第2章+选址模型及应用
合集下载
选址模型及应用
略进行处理，避免模型过拟合少数类别。
模型参数的灵敏度分析
参数范围确定
确定每个参数的取值范围，避免超出有效范围的设置对模型性能 的影响。
参数相关性分析
分析参数之间的相关性，找出参数之间的相互影响关系，避免多 重共线性的存在。
网格搜索与交叉验证
通过网格搜索和交叉验证的方法，寻找最优参数组合，提高模型 性能。
误差分析
对模型预测结果进行误差分析，找出误差来源，为优化模型提供依据 。
数据质量对模型的影响
数据清洗
01
对数据进行预处理，去除异常值、缺失值和重复值，提高数据
质量。
数据特征选择
02
根据实际需求，选择与目标变量相关性强、具有代表性的特征
，避免冗余和无关特征对模型的影响。
数据分布与不平衡性
03
关注数据分布是否平衡，对于不平衡的数据集，采取合适的策
06
总结与展望
选址模型的发展趋势与挑战
精细化选址
随着大数据和人工智能技术的发展，选址模型正朝着更精细化的方向发展。例如，通过分 析用户行为数据，可以更准确地预测消费者的购买意向和需求，从而指导选址决策。
多目标决策
传统的选址模型往往只考虑单一目标，如最大化利润或最小化成本。而随着商业环境的复 杂性和不确定性增加，多目标决策变得越来越重要。例如，在选址过程中，可能需要同时 考虑销售量、成本、库存等多个方面。
早期选址模型
早期的选址模型主要基于 经验和主观判断，如商圈 分析、人口统计等。
现代选址模型
随着计算机技术的发展， 现代选址模型开始引入数 学和运筹学方法，如线性 规划、整数规划等。
未来选址模型
未来选址模型将更加注重 数据分析和机器学习技术 的应用，以实现更加精准 的预测和决策。
基于遗传算法的高速公路应急站点选址模型及应用
1选址模型
1．1基本假设与限制条件 1) 考虑到高速公路具有自身封闭性的特点，
当交 通事件 发生时 ，应急 站点须 依靠互 通匝道 直 驶或掉头赶往事发地段，同时，相对于随机事件发 生点而言，事件多发点是统计意义上事件发生概 率最大的应急需求点，因此，将随机分布于高速公 路路网上的应急需求点归结为高速公路互通和高 速公路事件多发点两类，以此代表总的应急需求。
”
1 0 P( Ti <t ；) <托 式中：而=1 为在S处建立应急站点，q=0为 不在Si 处建立应急站点；cj 为建设与运营应急站 点Si 的固定费用；t i 为应急站点到应急需求点Fi 的时间上限；T。为应急站点Sj 到应急需求点F。 的实际时间；yi 为能向应急需求点Fi 提供服务的 概率，文中定义为服务水平。
10 4
交通信息与安全2013年5期第31卷总179期
基 于遗 传 算 法的 高 速 公路 应 急站 点 选 址模 型 及 应用
胡安兵 ( 江苏省交通规划设计院股份有限公司 南京210005)
摘 要合理 的高速公路 应急站点布 局对提升应 急处置水平 具有重要意 义。以高速 公路应急时 间、
应急站点建设与运营成本、服务水平为多决策变量，对高速公路应急站点的数量及选址进行建模。利
相应 的应急 站点选 址目标 为系统 总费用 ，最小 ， 并且满足应急时间和应急服务水平要求。同时设 定，在规定的应急期限内能够达到的应急站点数 目不于小1个。上述问 题可转化为以下数学 模 型。
mi nf 一∑oz』
J =1
s．t ．∑zJn，≥1 Vi ∈ ( 1， 2，…，m)
』一 1
f 1 P( T，。<t ，) ≥托
用随机模拟的遗传算法对该模型进行求解，通过种群评价、选择、交叉、变异的遗传择优过程搜索最优
第二章选址模型及应用ppt课件
6 7
5
Y,
4
千 米
3
2
1
X,千米
X轴方向的中值计算
需求点
7 5 4 6 1 3 2
2 3 6 1 4 5 7
沿x轴的位置 从左到右 1 1 2 3
5 5+6=11 5+6+3=14
3
4
5 从右到左
5
7
4
7+3=10
3
7+3+2=12
3
7+3+2+1=13
2
7+3+2+1+3 =16
1
1
y轴方向的中值计算
第二章 选址模型及应用
一、选址问题中的距离计算 二、连续点选址模型 三、离散点选址模型
一、选址问题中的距离计算
a.选址模型中的距离问题 折线距离 直线距离
b.直线上商店选址简单模型示例
二、连续点选址模型
交叉中值模型
目标函数为
n
n
T w jd j w j x d xjy d yj
集合覆盖模型 集合覆盖模型的目标是用尽可能少的设施去覆 盖所有的需求点。
三、离散点选址模型
案例3：假定某地有八个小区，每个小区L公里内至少有 一个幼儿园。记第i个小区的适龄入园儿童为di，幼儿 园的选址为任一小区（即每一个小区都可以建幼儿园）， 建立的第j个幼儿园能容纳的儿童数量为cj，规定目标 为满足所有小区入园儿童的需要，且建立的幼儿园数量 最少。
需求点
6 7 5 4 3 2 1
1 2 3 4 5 7 6
沿y轴的位置 从上到下 7 6 5 4
3
2 2+5=7 2+5+6=13 2+5+6+3
5_2_选址模型及应用.pptx
总成本 外向运输成本
原料 产地
内向运输成本
市场
搬运成本
搬运成本
选址模型的分类
在建立一个选址模型之前，需要清楚以下几 个问题：
➢ 选址的对象是什么； ➢ 选址的目标区域是怎样的； ➢ 选址目标和成本函数是什么； ➢ 有什么样的一些约束。
被定位设施的维数及数量
根据被定性设施的维数可以分为体选址、面 选址以及线选址、点选址。如果问题的约束 条件或者参数随着时间改变，那么这个选址 问题就成为带有“时间维”的四维选址问题；
选址模型及应用
选址在整个物流系统中占有非常重要的地位， 主要属于物流管理战略层的研究问题。选址 决策就是确定所要分配的设施的数量、位置 以及分配方案；
这些设施主要指物流系统中的节点，如制造 商、供应商、仓库、配送中心、零售商网点 等；
就单个企业而言，它决定了整个物流系统及 其他层次的结构。
设施数量与库存、运输成本之间的关系
选址问题的早期研究
地租出价曲线
杜能认为，任何经济开发活动能够支付给土地 的最高地租或利润是产品在市场内的价格与产 品运输到市场的成本之差。
价格-运输成本=利润=地租
奶类
蔬菜
谷物
韦伯的工业分类
生产类型
失重
生产过 程之前
生产过 程之后
原料 产地
选址 市场
增重 不增不失
胡佛的递减运输费率
运输费率随着距离的增加，增幅下降。如果运输成本 是选址的主要决定因素，要使内向运输成本与外向运 输的总成本最小，位于原料产地和市场之间的设施必 然可以在这两点之中找到运输成本最小的。
根据选址设施的数量，可以将选址问题分为 单一设施选址问题和多设施选址问题。
➢ 单一设施选址无需考虑竞争力、设施之间需求的 分配、设施成本与数量之间的关系，主要考虑运 输成本，因此，单一设施选址问题相比多设施选 址问题而言，是比较简单的一类问题。
物流中心选址模型
政府政策对物流中心的运营和发展具 有重要影响，选址时应考虑相关政策 及其稳定性。
01
02
土地成本
土地价格直接影响物流中心的建造成 本和运营成本，选址时应考虑土地价 格及其可用性。
03
人力资源
物流中心需要一定数量的劳动力来支 持其日常运营，选址时应考虑当地劳 动力市场状况和成本。
05
04
环境因素
物流中心的运营会对周边环境产生一 定影响，选址时应考虑环保要求和社 区影响。
案例三：某制造企业的原材料仓储中心选址
总结词
基于供应链协同和运营效率的原材料仓储中心选址策 略
详细描述
该制造企业为了提高原材料仓储和生产运营效率，降低 库存成本，计划选择一个合适的仓储中心。在选址过程 中，该企业考虑了仓储中心与生产线的距离、与供应商 的协同效应以及与销售渠道的配合程度。最终选择在企 业生产基地附近建立原材料仓储中心，以便于原材料的 存储、管理和及时配送至生产线。同时，该仓储中心还 承担着与供应商和销售渠道的协同作用，确保供应链的 顺畅运作。
03
物流中心选址案例分析
案例一：某电商企业的配送中心选址
总结词
综合考虑客户需求、运输成本和运营效率的配送中心选址策略
详细描述
该电商企业考虑到配送中心需要覆盖不同地区的客户，需要尽量选择靠近交通枢纽和客户集中的地区。同时，为 了提高配送效率，降低运输成本，该企业还考虑了配送中心与销售和库存管理的协同，最终选址在某高速公路交 汇处附近，方便货物快速进出，同时与销售和库存管理系统紧密配合。
04
物流中心选址优化建议与展望
提高数据驱动决策能力
利用大数据和云计算
通过收集和分析大量数据，为物流中 心选址提供科学依据，实现精准决策 。
01
02
土地成本
土地价格直接影响物流中心的建造成 本和运营成本，选址时应考虑土地价 格及其可用性。
03
人力资源
物流中心需要一定数量的劳动力来支 持其日常运营，选址时应考虑当地劳 动力市场状况和成本。
05
04
环境因素
物流中心的运营会对周边环境产生一 定影响，选址时应考虑环保要求和社 区影响。
案例三：某制造企业的原材料仓储中心选址
总结词
基于供应链协同和运营效率的原材料仓储中心选址策 略
详细描述
该制造企业为了提高原材料仓储和生产运营效率，降低 库存成本，计划选择一个合适的仓储中心。在选址过程 中，该企业考虑了仓储中心与生产线的距离、与供应商 的协同效应以及与销售渠道的配合程度。最终选择在企 业生产基地附近建立原材料仓储中心，以便于原材料的 存储、管理和及时配送至生产线。同时，该仓储中心还 承担着与供应商和销售渠道的协同作用，确保供应链的 顺畅运作。
03
物流中心选址案例分析
案例一：某电商企业的配送中心选址
总结词
综合考虑客户需求、运输成本和运营效率的配送中心选址策略
详细描述
该电商企业考虑到配送中心需要覆盖不同地区的客户，需要尽量选择靠近交通枢纽和客户集中的地区。同时，为 了提高配送效率，降低运输成本，该企业还考虑了配送中心与销售和库存管理的协同，最终选址在某高速公路交 汇处附近，方便货物快速进出，同时与销售和库存管理系统紧密配合。
04
物流中心选址优化建议与展望
提高数据驱动决策能力
利用大数据和云计算
通过收集和分析大量数据，为物流中 心选址提供科学依据，实现精准决策 。
第2章选址模型及应用
22
例2.1 报刊亭选址
• 一个报刊连锁公司想在一个地区开设一个 新的报刊零售点，主要的服务对象是附近 的5个小区的居民。图2-6笛卡尔坐标系表 示了这些小区的坐标。表2-1显示各点的坐 标值和权重（根据各小区的人数确定）。 要求确定报刊亭的位置，使得每个月顾客 到报刊亭所行走的距离总和最小。
23
1 /2
d is(i 1 ) (x i x s(i 1 ))2 (y i y s(i 1 ))2
31
n
w xi i
d i 1 is( i1)
x si
n
wi
d i 1 is( i1)
n
w yi i
d i 1 is( i1)
y si
n
wi
d i 1 is( i1)
(2-11)
(2-12)
8.5 10.63
• 使用式2-13，2-14，带入初值(3,3)得到 （3.26, 3.20）。使用matlab编程，可以求 得最优点是(3.9273,2.9793)。
34
2.5.2 离散点选址模型
• 离散点选址模型是指在有限的候选位置里 面，选取最为合适的一个或者一组位置为 最优方案的模型。
• 分类：
• 基础设施及环境
– 基础设施包括交通设施、通信设施等 – 环境包括自然环境、社会环境（劳动力成本、
素质）
• 竞争对手
– 远离还是靠近？
6
2.2.2 内部因素分析
• 选址决策要与企业的发展战略相适应
– 制造业
• 高技术→高素质 • 劳动力密集→低人力成本
– 商业及服务业
• 便利店：人口密集、面积小 • 超市、批发市场：不需要人口密集、面积大
第2章设施选址(1)
j
0
j
0
j
j 1 j j j
同理，再进行迭代7次，有：
10
H0 wd
3859.660
j1 j j j
⑤计算
10
x
wj
10
y
wj
j1
x1
j
j dj 13.8 8 093 .2 6,y1 j1
j
j dj 17.9 2 8102 .35
0
w 10
j
14 .53
0
w 10
j
14 .53
d j1 j
主要内容 2.1 设施选址概述 2.2 设施选址的影响因素与选址程序 2.３ 设施选址方法 2.4 设施选址评价方法
2．１ 设施选址概述
2．1．1 设施的定义
“设施”是指一个企业生产系统或服务系统运行所拥有的有形资产， 可分为以下四个部分： ➢实体建筑 ➢机器设备 ➢物品资料 ➢工作人员
2．１ 设施选址概述
2．3 设施选址方法
2．3．1 单设施选址
2. 建立模型
记： αj——配送中心到收货点Pj每单位量、单位距离所需运 费。
wj——Pj的需货量。
dj——P0到Pj的直线距离。
则总运费H为
n
n
H w d w [ x ( x ) 2 ( y y ) 2 ] 1 2
j 1 j j j
j 1 j j
jj
d j1
jj
x*
j , y*
j
0
n
w j
0
n
w j
d j1
j
d j1
j
j
j
18
上和式y的右迭端代dj中公仍式含：有未知数x0，y0，故不能一次求得显式解，但可以导出关于x
物流系统规划与设计3-选址模型
2012年6月28日星期四
5
4、选址问题中的距离计算
选址问题模型中，最基本的一个参数是各个节
点之间的距离。 一般采用两种方法来计算节点之间的距离：一 种是直线距离，也叫欧几里得距离（Euclidean Metric）；另一种是折线距离（Rectilinear Metric），也叫城市距离（Metropolitan Metric）。
min Z
n i 1
wi xi x s yi y s
2
2 1/ 2
这是一个双变量系统，分别对xs和ys进行求偏微分，并且 令其为零，这样就可以得到两个微分等式。应用这两个等 式分别对xs和ys进行求解，即可以求出下面的一对隐含有 最优解的等式：
2012年6月28日星期四
2012年6月28日星期四
11
其相应的目标函数为：
Z
w x
i i 1
n
i
xs yi ys
式中：
——与第i个点对应的权重（例如需求）； wi x i ，y i ——第i个需求点的坐标； x s ，y s ——服务设施点的坐标；
n
——需求点的总数目。
在这个问题里面，最优位置也就是由如下坐标组成的点： x s 是在x方向的对所有的权重的中值点； y s 是在y方向的对所有的权重的中值点。 考虑到 x s ，y s 两者可能同时是惟一值或某一范围，最优的 位置也相应的可能是一个点，或者是线，或者是一个区域。
2012年6月28日星期四 12
例子：报刊亭选址 一个报刊连锁公司想在一个地区开设一个新的报刊零售点， 主要的服务对象是附近的5个住宿小区的居民，他们是新 开设报刊零售点的主要顾客源。下图笛卡儿坐标系中确切 地表达了这些需求点的位置，下表是各个需求点对应的权 重。这里，权重代表每个月潜在的顾客需求总量，基本可 以用每个小区中的总的居民数量来近似。经理希望通过这 些信息来确定一个合适的报刊零售点的位置，要求每个月 顾客到报刊零售点所行走的距离总和为最小。 解： 由于考虑的问题是在一个城市中的选址问题，评价是，使 用城市距离是合适的，交叉中值选址方法将会用来解决这 个问题。
第2章 仓库选址规划布局
⑴掌握业务量。选址时，应掌握的业务量包括如下
内容： ①工厂到仓库之间的运输量； ②向顾客配送的货物数量； ③仓库保管的数量； ④配送路线别的业务量。 ⑵掌握费用。选址时，应掌握的费用如下： ①工厂至仓库之间的运输费； ②仓库到顾客之间的配送费； ③设施、土地有关的费用及人工费、业务费等。
⒊地址筛选 在对所取得的上述资料进行充分的整理和分析， 考虑各种因素的影响并对需求进行预测后，就可以 初步确定选址范围，即确定初始候选地点。 ⒋定量分析 针对不同情况选用不同的模型进行计算，得出结 果。如对多个仓库进行选址时，可采用奎汉·哈姆 勃兹模型、鲍摩—瓦尔夫模型、CELP法等；如果是 对单一仓库进行选址，可采用重心法等。
第一节 仓库规模和数量的决策
一、仓库规模的决策
规模是指仓库建筑的总容积（长、宽和高），根据产品 产量和仓库库存周转率，可以估算出库存数量，由库存需求 对仓库规模进行估算 。 仓库的空间规模主要受以下因素面影响: 客户服务水平、 市场大小、最大日库存量、库存物品尺寸、所使用的物料搬 运系统、仓库日吞吐任务量、供应提前期、规模经济、仓库 布局、过道要求、仓库办公区域、使用的货架类型以及需求 水平和模式。
二、仓库数量决策 仓库数量的多少主要受成本、客户要求的服务水 平、运输服务水平、中转供货的比例、单个仓库 的规模、计算机网络的运用等因素的影响。
1、成本 影响仓库数量的成本主要是物流总成本和失销成 本。仓库数量对物流系统的各项成本有着重要影 响。一般来说，随着仓库数量的增加，运输成本 和失销成本会减少，而存货成本和仓储成本将增 加，下图描述了仓库数量和物流总成本之间的关 系:
5、计算机的应用
计算机的普及和使用成本的降低使应用模型及配套软 件在现代化仓库中得以应用，利用计算机可以改善仓 库布局和设施、控制库存、处理订单，从而提高仓库 资源的利用率和运作效率，使仓库网点规划中空间位 置与数量之间的矛盾得以缓解，实现以较少的仓库满 足现有用户需求的目标。物流系统的响应越及时，对 仓库数量的需求就越少。
27-选址模型
例如：对前述问题，我们有 m=2,n=10。此时将 零售店标号为1，2，…，5 分为一组，解对应
70 的单源选址问题可得 ( u1 , v1 ) (62.034， .111)
将标号为6，7，…，10 分为另一组，解对应的
42 单源选址问题可得 ( u2 , v2 ) (56.672， .832)
j
不管规模多大的单源选址问题 ，求解都 十分容易。
4. 多源连续型选址问题
问题的提出：
一般形式：将已知设施（位置）称为“终点” 已知：① 各个终点的位置 ( x j , y j )( j 1,2,, n) ② 各个终点的需要量 w j ( j 1,2,, n) ③ 有关区域内的运价 j ( j 1,2,, n) 确定：① 源（新设施）的个数 ② 各个源的位置
同样终点8和10由源1供货比由源2供货更好。
将10个零售店重新分为2组：A1 {2,3,5,8,10} A {1,4,6,7,9} 此时解对应的两个单源选址
2
问题得到：
( u1 , v1 ) (56.447, 82.474) ( u2 , v 2 ) (52.868, 18.640) C ( u, v ) 140.07
m
S(n,m) 是第二类Stirling 数， 例如当 m＝2, n=10 时，S(10,2)=511, 此时 我们 要解511个单源选址问题，有了计算机，
还比较可行，但是 当 m＝3, n=25 时， S(25 , 3)=141,197,991,025, 此时计算量 明显增加，这样做显然行不通。因此 我们有必要讨论近似算法。
( A)
模型求解
C ( x * , y * ) 0 关于上述问题的求解已有研究： x C ( x * , y * ) 定理：( x * , y * ) 为 问题（A）的最优 0 y
选址模型及应用ppt课件
的位置 • 是物流系统规划中的一个重要部分
2.5 选址模型
• 2.5.1 连续点选址模型
– 交叉中值模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
• 2.5.1 连续点选址模型
– 精确重心法
2.5 选址模型
• 2.5.2 离散点选址模型
– 覆盖模型
2.5 选址模型
• 2.5.2 离散点选址模型
比较两方案计算结果，设厂于F3比设厂F4可节省生产和运输费用，故厂址 决定设在F3处。
3）分级加权评分法
• 此方法适合于比较各种非经济性因素，由于各种因素的重 要程度不同，需要采取加权方法，并按以下步骤实施：
• (1) 针对场址选择的基本要求和特点列出要考虑的各种 因素。
• (2) 按照各因素相对重要程度，分别规定各因素相应的 权重。通过征询专家意见或其他方法来决定各因素的权重。
• 2.3.2 选址问题目标区域的特征
– 连续选址、网格选址、离散选址
• 2.2.3 选址成本
– 可行性/最优性 – 目标函数 – 固定权重与可变权重 – 被定位设施间有无相互联系 – 确定性与随机性 – 静态与动态
2.4 选址问题中的距离计算
• 直线距离 • 折线距离
2.5 选址模型
• 功能 • 为设施（工厂、仓库、零售店等）找到一个最优
– P-中值模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
2.6 常用选址方法
1）盈亏点平衡法
• 例3—1 某公司有三个不同仓库建设方案，由于各场址有不 同的征地费、建筑费，工资、原材料等成本费用也都不同， 从而有不同仓储成本。三个选址的仓储成本见下表3－3，试 决定不同仓储规模下最优的选址。
2.5 选址模型
• 2.5.1 连续点选址模型
– 交叉中值模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
• 2.5.1 连续点选址模型
– 精确重心法
2.5 选址模型
• 2.5.2 离散点选址模型
– 覆盖模型
2.5 选址模型
• 2.5.2 离散点选址模型
比较两方案计算结果，设厂于F3比设厂F4可节省生产和运输费用，故厂址 决定设在F3处。
3）分级加权评分法
• 此方法适合于比较各种非经济性因素，由于各种因素的重 要程度不同，需要采取加权方法，并按以下步骤实施：
• (1) 针对场址选择的基本要求和特点列出要考虑的各种 因素。
• (2) 按照各因素相对重要程度，分别规定各因素相应的 权重。通过征询专家意见或其他方法来决定各因素的权重。
• 2.3.2 选址问题目标区域的特征
– 连续选址、网格选址、离散选址
• 2.2.3 选址成本
– 可行性/最优性 – 目标函数 – 固定权重与可变权重 – 被定位设施间有无相互联系 – 确定性与随机性 – 静态与动态
2.4 选址问题中的距离计算
• 直线距离 • 折线距离
2.5 选址模型
• 功能 • 为设施（工厂、仓库、零售店等）找到一个最优
– P-中值模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
2.5 选址模型
2.6 常用选址方法
1）盈亏点平衡法
• 例3—1 某公司有三个不同仓库建设方案，由于各场址有不 同的征地费、建筑费，工资、原材料等成本费用也都不同， 从而有不同仓储成本。三个选址的仓储成本见下表3－3，试 决定不同仓储规模下最优的选址。
两阶段场站选址模型的方法原理和求解过程
两阶段场站选址模型的方法原理和求解过程1. 引言嘿，大家好！今天咱们来聊聊一个听起来高大上的话题——两阶段场站选址模型。
乍一听，这个名字可能让人觉得有点儿生涩，但实际上它跟咱们生活息息相关，比如你有没有想过，为什么你家附近有超市而不是一个小餐馆？这就是选址的重要性呀！今天咱们就来剖析一下这个模型，看看它到底是个啥玩意儿，怎么运作的，咱们又该如何利用它来做出聪明的选择。
2. 两阶段场站选址模型概述2.1 模型的基本原理首先，咱们得弄明白，什么是两阶段场站选址模型。
简单来说，这个模型把选址问题分成两个步骤。
第一步，咱们要选择一个合适的区域。
这里就像选房子一样，位置最重要，方便才是王道。
第二步，确定具体的场站位置，就像在选定的小区里挑个好楼层。
这种分步走的方式，能让我们更清晰、更高效地找到最佳选址方案，真是聪明得不要不要的！2.2 关键因素那么，在这个过程中，咱们需要考虑哪些因素呢？首先，交通便利程度是个大问题。
想想看，假如一个场站位置偏僻，连个路口都找不到，谁还愿意来呢？再来，需求量也是关键，选址的地方最好有足够的客户群体。
最后，成本也是得考虑的，毕竟谁都不想“钱袋子”出血嘛！就这么简单，几个要素就能让选址变得灵活多变。
3. 求解过程3.1 数据收集与分析接下来，咱们进入求解过程。
首先，我们需要收集数据，像交通流量、人口分布、竞争对手的位置等等，真的是“数”不胜数！这些数据就像拼图一样，缺一不可。
然后，咱们得进行分析，把这些数据放在一起，看看哪些地方更具潜力。
3.2 模型构建与求解之后，咱们开始构建模型。
可以用一些数学工具，比如线性规划、模拟等，把问题具体化。
这里就像做一道数学题，得一步步解开，找出最佳解。
在求解的过程中，可能会遇到各种挑战，别着急，慢慢来，反正“困难是成功之母”，一步一个脚印，总能找到路子。
4. 应用实例4.1 实际案例说到这里，咱们来看看一个实际案例吧。
比如说某个快递公司想要在城市里设立新网点，首先他们会分析城市的交通网络、居民区和商业区的分布。
多重心法下的多个仓库选址模型研究及应用
假设 ：
库 看成 是经 济上 相互 独立 的 ， 而且 可能 的选址 布局 方 案 相 当多 ， 因此 ， 需要采 用 一些科 学 、 实用 的方 法来 对 方 案进 行评估 和 验证 ， 般 地 ， 根据 总成 本 来 对 不 一 是 同的方 案进行 评 估 比较看 哪个 方 案 更 优 。本 文 将 探 讨 如何 用多重 心法 来进 行 多个仓 库选 址 。
心 。方法 之一 是把 相 互 间 距 离最 近 的点 组 成 起 来 形
４ 模 型 中仓 库 与其 他 网络 节 点 之 间 的路 线通 常 ） 是 假定 为直 线 ； ５ 模 型未考 虑未 来 收入 和成 本 的变化 。 ）
２ ２ 多个仓 库 选址 理论 模型 ．
多 个仓 库选 址 的 多重 心 法 关 键 是 要 计算 每种 分 群 组合 下汇 总运 输成 本并 进行 比较 ， 小 的组合 为最 最 佳 方案 ， 这个 组 合下 的各 群落 重心 即为 待建 仓库 的理 想 地址 。每 种分 群组 合 下 的汇 总 运 输 成 本 计算 公 式
产
１ 多个 仓 库选 址 问题 概 述
业 在 物 流 管 理 实 践 中 ， 仓 库 选 址 个 很 普 遍 的 问 多
题 ， ｙ 了非 常小 的公 司 以外 ， 因为除 几乎 所 有 公 司 的物
流系统 中都有 一 个 以上 的仓 库 。 由于 不 能将 这 些 仓
较 ， 是否 更优 ， 看 如果 是 更优 ， 还要 继续 上 述过程 直 到
心 的总运 输成 本 ， 最后 把 各 群 落 的总 运 输 成 本 汇 总 ，
一
种 分群 组合 分析 完后 换一 种新 的分 群组 合 ， 出新 找
分群 组合 的各 群 落新 的重 心位置 ， 算新 的分 群组 合 计 下 的汇 总运输 成本 ， 与上 一个 汇 总运输 成本 进行 比 并
库 看成 是经 济上 相互 独立 的 ， 而且 可能 的选址 布局 方 案 相 当多 ， 因此 ， 需要采 用 一些科 学 、 实用 的方 法来 对 方 案进 行评估 和 验证 ， 般 地 ， 根据 总成 本 来 对 不 一 是 同的方 案进行 评 估 比较看 哪个 方 案 更 优 。本 文 将 探 讨 如何 用多重 心法 来进 行 多个仓 库选 址 。
心 。方法 之一 是把 相 互 间 距 离最 近 的点 组 成 起 来 形
４ 模 型 中仓 库 与其 他 网络 节 点 之 间 的路 线通 常 ） 是 假定 为直 线 ； ５ 模 型未考 虑未 来 收入 和成 本 的变化 。 ）
２ ２ 多个仓 库 选址 理论 模型 ．
多 个仓 库选 址 的 多重 心 法 关 键 是 要 计算 每种 分 群 组合 下汇 总运 输成 本并 进行 比较 ， 小 的组合 为最 最 佳 方案 ， 这个 组 合下 的各 群落 重心 即为 待建 仓库 的理 想 地址 。每 种分 群组 合 下 的汇 总 运 输 成 本 计算 公 式
产
１ 多个 仓 库选 址 问题 概 述
业 在 物 流 管 理 实 践 中 ， 仓 库 选 址 个 很 普 遍 的 问 多
题 ， ｙ 了非 常小 的公 司 以外 ， 因为除 几乎 所 有 公 司 的物
流系统 中都有 一 个 以上 的仓 库 。 由于 不 能将 这 些 仓
较 ， 是否 更优 ， 看 如果 是 更优 ， 还要 继续 上 述过程 直 到
心 的总运 输成 本 ， 最后 把 各 群 落 的总 运 输 成 本 汇 总 ，
一
种 分群 组合 分析 完后 换一 种新 的分 群组 合 ， 出新 找
分群 组合 的各 群 落新 的重 心位置 ， 算新 的分 群组 合 计 下 的汇 总运输 成本 ， 与上 一个 汇 总运输 成本 进行 比 并
物流中心选址模型
运输成本：在选址过程 中，企业考虑到运输成 本，希望选在地理位置 优越、交通便利的地方 ，以便将产品快速、准 确地送达客户手中。
运营效率：为了提高运 营效率，该电商企业将 配送中心与生产基地相 结合，缩短了产品从生 产到配送的时间。此外 ，为了满足客户的紧急 需求，还考虑在配送中 心附近建立临时仓库。
增强区域合作与信息共享
加强区域合作
通过与周边地区合作，共享资源、信息和技术，提高整体物流效率。
建立信息共享平台
通过建立信息共享平台，实现物流信息的实时更新和共享，提高物流中心的运 营效率。
THANKS
感谢观看
案例三：某制造企业的原材料仓储中心选址
01
详细描述
02
降低成本：该制造企业为了降低原材料的采购和运输成本 ，需要在地理位置接近供应商和生产基地的地方建立仓储 中心。此外，为了减少库存成本和管理成本，企业还需考 虑仓储中心的规模和布局。
03
提高生产效率：原材料仓储中心与生产车间之间的距离直 接影响到生产效率。为了缩短物料从仓储中心到生产车间 的运输时间，该制造企业将仓储中心与生产车间相邻设置 ，从而提高了生产效率。
物流中心选址模型
汇报人： 日期:
contents
目录
• 物流中心选址概述 • 物流中心选址模型与方法 • 物流中心选址案例分析 • 物流中心选址优化建议与展望
01
物流中心选址概述
物流中心定义与功能
物流中心是大型、集中、存储和分发货物的重要设施，具备存储、分拣、包装、配送、加工、信息处 理等功能，是物流网络的关键节点。
经济效益与环境平衡
在选址过程中考虑经济效益和环境保护的平衡，以实现可持 续发展。
考虑社会影响
选址模型及应用(参考资料)课件
选址模型及应用(参考资料)
在一条线段上的选址问题
s
n
m in Z i ( s xi ) i ( xi s )
i0
is
or
s
L
m inZ= 0 (x)(s x)dx s (x)( x s)dx
i 线 段 上 第 i个 位 置 出 现 顾 客 的 概 率
xi --线 段 上 第 i个 位 置 的 坐 标
选址模型及应用(参考资料)
迭代公式
n ixi
n i yi
xsi
i1 n
dis(i1)
, ysi
i1 n
dis(i1)
i
i
d i1 is(i1)
d i1 is(i1)
其中dis(i1)
xi xs(i1)
2
yi ys(i1)
2 1/2
xs xsi xs(i1) xslimit,ys ysi ys(i1) yxslimit 收敛
选址模型及应用(参考资料)
设施数量与库存、运输成本之间的关系
选址模型及应用(参考资料)
选址决策的影响因素
o 选址决策的外部因素分析
➢ 宏观政治、经济因素； ➢ 基础设施及环境： 基础设施包括交通设施、通
信设施等，环境包括自然环境及社会环境，如 劳动力的成本、素质等； ➢ 竞争对手
选址模型及应用(参考资料)
用精确重心法得到的最优解只有一个点，只有在十分偶然的情况下，才 会出现用交叉中值法和精确重心法得到的最优地址一致的情况。
选址模型及应用(参考资料)
吨—中心（重心）
x
n
i1 n
xiFi
y
yiFi
i1
n
Fi
i1
在一条线段上的选址问题
s
n
m in Z i ( s xi ) i ( xi s )
i0
is
or
s
L
m inZ= 0 (x)(s x)dx s (x)( x s)dx
i 线 段 上 第 i个 位 置 出 现 顾 客 的 概 率
xi --线 段 上 第 i个 位 置 的 坐 标
选址模型及应用(参考资料)
迭代公式
n ixi
n i yi
xsi
i1 n
dis(i1)
, ysi
i1 n
dis(i1)
i
i
d i1 is(i1)
d i1 is(i1)
其中dis(i1)
xi xs(i1)
2
yi ys(i1)
2 1/2
xs xsi xs(i1) xslimit,ys ysi ys(i1) yxslimit 收敛
选址模型及应用(参考资料)
设施数量与库存、运输成本之间的关系
选址模型及应用(参考资料)
选址决策的影响因素
o 选址决策的外部因素分析
➢ 宏观政治、经济因素； ➢ 基础设施及环境： 基础设施包括交通设施、通
信设施等，环境包括自然环境及社会环境，如 劳动力的成本、素质等； ➢ 竞争对手
选址模型及应用(参考资料)
用精确重心法得到的最优解只有一个点，只有在十分偶然的情况下，才 会出现用交叉中值法和精确重心法得到的最优地址一致的情况。
选址模型及应用(参考资料)
吨—中心（重心）
x
n
i1 n
xiFi
y
yiFi
i1
n
Fi
i1
企业选址的原理与决策模型
CHAPTER 04
企业选址的案例分析
案例一：某大型制造企业的选址决策
1. 地理位置
该企业选择了一个具有交通便利和靠近目 标市场的地理位置。
2. 基础设施
该地区提供了完善的基础设施，包括电力 、水、通信等。
3. 成本因素
考虑到原材料采购和运输成本，该地区提 供了相对较低的成本。
4. 劳动力
该地区具有丰富且熟练的劳动力资源，能 够满足企业生产需求。
风险评估模型
要点一
总结词
对企业选址的方案进行风险评估，识别和评估潜在的风 险因素，为决策提供风险控制方案。
要点二
详细描述
在风险评估模型中，企业需要对不同选址方案进行全面 的风险评估，识别潜在的风险因素，如市场风险、政策 风险、技术风险等。同时，企业还需要对不同风险因素 进行评估，确定其对选址方案的影响程度和发生概率。 通过制定相应的风险控制措施和应对策略，企业可以降 低选址方案的风险，提高决策的可靠性。
自然因素
气候条件
企业选址时需要考虑当地的气候条件，如温度、湿度、降水量等，以保障企业的 生产和员工的健康。
地理条件
企业需要考虑当地的地理条件，如地形、地貌、地质等，以保障企业的建设和生 产安全。
技术因素
技术创新
企业选址时需要考虑当地的技术创新能力和研发实力，以选择具有技术优势的地区。
信息化水平
企业需要考虑当地的信息化水平，选择具有较高信息化水平的地区，以保障企业的信息化建设和运营效率。
社会因素
01
02
03
政策环境
企业选址时需要关注当地 的政策环境和优惠政策， 如税收优惠、土地供应、 人才引进等方面的政策。
人才资源
企业需要考虑当地的人才 资源状况，选择具有丰富 人才资源的地区，以降低 人才引进和培养的成本。
设施选址模型的建立及其应用_陈涛
图 1 居民点 Ａ Ｂ Ｃ Ｄ各点间距离 Ｆ ｉ ｇ . 1 Ｔ ｈ ｅｍｕ ｔ ｕ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅｏ ｆ ｓ ｅ ｔ ｔ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓＡ , Ｂ, Ｃ＆Ｄ 表 1 最短距离矩阵 Ｔ ａ ｂ ｌ ｅ 1 Ｔ ｈ ｅｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｅ ｓ ｔ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ
选址问题可分为中值问题 、覆盖问题 、中心问题等 . 相对应的设 施选址准则有最小和 ( Ｍ ｉ ｎ ｓ ｕ ｍ) 、 最大最小 ( Ｍ ｉ ｎ ｍ ａ ｘ ) 、最小最大 ( Ｍ ａ ｘ ｍ ｉ ｎ ) 和最大覆盖 ( Ｍ ａ ｘ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ) 等. 对于某种设施选址来说 , 可建立平 面/ 网络优化模型 ( Ｐ ｌ ａ ｎ ａ ｒ ｏ ｒ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋＯ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＭ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ) 进行综合分 析与模型优化 , 具体方法是根据此设施的规划要求 , 建立目标函数和 约束条件 , 用线性规划法求解使目标函数最大或最小的空间坐标 , 以 确定拟新建设施的位置 .
ｑ ｄ ｉ ｉ ｊ Ａ Ｂ 672 0 553 210 1 435 Ｃ 420 1 204 0 105 1 729 Ｄ 252 1 032 237 0 1 521
20 20 18 15
运用 Ｍ ａ ｘ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ 准则的最大覆盖模型是在集 合覆盖模型基础上提出的 , 由于集合覆盖模型要覆 盖所有的需求点 , 所需设施数往往过大而超过实际 承受能力 , 而且没有区分各需求点 , 因此 Ｃ ｈ ｕ ｒ ｈ 等
[ 8]
在 1974 年提出的排队模型
2 设施选址综合模型
Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｆ ａ ｃ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ 在中心问题中 , 有害设施一般能造成空气 、 水资 源、 土壤 、噪声等污染 , 选址的时候要尽量避免设施 对用户造成不良的影响 . 如垃圾填埋场 , 能造成一定 的土壤 、水资源和空气污染 . 用户受空气污染往往受 气象要素影响较大 , 引入气象因素加以制约 . 对于居 民区来说 , 不仅要尽量离有害设施远一些 , 避免水源 土壤污染等片状污染 , 而且要远离当地盛行风向从 而避免空气污染此类的带状污染 . 同时地形因素也 制约着设施选址 . 在设施建设的过程中 , 需要考虑坡 度坡向的问题 , 坡度过大则不利于建设 . 设施选择可 以说是一个多目标决策问题 , 在做决策的时候 , 希望 所有的目标都能够尽可能达到预期 ( 尽可能大或者 尽可能小 ) . 可表示为 ｍ ｉ ｎ ( ｆ ｘ ) , . . . ,ｆ ｘ ) ) ; 1( ｐ( ( Ｖ ( 7) ｐ) ｓ . ｔ . ｇ ｘ ) ≥ 0, ｉ =1, 2, . . . , ｍ. ｉ( 其中 : ｆ ｘ ) , …, ｆ ｘ ) 为目标函数 ; ｇ ｘ ) ≥ 0, ｉ = 1, 1( ｐ( ｉ( 2, … , ｐ为 约束 条件 ; ｘ为 决策 变量 , 是一 个 Ｎ 维 向量 . 假设一 个 多 指标 决 策 问 题 有 ｎ个 评 价 指 标 ｆ ( 1≤ ｊ ≤ ｎ ) 和 ｍ 个决策方案 Ａ 1 ≤ｉ ≤ｍ) , 则可建 ｊ ｉ( 立一个决策矩阵 Ｄ = ( ｘ ) ｉ ｊ ｍ× ｎ: ｘ 11 Ｄ = ｘ 21 ｘ 12 ｘ 22 … ｘ 1 ｎ … ｘ 2 ｎ … ｘ ｍ ｎ . ( 8)
选址模型及应用
选址模型及应用
目 录
• 选址模型概述 • 选址模型的建立 • 选址模型的优化方法 • 选址模型的实际应用案例 • 选址模型的未来发展方向
01 选址模型概述
定义与分类
定义
选址模型是一种数学模型，用于 确定最优的地理位置或布局方案 ，以实现特定的目标或满足特定 的条件。
分类
根据不同的应用领域和目标，选 址模型可以分为多种类型，如运 输选址模型、设施选址模型、分 配选址模型等。
蚁群优化算法
蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的 优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递过 程来寻找最优解。在选址模型中，蚁群优 化算法可以用于求解组合优化问题。
蚁群优化算法的主要步骤包括初始信息 素分布、蚂蚁路径选择和信息素更新等 。通过蚂蚁之间的相互协作和信息素传 递，蚁群优化算法能够找到最优解。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群 体的行为规律来寻找最优解。在选址模型中，粒子群优化算法可以用于求解连续 或离散的多目标优化问题。
粒子群优化算法的主要步骤包括粒子初始化、速度和位置更新、个体和全局最优 解的更新等。通过粒子之间的相互协作和竞争，粒子群优化算法能够快速收敛到 最优解。
03 选址模型的优化方法
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟生 物进化过程中的遗传和变异机制，寻找最优解。在选址模型 中，遗传算法可以用于求解多目标、多约束条件下的最优解 。
遗传算法的主要步骤包括编码、初始种群生成、适应度函数 设计、选择操作、交叉操作和变异操作等。通过不断迭代， 遗传算法能够逐渐逼近最优解。
选址模型的重要性
01
02
03
提高效率
通过合理的选址，可以减 少运输成本、提高物流效 率，从而降低整个供应链 的成本。
目 录
• 选址模型概述 • 选址模型的建立 • 选址模型的优化方法 • 选址模型的实际应用案例 • 选址模型的未来发展方向
01 选址模型概述
定义与分类
定义
选址模型是一种数学模型，用于 确定最优的地理位置或布局方案 ，以实现特定的目标或满足特定 的条件。
分类
根据不同的应用领域和目标，选 址模型可以分为多种类型，如运 输选址模型、设施选址模型、分 配选址模型等。
蚁群优化算法
蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的 优化算法，通过模拟蚂蚁的信息素传递过 程来寻找最优解。在选址模型中，蚁群优 化算法可以用于求解组合优化问题。
蚁群优化算法的主要步骤包括初始信息 素分布、蚂蚁路径选择和信息素更新等 。通过蚂蚁之间的相互协作和信息素传 递，蚁群优化算法能够找到最优解。
粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群 体的行为规律来寻找最优解。在选址模型中，粒子群优化算法可以用于求解连续 或离散的多目标优化问题。
粒子群优化算法的主要步骤包括粒子初始化、速度和位置更新、个体和全局最优 解的更新等。通过粒子之间的相互协作和竞争，粒子群优化算法能够快速收敛到 最优解。
03 选址模型的优化方法
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟生 物进化过程中的遗传和变异机制，寻找最优解。在选址模型 中，遗传算法可以用于求解多目标、多约束条件下的最优解 。
遗传算法的主要步骤包括编码、初始种群生成、适应度函数 设计、选择操作、交叉操作和变异操作等。通过不断迭代， 遗传算法能够逐渐逼近最优解。
选址模型的重要性
01
02
03
提高效率
通过合理的选址，可以减 少运输成本、提高物流效 率，从而降低整个供应链 的成本。
轨道交通站点选址模型及实例
城市轨道交通规划与设计轨道交通站点选址模型学院：公路学院专业：交通运输工程******学号：**********指导教师：***完成时间：2015年3月24日二〇一五年三月轨道交通站点选址模型1 研究背景随着世界经济的迅猛发展，城市化进程的不断加快，大量的人口向城市聚集，因此，不可避免的带来了城市交通拥堵不堪、汽车尾气污染、噪音污染、能源浪费等一系列难以解决的难题。
而轨道交通作为一种能够有效疏散客流量、运量大、方便快捷、乘坐舒适、安全准时、环境污染少等优点的交通运输体系，现已为国内外许多城市所认同，而且有利于解决交通拥堵、优化交通结构，所以发展城市轨道交通系统已经成为解决我国很多大中城市出行难问题的必经之路。
城市轨道交通作为大城市公共客运体系的骨干，既能解决我国大城市交通问题，又能促进大城市发展、引导大城市布局调整。
而发挥其客流集散功能首先是通过站点实现的。
绝大多数出行者是把到达轨道交通站点的方便性作为选择轨道交通出行的首要因素。
也就是说，轨道交通站点的布设方案将会对乘客的吸引范围、服务水平、系统的运营效率甚至城市的形态布局、路网结构等产生影响。
虽然我国城市轨道交通建设正处于蒸蒸日上的高潮时期，并且取得了一些成绩，掌握了一些技术水平。
但从总体上看还没有形成与轨道交通建设相配套的规划设计、科研开发、运营管理、人才培养等一系列体系。
具体来说，存在以下几点不足：1、对轨道交通线网规划重视程度不够、认识不足。
有些城市把线路规划放在线网规划之前，这忽略了轨道交通与城市布局、土地利用的适配关系，不利于处理轨道交通与其他方式间的关系。
2、对轨道交通线网规划理论体系、规划方法等缺乏深入研究。
通常轨道交通的线网规划主要采用了“四阶段法”，而此方法主要用于道路交通规划，因此并未形成一套适合自身的体系。
3、对轨道交通线网规划的一些研究并不到位，且大多数时候采用定性分析居多，而忽略了定量分析的重要性。
一些参数标定如：吸引区域、站点选址、站间距合理范围、线路比选等缺乏理论支撑，大多受人为因素影响较深。
选址模型及应用
本章目标
通过学习本章的内容，你应该： 1、掌握选址与库存、运输成本间的关系 2、了解选址决策的影响因素 3、熟悉选址模型的分类 4、重点掌握物流节点选址的常用模型 5 、根据实际选址问题，会建立或选择合适 的模型
&1 选址的意义
所谓设施选址，是指如何运用科学的方法决 定设施的地理位置，使之与企业的整体经营运作 系统有机结合，以便有效、经济地达到企业的经 营目的。
&3 选址模型的分类
建选址模型前需弄清以下几个问题： ①选址的对象？ ②选址的目标区域？ ③选址目标和成本函数？ ④约束条件？ 选址类型→选址模型→算法→选址方案
选址模型的类型
3.1 根据定位设施的维数及数量分类
⒈设施的维数 体选址：定位三维物体。如：卡车、船舶的装卸 面选址：定位二维物体。如：企业的部门布置 线选址：定位一维物体。如：配送中心分拣传送带 点选址：定位零维物体。忽略物体的尺寸 动态选址问题：+时间因素的四维选址问题。 ⒉选址设施的数量 单一设施选址：主要考虑运输成本 多设施选址：运输成本、竞争力、设施间需求的分配、设 施成本与数量间的关系。
&2 选址决策的影响因素
2.1 外部因素
⒈ 宏观政治 、 经济因素 ↓ ↘ 政权、法制、贸易集运政策等 税收政策、关税、汇率等
是无法量化的指标，由企业主观评价 与企业选址决策直接相关 目标：寻求最宽松的经济环境 ⒉基础设施 及 环境 ↓ ↘ 交通设施、通信设施等 降低物流成本 自然环境、社会环境 ↓ 劳动力的成本、素质等
L
w( x)dx w( x)dx
0 s
s L dz 令 0 w( x)dx w( x) dx 0 s ds
s
L
5.1 连续点选址模型
通过学习本章的内容，你应该： 1、掌握选址与库存、运输成本间的关系 2、了解选址决策的影响因素 3、熟悉选址模型的分类 4、重点掌握物流节点选址的常用模型 5 、根据实际选址问题，会建立或选择合适 的模型
&1 选址的意义
所谓设施选址，是指如何运用科学的方法决 定设施的地理位置，使之与企业的整体经营运作 系统有机结合，以便有效、经济地达到企业的经 营目的。
&3 选址模型的分类
建选址模型前需弄清以下几个问题： ①选址的对象？ ②选址的目标区域？ ③选址目标和成本函数？ ④约束条件？ 选址类型→选址模型→算法→选址方案
选址模型的类型
3.1 根据定位设施的维数及数量分类
⒈设施的维数 体选址：定位三维物体。如：卡车、船舶的装卸 面选址：定位二维物体。如：企业的部门布置 线选址：定位一维物体。如：配送中心分拣传送带 点选址：定位零维物体。忽略物体的尺寸 动态选址问题：+时间因素的四维选址问题。 ⒉选址设施的数量 单一设施选址：主要考虑运输成本 多设施选址：运输成本、竞争力、设施间需求的分配、设 施成本与数量间的关系。
&2 选址决策的影响因素
2.1 外部因素
⒈ 宏观政治 、 经济因素 ↓ ↘ 政权、法制、贸易集运政策等 税收政策、关税、汇率等
是无法量化的指标，由企业主观评价 与企业选址决策直接相关 目标：寻求最宽松的经济环境 ⒉基础设施 及 环境 ↓ ↘ 交通设施、通信设施等 降低物流成本 自然环境、社会环境 ↓ 劳动力的成本、素质等
L
w( x)dx w( x)dx
0 s
s L dz 令 0 w( x)dx w( x) dx 0 s ds
s
L
5.1 连续点选址模型
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2
3
4
2.2 选址决策的影响因素
• 外部因素：宏观政治及经济因素、基础设 施及环境、竞争对手等
• 内部因素：企业的发展战略、产品、技术 或服务的特征
5
2.2.1外部因素分析
• 宏观政治及经济因素
– 宏观政治因素包括：政权是否稳定、法制是否 健全、是否存在贸易禁运政策等。
– 宏观经济因素包括：税收政策、关税、汇率等
机变量；
– xs ：表示所选择点的坐标（介于第s个点和第 s+1个点之间）
n
min z wi | xs xi |
(2.3)
i0
18
例 商店选址(续)
• 如果顾客可以出现在这条街的任一个点x， 且每个点x上出现顾客的随机变量是w(x)。 假设街道长为L，商店选在s点。
s
L
min z 0 w(x)(s x)ds s w(x)(s x)ds (2.4)
22
例2.1 报刊亭选址
• 一个报刊连锁公司想在一个地区开设一个 新的报刊零售点，主要的服务对象是附近 的5个小区的居民。图2-6笛卡尔坐标系表 示了这些小区的坐标。表2-1显示各点的坐 标值和权重（根据各小区的人数确定）。 要求确定报刊亭的位置，使得每个月顾客 到报刊亭所行走的距离总和最小。
23
• A=｛3，4，8｝，S＝｛Ф｝
49
第一次循环
村编号 3 8
A(j) 1,2,3,4,5 6,7,8,9
需要覆盖的村庄 2,8,9
• A=｛3，8｝，S＝｛4｝
50
第二次循环
村编号 3
A(j) 1,2,3,4,5
需要覆盖的村庄 2
• A=｛3｝，S＝｛4，8｝ • 结束，村庄2未被满足
51
• 讨论
第二章 选址模型及应用
• 选址的意义 • 选址决策的影响因素 • 选址模型的分类 • 选址问题中的距离计算 • 选址模型 • 实例分析
1
2.1选址的意义
• 定义
– 选址决策就是确定所要分配的设施的数量、位 置及分配方案。
• 意义
– 就单个企业而言，它决定了整个物流系统及其 它层次的结构。
– 影响物流成本：库存、运输（图2.1,2.2） – 核心企业的选址影响供应物流系统选址
24
表2-1 需求点对应的权重
需求点
x坐标
1
3
2
5
3
4
4
2
5
1
W
1 2
n i 1
wi
y坐标 1 2 3 4 5
权重wi 1 7 3 3 6
25
需求点 x坐标 wi 从左到右
5
1 6=6
4
2 6+3=9
1
3 6+3+1=10
3
4
2
5
从右到左
2
5 7=7
3
4 7+3=10
1
3
4
2
5
1
表 2 ｜ 2 x 轴 方 向 的 中 值 计 算
26
需求点 y坐标 wi 从上到下
5
5 6=6
4
4 6+3=9
3
3 6+3+3=12
2
2
1
1
从上到下
1
1 1=1
2
2 1+7=8
3
3 1＋7＋3＝11
4
4
5
5
表 2 ｜ 3 y 轴 方 向 的 中 值 计 算
27
表2-4 位置A、B间的加权距离比较
位置A(3,3)
位置B(4,3)
需求点 距离 权重 总和 需求点 距离 权重 总和
ys
)
2
1/
2
1/ 2
d is( i1)
(xi
x )2 s( i1)
( yi
2
y ) s(i1)
31
n wi xi
d i1 is(i1)
x si
n
wi
d i1 is(i1)
n wi yi
d i1 is(i1)
y si
n
wi
d i1 is(i1)
(2-11)
(2-12)
32
• 迭代终止规则
• 连续选址 • 网格选址 • 离散选址
11
2.3.3 选址成本
• Minisum目标函数
min x
j
Cj (X )
– X：新的待定设施物体的坐标
– j：已存在且位置固定的物体的编号
– Cj(X)：j到X的成本
• minmax目标函数
• maxmin目标函数
12
三种中心的例子
minisum minmax maxmin
40
41
• 解题步骤
– 找到每个村子建立卫生所的覆盖集A(j)（如表26所示）；
– 在所有的A(j)中去掉一些被包含的子集； – 在剩下的集合中确定最佳位置；
42
表2-6 候选位置的服务范围
村编号 A(j)
1
1,2,3,4
2
1,2,3
3
1,2,3,4,5
4
1,3,4,5,6,7
5
3,4,5,6
29
2.5.1.2 精确重心法
n
1/ 2
min z wi (xi xs )2 ( yi ys )2
i1
n wi xi
xs
i 1 n
dis wi
d i1 is
n wi yi
ys
i 1 n
dis wi
d i1 is
(2.10)
(2-11)
(2-12)
30
dis
(xi
xs )2
( yi
– 第二步：找到一个点使得该点覆盖的村最多； 然后从A中删除该点，在S中增加该点，删除该 点所覆盖的村庄；重复第二步直到A为空集或 者S中的个数满足了约束。
48
贪婪算法求解过程
初始化
村编号 3 4 8
A(j) 1,2,3,4,5 1,3,4,5,6,7 6,7,8,9
需要覆盖的村庄 1,2,3,4,5, 6,7,8,9
– 成本 – 服务水平
7
2.2.3 案例分析
• 肯德基的选址秘笈
– 本案例中考虑了那些因素？这些因素和我们刚 才讲过的因素怎样对应？
– 商圈的成熟度和稳定度、聚客点、人流的主要 动线怎样影响肯德基的选址？
– 肯德基选址使用选址模型么？ – 如果要开一家中餐馆、物流中心、超市、银行
等，你认为肯德基的方法、指标那些是可以借 鉴的？哪些是不同的？
0.5
wixi /dis(i-1), wiyi /dis(i-1) 1.5,0.5
2 (5,2) 7 2.24 3.13 15.63, 6.25
34 5 (4,3) (2,4) (1,5) 33 6 1 1.41 2.82 3 2.13 2.13 12,9 4.25, 2.13,
8.5 10.63
• 使用式2-13，2-14，带入初值(3,3)得到 （3.26, 3.20）。使用matlab编程，可以求 得最优点是(3.9273,2.9793)。
38
模型
min xj jN
s.t.
yij 1,
jB (i )
iN
di yij C j x j , j N
iA( j )
xj {0,1},
iN
yij 0,
jN
(2 -17)
(2 -18) (2 -19) (2 - 20) (2-21)
39
例2
• 卫生部门计划在某地区的9个村增加一系列 诊所（图2-10）。它希望每个村周围30km 范围内至少有一个诊所，而且不考虑诊所 能力的限制。除了第6个村子外，其它的村 子都可以建诊所。卫生部门要确定建多少 诊所，分别建在哪里。
44
2.5.2.1.2 最大覆盖模型
• 服务设施有限的前提下，最大化提供服务
– 设施候选停放点为所有的需求点 – N={1, 2, … , n}，所有的需求点； – di：第i个节点的需求量； – Cj：设施节点j的容量； – A(j)：设施节点j所覆盖的需求点集合； – B(i)={j|iA(j)}：可以覆盖节点i的设施的集合； – p：设施数目
8
2.3 选址模型的分类
• 被定位设施的维度及数量 • 选址问题目标区域的特征 • 选址成本 • 选址约束
9
2.3.1被定位设施的维度及数量
• 根据设施的维度
– 体选址 – 面选址 – 线选址 – 点选址 – 更高维度的选址
• 设施选址的数量
– 单一设施 – 多设施
10
2.3.2 选址问题目标区域的特征
6
7
4,6,7,8,9
8
6,7,8,9
9
8,9
B(i) 1,2,3,4 1,2,3 1,2,3,4,5 1,3,4,5,7 3,4,5 4,5,7,8 4,7,8,9 7,8,9 8,9
A(j):每个村子可以提供 的服务
B（i）可以给该村提供 服务的村子
43
• 讨论
– 试对本例建立一个数学模型 – 表2-6中的B(i)有何作用？
19
例 商店选址(续)
• 对上面两式微分，并令微分值等于零，可 以得到解：
dZ
ds
s i0
wi
n
wi
i s 1
0
dZ s
L
w(x)dx w(x)dx
ds x0
xs
(2.5) (2.6)
20
2.5.1 连续点选址模型
2.5.1.1 交叉中值型(Cross Median)
3
4
2.2 选址决策的影响因素
• 外部因素：宏观政治及经济因素、基础设 施及环境、竞争对手等
• 内部因素：企业的发展战略、产品、技术 或服务的特征
5
2.2.1外部因素分析
• 宏观政治及经济因素
– 宏观政治因素包括：政权是否稳定、法制是否 健全、是否存在贸易禁运政策等。
– 宏观经济因素包括：税收政策、关税、汇率等
机变量；
– xs ：表示所选择点的坐标（介于第s个点和第 s+1个点之间）
n
min z wi | xs xi |
(2.3)
i0
18
例 商店选址(续)
• 如果顾客可以出现在这条街的任一个点x， 且每个点x上出现顾客的随机变量是w(x)。 假设街道长为L，商店选在s点。
s
L
min z 0 w(x)(s x)ds s w(x)(s x)ds (2.4)
22
例2.1 报刊亭选址
• 一个报刊连锁公司想在一个地区开设一个 新的报刊零售点，主要的服务对象是附近 的5个小区的居民。图2-6笛卡尔坐标系表 示了这些小区的坐标。表2-1显示各点的坐 标值和权重（根据各小区的人数确定）。 要求确定报刊亭的位置，使得每个月顾客 到报刊亭所行走的距离总和最小。
23
• A=｛3，4，8｝，S＝｛Ф｝
49
第一次循环
村编号 3 8
A(j) 1,2,3,4,5 6,7,8,9
需要覆盖的村庄 2,8,9
• A=｛3，8｝，S＝｛4｝
50
第二次循环
村编号 3
A(j) 1,2,3,4,5
需要覆盖的村庄 2
• A=｛3｝，S＝｛4，8｝ • 结束，村庄2未被满足
51
• 讨论
第二章 选址模型及应用
• 选址的意义 • 选址决策的影响因素 • 选址模型的分类 • 选址问题中的距离计算 • 选址模型 • 实例分析
1
2.1选址的意义
• 定义
– 选址决策就是确定所要分配的设施的数量、位 置及分配方案。
• 意义
– 就单个企业而言，它决定了整个物流系统及其 它层次的结构。
– 影响物流成本：库存、运输（图2.1,2.2） – 核心企业的选址影响供应物流系统选址
24
表2-1 需求点对应的权重
需求点
x坐标
1
3
2
5
3
4
4
2
5
1
W
1 2
n i 1
wi
y坐标 1 2 3 4 5
权重wi 1 7 3 3 6
25
需求点 x坐标 wi 从左到右
5
1 6=6
4
2 6+3=9
1
3 6+3+1=10
3
4
2
5
从右到左
2
5 7=7
3
4 7+3=10
1
3
4
2
5
1
表 2 ｜ 2 x 轴 方 向 的 中 值 计 算
26
需求点 y坐标 wi 从上到下
5
5 6=6
4
4 6+3=9
3
3 6+3+3=12
2
2
1
1
从上到下
1
1 1=1
2
2 1+7=8
3
3 1＋7＋3＝11
4
4
5
5
表 2 ｜ 3 y 轴 方 向 的 中 值 计 算
27
表2-4 位置A、B间的加权距离比较
位置A(3,3)
位置B(4,3)
需求点 距离 权重 总和 需求点 距离 权重 总和
ys
)
2
1/
2
1/ 2
d is( i1)
(xi
x )2 s( i1)
( yi
2
y ) s(i1)
31
n wi xi
d i1 is(i1)
x si
n
wi
d i1 is(i1)
n wi yi
d i1 is(i1)
y si
n
wi
d i1 is(i1)
(2-11)
(2-12)
32
• 迭代终止规则
• 连续选址 • 网格选址 • 离散选址
11
2.3.3 选址成本
• Minisum目标函数
min x
j
Cj (X )
– X：新的待定设施物体的坐标
– j：已存在且位置固定的物体的编号
– Cj(X)：j到X的成本
• minmax目标函数
• maxmin目标函数
12
三种中心的例子
minisum minmax maxmin
40
41
• 解题步骤
– 找到每个村子建立卫生所的覆盖集A(j)（如表26所示）；
– 在所有的A(j)中去掉一些被包含的子集； – 在剩下的集合中确定最佳位置；
42
表2-6 候选位置的服务范围
村编号 A(j)
1
1,2,3,4
2
1,2,3
3
1,2,3,4,5
4
1,3,4,5,6,7
5
3,4,5,6
29
2.5.1.2 精确重心法
n
1/ 2
min z wi (xi xs )2 ( yi ys )2
i1
n wi xi
xs
i 1 n
dis wi
d i1 is
n wi yi
ys
i 1 n
dis wi
d i1 is
(2.10)
(2-11)
(2-12)
30
dis
(xi
xs )2
( yi
– 第二步：找到一个点使得该点覆盖的村最多； 然后从A中删除该点，在S中增加该点，删除该 点所覆盖的村庄；重复第二步直到A为空集或 者S中的个数满足了约束。
48
贪婪算法求解过程
初始化
村编号 3 4 8
A(j) 1,2,3,4,5 1,3,4,5,6,7 6,7,8,9
需要覆盖的村庄 1,2,3,4,5, 6,7,8,9
– 成本 – 服务水平
7
2.2.3 案例分析
• 肯德基的选址秘笈
– 本案例中考虑了那些因素？这些因素和我们刚 才讲过的因素怎样对应？
– 商圈的成熟度和稳定度、聚客点、人流的主要 动线怎样影响肯德基的选址？
– 肯德基选址使用选址模型么？ – 如果要开一家中餐馆、物流中心、超市、银行
等，你认为肯德基的方法、指标那些是可以借 鉴的？哪些是不同的？
0.5
wixi /dis(i-1), wiyi /dis(i-1) 1.5,0.5
2 (5,2) 7 2.24 3.13 15.63, 6.25
34 5 (4,3) (2,4) (1,5) 33 6 1 1.41 2.82 3 2.13 2.13 12,9 4.25, 2.13,
8.5 10.63
• 使用式2-13，2-14，带入初值(3,3)得到 （3.26, 3.20）。使用matlab编程，可以求 得最优点是(3.9273,2.9793)。
38
模型
min xj jN
s.t.
yij 1,
jB (i )
iN
di yij C j x j , j N
iA( j )
xj {0,1},
iN
yij 0,
jN
(2 -17)
(2 -18) (2 -19) (2 - 20) (2-21)
39
例2
• 卫生部门计划在某地区的9个村增加一系列 诊所（图2-10）。它希望每个村周围30km 范围内至少有一个诊所，而且不考虑诊所 能力的限制。除了第6个村子外，其它的村 子都可以建诊所。卫生部门要确定建多少 诊所，分别建在哪里。
44
2.5.2.1.2 最大覆盖模型
• 服务设施有限的前提下，最大化提供服务
– 设施候选停放点为所有的需求点 – N={1, 2, … , n}，所有的需求点； – di：第i个节点的需求量； – Cj：设施节点j的容量； – A(j)：设施节点j所覆盖的需求点集合； – B(i)={j|iA(j)}：可以覆盖节点i的设施的集合； – p：设施数目
8
2.3 选址模型的分类
• 被定位设施的维度及数量 • 选址问题目标区域的特征 • 选址成本 • 选址约束
9
2.3.1被定位设施的维度及数量
• 根据设施的维度
– 体选址 – 面选址 – 线选址 – 点选址 – 更高维度的选址
• 设施选址的数量
– 单一设施 – 多设施
10
2.3.2 选址问题目标区域的特征
6
7
4,6,7,8,9
8
6,7,8,9
9
8,9
B(i) 1,2,3,4 1,2,3 1,2,3,4,5 1,3,4,5,7 3,4,5 4,5,7,8 4,7,8,9 7,8,9 8,9
A(j):每个村子可以提供 的服务
B（i）可以给该村提供 服务的村子
43
• 讨论
– 试对本例建立一个数学模型 – 表2-6中的B(i)有何作用？
19
例 商店选址(续)
• 对上面两式微分，并令微分值等于零，可 以得到解：
dZ
ds
s i0
wi
n
wi
i s 1
0
dZ s
L
w(x)dx w(x)dx
ds x0
xs
(2.5) (2.6)
20
2.5.1 连续点选址模型
2.5.1.1 交叉中值型(Cross Median)