选址模型及应用
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。
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
物流配送中心选址模型及其启发式算法
物流配送中心选址模型及其启发式算法一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的飞速发展，物流配送中心在供应链管理中的重要性日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划的首要任务，直接影响到企业的运营成本、服务质量和市场竞争力。
因此，研究物流配送中心的选址模型及其启发式算法，对于优化供应链网络、提高物流效率和降低运营成本具有重大的理论价值和现实意义。
本文旨在探讨物流配送中心的选址问题，分析不同选址模型的特点和适用场景，研究启发式算法在解决选址问题中的应用。
我们将对物流配送中心选址问题进行概述，介绍选址问题的定义、特点和研究现状。
我们将重点分析几种经典的选址模型，包括基于成本的选址模型、基于服务质量的选址模型和基于多目标的选址模型，并比较它们的优缺点。
在此基础上，我们将探讨启发式算法在物流配送中心选址问题中的应用，介绍几种常见的启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等，并分析它们在解决选址问题中的性能和效率。
我们将对本文进行总结，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，我们期望能够为物流配送中心的选址决策提供一种科学、有效的模型和算法支持，帮助企业实现物流网络的优化和升级，提升企业的竞争力和可持续发展能力。
二、物流配送中心选址模型物流配送中心的选址问题是物流系统优化中的关键环节，它涉及到多个因素的综合考虑，包括运输成本、库存成本、服务水平、地理环境等。
为了科学、合理地进行选址决策，需要建立相应的选址模型。
系统性原则：选址决策需要综合考虑多个因素，确保各因素在模型中得到全面、系统的体现。
科学性原则：模型应基于科学的方法和理论，能够准确反映实际情况，提供可靠的决策支持。
可操作性原则：模型应具有实际操作性，便于数据收集和处理，以及后续的分析和计算。
灵活性原则：模型应能够适应不同的情况和需求，具有一定的灵活性和可扩展性。
运输成本：包括从供应商到物流配送中心的运输成本，以及从物流配送中心到客户的运输成本。
地理环境：包括地理位置、地形地貌、气象条件等因素，这些因素可能对物流配送中心的运营产生影响。
片区开发模式核心选址的5有模型
片区开发模式核心选址的5有模型近年来，随着城市化进程的不断加快，片区开发成为了城市规划和建设中的重要环节。
选址是片区开发的第一步，其重要性不言而喻。
在选址过程中，运用适当的模型来评估和选择，能够有效提高开发成功的概率，降低开发风险。
本文将介绍片区开发模式核心选址的5有模型，希望能够对读者有所帮助。
一、位置优势（Location Advantage）片区的位置优势是评估选址的重要考量因素之一。
优越的地理位置能够为片区开发提供便利的交通条件，吸引更多的资源和人流。
在评估位置优势时，要考虑到交通便利性、市场接触度以及自然环境等因素。
选择一个有着良好位置优势的片区，能够为后续开发提供更多的机遇和空间。
二、用途开发价值（Value in Use）用途开发价值指的是片区在开发后所能够创造的经济和社会价值。
这是评估选址的另一个重要因素。
在评估用途开发价值时，需要考虑到片区的土地利用潜力、开发后的人口和经济增长潜力，以及所能够带动的相关产业发展。
选择一个有着良好用途开发价值的片区，能够保证投资的合理性和回报率。
三、业态完整性（Completeness of Formats）业态完整性是评估选址的另一个重要维度。
片区是否能够提供多元化的业态，对于其后续发展和吸引力至关重要。
在评估业态完整性时，需要考虑到片区内的商业、教育、文化、娱乐等多种业态的完备性和多样性。
选择一个有着完整业态的片区，能够满足市民对多样化生活需求的期待，也能够提高片区的活力和吸引力。
四、资金投入（Capital Input）资金投入是评估选址的关键条件之一。
片区开发需要巨额资金支持，选择一个有着良好资金投入条件的片区，能够保证后续开发的顺利进行。
在评估资金投入时，需要考虑到土地成本、基础设施建设成本、以及后期开发所需要的资金支持。
选择一个有着良好资金投入条件的片区，能够降低开发的融资成本，提高投资回报率。
五、政策和环境（Policy and Environment）政策和环境是评估选址的最后一个重要因素。
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。
生鲜门店选址分析模型——社区门店、市场门店和超市柜台店
1. 所在城市的主要城区
社区要求 2. 房价为所在城区的均价以上
3. 门店周边 300 米内住户不低于 2000 户
1. 70 年以后人群比例不低于 60% 周边 300 米内
2. 月人均收入高于城市平均水平 常住人群结构
3. 以本地常驻居民为主
1. 位于城市生活道路及小区居民出入口道路
店铺位置
2. 小区行人主要出入口的同一侧，以坐北朝南或坐西朝东、靠近小区 行人出入口为宜
门店周边 500 米内同类型门店日均客流量
A 300 人以上 C 100-200 人
B 200-300 人 D 100 人以下
门店日均有效人流量（日平均人流量=选取各小时 A 3000 人以上
段人流量总和÷观察小时段次数×12 小时）
C 1000-2000 人
B 2000-3000 人 D 1000 人以下
2. 月人均收入高于城市平均水平 常住人群结构
3. 以本地常驻居民为主
店铺位置
1. 位于农贸市场肉类售卖区 2. 有开阔场地供行人通行
1. 门面宽度不低于 2 米
店面结构 2. 门头视线好、无遮挡
3. 户型方正无立柱为宜
周边环境
1. 周边环境良好，无噪音、异味、尘土等 2. 周边治安良好
拆迁情况 近 5 年内无拆迁计划
长度： 宽度：
□有立柱 □无立柱
附图
附图
四、 市场门店选址模型
(一) 市场门店选址具体要求
选址要素
选址要求
面积
10-30 平方
商圈
成熟农贸市场内
1. 所在城市的主要城区
社区要求 2. 房价为所在城区的均价以上
3. 门店周边 2 公里内住户不低于 5000 户
数学建模 学校选址问题模型
学校选址问题摘 要本文针对某地新开发的20个小区建设配套小学问题建立了0-1规划模型和优化模型。
为问题一和问题二的求解，提供了理论依据。
模型一：首先：根据目标要求，要建立最少学校的方案列出了目标函数：∑==161i i x s然后：根据每个小区至少能被一所学校所覆盖，列出了20个约束条件;最后：由列出的目标函数和约束函数，用matlab 进行编程求解，从而得到，在每个小区至少被一所学校所覆盖时，建立学校最少的个数是四所，并且一共有22种方案。
模型二：首先：从建校个数最少开始考虑建校总费用，在整个费用里面，主要是固定费用，由此在问题一以求解的条件下，进行初步筛选，得到方案1,4,8的固定成本最少。
然后：在初步得出成本费用最少时，对每个这三个方案进一步的求解，求出这三个方案的具体的总费用，并记下这三套方案中的最小费用。
其次：对这三套方案进行调整，调整的原则是：在保证每个小区有学校覆盖的条件下，用多个固定成本费用低的备选校址替换固定成本费用高的备选校址。
在替换后，进行具体求解。
再次：比较各种方案的计算结果，从而的出了如下结论： 选用10,11,13,15,16号备选校址的选址方案，花费最少，最少花费为13378000元。
最后：对该模型做了灵敏度分析，模型的评价和推广。
关键字：最少建校个数 最小花费 固定成本 规模成本 灵敏度分析1. 问题重述1.1问题背景：某地新开发的20个小区内需要建设配套的小学，以方便小区内居民的的孩子上学。
但是为了节省开支，建造的学校要求尽量的少，为此，设备选定的16个校址提供参考，各校址覆盖的小区情况如表1所示：表1-1备选校址表备选校址1 2 345 6 7 8 覆盖小区1,2,3, 4,6 2,3,5,8, 11,20 3,5,11,201,4,6,7,12 1,4,7,8,9,11,13, 14 5,8,9,10 11,16,20 10,11,1516,19, 20 6,7,12, 13,17, 18 备选校址9 10 11 12 13 14 15 16覆盖小区 7,9,13, 14,15, 17,18, 199,10,14,15,16, 18,191,2,4,6, 75,10,11, 16,20,12,13，14,17, 189,10,14, 152,3,,5, 11,202,3,4,5,81.2 问题提出：问题一、求学校个数最少的建校方案，并用数学软件求解（说明你所使用的软件并写出输入指令）。
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
第三章选址模型及应用
3.1 选址的意义 3.2 选址决策的影响因素 3.3 选址模型的分类 3.4 选址中的距离计算 3.5 选址模型 3.6 实例分析
FP&D
3.1 选址的意义
➢ 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。 ➢ 选址决策就是要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。
距离
权重
2
1
3
7
1
3
2
3
4
6
总和 2 21 3 6 24 56
需求点 1 2 3 4 5
位置B（4，3）
距离
权重
3
1
2
7
0
3
3
3
5
6
总和 3 14 0 9 30 56
交叉中值模型
FP&D
3.5 选址模型
连续点选址问题指的是在一条路径或者一个区域里面的任何位置都可以 作为选址的问题。 III. 精确重心法（Exact Gravity）
需求点 1 2 3 4 5
x坐标 3 5 4 2 1
y坐标 1 2 3 4 5
权重 1 7 3 3 6
交叉中值模型
FP&D
3.5 选址模型
首先，确定中值，
W
1 2
n
wi
i 1
1 (1 7 3 3 6) 10 2
需求点 沿x轴的位置
∑w
从左到右
5
1
6
4
2
6+3=9
1
3
6+3+1=10
选址模型在物流仓储规划中的应用分析
选址模型在物流仓储规划中的应用分析物流仓储规划是现代物流运作中不可或缺的一环，对于企业来说，选择合适的仓储地点可以大大提高物流运作的效率和成本控制。
而选址模型的应用则可以帮助企业做出理性的决策，在众多候选地点中，找到最优的仓储选址方案。
本文将对选址模型在物流仓储规划中的应用进行分析。
一、什么是选址模型选址模型是一种数学模型，利用多种因素和数据来评估候选地点，并根据预设的目标和约束条件，确定最佳的仓储选址方案。
选址模型一般包括候选地点评估、目标设定、约束条件、决策准则等要素。
二、选址模型在物流仓储规划中的应用1. 评估候选地点选址模型首先需要对候选地点进行评估。
评估候选地点时，需要考虑的因素包括交通便捷度、人力资源、土地成本、市场需求等多个方面。
通过比较这些因素的优劣，可以为后续的决策提供参考。
2. 目标设定在物流仓储规划中，目标设定非常重要。
一般来说，企业的目标是在保证物流效率和降低成本的前提下，选择最佳的仓储选址方案。
因此，在选址模型中，需要设定目标，如最小化仓储运营成本、最大化服务覆盖范围等。
设定明确的目标可以指导后续的模型应用。
3. 约束条件在物流仓储规划中，还需要考虑各种约束条件。
约束条件可以限制候选地点的范围，并对最终选址方案产生影响。
具体的约束条件可能包括政策规定、环境保护要求、交通限制等。
通过合理设置约束条件，可以排除不符合要求的地点，缩小候选范围。
4. 决策准则选址模型的核心是决策准则的建立。
决策准则是根据目标和约束条件，通过对不同因素的权衡，制定出选择最优仓储选址方案的规则。
决策准则的制定可以采用定性分析和定量分析相结合的方法，综合考虑各种因素的重要性和关联性。
三、选址模型的应用案例1. A公司的物流仓储规划A公司是一家快消品制造商，需要在全国各地建立仓储中心，以满足市场需求。
通过选址模型的应用，A公司首先评估了候选地点的交通便捷度、土地成本和人力资源等因素，然后设定了目标，即最小化仓储运营成本。
物流中心选址模型
可持续发展的挑战
资源利用
优化物流中心的资源利用 ，如土地、能源、水资源 等，以提高资源利用效率 和降低能耗。
绿色物流
推广绿色物流理念和技术 ，如采用清洁能源、减少 包装废弃物等，以降低物 流活动对环境的影响。
社会效益
考虑物流中心选址的社会 效益，如促进当地经济发 展、提高就业机会等，以 实现可持续发展目标。
优化配送路径与提高服务时效的决策
该零售企业重视配送中心选址对配送效率和客户服务质量的影响。在选址过程中，该企业利用GIS地 理信息系统进行路径规划和位置分析，确保所选地址能够优化配送路径、提高服务时效并降低运输损 耗。
案例三：某快递企业的分拨中心选址
提升分拨效率与应对业务波动的决策
该快递企业面临业务波动和分拨效率的挑战。在选址过程中，该企业通过模拟不同选址方案下的分拨效率和业务处理能力， 选择既能快速响应业务波动又能提高分拨效率的地址。同时，考虑了土地成本、基础设施和未来发展空间等因素。
重心法模型
总结词
基于地理位置和运输成本的选址方法
详细描述
重心法是一种通过考虑地理位置和运输成本来选择物流中心位置的方法。它首先确定需求点和供应点的地理位置 ，然后计算出需求点和供应点之间的重心，将该重心作为物流中心的理想位置。重心法模型简单易行，适用于中 小型企业的物流中心选址。
线性规划模型
总结词
物流中心选址模型
汇报人： 2024-01-11
目录
• 物流中心选址概述 • 物流中心选址模型介绍 • 物流中心选址案例分析 • 物流中心选址的未来发展与挑
战 • 结论与建议
01
物流中心选址概述
定义与重要性
定义
物流中心选址是指确定物流中心 的位置，以实现物流系统的整体 最优。
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
选址模型资料
选址模型第一部分：选址模型概述选址模型是商业领域中的重要工具，用于评估潜在位置的优劣并确定最佳的经营地点。
它结合了多种因素，包括人口密度、竞争对手、交通便利性和消费者行为等，以帮助企业找到最具潜力的选址方案。
第二部分：选址模型的组成要素1. 人口密度分析人口密度是一个关键指标，可以帮助企业确定潜在客户数量。
一般来说，人口密度越高，销售潜力也越大。
2. 竞争对手分析了解周边竞争对手的数量以及他们的业务规模和定位对选址决策至关重要。
竞争激烈的地区可能需要更具吸引力的优势才能脱颖而出。
3. 交通便利性评估交通便利性对于商业地点的选择至关重要。
一般来说，靠近主要道路、公共交通站点或停车设施的地点更具吸引力。
4. 消费者行为分析了解潜在客户的消费习惯、购物偏好和行为特征可以帮助企业更好地定位自己的目标市场。
第三部分：选址模型的应用案例案例一：零售连锁店选址一家零售连锁店希望在一座新城市扩张业务，通过选址模型分析，确定了一个繁华商圈的空地作为新店的位置。
该地区人口密度高，周围竞争对手较少，同时紧邻公共交通站点，是一个理想的选址方案。
案例二：餐饮连锁店选址一家餐饮连锁店计划在一个旅游景点附近开设新店，经过选址模型的分析，确定了一个靠近景点入口处的位置。
这个地点的交通便利性高，吸引了大量游客，是一个潜力巨大的选址方案。
第四部分：选址模型的发展趋势随着数据科学和人工智能技术的不断发展，选址模型将更加智能化和精细化。
未来，预计会出现更多基于大数据和机器学习的选址模型，为企业提供更准确、更智能的选址决策支持。
结语选址模型作为商业决策的重要工具，能够帮助企业找到最佳的经营地点，提升经营效益。
通过综合考虑人口密度、竞争对手、交通便利性和消费者行为等因素，选址模型为企业提供了科学的选址方案，帮助他们实现商业成功。
5_2_选址模型及应用
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；
离散选址
选址成本
可行成本方案还是寻求最优成本方案； 成本的最小化还是成本最大值的最小化； 是固定权重还是可变权重； 是确定性的还是随机性的；
成本或参数是确定的还是满足某个分布
被定位设施间有无相互联系； 是静态的还是动态的选址问题。
成本参数是否随着时间改变
Minisum/Minimax
覆盖模型
集合覆盖模型，用最小数量的设施去覆盖所有的需 求点。
最大覆盖模型，在给定数量的设施下，覆盖尽可能 多的需求点
P-中值模型
集合覆盖模型 最大覆盖模型
集合覆盖模型
min xj 最小化设施数目，N表示n个需求点的集合 jN
jB(i)
yij
1,i N
保证需求点的需求得到完全满足
C j ( X ) 对于已经存在的物体j，新物体定位在X时的成本
Minisum/Minimax
Minimax目标由已存在设施的单个成本最
大的组分组成。目标是优化最坏的情况。这
种目标通常在军队、紧急情况和公共部门中
使用，也称作“经济平衡性”(Economic
Equity)，问题也叫做网络上的中心问题。
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。
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。
第3章选址模型及应用.pptx
费 用
TCA=CF+CV·X
A
TCB=CF&+CV·X
M
N
数量
• (1) 在M点A、B两方案仓储成本相同，该点仓储量为QM，则：
QM
CFB CVA
CFA CVB
(1200000 600000)元 （48 25）元 / 件
＝2.61
万件
(2) 在N点B、C两方案仓储成本相同，该点仓储量为QN， 则：
QN
CFC CFB
C VB
CVC
(2400000 1200000)元 （25 12）元 / 件
＝9.23
万件
(3) 如按物流成本最低为标准，当仓储量低于2.61万件 时选A址，仓储量在2.6l万件和9.23万件之间时选B方案， 仓储量大于9.23万件时选C址。
2）线性规划法
• 对于多个供应多个需求点和供应点(仓库、工厂、配送中心和销售点)的问题，通常用线性 规划法求解更为方便。可以同时确定多个设施的位置，其目的也是使所有设施的生产运输 费用最小。在相应约束条件下令所求目标函数为最小，即
• 约束条件
•
m
•
wij bj ,
i 1
• 并且全部wij≥0
n
wij ai
j 1
(3-11)
• 目标函数
• • 式中 m ——工厂数量；
mn
Min
Gij wij
i1 j1
(3-12)
•
n ——销售点数；
•
ai ——工厂 i 的生产能力；
•
bj ——销售点j 的需求；
•
Gij——工厂i 生产一单位产品并运到销售点j 的生产加运输总费用；
• 2.3.2 选址问题目标区域的特征
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连续点选址模型
1．交叉中值模型(Cross Median)
利用城市距离进行计算。 对单一的选址问题在一个平面上的加权的城市
距离进行最小化。 其相应的目标函数为：
最优位置由如下坐标组成的点集：
Xs是在x方向的对所有的权重wi的中值点； Ys是在y方向的对所有的权重wi的中值点；
最优位置可能是一个点、直线、一个区域
选址模型及应用
2020年7月24日星期五
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。
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。
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；
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Fra bibliotek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；
离散选址
选址成本
可行成本方案还是寻求最优成本方案； 成本的最小化还是成本最大值的最小化； 是固定权重还是可变权重； 是确定性的还是随机性的；
成本或参数是确定的还是满足某个分布
被定位设施间有无相互联系； 是静态的还是动态的选址问题。
成本参数是否随着时间改变
Minisum/Minimax
➢ 劳动力密集型产品，则必然要选择生产成本低的地区作为 选址的依据；而选址高技术类型的产品，则必须要选择劳 动力素质高的地区，而这些地方往往成本较高。
➢ 从商业及服务业来说，选择连锁便利店还是超市的发展战 略，会有不同的企业网络设计。选择连锁便利店，则必须 选择一些人口密集区域，成本较高，面积需求较小；选择 超市，则要选择人口不是非常密集，可以有大面积提供。
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。
选址约束
有能力约束与无能力约束 不可行区域约束
选址问题中的距离计算
选址模型
为设施(工厂、仓库、零售点等)找到一个最 优的位置；
是物流系统设计中的一个重要部分。
在一条线段上的选址问题
对上面等式进行求解，需对等式求微分，然后令其 微分值为零，结果为：
上面的计算结果表明，所开设的新店面需要设置 在权重的中点，即两面的权重都是50％。
设施数量与库存、运输成本之间的关系
选址决策的影响因素
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
选址决策的影响因素
选址决策的内部因素分析
➢ 企业的内部因素往往是最主要的。选址决策首先要与企业 的发展战略相适应。
Minimax
中心点
0
3.5
5
6
7
反中心 点2.5
中值
Minisum
在设施左右有相 同的点，与坐标 无关
对于最优中值来说，选址区域是一条直线， 固定位置的顺序比它们的实际位置更加重要 。
如果在点5和6之间再增加1000个点，最优 中心选址的位置同样不会改变。中心选址是 由那些极端位置决定的，而其他的内部物体 的位置对它不起作用。
Minisum目标函数寻求整个设施选址的总和为 最小，目标是优化全部或者平均性能。这种目 标通常在企业问题中应用，所以被叫做“经济效 率性” (Economic Efficiency)。这种问题 也被称作网络上的中值问题。
Minisum/Minimax
Minimax目标由已存在设施的单个成本最 大的组分组成。目标是优化最坏的情况。这 种目标通常在军队、紧急情况和公共部门中 使用，也称作“经济平衡性”(Economic Equity)，问题也叫做网络上的中心问题。
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。
选址问题目标区域的特征
连续选址 网格选址
➢ 典型的应用是仓库中不同货物的存储位
例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。
固定权重与可变权重
如果新设施和已存在设施间的关系与新设施 的位置无关，选址问题就是具有固定权重的 选址问题。这种问题也叫做“单纯选址问题” (Pure Location Problems)。
如果这种权重或关系与新设施的位置相关， 那么这些权重本身就成为变量，这种问题被 称作“选址—分配问题”(Location— Allocation Problems)。