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物流选址模型－Kevin 第三章物流节点选址模型与方法 确定选址目标 地区选择阶段地点选择阶段 二、物流设施选址问题的类型 3、按决策目标的数量分类： 三种基本的单目标决策分别是：成本最小化类型、服务最优化类型和物流量最大化类型。 除了这三种基本的单目标决策外，对于有些物流项目，单独考虑成本、服务和物流量尚不能满足投资决策者的需要，这时可能要综合考虑多方面的目标来进行物流设施选址，这时较多采用多目标决策的方法。 问题分析 这个问题寻求最优化的原则是保持所有各村运输总量（吨公里）最小。 最直观的求解方法就是分别计算出在6个备选地点建粮库所对应的总运量，然后选择总运量最小的备选地点建粮库。 可先采用Floyd算法计算图中任意两点间的最短路，然后再计算对应的总运输量。 通过计算，得知在D村建设粮库是最佳选择。 组合爆炸 例如，一台汽车每天要给20-30个不同的自动售货机补货。 如果要访问20台机器的时候，其巡回路线就有20！＝2432902008176640000条巡回路线可供选择； 如果要访问30台，就有30！＝265252859812191058636308480000000条巡回路线可供选择，利用现有计算机，若一秒钟可以计算100亿条路线的距离的话，对于20台自动售货机的计算需要花费7年的时间，对于30台自动售货机则需要花费8411兆年的时间，这种现象称为“组合爆炸” 1、地区选址应考虑的因素(战略、宏观因素) （1）市场条件。 （2）资源条件。 （3）运输条件。 （4）社会环境。 2、 对地点选择的要求（具体实施的可能性） （1）地形地貌条件。 （2）地质条件。 （3）占地原则。 （4）施工条件。 （5）供排水条件。 重心法的局限性 重心法模型适用于连续型选址问题。重心法能够给出连续型选址模型的满意解 由迭代法计算求得的最佳地点实际上往往很难实现，有的地点很可能在河流湖泊上或街道中间等。此外，迭代计算量较大（虽然逻辑上并不复杂），这也是连续型模型的缺点之一。 重心法选址模型的更大弊病还在于，模型中将运输距离用坐标（两点间的直线距离）来表示，并认为运输费用是两点间直线距离的函数，这与实际情况有较大的差距，在实际运用过程中需要加以修正，这样才能较好地反映问题本身的特点。 多 重 心 法 混合--整数线性规划 鲍摩-瓦尔夫选址模型 基于层次分析法的选址方法AHP 中国学术期刊全文数据库（1999－2008）＋(关键词）论文篇数 AHP=3535 覆盖＝38 鲍摩-瓦尔夫选址模型＝1 一、多 重 心 法 找出各个供需点之间使运输成本最小的物流设施（仓库）的位置； 要确定的物流设施点不止一个，就必须将所有的供需点预先分配给位置待定的仓库； 先将问题划分为若干个供需点群落，群落数与待选址仓库数相等，找出每个群落的精确重心点。 对于多仓库问题：把相互距离最近的供需点组合起来形成群落，找出各群落的重心位置，然后将各点重新分配到这些位置已知的仓库，找出修正后的各群落新的重心位置，继续上述过程直到不再有任何变化。 方法：初始需求点群落 初始设施点 初始运费 根据设施点的位置第一次调整群落之间的需求点数目 根据需求点的数目调整设施点位置 第二次调整～～ 如何把供需点组合起来形成群落？ （1）集合覆盖模型 （2）最大覆盖模型 （3）P－中值模型 1、集合覆盖模型 用尽可能少的设施去覆盖所有的需求点。 要求物流设施必须满足所有需求点的需求。 目标函数 约束条件 N－集合中有n个需求点 di －第i个需求点的需求量 Cj－第j个设施的容量 xj =0 ，节点j没有物流设施 xj =1，节点j设有物流设施 yij －第i个需求点的需求量 被分配给节点j的部分。 2、最大覆盖模型 用有限的设施点为尽可能多的需求点提供服务。 物流设施仅仅覆盖有限个需求点的需求。 目标函数 约束条件 N－集合中有n个需求点 di －第i个需求点的需求量 Cj－第j个设施的容量 xj =0 ，节点j没有物流设施 xj =1，节点j设有物流设施 yij －第i个需求点的需求量 被分配给节点j的部分。 P －允许投资的设施数目 3、P－中值模型 对于给定位置和数量的需求点和物流设施点集合， 选择P个物流设施点，找到合适位置和需求数量的需求点，达到总运费最低。 1、选择合适的设施位置（变量x) 2、指派需求点到相应的设施（变量y） 目标函数 约束条件 N－集合中有n个需求点 di －第i个需求点的需求量 Cij－从点i到j的单位运输费用 xj =0 ，节点j没有物流设施 xj =1，节点j设有