城市配送中心选址研究

城市配送中心选址研究（共10篇）

城市配送中心选址研究 篇1

随着国民经济的快速发展, 制造企业基于低库存和及时送货的生产和配送实践, 纷纷要求高频少量的配送方式, 小批量、多批次的配送需求日益旺盛。电子商务的迅速兴起以及人民生活水平的不断提高, 使得消费者的需求日益趋向精细化和个性化, 时效性强的直接配送、住宅配送以及“门到门”配送需求日益增长, 对城市配送提出了更高的要求。城市化进程的推进以及城市问题的日益凸显, 均要求配送企业尽快提高其配送效率并改善配送服务水平。然而, 我国的物流起步晚, 国内大多数配送企业处于发展初期的中小型企业, 这些企业各自为政, 管理混乱, 不仅存在着配送成本高、运输效率低等现象, 同时对交通拥堵和环境污染等城市问题产生一些负面影响, 这些都成为阻碍我国配送行业发展的不利因素。为了缓解物流顽症, 国内外许多城市尝试通过采用共同配送模式, 来有效整合多家企业的资源, 优化整个社会配送体系, 进而使得配送市场更规范, 配送企业更远发展, 城市经济更好发展。共同配送不仅可以帮助企业摆脱竞争优势不明显的困境, 同时, 还可以在一定程度上缓解城市问题。曾有相关数据显示, 实行共同配送后, 日本7-11便利店的配送车辆由72辆减少至12辆, 交通流量削减了80%以上, 而且配送时间和距离也逐步缩短[1]。由此可见, 共同配送能够大幅度地改善现有的交通拥挤、环境污染及配送成本高等问题, 建立城市共同配送中心迫在眉睫。由于配送中心拥有众多建筑物、构筑物以及固定机械设备, 一旦建成很难搬迁, 如果选址不当, 将付出长远代价。因而, 配送中心的选址问题是构建配送中心中至关重要的一步。

目前, 国内外学者对配送中心选址的研究主要集中在配送中心选址的影响因素和配送中心选址的方法上。

配送中心选址影响因素研究现状。徐杰等 (2001) 在进行物流中心规划时主要考虑的因素有自然环境因素、经营环境因素和基础设施状况[2]。高洁, 李锦飞 (2004) 考虑的主要影响因素主要是自然条件、环境条件、经济效益、社会效益和基础设施[3]。张敏等 (2005) 在对物流配送中心进行规划时主要考虑的影响因素为物流配送中心自身所带来的经济效益和社会效益[4]。王晓博, 李一军 (2006) 把影响物流配送选址的主要因素划分为经济效益、布局选址、功能与服务水平和环境因素[5]。王春颖等 (2007) 对影响物流中心合理规划的影响因素划分为物流中心的基础设施平台条件、物流中心的基础信息平台条件和物流中心的经济与可持续性发展条件三大类[6]。从以上各学者的研究我们可以看出, 大多数的学者把影响配送中心选址的因素划分为自然环境因素、经济效益、社会效益、基础设施和企业自身的情况等, 类似的研究还有很多。

配送中心选址方法研究现状。关于配送中心选址的方法, 可分为三大类。一是定性分析方法, 主要包括优缺点比较法和德尔菲法;二是定量分析方法, 主要有重心法、线性规划方法和启发式方法等, 谢静等 (2007年) 通过改进重心法, 同时结合位置度量法对配送中心选址问题进行研究, 得出配送中心的最优方案[7];陈岱莲 (2010年) 采用CFLP模型研究济南市路通宇同城快递配送中心选址问题[8];三是综合因素评价法, 主要有层次分析方法、模糊综合评价法。彭志忠等 (2006年) 在分析配送巾心选址决策模型的基础上, 以模糊数学方法为基础, 运用层次分析法确定指标体系及权重, 评价配送中心选址的安全性[9]。这些方法各有优劣, 但由于在实际的配送中心选址中, 不仅要考虑成本因素的影响, 还要考虑社会环境、自然环境、基础设施、政策法令等诸多因素的影响, 因此最好采用定性与定量相结合的综合评价方法, 克服各自的优缺点, 为配送中心的地理定位提供更有力的理论依据。

本文采用的是层次分析法 (AHP) 和模糊综合评价法相结合的方法即模糊层次分析法, 将层次分析法的定量性和客观性的优点与模糊综合评价法的包容性有机融合, 是一种适用性更强的决策方法。当评价对象很多、评价精度要求不高时, 可以直接用模糊综合评价法给各个对象评分, 然后计算其相对隶属度值, 在确定各因子的权重时, 要用层次分析法。模糊层次分析法的主要步骤是:先建立指标体系的层次结构, 再用层次分析法计算各因素的权重, 然后用模糊综合评价法确定各方案指标的隶属度, 最后用隶属度合成的方法计算最终评估值, 从而决定最佳方案。

1 配送中心选址评估指标体系的建立

由于城市配送中心对于进入城区的商品起到枢纽和门户的作用, 配送中心的选址尤为重要, 理想的配送中心选址需要遵循以下几个原则:

(1) 具有较大规模的可供开发建设的土地, 地形、地质、气象、水文等自然因素适于进行物流活动。

(2) 位于城区的近郊, 对商业区与居民区的交通与环境影响较小, 同时也不会太过远离城市配送终点。

(3) 较好的公路、铁路、水路衔接度, 以便于外地货物进入配送中心;良好的城区道路或轨道连接度, 以利于通往城内各区域。

(4) 各个配送中心从地理方位上应该互为补充, 总体可以覆盖货物进出城区的各种流向, 并且避免在临近的区域重复建设。

配送中心选址决策评价指标体系多种多样, 本文通过对城市配送中心选址的原则以及相关文献进行总结, 结合物流领域各专家的咨询意见, 将配送中心选址决策的主要评价指标概括为以下四个方面:交通运输环境、社会经济效益、自然环境以及政策法规。在一级指标的基础上进一步划分, 将配送中心选址评价指标体系划分为两个层次, 如下图。

2 基于AHP-模糊综合评价的配送中心选址模型建立

2.1 层次分析法

层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 是由美国著名数学家、运筹学家莎帝 (T.L.Sauty) 在20世纪70年代提出的一种整理和综合人们主观判断的客观方法, 可以实现问题从定性到定量的转化, 把复杂问题系统化、层次化。

(1) 构造比较矩阵。比较矩阵元素的值反映了人们对各因素相对重要性 (或偏好、优劣) 的认识, 为了比较中统一标准, Sauty提出1-9标度法, 见表1。

(2) 计算层次单排序的权向量。依据以上评价指标的比较标度, 计算各指标间的重要性判断矩阵:

其中n为评价指标的数量。求出该矩阵的最大特征根λmax, 特征向量, ξ= (a1, a2, …, an) , 取ai作为因素ui的重要程度系数 (权重) , 必要时可对特征向量ξ进行归一化, 以作为因素的模糊权重向量。

(3) 一致性检验。在计算矩阵最大特征根λmax时必须进行一致性检验, 以确保计算结果的准确性与可靠性, 一致性指标, 检验系数。

2.2 模糊综合评价法

根据层次分析法确定指标体系中的指标划分情况, 从而确定各指标的权重;确定评语, 然后确定评判集P。评判集P反映的是专家对某一具体方案某一确定指标的评价, 可以定义为V={优, 良, 中, 差}。对评判集不同等级赋予不同分值, 本文采用百分制G= (0.9, 0.75, 0.6, 0.45) 。

利用AHP中各指标组成的权向量, 结合专家调查得到的评判矩阵R, 进行模糊B=W·R, 其中“。”为模糊合成算子, 本文采用加权平均型模糊合成算子M (·, ) 。

3 宁波城市配送中心选址实证分析

3.1 宁波具体情况

结合宁波“一环六射”的公路网络布局, “一环”附近的区域与城区内外都有很好的道路衔接度, 该区域距中心城区的平均距离约为20至25公里, 不会影响中心商业区与居民区的交通与环境, 同时又可以在一个小时之内覆盖中心城区的主体范围, 具备作为城市配送中心的潜在区位优势。

进一步考虑到土地指标的实际状况, 目前有三块土地适合将来的城市配送中心的开发建设, 建成后的三大城市配送中心分别为宁南 (奉化) 物流中心、丁家山物流中心以及陆港物流中心。这三个备选地址的位置如图所示:

3.2 层次分析法确定权重

(1) 建立判断矩阵。

通过AHP方法, 分别建立一级指标的判断矩阵Z、二级指标的判断矩阵A、B、C、D。

(2) 计算层次单排序的权向量并进行一致性检验

根据最大矩阵特征值λmax的算法, 可得一致性检验结果如下:在矩阵Z中, λmax=4.0283, CI=0.009, CR=0.01<0.1;在矩阵A中, λmax=3.0092, CI=0.0046, CR=0.008<0.1;在矩阵B中, λmax=4, CI=0, CR=0<0.1;在矩阵C中, λmax=3, CI=0, CR=0<0.1;在矩阵D中, λmax=2, CI=0, CR=0<0.1。

从计算结果可知, Z, A, B, C, D都通过了一致性检验。最终的判断矩阵和权重见表2。

3.3 模糊综合评价

宁波城市配送中心的三个备选地点的基本情况如表3所示:

对上述三个备选地址进行模糊评价, 得到的评判矩阵如下:

评价指标权重向量为:W= (0.2754, 0.153, 0.0816, 0.112, 0.056, 0.056, 0.056, 0.06, 0.03, 0.06, 0.0198, 0.0402)

进行模糊综合评判, 采用加权平均型模糊算子M (·, ) , 结果如下:

同理可得:

根据模糊综合评价结果可知, 宁南 (奉化) 物流中心的情况最佳, 最适合作为宁波城市共同配送中心, 可以首先启动建设宁南 (奉化) 物流中心。丁家山物流中心位于北仑区, 与宁南 (奉化) 物流中心和陆港物流中心相比公路和铁路不占优势, 但离港口最近, 对于通过港口进入宁波城市的生活类物资, 特别是一些进口商品比如红酒, 具有一定的区位优势, 为这类商品实现共同配送提供了非常便利的平台。江北陆港物流中心由于面积指标达不到要求, 但作为宁波的北门户, 具有一定的区位优势, 并且与铁路毗邻, 任何通过铁路运输至宁波城市的生活类物资, 将来也可以经由陆港物流中心分拨往市区各地。

从地理区位上看, 这三个配送中心 (宁南奉化、丁家山、陆港) 分别位于宁波中心城区的三个不同方位———西南、东北与西北, 成为城市配送货物进入宁波的三个主要门户。三者互相呼应, 互相补充, 总体配送半径基本覆盖了宁波的市区范围, 随着城市共同配送功能逐渐成熟, 将来逐渐形成“一主两副”的总体结构。

4 结论

发展城市共同配送对整合现存物流资源, 缓解交通压力和改善环境污染起着至关重要的作用。配送中心选址是构建城市共同配送体系的关键。本文采用层次分析法 (AHP) 和模糊综合评价法相结合的方法, 将层次分析法的定量性和客观性的优点与模糊综合评价法的包容性有机融合, 对宁波城市共同配送中心选址进行了实证分析。结果表明宁南 (奉化) 物流中心情况更佳, 更适合作为宁波城市共同配送中心, 同时可以发挥丁家山物流中心和江北陆港物流中心的区位优势, 逐步形成“一主两副”的城市配送格局。

摘要：鉴于城市配送中心选址问题的不确定性和模糊性, 文中采用AHP法和模糊综合评价法相结合的方法, 将层次分析法的定量性和客观性的优点与模糊综合评价法的包容性有机融合, 为城市配送中心的选址提供更有力的决策。最后以宁波的实际情况为例, 选择出符合当前宁波经济发展现状的、有利于打造城市共同配送体系的配送中心。

关键词：配送中心,选址,AHP,模糊综合评价法

参考文献

[1]佚名.日本共同配送的发展经验[J].物流技术与应用.2013, (4) :92-94.

[2]徐杰, 郑凯, 田源, 汝宜红.物流中心选址的影响因素分析及案例[J].北方交通大学学报, 2001, (5) :80-82.

[3]高洁, 李锦飞.灰色关联分析在物流中心选址决策中的应用[J].工业工程, 2004, (3) :44-46.

[4]张敏, 杨超, 杨瑶.基于AHP/DEA的物流中心选址问题研究[J].管理学报, 2005, (6) :641-653.

[5]王晓博, 李一军.电子商务环境下物流配送中心选址模型与评价方法.系统工程理论方法应用, 2006, (3) :199-204.

[6]王春颖, 肖丽娜, 肖朋民.物流中心选址方法的研究[J].武汉理工大学学报, 2007, (6) :1113-1116.

[7]谢静, 杨茂盛.基于改进的重心法在配送中心选址中的应用[J].商业研究, 2007, (520) :35.

[8]陈岱莲.基于CFLP模型的同城快递配送中心选址问题研究-以济南市路通宇同城快递配送中心选址为例[D].重庆:重庆交通大学, 2010.

[9]彭志忠, 张晶.物流配送中心选址的安全性及其模糊综合评价[J].管理现代化, 2006, (4) :65-72.

[10]董艳萍.基于模糊层次分析法的物流配送中心选址研究[J].科技创业, 2010, (10) :92-93.

城市配送中心选址研究 篇2

题目：关于物流配送中心的选址模型研究 学 班 级: 专 所 在 系: 管理系

关于物流配送中心的选址模型研究 摘要

在物流网络中，配送中心连接着供货点和需求点，是两者之间的桥梁，在物流系统中有着举足轻重的作用，因此搞好配送中心的选址将对物流系统作用的发挥乃至物流经济效益的提高产生重要的影响。

本论文在综述配送中心选址问题研究现状的基础上，对配送中心选址的模型和算法进行了研究。本课题的

2.国内关于物流配送中心选址研究的综述

国内对配送中心选址问题的研究起步较晚，只有10余年的历史，但也有许多学者对其进行了深入的研究，在理论和实践上都取得了较大的成果。国内对各种类型物流中心的选址问题在理论和实践方面都取得了令人瞩目的成就，形成了许多可行的模型和方法。归纳起来，这些物流配送中心选址方法可分为三类，包括应用连续型模型选择地点，应用离散型模型选择地点和应用德尔菲(Delphi)专家咨询法选择地点。

点及适用范围,为配送中心选址问题提供了一定的理论依据。翟庆,蔡启明,万志良,刘毅庭,武晓林（2008）将微分法和共轭梯度法进行比较，认为共轭梯度法具有良好的收敛性质,在求解时可以采用较少次的迭代运算就可以达到最优解。孙焰，郑文家（2009）在对配送中心进行选址时，先采用重心法得到备选地址，然后再采用层次分析法模型来求得配送中心的最佳地点。宋世强（2009）主张用按起讫点法对现有网络进行划分成不同群落,形成个数等于待选址仓库数量的许多起讫点群落，对各个分群组合的总运输成本进行比较,选取总运输成本最小的组合为最佳组合,这个组合下的各群落重心即为待建仓库的理想地址。2.2 整数规划模型研究的综述

在求解整数规划时,不少学者又把整数规划与遗传算法相结合.由于结合的方式不一样,具有的求解优势也不一样。如姜大立,杜文,张拥军(2003)对易腐物品的物流中心选址问题进行了分析与讨论,建立了一种整数规划模型,基于此模型求解NP的完全性，应用遗传算法构造了AGA法,该法结合了遗传算法的全局收敛特

[4]性和ALA法的局部搜索特性,大大增加了获得全局优化解的机会。赵冬玲,孔志 周,官东(2008)建立了一个配送中心选址的0-1整数规划模型,提出了采用单点PMX交叉方法及有针对性变异的思想,认为对于大规模的物流配送优化问题可以采用传统精英个体保留策略对遗传算法进行改进然后用于求解。

还有些学者采用混合整数规划与遗传算法相结合来建立选址模型,如王战权和杨东援(2001)运用全局搜索优化技术，通过建立选址的遗传算法模型，研究了算法设计，分析了其特点，并与传统的混合整数规划解法进行了分析比较。

[5]蒋忠中和汪定伟(2005)认为混合0-1规划模型是一种特殊形式的选址-分配模型,具有NP性质。他采用了一种嵌入表上作业法的遗传算法来对模型求解。[6]戴更新,于龙振,陈常菊(2006)采用整数规划模型与混合遗传算法相结合来建立选址模型。混合整数规划就是只有一部分的决策变量要求取非负整数，另一部分可以取非负实数的整数规划。[7]吴兵,罗荣桂,彭伟华(2006)认为物流配送中心选址是一个混合整数非线性规划问题,并设计了基于优先权编码的遗传算法来降低问题求解的难度,给出了一个小规模算例。[8] 还有些学者采用混合整数规划来建立选址模型,如程继红，马颖亮，李高鹏

(2007)在多元网点布局情况下，应用了一个混合整数规划模型，并对模型用穷举法求解。[9]张方，刘丙午(2007)利用混合整数规划方法，对物流配送中心的选址进行优化。[10] 总而言之，由于物流配送中心选址问题是一项复杂的系统工程，考虑的因素众多，在实际研究或应用中，考虑的侧重点不同，因而各种研究成果的条件和方法

都有较大差别，但是对于科学合理地规划我国各种类型的物流中心而言，都有许多值得借鉴之处。

3.物流配送中心选址的理论模型研究

本节是在大量前人的研究成果的基础上对配送中心的选址（主要是重心法和整数规划模型选址法）的理论模型进行研究。3.1 重心法选址模型

前人对建立的配送中心选址模型已有一些的定性和定量的方法，但是由于选址因素的模糊性、抽象性及选址过程的复杂性和创造性，使得现有的选址模型具有一定的局限性。主要表现在:人们在考虑各种选址因素时，总是带有主观性的成分。许多企业在确定配送中心的位置时,大部分是采用专家意见，获得的是经验值，很难客观地评价选址方案。本部分就是在这种局限性的基础上，利用多元线性回归对改进的重心法模型进行新的探索。3.1.1假设条件

重心法的应用对象是OD(Origin-Destination)流量的交通网络问题,即起点到终点的运输流量构成的物流网络规划问题。重心法进行决策的依据是产品运输成本的最小化,这样就涉及到如下几个假设前提条件:（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）运输费率与运输距离和运输量呈线性关系；

（4）决策各点的需求量不是地理位置上所实际发生的需求量,而是一个汇 总量,这个量聚集了分散在一定区域内众多的需求量；（5）各配送点的需求量已知；

（6）可以估计各个备选配送中心的固定费用（包括基本建设费和固定经营 费）；

（7）可以估计经营管理产生的可变费用，并在总费用中加以考虑。3.1.2模型结构

设有n个配送点，他们各自的坐标是（xi，yi）（i=1,2,3,…,n）配送中心的坐标是（x0，y0）。运输费用为E；总费用为C则有：

E=∑aiwidi(2.1)i=1n minC(x)= β1EIi+β2VIi+β3CIi(2.2)

式中:ai表示从配送中心到配送点i每单位运量、单位运距的运输费用；

wi表示配送中心到配送点i的运输量，也表示 X0= ∑awx/d i=1n i i i n i ∑aw/d i=1 i i ,y= ∑awy/d

i=1 i i i n i i ∑aw/d i=1 i i n(2.5)i 方程式(2.5)的右边还含有未知数(x0,y0)，如果从两个方程式的右边完全消除x0和y0,计算将变得很复杂，计算量也很大。因此，可以采用迭代的方法进行计算，通过迭代，得到各个备选的配送中心Ii。用迭代方法计算的方法如下：（1）以所有需求点的重心坐标作为配送中心的初始位置坐标(x0,y)； 00（2）利用方程式（2.1）和（2.3）计算与(x0,y)相应的总的运输费用E0； 00(3）把(x0,y)分别代入方程式（2.3）和（2.5）中，计算配送中心的改善 00 地点(x0,y)；这样反复计算下去，直到计算出12个重心点。1（4）利用方程式（2.1）和（2.3）计算各个地点相对应的总的运输费用E； ⏹ 采用多元线性回归对总成本目标函数的系数进行求解 设y为因变量，x1,x2,x3,为自变量，并且y=C(x), 则多元线性回归模型为： x=EIi, x=VIi, x=CIi, 1 23 y= βx+βx i 1

1i 2 2i +β 3 x(i=1,2, ,n)(2.6)3i ˆ,βˆ,βˆ分别作为参数β1,β2,β3的估计量，得样本回归方程为： 设β 1 2 3 ˆ= y i ˆx+βˆx+βˆx（i=1,2…,n）(2.7)β 1 1i 2 2i 3 3i 1 2 3 ˆ,βˆ,βˆ的估计值。用Excel辅助计算可得到3个待估参数β ⏹ 采用迭代法对优化好的模型进行求解 用迭代方法计算的方法如下：

（1）以所有需求点的重心坐标作为配送中心的初始位置坐标(x0,y)； 00（2）利用方程式（2.1）和（2.3）计算与(x0,y)相应的总的运输费用E0； 00（3）把(x0,善地点(x0,y)； 1 y 00)分别代入方程式（2.3）和（2.5）中，计算配送中心的改

（4）利用方程式（2.1）和（2.3）计算相对应的总的运输费用E1； 11（5）把E1和E 0进行比较，如果E 1＜E 0则返回（2.3）的计算，再把⎛ x0,y0⎫⎪ ⎝⎭2210 代入方程式（2.3）和（2.5）中，计算配送中心的再改善地点⎛如果E≥E x0,y0⎫⎪。

⎝⎭11⎛则说明 x0,y⎫⎪是最优解。0⎭⎝ 这样反复计算下去，直至E≥E kk-1 kk 求出最优解⎛ x0,y0⎫⎪为止。

⎝⎭

kk-3kk-3 根据上面解的情况，把求出的最优解⎛ x0,y0⎫⎪之前的次优解⎛ x0,y0⎫⎪、⎝⎭⎝⎭k-2k-1kk-2k-1k⎛⎫⎛⎫⎛ x0,y0⎪、x0,y0⎪以及最优解 x0,y0⎫⎪所对应的位置作为配送中心的备

⎝⎭⎝⎭⎝⎭

选地址，记为Ii（i=0，1，…，K）。且EIi= E=∑aiwidi ；

i=1 n β,β,β 1 2 3 的值为

上一节所求的值。

然后，将所需要的数值代入（2.2）式直接计算即可，最小的C(x)所对应的Ii即为最优解。3.2 整数规划模型

本节主要是运用指派问题模型进行物流配送中心选址的优化和给出了相应的求解方法。从多个候选物流网点中选取费用最小的若干物流配送中心是本模型的目标。3.2.1假设条件

由于现实环境的复杂性，影响配送中心选址的因素有很多，而且各因素之间的关系错综复杂。为了模型容易建立以及求解方便，本模型有如下的基本假设：（1）仅在一定的备选取地点范围内考虑新的配送中心的配置；（2）每个需求点只由一个配送中心负责供应；（3）可以估计配送中心与各需求点之间的费用。3.2.2模型结构

模型的决策变量和参数

j需求点⎧0若

⎛x11 xX=(xij)n⨯n= 21 x⎝n1x12x22 xn2x1n⎫⎪ x2n⎪(3.1)⎪ ⎪ xnn⎪⎭

cij为

个独立0元素对应解矩阵(xij)中的元素为1，其余为0，这就得到最优解。找独立0元素，常用的步骤为：

(1)从只有一个0元素的行(列)开始，给这个0元素加圈，记作◎。然后划去◎ 所在列(行)的其它0元素，记作Ø ；这表示这列所代表的任务已指派完，不必再考虑别人了。

(2)给只有一个0元素的列(行)中的0元素加圈，记作◎；然后划去◎ 所在行的0元素，记作Ø ．

(3)反复进行(1)，(2)两步，直到尽可能多的0元素都被圈出和划掉为止。

(4)若仍有没有划圈的0元素，且同行(列)的0元素至少有两个，则从剩有0元素最少的行(列)开始，比较这行各0元素所在列中0元素的数目，选择0元素少的那列的这个0元素加圈(表示选择性多的要“礼让”选择性少的)。然后划掉同行同列的其它0元素。可反复进行，直到所有0元素都已圈出和划掉为止。

（5）若◎ 元素的数目m 等于矩阵的阶数n，那么这指派问题的最优解已得到。若m < n, 则转入下一步。

4．实证分析

本节主要内容就是对本文提出的重心法模型进行应用，并在此过程中验证其解决实际问题的合理性、实用性和有效性。

4.1 实证企业的选取与数据的调查

朝阳重型机器有限公司是在原朝重（集团）有限责任公司、朝阳重型机器有限责任公司、朝阳重型机器厂等三家企业改制后组成的一个全新的公司。是中国建材机械行业大型骨干企业。装备实力、产品销售、创新能力居中国建材机械行业领先地位。朝重有进出口自营权。是ISO9001质量体系认证合格单位。多年来，朝重先后荣获“国家质量一级合格单位”、“国家质量管理奖”、“国家节能银牌奖”、“中国环保产业百强企业

4.2 重心法的实证模型数据处理 4.2.1 实证模型所需数据

本课题的数据主要是通过朝阳重型机器有限公司的内部调查取得企业内部生产数据，再对数据进行筛选加工。主要选取该公司长三角地区的供应商的运输重量和单位运费，备选配送中心的固定费用和总的可变费用等数据来进行实证分析。●供应商坐标整理

根据朝阳重型机器有限公司提供的2009年的数据和在中国地图上建立直角坐标系，统计出各个供应商的坐标，得出表 4－1。表4.1

●备选配送中心的固定费用和总的可变费用

根据朝阳重型机器有限公司提供的数据计算出各个备选配送中心的固定费用和总的可变费用，得出表 4－2。表4.2 单位：万元

4.2.2 重心法实证模型的求解过程

●采用迭代法计算出12个重心点和重心点的运输成本

采用迭代法计算出12个重心点和重心点的运输成本，计算结果如表 4－3。表4.3

●采用多元线性回归对总成本目标函数的系数进行求解 用Excel辅助计算结果如下：

图 4－1 应用excel“数据分析”功能求多元线性回归的回归系数

ˆ=0.4, ˆ=0.3, β由图4－1的输出结果，可以得到本例中的回归系数为β21 ˆ=0.3。故所求回归方程为 β3

ˆ=0.3 YX1i+0.4X2i+0.3X3i

●采用迭代法对优化好的模型进行求解 用迭代方法计算的结果如表4.4.表4.4.根据上面解的情况，把求出的最优解(162.75,56.03)之前的次优解(162.76,56.03)、(162.76,56.02)、(162.77,56.02)以及最优解(162.75,56.03)所对应的位置作为配送中心的备选地址，记为I（1，2…，K）。且EIi= E=∑aiwidi ； ii=0，i=1n

β 1 =0.3,β=0.4,β=0.3 2 3 然后，将所需要的数值代入（2.2）式直接计算的结果如下(162.75,56.03)的C(16)= 4193.12(162.76,56.03)的C(15)=4195.42(162.76,56.02)的 C(14)= 4205.121(162.77,56.02)的C(13)=4221.421 综合计算结果得C（16）是最小值，即配送中心的位置选在（162.75，56.03）最合适，所以此模型得到的结果比较贴近实际，是一种比较有效的方法。5．结论

本课题的结论是：

●本文在杨茂盛和李霞所提出的重心法模型的基础上，采用多元线性回归对总成本目标函数的系数进行了优化，克服对于系数的数据处理的主观性，减小了主观因素带来的偏差，也使模型在配送中心的选址中具有实用性。并以朝阳重型机器有限公司提供的2009年数据，进行实证分析。研究结果证明本文构建的重心法模型的可行性、有效性。

●指派问题模型是一个以总费用最小为目标函数的配送中心选址优化模型，通过此模型可以实现资源的重新优化配置。此模型为配送中心选址提供一条新的途径。并根据模型所具有的特征，采用了匈牙利法对模型进行了求解。

本课题的研究可为企业的配送中心选址提供帮助，可以为企业带来长远的经济效益，更有利于物流配送网络的规划及完善，不仅可以提高企业的客户服务水平、市场竟争力，同时，也可优化社会资源的配置。

由于物流配送中心选址模型在国内还是一个值得探索的领域，本课题的研究肯定会存在很多的不足，甚至有错误之处，这需要我们以后在工作的实践过程中再进一步去研究。参考文献

[1] J.Korpela, M.Tuominen,1996.“A Decision Aid in Warehouse Site Selection”.International Journal of Production Economics,45,P169—180.[2] 龚延成，郭晓汾，蔡团结，李卫江，物流配送点选址模型及其算法研究[J]，中国公路学报，2003年，致谢

感谢老师的精心指导和严谨的要求，是他让我能够成功的完成这个课题的研究。他渊博的知识、开阔的视野和敏锐的思维给了我深深的启迪。他严格的要求、负责任的态度，让我在论文理论知识中不断精益求精。

感谢辅导员老师，是她的细心呵护和不断鼓励，让我在这个课题研究中坚持下去。三年多的大学生活，她教会了我很多，照顾了我很多。

感谢老师，她认真负责的工作态度，让我深受感动。作为论文顾问的她，经常在必要的时刻为我们提供必要的信息和资料，让身在校门之外我们能够及时了解学校内的信息。

感谢家人，谢谢她们对我的关心和理解。虽她们没有帮上什么忙，但是她们贴心的问候，让我心理温度不少，让我不懈向前。

城市配送中心选址研究 篇3

[关键词]配送中心：选址；遗传算法；规划；算法设计

中图分类号：1775文献标识码：A文章编号：1009－283(2009)04-0124-01

1配送中心选址规划及算法设计的遗传算法选择

配送中心的选址，是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内，选一个地址设置配送中心的规划过程。较佳的配送中心选址方案是使商品通过配送中心的汇集、中转、分发，直至输送到需求点的全过程的效益最好。

在配送中心选址的定量方法中，主要有重心法及鲍摩一瓦尔夫模型的应用，但他们在求解时都存在缺点，如重心法中，因自由度过多，迭代计算非常复杂，最佳地点实际上很难找到；鲍摩一瓦尔夫模型因采用逐次逼近法，不能保证必然会得到最优解，并且在求出的解中，可能出现配送中心数目较多的情况，而且配送中心的固定费用没在所得的解中反映出来。

遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法的基本思想是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代、进化。具有广泛适用性的概率搜索方法，通过模拟生物进化中“优胜劣汰、适者生存”的规律，进行编码与进化寻优。

实践表明，遗传算法在求解配送中心地址模型时可以取得较好的效果，因此，本文采用遗传算法的思想对配送中心选址规划进行描述及算法设计，为使用遗传算法求解配送中心地址模型提供一些参考。

2遗传算法下配送中心选址规划的一般描述

为了能够将遗传算法应用于配送中心选址问题，必须对其进行数学的抽象。可以将通常情况下的配送中心选址规划问题抽象为以下几个方面：

规划区域表示

将具体的规划区域抽象为一个矩形，根据实际需要的规划精度将矩形区域分割成为mxn的矩形单元格，每一个矩形单元格代表一个与实际物流情况近似的地理区域。用s(i，j)表示规划区域中的第i行、第j列的一个矩形单元格，配送中心可以设置在任一个矩形单元格内。

物流需求经济效益

用B(i，j)表示单元格s(i，j)在满足其物流需求的基础上所产生的经济效益，它是指单元格对物流活动结果进行生产消费和生活消费后产生的社会经济效益。配送中心的修建成本

修建配送中心的成本与当地的地理情况和经济情况有很强的相关性，在不同区域修建配送中心代价是不相同的。在模型中用c(i，j)表示s(i，j)区域修建—个标准配送中心所需的费用

单元格物流需求量

在模型中，用Q(i，j)表示—个单元格s(i，j)的物流需求量。表示该区域在一定时期内对物流服务的需求量。单元格的物流需求量由该区域的人口密度、经济状况、产业结构等因素所决定。

单位物流成本

在模型中，用F(s(i，j)。s(k，1))表示从区域s(i，j)到区域s(k，1)的单位物流成本，并且只定义相邻区域之间的运输成本，非相邻区域的单位物流成本通过多个相邻区域的单位物流成本的叠加累计得出，在规划配送中心时应该使运输成本最小。

配送中心的配送范围

从经济角度和实际运输工具的运送范围来考虑，配送中心的覆盖范围不可能无限大。在时间情况中，考虑到配送中心之间的分工合作，每个配送中心都会有一定的覆盖范围。用A(i，j)表示设置在区域s(i，j)的配送中心的配送区域，其配送范围可以表示为：从点(i－k，j－k)到点(i+k，i+k)(k为自然数)的一个长方形区域，每个候选点的配送范围可以相同也可以不同，如果i－k<0或j－k<0，则说明其遇到了边界，无意义。

配送中心选址模型的规划目标

在规划区域内选取几个单元格作为配送中心的设置点，使规划区域内的物流需求经济效益减去物流成本达到最大。

3配送中心选址模型的遗传算法设计

对配送中心选址模型的求解进行遗传算法设计是寻找出最优解的重要保证，遗传算法作为一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，在求解配送中心地址模型时可以取得较好的效果，本文对算法设计如下：

①前提假设

配送中心能够满足任意数量的物流服务需求；

在规划区域中处于相同划分区域的物流属性相同；

配送中心到物流需求点的配送时间可以忽略不计；

模型中不考虑库存。即在“零库存”的情况下进行的，并且物流需求产生时能够立即送货。

②配送中心规划方案的解表达方式

用一组长度为m×n的二进制数串来表示一种布局方案，第k个数表示s((k／n)+1，modle(k／n))的单元格为候选的配送中心。在模型中，用P(i，j)=l表示s(i，j)被设置为候选配送中心点，P(i，j)=0表示s(i，j)没被设置为候选配送中心点。

例如：{1，0，0，1，1……0，1，1}表示P(1，1)=l，P(1，2)=0，P(1，3)=0……

③依据配送目标确定配送中心规划方案的评价函数

④选择算子，采用比例选择算子，即每个个体以与适应度大小成正比的概率被选中遗传到下一代。

⑤交叉算子，采用单点交叉算子，即在个体编码字符串中随机设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配对个体的部分染色体。

⑥变异算子，采用编码字符串范围内的均匀随机变异，即分别用符合某一范围内均匀的随机数，以某一较小的概率来替换个体编码字符串中各个基因座上的原有基因值。

电商企业配送中心选址研究 篇4

关键词：电商企业,配送中心,选址

我国电子商务发展正进入密集创新和快速扩张的新阶段, 电子商务成为拉动我国消费需求、促进传统产业升级、发展现代服务业的重要引擎。2014年我国电商交易额达13.4万亿, 较2013年同比增长31.4%, 而且我国电子商务仍然保持快速增长态势, 潜力巨大, 电子商务正在成为拉动国民经济保持快速可持续增长的重要动力和引擎。

电子商务的发展依赖于高效的物流服务, 电商企业配送中心的合理选址是降低物流成本、提高配送效率、扩大市场范围的基础。本文利用定性分析和定量分析相结合的方法, 选择了适合电商企业建立配送中心的六个地址, 并且对每个配送中心的配送区域范围进行了阐述, 合理的配送中心选址和配送方案节约了运输成本、提高了配送效率, 实现了经济效益和企业声誉的双丰收。

1聚类分析在选址中的应用

聚类分析主要用于辨认具有相似性的事物, 是把事物按其相似程度进行分类, 并寻找不同类别事物特征的统计分析工具。聚类分析的应用范围很广, 涉及到宏观经济和微观经济的各个层面。聚类分析同样可以应用于配送中心、仓库等物流设施的选址, 通过聚类分析可以把地理位置相近的聚为一类, 并根据类中心的位置通过定性和定量分析选择建立物流设施的最佳位置。

根据前述的聚类分析选址思路, 并结合配送中心的基本属性, 我们认为电商企业配送中心的选址问题可以通过如下步骤加以研究解决:首先, 确定参与聚类分析的节点:物流服务需求点 (客户) ;其次运用SPSS对以上节点的地理坐标进行聚类分析, 使分在同一组的节点在距离上最为接近;最后, 对聚类分析的结果进行分析, 并根据分析结果确定建立配送中心的位置。

2参与聚类分析的各节点选择及聚类分析

2.1参与聚类分析的节点的选择

理论上, 全国所有居民都是电商企业的需求方, 但为了实现研究的可操作性, 并使研究的结果具有实用价值, 在物流服务需求点选择时必须抓住主要矛盾, 因此, 我们选择全国人均GDP排名前50名的城市作为电子商务的主要需求方, 因为这些城市的居民收入高、消费水平高、对电子商务的认可度也高, 在全国来说他们具有很强的代表性。

2.2聚类分析

以上述50个城市的经度和纬度作为聚类指标进行聚类分析, 根据拟建立配送中心的个数将上述50个城市聚为5类, 聚类分析结果如表1。

3根据聚类分析结果确定配送中心的选址点

在地理位置的聚类分析中, 类中心的位置是该类中距离各点的距离之和最小的位置, 因此配送中心一般选择在类中心附近;因各配送中心要完成附近区域的配送任务, 因此应选择交通发达、陆运空运方便的地区;因配送中心占地面积大, 应选择地价便宜的区域。根据上述配送中心选址的原则, 结合聚类分析结果, 确定以下六个地点为配送中心选址点:

3.1在第一类中包含西安、西宁、银川、兰州、咸阳、成都六个城市, 该类中的城市主要集中在我国西北地区, 其中西安距离类中心最近, 而且西安经济、交通发达, 适合建立配送中心, 为西北地区客户实现商品配送

3.2第二类包含12个城市, 都集中在我国南部地区, 其中南宁距离类中心最近, 南宁相对于广州、深圳而言劳动力、土地租赁、仓库租赁等价格更低, 而且南宁交通比较发达, 因此将该类中的配送中心建立在南宁, 该配送中心为两广及西南地区客户的提供配送服务。

3.3第三类中包含东北的5个城市, 该类中长春距离类中心最近, 而且经济、交通发达, 所以将东北地区的配送中心建立在长春, 实现为东北地区 (包含大连) 客户的配送任务。

3.4第四类中包含华中和华东地区的部分城市, 城市比较集中, 经济非常发达, 因此在该地区应该建立一个超大型的配送中心, 以满足客户需求。在该类中, 江西南昌和类中心比较接近, 而且土地成本和劳动力比发达的大都市低, 因此, 在江西南昌建立一个超大型配送中心, 为华东和华中地区提供配送业务。

3.5第五类包含14个城市, 主要是整个华北地区及华中地区的部分城市。该类包含北京、天津两个超大型都市, 人口多, 经济发达, 消费能力强, 因此专门建立一个配送中心为华北地区完成配送任务, 而天津距离北京近, 劳动力和土地成本地, 交通非常发达, 所以在天津建立一个配送中心专门为华北地区提供配送业务。另外在郑州建立一个配送中心, 专门为山东和河南地区提供配送服务。

4结论

通过以上分析得出结论, 电商企业适合在西安、南宁、长春、南昌、天津、郑州六个城市建立配送中心, 各配送中心为周边地区的客户提供高效、优质的配送服务。合理的配送中心选址和配送方案节约了运输成本、提高了配送效率, 实现了经济效益和企业声誉的双丰收。

参考文献

[1]邓德胜.论绿色营销与绿色物流之间的关系[J].技术经济与管理研究, 2011 (10) :30-43.

企业物流配送中心选址方法简介 篇5

摘要：众所周知，大型的企业，尤其是物流企业，都拥有自己的配送中心，而物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位，这也直接关系到企业的物流成本。因此配送中心的选址应尽可能地达到预先的目的，使企业的整个物流系统达到了最优化。本文对配送中心选址的相关因素和配送中心选址方法做了简要分析，希望对企业物流如何进行配送中心的选址提供科学的依据。关键词：配送中心选址因素方法综述

一、引言

在中华人民共和国国家标准《物流术语》中，将从事物流活动的场所划分为仓库、配送中心、物流中心、物流园区等。他们可统称为物流设施。【5】

在物流系统中，物流设施是整个物流网络系统的关键节点，这些大型设施的建设与运营需要耗费大量的资源。物流系统的运作中，配送中心的选址决策发挥着重要的影响。因此，科学、合理的配送中心选址可以有效地节约资源、降低物流成本，优化物流网络结构和空间布局，提高物流经济效益和社会效益。

那么，什么是物流配送中心选址呢？

配送中心选址是以提高物流系统的经济效益和社会效益为目标，根据供货状况、需求分布、运输条件、自然环境等因素，用系统工程的方法，对配送中心的地理位置进行决策的过程。配送中心是连接工厂与客户的中间桥梁，其选址方式往往决定着物流的配送距离和配送模式，直接影响配送中心各项活动的成本，同时也关系到配送中心的正常运作和发展，因此，配送中心的选址和布局必须在充分调查分析的基础上综合考虑自身经营的特点、商品特性及交通状况等因素，在详细分析现状及预测的基础上对配送中心进行选址。

配送中心选址属企业战略层的决策问题，对物流系统的合理化具有决定性的意义。配送中心选址合理与否会直接影响到配送系统的服务水平、作业效率和经济效益。

二、影响配送中心选址的因素

1、客户分布

配送中心是为客户服务的，首先要考虑客户分布。对于商业配送中心，其客户主要是超市和零售店，分布在城市内人口较密集的地区，为提高服务水平，同时也考虑其他条件的影响，故配送中心通常设置在城市边缘地区。

准确掌握配送中心现有服务对象的分布情况以及未来一段时间内的发展变化情况，因为顾客分布状况的改变、配送商品数量的改变及顾客对配送服务要求的改变都会对配送中心的2014年中考冲刺综合复习指导北京地区试题广东地区试题江苏地区试题

经营和管理产生影响。

2、供应商分布

配送中心靠近供应商，对货源供给的可靠性高，库存可以减少，但供应商一般离需求地比较远，而且分布也比较分散，配送中心靠近供应商，对降低运输成本是有利的，因为进货的批量大。

3、交通条件

交通条件是影响配送成本和物流效率的重要因素，特别是大宗物资的配送。因此，配送中心地址选择应尽量靠近交通运输枢纽，如高速公路、铁路货运站、港口、空港等，以保证配送服务的及时性、准确性。

物流运输费用包括自货源地运至物流设施所在地以及尔后运至市场的费用；除支付给承运人的费用外，还包括在运输中为货物支付的其他费用。为了减少运费支出，力求有不同运输方式之间的相互竞争。因此，拥有多种运输条件可以降低配送中心的运费支出。

4、土地条件（可得性、土地成本）

配送中心需要占用一定数量的土地，用地必须符合国家的土地政策和城市规划；土地成本也是影响物流成本的重要因素。

5、人力资源因素

配送中心需要不同层次的人员，一般属于劳动密集型作业形态，用人较多，其工资待遇应于当地工作水平相适应，配送中心选址应考虑员工来源和成本。因此，地区劳动力富缺程度、工资水准高低、职业技能强弱等状况，都是配送中心选址时应予以考虑的。因为这些情况关系到招工的难易、工薪开支的大小、技术培训的规模以及劳资间的关系。因此，在其他因素相似的条件下，劳动力资源情况如何，也就成为配送中心选址时必须慎重考虑的问题了。

6、附属设施条件

配送中心周围的服务设施也是考虑的因素之一，如外部信息网络技术条件，水电及通信等辅助设施，北方地区的供暖保温设施等。

7、地区或城市规划

配送中心规划属于地区或城市规划的一部分，必须符合城市规划的要求，包括布局、用地，以及与其他行业规划的协调。

8、自然条件

配送中心需要存放货物，自然环境中的湿度、盐分、降雨量、台风、地震、河川等都会产生风险，也会增大物流成本。

9、国家、地方的激励措施

掌握政府对配送中心建设的法律法规要求，那些地区不允许建设配送中心、那些地区政府有优惠政策等。物流设施的建设特别是配送中心与仓库的建设，能为当地政府开辟税源，所以是受到欢迎的。但是有的地区税种过多、脱赋过重，特别是存货税过重更是一个大问题。有的地区为了吸引物流企业落户，提供了许多优惠条件，诸如建筑材料与物流设备免征进口税等等，但是开业几年以后的税赋是很重要的，必须有长远的考虑，而且还要了解能够从政府部门得到什么样的服务。

有的地区对于那些能够提供就业机会的物流企业甚至还给以补助，比如提供免税仓库和办公用房等。

10、其他因素

要考虑不同类别的配送中心对选址的需要的不同的。如有些配送中心所保管的商品有保温设施、冷冻设施、危险品设施等对选址都有特殊要求。

三、配送中心的选址常用方法

近几年来，选址理论迅速发展，各种各样的选址方法越来越多，特别是计算机的应用，促进了物流系统选址理论发展，对不同方案的可行性分析提供了强有力的工具。目前物流中心选址的方法大致有以下几种：

1、模拟法

模拟法是将四级问题用数学方法和逻辑关系表示出来，然后通过模拟计算及逻辑推理确定最佳选址方案。

该方法的优点是比较简单，缺点是分析者必须提供预定的各种网络组合方案以供分析评价，从中找出最佳组合，因此，决策的效果依赖于分析者预定的组合方案是否接近最佳方案。1.1重心法

重心法是一种简单的模拟方法。该方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体系统，将各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量，将物体系统的重心作为物流网点的最佳设置点，利用求物体系统重心的方法来确定物流网点的位置。【5】

对单一设施选址，重心法是一种有效的选址方法，目前，对重心法的研究也相对比较成熟。但一些专家在对重心法进行研究分析后，也认为重心法选址存在着错误，产生差错的原因是：重心法中，使用的是物理学中的力矩概念，力矩是一个矢量，但物流系统中的运输费用不是矢量，所以，用重心法求出的重心坐标不是最佳的地址。另外，重心法是一种连续的模型，往往求得的解不具有可操作性。重心法将运输费用作为唯一的影响因素，忽略其它的重要因素，并且将运输路线简化为直线，与实际情况差距较大。

2、数学规划方法[6]

数学规划算法包括线性规划、非线性规划、整数规划、混合整数规划和动态规划、网络规划算法等。

在近年的研究中，规划论中常常引入了不确定性的概念，由此进一步产生了模糊规划、随机规划、模糊随机规划、随机模糊规划等等。不确定性规划主要是在规划中的C(价值向量)、A(资源消耗向量)、b(资源约束向量)和决策变量中引入不确定性，从而使得不确定规划更加贴近于实际情况，因此，数学规划法在实际中得到广泛地应用。目前，进一步的研究趋势是各种规划方法和启发式算法的结合，对配送中心的选址进行一个综合的规划与计算。

3、多准则决策方法[6]

对于物流配送中心的选址，常以运输成本和配送中心建设、运作成本的总成本最小化，满足顾客需求和满足社会、环境要求等为准则进行决策。

多准则决策的方法包括多指标决策方法与多属性决策方法两种，比较常用的有层次分析法(AH P)、模糊综合评判、数据包络分析(DEA)、TOPSIS、优序法等等。

多准则决策提供了一套良好的决策方法体系，对于配送中心的选址不管在实务界还是理论方面的研究均有广泛的应用与研究。但是，多准则决策方法基本上都是基于线性的决策思想，在当今复杂多变的环境下，线性的决策思想逐渐地暴露出其固有的局限性，非线性的决策方法是今后进一步的研究的重点和趋势。

4、启发式方法

启发式方法是针对模型的求解而言的，寻求解决问题的一种方法和策略，是建立在经验和判断的基础上，体现人的主观能动作用和创造力，是一种逼近的方法。目前，比较常用的启发式算法有遗传算法、模拟退火算法等。

遗传算法的基本思想是使用模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题，因而也称为模拟进化优化算法。遗传算法主要有三个算子：选择；交叉；变异。通过这三个算子，问题得到了逐步的优化，最终达到满意的优化解。

模拟退火算法的基本思想是由一个初始的解出发，不断重复产生迭代解，逐步判定、舍弃，最终取得满意解的过程。模拟退火算法不但可以往好的方向发展,也可以往差的方向发展,从而使算法跳出局部最优解,达到全局最优解。

启发式方法的基本思想是进行反复判断，实践修正，直到满意为止。这种方法的优点是模型简单，需要进行方案的组合个数少，因而，容易寻求最佳的答案；但其叶具有一定的局限性，这种方法得出的答案很难保证是最优的，一般情况下只能得到满意的近似解。

5、仿真方法

仿真是利用计算机来运行仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特征，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能。

国内外已经不少文献将仿真的方法运用于物流配送中心选址或是一般的设施选址的研究，研究结果相对解析方法更接近于实际的情况。

仿真方法相对解析的方法在实际应用中具有一定的优点，但是，也存在一定的局限性。如仿真需要进行相对比较严格的模型的可信性和有效性的检验。有些仿真系统对初始偏差比较敏感，往往使得仿真结果与实际结果有较大的偏差。同时，仿真对人和机器要求往往比较高，要求设计人员必须具备丰富的经验和较高的分析能力，而相对复杂的仿真系统，对计算机硬件的相应要求是比较高的。【6】

四、结束语

物流配送中心的选址决策对于整个物流系统运作有着重要的影响。因此，只有正确的选择地址，才能最大限度的发挥出配送中心的效用，满足消费者需求，实现最大经济效益和社会效益。本文对现行的配送中心选址方法作了简要的概述，分析了各自的优缺点，但是由于选址问题本身具有的动态性、复杂性、不确定性等特性，故企业物流配送中心选址应根据企业具体情况因地制宜的选择合适的选址方法，以期达到企业成本到的最小化，利益的最大化。参考文献：

【1】杨志.ABC公司物流配送中心选址规划[D].清华大学，2008.12

【2】涂朝连.第三方物流企业为连锁业实施配送的方案研究[D].长安大学，2004.05【3】张敬军.中远物流青岛仓配物流中心可行性研究[D].大连海事大学，2008.10 【4】刘涛.企业物流成本分析[D].山东科技大学，2004.6

【5】刘敬青.物流设施选址研究的评述及展望[J].中国储运杂志，2007.3

【6】李智桦,庄伯超,曾敏刚,钟志伟.物流配送中心选址方法研究综述[J].商业经济，2007.1 【7】王欢连.物流中心选址的若干模型研究[D].中南大学，2005.11

【8】戴禾.物流基础设施体系规划中的若干理论和方法研究[D].同济大学，2003.11 【9】胡树威.物流设施选址的十大要素[J].集装箱化，2000.7

基于配送中心合理选址问题研究 篇6

1 配送中心概述

1.1 配送中心

配送中心是从事货物配备(集货、分工、分货、拣选、配货)和组织对用户的送货,以高水平实现销售或供应的现代流通设施。

除基本的保管、储存、转运、包装、流通加工、配送等基本功能之外还包括:

(1)通过配送中心集合各产品的流通信息,把握厂家的货物情况及时反馈销售信息。

(2)统一批量进货提高了各厂商、批发中心的送货效率,降低配送成本。

(3)降低物流中心的整体运营成本。

(4)减少厂商和客户的仓储面积与库存,商品集中存放在配送中心,降低供应商的库存成本及提高订货的响应速度。

1.2 选址的重要性

配送中心选址是指在一个具有若干供应商及若干需求点的经济区域内选一个地址设置配送中心的规划过程。较佳的配送中心选址方案是使商品通过配送中心的汇集、中转、分发、直至输送到需求点的全过程的效益最好。配送中心拥有众多建筑物、构筑物以及固定机械设备,一旦建成便很难改变,如果选址不当将付出长远的代价。因而,配送中心的选址是配送中心规划中的重中之重。

2 配送中心的选址方法

配送中心的选址是指物流网络系统中的一些关键节点,如仓储、销售、配送等集散网点设施的数量地理定位规模的确定。配送中心选址的问题可以分为单一设施选址方法和多设施的选址方法。

2.1 单一设施选址方法

单一设施选址的一个常用模型是重心法(或称精确重心法、网格法)。

重心法是一种布置单个设施的方法,这种方法主要考虑的是现有设施之间的距离和需要运输的运输量两个因素。它通常适用于配送中心等中间设施选址的需求。最简单的情况下,重心法假设运入和运出成本是相等的,该方法未考虑到在不满载的情况下特殊运输费用的增加。

重心法首先要求在坐标系中标出各个地点的位置,以确定各点之间的相对距离。坐标系可以随便建立。在国际选址中,经常采用经度和纬度建立坐标。然后,根据各点在坐标系中的横纵坐标值求出运输成本最低的位置坐标X和Y,重心法的公式是:

公式中,Cx——重心的x坐标,Cy——重心的y坐标,Njx——第j个地点的x坐标,Njy——第j个地点的y坐标,Vj——运到第j个地点或从第j个地点运出的货物量。

最后,选择求出的重心点坐标值对应的地点作为要布置选址的地点。因选址因素只包括运输费率和该点的货物运输量,所以重心法是相对简单的选址方法。

单设施选址模型的优点是有助于寻找选址问题的最优解,且能够充分真实地体现实际问题,因而,问题的解决对管理层是有实际意义的。单设施模型的缺点则不是那么明显,但是,这并不能意味着模型没有使用价值。重要的是选址模型的结果对失实问题的敏感度是否强烈。

单设施选址模型简化的假设条件:

假设需求量集中于一点,市场的重心是需求的聚集地。而实际上需求来自分散的广阔区域之间各个消费点。因此得出的运输成本是到需求聚集地而并非到单个的消费点。

假设总运输成本的运价随运距变化成比例增加。然而,大多数运价是由不随着运距变化的固定部分和随运距变化的可变部分组成。

假设各网点之间的路线为直线。实际上这样的情况很少,因为运输总是在一定的公路网络,在既有的铁路系统中或在直线环绕城市街道网络内进行的。

单设施选址模型一般根据可变成本来进行选址。然而,模型没有区分在不同地点建设仓库所需的资本成本,以及与在不同地点经营有关的其他成本(如劳动力成本、库存维持成本、公共事业费用)之间的差别。

2.2 多设施选址方法

多设施配送中心选址方法更具现实意义,也更为复杂。它需要解决的问题是设置多少个配送中心、每个配送中心的容量大小、配送中心的位置、每个配送中心的服务对象、每个配送中心的产品供应源、每种产品的库存配置以及运输等。

多设施选址的方法对大多数企业更为重要,常用的此类方法包括优化法、模拟法和启发法。根据配送中心选址方法,在所取定的选址地点进行建设时必须研究并判断选址的障碍条件,特别是与地理、地形、环境、交通、劳动等有关的条件,分析该地址是否适合配送中心的作业要求,并调查预测将来业务量增大后选址地能否满足扩建的需要,该选址是否使用并做好解决障碍条件的准备工作,然后根据配送中心选址程序进行选址工作。

3 结束语

经济全球化的趋势加强,促使世界经济格局的变化,也对全球物流业的发展产生了重大的影响。配送中心的选址不再仅限于自然、经营、基础设施等影响因素的局限,它也受到经济全球化的影响,配送中心的选址更趋于港口化、中间环节减少化、靠近包裹快递企业、整合配送化和配送直接化等新趋势。配送中心是现代资源整合的场所,是物品流通的关键部门。配送中心的选址就是为了实现企业的战略目标,通过提高流程价值和顾客服务水平而实现竞争优势的统一、综合和集成的计划过程,通过对物流服务未来需求的预测,提高顾客的满意度。

摘要：物流配送中心选址是否合理,对物流中心的功能发挥与整体的经营效益会带来很大的影响。在从配送中心整体规划设计的基础上,对配送中心的选址问题进行深入的研究。首先阐述配送中心的作用及重要性引出配送中心合理选址的关键;其次从配送中心选址的方法着手进一步分析选址要求;最后根据当今经济的发展阐述配送中心选址的发展趋势。

关键词：配送中心,选址,影响因素

参考文献

[1]王焰.配送中心规划与管理[M].湖南:湖南人民出版社,2006.

[2]钱芝网.配送管理实务[M].北京:中国时代经济出版社,2007.

[3]江少文.配送中心运营实务与管理[M].上海:同济大学出版社,2008.

[4]洪家祥,罗凤兰,胡春.仓储与配送[M].南昌:江西高校出版社,2007.

基于竞争的配送中心选址研究 篇7

1 竞争性配送中心选址的随机分配模型

我们以新建配送中心为例,关于竞争配送中心选址的随机分配模型都是平面上的连续选址,模型主要基于Huff的引力模型和Drezner的市场份额最大化为目标的模型,他们的研究中新建配送中心的市场份额表示成选择该配送中心的顾客根据配送中心的吸引力分配到这个配送中心的购买力或者需求量。

根据Huff[2]引力模型,对于某个新建配送中心,其市场份额的大小可以表示成与该配送中心的吸引力成正比,与该新建配送中心与需求点之间的距离成反比的函数:

其中F x,βyβ表示新建配送中心的市场份额;vi表示需求点的需求量;A xββ表示新建配送中心的吸引力;Ajxββ表示已存在配送中心的吸引力;di表示新建配送中心与需求点的距离;dij表示已存在配送中心到需求点的距离;β是要确定的指数。通过目标函数最大化,求的相应的新建配送中心的位置点。

Drezner[3]等学者拓展了Huff引力模型,引入了需求点选择包括新建配送中心在内的各个配送中心的概率,即每个需求点都会以一定的概率选择这个新建配送中心,概率的大小与配送中心的距需求点之间的距离,以及配送中心的对需求点的吸引力等有关。选址目标依然是新建配送中心对所有的需求点的需求量之和最大。模型如下:

其中F x,,y,表示新建配送中心的市场份额;pix,,y,是新建配送中心分担需求点i需求量的比例。目标函数依然是新建配送中心获取最大的市场份额。

2 竞争配送中心选址模型的建立

(1)模型描述

以随机分配模型为基础建立基于竞争的配送中心选址模型。假设在某选址区域D内,已存在多个配送中心,新建一个配送中心,采用新建配送中心利润最大原则进行。定义以下符号或者变量:a,i,bi,∈D,i=1,2,3,…,n,表示n个需求点的位置坐标;vi表示第i个需求点的需求量;x,j,yj,∈D,j=1,2,3,…,n,表示已有的m个配送中心的位置坐标;x,,y,表示拟建配送中心的位置坐标;w表示配送单位需求量的利润;di表示新建配送中心到需求点i的距离;dij表示从已有配送中心j到需求点i的距离;pi x,,y,表示新建配送中心分担需求点i需求量的比例。

则建立如下的数学模型:

要求解该模型,先要确定新建配送中心从各个需求点获得需求量的比例函数pix,,y,。

(2)新建配送中心分担需求点i需求量的比例pix,,y,

假设选址区域中只有一个配送中心j,有n个需求点,由于配送中心对于需求点的吸引力取决配送中心的效用值,因此我们构造如下函数pix,,y,,表示新建配送中心获得第i个需求点的需求量的比例:

加入曲线调节调节系数r,将上述公式化简为:

当Uij-Ui=0时表示新建配送中心与已有配送中心j对于需求点的效应一样,此时需求点选择新建配送中心的概率为0.5;当Uij-Ui>0表示已有配送中心j对于需求点的效用大于新建配送中心对于需求点的效用,新建配送中心获得需求点i的少部分需求量;当Uij-Ui<0时表示新建配送中心对需求点的效用大于已有配送中心对于需求点的效用,新建配送中心获得需求点i的大部分需求量。

(3)考虑距离的新建配送中心分担需求点i需求量的比例pix,,y,

当不考虑其他因素对于配送中心效用的影响时,仅仅考虑距离时公式化简成形式如下:

其中:

为了更符合现实情况,加入一个距离的调节系数λλ,>0,,上式变为:

假设选址区域中只有一个竞争配送中心。该目标函数表明,当新建配送中心与已有配送中心j相比距需求点i较近时,即dij>di,函数表明该需求点的大部分需求量将从新增配送中心处得到满足;当新建配送中心与已有配送中心j相比距需求点i较远时,即di>dij,说明该需求点的需求量从已有配送中心j处得到满足;当新建配送中心与已有配送中心j距需求点i的距离相等时,即dij=di,该需求点的需求量平均分给新建配送中心和已有配送中心j。

当选址区域中存在多个竞争的配送中心时,由以上关于新建配送中心分担需求点i需求量的比例的描述,我们建立基于竞争的配送中心选址模型,目标函数如下:

目标函数为新建的配送中心的利润最大。

对于上述无约束的非线性规划模型,可采用迭代算法或者近似搜索算法进行求解,本文将采用一般解非线性规划的方法精确求解,利用Lingo软件编程对模型求解。

3 实例分析

假设在某区域内有8个需求点,各个需求点的位置坐标及需求量分别见表1;选址区域内已有两个配送中心,配送中心的坐标分别为4,,4,和6,,5,;w=1,λ=0.5。现欲在该区域内选择一个位置建立配送中心,问应该如何选择配送中心的位置才能使总收益达到最大?

假设新建配送中心的位置在x,,y,处,模型为:

该模型可以利用Lingo软件编程直接求解,经过运算得到模型的最优选址位置在,6.52,6.27,点,在该处建立配送中心可以获得最大利润156.67。

4 结论

本文在随机分配模型的基础上,研究了在选址区域内已有多个物流配送中心相互竞争的情况下,新增单个配送中心的优化选址模型,确保新增配送中心获得最大的利润。其中,模型假设选址区域内的任何点都可以作为选址点,也就是连续选址模型,但实际问题中可能碰到有些点不能选址,从而要做出适当调整,受篇幅所限,不再在此赘述。

参考文献

[1]翁心刚.物流管理基础[M].北京:中国物资出版社,2009:117.

[2]Huff D L.Defining and Estimating a trading area[J].Journal of Marking,1964(28):34-38.

基于配送中心优化选址问题的研究 篇8

配送中心是集物流、信息流和资金流为一体的流通节点,故进行科学合理的配送中心选址是非常重要的,是构建一个成功物流系统的关键环节。较佳的配送中心选址方案是使商品通过配送中心的汇集、中转、分发,直输至需求点的全过程的效益最好。本文对配送中心选址优化问题进行深入研究,建立配送中心建造总成本最低的数学模型,并结合层次分析法进行定性与定量的综合分析。

2 配送中心选址概述

2.1 配送中心含义及功能

配送中心是接受并处理末端用户的订货信息,对上游运来的多品种货物进行分拣,根据用户订货要求进行拣选、加工、组配等作业,以令人满意的服务水平进行配送的设施。其在整个物流发挥着重要的功能,主要体现在储存、分拣、集散、加工和衔接等功能。

2.2 配送中心选址的重要性

在物流系统中,配送中心居于重要的枢纽地位。配送中心选址,是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内,选一个或者多个地址设置配送中心的规划过程。较佳的物流配送中心选址方案可以更加有效地节约费用,促进生产和消费的协调与配合,保证物流系统的平衡发展。因此,物流配送中心的合理选址就显得十分重要。

配送中心选址合理与否会直接影响到配送中心各项活动的成本、作业效率、服务水平和经济效益。配送中心拥有众多建筑物,构筑物以及固定机械设备,一旦建成很难搬迁,如果选址不当,将付出长远代价。因此,配送中心选址与布局必须在充分调查分析的基础上综合自身经营的特点、交通状况等因素,在详细分析现状及预测的基础上进行配送中心选址。

3 配送中心选址的理论原则

配送中心科学合理选址的目标是为了提高服务质量,结合配送中心的职能,其选址的原则应从经济效益和社会效益两方面来考虑,总体来说主要应考虑以下几个原则:

(1)用户满意度原则。物流业作为服务行业,用户至上是企业是很多企业的经营理念,只有顾客满意企业才能取得更高的经济效益。

(2)费用最小原则。配送中心提高经济效益的一个最重要的途径就是降低成本,例如配送中心所在区域拥有良好的交通条件,则可以有效的减少运距,选择最合理的配送方案,从而大幅度的降低成本。

(3)动态性原则。与配送中心经营相关的很多因素包括包括用户,商品价格种类、城市规划等都是动态的,所以在选址时应以发展的眼光来决策并保留一定的弹性发展空间,以便适应环境的变化。

(4)战略性原则。配送中心的选址一旦确定,日后就很难改动,所以应具备战略眼光,既要考虑全局也要考虑长远。

4 目前配送中心主要的选址方法

国内外对配送中心的选址问题研究已经有比较长的历史,在理论和实践上已经取得了很大成就,逐步建立了一些比较典型的方法与模型,主要包括以下几个常用的方法:

(1)解析法。该方法是把选址抽象为一种数学表达式,通过求解纯数学模型来找到最优方案,其中最典型的就是重心法,重心法最适用于单一配送中心的选址,灵活性大,模型简单,但自由度大,其计算过程复杂往往有其悖于现实的地理条件。

(2)运筹学方法。主要运用数学方法研究各种系统的优化途径和方案,在特定约束条件下,从可行方案中挑选最佳方案。其主要适用复杂多个配送中心的选址,主要包括线性、整数规划等。

(3)智能启发式方法。该方法不是精确式算法,而是一种逐次逼近最优解的方法,其结果不能保证最优,但处理得当与最优解非常接近且计算简单、求解速度快。

(4)仿真法。选址问题中,仿真可根据动态模型描述多方面影响因素,并通过模型重现某一系统活动,相对于解析法能更全面的反映系统的实际特征,具有较强的使用价值,可用来求解大型无法手算的问题。

(5)多准则决策法。虽然很多学者认为这是一种定性和定量有机结合的量化决策方法[1],但本质上属于定性研究。该方法能将较多因素全面考虑在内,并可有效结合决策者的经验、偏好、意愿等来进行方案评价,但决策结果往往常受到专家知识结构、经验等因素影响,造成评价有偏差,不够准确。

5 配送中心选址优化方法的提出

配送中心的选址由于影响因素的复杂性及实际情况的动态多变,对其一直没有一个最好的解决方法。笔者从定性和定量相结合角度出发,提出一些观点与看法。

5.1 建立配送中心总成本最小模型

作为赢利性企业,配送中心应首要考虑经济因素,以往配送中心很少考虑固定建造费用和其容量限制问题,从经济角度看配送中心的选址属于最小费用问题,为使得成本最小化,即要找出固定建造成本、运输费用和流通管理成本总和最小的方案,故建立目标函数:

配送中心的总成本表达式为:

其中U为总成本,l为工厂的个数,m为配送预计建造的个数,n为需求点的个数,aki为工厂K到配送中心I的单位运输费率,Xki为工厂K到配送i的运输量,bij为配送中心I到需求点j的单位运输费率,Yij为配送中心I到需求点j的运输量,gi为经营配送中心i的单位管理成本,Ci为被选中配送中心的建造成本。

表示从工厂发往配送中心的产品总量不超过它的供货能力,其中Ak表示工厂k的最大供货量。

——表示工厂的供货量不能超过配送中心的最大容量,其中Mi表示配送中心i的最大容量。

——表示配送中心的供货量不能超过自身最大的容量,其中Rj表示需求点j的需求量。

通过对以上模型的求解,并利用上述提到的一些合理可行的算法可选择出几个目标成本最低的可行的经济性较优的配送中心选址方案,然后结合其它影响因素,利用层次分析法对这些方案进行综合评价,最终求的最优结果。

5.2 利用层次分析法综合评价方案

以上提出的总成本函数求解以总费用最小为目标,但关系到配送中心选址合理性的因素考虑经济性因素,还包括环境性因素(如包括地理位置、交通条件、可持续发展性等)和服务性因素(如配送的中转效率、自动化程度、人力素质等)[2,3]。因此,合理的配送中心地址应当对这些因素进行综合考虑。

层次分析法(AHP)是美国著名运筹学家T.L.Satty提出的一种定性定量相结合,系统化、层次化分析问题的多准则决策方法,是用来弥补数学模型上的不足。

立足于物流企业的前景发展,影响经营配送中心系统的因素主要有三方面:(如下表1):(1)经济性因素,这一因素已经由上述模型进行了择优处理,不需要再进行择优处理和具体评价;(2)环境性因素,包含地理位置、交通便利性等;(3)服务性因素,包括配送效率、通信辅助设施等。

在1、2级的评价指标体系中,每一层次都包括若干组成要素,根据城市可持续发展原则及专家意见,对每一层次的若干要素进行两两比较,确定各指标对企业选址决策的重要性即它们所占的权重,并得出指标体系的两两比较判断矩阵。然后计算出各因素的相对权重并进行一致性检验及误差分析[4],从而选择更合适的地址[5]。

不能否认,配送中心选址也存在一些缺陷,如在建立比较判断矩阵时只考虑单个指标比较,而未考虑指标间的联系[6],但层次分析法能将配送中心选址决策过程中的许多定性因素通过构造比较判断矩阵加以量化,能够较全面规划方案中的各个方面,使复杂的决策问题得以简化与清晰。

6 结束语

配送中心选址涉及到很多方面的因素,是一个复杂的系统工程,关系到整个物流系统的良好运作。因此在发展物流业时要对配送中心选址的重要性有足够的认识和理解,本文从理论原则角度出发,提出了配送中心在选址上的一些优化方法,说明了该方法在解决配送中心选址问题上的适用性和应用价值,从而能为物流决策者科学合理的选址提供一些参考。

参考文献

[1]傅新平.层次分析法在物流中心选址中的应用[J].世界海运,2002,25,(4):23-25.

[2]任春玉,王晓博.基于遗传算法和模糊综合评价法物流配送中心选址研究[J].物流科技,2006,29,(10):78-81.

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[4]陆华,杨家其.模糊排序及启发式算法在物流中心选址中的应用[J].武汉理工大学学报,2002,26,(3):389-392.

[5]王长琼.物流系统工程[M].北京:中国物资出版社,2004.

配送中心选址评价指标体系研究 篇9

配送中心 (Distribution Center) 是指从事配送业务具有完善的信息网络的场所或组织, 应基本符合下列要求: (1) 主要为特定的用户服务; (2) 配送功能健全; (3) 辐射范围小; (4) 多品种、小批量、多批次、短周期; (5) 主要为末端客户提供配送服务。[1]配送中心是经济发展与社会进步的必然产物, 糅合了物流的仓储、运输、包装、装卸搬运、流通加工等多种功能, 在现代物流中发挥着重要的枢纽作用, 在现代经济中发挥着越来越重要的作用。

配送中心的选址不仅对企业发展具有战略性影响, 而且通常配送中心规模较大, 地处要道, 其建设和经营会影响到周边地区, 甚至关系到整个社会物流系统的合理化。因此, 配送中心选址是否合理不仅对于企业的发展具有非常重要的作用, 而且对于社会物流的发展具有重要的影响。

1 配送中心选址评价

配送中心选址要考虑的因素很多, 在实际调研和深入分析的基础上, 本文认为配送中心选址主要有自然环境因素、经济因素、投资环境等因素, 具体如下:

1.1 自然环境因素

(1) 地质条件。配送中心需要堆积存放大量货物, 地面要有一定的承压能力, 否则, 容易造成沉陷、翻浆等严重后果; (2) 气象条件。主要考虑温度、风力、降水量、无霜期、冻土深度、年平均蒸发量等因素; (3) 水文条件。配送中心一般应远离容易泛滥的河川流域与上溢地下水的区域; (4) 地形条件。配送中心首选地形应是完全平坦的, 次之可选择稍有坡度或起伏的地方, 山区陡坡则应该完全避开, 同时, 场地有无发展余地也是考虑的因素。

自然环境因素的权重系数通常是0.1~0.3。

1.2 经济因素

(1) 建设或租赁费用。如果考虑自建配送中心, 配送中心选址应重点考虑相关建设费用, 否则, 则主要考虑租赁运营场地产生的费用; (2) 运输费用。应优先选择靠近产品需求地或者产品供应地的位置, 便于缩短运距、降低运费; (3) 运营成本。配送中心选址应考虑人工、水、电、热、燃气等运营产生的相关费用; (4) 产品特性。配送中心应很好地适应产品特性, 如产品易变质的应考虑尽量接近消费者; (5) 服务水平。配送中心选址应能够保证向客户提供快速满意的服务。

经济因素的权重系数一般是0.3~0.5。

1.3 投资环境因素

(1) 交通条件。配送中心应当具备良好的交通条件, 最好依据港口、车站、机场、交通主干道入口处等交通枢纽布局, 优先考虑能够衔接多种不同的运输方式, 方便货物的进出的位置; (2) 公共设施状况。配送中心选址应考虑周边道路、通信等公共设施是否齐备, 有无充足的电、水、热、燃气的能力, 以及周围是否配套污水、固体废弃物等处理设施; (3) 经营环境。主要考虑有无当地政府给予的优惠政策以及能否容易招聘到高素质的员工等因素。

投资环境因素的权重系数一般是0.2~0.4。

1.4 其他因素

其他因素主要包括国土资源利用、环境保护要求及周边状况等因素, 配送中心应当尽可能节约用地、充分利用国土资源, 重视自然环境与人文环境的保护, 尽可能降低对居民生活的干扰, 同时, 配送中心应尽量远离易散发火种的工厂及居民住宅区附近。

其他因素的权重系数要视具体情况而定, 一般在0.1~0.2之间。

综上分析, 本文构建了如图1所示配送中心选址评价指标体系。针对候选的配送中心选址方案, 可以通过测算各项子指标然后加权求和, 得分最高者即为最佳方案。此外, 受制于企业经营的内外部条件, 配送中心的选址往往很难达到最优, 这种情况下, 可以根据节约成本的原则, 考虑从现有的配送中心或从适合建设配送中心的地点进行选择, 尽量做到最好。

2 算例

某企业是一家快消品批发企业, 主要为省内各县、市代理商提供快消品的配送服务。随着经营产品品种和客户规模的不断增多, 原有的配送中心从规模上已经不能满足企业发展的需要, 而且随着企业供应商的增多, 继续在原有的配送中心进行运营已经无法保持物流系统最优, 因此, 企业考虑重新对配送中心进行选址。经过实地考察, 最终确定了3个可供选择的配送中心选址方案A、B、C, 具体位置如图2所示。

为了选择合适的配送中心, 建立如图3所示指标体系。

通过专家打分方法, 对A、B、C三个方案的各个子指标进行打分, 加权后A方案自然环境因素、经济因素、投资环境因素和其他因素四个指标的得分分别为 (70, 65, 80, 90) , B方案四个指标的得分分别为 (73, 90, 75, 80) , C方案四个指标的得分分别为 (70, 63, 82, 71) 。

对A、B、C三个方案得分加权, A方案最终得分:73.5, B方案最终得分:83.3, C方案最终得分:69.1。所以最终选择B方案。

3 结论

配送中心选址是一个涉及很多复杂因素的复杂问题。选择配送中心地址必须系统地分析影响配送中心选址的因素, 采用科学合理的办法做出准确的决策。本文在系统分析影响配送中心选址主要因素的基础上, 从自然环境因素、经济因素、投资环境因素和其他因素四个方面, 构建了配送中心选址评价指标体系, 并应用于快消品企业的配送中心选址问题。本文构建的配送中心选址评价指标体系, 对于选择合理的配送中心地址、有效降低物流系统运营费用、促进企业更好的为客户服务、保证企业的高效和平衡发展具有重要意义。

摘要：配送中心选址要考虑的因素很多, 本文在实际调研和深入分析的基础上, 提出了包含自然环境因素、经济因素、投资环境等因素的配送中心选址指标体系, 并对某快消品批发企业配送中心企业选址进行了验证。

关键词：评价指标体系,配送中心选址,物流

参考文献

[1]GB/T-18354-2006, 中华人民共和国国家标准—物流术语[S].

[2]吴巧云, 王家全, 王耀军, 汪正西.供应链环境下配送中心选址问题研究[J].物流与采购研究, 2009 (23) :101-102.

[3]刘鑫.基于库存策略的随机物流中心选址问题优化研究[D].北京:北京交通大学, 2007:8-13.

城市配送中心选址研究 篇10

关键词：CPLEX,混合整数规划,配送中心,选址,模型

0 引言

混合整数规划模型是一种经常被用来解决物流网络系统中大型、复杂选址问题的方法。其的主要优点是它能够把固定成本以最优的方式考虑进去, 它是商业选址模型中最受欢迎的方法。一般用混合整数规划来描述选址模型, 目标是使各种成本费用的总和最小, 而用整数变量表示各种选择, 用连续变量表示工厂的生产能力、各种资源的分配等, 用约束表示物流平衡关系和供需关系等。

在以往关于混合整数规划的选址模型已经有了一些研究。[1]中是一个只有配送中心和顾客的两级供应模型, 因此可以归属于一个单源供应模型, 目标函数是总成本最小, 这里的总成本考虑了配送中心的固定投资成本和运输费用, 其中认为运输费用是一个与运输量呈线性的函数。[2]中是也是一个只有配送中心和顾客两级的单源供应的模型, 它与[1]中的不同之处在于它考虑了不同商品种类的配置成本。[3][4]这两篇文中都是一个包括工厂、配送中心和顾客三级的多源供应模型, 其目标函数是总成本最小, 这的总成本考虑了从工厂到配送中心的运输费用、配送中心到顾客的配送费用、仓储管理费用和固定设施的投资费用, 其中两项运输费用都认为是一个与运输量呈线性的函数。[5]中也是一个多源供应模型, 它在上述模型的基础上考虑了工厂直供这一情况及相应的运输费用。

目前在包括以上的单源和多源供应的模型中, 在考虑运输成本时只考虑了单位产品的运输费用, 都没有考虑到工厂到配送中心和配送中心到客户路线开启的固定成本投入, 即一条线路上不管运多运少其单位价格都一样, 这显然是不合理的。因此本文希望在原有模型的基础上考虑线路开启的固定成本投入, 建立新的模型, 并且在IBM ILOG CPLEX上进行实例求解。

1 物流配送中心的选址模型

1.1 模型问题描述

假设有m个备选的配送中心, 可以从L个工厂中进货, 同时又必须给n个顾客提供配送服务, 其配送网络如图1所示。工厂和客户的数量和位置是固定的, 要从备选的配送中心中选出建设的配送中心 (个数没有要求) , 问如何进行选址及运输使总成本最小?

1.2 假设条件

为了建模的方便, 做出如下的假设: (1) 工厂到备选配送中心的、备选配送中心到顾客两段的运输费用是有固定成本和可变成本组成; (2) 工厂到备选配送中心的、备选配送中心到顾客的线路开启的固定成本已知; (3) 单个周期的供应和配送次数只有一次; (4) 工厂能力已知; (5) 备选配送中心的容量已知; (6) 本文不对配送中心的数量设限, 只要全面考虑到成本就没必要进行数量限制; (7) 配送中心的固定费用、单位管理费用已知; (8) 配送的商品是只有一种; (9) 工厂到配送中心和配送中心到顾客的配送周期一致。

1.3 新模型建立

1.3.1 已知参数定义

l表示:工厂数目;

m表示:备选配送中心数目;

n表示:顾客数目;fi表示:配送中心的固定投资费用;b表示:设定的周期数;

ai表示:配送中心的容量;

gi表示:配送中心单位产品单个周期的管理费用;

cki表示:单位产品单个周期从工厂k到备选配送中心i的运输费用;

hij表示:单位产品单个周期从配送中心i到顾客j的配送费用;

vki表示:单个周期内开启运输路线从工厂k到备选配送中心i的固定费用;

uij表示:单个周期内开启运输路线从备选配送中心i到顾客j的固定费用;

pk表示:单周期内工厂k的生产能力。

1.3.2 决策变量的定义

wki表示:工厂k到备选配送中心i一次的运输量;xij表示:备选配送中心i到顾客j一次的运输量;

yki表示:开启运输路线从工厂k到备选配送中心i与否, yki=0表示不开启, yki=1表示开启。

qij表示:开启运输路线从备选配送中心i到顾客j与否, qij=0表示不开启, qij=1表示开启。

zi表示:备选配送中心i被选择与否, i=0表示不选择, i=1表示选择。

1.3.3 目标函数的定义

这表示一定时间内的成本最小的目标函数。

1.3.4 约束条件的定义

(2) 表示工厂的能力限制, (3) 表示配送中心的进出货量应该平衡, (4) 表示每个顾客的需求都能够得到满足, (5) 表示每个配送中心的通过量不能超过其容量限制, (6) 表示工厂到配送中心每条线路的运输量不能超过工厂的能力, (7) 表示配送中心到顾客每条线路的运输量不能超过配送中心的能力, (8) ~ (12) 为变量的约束。

1.3.5 模型的一些说明

(1) 以往的混合整数规划的选址模型中的周期性都不是很强, 因此本文强调了周期性这一概念。这里的周期性即是配送中心向工厂采购和配送中心给顾客配送一次的时间, 并且为了建模和计算方便本文假定了这两个周期是一致的。 (2) 目标函数以一个较长的时间来评价, 因为考虑到前期的固定成本投入很大, 而一个周期的运输和管理成本较小, 如果不考虑长期的话运输成本和管理成本对于目标函数的影响就很小, 这样考虑运输费用和管理费用就显得没有必要。 (3) 本文没有对备选配送中心的数目进行一个限制, 只要在一个较长的时间内的总成本是最小的就行。 (4) 本文认为的一条线路上的运输成本是由线路开启的成本和变动运输费用两部分组成。其中的固定成本主要是指一条线路上的人员工资成本、燃油费等, 而变动成本是与运输量有关的运输费用。

2 物流配送中心的选址算例及用CPLEX求解

2.1 实例问题描述

某家电制造企业, 生产一种产品, 设有5个工厂, 4个备选配送中心, 10个顾客, 假设配送中心的采购和配送都是一周进行完一次, 各工厂的每周的生产能力已知, 如下表1, 单位产品从工厂到配送中心的运价表如表2, 单个周期内开设工厂到配送中心的固定费用如表3, 备选配送中心的固定投资费用、容量及单位管理费用如表4, 单位产品从配送中心到顾客的运价表如表5, 单个周期内开设配送中心到顾客的固定费用如表6。

(单位:台)

(单位:元/ (台*周) )

(单位:元/周)

(单位:元/ (台*周) )

(单位:元/周)

以3年为限, 问如何选址及配送使得3年的总成本最小?

2.2 用IBM ILOG CPLEX进行求解

CPLEX是IBM公司中的一个优化引擎。该优化引擎用来求解线性规划、二次规划、带约束的二次规划、二阶锥规划这四类基本问题, 以及相应的混合整数规划问题。CPLEX具有 (1) 能解决一些非常困难的行业问题; (2) 求解速度非常快; (3) 有时还提供超线性加速功能的优势。

将上述问题在IBM ILOG CPLEX中进行建模和求解后得到的结果是:选择3号和4号备选配送中心作为物流配送中心选址, 选择工厂1, 2, 5作为供应商, 并且3号配送中心由工厂2和工厂5供货和给顾客1, 3, 5, 6, 7, 10配送, 4号配送中心由工厂1供货和给顾客2, 4, 8, 9配送。3年内最小的成本为938427.2元, 求解用时3.36秒。

3 结语

IBM ILOG CPLEX是一个功能强大的优化软件, 混合整数规划是包含离散的整数变量和连续变量。在实际的配送中心选址问题中往往是符合这种既含有连续型变量又含有离散型变量条件的, 加之实际中选址的复杂性, 用普通计算方法既难求解又不高效。因此运用混合整数规划的方法构建同时拥有连续型变量和离散型变量的选址问题模型, 并且用IBM ILOG CPLEX进行求解, 这是一种很不错的方法, 值得在选址问题中进行推广使用。另外在选址问题建模中应当考虑各线路开启时的固定成本投入, 使更加符合实际情况, 从而得出更好的结果。

参考文献

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