(优质)线性规划模型在物流选址中的应用PPT课件
线性规划的运输问题(PPT 32)作业讲解
销地 产地 B1 B2
B3
B4 产量
的 进 一
A1 6 30 4 10 5
0
30
30 70 60
A2 8 3 10 2 30 0
40 10
步
A3 7 5 6
0 50 50
讨 论
A4 5 1 20 2
0
20
销量 30
10 4020 30
80 50 180
供大于求的运输问题
3.3 解的改进
运
2 解的最优性检验（运用位势法）
论
m+n
m+n
转运例题
3.3
运
左图显示出了一个运输系统,它包括二个
1 40
输 问 题 的
产地(①和②)﹑二个销地(④和⑤)及一 个中间转运站(③),各产地的产量和各销 地的销量用相应节点处箭线旁的数字表 示，节点连线上的数字为该地的转运单
价,试确定最优运输方案。
24
5 10 1
4
2 3
3 3
5
5 6
二 新知识点 1 产销不平衡运输问题的类型； 2 产销不平衡运输问题的数学模型； 3 产销不平衡运输问题最优解的计算； 4 运输问题的应用；
3.3 运 输 问 题 的 进 一 步 讨 论
产销不平衡问题 一 产销不平衡问题的类型
运输表
销地
产地
B1
B2
…
A1
C11 x11
C12 x12
A2
C12 x21
输 2 销量大于产量
<
问
题
目标函数：
的
进
一
st.
步
讨 论
产销不平衡问题
3.3 二、解题思路
线性规划在物流运输中数学模型及应用
目录线性规划在物流运输中数学模型及应用 (1)摘要 (1)关键词 (1)引言 (1)1、线性规划问题 (1)1.1、线性规划问题的提出 (1)1.2、线性规划数学模型 (6)1.3、线性规划问题的标准形式 (7)1.4、线性规划问题解的概念 (8)1.4.1、可行解 (9)1.4.2、基 (9)1.4.3、基可行解 (10)1.4.4、可行基 (10)2、物流运输问题 (10)2.1、物流运输 (10)2.2、物流运输的规划设计 (11)2.2.1、运输成本 (11)2.2.2、运输速度 (11)2.2.3、运输的一致性 (11)2.2.4、与物流节点的匹配程度 (11)2.3、运输规划设计内容 (12)2.3.1、确定运输战略 (12)2.3.2、确定运输线路 (12)2.3.3、选择运输方式 (12)2.3.4、运输过程控制 (12)2.4、物流运输问题的提出 (12)2.5、物流运输问题的数学模型 (14)3、物流运输问题线性规划数学模型实例 (14)3.1、车辆调度问题 (15)3.2、产销运输问题 (17)3.3、物资调运问题： (18)4、结束语 (25)致谢 (25)参考文献 (25)英文摘要 (26)Linear Programming in logistics and (26)transportand application of mathematical models (26)Abstract (26)Keywords (26)线性规划在物流运输中数学模型及应用线性规划在物流运输中数学模型及应用摘要：本论文重要是对线性规划问题的提出、标准型、以及求解进行分析，然后建立一些数学模型来解决一些实际问题。
针对物流运输这个方面的实际应用建立一些特殊的数学模型用线性规划进行分析，让物流运输变的简单、快捷、节约成本。
本文的关键是对物流运输中的问题建立的数学模型就行分析，利用线性规划来运算和求解，建立线性规划数学模型。
第7章 物流设施选址规划.ppt
7.2 单一物流设施连续点选址模型
单一物流设施选址，是指只准备为一个物流设施选择其位置。 所谓连续点选址模型，是指在一条路径或一个区域范围内的 任何位置都可以作为一个设施的地址的选址问题。
在解决单一物流设施选址问题时，一般都为选址模型设计了 一些简化的假设条件。
单一物流设施选址模型一般根据可变成本来进行选址。模型 没有区分在不同地点建设仓库所需的资本成本，以及与在不 同地点经营有关的其他成本，如劳动力成本、库存持有成本、 公共事业费用等。
小值。由于
dz ds
s
n
wi wi
i 1
i s 1
，由 dz ds
0知：当
s
wi
i 1
n
时wi，
i s 1
即当商店选在权重的中点位置时，亦即商店两边的权重都占
总权重的50%时，这个位置是商店的最优位置。
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7.1 物流设施选址概述
7.1.2 物流设施选址分类
根据物流设施选址数量可将物流设施选址分为：单一物流设 施连续点选址和多物流设施连续点选址和离散型物流设施选 址三类。
=
56
i 1
而B点到5个需求点的加权总折线距离为：
5
d
R Bi
(1
2) 1 (11) 7
(0
0) 3 (2
1) 3
(3
2) 6
56
i 1
这也说明，新增报刊零售亭选址在直线AB上的任何一点都可
以。
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7.2 单一物流设施连续点选址模型
7.2.2 精确重心选址方法
这种方法是对单一物流设施连续点选址问题用直线距离进行 计算的一种求解方法。其具体模型如下：
【精品】企业物流基础 - 第一章 线性规划及单纯形法课件
客户了解自己能获得什么服务，没有得到服务时怎么 联系。（客户） 3、组织结构（客服部门的重要性） 4、系统柔性（满足需求的不确定性） 5、管理服务（培训、咨询等免费服务）
五、客户满意
是指客户通过对一个产品的可感知的效 果（或结果），与他的期望值相比较后， 所形成的愉悦或失望的感觉状态。
1、构成市场组合的四要素：价格、产品、 促销和渠道；
2、发展一个新客户的成本是保留一个老客 户成本的6倍；
第二节 客户服务的构成要素
包括：交易前要素、交易中要素和交易后要素。
一、交易前要素 1、客户服务条例的书面说明（规范化）
客户在一定时期内在各种可能的价格下提出的有支付 能力的需要。 1、基本需求
产品或者服务必须具有的属性和功能，不满足时客 户将感到失望或不高兴，将导致失去客户。 2、客户期望
指提供的产品和服务较优秀，但并不是必须的产品 属性和服务行为；能满足客户的期望时，将使客户满 意、高兴，留住客户。 3、超越期望
进 入 夏 天 ，少 不了一 个热字 当头， 电扇空 调陆续 登场， 每逢此 时，总 会想起 那 一 把 蒲 扇 。蒲扇 ，是记 忆中的 农村， 夏季经 常用的 一件物 品。 记 忆 中 的故 乡 ， 每 逢 进 入夏天 ，集市 上最常 见的便 是蒲扇 、凉席 ，不论 男女老 少，个 个手持 一 把 ， 忽 闪 忽闪个 不停， 嘴里叨 叨着“ 怎么这 么热” ，于是 三五成 群，聚 在大树 下 ， 或 站 着 ，或随 即坐在 石头上 ，手持 那把扇 子，边 唠嗑边 乘凉。 孩子们 却在周 围 跑 跑 跳 跳 ，热得 满头大 汗，不 时听到 “强子 ，别跑 了，快 来我给 你扇扇 ”。孩 子 们 才 不 听 这一套 ，跑个 没完， 直到累 气喘吁 吁，这 才一跑 一踮地 围过了 ，这时 母 亲总是 ，好似 生气的 样子， 边扇边 训，“ 你看热 的，跑 什么？ ”此时 这把蒲 扇， 是 那 么 凉 快 ，那么 的温馨 幸福， 有母亲 的味道 ！ 蒲 扇 是 中 国传 统工艺 品，在 我 国 已 有 三 千年多 年的历 史。取 材于棕 榈树， 制作简 单，方 便携带 ，且蒲 扇的表 面 光 滑 ， 因 而，古 人常会 在上面 作画。 古有棕 扇、葵 扇、蒲 扇、蕉 扇诸名 ，实即 今 日 的 蒲 扇 ，江浙 称之为 芭蕉扇 。六七 十年代 ，人们 最常用 的就是 这种， 似圆非 圆 ， 轻 巧 又 便宜的 蒲扇。 蒲 扇 流 传 至今， 我的记 忆中， 它跨越 了半个 世纪， 也 走 过 了 我 们的半 个人生 的轨迹 ，携带 着特有 的念想 ，一年 年，一 天天， 流向长
物流系统规划与设计课件(PPT 56页)
§1.1 系统与系统工程
（3）软系统方法论
英国兰卡斯特大学切克兰德(P.Checkland)提出了软系统方法论，其核心不 是“最优化”，而是进行“比较”，强调找出可行满意的结果，是一个“学习” 的过程。
21
§1.2 物流与物流系统
22
§1.2 物流与物流系统
一．物流
1. 概述
物流科学是当代最有影响的新学科之一。 物流学是研究物流料、人员流、信息流和能量流的计划、调节和控制
10
§1.1 系统与系统工程
3. 系统工程的发展
20世纪30年代末，英国为了防止德国飞机的突然袭击，研究雷达系 统时，创造了运筹学。随后研究飞机降落的排队问题、后勤保障的 组织问题，创造了排队论、线性规划等运筹学分支。
20世纪40年代，美国贝尔电话公司研究微波通讯网络时，初步运用 了系统工程方法，并第一次提出系统工程的概念。
封闭系统与开放系统
封闭系统是指与外界环境不发生任何形式交换的系统。
开放系统是指系统内部与外部环境有能量、物质和信息交换的系统。
静态系统和动态系统
静态系统是其固有状态参数不随时间变化的系统。 动态系统是系统状态变量随时间而改变的系统。
对象系统和行为系统
对象系统是按照具体研究对象进行区分而产生的系统。 行为系统是以完成目的行为作为组成要素的系统。
的科学。 物流学是以物的动态流转过程为主要研究对象，揭示物流活动（运输、
储存、包装、装卸搬运、流通加工、物流信息等）的内在联系，使物 流系统在经济活动中从潜隐状态显现出来，成为独立的研究领域和学 科范围。 物流科学是管理工程与技术工程相结合的综合学科。 物流科学的产生和应用将给国民经济和生产企业带来难以预料的经济 效益。
线性规划算法在物流路径规划中的应用
线性规划算法在物流路径规划中的应用随着全球经济的不断发展，物流行业已经成为了连接各个领域的桥梁，促进了各种产业链的高效运转。
而在物流行业中，路径规划是一个至关重要的环节，它不仅直接影响到物流的效率和成本，还关系到客户的体验和满意度。
因此，如何对物流路径进行规划和优化是非常重要的。
线性规划算法的出现给物流路径规划带来了全新的思路和解决方案，其应用已逐渐在物流行业得到了广泛的应用。
下面，我们将就线性规划算法在物流路径规划中的应用进行探讨和分析。
一、什么是线性规划算法？线性规划算法是一种优化问题的解决方法，它可以被用来优化一种目标函数的值。
线性规划问题必须同时满足以下三个条件：1、目标函数必须是线性的；2、约束必须是线性的；3、所有的变量必须是非负的。
线性规划问题在很多实际问题中都有着广泛的应用，如制造、营销、金融、决策科学等领域。
二、物流路径规划的挑战与应用领域路径规划一直以来是物流行业中的一个重要环节，直接影响到物流的效率和成本，甚至直接影响到顾客的满意度。
但是，物流路径规划面临着许多挑战，例如：路线选择、资源分配、时间安排等。
针对这些挑战，物流行业需要一个高效的路径规划算法，以满足企业的需求。
线性规划算法的应用为物流行业提供了解决方案，可以用来解决以下问题：1、车辆路径安排。
优化运输车辆的路线安排，减少交通堵塞，提高效益。
2、货物装载安排。
优化货物的装载安排，减少车辆行驶次数，提高运输效率。
3、仓库位置布局。
优化仓库位置的布局，使得物流运输更加高效，提高物流效益。
三、线性规划算法在物流路径规划中的应用1、预测运输需求线性规划算法可以根据历史数据和趋势预测运输需求，进而做出合理的安排。
例如，物流企业可以使用线性规划算法对不同季节的运输需求进行预测，以便为此做好充足的准备。
2、优化运输路线线性规划算法针对拥有多个装货点和卸货点的运输流程，能够优化运输路线，减少行驶距离和时间，提高交货效率。
例如，物流企业可以使用线性规划算法规划各个卸货点的顺序，以便充分利用运输资源，提高运输效率。
线性规划在物流中的应用研究
线性规划在物流中的应用研究在现代物流行业中，实现最佳的物流运输方案是一项至关重要的任务。
而线性规划方法成为了一种广泛应用的优化模型，可以帮助企业更好地分配资源、降低成本、提高效率和满足客户需求等方面。
本文将探讨线性规划在物流中的应用研究。
一、什么是线性规划线性规划，是一种通过线性代数方法来求解最优问题的数学模型。
它模拟一个包含有限数量的变量和一定数量限制的情境，并用目标函数来衡量变量的价值，以期求取最优解。
线性规划的最常用形式是标准形式，即：$\max$ $Z=c_1x_1+c_2x_2+...+c_nx_n$s.t.$a_{11}x_1+a_{12}x_2+...+a_{1n}x_n\leq b_1$$a_{21}x_1+a_{22}x_2+...+a_{2n}x_n\leq b_2$$......$$a_{m1}x_1+a_{m2}x_2+...+a_{mn}x_n\leq b_m$$x_i\geq0$ $(i=1,2,...,n)$其中，$Z$为目标函数值，$c_1,c_2,...,c_n$为系数，$x_1,x_2,...,x_n$表示决策变量，$a_{ij}$为系数，$b_i$是限制条件。
二、线性规划在物流规划中的应用1.路径规划路径规划是物流规划中最常见的问题之一。
对于大规模的配送中心网络，需要设计一个合理的路径规划模型。
而线性规划可以通过拟合路线成本、运输模式、交通情况等信息，提供一个最佳路径方案。
2.物资调配物资调配是指将不同地点存货，按照需要进行集中调配的一种方式。
线性规划模型可以帮助将物资分配到不同的目的地，同时优化物流成本。
例如，对于一个负责物资调配的配送中心，可以使用线性规划模型计算如何在最短时间内完成所有的配送任务。
3.运输网络设计线性规划方法也可以用于设计运输网络。
在运输网络中，需要考虑如何合理设置线路、如何安排运输车辆、如何降低运输成本等问题。
通过线性规划优化模型，可以在运输网络中实现更好的数据可视化、更高的准确性和更高的效率。
物流系统规划与设计PPT课件PPT课件
规划的流程与原则
总结词
规划流程与原则概述
规划流程
需求分析、目标设定、方案设计、实施与控制、评估与反馈
规划原则
系统性、适应性、经济性、环保性
需求预测与目标设定
总结词
01
需求预测与目标设定的方法与步骤
需求预测
02
时间序列分析、回归分析、灰色预测等
目标设定
03
明确规划目标、设定关键绩效指标（KPI）
设施选址与布局优化
服务质量优化
01
客户满意度提升
通过快速响应客户需求、提高订单准确性、提供个性化服务等手段提升
客户满意度。
02
货物安全保障
加强货物在运输和仓储过程中的安全措施，降低货物破损和丢失风险。
03
退货和售后服务优化
建立完善的退货和售后服务体系，提高客户问题解决率和满意度。
05 物流系统发展趋势与挑战
智能化与自动化
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
绿色包装
采用环保材料、减少包装浪费、优化包装设计，降低物流过程中的环境负担。
节能减排
优化运输路线、提高运输效率、使用清洁能源，降低物流系统的碳排放。
可持续发展目标
符合国家及国际可持续发展战略，推动绿色物流发展，实现经济、社会和环境的协调发展 。
电商物流与新零售
电商物流发展
随着电商行业的快速发展，物流系统需要适 应电商的需求，提供高效、快捷、可靠的物 流服务。
采用先进的物流管理理念和技术，优化仓库布 局、运输路线和配送方式。
实施效果
提高了物流效率，降低了库存成本和运输损耗，增强了企业的市场竞争力。
某城市物流园区设计案例
案例概述
线性规划算法在物流配送中的应用
线性规划算法在物流配送中的应用线性规划算法是一种优化问题的解决方案，它在很多领域都有广泛的应用。
其中，物流配送是一个特别适合应用线性规划算法的领域。
本文将探讨线性规划算法在物流配送中的应用，并分析其优势和局限性。
一、线性规划算法简介线性规划算法是一种数学建模方法，用于解决线性约束下的最优化问题。
其基本思想是将问题转化为一个目标函数和一组约束条件下的数学模型，通过求解该模型得到最优解。
线性规划算法的核心是线性目标函数和线性约束条件，这使得问题的求解变得相对简单。
二、线性规划在物流配送中的应用在物流配送中，线性规划算法可以用来优化货物的运输方案，以提高运输效率和降低成本。
首先，我们可以将物流配送过程抽象成节点和边构成的网络图。
每个节点代表一个配送点，边代表相邻配送点之间的运输路径。
然后，我们可以定义目标函数和约束条件，使其符合实际需求。
目标函数可以是最小化总运输成本或最小化运输时间，约束条件可以包括配送量、装载限制、时间窗口等。
接下来，我们可以使用线性规划算法求解该模型，得到最优的货物配送方案。
三、线性规划在物流配送中的优势线性规划算法在物流配送中具有许多优势。
首先，它可以考虑多个因素的综合影响，从而得到更加合理的配送方案。
例如，我们可以同时考虑货物的运输成本、时间窗口限制以及车辆的装载限制，以找到一个最优解。
其次，线性规划算法可以通过数学方法精确地求解最优解，而不需要进行试错或近似迭代。
这使得物流公司能够在较短的时间内制定出最优的运输计划。
最后，线性规划算法能够灵活应对不同规模和复杂度的问题，适用于各种物流配送场景。
四、线性规划在物流配送中的局限性然而，线性规划算法在物流配送中也存在一些局限性。
首先，它在求解大规模问题时可能会面临计算复杂性的挑战。
由于线性规划算法需要遍历整个搜索空间来找到最优解，因此当问题规模较大时，求解时间可能会很长。
其次，线性规划算法假设问题的目标函数和约束条件是线性的，这在某些实际问题中可能不太符合情况。
线性规划算法在物流配送中的应用
线性规划算法在物流配送中的应用随着物流行业的发展，物流配送的效率与准确性就显得尤为重要。
如何通过科学的方法和技术，提高物流配送的效率和优化物流配送的路径，成为了每个物流企业所需追求的目标。
线性规划算法就是一种应用广泛的优化方法，其在物流配送中具有重要的应用价值和实际效果。
一、线性规划简介线性规划（Linear Programming）是一种在目标函数、约束条件均为线性的情况下，对一定范围内的决策变量进行优化的数学分析方法。
其基本思想就是在能够预知的约束条件下，找出使目标函数最大（小）的决策变量组合，从而达到最优化的目的。
线性规划是目前最成熟、最基础的最优化算法之一，其在决策问题中的应用已非常广泛。
二、线性规划在物流配送中的应用物流配送是一个涉及到多个方面因素的复杂问题，如如何减少运输时间、节约运输成本等。
利用线性规划方法进行物流配送路径的优化，可以有效地解决这些问题。
具体来说，线性规划在物流配送中的应用包括以下几个方面：2.1 物流路径规划线性规划可以通过物流路径规划，设计出最优化的配送方案。
首先，将整个物流网络转化为各节点之间的线性模型，同时考虑货物量、运输成本等多重因素，找出最短或最小成本的物流路径，进而设计出最优化的物流配送方案。
2.2 配送中心的确定线性规划也可以通过对各个发货点的物流需求进行统计，确定合适的配送中心。
即在满足各物流需求的前提下，通过线性规划算法计算出最佳的配送中心位置，以降低物流成本，提高配送效率。
2.3 运输时间的优化线性规划还可以根据不同地域、交通工具、货物数量等因素，通过预测运输时间的不同影响因素，从而优化运输路线，提高配送效率。
比如，设计出最短路线或路程最少的方案，减少路程时间，提高货物的运输速率。
2.4 货物调度线性规划还可以通过货物调度，提高配送效率。
货物调度是指根据不同的运输需求，在合理的时间内完成对各类货物的配送。
线性规划可以结合运输情况、货物重量、货物体积以及避免安全隐患等因素，设计出最优化的货物调度方案，提高配送效率。
物流课程PPT-04-物流系统选址规划设计
8
10
6
5
7
8
12
5
11
9
例题（教材P67）
例题（教材P67）
例题（教材P67）
覆盖模型是一种离散点选址模型，即在有限的候选位置里，选择最合适的若干设施位置为最优方案。
01
覆盖模型是指对于需求已知的一些需求点，如何确定一组服务设施来满足这些需求点的需求。在这个模型中需要确定设施的最小数量和合适的位置。
手工计算起来非常麻烦，我们一般采用软件进行计算。如Logware软件的COG功能。
精确重心法（教材P63）
课堂练习
假设物流设施选址范围内有5个需求点，其坐标、需求量和运输费率如下表所示。现在设置一个物流设施，问物流设施的最佳位置为何处？
需求点
坐标
需求量
运输费率
A
（3，8）
2000
0.5
例如，假设在一条线上，在位置0、6、8和10上分别有4个点，为每个点服务的成本与这些点到新设施之间的距离成正比，并且权重相同，求：新设施的最优位置？假如最左面的点在－500，而不是0，新设施的最优位置？
答：点6到点8之间的一条线段。
对于中值问题，固定位置的顺序比他们的实际位置更加重要。
中值问题引入（教材P60）
01
但实际上各位置上顾客的频率是不同的，所以还需要给不同位置赋予一个权重，于是该中值问题可以用教材公式4.4表示。
02
求导并令导数＝0，于是得出教材公式4.6。
03
通过上述公式，得出如下结论：求上述中值问题时，所开设的新店面需要设置在权重的中心，即设置点的左右两边的权重和都占50％。
04
中值问题引入（教材P60）
根据初始解汇总各配送中心的吞吐量，进而求出配送中心的存储费率。
线性规划的运输问题(PPT 27)运输问题
法 销量 2 4 3 4 13
kj
2
1
2
1
4
求解运输问题的表上作业法的步骤：
3.2 一 、编制初始调运方案
运 输
差值法初始方案如下： X13=3，X14=1，X21=2，X22=1， X24=3，X32=3，费用=3*3+4*1+4*2+4*1+5*3+6*3=58（元）
问
收点 B1 B2 B3 B4 发量 hi
vj 3 3
3
4
业 法
选择（A3，B3）（检验数最大）调整 最小运量= min(3,3) =3
新总运费= 4*2+4*4+5*0 +3*0+4*4+5*3 =55（元）
原总运费= 4*2+4*4+5*0 +3*3+4*1+8*3 =61（元）
25
解的改进
3.2
运 输
收点 B1 B2 B3 B4 ui
表
A2 4
4 2 4 7 31 5 1
上
A3 7
6
5 83
作 业
vj
法
原总运费= 6*2+5*1+8*3 +5*2+4*2+7*3=80（元）
新总运费= 6*2+5*1+8*3 +3*2+4*4+7*1 =70（元）
21
解的改进
3.2
运 继续求检验数
输
问
收点 B1 B2 B3 B4 ui
题
发点
的
A 1 6 2 5 5 3 2 4 -3 0
的
A2 4 1 4 2 7 3 5 1 6
线性规划模型在物流选址中的应用
所以，该厂址应该在坐标为(35.4， 42.1) km的 位置。
2、线性规划模型((linear Programming)
它是商业选址模型中最受欢迎的方法。对于复合设施的选址 问题，如对于一个物流园区设有多个配送中心，供应多个销 售点(或仓库)的选址问题，可以用线性规划一一运输法求解，
使得所有设施的总运费最小，即 目标函数：
（二）设施选址问题
设施选址问题从许多特定的应用例子中概括出来的， 例如，工厂地点和仓库地点等等。尽管人们不经常 进行设施选址的决策规划，但是在构造供应链时， 设施选址规划具有战略性的意义。 在特定地点的顾客需求量通常随时间变化，设施选 址配置不能长期保证最优。另外，静态设施选址模 型产生的最佳方案干扰对输入参数的变化很敏感。 研究与时间相关的可重构的设施选址模型在学术与 工业界都具有重要意义。
机件材料流通费用
流通费用（万元） 类别 品种 钢材、油漆 钢材 钢材 主 要 原 材 料 钢材、油漆 钢材 生铁 玻璃 橡胶 塑料、铝 合计 煤 山西 河南 合计 主机 主 要 零 配 部 件 部件 部件 零部件 零部件 零部件 合计 十堰 襄樊 沙市 黄石 武汉 宜昌 供应地 上海 武汉 重庆 北京 太原 安阳 洛阳 十堰 进口 流量（万吨） 49 18 3 3 3 9.6 3.6 7.2 16.4 112.8 15.5 15.5 31 5.7 12.67 1.00 0.47 0.09 0.14 20.07 襄樊 1256.3 126.0 48.3 57.0 53.4 96.9 36.0 35.4 512.0 2221.3 168.9 55.8 224.7 21.0 30.4 43.8 4.2 0.6 0.7 100.7 武汉 1209.3 43.2 60.6 58.8 55.2 101.8 61.6 90.7 496.2 2177.4 238.7 122.4 361.1 55.8 82.4 48.0 1.3 0.5 1.5 189.5
线性规划模型在物流调度中的实际应用
线性规划模型在物流调度中的实际应用物流调度是指在给定的时间和资源限制下，合理安排货物的运输路线和运输方式，以满足客户需求，同时降低成本和提高效率。
线性规划模型是一种数学优化方法，能够对物流调度问题提供定量的分析和决策支持。
本文将探讨线性规划模型在物流调度中的实际应用。
首先，线性规划模型可以用于最优路径问题。
在物流调度中，常常需要选择最佳的运输路线，以减少距离和时间。
线性规划模型能够基于不同的约束条件和目标函数，计算出最优路径。
例如，在货运公司的物流调度中，需要将货物从仓库A运输到客户B，还需要考虑途中的中转站点C和D。
线性规划模型可以通过考虑不同的路径选择，来确定最佳路线，使得总运输距离最小。
其次，线性规划模型还可以用于运输资源分配问题。
在物流调度中，合理分配运输资源，如货车、船只、飞机等，是提高运输效率和降低成本的重要因素。
线性规划模型可以根据不同的约束条件和目标函数，确定如何分配运输资源，以最优的方式完成物流调度任务。
例如，在一家电子产品制造公司的物流调度中，需要合理安排运输资源来将制成品从生产线运送到仓库。
线性规划模型可以帮助确定每个仓库需要的货车数量，以最小化总运输成本。
另外，线性规划模型还可以应用于车辆调度问题。
物流行业中，合理调度车辆的使用和安排对于提高物流效率和降低成本至关重要。
线性规划模型可以考虑不同的约束条件和优化目标，为车辆调度提供科学的决策支持。
例如，在一家快递公司的物流调度中，需要合理安排不同车辆的行程和配送路线，以满足客户需求并最小化总行驶距离。
线性规划模型可以通过考虑各个约束条件和目标函数，计算出最佳的车辆调度方案。
除了上述应用，线性规划模型还可以应用于仓库布局优化问题。
在物流调度中，仓库的布局和物品的存放位置对于提高运输效率和减少操作时间具有重要影响。
线性规划模型可以通过考虑不同的约束条件和目标函数，确定最佳的仓库布局方案。
例如，在一家大型电商平台的物流调度中，线性规划模型可以帮助确定每个仓库的存货量和存储位置，以最大化仓库空间利用率和最小化货物损坏率。
线性规划在运输问题中的应用
线性规划在运输问题中的应用一、介绍线性规划是优化方法中的一种常见方法，它主要是指寻求在满足一系列约束条件的情况下最大限度地提高某种目标函数的值。
在对各种运输问题进行建模时，线性规划也广泛应用。
在本文中，我们将着重探讨线性规划在运输问题中的应用。
二、定义运输问题在了解线性规划如何应用于运输问题之前，我们需要了解运输问题是什么。
运输问题一般涉及将商品从一个地方运送到另一个地方，并需要最小化或最大化成本或利润等目标。
该问题可以表示为一个线性规划模型，其中各种变量和约束条件可以很好地描述该问题。
三、线性规划模型对于一个标准的运输问题，我们所需要的是一个线性规划模型。
根据这个模型，我们可以了解如何在运输问题中使用线性规划。
如果我们将一个运输问题表示为线性规划模型，我们可以得到以下组成部分：1. 目标函数：可以是最小化或最大化。
2. 变量：这是我们需要确定的变量，例如商品的数量，货物的运输费用等。
3. 约束条件：这些是约束条件，需要满足的条件，例如运输货物的容量限制，客户需求等。
4. 非负约束：这是一个常数，它有助于确保变量始终为正。
通过深入分析运输问题，我们可以确保我们将所有变量和约束条件插入正确的目标函数。
在这里，目标函数是最小化或最大化，而变量和约束条件则会影响该函数的结果。
四、线性规划解决运输问题通过了解运输问题的不同参数，我们可以使用线性规划快速解决运输问题。
我们可以运用简单的算法来求解问题，包括单纯形法、内点法等。
例如，在运输问题中，我们经常利用单纯形法来确定目标函数的最优解。
通过单纯形法，我们可以找到目标函数的最佳解，并确定每个变量的最佳值。
然后，我们可以使用这些值来确定问题的解决方案，以实现最小化或最大化我们的目标函数。
五、实际应用线性规划在运输问题中的实际应用是广泛的。
例如，在制造业中，线性规划可用于优化生产线，减少运输成本，以及减少生产时间，提高生产效率等方面中。
类似地，在供应链管理方面，线性规划是一个重要的工具，可以用来优化存储、运输，以及供应等方面的成本。
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得新设施位置的计算公式。
❖ 重心模型适用于单设施选址，该模型的优点 是显而易见的一一他们有助于寻找选址问题 的最优解，而且为该模型能够充分真实地体
现实际问题，因而问题的解对管理阶层是有 意义的。
❖ 模型的缺点则不那么明显，需要加以注意。
实例分析：
❖ 某物园区，每年需要从P1地运来铸铁，从P3地 运来煤炭，从P4地运来日用百货，各地与某城市 中心的距离和每年的材料运量如表所示。
1、重心法(Center Method)
❖ 重心法模型，又称精心重心法(Exact-of-
gravity Approach)，网格法(Grid Method)，
是较现代的关于单设选址法，适用于最简单
的选址问题。
n
xiwi
x0
i 1 n
wi
i 1
n
yiwi
y0
i 1 n
wi
i 1
❖ 上两式即为当运输费率相等时，用重心法求
（四）多物流中心选址模型与方法
❖ 1、非线形规划模型
F Xijk Cijk Xijk WjZ j vj f Z j
ijk
j
j
❖ 2、混合整数规划法
mn
m
min U
hij xij Fj zi
i 1 j 1
i 1
（五）物流中心选址的决策分析
由于物流中心居于物流系统的枢纽地位，且生命周期 相当长，故对它的选址要考虑多方面的因素。其中， 不可避免地要涉及到社会、经济、人文、甚至政治 因素。在实际的项目论证中，并非首先进入数量评 价阶段，而多为：
❖ 两方案比较，c4﹥c8，所以选F3设配送中心为优，可节省生 产运费:
❖ C4- C3= 182870- 181865= 1005(万元) 物流中心于F3处的产量分配表
物流中心于F4处的供产量分配表
❖ 解: ❖ 1）若新的配送中心设在F1则根据运输问题解法，
得所有供应量分配如表所示:则设配送中心于F3处， 全部费用至少为:
3、动态仓库选址
❖ 从一种布局形式转换到另一种布局形式需要付出一定的成本。如果该网 络使用公共仓库，那么经常改变网络布局或许是可行的，因为关闭一家 仓库，把存货转到另一个仓库并开始营业的成本不高。反之，如果从一 种布局形式转换到另一种布局形式的成本很高，比如仓库是自有的或租 赁的，就不应该经常改变网络布局。这样，一开始就实施最优设计会变 得非常重要。
35.4(km)
70 2000 601200 201000 20 25000
y0
2000 1200 1000 2500
42.1(km)
所以，该厂址应该在坐标为(35.4， 42.1) km的 位置。
2、线性规划模型((linear Programming)
❖ 它是商业选址模型中最受欢迎的方法。对于复合设施的选址 问题，如对于一个物流园区设有多个配送中心，供应多个销 售点(或仓库)的选址问题，可以用线性规划一一运输法求解，
（优质）线性规划模型在物流 选址中的应用PPT课件
（三）单一物流中心选址模型与方法
单个物流中心选址常用的假设如下： ❖ 1、物流需求量往往凝聚在一定数量的点上，每一点代表分散在一定区
域内的众多顾客的需求。 ❖ 2、单个物流园区的选址模型忽略了不同地点选址可能产生的固定资产
构建、劳动力成本、库存成本等差异。 ❖ 3、运输费率的线性假设：事实上，绝大多数的运输费用并不与运输距
❖ 通过以下几种方法可以找到随时间变化的最优布局: ❖ ① 可以使用现期条件和未来某年的预期情况来找出仓库的最佳位置。网
络根据现年与未来年份之间的平均条件进行布局。 ❖ ② 找出当前最优网络布局，并进行实施。随后，在每一年到来，且该年
的数据可得时，找出新的最优布局。如果新旧布局转换带来的成本节约 大于搬迁成本，就应考虑改变布局。该方法的好处是总在使用实际数据 而不是那些需要预测的数据。 ❖ ③ 可以找到一个随时间变化的最优布局变化轨迹，精确地反映什么时候 需要转换成新布局，应该转换成什么样的布局。仓库静态选址分析中已 经讨论过的那些方法也可以用到动态观划中来以找出最优的布局路径。
G=6500X 7. 70+500X 7. 80+5500X 7. 15+ 4000X 7. 15+8000X 7. 05+ 500X 7. 18
= 181865(万元) ❖ 2）若设配送中心位于F4处，相同解法，得结果如
表6-3所示: 解得，设配送中心于F4处得全部费用是:
G=7000X 7. 70+ 5500X 7. 15+ 4000X 7. 08+ 8000X 7. 20+ 500X 7. 45= 182870(万元)
离绝对成线性关系。 ❖ 4、直线运输假设：现实条件下，节点之间的直线距离与实际发生的行
走路线存在差异，修正这种差异的方法是将这两点之间的直线距离乘以 一个修正系数。例如：市内运输的修正系数取1.41，长途公路运输的系 数取1.21，长途铁路运输的修正系数可取1.24，这些修正系数都是经验 值，在实际案例中应根据交通状况灵活调整。 ❖ 5、静态选址假设：也就是选址时不考虑未来的收益与成本的变化。
原材料供应地及其坐 标
P1
X1
Y1
距离市中心坐标距离 20
70
年运输量
2000
P2 X2 60
1200
P3
Y2
X3
Y3
60 20 20
1000
P4
X4
Y4
50
20
2500
解：利用上面的式得到：
x0
20
2000 601200 201000 50 2000 1200 1000 2500
25000
供应地 与需求点
F1 F2 F3
F4
需求量（台）
P1 8.0 7.65 7.15 7.08
4000
P2 7.8 7.50 7.05 7.20
8000
P3 7.7 7.35 7.18 7.50
7000
P4 7.8 7.15 7.65 7.45
6000
供应量（台） 7000 5500 12500
25000
使得所有设施的总运费最小，即
❖ 目标函数：
mn
S
cij xij
i1 j 1
❖ 约束条件：
n
xij ai
j 1
m
xij
bj
xij
0
i 1
实例分析
❖ 例:已有两个物流园区F1和F2供应4个销售点P1, P2, P3,由于需求量不断增加，需再设一 个物流园区。可供选择的地点是F3和F4,试在其中选择一个作为最佳地址。根据已有资 料分析得各物流园区到各销售点的总费用，如表所示: