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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2013，49（4）257多物流配送中心优化选址决策模型研究高太光，陈培友，马诗咏，赵文梅GAOTaiguang,CHENPeiyou,MAShiyong,ZHAOWenmei黑龙江科技学院经济管理学院，哈尔滨150027DepartmentofEconomicandManagement,HeilongjiangInstituteofScienceandTechnology,Harbin150027,ChinaGAOTaiguang,CHENPei
2、you,MAShiyong,etal.Researchofmulti-logisticsdistributioncenteroptimallocationmodel.ComputerEngineeringandApplications,2013,49（4）：257-261.Abstract：TheresearchinsistsonthecombinationoftheLogisticsDistributionCenter（LDC）locationwiththelong-termdevel-opmentofenterprises,a
3、ndfullyconsidersthecostsofconstruction,operationandlong-termdistribution.Thelocationmodel,whichgetscomprehensiveevaluationvaluesofallqualitativeelementsusingroughsetandgroupeigenvaluetheory,andcon-structsthedecision-makingmodelcombiningqualitativeelementsandquantitati
4、veelements,andsearchesthebestdecision-mak-ingplanbyGeneticAlgorithms（GA）.ThemodelfullyconsidersallelementsofLDClocation,whichincludequalitativefactorsandquantitativefactorsandincreasestheyearparameterλofin-kinddistribution,whichenhancesthepracticalvalueofit.Thesimulat
5、ionanalysisbyexamplehasbeensufficientlyvalidatedthevalidityandpracticabilityofthemodel.Keywords：multi-logisticsdistributioncenter;optimallocation;roughsettheory;groupeigenvalue;geneticalgorithms摘要：坚持物流配送中心选址与企业长期发展相结合，综合考虑选址方案带来的建设运营成本和长期配送费用，运用粗糙集方法和群决策特征根法对所有定性因素进行综
6、合评判，并把定性要素综合评判值与定量要素相结合构建决策模型。利用遗传算法进行最优决策方案选择，实现了对企业物流配送中心选址过程中所有定性和定量影响因素的综合考虑，同时增加了配送费用考虑年限参数λ，使得模型具有了更强的实用性。通过仿真实验，模型的有效性和实用性得到了充分的验证。关键词：多物流配送中心；优化选址；粗糙集；群决策；遗传算法文献标志码：A中图分类号：F273doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1107-0357[5]1引言改进的同时，提出了较为高效配送中心选址方法，但研究随着市场的成熟，物流的重要性日
7、益明显，企业间的中缺乏对选址过程中部分定性因素的考虑；胡贤满和张燕竞争已从产品层面过渡到物流层面，配送中心是企业物流等人综合应用SPSS和遗传算法对带车辆路线安排的多配[6]中以组织配送或供应，执行实物配送为主要职能的流通型送中心选址问题进行了研究；在文献[7]中，刘峰等人运用结点。合理的配送中心布局和货物调配方案可以大大降改进后的粒子群算法很好地处理了极小极大选址问题；胡[1]琳将改进后的粒子群优化算法应用于物流配送中心选址低企业的物流营运成本和提高物流系统的运营效率，并使整个物流系统处于平衡发展的状态。当中，分别求解了双层规划
8、模型的上层模型和下层模型，[8]在对多配送中心选址问题的研究过程中，Klose对当时综合考虑了客户和物流规划部门的利益；杨珺等人针对[2]多用途易腐物品进行配送中心选址，增加了选址中的需要的配送中心选址模型进行了综述；王晓博和李一军提出了定量化的启
