物流中心选址方法综述

物流中心选址方法综述（共6篇）

物流中心选址方法综述 篇1

摘要：物流中心在物流系统中具有很重要的地位,它是连接物流上游和下游的桥梁,而物流中心一旦建成就将长时间运行,直接关系运行费用和工作效率及物流的控制水平。关于物流中心的选址有很多方法,大致可分为定性和定量两大类,目前使用较多的选址方法有层次分析法、模糊聚类法、重心法、交叉中值法、加权评分法、P-中值法、网络覆盖模型、系统模拟法、遗传算法、模糊品质机能法、最短路径法、双层模拟退火算法等。

关键词：物流中心,选址方法,综述

在物流系统中,物流中心居于重要的枢纽地位,起着承上启下的作用。在其物流上游是供应地、工厂等,其下游则是用户。物流中心的选址是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内选择一个或几个地址来设置配送中心的规划过程。较好的物流中心选址可以有效地节省费用,促进生产和消费的协调与配合,保证物流系统的平衡发展。同时还可以向企业提供专业化、个性化、高质高效、完善的增值物流服务。当前,努力降低企业成本、增加企业利润,已经成为物流企业生存发展、增加发展潜力和保持竞争力的重要保证。因此,物流中心的合理选址就显得十分重要,而且物流中心一经选定就将长时间运营,它不仅与运行费用直接相关,而且对工作效率及物流控制水平都会产生很大影响。

目前关于物流中心的选址已经有很多方法,大致可分为定性和定量两大类。定性方法是指凭借个人或集体的经验来做出决策,它的执行步骤一般是先根据经验确定评价指标,对各待选中心利用评价指标进行优劣性检验,根据检验结果作出决策。定性方法的优点是注重历史经验、简单易行,其缺点是容易犯经验主义和主观主义的错误,并且当可选地点较多时不易做出理想的决策。定量方法根据各种约束条件和所要达到的目标,把选址问题转化为函数,再利用合适的算法进行求解,求出最符合条件的解(即具体的地点)作为将建物流中心的位置。下面是几种目前使用较多的选址方法。

1 层次分析法

层次分析法(AHP)是美国运筹学家Saaty教授于20世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。它合理地将定性与定量的决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化,特别适合那些难于完全定量进行分析的复杂问题。它首先将所要分析的问题层次化,即根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解成不同的组成因素,按照因素间的相互关系及隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层分析结构模型,最终归结为最低层(方案、措施、指标等)相对于最高层(总目标)相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。该方法自1982年被介绍到我国以来,以其定性与定量相结合地处理各种决策因素的特点,以及其系统灵活简洁的优点,迅速地在我国社会经济各个领域内如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价、物流网络规划等,得到了广泛的重视和应用。

应用AHP方法来解决多目标决策问题一般有以下几个步骤,在物流网络布局中具体为:

(1)明确问题:选择最优的物流园区地点;

(2)建立层次结构:根据评价指标建立目标与元素之间的层次结构;

(3)建造判断矩阵:对每一层次各个准则的相对重要性进行两两比较,并给出判断。这些判断用数值表示出来,写成矩阵即判断矩阵;

(4)通过综合计算各层因素相对重要性的权值,得到最底层(方案层)相对最高层(总目标)的相对重要性次序的组合权值,以此作为评价和选择方案的依据。该方法中被选点权重的大小会直接影响计算所得到的结果,所以利用层次分析法确定权重时,要广泛征集有关人员和专家的意见,使得所计算出的权重较好地符合实际情况,从而最大限度地提高该模型的适用性。

2 模糊聚类法

目前已有的数学选址模型大部分都是对某一特定区域内的几个场址进行评价分析,并未提供对不同区域间的选址方案进行甄选,北京交通大学许婷、韩宝明的论文《多区域物流中心选址方案的模糊聚类分析》对这一方法有比较详细的论述,并通过实例验证了模糊聚类法可有效解决多区域物流中心选址问题。模糊聚类分析是将一个无类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子集类,使相似样本尽可能归为一类,而不相似样本尽量划分到不同的类中,表达了样本类属的中介性,是一种软划分手段。模糊聚类能较好地将选址方案中一些难以直接量化的因素归入模型中,其主要优势是不需要建立像微观模型一样复杂的方程组,可以根据实际情况选择不同指标,且建立的指标体系能全面准确的衡量不同地区物流选址条件的优劣,模糊聚类的性质提高了决策者方案选择时的优选性,同时考虑到了不同区域方案间的相似性,使方案决策也具有了多重性,克服了AHP模型中相似方案被划归为不同等级的缺陷。可分为以下几个步骤:

(1)数据标准化:构造数据矩阵,为了消除原始数据矩阵的量纲同时将数据压缩至区间[0 1]上,对其进行平移极差变换可得到标准化矩阵;

(2)建立模糊相似矩阵:依照一定聚类方法确定不同区域选址方案间的相似系数R,并依据R构造相应的模糊相似矩阵,采用海明Hamming距离法进行计算;

(3)聚类:给定不同的置信水平列出各点的排列顺序,即可比较不同位置的优劣。

3 重心法

重心法是单个设施选址最常用的方法,重心法是一种静态的方法,将运输成本作为唯一的选址决策因素,给定供给点与需求点的坐标及节点之间的运输量,则单设施选址的目标是使运输总成本最小。模型为:总运费=设施与客户之间的直线距离×需求量,采用不动点算法求得最优解。也可以用几何实验法,将需求点看成是分布在某一平面范围内的物体系统,各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量,物体系统的重心点将作为物流网点的最佳设置点。

4 交叉中值法

中值法将加权的城市距离和最小作为目标函数,即总费用=设施到需求点的折线距离×需求量。求解函数最后得到最好位置可能是一个点或一条线段或一个区域。

5 加权评分法

选址时的许多重要因素难以精确的量化,而对这些因素与指标缺乏一定程度的量化就难以对各种选址方案作对比分析,常用的处理方法就是加权评分法。加权平分法就是选定几个因素并给出权重,对欲确定的地址求加总分得出该选址方案的最后评分,以得分最多的作为最优的选址方案。常作为离散型选址的常用方法,步骤有:

(1)列出备选地点;

(2)列出影响选址的各个因素;

(3)给出每个因素的分值范围;

(4)专家对各个备选地点就各个因素评分;

(5)将每个地点各因素的得分相加,求出总分后加以比较,得分最多的地点作为选址地点。

常需考虑的因素有:建设成本、运输成本、能源情况、劳动力环境、生活条件、交通情况、供水、气候、政策等。

6 P-中值法

P-中值法可以解决已知需求集合和一个候选设施位置的数量和位置,确定设施的位置并指派每个设施到一个特定的设施,使设施和需求点之间的运输费用最低。可用贪婪取走启发式算法来计算。

7 网络覆盖模型

可用于解决对于需求已知的一些需求点,如何确定一组服务设施来满足这些需求点的需求,也就是需要确定服务设施的最小数量和合适的位置,可分为两种不同的模型:集合覆盖模型(用最小数量的设施去覆盖所有的需求点)和最大覆盖模型(在给定数量的设施下,覆盖尽可能多的需求点)。前者常用启发式算法,后者常用贪婪算法。

8 系统模拟法

物流管理系统与外部环境或其各环节之间存在着一定的数学或逻辑的关系,因此可以用定性分析和定量分析的方法,通过一定的数学逻辑模型去描述这些数学的或逻辑的关系,反映系统的本质。模拟法就是建立数学逻辑模型,通过计算机实验,对一个系统按照一定的作业规则由一个状态变换为另一个状态的动态行为进行描述或分析。

9 遗传算法

遗传算法是模拟自然进化过程,利用简单的编码技术和繁殖机制来解决十分复杂的问题。它通过适当的遗传操作和反复迭代,最后可得到最优解,即物流实施的合理位置。

1 0 模糊品质机能法

在选址过程中除了考虑物流企业自身的需求外,还考虑客户的需求,建立如下的选址决策品质屋(如图1)。然后根据客户选址需求权重建立关心矩阵,计算选

址准则权重,对各方案进行模糊评价,在对各方案进行模糊排序,最后找出最佳的选址位置(如图2)。

1 1 最短路径法

采用图论中的最短路径算法来建立物流中心选址模型。它的主要思想是从代表两个顶点的距离的权矩阵开始,每次插入一个顶点比较任意两点间的已知最短路径和插入顶点作为中间顶点时可能产生的路径距离,然后取较小值以得到新的距离权矩阵。当所有的顶点均作为顶点时,得到的最后的权矩阵就反映了所有顶点间的最短距离信息。最短距离者作为费用最小者,即最佳的选址位置。

1 2 双层模拟退火算法

外层对设施选址决策进行优化,内层则在上层确定的设施选址决策基础上进行用户需求分配的优化,双层模拟退火算法不但收敛速度快,而且能求取更高质量的最优解。

正因为物流中心选址的重要性,以致有许多人致力于该领域的研究,物流中心的选址方法除了以上的方法之外,还有人把离散型和连续型相结合采用遗传算法来求解选址问题,还有基于逆向物流系统的物流中心动态选址方法等。

参考文献

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[10]杨双林.物流中心的选址问题研究[D].镇江:江苏大学,2005.

物流中心选址方法综述 篇2

尊敬的先生/女士：

您好！我是一名大四的学生，我们正在做一份关于农产品物流中心选址的问卷调查，为了调查本地区是否适合建设农产品物流中心，以便更好的满足您对农产品的需求，我们诚恳的邀请您成为我们的访问对象，希望您能从百忙之中抽出一点时间回答我们提出的问题，请将你的真实情况和观点提供给我们。本问卷不记姓名，您的回答将按照国家统计法予以保密。对于您的配合，我们表示衷心的感谢！

以下问题，请您在选中的选项上打钩？

1.您常去农产品市场购买农产品吗？

A.是B.否

2.您去农产品市场买菜一般选择什么交通工具？

A.步行B.公交车C.自行车D.其他

3.您希望农产品物流中心坐落在？

A.居民区B.商业区c.办公区D.其他

4.您认为农产品的销售业绩是否与农产品市场附近的交通状况有关？

A.是B.否

5.您对市内农产品价格是否满意？

A.是B.否的6.您认为农产品物流中心销售区销售的农产品比起一般菜市场的商品

A.更加新鲜B.更加便宜C.购买更加方便D.以上三者都选

7.您认为农产品物流中心选址首先考虑的因素是？

A.房租B.交通C.人流量D.购买力

8.您购买农产品花去的时间是？

A.小于20分钟B.20-40分钟C.40-60分钟D.超过1小时

9.您多久购买一次农产品？

A.每天B.一周四次C.一周一次D.其他

10.您对建设农产品物流中心最大的担忧是？

A.噪音大B.环境污染C.车流量大导致的交通拥堵D.其他

11.您认为雁滩适合建设农产品物流中心吗？

A.是B.否

12.您认为一个成功的农产品物流中心最注重的是？

物流中心选址方法综述 篇3

(上海海事大学经济管理学院，上海 201306)

0 引言

20世纪80年代后，竞争选址逐渐成为选址问题的热点问题和研究方向.HOTELLING［1]最早提出竞争环境下的选址问题.ABOOLIAN等［2]提出一个利润最大的Web服务竞争选址模型.范建华［3]应用效用函数建立一个竞争环境下连锁型企业新设施选址的新模型.骆有隆等［4]考虑选址聚集效应和市场份额竞争的新设施网络选址问题，建立考虑利益最大和吞并最小的双目标模型.杨玉香等［5]分析新进企业与现有企业构成的一主多从Stackelberg主从对策问题，建立设施竞争选址模型，并提出遗传算法与QPADM算法相结合的求解策略.GHADDAR等［6]针对一个产品价格由市场总产量决定的二级供应链，建立Stackelberg竞争选址模型，并考虑碳排放交易.

关于配送中心和相关设施选址问题已有大量研究成果.王淑琴等［7]针对城市物流系统不同层次的节点间存在物流量流动、不同层次节点的选址互为影响的特点，提出城市双层配送网络布局模型.陈鑫等［8]结合排队论和选址理论，建立带有响应时间承诺的应急救援中心选址优化模型.SUN等［9]从配送中心成本、顾客成本两方面出发，建立双层规划模型，并设计一个启发式方法求解.韩皓等［10]提出与现实中企业多元化经营背景相应的多级物流节点选址优化.朱江洪等［11]考虑物流系统各功能环节的碳排放对环境的影响，构建配送中心综合选址模型.杨雨薇等［12]针对征收碳税及碳交易两种情况分别建立数学模型对选址方案进行优化.

本文研究在市场上已有公司建立配送中心的情况下，后来者如何选址才能获得最大的市场利润，同时对环境的影响最小.首先建立垄断条件下公司配送中心的选址模型，然后建立竞争条件下两个公司的Stackelberg博弈选址模型.公司的成本主要有货物的进货成本、运输成本、新建及扩建配送中心的成本以及碳排放成本.碳排放成本主要产生于配送中心新建、扩建、库存及运输中.

本文的创新之处:(1)研究视角的创新.本文采用效用函数研究物流配送中心选址问题，此效用函数是关于配送中心规模大小和配送中心与顾客之间距离的函数.而以往的配送中心选址研究中没有采用这种效用函数.本文还采用由此效用函数决定的概率描述顾客选择各配送中心的可能性大小.(2)研究模型的创新.以往的配送中心竞争选址中，跟随者一方常常通过价格策略参与竞争.本文假设跟随者主要通过3种方法对领导者作出反应:第一种保持原有的规模，第二种是在原有的基础上扩大规模，第三种是关闭原有的配送中心.(3)本文考虑配送中心新建、扩建、库存及运输中产生的碳排放量，使所建的模型在追求利润最大化的同时也考虑对环境产生的影响.

1 问题描述与模型建立

1.1 变量与参数说明

设N为需求点集合，i∈N;J为A公司配送中心集合，j∈J;K为B公司配送中心集合，k∈K;wi为需求点i的需求量;sj为A公司配送中心j的规模;sk0为B公司原有配送中心k的规模;sk1为B公司扩建的配送中心k的规模;h为产品进价;m为产品销售价格;fj为A公司在j点新建配送中心的成本;∂A为A公司单位库存产生的碳排放量;∂B为B公司单位库存产生的碳排放量;γij和γik分别为从配送中心j和k运输单位货物到需求点i产生的碳排放量;μ为碳排放税率;Ij为配送中心j的固定碳排放量;xj为公司A的决策变量，xj=1表示在j点新建配送中心，xj=0表示不在j点新建配送中心;xij为A公司配送中心j到需求点i的运输量;yik为B公司配送中心k到需求点i的运输量;aij和aik分别为需求点i到配送中心j和k单位货物的运输费用;bk为B公司扩建配送中心k单位设施的成本;βk为B公司扩建配送中心k单位设施产生的碳排放量;cA为A公司新建配送中心j的成本限制;cB为B公司扩建配送中心k的成本限制;lk为B公司扩建配送中心k的规模限制.

1.2 模型假设

HUFF［13]最早提出效用的概念，在他的模型中，设施j对顾客i的效用为其中sj指设施的大小，Tij指从i到j所花费的时间.假设配送中心对顾客的吸引力程度由配送中心的大小决定.根据文献［14]，本文引入一个距离衰减函数 f(dij)=e－θjdij，其中θj是考虑竞争对手位置的一个参数，周围配送中心越多，θj越大.当 j∈J时，令 uij=sjf(dij)xj=sje－θjdijxj;当 k∈K 时，令 uik=(sk0+sk1)f(dik)=(sk0+sk1)e－θkdik.需求点 i总 效用，需求点i的需求被A公司配送中心j服务的概率为所以需求点 i的需求被A公司服务的概率为

设市场上已经存在B公司，A公司后进入市场.A公司进入时能预见A与B公司之间的竞争.A公司选择新建配送中心，需求点i的需求以piA的概率被A公司所吸引，所以A公司在需求点i的需求量

Zi(A)=wipiA，即A公司在需求点i从B公司手中夺得wipiA的需求量，而这些需求量原本是被B公司所吸引的.B公司从利润最大化角度出发，必然会作出反应.假设在A公司进入市场后，B公司通过3种方式对A公司作出反应:第一种继续保持原有的配送中心大小不变;第二种是在原有的基础上扩大规模，以增加自己对顾客的效用Ui(B)，从而增加需求点i的需求被B公司服务的概率 piB=，最终赢得更多的需求量;第三种是关闭原有的配送中心.

1.3 考虑碳排放的物流配送中心垄断选址模型

此模型中的变量是xj和xij.式(1)为A公司新建配送中心的总成本约束;式(2)为A公司新建配送中心的数量限制;式(3)表示A公司配送中心的配送量要满足需求点的需求;式(4)为0-1整数约束;式(5)为非负约束;式(6)表示只有在j点设置配送中心，才能向各个需求点供货.

1.4 考虑碳排放的物流配送中心竞争选址模型

当市场上存在竞争时，A与B公司之间为Stackelberg竞争，A公司是领导者，B公司是跟随者.

1.4.1 B公司的利润最大化模型

此模型中的变量是sk1.式(7)为B公司关闭或扩建配送中心规模的成本约束;式(8)为B公司配送中心的规模限制;式(9)为B公司配送中心的配送量要满足其所获得的市场份额;式(10)为非负约束.

上述问题的最优解满足库恩-塔克条件:

1.4.2 A公司的利润最大化模型

此模型中的变量是xj和xij.式(11)为A公司新建配送中心的总成本约束;式(12)为A公司新建配送中心的数量限制;式(13)表示A公司配送中心的配送量要满足其所获得的市场份额;式(14)为0-1整数约束;式(15)为非负约束;式(16)～(21)为满足B公司利润最大化的库恩-塔克条件;式(22)表示只有在j点设置配送中心，才能向各需求点供货.

2 模型求解

根据文献［10]，式(19)和(20)可化为

其中M是一个无穷大的正数.因此，A公司利润最大化模型的约束条件为式(11)～(19)和(22)～(27).

3 算例

3.1 算例1

假设产品价格为10 000元/t，进价为6 000元/t.A和B公司都使用同样的运输工具，运费为60元/(t·km)，每吨产品运输1 km产生的碳排放量的绝对值为距离的10倍.两个公司库存产生的碳排放量都为2 kg/t，碳排放税率 μ=0.5元/kg.

B公司在市场上已有3个配送中心，K={1，2，3}，规模分别为 150，160，170 m2，扩建的规模限制分别为40，30，50 m2，扩建每平方米的费用分别为2 500，2 800，3 000元，扩建每平方米产生的碳排放量是 1.2，1.2，1.2 kg，B 公司扩建的总成本限制为80万元，θk=1.假设市场上有6个需求点，N={1，2，3，4，5，6}，需求量分别为 500，400，350，600，650，550 t.需求点到配送中心的距离见表1.

A 公司有4 个候选点，J={1，2，3，4}，新建配送中心的固定建设费用分别为65，90，80，75万元，其规模为 150，160，120，180 m2，固定碳排放量分别为120，150，100，160 kg，A 公司新建配送中心总成本限制为300万元，总数的限制为3个，θj=1.需求点到配送中心的距离见表2.

表1 需求点i到B公司配送中心k的距离 km

表2 需求点i到A公司配送中心j的距离 km

3.1.1 垄断条件下的选址策略

运用Lingo求解，可得垄断条件下A公司的最佳选址为候选点1，2和4.通过比较可知，候选点1，2和4的规模比较大，在这3处建立配送中心能增加该配送中心对顾客的吸引力，从而赢得更多的顾客需求.垄断条件下A公司的最佳调运方案见表3，此时A公司最大利润为9 179 735元.

表3 垄断条件下A公司的最佳调运方案 t

3.1.2 竞争条件下的选址策略

计算可得竞争条件下A公司的最佳选址为候选点1，2和4，最佳调运方案见表4，此时A公司的利润为4 003 394元.

此时B公司的采取的策略是关闭配送中心2，扩建配送中心1和3.这是考虑:配送中心1，2，3的最大规模分别为190，190，220 m2;显然，配送中心3的规模较大，对顾客的吸引力也大;配送中心1和2的最大限制规模虽然相同，但配送中心1扩建到最大规模的费用(7 500元)小于配送中心2的费用(8 400元).因此，B公司会选择扩建配送中心1，关闭配送中心2.竞争条件下B公司的最佳调运方案见表5，此时B公司的利润为4 961 692元.

表4 竞争条件下A公司的最佳调运方案 t

表5 竞争条件下B公司的最佳调运方案 t

算例1结果表明，竞争条件下市场总利润为8 965 086元，小于垄断条件下的总利润.

3.2 算例2

假设A和B公司的运费为50元/(t·km)，由运输产生的碳排放均为2 kg/(t·km)，两个公司库存产生的碳排放量都为0.2 kg/t.B公司的3个配送中心扩建的规模限制分别为80，70，90 m2，扩建每平方米的费用分别为2 200，2 600，2 800元.A公司的4个配送中心固定碳排放量分别为200，230，180，240 kg，A公司新建配送中心总成本限制为200万元.6个需求点的需求量分别为 650，550，500，750，800，700 t.其余数据同算例 1.

3.2.1 垄断条件下的选址策略

计算可得垄断条件下A公司的最佳选址为候选点1和4，最佳调运方案见表6，此时A公司最大利润为13 473 740元.

表6 垄断条件下A公司的最佳调运方案 t

3.2.2 竞争条件下的选址策略

计算可得竞争条件下A公司的最佳选址为候选点1和4，最佳调运方案见表7，此时A公司的利润为5 443 564元.

表7 竞争条件下A公司的最佳调运方案 t

此时B公司的采取的策略是关闭配送中心2，扩建配送中心1和3.竞争条件下B公司的最佳调运方案见表8，此时B公司的利润为7 774 045元.

表8 竞争条件下B公司的最佳调运方案 t

算例2结果表明，竞争条件下市场总利润为13 217 609元，小于垄断条件下的总利润.

4 结束语

本文研究碳排放背景下物流配送中心竞争选址问题.首先建立垄断条件下A公司的选址模型，其中考虑产品价格、购买成本、固定建设成本、运输费用及碳排放成本.其次将已经存在的B公司作为跟随者，后进入的A公司作为领导者，建立两个公司的Stackelberg博弈选址模型，两个公司通过改变各自配送中心规模的大小决定市场份额的大小.最后进行算例分析，比较垄断与竞争条件下两个公司的决策及利润情况.将来可以继续研究的有:(1)顾客的需求不确定，是随机或模糊的情形;(2)A公司的候选点及顾客需求点远不止4或6个，设计一种有效的算法解决大规模问题.

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关于物流配送中心选址方法的研究 篇4

物流配送中心的位置是一个战略问题, 物流网络规划和设计的主要内容是位置的方案。从宏观角度出发, 正确的位置不仅可以充分发挥人力、物力和自然资源的力量还可以促进当地经济发展、环境和生态的平衡。从微观角度出发, 位置是否正确, 直接影响基础建设的材料、服务、成本及企业的发展前景。

1 物流配送中心选址的影响因素

选址需要考虑的因素多、涉及面广且类型不一样方法也不同。就是在地区选择和地点选择这两方面的因素考虑也是不相径庭。综合起来, 物流配送中心的选择应考虑以下四个方面:

1.1 原料供应和产品销售要求;

从供应角度来看, 为了方便集货、配货, 以此减低物流费用, 物流配送中心应尽量靠近原材料生产地。从销售角度来看, 物流配送中心应靠近产成品的核心销售地区。

1.2 库区占地面积要求;

在满足生产的原材料和销售的产成品储存的基础上, 还要预留可能发展的空间。物流配送中心应综合考虑平面与立体的双向发展。

1.3 交通运输条件要求;

在货物运费的性质基础上, 材料、外部交通条件、运输距离和其他综合因素来决定运输方式, 运输的路线应遵循最短、方便、工程量小、且经济的原则。

1.4

协作关系要求;在科学技术、网络信息、企业生产、公用事业、交通运输、等方面与相邻企业或依托的城市建立全面的协作关系。

2 物流配送中心选址的基本流程 (图1)

3 物流配送中心选址的方法

3.1 定性选址的方法

3.1.1 优缺点比较法。

优缺点比较方法是一种最简单, 设施选址的非经济因素的定性分析方法。首先, 分析比较列出的各个方案的优缺点。其次, 对各个方案的各个特点按照最优、优次、一般、较差、极差进行评分。最后, 评出的最优方案是各项相加得分最高的一个。尽管有缺点比较法难于获得准确而科学的评价, 但却是最容易实行的方法。3.1.2加权因素比较法。加权因素比较法是一种把方案中, 提供比较的各项因素进行加权综合比较并充分考虑各个因素对方案的影响程度的方法。其方法的步骤如下:a.评分人员明确要评价的方案是什么, 并且方案一般不超过五个以上。b.确定需要比较的因素是什么, 并使评分人员对各因素清楚、理解、认同。c.制定评分所以的表格内容。d.分别确定方案中每个因素的权数值大小是多少。e.评分人员对每个方案进行因素评分。f.计算加权分数, 最后得出分数选出最优方案。加权因素比较法进行评分时不仅可以由规划设施人员单独进行, 而且还可以与其他工作人员共同进行。当采用后者评分时, 既可以比较每个人各自的评分, 又可以众人一起评分。3.1.3德尔菲法。德尔菲法又可以称为专家调查法, 由美国蓝德公司最先使用。它是一种用“背对背”的判断取代“面对面”的方式, 经过函询、反复征求专家意见、客观分析、再次征询、最终趋向一致的方法。首先, 组织成立专家小组, 人数一般不超过20人。其次, 向专家提出问题和要求及告知方案的背景资料, 并且让专家罗列出在方案中所需的材料是什么。再次, 专家根据自己的了解的情况, 提出意见。最后, 将专家们的意见汇总、比较、反馈, 然后进行不断的修改, 一直到没有修改意见为止。采用专家调查法的优点是匿名性、反馈性、量化性。缺点是缺乏客观评价的标准性、数据不准确性等等。

3.2 定量选址的方法

3.2.1 重心法。

重心法是一种适合于最基本选址问题的连续型选址方法, 具有典型和常用的特性特点。把供应点与需求点放到同一个平面范围内的物流系统静态选址模型, 以运输路径的长短、货运量的大小、价格问题等一系列作为考虑因素来实现运费成本少、企业经济效益高的目标。这种方法的优点是不限于在特定备选地点进行选择, 灵活性较大。缺点一是, 从流通中心向零售店发送, 被认为都是直线反复的运输, 这也是不符合实际的情况;二是, 由于自由度较大, 实际上很难得到最优的地址, 因为这个地址可能在河流、湖泊或其他无法实现的地方。3.2.2整数规划法。整数规划是最优解不仅必须等于零或大于零, 而且必须是整数的一类线性规划问题。所有的变量都限制为整数, 就称为纯整数规划;如果仅有一部分变量为整数, 则称为混合整数规划。在物流配送中心选址的问题中应用的整数规划, 就属于这种0-1规划。被选中的物流配送中心地址取值为“1”, 不被选中的地址取值为“0”。由于物流系统中的物流量不一定都是整数, 故应用混合整数规划法。这种方法的优点是在计划管理中日益得到广泛的应用, 但其缺点是求解方法比较复杂, 要花许多时间计算。3.2.3鲍姆尔-沃尔夫法。鲍姆尔-沃尔夫法是一种以运输为基础, 同时也考虑非线性的费用函数的方法。方法原理:首先, 根据“运输问题”解决运输成本和发送。然后, 管理成本函数的微积分, 减少边际收益;最后, 进一步解决交通问题, 按照此顺序反复进行。被认为是确定物流配送中心管理费用函数的有效方法。3.2.4反町氏方法。反町氏方法是三菱综合研究所的反町氏提出的有效求解方法。模型的建立, 首先必须考虑什么是物流配送中心的市场份额, 然后解决运输方案的重心区域, 最后利用混合整数模型来计算最优运筹学的物流配送中心地址。结果即综合费用最小化。

结束语

物流配送中心的选址问题在物流系统运作中有着举足轻重的作用。本篇论文对近年来国内外有关配送中心选址的方法进行了简单阐述及研究。研究成果表明:不同的选址方法有着各自不同的优缺点及一定的适用范围。集成各种方法是未来发展的方向。对于降低全社会物流成本, 改善民众生活质量有着不同反响的作用。

参考文献

[1]高晓亮, 伊俊敏, 甘卫华.仓储与配送管理[M].北京:清华大学出版.北京交通大学出版社, 2006, 5.

[2]刘晓慧.物流配送中心选址规划方法研究[J].综合运输, 2013, 3.

物流中心选址方法综述 篇5

关键词：农产品物流,物流配送中心选址,层次分析法,灰色关联分析

一、农产品物流配送中心选址影响因素

影响农产品物流配送中心选址合理性的因素繁多,一般来讲,评价中心选址合理与否时应该考虑的主要因素有:1交通条件。最好靠近交通枢纽进行布局,如紧邻交通主干道枢纽、铁路编组站等,有两种以上运输方式相连。2经济合理性因素。适应市场需求情况;现有设施利用程度;土地价格;劳动力条件。3可持续发展因素。减轻物流对城市交通的压力,减少物流对城市环境的不利影响。4环境保护要求。严重的噪音污染和大量的农产品垃圾。5服务水平。能否实现准时配送是配送中心服务水平高低的重要标准。6经营环境。配送中心所在地区的优惠物流产业政策对配送中心的经济效益将产生重要的影响,数量充足和素质较高的劳动力也是配送中心选址考虑的因素之一。7地形条件。配送中心应该选择地势较高、地形平坦之处且应具有适当的面积与外形。其次,选择稍有坡度或起伏的地方,对于山区陡坡地区则应该完全避开。农产品物流配送中心选址需要远离容易泛滥的河川流域与地下水上溢的区域。8气象条件。主要考虑的气象条件有温度、风力、降水量、无霜期、冻土深度、年平均蒸发量等指标。9公关设施状况。配送中心所在地,要求城市的道路、通信等公共设施齐备,有充足的供电、水、热、燃气的能力,且场区周围要有污水、固体废物处理能力。

二、灰色关联分析的基本思路

灰色关联分析的基本思路是根据各比较数列构成的曲线与参考数列构成的曲线之间的几何相似程度来确定比较数列与参考数列间的关联度。几何形状越接近,关联程度越大。在农产品物流配送选址决策中,可将各选址方案作为比较数列,最优方案作为参考数列。设Xi表示第i个选址方案,X0表示最优选址方案,且

式中i表示选址方案的个数,k表示指标个即选址影响因素的个数,xi(k)表示第i个选址方中第k项因素的原始值。

1、原始数据初值化处理,记为INGO

对效益型数列的所有数据均除以该列的最大数,对成本型数列的所有数据均被除该列的最小数,从而得到一个新数列的方法称为初值化处理。这样就得到新的无量纲的矩阵。

若满足INGO:X→Xi,

则:INGO:x(k)→xi(k)。

2、计算关联系数

原始数据经过区间化的生成处理后,关联系数可按下式计算:

式中△I(k)表示X0与Xi在第k项指标处的绝对差,ξi(k)表示Xo与Xi在第k项指标处的关联系数,p为分辨系数。p在式中的作用非常重要,它不仅可以调节ξ的大小,而且还可以控制关联系数的变化区间,通常p的取值范围在[0,1]区间,根据经验,分别表示两级最小差和两极最大差。

3、计算关联度并排序

评价序列Xi与参考序列X0的关联程度r0i定义为第i行N个关联系数的平均值,即:

评价序列Xi与参考序列X0的关联度r0i越大。说明Xi与X0的相似度越大。如果X0是理想序列,那么r0i越大,Xi的评价结果越好。

4、灰色关联矩阵

由于参考序列不止一个,而比较序列也不止一个,则各个比较序列对各个参考序列的灰色关联度构成灰关联矩阵。

若将r0i(i=1,2,…n,j=1,2,…m)作适当排列,则得到灰色关联矩阵:

三、层次分析过程

1、建立层次结构模型

在上述评价因素分析的基础上,运用AHP法将系统所包含的因素进行分组,本文中通过定性分析和定量分析相结合对配送中心选址进行研究。结合农产品物流配送的特点,分析建立了指标体系。

2、构造判断矩阵

在构造判断矩阵时,本文通常是采用美国运筹学家萨迪(A.L.Satty)提出的9标度法。以A表示目标,u i∈U(i=1,2,……,n),uij表示ui对uij(j=1,2,……,n)的相对重要性数值。uij的取值根据其重要性,按照1~9标度法来构造两两比较判断矩阵。

3、因素权重排序

4、一致性检验判断矩阵和求出的权重系数是否合理,需要进行一致性检验。

把判断矩阵A和权重系数矩阵W相乘,得矩阵A W。计算判断矩阵的最大特征值λmax,用(WA)i表示向量WA的第i个元素。接着,利用公式求出一致性检验指标CI,并利用平均随机一致性指RI数值表查出RI数值:CI=(λmax-n)/(n-1)

最后,利用公式CR=CI/RI得出相对一致性指标CR数值。当CR≤0.1时,判断矩阵合理,求出的权重系数恰当,否则要对判断矩阵进行调整,按上述步骤重新求权重系数矩阵。

5、评价决策模型

由以上分析可知n个评价指标相对于总目标的权值量为w=(w1,w2,……wn,)T,各个农产品物流配送中心选区位的灰色关联矩阵为:

ri’(i∈1,2,3,……)越大,说明农产品物流配送中心越优,属于相对最优的农产品物流配送中心地址。

四、结论

灰色关联度结合层次分析的评价方法不仅考虑了各评价指标的相对权值,还考虑了指标之间的相互联系。同时,还可以通过例子来说明在实际解决农产品物流配送中心选址问题时该方法的应用价值,它有助于科学合理的选择配送中心区位,减少运输路程和费用,降低农产品物流运营成本,提高农产品得附加值。但是,至于具体的选择模型的构建还得继续进行分析。

参考文献

[1]、戴禾,刘兴景.物流园区选址问题研究[J].综合运输,2001,(2):30-33.

物流中心选址方法综述 篇6

一、物流中心选址定量方法的应用

定量方法主要分为连续性模型与离散性模型两类。连续性模型认为流通中心的地点可在平面上取任意点，如重心法。离散性模型则认为物流中心的地点是有限的几个可行点中的最优点，如：Baumol-wolfe模型。

1、静态选址方法应用。

重心法将物流系统中的需求点和资源点看成是分布在某一平面范围内的物流系统，各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量，物体系统的重心作为物流网点的最佳设置点，在此应用基础上，将配送中心运营成本和建造成本考虑进去，出现了改进重心法。

Baumol-wolfe模型是在满足供应及需求约束下，使运输费、输送费及可变费总和最低，建立选址模型，在传统Baumol-wolfe模型的基础上，将物流中心的固定费列入目标函数，将容量限制及个数限制列入约束条件，建立了混合0-1规划模型。在具有固定成本的物流中心选址混合0-1整数规划模型的基础上，分析了库存和选址的关系，在总需求一定的情况下，得出总库存费用与物流中心数目的平方根模拟表达式。

2、动态选址方法应用。

周围环境的变化使原来适合建立物流中心的地点不合时宜，因此选址模型需要考虑到将来的变化，随后出现了对动态选址模型的研究。

有的学者将求解物流中心选址问题转换为网络的最短路问题, 选一个地点作为初始点，其上的数值为第一个时期初的使用成本，每个顶点表示每个时期选择每个备选地点，各条边表示使用成本和搬迁成本之和，并用Dijkstra算法求解，此法更加适合于小规模的物流企业。由于客户需求和费用成本随时间变化，在每个时段均建立一个物流中心，通过计算定积分得出各时段客户的需求量, 使用改进的p-中值方法建立动态选址模型。此外，也可以根据费用函数建立需求基于时间变化的动态选址模型，但其缺点在于由于模型涉及数据太多，求解过程比较困难，并且模型假设条件比较多，而实际中的情况比较复杂。

二、存在的问题及对策

物流中心选址理论已有了一定的发展，但在实际选址应用中，仍难以满足日益发展的物流业需求。下面针对部分选址方法、选址模型及模型求解方法在应用过程中存在的不足，给出对策建议：

1、在选址方法方面。

(1) 动态选址方法应用较少，应加以重视。目前，大多数选址方法采取静态选址模型，在一定程度上可以为企业管理者做出决策。随着时间的变化，选址决策的条件也会发生变化。虽说在静态选址方面已有非常成熟的模型方法可供使用，但那些模型方法始终是静态的，根据模型结果确定地选址方案在较长的时间内并不会发生变化，必然无法符合经济环境会随时间推移而发生变化的客观规律。 (2) 在现有选址方法应用中，使得决策者和客户均衡满意的选址方法很少，目前只有双层规划法。在今后的研究中，应寻求更多的选址方法，进而更准确、更全面地为决策者提供选址依据，达到物流企业和零售商等客户双赢的目的。

2、在选址模型方面。

(1) 现有应用在物流中心选址问题中的双层规划模型，一般将上层规划描述为决策部门在允许的固定投资范围，确定最佳的新选物流中心的地点，使得运输、建设、运营等费用之和最小，下层规划描述为在多个物流中心存在的条件下，客户需求量在不同物流中心之间的分配模式，它的目标是使每个客户的费用最低。

以上均是出于对双方经济效益的考虑而建立的模型，但是，客户除了成本最低的期望之外，还会对服务的时效性有所要求，这一要求正在日益受关注。因此，应将服务时间考虑在模型之中, 例如，在下层规划模型中，建立双目标函数，一个目标函数是每个客户在需求量满足的情况下，费用最低;另一个是物流中心的提前和拖延时间之和最短，最大程度上满足客户的时效性要求。(2)在现有的动态规划模型中，一般初始的输入数据都是由简单的静态选址模型(如重心法等)得到的，没有从企业决策者个客户选择行为两个方面进行考虑得出结论，显然不够符合实际情况。因此，动态规划方法应密切结合科学的、更接近实际情况的静态选址模型得出的结论，进行优化选址，如使用双层规划等模型得出的数据。 (3) 在现有文献中，已有部分学者利用动态规划法进行选址研究，但大部分都是将动态规划模型不加变化地应用在选址问题中。然而，纯粹动态规划的状态转移方程不能合理解决实际问题，应根据具体情况对其调整。

3、在选址模型求解方面。

传统的选址模型求解算法有很多，各种算法在全局搜索能力、适应范围、参数、解空间等方面存在着一定的差异。比如极点算法、下降算法、罚函数算法、神经网络法等只能得到局部最优解;模拟退火算法搜索过程缓慢，需要以很长的计算时间来换取全局最优解;禁忌搜索算法对初始解有较强的依赖性，好的初始解可使算法在解空间中搜索到好的解，而较差的初始解则会降低算法的收敛速度;除上述方法外，还有遗传算法、蚁群算法、计算机仿真等方法。

三、总结

本文首先分析了国内外物流中心选址定量方法的应用现状，然后从选址方法、选址模型及模型求解三方面提出应用中存在的不足，并对其提出改进的对策。此对策在理论上是可行的，还有待于实践的进一步验证。

摘要：本文从静态选址和动态选址两个方面, 对近年来国内外有关物流中心选址定量方法的文献进行了梳理和研究, 同时提出了个别研究方法在应用中存在的问题, 并且给出自己的见解。

关键词：选址,物流中心,定量方法,动态

参考文献

[1]、张艳霞, 马丽娟.物流中心选址问题研究现状[J].商业研究, 2005 (10) :22-23

[2]、杨茂盛, 李霞.改进重心法在物流配送中心选址中的应用[J].物流技术, 2007, 26 (6) :60-62

[3]、衣房磊, 徐寅峰, 辛春林.“物流配送中心选址的随机数学模型”的有效性研究[J].运筹与管理, 2005, 14 (4) :20-24