物流节点选址模型与方法及应用
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。
物流结点选址与布局设计
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。
。
9
物流结点选址影响因素
影响物流结点选址的因素很多，在进行设计时需要考虑的主要因素为： 区域经济发展背景资料。社会经济发展规划，产业布局，工业、农业、
商业、住宅布局规划； 交通运输网及物流设施现状。交通运输干线、多式联运小转站、货运站
、港口、机场布局现状； 城市规划。城市人口增长率，产业结构与布局，物流中心选址不合适，
罗解释说，这第一个人就是这个地区的总经理，他所做的 第一件事就是招一位本地人做他的助理。然后，这位空投到市 场上的光杆总经理，和他惟一的员工做的第一件事，就是开始 市场调查。他们会仔细地去调查当时其它商店里的有哪些本地 的商品出售，哪些产品的流通量很大，然后再去与各类供应商 谈判，决定哪些商品会在将来家乐福店里出现。一个庞大无比 的采购链，完完全全从零开始搭建。
6
十字路口的商圈这个“空降兵”的落点注定是十 字路口，因为Carrefour的法文意思就是十字路口， 而家乐福的选址也不折不扣地体现这一个标准—— 所有的路都开在了路口，巨大的招牌500米开外都 可以看得一清二楚。而一个投资几千万的店，当然 不会是拍脑袋想出的店址，其背后精密和复杂的计 算，常令行业外的人士大吃一惊。根据经典的零售 学理论，一个大卖场的选址需要经过几个方面的详 细测算：
重心法是连续模型，即其选址点是一定区域内的连续坐标。 解析方法考虑影响因素较少，模型简单，主要适用于单个配
5-2-选址模型及应用(1)
29
需求点分布图
6
5
5
4
4
A 3
2
1
1
0
1
2
3
B 3
2
4
5
6
30
位置A、B之间的加权距离比较
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
1
2
1
2
1
3
1
3
2
3
7
21
2
2
7
14
3
1
3
3
3
0
3
0
4
2
3
6
4
3
3
9
5
4
6
24
5
5
6
30
56
56
31
精确中心法（Exact Gravity）
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。
10
按驱动力划分
在决定设施定位的因素中，通常某个别素会比其他 因素更重要。在工厂和仓库选址中，最重要的因素 一般是经济因素；
零售选址时，地点带来的收入往往起决定性作用， 地点带来的收入减去场地成本就得到该地点的赢利 能力；
而在服务设施 (医院、自动化银行)的选址中，到达 的容易程度则可能是首要的选址要素，在收入和成 本难以确定时尤其如此。
11
选址问题目标区域的特征
连续选址 网格选址
物流中心选址模型
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 。
基于覆盖理论的物流节点选址及应用
基于覆盖理论的物流节点选址及应用基于覆盖模型的配送中心选址模型及应用研究1 引言随着现代物流的发展,物流合理化被称为是“企业脚下的金矿”,是当前企业“最重要的竞争领域”。
无论从经济还是技术的角度,发展现代物流己是世纪经济发展的必然趋势配送作为物流活动的一个重要的直接与消费者相连的环节,随着物流的深入不断发展起来,并对物流活动的顺利展开发挥着重要作用。
作为进行配送活动的主要基础设施,物流配送中心是物流网络中最具有影响力的节点,是物流系统的重要基础设施。
物流配送中心选址是指在一个具有若干供应网点及若干需求网点的经济区域内,选一个或多个地址设置物流配送中心的规划过程,它在整个物流系统中占有非常重要的地位,属于物流管理战略层的研究问题。
合理地选址可以有效节省费用,促进生产和消费两种流量的协调和配合,保证物流系统的高效和平衡发展,从而降低成本,增加企业的利润。
正是基于配送中心位置的重要作用,迫切需要对其选址问题开展研究。
2 配送中心选址集合覆盖模型理论研究覆盖模型主要针对离散型选址问题，是对于需求已知的一些需求点，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，需要确定服务设施的最小数量和合适的位置。
该模型适用于商业物流系统，如零售点的选择问题、加油站的选址、配送中心的选址问题等。
覆盖模型常用的又有集合覆盖模型和最大覆盖模型两种，本节主要对集合覆盖模型理论进行研究。
2.1 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，其数学模型如下。
Obj:min j j Mx ∈∑ (1)S.t.()1ij j B i y ∈=∑i N ∈ (2)()i ijj j i A j d yD x ∈≤∑ j M ∈ (3){0,1}j x ∈ j M ∈ (4) 0ij y ≥ ,i N j M ∈∈ (5)其中：N －区域中的需求点（客户）集合，N={1,2,…,n }； M －区域中可建设设施的候选点集合，M={1,2,…,m }； d i －第i 个需求点的需求量； D j －设施点j 的服务能力；A(j )－设施节点j 可以覆盖的需求点i 的集合； B(i )－可以覆盖需求节点i 的设施节点j 的集合；X j 为0-1变量，x j =1,在j 点建立设施；x j =0,不在j 点建立设施，j ∈M y ij —节点i 需求中被分配给设施点j 的部分(比例)。
第三章-选址模型及应用
外部因
宏观政治素因素
政权、法制、政策等 宏观经济因素
税收、关税、汇率等 基础设施
交通设施、通信设施 自然环境与社会环境
如劳动力成本与质量 市场环境
竞争对手、供应商、客 户等
内部因
企业发展素战略
如制造业企业选择劳动 密集/技术密集发展战略；
如商业服务业选择连锁 便利店/超市的发展战略
第三章-选址模型及应用
7 7+3=10
需求点
5 4 3 2 1
1 2 3 4 5
沿y轴的位置
从上到下 5 4 3 2 1
从下到上 1 2 3 4 5
∑w
6 6+3=9 6+3+3=12
1 1+7=8 1+7+3=11
交叉中值模型
第三章-选址模型及应用
选址结果：
3.5 选址模型
需求点 1 2 3 4 5
位置A（3，3）
距离
素等。
第三章-选址模型及应用
3.3 选址模型的分类
在建立一个选址模型之前，我们需要清楚以下问题： （1）选址的对象是什么？（2）选址的目标区域是怎样的？ （3）选址目标和成本函数是什么？（4）有什么样的一些约束？
设施维度及数量
体选址 面选址 线选址 高维选址
单一设施选址 多设施选址
选址目标区域
选址成本
wiyi/dis(1)
2.221447545 2.111456783
4
1.495071653 2.890898619
1.350 0.450
15.7511.8
4 1 16.576 6.6304 2 14 4.0131 8.0263 2.0754 10.37
物流选址方法
连续点选址模型(1)交叉中值模型(Cross Median)交叉中值模型是用来解决连续点选址问题的一种十分有效的模型,它是利用选址距离进行计算的.通过交叉中值的方法可以对单一的选址问题在一个平面上的加权的选址距离进行最小化.其相应的目标函数为:Z=式中wn---需求点的总数目需要注意的是,这个目标函数可以用两种互不相干的部分来表达.在这个问题里面,最优位置也就是如下坐标组成的点考虑到或者同时两者可能是唯一或某一范围,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。
（2）一元节点选址的重心法和微分法1、重心法重心法是一种模拟方法。
这种方法将物流系统中的需求点和资源点看成是分布在某一平面范围内的物流系统，各点的需求量和资源量分别看成物体的重量，物体系统的重心作为物流网点的最佳设置点，利用求物体系统的方法来确定物流网点的位置。
现仅讨论用重心法在计划区域内设置一个网点简单情况。
在某计划区内，有n个资源点和需求点，各点的资源量或需求量为它们各自的坐标是。
需设置一个网点，设网点的坐标为（x,y），网点至资源点或需求点的运费率为根据求平面中物体系统重心的方法有：代入数字，实现求得（x,y）的值即为所求物流中心网点位置的坐标，记为重心法的最大特点是计算方法较简单，但这种方法并不能求出精确的最佳网点位置（当然这种精确位置有时可能是没有实用价值的）。
因为这一方法将纵向和横向的距离视为相互独立的量，与实际是不相符的，往往其结果在现实环境中不能实现,因此只能作为一种参考结果。
2、微分法现举例说明选址问题模型的建立方法。
某公司准备建流通加工型配送中心，向各客户供应商品，现需确定配送中心建在什么位置，才能使配送中心向各客户供应商品的费用最低。
设配送中心向第i个客户的商品供应量为；单位商品的运费为采用笛卡尔坐标系，设配送中心位置的坐标为p(x,y),各客户位置的坐标为，则第i个客户与配送中心的距离可由解析几何的两点间距离公式求得：配送中心向第i个客户供应商品的运费为：配送中心向各个客户供应商品的总运费为：因此，该问题的目标函数为：根据该模型，选择适当的x、y就可使C达到最小。
多物流节点选址方法与模型
(2)最大覆盖模型
max
d i y ij
j N i A ( j )
y ij 1, i N
j B ( i )
d i y ij C j x j , j M
i A ( j )
xj p, j M
j M
x j 0,1, j M
药品连锁店地址坐标与需求量
连锁 店j
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Xj 70 95 80 20 40 10 40 75 10 90
Yj
70 50 20 60 10 50 60 90 30
4
需求 量
8
10
6
5
7
8
12
5
11
9
1.分组
连锁 店j
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Xj 70 95 80 20 40 10 40 75 10 90
运输费用 运输费用
1
70
70
8
193.9598 252.9822
2
95
50
10
210.1425
559.017
3
80
20
6
160.513
339.4113
4
20
60
5
280.3997
100
5
40
10
7
349.0171
350
6
10
50
8
515.6581 252.9822
第四章1物流节点的选址
综合因素评价法
p 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。
p 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。
选址方法和模型 布局优化
选址优化问题
可行方案 综合评价 给出最终方案
方案评价问题
第四章1物流节点的选址
物流节点选址布局规划的流程（2）
p 框架初设
设计一个物流系统的初始框架：在物流系统需求分析 和预测的前提下，对物流系统的功能进行定位和分解， 从而确定物流的初始系统结构，即给出系统的层次、 节点最大设定数目和系统基本功能。
p节点选址战略
好的设施选址应考虑所有物品的流动过程及其相 关成本。在保证客户服务水平的前提下，寻求利润最 高、成本最低的配送方案是选址战略的核心所在。主 要包括：确定设施的数量、地理位置、规模，并规划 各设施所服务的市场范围等等。
第四章1物流节点的选址
物流节点选址应考虑的主要因素
1、土地成本 2、交通便利性 3、可获得土地的规模 4、与市场的距离 5、劳动力因素 6、工程地质条件 7、政策环境
启发式规划选址
p 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。
p 启发式方法与最优规划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， 但只要方法得当，能够使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规划方 法计算简单，求解速度快。因此启发式方法是规 划技术中非常实用的方法。
多物流节点选址方法与模型
D1
D2
D3
D4
D5
A1
30
45
48
10
35
A2
25
60
70
35
50
A3
28
15
25
32
10
A4
45
30
20
24
12
A5
58
12
25
60
30
A6
65
30
15
57
33
A7
65
35
16
45
28
A8
22
30
35
20
16
各客户需求量与单位运输成本矩阵图
第一步：贪婪 总运输成本=10*10+25*6+10*11+….=1483 k=5<>2
需求点
B1
B2
B3
B4
B5
B6
B7
B8
需求量
10
10
10
15
5
15
10
15
[步骤一] 求初始方案
汇
B
B
B
B
B
B
B
B 资源量
源
1
2
3
4
5
6
7
8
A 12/D1 18/D1 10/D1 13/D5 10/D3 13/D3 11/D2 11/D2 40
1
A
2
17/D5 15/D5 11/D5 10/D5 11/D5 8/D4 16/D4 8/D4 50
K=4<>2 总运费增加量最小的60，也就是移除D1后对整体 运费影响是最小的，故移除D1最为合理。 同理
第4章 物流节点选址模型与仿真
需求量和相互之间的运价系数
3、鲍姆尔—沃尔夫法
在前面讨论的几种节点选址模型和方法中， 对存储费用，都把它看成网点中转量的线性函 数，即存储费用率与网点规模的大小无关，显 然不符合实际。鲍姆尔法用非线性函数来描述 网点的存储费用。
网点的存储成本与规模的关系为：
s d
k
k
k
d k
k
Ck
2
dk
sk :网点K的存储成本；
d k：为网点规模，
C k ：为网点K在某一规模时的边际成本；
：为常系数。 k
计算步骤
❖ 求初始方案； ❖ 计算网点的边际成本； ❖ 求改进方案； ❖ 比较新旧方案，确定最终解
第四节 供应链节点网络规划
供应链整体最佳的网络规划设计需要解决三个问题： ➢ 企业节点选择。包括供应商、制造商、分销商等
ik
k
qn
ik
mn
kj kj
ij ij
i1 k 1
k 1 j1
i1 j1
q
n
X ik Z ij ai , (i 1,2,...,m)
k 1
j 1
q
m
Y kj Z ij bj , ( j 1,2,...,n)
k 1
i1mΒιβλιοθήκη X ik X k d k , (k 1,2,...,q)
1、成本最小化 2、物流量最大化 3、服务最优化 4、发展潜力最大化 5、综合评价目标
四、物流节点的选址原则
物流节点选址，是指在一个具有若干需求 点的经济区域内选一个地址设置物流节点的规 划过程。 （1）充分考虑服务对象的分布； （2）经济发展中心地区或城市； （3）各种交通方式重叠和交汇地区； （4）物流资源较优地区；
基于离散粒子群算法的城市物流节点选址模型
基于离散粒子群算法的城市物流节点选址模型
城市物流节点选址模型是为了在城市中确定合适的物流节点位置，以最小化物流成本和时间。
基于离散粒子群算法的城市物流节点选址模型可以采用以下步骤进行：
1. 确定目标函数：包括物流成本、物流时间等指标。
目标函数的设计应综合考虑多个因素，如物流需求、货物流向、交通网络等。
2. 确定决策变量：决策变量表示物流节点的位置，可以采用离散变量来表示节点的选址。
可以将城市划分为离散的网格，每个网格代表一个潜在的物流节点位置。
3. 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子对应一个可能的物流节点配置方案。
每个粒子的位置表示物流节点的位置。
4. 适应度评价：根据目标函数，计算每个粒子的适应度值。
5. 更新个体最优解和全局最优解：通过比较当前的个体最优解和全局最优解，更新每个粒子的个体最优解和全局最优解。
6. 更新粒子位置：根据个体最优解和全局最优解，更新每个粒子的位置。
7. 判断终止条件：设定迭代次数或者达到一定的精度要求时终止算法。
8. 输出结果：输出全局最优解对应的物流节点配置方案。
离散粒子群算法的优点是能够处理离散、非线性的问题，适用于城市物流节点选址问题。
通过不断迭代和更新，可以找到一组最优的物流节点配置方案，以优化城市物流效率。
第4章物流节点选址其他模型
指出的是本问题没有需求量和容量，故无需考虑约束(8-19)。
表 候选点服务范围
居民点号
A( j)
B(i)
1
1， 2， 3， 4
1， 2， 3， 4
2
1，2，3
l，2，3
3
l，2，3，4，5
1， 2， 3， 4， 5
4
1， 3， 4， 5， 6， 7
1， 3， 4， 5， 7
5
3， 4， 5， 6
3，4，5
两个候选点作为仓库地址，使总运输成本最小。( p 2 )。
1
4
5
2
1
4
7 3
2
6
8
3
图 超市及仓库候选点位置
1166
解答:
4 12 20 6
2
10
25 10
3 4 16 14
C ij
6
18
5 12
9 7
2
3
14 2 4 9
20 30 2 11
24 12 6 22
100
50
120
零售点应该在需求点 3 或者它下面的位置。结合 2 个方面的限制和图 8-7 的相对位置，在 y 方向，只能选择一个
有效的中值点： ys 3 km。
6 5
5
4
4
3
B3
2 1
A
2
0
1
y，千米
0
1
2
3
4
5
6
x，千米
图 8-7 可能的方案
综合考虑 x 、 y 方向的影响，于是最后可能的地址为 A、B 之间的一条线段(见图 8-7)。表 8-4 对 A、B 两个位
物流节点选址模型与方法及应用
• 除了这三种基本的单目标决策外，对于有些物 流项目，单独考虑成本、服务和物流量尚不能 满足投资决策者的需要，这时可能要综合考虑 多方面的目标来进行物流设施选址，这时较多 采用多目标决策的方法。
2020/3/1
物流选址模型－Kevin
物流设施选址问题是物流规划中的战略问 题，物流设施一旦建成很难搬迁，如果选址 不当，将付出长期代价。选址问题是物流系 统规划中重要的一步。
2020/3/1
物流选址模型－Kevin
3
一、物流设施选址问题三个阶段:
确定选址目标 地区选择阶段 地点选择阶段
2020/3/1
物流选址模型－Kevin
4
二、物流设施选址问题的类型
B
6
D
2 A
7
8 4
1
6
F 1
3
C
3
E
图4－1 各村之间道路连接状况和距离
2020/3/1
物流选址模型－Kevin
9
问题分析
• 这个问题寻求最优化的原则是保持所有各村运 输总量（吨公里）最小。
• 最直观的求解方法就是分别计算出在6个备选 地点建粮库所对应的总运量，然后选择总运量 最小的备选地点建粮库。
D
350 200 60 0 70 360 1040
E
400 240 120 20 0 270 1050
F
550 360 300 80 210 0 1500
产量
50 40 60 20 70 90
2020/3/1
物流选址模型－Kevin
12
上例中，如果备选地点增加，或者要选择的设 施最优节点增加，那么问题的规模会变得很大， 其计算的复杂性会大大增加。
考虑路线安排的物流配送中心选址双层规划模型及求解算法
在总结部分，本次演示研究了地下物流节点选址的双层规划模型及算法，并 通过实验验证了模型的求解质量和效率。研究成果对于推进地下物流系统的规划 和建设具有一定的理论和实践意义。然而，仍需进一步研究和改进求解方法，以 解决模型的不确定性和大规模问题的求解等问题。未来的研究方向可以包括以下 几个方面：
1、考虑更复杂的地下物流系统结构：现有的研究主要集中在简单的地下物 流网络结构，如直线型和环形结构。未来可以研究更复杂的网络结构，如树形、 网状等，以提高地下物流系统的灵活性和适应性。
展望未来，随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，物流配送中心 选址优化将迎来更多的发展机遇和挑战。在实际应用中，可以考虑将先进的优化 算法与智能设备、自动化技术等合作，推动供应链管理、物流工程、计算机科学等多个领域的 交叉融合，为物流配送中心选址优化研究提供更广阔的发展空间和思路。
考虑路线安排的物流配送中心选址 双层规划模型及求解算法
目录
01 一、双层规划模型
02 二、求解算法
03 三、应用场景
04 四、总结
05 参考内容
随着经济的发展和电商的快速崛起，物流配送行业在日常生活中变得越来越 重要。物流配送中心作为物流网络的关键节点，其选址问题直接影响到整个物流 系统的效率和服务质量。为了解决物流配送中心选址问题，双层规划模型及求解 算法逐步被应用于其中。本次演示将详细介绍物流配送中心选址双层规划模型及 求解算法的相关概念和原理，并分析其应用场景和未来发展方向。
参考内容二
随着经济的全球化和电子商务的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的 地位日益凸显。选址优化作为物流配送中心运营的关键因素，直接影响着物流成 本、服务质量和运营效率。因此，针对物流配送中心选址优化模型及算法的研究 具有重要的理论和实践价值。
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
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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。
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B
6
D
2 A
7
8 4
1
6
F 1
3
C
3
E
图4－1 各村之间道路连接状况和距离
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问题分析
• 这个问题寻求最优化的原则是保持所有各村运 输总量（吨公里）最小。
• 最直观的求解方法就是分别计算出在6个备选 地点建粮库所对应的总运量，然后选择总运量 最小的备选地点建粮库。
• 可先采用Floyd算法计算图中任意两点间的最 短路，然后再计算对应的总运输量。
• 除了这三种基本的单目标决策外，对于有些物 流项目，单独考虑成本、服务和物流量尚不能 满足投资决策者的需要，这时可能要综合考虑 多方面的目标来进行物流设施选址，这时较多 采用多目标决策的方法。
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物流选址模型－Kevin
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三、设施选址问题的特点
（1）选址决策具有广泛的应用背景。
（2）选址决策是一个战略决策，需要考虑长期的、 多方面的效益。
产地 A
B
C
D
E
F
总运量
粮库位置
A
0 80 360 140 560 990 2130
B
100 0 240 100 420 810 1670
C
300 160 0 20 140 450 1070
D
350 200 60 0 70 360 1040
E
400 240 120 20 0 270 1050
F
550 360 300 80 210 0 1500
第三章
物流节点选址模型与方法
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第一节 物流设施选址问题的类型与特点
物流设施：工厂、港口、仓库、零售店、 服务中心。
选址决策：确定所使用的设施的数量、位 置和规模。
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物流设施选址问题，是指在一个具有若 干供应点及若干需求点的区域内，选一个 （或者数个）地址设置物流设施的规划过程， 使得物流系统的整体效益最优。
物流设施选址问题是物流规划中的战略问 题，物流设施一旦建成很难搬迁，如果选址 不当，将付出长期代价。选址问题是物流系 统规划中重要的一步。
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一、物流设施选址问题三个阶段:
确定选址目标 地区选择阶段 地点选择阶段
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二、物流设施选址问题的类型
1、按离散程度分类：
连续选址模型(Continuous Location Models) 离散选址模型(Discrete Location Models)。 连续选址模型认为可以在一个连续空间内所有可 能的点，选择其中最优的一个或多个，其代表性 的方法是重心法(Centroid Method)。 离散选址模型则是指在一系列可能方案中做出选 择，这些方案事先已经过了合理性分析。
1、地区选址应考虑的因素(战略、宏观因素)
产量
50 40 60 20 70 90
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上例中，如果备选地点增加，或者要选择的设 施最优节点增加，那么问题的规模会变得很大， 其计算的复杂性会大大增加。
离散选址问题，可以采用枚举法来求得最优解。
连续型选址问题，无法采用枚举法来求最优解。
例如，从100个备选点中选择4个最优节点，将
• 整数规划的方法用于解决部分TSP模型，其原 理也是分枝定界法，该算法只能对一部分中 小规模的问题进行求解，对于大多数问பைடு நூலகம்的 求解都存在一定的难度。
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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；
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2、按设施的数量分类：
单一设施选址：运输成本是考虑的首要因素。
多个设施的选址：除考虑运输成本外，需要考 虑各设施间的互相影响关系（竞争力、设施间的需 求分配、集中库存的效果、设施的固定成本和可变 运营成本）。
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3、按决策目标的数量分类：
• 三种基本的单目标决策分别是：成本最小化类 型、服务最优化类型和物流量最大化类型。
• 通过计算，得知在D村建设粮库是最佳选择。
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表4-1 各产地与粮库间的最短距离表 （公里）
产地 A B C D E
F
粮库位置
A
0 2 6 7 8 11
B
20456
9
C
64012
5
D
75101
4
E
86210
3
F
11 9 5 4 3
0
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表4-2 各产地到粮库的运量（吨公里）
会枚举 总运量
。C14因00 种此情，况大，规要模计、算复近杂4性00较万高种、情约况束下的条
件较多的离散选址问题，用枚举法是行不通的。
启发式算法是解决组合优化满意解（最优或者 次优解）的有效方法。
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• 求解TSP模型时，如果要得到精确的最优解， 最简单的方法也是枚举法。对于小规模问题， 枚举法是一种有效的方法。但是对于大规模 问题，由于枚举法的例举次数为（n一1）！ 次，这在实际操作中是很难实现的。
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组合爆炸
问题规模 n
10 20 30 40 50 100
n! 的计算时间 （1宇宙龄＝150亿年）
0.036秒 771年
5.61╳106 宇宙龄 1.72╳1022 宇宙龄 6.42╳1038 宇宙龄 1.77╳10132 宇宙龄
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四、影响场址的主要因素
（3）选址决策涉及多方面因素。包括污染、交通 拥挤和经济发展潜力等。
（4）多数选址问题是 NP－hard ，很难求得模型 的最优解。
（5）模型的结构（目标函数、变量和约束）由相 应的应用背景决定。没有一个通用的模型可以解 决所有的选址问题。
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选址问题案例
已知有6个村子A、B、……、F都生产粮食，拟合 建一座粮库。各村之间道路连接状况和距离如图4 －1所示。已知A村每年产粮食50吨，B村40吨，C村 60吨，D村20吨，E村70吨，F村90吨。问该粮库应 建在哪一个村子，使各村送粮食的费用最低？
• 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”