物流设施选址问题模型
物流中心选址模型

01
02
土地成本
土地价格直接影响物流中心的建造成 本和运营成本,选址时应考虑土地价 格及其可用性。
03
人力资源
物流中心需要一定数量的劳动力来支 持其日常运营,选址时应考虑当地劳 动力市场状况和成本。
05
04
环境因素
物流中心的运营会对周边环境产生一 定影响,选址时应考虑环保要求和社 区影响。
案例三:某制造企业的原材料仓储中心选址
总结词
基于供应链协同和运营效率的原材料仓储中心选址策 略
详细描述
该制造企业为了提高原材料仓储和生产运营效率,降低 库存成本,计划选择一个合适的仓储中心。在选址过程 中,该企业考虑了仓储中心与生产线的距离、与供应商 的协同效应以及与销售渠道的配合程度。最终选择在企 业生产基地附近建立原材料仓储中心,以便于原材料的 存储、管理和及时配送至生产线。同时,该仓储中心还 承担着与供应商和销售渠道的协同作用,确保供应链的 顺畅运作。
03
物流中心选址案例分析
案例一:某电商企业的配送中心选址
总结词
综合考虑客户需求、运输成本和运营效率的配送中心选址策略
详细描述
该电商企业考虑到配送中心需要覆盖不同地区的客户,需要尽量选择靠近交通枢纽和客户集中的地区。同时,为 了提高配送效率,降低运输成本,该企业还考虑了配送中心与销售和库存管理的协同,最终选址在某高速公路交 汇处附近,方便货物快速进出,同时与销售和库存管理系统紧密配合。
04
物流中心选址优化建议与展望
提高数据驱动决策能力
利用大数据和云计算
通过收集和分析大量数据,为物流中 心选址提供科学依据,实现精准决策 。
物流配送中心选址数学模型的研究和优化

物流配送中心选址数学模型的研究和优化物流配送中心是现代物流系统中的重要组成部分,其选址的合理性对物流配送效率和成本具有重要影响。
物流配送中心选址问题是一个复杂的多目标、多约束的优化问题,需要运用数学模型进行研究和优化。
一般来说,在选择物流配送中心的位置时,需要考虑到以下因素:市场需求、运输网络、地理位置、人口密度、交通状况、土地成本、劳动力成本等。
在具体建立数学模型时,可以考虑以下几个方面:第一,市场需求因素。
市场需求是物流配送中心选址的重要考量因素之一,也是影响配送中心选址的决策因素之一。
市场需求的变化对于配送中心的运作以及位置布局都有着很大的影响。
在数学模型中可以使用市场需求的分布情况、变化趋势等作为决策变量,以此来考虑市场需求因素对配送中心选址的影响。
在建立物流配送中心选址的数学模型时,需要综合考虑以上因素,建立相应的数学关系和约束条件,通过数学建模的方法来优化求解配送中心的最优选址问题。
可以采用线性规划、整数规划、动态规划等方法,通过求解数学模型,得到最佳的物流配送中心选址方案。
随着物流行业的发展和技术的进步,也可以借助于人工智能、大数据分析等技术手段来优化物流配送中心选址问题,通过大数据的分析和挖掘,优化物流配送中心的选址方案,提高配送效率,降低物流成本,提升竞争力。
物流配送中心选址数学模型的研究和优化是一个复杂而又重要的课题,只有综合考虑市场需求、运输网络、地理位置、人口密度、交通状况、土地成本、劳动力成本等因素,建立合适的数学模型,并结合现代技术手段进行求解优化,才能够找到最佳的物流配送中心选址方案,从而推动物流行业健康发展,提高配送效率,降低成本,推动物流供应链协同发展,实现物流系统的智能化、高效化、可持续发展。
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。
多物流节点选址方法与模型

(2)最大覆盖模型
max
d i y ij
j N i A ( j )
y ij 1, i N
j B ( i )
d i y ij C j x j , j M
i A ( j )
xj p, j M
j M
x j 0,1, j M
药品连锁店地址坐标与需求量
连锁 店j
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Xj 70 95 80 20 40 10 40 75 10 90
Yj
70 50 20 60 10 50 60 90 30
4
需求 量
8
10
6
5
7
8
12
5
11
9
1.分组
连锁 店j
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Xj 70 95 80 20 40 10 40 75 10 90
运输费用 运输费用
1
70
70
8
193.9598 252.9822
2
95
50
10
210.1425
559.017
3
80
20
6
160.513
339.4113
4
20
60
5
280.3997
100
5
40
10
7
349.0171
350
6
10
50
8
515.6581 252.9822
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
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。
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。
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
多物流节点选址方法与模型

D1
D2
D3
D4
D5
A1
30
45
48
10
35
A2
25
60
70
35
50
A3
28
15
25
32
10
A4
45
30
20
24
12
A5
58
12
25
60
30
A6
65
30
15
57
33
A7
65
35
16
45
28
A8
22
30
35
20
16
各客户需求量与单位运输成本矩阵图
第一步:贪婪 总运输成本=10*10+25*6+10*11+….=1483 k=5<>2
需求点
B1
B2
B3
B4
B5
B6
B7
B8
需求量
10
10
10
15
5
15
10
15
[步骤一] 求初始方案
汇
B
B
B
B
B
B
B
B 资源量
源
1
2
3
4
5
6
7
8
A 12/D1 18/D1 10/D1 13/D5 10/D3 13/D3 11/D2 11/D2 40
1
A
2
17/D5 15/D5 11/D5 10/D5 11/D5 8/D4 16/D4 8/D4 50
K=4<>2 总运费增加量最小的60,也就是移除D1后对整体 运费影响是最小的,故移除D1最为合理。 同理
CFLP法(物流选址模型)

CFLP法(CapacitatedFacilityLocationProblem)目录1什么是CFLP法[1]2CFLP法的基本原理[2]3CFLP法案例分析3.1案例一:[2]4相关条目5参考文献什么是CFLP法[1]CFLP法是反町洋一先生创造并发表的方法,即用LP(线性规划)运输法,确定各配送中心的市场占有率,求出配送分担地区的重心,再用混合整数计划法的“筹划型”确定场址的建设位置。
其目标函数和约束条件表示如下。
minZ=∑∑CijXij+∑FiYii j i式中N——需要地的个数;M——配送中心建设候补地的个数;K——建设配送中心的个数;Dj——需要地(j)的需要量;Fi——配送中心建设候补地(i)的不变建设费;Ai——配送中心建设候补地的建设容量;Cij——从候补地(i)到需要地(j)的运输单价;Xij——从配送中心到需要地(j)的运输量;Yi——假定在候补地(i)建设配送中心时为1,否则为0。
[编辑]CFLP法的基本原理[2]当配送中心的能力有限制,而且用户的地址和需求量及设置多个配送中心的数目均已确定的情况下,可采用CFLP法(CapacitatedFacilityLocationProblem) ,从配送中心的备选地点中选出总费用最小的由多个配送中心(假设有m个)组成的配送系统。
这个方法的基本步骤如下。
首先,假定配送中心的备选地点已定,据此假定在保证总运输费用最小的前提下,求出各暂定配送中心的供应范围。
然后,再在所求出的供应范围内分别移动配送中心至其他备选地点,以使各供应范围的总费用下降。
当移动每个配送中心的地点都不能继续使本区域总费用下降时,则计算结束;否则,按可使费用下降的新地点,再求各暂定配送中心的供应范围,重复以上过程,直到费用不再下降为止。
(1)初选配送中心的地点。
通过定性分析,根据配送中心的配送能力和用户需求分布情况适当地确定配送中心的数量及其设置地点,并以此作为初始方案。
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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
(5)比较
∆H = H 1 − H 0 , 如果∆H = H 1 − H 0 ≥ ∆H lim it
则返回(3)的计算下一个物流设施的改善地点
(x
2
, y2 )
否则,
如果∆H = H 1 − H 0 ≤ ∆H limit
1 1
则说明
(x , y )
就是最优解。
k k
这样反复计算下去,直至,求出最优解 x , y
工 厂 i=1 配送中心 j=1 用 户 k=1
问题特点: 问题特点:
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
2
2
3
M
2 · · · · · ·
3 · · · · · ·
· · · · · ·
m
n
l
图 4-6
商品输送示意图
考虑的总费用包括: cij----从工厂i 到配送中心j每单位运量的运输费; hjk----从配送中心j向用户k发送单位运量的发送费; cijk----从工厂i通过配送中心j向用户k发送单位运量的运费, 即cijk= cij+hjk ; xijk----从工厂i通过配送中心j向用户k运送的运量; vj----配送中心j的单位运量的可变费用; Fj----配送中心j的固定费用(与其规模无关的固定费用)。 Wj----通过配送中心j的运量,即Wj=
∑ =
j j 1 n
h jw
1
/ d
h jw
j
y
j
j
/ d
j
j
y
∗
=
∑ =
(4-8)
h jw
1
/ d
上式(右边还含有dj,即还含有要求的未知数x和y,而要从两式 的右边完全消去x和y,是不可能的。因此采用迭代法来进行计算。
重心法的迭代计算步骤(注意)
(1)给出物流设施的初始地点
(x (
0
, y 0 );
• 物流设施选址问题
-----------------韩竞宇 韩竞宇
一、物流设施选址问题类型 物流设施选址问题类型
• 按备选点的离散程度看,分为连续选址模 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、引入 变量的实际问题 引入0-1变量的实际问题 相互排斥的选址项目需引入0-1变 相互排斥的选址项目需引入 变 量。 某公司在地区的东、南、西三 区建立储存点, 拟议中有7个 位置(i=1,2……,7)可供选 择。 规定: 在东区,由A1,A2,A3 三个点中至多选两个; 在西区,由A4,A5两个点中至 少选一个; 在南区,由A6,A7两个点中至 少选一个。 如选用点Ai,设备投资估计为Bi 元,每年可获利润估计为Ci元, 但投资总额不能超过B元。问应 该选择哪几个点可使年利润为 最大?
( ) Y 显然,当 St=0时,必有 Xit = 0 i = 1, 2, 3, 4, 5 且 tk = 0(k = 1, 2, 3 其中,i=1,2,3,4,5;j=1,2,3;k=1, 2,3,4;m=1,2,3,4,5;t=1、2、3。
固定成本和单位运费表
固定成本 运价 35000 工厂1 45000 工厂2 40000 工厂3 42000 工厂4 40000 工厂5 分销店1 分销店2 分销店3 分销店4 40000 配送中心1 800 700 800 500 700 40 80 90 50 20000 配送中心2 1000 500 600 600 600 70 40 60 80 60000 配送中心3 1200 700 500 700 500 需求量 80 30 50 60 200 300 150 250 生产能力 300 200 300 200 400
(2)计算与物流设施初始地点 x 0 , y 0 (3)把
0 ( x0 , y, )
)
相应的总运费H0;
0 d 分别代入式(4-3)、式(4-7)和式(4-8)中,计算
物流设施的改善地点
(x , y );
1 1
(4)利用式(4-3)和式(4-4),计算与
x1 , y 1 ) ( ,
d 1相应的总运费H1
混合整数选址
• 以某集团公司的工厂和配送中心选择为例说明选 址问题,生产一种产品,由工厂运至配送中心, 再由配送中心将产品运至分销店。 • 有5家工厂(备选工厂),有3家配送中心可以配 送产品,有4家分销店经营产品。这些工厂和配送 中心的年度固定成本如表。工厂的年生产能力和 工厂到各备选配送中心的单位运价如表所示。配 送中心运至各分销店的运输成本和各分销店的需 求量如表所示。 •
● (xn-1,yn-1)
● (xn,yn)
X
图4-5 物流设施和需求点的坐标
d j = (x − x j ) + ( y − y j )
2
[
2
]
1
2
则总运费表示为:
H =
其中:
∑ =
j
n
h jw jd
1
j
(4-4)
2
d j = (x − x j ) + ( y − y j )
2
[
]
1
2
(4-3)
二、物流设施选址问题的特点 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。
求出使H为最小的x和y。令:
n ∂H = ∑ hj wj (x − x j ) / d j = 0 ∂x j =1
n ∂H = ∑ hj wj ( y − y j ) / d j = 0 ∂y j=1
可分别求得最适合的
x
∗
和
y
∗
,即
x
∗
=
∑ =
j j
n
n
h jw
1 n
j
x
j
j
/ d
j
j
(4-7)
∑ =
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:
T1 *S1 * X11 + T1*S2 *X12 + T1 *S3 * X13 ≤ 300 工厂生产能力 T2 *S1 * X 21 + T2 *S2 *X 22 + T2 *S3 * X 23 ≤ 200 T3 *S1 * X 31 + T3 *S2 *X 32 + T3 *S3 * X 33 ≤ 300 T4 *S1 * X 41 + T4 *S2 *X 42 + T4 *S3 * X 43 ≤ 200 T *S * X + T *S *X + T *S * X ≤ 400 51 5 2 52 5 3 53 5 1 工厂与分销店 Y11 + Y12 + Y13 + Y14 = T1*X11 + T2 * X 21 + T3 * X 31 + T4 * X 41 + T5 * X 51 的供需平衡 Y + Y + Y + Y = T * X + T * X + T * X + T * X + T * X 22 23 24 1 12 2 22 3 32 4 42 5 52 21 Y31 + Y32 + Y33 + Y34 = T1 * X13 + T2 * X 23 + T3 * X 33 + T4 * X 43 + T5 * X 53 S.T. S *Y + S * Y + S * Y ≥ 200 1 11 2 21 3 31 分销店需求量 S1*Y12 + S2 * Y22 + S3 * Y32 ≥ 300 S1*Y13 + S2 * Y23 + S3 * Y33 ≥ 150 S1*Y14 + S2 * Y24 + S3 * Y34 ≥ 250 23 45 23 X ij ≥ 0且为整数 ( i = 1、、、、,j = 1、、) 23 23 4 Yjk ≥ 0且为整数 ( j = 1、、,k = 1、、、) Tm = 0或1 最优方案为:使用工厂3、4、5,配送中 St = 0或1 心1、3,各个运量如图4-4所示,最小总