数学建模--物流配送中心选址模型

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1、标准实用物流配送中心选址模型姓名:学号:班级:摘要:在现代物流网络中,配送中心不仅执行一般的物流职能,而且越来越多地执行指挥调度、信息处理、作业优化等神经中枢的职能,是整个物流网络的灵魂所在。因此,发展现代化配送中心是现代物流业的发展方向。文章首先使用重心法计算出较为合适的备选地,再考虑到各项配送中心选址的固定成本和可变成本,从而使配送中心选址更加优化和符合实际。关键词:物流选址;选址;重心法;优化模型;1.背景介绍1.1研究主题如下表中,有四个零售点的坐标和物资需求量,计算并确定物流节点的位置。零售点物资需求量wj(吨)运输

2、费率rj坐标xjyj1252223511332.55108415491.2前人研究进展1.2.1国内外的研究现状:文案大全标准实用国外对物流配送选址问题的研究已有60余年的历史,对各种类型物流配送中心的选址问题在理论和实践方面都取得了令人注目的成就,形成了多种可行的模型和方法。归纳起来,这些配送中心选址方法可分为三类:(1)应用连续型模型选择地点;(2)应用离散型模型选择地点;(3)应用德尔菲(Delphi)专家咨询法选择地点。第一类是以重心法为代表,认为物流中心的地点可以在平面取任意点,物流配送中心设置在重心点时,货物运送到

3、个需求点的距离将最短。这种方法通常只是考虑运输成本对配送中心选址的影响,而运输成本一般是运输需求量、距离以及时间的函数,所以解析方法根据距离、需求量、时间或三者的结合,通过坐标上显示,以配送中心位置为因变量,用代数方法来求解配送中心的坐标。解析方法考虑影响因素较少,模型简单,主要适用于单个配送中心选址问题。解析方法的优点在于计算简单,数据容易搜集,易于理解。由于通常不需要对物流系统进行整体评估,所以在单一设施定位时应用解析方法简便易行。第二类方法认为物流中心的各个选址地点是有限的几个场所,最适合的地址只能按照预定的目标从有限个

4、可行点中选取。第二类方法的中心思想则是将专家凭经验、专业知识做出的判断用数值形式表示,从而经过分析后对选址进行决策。国内在物流中心选址方面的研究起步较晚,只有10余年历史,但也有许多学者对其进行了较深入的研究,在理论和实践上都取得了较大的成果。北方交通大学鲁晓春等对配送中心的重心法地址做出了深入的研究,认为原有文案大全标准实用的重心法存在着问题,并把原有的计算公式用流通费用偏微分方程来取代。中国矿业大学周梅华也用重心法和微分法相结合的方法在徐州矿业集团自用型配送中心的选址中进行应用,取得了很好地效果。对于第三类物流中心选址方法

5、,国内进行的研究相对较少,主要在物流园区的布局规划中有所应用[1]。2.建模2.1假设(1)假设需求量集中以某一点(2)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差别,而只计算运输成本。(3)不考虑需求点的库存策略。(4)分销渠道内只有一种产品或者有多种产品,但假设其分拨储运方式及其费用率均相同。(5)备选物流中心有容量限制,且限制容量已知。[2]2.2概念模型假设有n个客户P1,P2,P3,…,Pn分布在同一个平面上,其坐标分别为(xi,yi),客户需求量为wi,费用函数为配送中心与客户

6、间距离和相应的运费、需求量的乘积,确定P0(x0,y0),使总运用最小。2.3数据模型设总运费Z为:文案大全标准实用wi---与第i个点对应的权重,例如需求;xi,yi---第i个需求点的坐标;n---需求点的总数目xs,ys---服务设施的坐标;精确重心法目标函数为双变量系统,分别对xs和ys求偏导,并令导数为零,求得隐含最优解的等式[2]:2.4软件求解用Excel求解[3]:①在Excel中输入数据,并且假设原点坐标为(1,1),在G3中输入“=SQRT(($D$9-D3)^2+($E$9-E3)^2)”,并将右下角的十

7、字光标下拉复制公式。权重为:距离×运输费率×物资需求量文案大全标准实用②规划求解③第一次迭代求得重心坐标为(7.76,5.52)此时总费用为196.46。④第二次迭代求得重心坐标(9.15,5.21),此时总费用为190.04。文案大全标准实用⑤第100次迭代求得重心坐标为(9.20,5.03),此时总费用为189.97。2.5模型分析1)敏感性报告文案大全标准实用2)运算结果报告1)极限值报告文案大全标准实用关于重心法,尽管理论上能够求得比较精确的最优化结果,但是在现实的作中,却不一定容易实现。首先,在精确的最优化解的位置上

8、由于其他因素的影响,决策者考虑其他因素后,又是不得不放弃这一最优化解的结果,转而选择现实中满意的其他方案。其次,在该模型中将距离刚坐标来表示,这样就把运输费用看成是两点间直线距离的函数,这一点与实际是不相符的,虽然可通过在距离计算公式中增加一个调整系数来加以修正,但系数的合理

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