不确定状态下的一种整合的工厂选址模型与求解方法
物流节点选址模型与方法
第四章物流节点选址模型与方法第一节物流设施选址问题固定设施选址问题是物流网络中一项十分重要的战略决策。
一、物流设施选址问题类型⏹按备选点的离散程度分连续选址模型(Continuous Location Models)和离散选址模型(Discrete Location Models)两类。
⏹从选址目标来看，物流设施选址有三种基本类型（成本最小化、服务最优化、物流量最大化）和综合型。
二、物流设施选址问题的特点在选址问题的研究中，Daskin总结了五个特点：（一）选址决策是研究不同层次的人类组织的选址问题，从个人、家庭到公司、政府机构甚至是国际机构（二）选址决策是一个战略决策，需要考虑长期的资金利用和经济效益（三）选址决策还涵盖了经济的外延含义，包括污染、交通拥挤和经济潜力等。
（四）由于大多数选址问题是NP-HARD问题，很难求得选址模型的最优解，特别是大型问题。
（五）选址问题都有相应的应用背景，模型的结构（目标函数、变量和约束）由相应的应用背景决定。
第二节物流设施选址的程序和步骤一、物流设施选址约束条件分析（一）需求条件（二）运输条件（三）配送服务的条件（四）用地条件（五）法律法规（六）流通职能条件（七）其他二、搜集整理资料（一）掌握业务量1. 工厂到物流设施之间的运输量2. 向顾客配送的货物数量3．物流设施保管的数量4. 配送路线上的其他业务量（二）掌握费用1. 工厂至物流设施之间的运输费；2．物流设施到顾客之音质配送费；3. 与设施、土地有关的费用及人工费、业务费等。
三、地址筛选四、定量分析五、结果评价六、复查七、确定选址结果八、选址的注意事项（1）选址因素相互矛盾（2）不同因素的相对重要性很难确定和度量（3）判断的标准会随时间变化而变化第三节 整数规划选址方法一、0-1整数规划方法选址问题的提出建设一个新工厂，应合理选择厂址。
假设厂址候选地点有s 个，分别用D 1，D 2…表示;原材料、燃料、零配件的供应地有M 个，分别用A 1、A 2…表示,其供应量分别用P 1、P 2表示；产品销售地有N 个，分别用B 1、B 2表示，其销售量分别用Q 1、Q 2表示，如下图所示。
数学建模论文--物流与选址问题
物流预选址问题 (2)摘要.......................................................................................................... 错误！未定义书签。
一、问题重述 (2)二、问题的分析 (3)2.1 问题一：分析确定合理的模型确定工厂选址和建造规模 (3)2.2 问题二：建立合理的仓库选址和建造规模模型 (3)2.3 问题三：工厂向中心仓库供货的最佳方案问题 (3)2.4 问题四：根据一组数据对自己的模型进行评价 (4)三、模型假设与符号说明 (4)3.1条件假设 (4)3．2模型的符号说明 (4)四、模型的建立与求解 (5)4.1 问题一：分析确定合理的模型为两个工厂合理选址并确定建造规模 (5)4.1.1模型的建立 (5)4.2 问题二：建立合理模型确定中心仓库的位置及建造规模 (7)4.2.1 基于重心法选址模型 (8)4.2.2 基于多元线性回归法确定中心仓库的建造规模 (10)4.3 问题三：工厂向中心仓库供货方案 (10)4.4 问题四：选用一组数据进行计算 (11)五、模型评价 (16)5.1模型的优缺点 (16)5.1.1 模型的优点 (16)5.1.2 模型的缺点 (16)六参考文献 (16)物流预选址问题摘要在物流网络中，工厂对中心仓库和城市进行供货，起到生产者的作用，而中心仓库连接着工厂和城市，是两者之间的桥梁，在物流系统中有着举足轻重的作用，因此搞好工厂和中心仓库的选址将对物流系统作用的发挥乃至物流经济效益的提高产生重要的影响。
本论文在综述工厂和中心仓库选址问题研究现状的基础上，对二者选址的模型和算法进行了研究。
对于问题一二，通过合理的分析，我们采用了重心法选址模型找到了工厂和中心仓库的大致位置并给出了确定工厂和中心仓库建造规模的参数和公式，通过用数据进行实例化分析，我们确定了工厂和中心仓库位置和建造规模。
物流多设施选址模型概述(ppt34页)
1
400
2 100
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7 20 30 2
多设施选址模型
集合覆盖模型 最大覆盖模型
P-中值模型
P-中值模型
p问题描述
n 在一个给定数量和位置的需求集合和一个候选设施 位置的集合下，确定p个设施的位置，并指派每个需求 点到一个特定的设施，使之达到设施和需求点之间的运 输费用最低。
电子商务环境下多品种、小批量物流配送选址模型的研究
：
存量 ， 他各个 区域配送 中心也 可 以 其 有一定的库 存量 ， 但数量较小 ， 这样既
统 的库 存商 品进 行管理 ； 对处 于中央
表是 当配送量 为 ｘＩ时 ， ＿ ｋ 配送
数学模型针对的是多品种、小批
量物 品的二级配送 中心系统 ，包括一 求商 ，涉及对象包括一级配送中心供
应该建 立多级 、 多层 次 的网络和配送 毛利润和物流配送规模成指数 关系） 在地 区的需求量 ；
ｂ是一个参数使假定的指数形式 成 送 量 ｉ
２ ３二级配送 中心选址模型的建 ． 贝 ， １ 一（？ （） 立 ０： ＝／， ｃ ＋ｃ ＋ｃ） ２
：
ｉ＝ ｘ（ × ） （ ， ｅ ｂ ｆ １ ｋ ｐ ’
２ Ｉ物流配送 中心选址的重要性 中心为 第三层 ， 这里二级配 送 中心 ． 在 及特点 可 以看成是需求层 。
配送一个单位物流量所得到 的
量物品物流配送 中心选址模型的建立 层 ， 一级配送 中心为第二层 ， 二级配送 净利润货币尺度 ； 利用货 币尺度 ，我们可 以得 出如
电子商 务大大 促进 了供求 双方 的 经 生产企业 库存 ， 加速资金周转 ， 提高物 是， 目前我 国 电子商务 物流大大 落后 需求 ， 有利于整个社会的宏观调控 ， 也
：
济 活动 ，极大地 减少 了交易费 用 ， 但 流效率 ， 降低物流成本 ， 又刺激 了社会 的运输费用 ；
①一 级 配送 中心 到 工厂 自行 提 币尺度按从高到低的次序对侯 选地进
很难搬迁 ， 如果地址不 当， 将付 出长远 货 ， 发生 的费用 由一级配送 中心支付 ； 行排列 ，然后用 以下规则确定配送中 代价。因而 ， 配送 中心 的选址 是物流 ②二级配送 中心 的需求全部 由一级 配 心最佳侯选地 ： 配送中至关重要的一步 。
地震灾区移民搬迁选址方法初探_以_省略__12大地震后汶川县雁门地区为例_胡国超
地震灾区移民搬迁选址方法初探)))以5112大地震后汶川县雁门地区为例胡国超1,2,杨武年1,刘汉湖1,曾 涛1,胡宝荣1(11成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室P 遥感与GIS 研究所,成都 610059;21江西省国土资源勘测规划院,南昌 330002)摘要:5112汶川特大地震造成成千上万的家园被毁,震后灾区地质灾害频发,有些区域已不再适宜人们居住,灾民临时安置和灾后重建选址问题亟待解决。
近年来,随着遥感技术的不断发展与GI S 分析功能的逐步完善,遥感与GIS 技术在工程选址中得到广泛应用,并取得一定成果。
由于研究区背景不同,前人很少将地质灾害与植被盖度作为指标因子参与选址评价。
本文以汶川县雁门地区为例,通过建立地质灾害、植被指数、水系、断层、坡度、高程六个评价指标体系,探讨了研究区的移民搬迁选址模型方案,为灾民搭建临时安置板房选址和灾后重建选址提供有力的理论依据,为决策者提供辅助参考。
关键词:移民选址;地质灾害;汶川地震;空间分析中图分类号:P237文献标识码:BPreliminary study of site selection for the immigrantsin Wenchuan earthquakeHu Guochao 1,2,Yang Wunian 1,Liu Hanhu 1,Zeng Tao 1,Hu Baorong1(11State Key Labor a tory of Geohazard Pre vention an d Geoenvironment Protection ,I nstituteof RS &G IS ,Chengdu Unive rsity o f Technology ,Chengdu 610059,China ;21Lan d Surveying an d Plannin g I nstitute o f Jiang x i ,N anchang 330002,China )Abstract :The May12,2008,Wenchuan enormous earthquakes destroyed thousands of homes and caused manygeological disasters.Even some places are no longer fit for people living.So the temporary houses and the pos-tdisaster reconstruction for victims become very urgent.Nowadays,with the development of remote sensing technology and GIS analysis function,it has been widely used in engineering locating,and attained a good result.Because of different research background,it is rarely found that geological disaster and vegeta tion coverage could be considered as the major fac tors for determining the location.This paper takes Yanmen area of Wenchuan region as an example.It considers geological disasters,vegetation index,water system,fault,gradient and elevation as modeling solution for the research area,and discusses the locating modeling.It is a good theoretical basis for site selec tion of the temporary houses and the pos-t disaster reconstruction,and should be a goodreference for decision makers.Key words :immigrant location;geological disasters;Wenchuan earthquake;spatial analysis 收稿日期:2009-03-10;修订日期:2009-03-23基金项目:地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室/科技减灾、重建家园0开放研究基金项目(DZKJ -0806);四川省教育厅重点基础研究基金项目(07ZA007)资助.作者简介:胡国超(1984-),男(汉族),江西吉安人,硕士.0 引言四川汶川发生的810级特大地震,致使多个地区造成严重的损失,房屋倒塌不计其数。
第七章 物流空间布局规划与优化方法
(min)
min min iI jJ
X ( j) 0
X ( j) i
..........................................4
(max)
max max iI jJ
X ( j) 0
X ( j) i
........................................5
工厂
物流 中心
配送 中心
物流网络结构图
客户 点
2、数学模型
3、求解算法分析
主要的求解思路：考虑到该问题的目标函数是非线性的， 用传统的求解算法无法得到其最优解，采用混合遗传算法求解。 遗传算法在求解大规模的非线性有其独到的全局优化和鲁棒性 特点。
由工厂、物流中心、配送中心、销售点构成的四层物流 配送网络问题，可以分解成两个子问题去求解，首先确定一个 物流中心和配送中心的选址，然后在确定的网络中确定合理的 配送径路。
Байду номын сангаас
对于多品 种、多个物 流节点选址 的优化模型 用一般的优 化算法很难 得到其最优 解，一般用 启发式算法 去搜索其满 意解，算法 程序流程框 右图
开始
①读入以下各项数据：a.工厂的位置；b.可以设置物流节点M的位置；c.详细审核N个 物流节点初步选址情况，即允许设置的新建物流节点数目；d.物流供应方与可能设置 的物流节点情况以及这些物流节点至用户之间的运输费用；e.对用户的期望销售量； f.与物流节点运营有关的费用函数；g.由于发送延误和库存短缺造成的机会损失费。
j 1
（7-10）
4、利用式(7-5)计算与
x00
,
y
o 0
物流配送中心选址的主要方法与类型
1.选址方法类型近年来，随着选址理论迅速发展，各种各样的选址越来越多，层出不穷。
特别是计算机技术的发展与应用，促进了物流系统选址的理论发展，对不同方案的可行性分析提供了强有力的工具。
但是现阶段选址的理论方法大体上有以下几类:（1）运筹法运筹法是通过数学模型进行物流网点布局的方法。
采用这种方法首先根据问题的特征、己知条件以及内在的联系建立数学模型或者是图论模型。
然后对模型求解获得最佳布局方案。
采用这种方法的优点是能够获得较为精确的最优解缺乏是对一些复杂问题建立适当的模型比较困难，因而在实际应用中受到很大的限制。
解析法中最常用的有重心法和线性规划法。
（2）专家意见法专家意见法是以专家为索取信息的对象，运用专家的知识和经验考虑选址对象的社会环境和客观背景，直观地对选址对象进行综合分析研究寻求其特点和发展规律并进行选择的一类选址方法是专家选择法，其中最常用的有因素评分法和德尔菲法。
（3）仿真法仿真法是将实际问题用数学方法和逻辑关系表示出来然后通过模拟计算及逻辑推理确定最佳布局方案。
这种方法的优化是比较简单，缺点是选用这种方法进行选址，分析者必须提供预定的各种网点组合力案以供分析评价，从中找出最佳组合。
因此，决策的效果依赖于分析者预定的组合方案是否接近最佳方案该法是针对模型的求解而言的，是种逐次逼近的方法。
对这种方法进行反复判断实践修正直到满意为止。
该方法的优点是模型简单，需要进行方案组合的个数少，因而，容易寻求最佳的答案。
缺点是这种方法得出的答案很难保证是最优化的一般情况下只能得到满意的近似解用启发式进行选址，一般包括以下步骤:①定义一个计算总费用的方法；②制定评判准则；③规定方案改进的途径；④给出初始方案；⑤迭代求解。
2.典型物流中心选址决策方法所谓单点网点选址，就是指在规划区域内设置网点的数目惟一的物流设施的选点问题，其中主要包含以下几种方法：①交叉中值法选址在城市内建立物流设施，不可能不受限制任意选址，可能的情况是只能沿着相互交叉的街道选择某一处地点。
数学模型课程设计-工厂地址选址的数学模型 精品
第一章 问题的描述现代工厂地址的选择，关系到工业布局及经济效益的重大决策，涉及到经济和非经济的多种因素，因此在选择时，应对几个备选的厂址各种不同因素的优劣进行综合平衡，根据各种不同的选择标准，选出最佳厂址。
设有甲、乙、丙三个厂址，估计甲厂年度总支出20001=C 万元，乙厂的年度总支出21002=C 万元，丙厂的年度总支出22003=C 万元，从而来选出最佳厂址。
数学模型（Mathematical Model ），是数学理论与实际问题相结合的一门科学。
它将现实问题归结为相应的数学问题，并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究，从而从定性或定量的角度来刻画实际问题，并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。
根据研究目的，对所研究的过程和现象(称为现实原型或原型)的主要特征、主要关系、采用形式化的数学语言，概括地、近似地表达出来的一种结构，所谓“数学化”，指的就是构造数学模型．通过研究事物的数学模型来认识事物的方法，称为数学模型方法．简称为MM 方法。
数学模型是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。
数学模型有广义和狭义两种解释．广义地说，数学概念、如数、集合、向量、方程都可称为数学模型，狭义地说，只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类：(1)描述客体必然现象的确定性模型，其数学工具一般是代效方程、微分方 程、积分方程和差分方程等，(2)描述客体或然现象的随机性模型，其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。
在体育实践中常常提到优秀运动员的数学模型。
2.1 工厂选址的原理首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。
第二、 模型假设 根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。
如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。
物流配送中心选址优化模型及算法研究
物流配送中心选址优化模型及算法研究一、概述随着电子商务和全球化的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的作用日益凸显。
合理的物流配送中心选址不仅有助于降低运营成本、提高物流效率，还能对整个供应链的顺畅运作产生深远影响。
物流配送中心选址优化问题一直是学术界和工业界研究的热点。
本文旨在深入研究物流配送中心选址优化模型及算法，旨在为实际应用中的物流配送中心选址提供科学、高效的决策支持。
本文首先对物流配送中心选址问题的背景和意义进行介绍，分析现有研究的进展和不足，并指出本研究的必要性和创新性。
在此基础上，本文将构建物流配送中心选址优化模型，综合考虑成本、时间、服务质量等多个因素，以实现选址决策的全面优化。
同时，本文将研究并应用先进的优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，以提高选址决策的速度和准确性。
本文的研究不仅有助于丰富物流配送中心选址优化理论，还将为实际应用中的物流配送中心选址提供有力支持，对提升我国物流行业的整体竞争力具有重要意义。
1. 物流配送中心选址的重要性物流配送中心选址问题是物流系统规划中的核心问题之一，其重要性不容忽视。
合理的选址决策不仅能够优化物流网络布局，提高物流效率，降低运营成本，还能够促进区域经济发展，增强企业的市场竞争力。
具体来说，物流配送中心选址的重要性体现在以下几个方面：选址决策直接关系到物流网络的运行效率。
物流配送中心作为物流网络中的关键节点，其位置的选择将影响到货物在供应链中的流动速度和成本。
合理的选址能够使货物在运输、仓储、配送等环节中的流动更加顺畅，减少不必要的转运和等待时间，从而降低物流成本，提高物流效率。
选址决策对于企业的运营成本具有重要影响。
物流配送中心的建设和运营成本包括土地购置费用、设施设备投入、人力成本等多个方面。
选址决策的合理与否将直接影响到这些成本的高低。
通过科学的选址优化模型，企业可以在保证物流服务水平的前提下，尽可能降低建设和运营成本，提高企业的盈利能力。
交通运输规划第九章运输枢纽布局规划
（路网和路段）的互动关系
（4）对交通枢纽的不确定性和复杂性缺乏足够认识， 从而
忽视本系统与其他系统的有效衔接和整合
（5）计算结果可靠性较差，通常只能为定性分析提供 参考
新方法:尝试应用交通规划、交通流理论来反映交 通枢纽所在区域交通运输网络的动态变化特性，从 枢纽运转机理和枢纽与网络之间动态关系入手，交 通规划的四阶段理论+物流学的物流网点选址模型 +运筹学。
计算出每个场站的总费用，从中选择总运输成本最 小的点作为最佳的场站选址。
以上方法均属于传统的布局方法，该方法优缺点：
（1）能较好反映枢纽的运转机理；
（2）缺乏从路网整体角度研究枢纽，只从静态的、抽 象的
角度研究枢纽场站的规划与布局，没有考虑枢纽所处 交通运输网络的动态变化对枢纽布局带来的影响；
之间关系的数学模型。
则该问题可描述为：在运输需求、运输系统运行机制 与费用函数约束下，确定最优数量、最优位置或最优 规模等目标，并用数学模型表述该目标的整个过程。
二、单一运输枢纽选址模型与方法 1、基本假设： （1）假设一定分区的运输需求量集中于某一点； （2）运输网络节点之间的距离用直线距离表示； （3）由变动运输成本确定总运输费用。 2、解决方法：因素分析法、重心法、成本法、线性规
（2）是组织与管理功能，运输枢纽是处理不同运 输方式的运输线路的旅客和货物的装卸(上下车)、 中转服务、换乘与换装，运输组织与管理以及候机 (车、船)服务、仓储服务等后勤服务 。
承担着枢纽所在区域的城市内部交通和对外交通的 功能，完成直通作业、中转作业、枢纽地方作业等 与运输相关作业的功能。是城市对外联系的桥梁和 纽带，它对所依托的城市的形成和发展有着很大的
不确定状态下的一种整合的工厂选址模型与求解方法
工 厂布 局和规模 等级规划 是 企业 战略决 策 的 重 要 内容． 一般 的选 址 优 化模 型 中单 位 生产 成 在 本 是 固定 不 变 的 ， 献 ［ ］ 文 １打破 工 厂生产 价格 统一
（） ２
Ｊ 的单位运 输 成本 ； ｉ 服 务对 象 Ｊ（ ） ｄ为 ∈Ｊ 的需 ）
求量 ； ｐ为预 先确定 的工厂 最大数 量 ．
决 策变 量 ： 备 选 工 厂 ｉ ｉ ） 选 中 ， 该 若 （∈ 被 且
ｓｔ ∑ｚ ｚ Ｖ ∈ １ ≤ ． ． ≤ ， ≤ｋ 。 ｉ
和 供应链 设计 的 随机 规划 问题． 文 在 前人 研 究 本 的基 础上 ， 对不 确 定 环 境 下 的工 厂 选 址 和规 模 等
式 中 ：， ｉ１分别 为 备选 的工 厂 的下 标 和 下标 集 ； ，
．为服 务对 象 的下标 和下 标集 ，
为备 选工 厂 ｉ ｉ （
∈工 的规模 等 级下标 集 ； 为工 厂 ｉ ） 到规 ） （ ∈Ｊ 达
收 稿 日期 ： ０ ９ ０ － ０ ２ ０ — ７２
（ ３ ）
任 鸣 鸣 ： ，Ｏ岁 ， 士 ， 授 ， 女 ５ 博 教 主要 研 究领 域 为 网络 优 化 ， 应 链 管 理 供 国家 自然 科 学 基 金 资 助项 目（ 准 号 ：０ ７ ０ ２ ， 南 省 哲 社 规 划基 金 资助 项 目（ 准 号 ：Ｏ ８ ＪＯＯ 资 助 批 ７ ４ １４ ） 河 批 ２ＯＢＪｌ）
级决 策提 出 了综 合优 化决 策方 法．
第三章物流节点选址模型与方法
2023/12/30
物流选址模型－Kevin
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二、 选址约束条件分析
1．需求条件
顾客分布情况预测、货物作业量的增长率及配送区域的范围。
2．运输条件
应靠近铁路货运站、港口和机场等运输据点及办公地点。
3．配送服务的条件
发送时间、频率、顾客到物流设施的距离和服务范围。
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物流选址模型－Kevin
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组合爆炸
• 例如，一台汽车每天要给20-30个不同的自动售货机补 货。
• 如果要访问20台机器的时候，其巡回路线就有20！＝ 2432902008176640000条巡回路线可供选择；
• 如果要访问30台，就有30！＝ 265252859812191058636308480000000条巡回路线可供 选择，利用现有计算机，若一秒钟可以计算100亿条路 线的距离的话，对于20台自动售货机的计算需要花费7 年的时间，对于30台自动售货机则需要花费8411兆年 的时间，这种现象称为“组合爆炸”
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物流选址模型－Kevin
18
3、 影响设施选址的经济因素和非经济因素
经济因素
非经济因素
1．运输费用
1．当地政策法规
2．土地成本和建设费用 2．经济发展水平
3．原材料供应价格
3．环境保护标准
4．燃料价格
4．人文环境
5．水、电等资源成本
5．气候条件
6．劳动力价格
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D
350 200 60 0 70 360 1040
E
400 240 120 20 0 270 1050
F
简述题——精选推荐
简述题简述题第九章1.简述企业实施供应链管理的原则和步骤，并以制造型企业为例，分析我国企业传统制造模式如何实现再造。
答：原则：1）⾃顶向下的设计和⾃底向上相结合的设计原则2）简洁性原则3）互补性原则4）协调性原则5）动态性原则6）战略性原则步骤：1）分析市场竞争环境（产品需求）2）分析企业现状（现有供应链分析）3）提出供应链设计（分析必要性）4）建⽴供应链设计⽬标5）分析供应链的组成6）分析和评价可能性7）设计和产⽣新的供应链8）检验新供应链9）完成供应链设计我国许多制造企业拥有从铸造、⽑坯准备、零件加⼯、装配、包装到运输等⼀整套设备设施及组织机构。
但其构成⽐例却⼜是畸形的：受长期计划经济的影响，其产品开发能⼒和市场营销能⼒都⾮常弱，⽽加⼯体系则相当庞⼤。
产品开发、加⼯、市场营销三个基本环节呈现出中间⼤、两头⼩的“腰⿎型”。
“腰⿎型”企业适合于计划经济体制，⽽在市场环境下⽆法对⽤户需求作出快速响应，⽽要达到这⼀⽬的，仅靠⼀个企业所拥有的资源是不够的。
在中情况下，企业需要将资源延伸到企业以外的其他地⽅，例如参股到供应商企业，借助其他企业的资源达到快速响应市场需求的⽬的。
【再造：1．⽣产组织⽅⾯，“以产品为中⼼”组织⽣产转变为“以零件为中⼼”组织⽣产2．⽣产管理⼿段上，由⼿⼯管理转变为计算机管理。
3．⽣产⽅式上，以精益求精⽣产的要求组织⽣产。
? 4．品种结构⽅⾯，由少品种、⼤批量⽣产，转变为多品种、⼩批量、个性化⽣产。
5．⽣产管理制度⽅⾯，做到制度化、程序化和标准化。
】2．为了实现对消费者需求快速有效的响应，你认为供应链上各成员之间应建⽴⼀种怎样的关系？并简述这种关系的内涵。
答：⑴各成员之间建⽴有效的战略合作关系，达到信息共享，能有效的缩短各组织间的物流过程。
⑵内涵:相同点：都要有供应链企业间的良好合作关系与相同的⽀持技术。
不同点：有效⽤户响应侧重于降低成本，⽽快速响应则侧重于缩短时间。
3.试解释你是怎样理解⼀体化管理原理的。
第5章__物流结点选址与布局设计1
16
启发式规划选址
启发式方法是一种逐次逼近最优解的方法，大部分在20世纪 50年代末期以60年代期间被开发出来。当复杂的线性规划或 者非线性规划难以用运筹学中的方法原理进行求解时，启发 式方法发挥了巨大的作用。
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综合因素评价法
综合因素评价法是一种全面考虑各种影响因素，并 根据各影响因素重要性的不同赋予权重，对方案进 行评价、打分，以找出最优的选址方案。
综合因素评价法可以综合考虑各方面因素，包括量 化和非量化因素，（非量化因素也可通过打分来量 化），适用范围广。不足之处在于打分和赋权过程 中存在人为因素，同时的人往往得出不同的结果。
按数据的集成程度 粗精度：精度有限，只能将设施定位于某个较大的地理范围内。 细精度：如场地选址法，适用于零售业选址、城市内选址和对工厂、 仓库的最终位置进行决策。
按时间维度划分 静态方法：以某一时期的数据为基础进行选址 动态方法：跨越多年，用于多个阶段选址规划的方法。
22
二、物流结点选址问题及特点
23
2.选址问题特点
在选址问题的研究中，Mark s.Daskin总结了五个特点： （1）选址决策是研究不同层次的人类组织的选址问题，从个
人、家庭到公司、政府机构甚至是国际机构。
（2）选址决策是一个战略决策，需要考虑长期的资金利用和 经济效益。
（3）选址决策还涵盖了经济的外延含义，包括污染、交通拥 挤和经济潜力等。
第一就是商圈内的人口消费能力。
第二需对这些区域进行进一步细化调查。
选址方法汇总
物流选址方法综述摘要：物流的选址决策在物流运作中有着重要的地位。
文章分析了物流选址的常用方法，并进行了分类举例说明，为实际选址提供参考。
关键词：物流；选址问题；一、定量分析方法定量方法一般用可量化的描述成本的数学公式为目标函数进行优化选址，常以物流过程总费用最小为目标，通过设定一些参数、变量，并对问题作一定的假设，建立一个比实际情况简单的模型，通过求解模型得出方案。
比较典型的定量方法包括重心法、物流作业量法、启发式算法、线性整数规划等。
（1）重心法设有一系列点分别代表生产地和需求地，各自有一定量货物需要以一定的运输费率运向一个位置待定的仓库，或从仓库运出，那么仓库该位于何处呢？我们以该点的运量乘以到该点的运费费率，再乘以到达该点的距离，求出上述乘积之和（即总运输成本）最小的点。
即，i i i iMinTC V R d =∑式中 TC —总运输成本V i —i 点的运输量 R i —到i 点的运输费率d i —从位置待定的仓库到i 点的距离解两个方程，可以得到工厂位置的坐标值。
其精确重心的坐标值为//i iiiii iiiV R X d X V R d=∑∑和//i i iiii iiiV RY d Y V R d=∑∑式中 ,X Y —位置待定的仓库的坐标X i ,Y i —产地和需求地的坐标 距离d i 可以由下式估计得到i d =式中，K 代表一个度量因子，将坐标轴上的一单位指标转换为更通用的距离度量单位。
（2）物流作业量法该方法计算各地址的物流周转量，选择其中最小者为最优地址，其步骤为： i. 设定坐标系。
设a 是拟选新址，b 、c 、d 是新址的关联方，即新址物料供应点或产品投放点，各点坐标值标在点的旁边。
ii.计算新址与关联方之间的距离。
a 与b 之间的直线距离为：ab D =iii. 统计一定时期内发生在新址与关联方之间的物流作业量Q 。
iv.计算新址的物流作业量L 。
1ni ii L Q D ==∑其中，Q i ：新址与第i 个关联方之间的物流作业量； D i ：新址与第 个关联方之间运输距离； n ：关联方数目。
设施选址模型 (1)
物流系统分析翻译——设施选址模型小组成员：辛双琪、郭远哲、陈显鑫、胡程、衡欢乐7．1简介工厂、仓库、零售商以及其他物理设施的数量和位置是厂商们面临的主要战略决策之一。
这是很多模型一解决设施选址问题而著名的原因。
大部分的选址问题的关键就是在设施费用和顾客服务之间的权衡。
如果我们开设了许多设施（图7。
1a）我们要承受高昂的设施花费（用来搭建和维护这些设施）但是我们能提供好的服务，因为大部分顾客都离设施比较近。
或者是说，如果我们开设比较少的设施（图7。
1b），我们降低了我们的设施费用，但是我们要走更远的路途以服务我们的顾客（或者他们来找我们）。
大部分（但不是全部）位置选址问题都要做两个决策：（1）选哪些地方（2）哪些客户被分配到哪些设施。
因此，设施选址问题有时也被称作地址分配问题。
在建立设施选址模型时，大范围的路径选择被考虑。
路径选择的问题按照他们怎么考虑设施费用（比如，一些模型中费用相比其他因素对开设设施数量的约束要更为明显）和顾客服务（比如，一些模型中包含交通费用和一些其他需求，所有或大部分设施被覆盖，这表明顾客在规定距离内必须被服务）是不同的。
基于设施类型的不同，设施选址模型的类型也是不同的，设施是否限量，哪些问题（若果有的话）中的影响因子是随机的，设施需要坐落于什么样的布局中（比如，在直线上，网络中或是离散的），距离或运输成本是如何被衡量的，等等。
我们对带设施选址问题的总结仅仅是从大量文献中选取了一些比较浅显的部分。
我们为感兴趣的读者推荐比较好的选择：比如例如，Mirchandani and Francis(1990年)、Daskin(1995年)，Drczncr(1995年)还有Drezncr and Hamacher(2002年)。
除了供应链工厂和仓库等设施定位模型已经应用到公交站和消防站等公共设施，还有一些电信中心，卫星轨道、银行账户和其他物品，并不是真正的“设施”的设施。
此外，许多运筹学问题可以被看为设施选址问题或是他们的子问题。
设施选址的意义
设施选址的意义设施选址问题是指寻找最佳的设施地点提供各项企业服务，使整体成本最小化。
那么设施选址有什么意义呢？下面是由店铺分享的设施选址的意义，希望对你有用。
设施选址的意义对一个企业来说，设施选址是建立和管理企业的第一步，也是事业扩大的第一步。
设施选址的重要性显而易见。
其重要性主要在于：设施选址对设施建成后的设施布置以及投产后的生产经营费用、产品和服务质量以及成本都有极大而长久的影响。
一旦选择不当，它所带来的不良后果不是通过建成后的加强和完善管理等其他措施可以弥补的。
因此，在进行设施选址时，必须充分考虑到多方面因素的影响，慎重决策。
其次，除新建企业的设施选址问题以外，随着经济的发展，城市规模的扩大，以及地区之间的发展差异，很多企业面临着迁址的问题。
等等。
可见，设施选址是很多企业都面临的，现代企业生产运作管理中的一个重要问题。
设施选址的方法单一设施选址单一设施选址是指独立地选择一个新的设施地点，其运营不受企业现有设施网络的影响。
在有些情况下，所要选择位置的新设施是现有设施网络中的一部分，如某餐饮公司要新开一个餐馆，但餐馆是与现有的其他餐馆独立运营的，这种情况也可看作单一设施选址。
单一设施选址又分以下几种方法：负荷距离法(load-distance method)负荷距离法的目标是在若干个候选方案中，选定一个目标方案，他可以使总负荷(货物、人或其他)移动的距离最小。
当与市场的接近程度等因素至关重要时，使用这一方法可从众多候选方案中快速筛选出最有吸引力的方案。
这一方法也可在设施布置中使用。
因素评分法因素评分法在常用的选址方法中也许是使用得最广泛的一种，因为它以简单易懂的模式将各种不同因素综合起来。
运用这种因素评分法应注意：在运用因素评分法计算过程中可以感觉到，由于确定权数和等级得分完全靠人的主观判断，只要判断有误差就会影响评分数值，最后影响决策的可能性。
目前关于确定权数的方法很多，比较客观准确的方法是层次分析法，该方法操作并不复杂，有较为严密的科学依据，我们推荐在做多方案多因素评价时尽可能采用层次分析法。
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第33卷 第6期2009年12月武汉理工大学学报(交通科学与工程版)Journal of Wuhan U niv ersity o f Technolog y(T ranspo rtat ion Science &Eng ineer ing)V ol.33 N o.6Dec.2009不确定状态下的一种整合的工厂选址模型与求解方法*收稿日期:2009 07 20任鸣鸣:女,50岁,博士,教授,主要研究领域为网络优化,供应链管理*国家自然科学基金资助项目(批准号:70471042),河南省哲社规划基金资助项目(批准号:2008BJ J010)资助.任鸣鸣(河南师范大学经济与管理学院 新乡 453007)摘要:把传统的工厂选址问题延伸到不确定环境下的工厂选址和工厂的规模等级决策问题,并假设单位生产成本与工厂的规模等级反向变动,固定成本投入与工厂的规模等级同向变动,建立了该问题的确定型模型和不确定状态下的数学模型,设计了求解该N P 困难问题的一般Benders 分解算法和修正Bender s 分解算法,用随机产生的一组数据进行实验,并对2种算法进行比较.关键词:工厂选址;规模决策;参数不确定;Bender s 分解中图法分类号:C931;F270.5DOI:10.3963/j.issn.1006 2823.2009.06.041工厂布局和规模等级规划是企业战略决策的重要内容.在一般的选址优化模型中单位生产成本是固定不变的,文献[1]打破工厂生产价格统一的局限,研究了具有梯形生产成本的选址问题.工厂超出规模经济的生产能力上限时,企业需要租赁设备,增加工作人员等,文献[2 3]分别研究了生产成本增加和固定成本项变动的工厂选址问题.在进行选址决策时,需求、成本在实际决策中往往是不确定的,文献[4 5]分别研究了仓库选址和供应链设计的随机规划问题.本文在前人研究的基础上,对不确定环境下的工厂选址和规模等级决策提出了综合优化决策方法.1 工厂选址综合优化决策模型1.1 确定环境的工厂选址综合优化模型确定型的工厂选址综合模型(P 1)min i I1 k ui(f i +g ik )z ik +j J(c ik +t ij )x ijk(1)s.t.j Jxijks ik z ik i I,1 k u i(2)i I1 k uix ijk d j j J(3)1 k uiz ik 1 i I(4) i I1 k uiz ik p(5)x ij k 0 i I ,1 k u i , j J (6)z ik =0,1 i I ,1 k u i (7)式中:i,I 分别为备选的工厂的下标和下标集;j ,J 为服务对象的下标和下标集;u i 为备选工厂i (i I )的规模等级下标集;s ik 为工厂i (i I )达到规模等级k(1 k u i )时的最大生产容量;s ik >s ik -1(s i 0=0);f i 为备选工厂i 的站点建设费用(如购买土地,或租用厂房等);g ik 为备选工厂i 达到规模等级k 时的固定投入(如生产线、物流设备投入等)成本,g ik g ik -1,2 k u i 为一常数;c ik 为与备选工厂规模等级相关的(如劳动力,管理等)单位生产成本,在规模经济范围内,单位生产成本随着工厂规模等级的提高而减小,c ik c ik -1,2 k u i , i I ;t ij 为从工厂i(i I )到服务对象j (j J )的单位运输成本;d j 为服务对象j (j J )的需求量;p 为预先确定的工厂最大数量.决策变量:若备选工厂i(i I )被选中,且该工厂选择了规模等级k(1 k u i ),则z ik =1,否则z ik =0;x ij k 0为规模等级k 的工厂i (i I )为服务对象j 提供的产品数量.模型(P 1)中的目标函数是使工厂站点建设成本、规模等级投入成本和生产运作成本的总和最小.约束(2)为每一被选中的工厂和规模等级为服务对象提供的产品数量不超过其最大生产容量限制.约束(3)确保所有服务对象的需求得到满足.约束(4)为若一候选工厂被选定,则该工厂只能确定一个规模等级.约束(5)为选定的工厂个数不超过p个,式(6)、(7)是对决策变量的约束.假设模型(P1)的所有工厂只考虑一种规模等级,即取消模型中的下标k,则简化为标准的CFLP问题.CFLP是一个NP完全问题.因此,包含CFLP的模型(P1)也一定是NP困难问题. 1.2 不确定环境的工厂选址综合优化模型设本文研究的是离散、有限的随机需求变量,其情景集记为 ={1,2,3, ,Q}. q ,p q=P ( (c,t,s,d)= q(c,t,s,d))可以由样本的联合分布获得.对于每一确定的情景,若服务对象j( j J)对产品的需求未能满足,则给生产商带来相应的损失,为此给予相应的缺货损失惩罚,记需求量的短缺量为y i( 0),单位缺货惩罚成本为h j ( 0),建立带情景的两阶段优化模型(P2)和(P3)如下.(P2)min i I 1 k ui(f i+g ik)z ik+E[ (z, )](8) s.t.同式(4),(5)或(7).E是定义在概率空间( ,R,p)上的期望, E[(z, )]= q Q p q (z, q).对于 q , (z, q)是下面问题的最优值(P3) (z, q)=min i I i k uij J(c q ik+t q ij)x ijk+j Jh j y j(9) s.t. j J x ijk s q ik z ik i I,1 k u i(10)i Ii k uix ij k+y i d q j j J(11)y j 0,x ijk 0 i I,1 k u i, j J(12) 第二阶段(P3)的最优值 (z, q)是在第一阶段(P2)确定了工厂的地理位置和规模等级变量z ik( i I,1 k u i)的前提下,对于不确定参数 的任一情景 q( q )使产品的生产和配送成本最低.式(11)中y j( j J)和式(9)中 j J h j y j 分别为缺货量和由于缺货而增加的惩罚成本.上面2阶段随机规划模型中第一阶段模型(P2)由确定型的结构决策变量构成,用来确定工厂的网点布局和选定工厂的规模等级.第二阶段模型(P3)是在结构变量z确定的前提下,对每一个不确定情形,优化产品的生产和配送,使生产、运输成本和缺货惩罚成本最小.两阶段模型的总体目标是使企业当前的站点建设成本、规模等级投入成本和未来期望运作成本最小.2 Benders分解算法对 q ,设u q j和v q j分别表示模型(P3)中约束条件(10)和(11)对应的对偶变量,则模型(P3)的对偶问题可表示为(P4)D( q|z)=max j J d q j v q j-i I1 k uis q ik z ik q ik(13) s.t. v q j- q ik (c q ik+t q ij)i I, j J,1 k u i(14)v q j h j j J,(15) v q j 0, q ik 0i I,1 k u i, j J(16) 对偶问题(P4)是一般线性线性规划问题.第t次迭代求解产生一新的Benders切平面为q Q p q j J v q t j- i I 1 k uis q ik z ik qt ik t(17) 2.1 一般Benders分解算法(GBD)步骤1 初始化参数.设原问题的下、上限分别为:lb=0,ub=+ ;上下限的相对误差值为 ;迭代记数变量m=0,最大迭代次数为n.步骤2 满足下面条件之一终止迭代.(1) (ub-lb)/ub ;(2)迭代次数m=n;(3)连续两次的主问题网络结构相同.否则,继续下面步骤.步骤3 解下面主问题(P5)lb=m in i I 1 k ui(f i+g ik)z ik+(18) s.t. 同式(4),(5),和式(7)+ q i I 1 k uip q s q ik ql ik z ik q j J p q v ql jl=1, ,t(19)0(20) 主问题(P5)是一混合整数规划.用求出的主问题(P5)目标函数值修正下限,得到的最优解z1184武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2009年 第33卷更新子问题(P3)及对偶问题(P4)中相应值.步骤4 对于每一个情景,即 q ,解子问题(P3),其值记为 (z, q),解对应的对偶问题(P4),其值记为D( q|z).步骤5 由(17)式,产生一个新的Benders 切平面,并把它加入到主问题(P5)中.步骤6 如果求出的i I1 k ui(f i+g ik)z ik+qp q (z, q)<ub,按式(21)修正上限,然后重新执行步骤2.ub= i I 1 k ui(f i+g ik)z ik+ q p q (z,d q)(21) 2.2 Benders分解的 最优算法( opt)把式(18)中生产和运输成本的最大期望估计下限 代换,修正目标函数.然后,让新目标函数小于当前上限,有下面的式(23),并把它作为代理约束加入到主问题约束条件中,则主问题变为(P6)min i I 1 k ui[(f i+g ik)-qp q s q ik q ik]z ik+ q j J p q v q j(22) s.t. 同式(4),(5),(7).i I1 k uiqp q s q ik q ik-(f i+g ik)z ikqj Jp q v q j-(UB- )(23)0为充许误差.主问题(P6)是一0 1整数规划.步骤1 让UB=+ .步骤2 主问题(P6)不可行时停止迭代,得到一个 最优解;否则得到一个工厂选址和规模等级的确定方案z,继续下面的步骤.步骤3 用求出的z更新子问题(P3)及对偶问题(P4)中相应值.步骤4 对 q ,解(P3)子问题,其值记为 (z, q),解对应的对偶问题(P4),其值记为D( q|z).步骤5 由式(23)产生一个新的代理约束,并把它加入到主问题(P6).步骤6 如果求出的i I1 k ui(f i+g ik)z ik+qp q (z, q)<UB,按式(24)修正上限,然后重新执行步骤2.UB= i I 1 k ui(f i+g ik)z ik+ q q q (z,d q)(24)3 算 例工厂和服务对象均在100 100km的范围内随机选取,每一服务对象的需求量服从[70, 120]上的均匀分布.各工厂的固定建设成本服从[2300,3500]的均匀分布,具备最小生产能力的建设成本服从[1000,2000]的均匀分布.各工厂可供选择的生产规模个数服从[1,4]上的均匀分布.各情景下最小规模生产能力服从s1 [0.4, 1]上的均匀分布,其中s1=各情景下消费者平均需求的总和/(1.5 预期选择的工厂个数),不同生产能力水平的容量为最小生产规模时的生产能力乘以生产能力级别.单位运输成本服从3+距离 [0.3,0.4]上的均匀分布.单位生产成本要高于单位运输成本,所以假设在不同情景的各工厂最小生产能力时的单位生产成本B1服从[9,12]上的均匀分布,而最大生产能力时的单位生产成本B2服从[6,8]上的均匀分布,在其他生产能力时的单位生产成本服从B2+(B1-B2) (z1+z1 [0.1,0.3])上的均匀分布.式中:z1=1-工厂在某生产能力时的容量/该工厂最大生产能力的容量.各情景的可能性由样本的频率估计.由缺货造成的单位惩罚成本为最大生产成本和运输成本之和的20倍. =0.1%,m=80.所有计算实验在一台CPU主频为 1.79 GH z,224M B物理内存的H P AM D笔记本电脑上进行.设计的2种Bender s分解算法用M atlab 7.0编程实现.在实验中,分别考虑了情景是5和8,备选工厂个数为30,40,50,60,服务对象数为200,250, 300和350的案例.实验主要观察两种Benders 分解算法的在不同情景数下的运行时间和收敛性情况.计算结果如表1所列, 最优算法所用时间高于一般Benders分解算法的运行时间.因在迭代过程中, 最优算法的估计值在不断改进,如果取较小的 值,增加迭代次数,就能得到原问题的最优解或最优估计解.所以,当一般的Benders分解算法遇到主问题下限收敛速度放慢或停止收敛时,这时 最优算法是有效的工具.表1也显示,随着网络规模扩大,两种算法计算时间增加.当情景增加时,由于子程序的数量增加,计算花费的计算时间较多.所有算例中Benders分解算法的上、下限相对偏差不超过0.7%,所用时间也都在140s以内.1185第6期任鸣鸣:不确定状态下的一种整合的工厂选址模型与求解方法表1 两种不同的Benders 分解算法计算结果及比较情景数备选工厂个数服务对象人数GBD 估计下限/元G BD 计算上限/元GBD 误差/%GBDCP U /s o pt 估计值/元o pt CPU /s 53040506020025030035024486328939938872339504924486328977639001039775400.130.330.6816.5522.7859.9693.7724486328977438902139687417.22339.89972.552102.3308304050602002503003502408662501213599924149722412042501213603884168900.1400.110.4630.4844.6888.34119.6424120425012136038841607365.90063.96097.620133.560注:GBD 误差=(GDB 上限-GDB 下限)/GDB 上限4 结束语本文给出多参数不确定环境下的综合性工厂选址问题的优化模型并设计Bender s 分解算法,工厂规模投入成本和单位生产成本随规模的不同而变动,使工厂选址研究更加深入和细化.用一组随机产生的数据对两种Benders 分解算法进行比较实验,一般的Benders 分解算法收敛快,但基于Benders 分解的 最优算法对于调整下限,提高解的质量有很好的作用.对于该类问题,将进一步研究多产品和多周期的综合性工厂选址的决策问题.参考文献[1]H 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&M anagement,H enan N or mal University ,X inx iang 453007)AbstractThe problem o f the plant location and its size decisio n for uncertain environment is studied to im plements the w hole reso urces scheme optim ized,and avoid the surplus or scant facility resulting in cor por ation's loss.In this paper,w e suppo se that unit cost of production is reverse w ith plant's size,and fix cost increase as the plant's size is lar ge.Tw o m odels ar e built for certain and uncertain environ m ent,and tw o Benders decomposition alg orithm s for the NP hard problems are designed and a set of ex periments are im plemented for the tw o pro posed alg orithm s.Key words :facility location;size decision;uncertain parameter;Benders decomposition1186 武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2009年 第33卷。