工厂仓库选址问题(数学建模论文)

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1、B题工厂选址问题姓名刘琦王杨袁欣学号201512150720161175572015121481专业交运城轨电气工程交运城轨电话号码181467217731829598476718297652546QQ123509363611425815991096784532摘要本文针对仓库选址问题,在各城市间运输天数的限制下,建立整数线性规划模型,得到最少数量仓库的选址方案,同时考虑到消费者负担对选址的影响,重新建立多目标规划模型对选址方案进行改进,最后,分别建立服装和娱乐设施工厂为以上仓库供货。对于问题一,首先,我们将50个城市从1到50编号,分别以各个城市

2、为起点,筛选出与它公路运输需要一天的城市,以这些城市编号作为集合元素得到50个集合。通过建立集合覆盖问题的0-1规划模型,找取能覆盖50个城市的最小数量集合,集合即代表修建仓库的城市。利用lingo软件求解,至少需要菲尼克斯、洛杉矶、亚特兰大、博伊西、芝加哥、印第安纳波利斯、雷诺、阿布奎基、布法罗、孟菲斯、达拉斯、里士满、西雅图、夏延、第蒙、波士顿、圣保罗、比林斯18个城市修建仓库。并对结果进行了全局最优解检验。对于问题二,我们将修建仓库问题转化为仓库数量最少和人均消费负担最小的多目标规划问题。通过线性加权法,将每一目标设置权重,将其转化为单目标规

3、划问题,利用lingo编程得出最优解。得到这18个仓库的确切位置:伯明翰,菲尼克斯,小石城,丹佛,Wilmington,亚特兰大,雷诺,朴茨茅斯,阿布奎基,布法罗,哥伦布,波特兰,Dallas,盐湖城,第蒙,圣保罗,比林斯,继而得到每一仓库供应范围,根据每一仓库的服装娱乐消费之和相比较求得各仓库的规模比。并通过改变权重进行了灵敏度分析。对于问题三,要求为这些仓库建立一个娱乐设施工厂和服装工厂,建设工厂有运送成本低和竞争力大两个目标,最后都转换为要求工厂到仓库的总天数最小,而且距离消费额负担大的仓库天数越小越好。综合考虑这两个影响因素,建立最优化评价

4、模型,利用MATLAB软件求解,得出服装工厂和娱乐设施工厂均在第49个城市KansasCity修建。我们利用相关性分析对每个仓库的服装消费额和娱乐设施消费两个变量进行比较,得出其相关性系数为0.999,对两个工厂位于同一个城市的原因进行了解释与验证。关键词:集合覆盖、0-1整数线性规划、MATLAB、lingo、多目标规划、线性加权法1一、问题提出1.知识背景随着社会和时代的不断发展,各个企业展现出了自己旺盛的生命力,在各个国家各个地区修建自己的工厂进行发展,而工厂选址在某种程度上与企业的发展与经营关系密切。合理的工厂选址可以给企业带来极大的效益,

5、所以在目前工厂选址显得极为重要。本题就是在该背景下确定仓库修建的位置和数量,以达到企业要求的同时也达到减轻消费者负担的目的。2.需要解决的问题某企业计划在美国的50个主要城市销售自己生产的产品,销售在网上进行,包括某种娱乐设施和某类服装。现需要在这50个城市中的一部分城市建立仓库,仓库选址时不仅要求网上的订货能及时送达给客户,还要考虑消费税对消费者的影响,我们通过建立数学模型解决下面三个问题:(1)为了使网上的订货在一天内送达,通过建立数学模型求出至少需要在几个城市建仓库,并求出在哪几个城市建立仓库。(2)由于网上购物需要按仓库所在地缴纳消费税,企

6、业建仓库时要考虑为消费者减少消费税以保持企业产品的竞争力。通过建立数学模型求解,如何在尽可能少建仓库,订货要保证一天内送达的基础上,尽可能为消费者减轻消费税负担,确定应该在哪几个城市建立仓库,并求出各仓库的规模比和它的供应范围。(3)需要在美国建立一个娱乐设施工厂和一个服装厂为这些仓库供货,通过建立数学模型确定这两个厂应该分别建在哪里。二.基本假设1.假设不会因天气、路况等随机因素而影响运输天数。2.假设由多个仓库供应的城市,其服装和娱乐设施消费供应量由这些仓库平均分担。2三.符号说明符号意义符号意义ci第i个城市rki第i个城市的人口数量第j个仓

7、库覆盖范围内的人均消费Sj第j个仓库所覆盖的城市集合fj税xj是否选择第j个集合z1数据标准化处理后的仓库数量数据标准化处理后的各仓库平均人fzi第i个城市的服装消费z2均消费税yl第i个城市的娱乐设施消费d第i个城市到第j个仓库的天数iij第j个仓库(第j个城市)的服第j个仓库服装消费占所有服装消s1jkfj装消费税率费的比重第j个仓库(第j个城市)的娱第j个仓库服装消费占所有娱乐设s2kyjj乐设施消费税率施消费的比重四.问题分析4.1问题背景随着社会和时代的不断发展,各个企业展现出了自己旺盛的生命力,在各个国家各个地区修建自己的工厂进行发展,

8、而工厂选址在某种程度上与企业的发展与经营关系密切。合理的工厂选址可以给企业带来极大的效益,所以在目前工厂选址显得极为重要。

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