物流设施选址方法综述.doc

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1、2.3配送中心选址方法综述本文在建立配送屮心选址模型、设计模型求解方法时，需要借鉴大量前人的研究成果。为了更直观地了解这些理论，本节对配送屮心选址的方法进行了归纳,并对几种常用选址模型进行介绍。从配送屮心各备选点属性的可量化的程度分析，这些方法可分为定性方法和定量方法两种，每种方法屮又包含了复杂程度以及所用数学算法不同的多种方法，现归纳如图2・3所示。头脑风暴迭因素评分法德尔菲法PERT法层次分析法物養施选址g韦伯图解法微积分法线性规划法整数规划法混合规划法定量方法模拟方法重心法遗传算法启发式方法神经网络算法模拟退火算法图2・3物流设施选址方法归纳2.3

2、.1定性方法定性分析法是指凭借集体或个人的经验做出决策的过程。其-•般执行步骤包括：1)根据以往经验结果进行确定备选点；2)利用指标对各备选点进行优劣性检验；1)根据检验结果做出决策。较常用的定性方法有头脑风眾法、专家选择法、PERT法等，这类方法的屮心思想是将专家凭借经验做出的判断以量化的数值形式表示，对各个数值进行综合分析后作出决策。由于基于定量分析的选址方法很难将影响决策的所有因素考虑周全，如环境、地理、交通、城市用地、城市发展、劳动力等，并且即便想周全考虑这些因素，也很难量化所建模型屮的各约束条件。因此根据实际情况建立一套完整的选址评价指标体系，

3、采用模糊评价(FuzzyJudge)、层次分析(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)等数学方法进行综合评价，进而确定配送屮心的最优选址区位就显得十分有效。在这类方法屮，专家的主观判断占主导地位，决策结果往往受到专家的知识结构、经验以及他们所处的吋代、社会地位和社会环境等诸多因素的制约和影响。对于有限的备选地点，该类方法较为有效，但是如果以整个城市人系统甚至更人规模的选址问题为研究对象來研究配送屮心的选址问题，则必须具备足够的基础资料，辅助以定量分析方法，否则决策结果缺乏足够的说服力。〔29〕2.3.2定量方法定量分析法应用非常普

4、遍，从建模方法的角度分类，可归纳为三大类：解析法、模拟法和启发式方法。1)解析法解析法主要是通过建立并求解数学模型，以求得最优选址方案。一般来说可分为基于成本的模型和基于效益的模型。基于成本的模型主要考虑成本的最小化，而基于效益的模型考虑的则是总收益的最大化。虽然这两类模型所考虑的因素不同，但其数学处理方法在本质丄是一•致的。现实小，多数情况以研究成本为主。采用解析法时，首先应根据问题的特征、外部条件以及内在的联系建立适当的数学模型，然后对模型进行求解，获得最优选址方案。这种方法的优点是能获得精确的最优解。但是，在解决某些复杂问题是，用该方法难以建立起恰

5、当的模型，或者由于模型太复杂，使得求解过程困难或付出相当高的代价。因此，解析法在实际运用小受到一定的限制。〔呦采用解析法建立的模型包括微积分模型、数学规划模型、重心法模型等。数学规划模型又包括线性规划模型、非线性规划模型、整数规划模型、混合规划模型等。在模型的选择上，应根据问题的具体属性而定。2）模拟法选址规划方法屮的模拟法是将实际问题用数学方程和逻辑关系模型表示出来，通过模拟计算和逻辑推理后得到最佳选址方案。这种方法较Z解析法建立并求解数学模型较为简单。釆用模拟法进行选址规划时，分析者必须提供预先设定的各种网点组合方案，以供分析和评价，从屮选出最优组合

6、。因此决策结果主要依赖于分析者预先设定的组合方案，判断其是否接近最优方案，这也是该方法的一个缺点。3）启发式方法启发式方法是针对模型的求解方法而言的，它是一种逐次逼近最优解的方法。有些启发式方法屮会设有一•定的过滤条件，将劣解过滤掉，以减少寻找最优解的复杂度。这种方法对求得的解进行反复判断和修正，直到满意为止。0〕启发式方法能够比较有效地处理NP困难问题，因此，启发式算法常与其它优化方法结合使用，使两者的优点得到进一步发挥。H前，比较常用的启发式算法包括：遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法、蚁群算法等。用启发式方法进行选址规划的过程一般应包括以下几个步

7、骤：（1）定义一种计算总成本或总收益的方法；（2）拟定判别准则；（3）规定方案改进途径；（4）给岀初始方案；（5）反复迭代求解。2.3.3常用模型介绍1）连续型选址模型〔辺该模型有两个基本属性，一•是解的空间在规划区域内可以是任何点；二是点Z间距离由一合适的矩阵表示。连续型定位模型需求岀"个设施点的坐标（x,y）eRpxRpo（1）单设施选址问题（TheSubjectoftheWeberProblem,SWP）模型v（SWP）=Min^wd（x,y）（2-1）keKFl标函数：（2-1）式：设施节点至所有给定客户需求点Z间距离Z和最小。变量：（x,y）:

8、设施节点坐标。参数：叫：权系数；dk(x,y):给定客户需求点k的坐标，dk(x