课程设计初稿

一、背景情况

牛奶是人类生活中必不可少的一种饮品，随着人们对健康的重视程度的提高牛奶的需求量也在不断增加，而且牛奶的营养含量也成为了人们购买是所考虑的最重要的因素。近年来，随着我国国民经济的不断发展，人民生活水平的日益提高，家庭的膳食结构得到普遍的改善。据市场调查的数据52%的人认为一日三餐中必须选择牛奶来摄取，营养物质。于是牛奶的生产和销售也取得了较好的成绩，并且液体奶生产大幅度增长，整个行业的经济效益明显提高。纵观2009年的中国乳业，在市场的全面恢复的大背景下，乳品行业的竞争更加激烈，且市场细化程度进一步加深。据市场调查机构AC尼尔森数据显示，截至2009年底的常温奶总体销售额增长率为2%,其中花色奶保持不变，白奶、儿童乳饮料和高端奶分别有6%、3%、9%的降幅，乳饮料和功能奶分别小涨3%和4%,而儿童奶则高涨56%.由此可见，儿童奶产品已经成为常温奶产品中销售涨幅最快，市场前景最广阔的新兴种类之一。

此次课程设计的目的是为了将《物流网络规划》这门课程的知识更好地应用于实际中，并且了解福建省9地市的大致物流情况。此次课程设计的对象是长富乳业，我们小组从其中42中产品中选取了“儿童巴士鲜奶”这一种产品进行相应研究，其他产品类似。

二、物流需求预测

（1）根据福建省统计局2010年第六次全国人口普查数据显示：福州市人口约为711万人；厦门市人口约为353万人；莆田市人口约为277万人；三明市人口约为250万人；

泉州市人口约为812万人；漳州市人口约为480万人；南平市人口约为264万人；龙岩市人口约为255万人；宁德市人口约为282万人；

（2）根据国家统计局《中华人民共和国2011年国民经济和社会发展统计公报》显示，其中0~14岁儿童所占人口比例为16.5%，将这个比例应用与福建省的9地市；

（3）长富乳业在福建省的知名度较高，根据有关专业人士分析，福建省消费的全部奶制品，其中长富乳业的产品占有30%的比重；

（4）我们小组还参考了不同学院老师的建议（包括交通学院、经济与管理学院、农学院、食品科学学院），并且在不影响结果的情况下为方便计算简化了数据；

（5）得出福建省9地市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量为：

福州市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为28440盒；

厦门市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为14120盒；

莆田市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为11080盒；

三明市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为10000盒；

泉州市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为32480盒；

漳州市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为19200盒；

南平市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为10560盒；

龙岩市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为10200盒；

宁德市每日消费长富儿童巴士鲜奶的数量约为11280盒。

三、物流方案设计

（一）配送中心的选址方法设计

我们小组采用了CFLP方法进行配送中心的选址设计。

（1）CFLP方法的特点及应用环境：

特点：CFLP（Capacitated Facility Location Problem）方法是一种启发式方法。启发式方法与最优化方法的最大不同是它不是精确式算法，不能保证给出的解决方案是最优的，但只要处理得当，获得的可行解与最优解是非常接近的，而且启发式算法相对最优化方法，计算简单、求解速度快。所以在实际应用中，启发式方法是仅次于最优化规划技术的选址方法。

应用环境：当配送中心的能力有限制，而且用户的地址和需求量以及设置多个配送中心

的数目均已确定的情况下，可采用CFLP 法，从配送中心的备选地址中选出总费用最小的由多个配送中心(假设有m 个)组成的物流系统。 （2）CFLP 方法工作步骤：

○

1初选配送中心地点。通过定性分析，根据配送中心的配送能力和用户需求分布情况，合理地确定配送中心的数目及其设置地点，以此作为初始方案。这一步骤非常重要，因为它将直接影响整个计算的收敛速度。

○2确定各暂定的配送中心的供应范围。设暂定的配种中心有k 个，分别是S 1，S 2，····，

S k ；用户有n 个；从配送中心S i 到用户j 地的单位运输费用为h sij ；以运输费用U 最低为目标，则可构成运输问题模型如下：

11

min i i k n

s j s j i j U h X ===∑∑

1

,1,2,...,k

i i s j j X D j n =≥=∑ 1

,1,2,...,i i s j s j X M i k =≤=∑ 0,1,2,...,;1,2,...,i s j X i k j n ≥==

式中

i s j X ——配送中心S i 到用户j 的运输量；

M si ——配送中心S i 的容量； D j ——用户j 的需求量；

解以上运输问题，就可求得各暂定配送中心的供应范围。这可表述如下用户集合：

{:0},1,2,...,i i s j N i X i k =≠=

○

3在以上各配送范围内，移动配送中心到其他备选地点，寻求可能的改进方案。设在原定配送中心

S i 的配送范围N i ，除S i 之外，可做配送中心备选地点的还有L i 个，在这

些地点设置配送中心的固定费用分别为F i ，其中t j ∈L i ，则以t j 为新的配送中心时，N i

内的总费用为

1

,j Ni

tj tj tj i i j U h X F t L ==+∈∑

由下式可求得：

min{}j j tj Li

Ut Ut ∈=

若j i Ut Us ≤则令i j s t =，否则S i 不变。对所有k 个区域重复上述过程。

○

4比较新、旧配送中心集合的总费用。若前者大于或等于后者，说明已经得到了所要求的解，计算可停止。如果前者小于后者，说明新得到的配送中心地点可使总费用下降，通过改善配送中心的供应范围，还有可能进一步降低总费用。

为了进一步降低总费用，以新的配送系统代替原有的配送系统，重复步骤○

2至步骤○

4，直到总费用不能再下降为止。 按以上步骤得到的收敛解，虽然没有得到理论上的证明，但是由于费用总是在下降的，因此在实际应用中，可以充分相信所得到的解。

（二）配送路径优化设计

我们小组采用节约法进行配送路径的优化设计。

节约法的核心思想是将问题中存在的两个回路合并为一个回路，根据合并后总距离的变化来确定节约度。它有两种方式：并行方式（parallel ）和串行方式（sequential ）。这两种方式在初始化时是相同的。它们的区别在于如何处理回路中的合并问题。这里，我们小组选取并行方式进行路径的优化设计。

并行方式分3步完成。

○

1形成一个初始解。对i=1，2，…，n ，先建立n 条路线，即每个需求点一条路线，每条路线一辆车。形成初始解时，需要满足所有顾客的需求，而且所有的约束条件，例如容量的限制、车辆总数的限制等也得到满足。初始解可以由最短路径问题或有运载限制的TSP 问题求得。

○

2进行节约度的计算。计算所有点对的节约度S ij 00,,1,2,...,,i j ij i j ij S c c c i j n =+- =≠且

然后对计算结果进行升序排列。

○3进行回路的合并。采用的合并策略是最可行合并原则（best feasible merge ）。从升序排列的节约度序列中最上面的值开始，执行下面步骤：

对于一个已知的S ij ，先判断这两个关系到i ，j 的回路是否存在合并的可能性，如果一个回路以（0，j ）开始，一个回路以（i ，0）结束，则该回路可以合并，并进行下面的合并操作：

删除两个回路中的部分路径（0，j ）和（i ，0），然后引入新的连接（i ，j ），得到新的回路（0，…，i ，j ，…，0）。

总之节约法非常灵活，因为它可以方便地加入其他约束条件（如加入顾客时间窗约束）进行修改。但是这样修改后，解的质量可能很低。但它仍不愧为最经典、最普遍的算法。

四、物流方案仿真分析 （一）方案资料

福建某牛奶厂（以长富牛奶为例）所生产的42种牛奶在福建省各地都有稳定的销售市场，需求量与各聚集区人口量及城镇化水平成正比，试确定该物流网络的结构，并为网络中的节点选定合理的地理位置，同时还应对配送中心的设施布局、功能定位、规模确定、作业流程、作业方法等进行设计。

作如下假设：