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心法物流论文范文:浅谈改善的重心法在多节点物流配送中心选址中的应用word版下载导读：本论文是一篇关于改善的重心法在多节点物流配送中心选址中的应用的优秀论文范文,对正在写有关于心法论文的写作者有一定的参考和指导作用,论文片段：节点物流配送中心选址中的应用置。　　对第1组而言,其具体计算过程如下:　　求出配送中心的初选地址:　　X=4　　Y=3.3　　配送中心的初始选址计算表如下表3所示　　表3　　　　　　　　　　　　估计甲配送中心的固定费用为1000,丁配送中心的固定费用为2000。　　取ρ1=0 [摘要]通过基于聚类的策略和重心法的综合运用,对重心法进行改善。将改善的重心法应用于多节点选址理由当中,弥补了重心法的不足之处,并结合实例进行了验证。 　　[关键词]聚类 重心法 多节点选址 相似度 　　 　　 　　一、引言 　　物流节点的合理布局以物流系统和社会的经济效益为目标,用系统学的理论以及系统工程的策略,综合考虑诸如货物流通的供需状况、运输条件、自然环境等因素,对节点的位置、规模、数量等进行研究设计和分析论证,以期达到成本最小、效益最高、服务最优的目的。多节点选址指的是在存在m个现有节点的情况下,为多于一个的新节点进行选址,同时新节点(如n个新节点)需服务于现有节点的理由。当m = n时,只需在每个现有节点的旁边增加一个新节点即可;当m n时,则需考虑开放连续解空间以及运输费用。针对多节点选址理由,到目前为止,已有诸如鲍摩瓦尔夫模型、多阶段CFLP模型等多种策略和模型,且各有优缺点。本文提出了较早使用的重心法的改善策略,将基于聚类的策略和重心法结合起来应用于多节点选址理由的研究当中。 　　 　　二、重心法模型的建立 　　如果要配送的货物范围较小,可以考虑建设一个物流配送中心。一般来讲配送货物的目的地都非常明确,在这种情况下,选址的因素主要考虑运输费用和该点的货物吞吐量。该策略很简单,用运费乘以到该点的货物运输量,再乘以到该点的距离,求出上述乘积之和(即总运输成本)选择计算结果最小的位置点[1]。 　　(一)模型的假设 　　1.运输费用只与配送中心和配送点的直线距离有关,不考虑城市交通状况;2.选择配送中心时,不考虑配送中心所处地理位置的地产价格;3.各需求点的需求量已知。 　　(二)重心法模型 　　设有n 个零售店,它们各自的坐标是(xj,yj)(j=1,2,3,#8943;,n),配送中心的坐标是(x0,y0),有 　　 (1) 　　式中H-从配送中心到零售店的总发送费用;hj-从配送中心到零售店j的发送费率;wj-从配送中心向零售店j的发送量;dj-从配送中心到零售店j的距离。 　　Dj也可写成如下形式: 　　 (2) 　　从(1)式和(2)式,可求出使H为最小的x0、y0。解决这个理由的策略是运用下面的计算公式,令 　　 　　 　　 　　(3) 　　 　　从上式中可分别求出最适合的 和 ,即 　　 　　 　　 ;(4) 　　因(4)式右边还含有dj,即含有要求的未知数x0、y0,而要从两式的右边完全消去x0和y0,计算起来很复杂,故采用迭代法来进行计算。 　　(三)迭代法的计算步骤 　　(1)以所有零售店的重心坐标作为配送中心的初始地点 　　 (,);(2)利用(1)式和(2)式,计算与 　　(, )相应的总发送费H0;(3)把 　　( ,)分别代入(2)式和(4)式中,计算配送中心的改善地点( , 　　 　　);(4)利用(1)式和(2)式,计算与 　　 (,)相应的总发送费H1;(5)把H1和H0进行比较,如果H1H0则返回(2)的计算,再把 　　 (,)带入(2)式和(4)式中,计算配送中心的再改善地点 　　 (, )。如果H1≥H0则说明(,)是最优解。 　　这样反复计算下去,直至Hk+1≥Hk,求出最优解 　　(, )为止。 　　由上述分析可知,应用迭代法的关键是,给出配送中心的初始地点 　　(,)。一般的做法是,将各零售点之间的重心点作为初始地点(在下文中进行求解),可以大大加快迭代速度,也可采用任选初始地点的策略,还可以根据各零售点的位置和商品需要量的分布情况选取初始地点。初始地点的选取策略可以不同。 　　 　　三、对重心法模型的改善 　　重心法是使用较早的一种策略,计算简单。重心法模型是连续性模型,相对于离散型模型来说,其配送中心地点的选择是不加特定限制的,有自由选择的长处。 　　可是从另一个方面来看,重心法模型的自由度过多也是一个缺点,它仅考虑运输费用而没有考虑配送中心建设的固定费用(包括基本建设费用和固定经营费用)及因经营管理产生的可变费用;因为由迭代法计算求得的最佳地点实际上往往很难找到,有的地点很可能在河流湖泊上或街道中间等,此时就要根据客观条件,放弃最优位置而另外选择一比较满意的位置,