物流配送中心选址的多目标优化模型

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1、万方数据第39卷第2期2009年3月东南大学学报(自然科学版)JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)V01.39NO.2Mar.2009物流配送中心选址的多目标优化模型汤希峰毛海军李旭宏(东南大学交通学院,南京210096)摘要:针对传统选址模型片面追求物流成本最小化而忽视物流服务水平的情况,将可靠性作为物流服务水平的一种测度,提出了配送中心系统可靠度的计算方法,建立了以物流成本最小化和物流服务可靠度最大化为目标的配送中心选址多目标优化模型.采用主要目标法将建立的多目标优化模型转化为

2、单目标优化模型,并运用贪婪取走启发武算法对转化后的模型进行求解.算例结果表明,模型的非劣解充分反映了物流成本与物流服务可靠度之间的悖反关系,同时包含了传统的以物流成本最小化为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加全面的决策依据.关键词:配送中心;选址模型;物流成本;服务水平;可靠度中图分类号:F252文献标志码:A文章编号:1001—0505(2009)02-0404-04Multi-objectiveoptimizationmodeloflocations110rdistributioncentersTangXifengMaoHai

3、junLiXuhong(SchoolofTransportation,SoutheastUniversity,Nanjing210096.China)Abstract:AccordingtothefaCtthatconventionallocationmodelsonlylaidemphasisonlogisticscostandignoredlogisticsserviceleveI.acomputationmethodofreliabilityofdistributioncenterssystemiSproposedandamulti—obj

4、ectiveoptimizationmodelof10cationsfordistributioncentersiSpresentedbyalsoconsideringreliabilityasameasureoflogisticsservicelevel,insteadofonlytakinglogisticsCOStintoaccount.Aftertransformingmulti—objectiveoptimizationmodelintosingle·objec—tiveoptimizationmodelwithprimaryobjec

5、tmethod,greedydroppingheuristicalgorithmisintro—ducedforthemodel.Computationresultsshowthatthenon—inferiorsolutionsobtainedreflecttrade—offrelationshipbetweenlogisticscostanditSservice1evel.includetheoptimalsolutionofconven—tionallocationmodelwhichonlyseeksforminimizationlogi

6、sticscost.Thusthismodeloffersamorecomprehensivedecision—makingsupporttolocationsfordistributioncenters.Keywords:distributioncenter;locationmodel;logisticscost;servicelevel;reliability配送中心是物流网络的一种重要节点,它几乎包含了所有的物流基本作业环节,是物流活动的最集中体现;同时它又直接面向客户,是物流服务性的最直接体现.因此,配送中心选址一直是物流网络构建的重要研

7、究内容,许多学者对这一问题开展了研究,建立了一系列选址模型及其算法¨⋯.这些模型可以分为定性选址模型、定量选址模型以及定性、定量相结合的选址模型,其中定量选址模型又可以分成确定型选址模型和不确定型选址模型两类.然而,这些选址模型都单纯地从成本角度出发,片面追求物流成本的最小化,忽视了配送中心选址对于物流服务水平的影响.虽然目前各国学术界对物流的定义尚不一致,但都具有相同的内容本质,即用最小的物流成本为客户提供最优的物流服务.因此,为弥补传统选址模型的不足,本文将可靠性作为物流服务水平的一种测度,探讨了配送中心系统可靠度的计算方法,并在此基础上以物

8、流成本最小化和服务可靠度最大化为目标对配送中心选收稿日期:2008-08-27.作者简介:汤希峰(1980一).男,博l二生;李旭宏(联

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