选址模型及应用
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。
第2章选址模型及应用
22
例2.1 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个小区的居民。图2-6笛卡尔坐标系表 示了这些小区的坐标。表2-1显示各点的坐 标值和权重（根据各小区的人数确定）。 要求确定报刊亭的位置，使得每个月顾客 到报刊亭所行走的距离总和最小。
23
1 /2
d is(i 1 ) (x i x s(i 1 ))2 (y i y s(i 1 ))2
31
n
w xi i
d i 1 is( i1)
x si
n
wi
d i 1 is( i1)
n
w yi i
d i 1 is( i1)
y si
n
wi
d i 1 is( i1)
(2-11)
(2-12)
8.5 10.63
• 使用式2-13，2-14，带入初值(3,3)得到 （3.26, 3.20）。使用matlab编程，可以求 得最优点是(3.9273,2.9793)。
34
2.5.2 离散点选址模型
• 离散点选址模型是指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 最优方案的模型。
• 分类：
• 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、社会环境（劳动力成本、
素质）
• 竞争对手
– 远离还是靠近？
6
2.2.2 内部因素分析
• 选址决策要与企业的发展战略相适应
– 制造业
• 高技术→高素质 • 劳动力密集→低人力成本
– 商业及服务业
• 便利店：人口密集、面积小 • 超市、批发市场：不需要人口密集、面积大
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。
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。
物流系统规划与设计3-选址模型
2012年6月28日星期四
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：
2012年6月28日星期四
2012年6月28日星期四
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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。
2012年6月28日星期四 12
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。
生鲜门店选址分析模型——社区门店、市场门店和超市柜台店
1. 所在城市的主要城区
社区要求 2. 房价为所在城区的均价以上
3. 门店周边 300 米内住户不低于 2000 户
1. 70 年以后人群比例不低于 60% 周边 300 米内
2. 月人均收入高于城市平均水平 常住人群结构
3. 以本地常驻居民为主
1. 位于城市生活道路及小区居民出入口道路
店铺位置
2. 小区行人主要出入口的同一侧，以坐北朝南或坐西朝东、靠近小区 行人出入口为宜
门店周边 500 米内同类型门店日均客流量
A 300 人以上 C 100-200 人
B 200-300 人 D 100 人以下
门店日均有效人流量（日平均人流量=选取各小时 A 3000 人以上
段人流量总和÷观察小时段次数×12 小时）
C 1000-2000 人
B 2000-3000 人 D 1000 人以下
2. 月人均收入高于城市平均水平 常住人群结构
3. 以本地常驻居民为主
店铺位置
1. 位于农贸市场肉类售卖区 2. 有开阔场地供行人通行
1. 门面宽度不低于 2 米
店面结构 2. 门头视线好、无遮挡
3. 户型方正无立柱为宜
周边环境
1. 周边环境良好，无噪音、异味、尘土等 2. 周边治安良好
拆迁情况 近 5 年内无拆迁计划
长度： 宽度：
□有立柱 □无立柱
附图
附图
四、 市场门店选址模型
(一) 市场门店选址具体要求
选址要素
选址要求
面积
10-30 平方
商圈
成熟农贸市场内
1. 所在城市的主要城区
社区要求 2. 房价为所在城区的均价以上
3. 门店周边 2 公里内住户不低于 5000 户
数学建模 学校选址问题模型
学校选址问题摘 要本文针对某地新开发的20个小区建设配套小学问题建立了0-1规划模型和优化模型。
为问题一和问题二的求解，提供了理论依据。
模型一：首先：根据目标要求，要建立最少学校的方案列出了目标函数：∑==161i i x s然后：根据每个小区至少能被一所学校所覆盖，列出了20个约束条件;最后：由列出的目标函数和约束函数，用matlab 进行编程求解，从而得到，在每个小区至少被一所学校所覆盖时，建立学校最少的个数是四所，并且一共有22种方案。
模型二：首先：从建校个数最少开始考虑建校总费用，在整个费用里面，主要是固定费用，由此在问题一以求解的条件下，进行初步筛选，得到方案1,4,8的固定成本最少。
然后：在初步得出成本费用最少时，对每个这三个方案进一步的求解，求出这三个方案的具体的总费用，并记下这三套方案中的最小费用。
其次：对这三套方案进行调整，调整的原则是：在保证每个小区有学校覆盖的条件下，用多个固定成本费用低的备选校址替换固定成本费用高的备选校址。
在替换后，进行具体求解。
再次：比较各种方案的计算结果，从而的出了如下结论： 选用10,11,13,15,16号备选校址的选址方案，花费最少，最少花费为13378000元。
最后：对该模型做了灵敏度分析，模型的评价和推广。
关键字：最少建校个数 最小花费 固定成本 规模成本 灵敏度分析1. 问题重述1.1问题背景：某地新开发的20个小区内需要建设配套的小学，以方便小区内居民的的孩子上学。
但是为了节省开支，建造的学校要求尽量的少，为此，设备选定的16个校址提供参考，各校址覆盖的小区情况如表1所示：表1-1备选校址表备选校址1 2 345 6 7 8 覆盖小区1,2,3, 4,6 2,3,5,8, 11,20 3,5,11,201,4,6,7,12 1,4,7,8,9,11,13, 14 5,8,9,10 11,16,20 10,11,1516,19, 20 6,7,12, 13,17, 18 备选校址9 10 11 12 13 14 15 16覆盖小区 7,9,13, 14,15, 17,18, 199,10,14,15,16, 18,191,2,4,6, 75,10,11, 16,20,12,13，14,17, 189,10,14, 152,3,,5, 11,202,3,4,5,81.2 问题提出：问题一、求学校个数最少的建校方案，并用数学软件求解（说明你所使用的软件并写出输入指令）。
27-选址模型
例如：对前述问题，我们有 m=2,n=10。此时将 零售店标号为1，2，…，5 分为一组，解对应
70 的单源选址问题可得 ( u1 , v1 ) (62.034， .111)
将标号为6，7，…，10 分为另一组，解对应的
42 单源选址问题可得 ( u2 , v2 ) (56.672， .832)
j
不管规模多大的单源选址问题 ，求解都 十分容易。
4. 多源连续型选址问题
问题的提出：
一般形式：将已知设施（位置）称为“终点” 已知：① 各个终点的位置 ( x j , y j )( j 1,2,, n) ② 各个终点的需要量 w j ( j 1,2,, n) ③ 有关区域内的运价 j ( j 1,2,, n) 确定：① 源（新设施）的个数 ② 各个源的位置
同样终点8和10由源1供货比由源2供货更好。
将10个零售店重新分为2组：A1 {2,3,5,8,10} A {1,4,6,7,9} 此时解对应的两个单源选址
2
问题得到：
( u1 , v1 ) (56.447, 82.474) ( u2 , v 2 ) (52.868, 18.640) C ( u, v ) 140.07
m
S(n,m) 是第二类Stirling 数， 例如当 m＝2, n=10 时，S(10,2)=511, 此时 我们 要解511个单源选址问题，有了计算机，
还比较可行，但是 当 m＝3, n=25 时， S(25 , 3)=141,197,991,025, 此时计算量 明显增加，这样做显然行不通。因此 我们有必要讨论近似算法。
( A)
模型求解
C ( x * , y * ) 0 关于上述问题的求解已有研究： x C ( x * , y * ) 定理：( x * , y * ) 为 问题（A）的最优 0 y
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连续点选址模型
1．交叉中值模型(Cross Median)
利用城市距离进行计算。 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。 其相应的目标函数为：
最优位置由如下坐标组成的点集：
Xs是在x方向的对所有的权重wi的中值点； Ys是在y方向的对所有的权重wi的中值点；
最优位置可能是一个点、直线、一个区域
选址模型及应用
2020年7月24日星期五
选址在整个物流系统中占有非常重要的地位 ，主要属于物流管理战略层的研究问题。选 址决策就是确定所要分配的设施的数量、位 置以及分配方案；
这些设施主要指物流系统中的节点，如制造 商、供应商、仓库、配送中心、零售商网点 等；
就单个企业而言，它决定了整个物流系统及 其他层次的结构。
根据选址设施的数量，可以将选址问题分为 单一设施选址问题和多设施选址问题。
➢ 单一设施选址无需考虑竞争力、设施之间需求的 分配、设施成本与数量之间的关系，主要考虑运 输成本，因此，单一设施选址问题相比多设施选 址问题而言，是比较简单的一类问题。
按驱动力划分
在决定设施定位的因素中，通常某个别素会比其他 因素更重要。在工厂和仓库选址中，最重要的因素 一般是经济因素；
总成本 外向运输成本
原料 产地
内向运输成本
市场搬运成本Fra bibliotek搬运成本
选址模型的分类
在建立一个选址模型之前，需要清楚以下几 个问题：
➢ 选址的对象是什么； ➢ 选址的目标区域是怎样的； ➢ 选址目标和成本函数是什么； ➢ 有什么样的一些约束。
被定位设施的维数及数量
根据被定性设施的维数可以分为体选址、面 选址以及线选址、点选址。如果问题的约束 条件或者参数随着时间改变，那么这个选址 问题就成为带有“时间维”的四维选址问题；
离散选址
选址成本
可行成本方案还是寻求最优成本方案； 成本的最小化还是成本最大值的最小化； 是固定权重还是可变权重； 是确定性的还是随机性的；
成本或参数是确定的还是满足某个分布
被定位设施间有无相互联系； 是静态的还是动态的选址问题。
成本参数是否随着时间改变
Minisum/Minimax
➢ 劳动力密集型产品，则必然要选择生产成本低的地区作为 选址的依据；而选址高技术类型的产品，则必须要选择劳 动力素质高的地区，而这些地方往往成本较高。
➢ 从商业及服务业来说，选择连锁便利店还是超市的发展战 略，会有不同的企业网络设计。选择连锁便利店，则必须 选择一些人口密集区域，成本较高，面积需求较小；选择 超市，则要选择人口不是非常密集，可以有大面积提供。
选址问题的早期研究
地租出价曲线
杜能认为，任何经济开发活动能够支付给土地 的最高地租或利润是产品在市场内的价格与产 品运输到市场的成本之差。
价格-运输成本=利润=地租
奶类
蔬菜
谷物
韦伯的工业分类
生产类型
失重
生产过 程之前
生产过 程之后
原料 产地
选址 市场
增重 不增不失
胡佛的递减运输费率
运输费率随着距离的增加，增幅下降。如果运输成本 是选址的主要决定因素，要使内向运输成本与外向运 输的总成本最小，位于原料产地和市场之间的设施必 然可以在这两点之中找到运输成本最小的。
选址约束
有能力约束与无能力约束 不可行区域约束
选址问题中的距离计算
选址模型
为设施(工厂、仓库、零售点等)找到一个最 优的位置；
是物流系统设计中的一个重要部分。
在一条线段上的选址问题
对上面等式进行求解，需对等式求微分，然后令其 微分值为零，结果为：
上面的计算结果表明，所开设的新店面需要设置 在权重的中点，即两面的权重都是50％。
设施数量与库存、运输成本之间的关系
选址决策的影响因素
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
选址决策的影响因素
选址决策的内部因素分析
➢ 企业的内部因素往往是最主要的。选址决策首先要与企业 的发展战略相适应。
Minimax
中心点
0
3.5
5
6
7
反中心 点2.5
中值
Minisum
在设施左右有相 同的点，与坐标 无关
对于最优中值来说，选址区域是一条直线， 固定位置的顺序比它们的实际位置更加重要 。
如果在点5和6之间再增加1000个点，最优 中心选址的位置同样不会改变。中心选址是 由那些极端位置决定的，而其他的内部物体 的位置对它不起作用。
Minisum目标函数寻求整个设施选址的总和为 最小，目标是优化全部或者平均性能。这种目 标通常在企业问题中应用，所以被叫做“经济效 率性” (Economic Efficiency)。这种问题 也被称作网络上的中值问题。
Minisum/Minimax
Minimax目标由已存在设施的单个成本最 大的组分组成。目标是优化最坏的情况。这 种目标通常在军队、紧急情况和公共部门中 使用，也称作“经济平衡性”(Economic Equity)，问题也叫做网络上的中心问题。
零售选址时，地点带来的收入往往起决定性作用， 地点带来的收入减去场地成本就得到该地点的赢利 能力；
而在服务设施 (医院、自动化银行)的选址中，到 达的容易程度则可能是首要的选址要素，在收入和 成本难以确定时尤其如此。
选址问题目标区域的特征
连续选址 网格选址
➢ 典型的应用是仓库中不同货物的存储位
例1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。
固定权重与可变权重
如果新设施和已存在设施间的关系与新设施 的位置无关，选址问题就是具有固定权重的 选址问题。这种问题也叫做“单纯选址问题” (Pure Location Problems)。
如果这种权重或关系与新设施的位置相关， 那么这些权重本身就成为变量，这种问题被 称作“选址—分配问题”(Location— Allocation Problems)。