的局限性，我们按第二步计算。
第二步对0m 个初始选定地点00i i x y （，）不是给出一组，而是给出几组。
对每一组按第一步进行计算，分别求得与各组相对应的配送费用*T 最小的配送中心地点**i i x y （，）（i=1,2.。
0m ），再以这些*T 当中最小值**T 的地点作为解。
还有一个问题是，所选出的几组初始地点当中是否一定含有最优解，对于这个问题，目前还没有系统的理论解答。
第三步在第一第二步中，要决定初始地点的适当的个数0m ，但是0m 的值取多少才能使配送费用最小，第三步就是要解决这个问题。
对于0m ，首先设定其为1，按第一二步计算，求出0m =1时的配送费用**T （0m =1）最小的最佳地点**i i x y （，）（i=1）。
然后，设0m =2，同样按第一二步计算，求出0m =2时的配送费用**T （0m =2）最小的最佳地点**i i x y （，）（i=2），如此继续计算0m =3,4.。
，直到0m 等于预定的最大选定地点数m 为止。
这样就得到了各个0m 值的最小的最佳选定地点。
例如0m =3，就可得到**T （0m =3）的最佳地点****i i x y （，）（i=1,2.3）；0m =4就可得到**T （0m =4）的最佳地点****i i x y （，）（i=1,2,3,4），直到0m =m 为止。
最后，比较**T （0m =1），**T （0m =2），**T （0m =3）。
**T （0m =m ）的值的大小，其中**minT所对应的0m 值和相应的配送中心选定地点就是所要求的解。
这时的0m 值应该写为最优值opt ，坐标为i ****i i x y （，）（i=1,2，。
opt ），也就是要求的配送中心地点，这时的配送费用是**T （0m =opt ）。
二 考虑运输费用和配送费用的多个配送中心选址模型设工厂的坐标是x y k k （，）从工厂到配送中心的运输费率（即单位吨公里的费用）为1f 。
由于配送的特点是批量小、次数多，大部分使用小型车，因而装载效率低，在加上城市交通状况复杂、车辆行驶速度低等，因此，一般运输费率1f 较配送费率1h 的值较小。
该模型的费用函数为：n njj ij ij11j 1111(2)k w d k w d z w dmn i i ki ikii j i F f f =====+=+∑∑∑∑ （15）式中：i w ——由工厂向配送中心i 运送的货物量；ki d ——从工厂到配送中心的直线距离。
其中：ki d = （16）为了使F （2）为最小，并要选定配送中心的地点，需要求解：i 0x F ∂=∂（2） ；i0y F ∂=∂（2）这样就可以得到：ni i k ki j j j ij ijj 1*ni i ki j ij ijj 1f w x /d k w x z /d x f w /d w z /d ==+=+∑∑ （17）ni i k ki j j j ij ijj 1*ni i ki j ij ijj 1f w y /d k w y z /d y f w /d w z /d ==+=+∑∑ （18）为了从式（17）（18）中解出*x ，*y 的值，可使用前面的迭代法进行求解。
三 混合整数线性规划解决设施选址问题有各种各样的方法，其中混合整数线性规划方法对解决某些设施的选址问题是比较有效的方法。
现在主要讨论A 、B 两类典型的网络形式。
A 类网络形式包括配送中心和需求点两级结构模式。
B 类网络形式包括工厂、配送中心和需求点三级结构模式。
在这里，需求点和工厂的地址是确定的，而标明为配送中心的节点则是一些备选节点。
所谓选址问题，就是要在这些备选地点中选出一一定数量的地点来设置配送中心，使由此形成的网络总费用最小。
以下是一些用混合整数线性规划模型解决设施选址问题时需要得到的信息，这些信息对解决问题是十分重要的：（1） 拟建配送中心的个数； （2） 备选配送中心的地点； （3） 各配送中心的规模；（4） 从某工厂向所选定的某配送中心运送的物资品种及数量； （5） 从其配送中心向某需求点运送的物资品种及数量； （6） 通过各配送中心的物资品种及数量；（7） 计划期内整个物流网络中的各种费用的总和。
（一） A 类型问题的模型A 类模型只包含一级运输。
其目标函数是从备选地点中选出最佳的配送中心，使包括配送中心的投资、配送中心的经营管理费用及运输费用的总费用最少。
对A 类型问题建立的模型中的变量和参数有如下几个;N ——需求点的数目；M ——可兴建的配送中心的最大数目；ij x 从配送中心i 到需求点j 的运输量；ij z ——整数变量，当ij z =1时表示i 地被选作配送中心，当ij z =0时表示未被选上；j D ——j 地的需求量；j Q ——备选配送中心的建设容量；ij k ——从i 地到j 地的包括装卸、运输费在内的发送单价（单位元/吨）；i E 被选中心i 的固定费用（包括基本投资费和固定经营费）。