集合覆盖模型在京东快递配送中心选址问题中的研究
物流设施选址模型研究现状及新思考
南京理工大学运输物流工程课程论文题目：物流设施选址模型研究现状及新思考————针对B to C的商品配送与服务的物流系统的选址1摘要现代意义上的第三方物流在近二十年得到快速的发展并逐步成为一个独立的产业体系。
国内研究者对第三方物流运作，第三方物流的评价体系，第三方物流在国外的发展及我国第三方物流的市场等方面进行了广泛而充分的研究这些研究，为我国第三方物流企业的发展提供了有价值的指导意义。
但是对于第三方物流企业的核心竞争力之一的仓库网络布局的研究，目前还没有。
本文将在前人研究的基础上，对物流设施选址模型进行研究（由于个人能力与时间有限，在此仅针对第三方物流公司的仓库网络布局，即配送与服务中心选址进行研究）。
2研究背景与研究意义2.1国内外的研究现状：（1）参考国外对物流配送选址问题的研究已有60余年的历史，对各种类型物流配送中心的选址问题在理论和实践方面都取得了令人注目的成就，形成了许多可行的模型和方法。
归纳起来，这些配送中心选址方法可分为三类：(1)应用连续型模型选择地点；(2)应用离散型模型选择地点12】；(3)应用德尔菲(Delphi)专家咨询法选择地点。
第一类方法是以重心法为代表，认为物流中心的地点可以在平面上取任意点，物流配送中心设置在重心点时，货物运送到各需求点的距离将最短。
该方法不限于对特定的备选点的选择，灵活性较大，特别是在单个物流中心选址的应用中，已得到多数人的接受和认可。
但是，由于这个地址可能位于河流、建筑物或其他无法实现的地点，实际上找到的最优地址往往难以实际实施。
第二类方法认为物流中心的各选地点是有限的几个场所，最合适的地址只能按照预定的目标从有限个可行点中选取。
第三类方法的中心思路则是将专家凭经验、专业知识做出的判断用数值形式表示，从而经过综合分析后对选址进行决策。
国内在物流中心选址方面的研究起步较晚，只有10余年历史，但也有许多学者对其进行了较深入的研究，在理论和实践上都取得了较大的成果。
关于物流配送选址问题的研究
关于物流配送选址问题的研究作者：闫宁宁来源：《科技视界》2016年第27期【摘要】随着物流业的快速发展，越来越多的人开始更加重视物流配送中心选址问题的研究。
我们可以看到经过十余年的发展，我国无论是在物流选址理论还是物流选址实践方面都取得了不错的成绩。
本文将从物流配送中心选址问题的划分、解决选址问题的方法、经典选址的模型三个方面来分析一下物流配送中心选址问题的研究成果。
【关键词】重心法；P-中值模型；覆盖选址模型；反町氏法1 物流配送中心选址问题的划分对于物流配送中心选址问题的划分，较经典的划分方法如下：1.1 按照设施选址的数量划分，可以将选址问题分为单个设施选址和多个设施选址1.1.1 单个设施选址问题单个设施选址是指只建立一个配送中心，由一个配送中心来完成整个配送过程。
对于单个设施选址模问题，成本是首要考虑的条件。
因为只有一个配送中心，所以管理的成本势必会下降，但是配送中心的工作必然会加重。
1.1.2 多个设施选址问题对于大部分的企业来说一般需要决定两个或多个的设施的选址，而且它们之间不是相互孤立的，要考虑彼此之间的影响，因此问题的解决就变的相对复杂了。
1.2 按照选址目标区域的特征，可将选址问题分为连续选址、网格选址及离散选址[1]。
1.2.1 连续选址，可选址区域是一个连续的平面，不去过多地考虑其它结构及现实因素，在这个连续的平面中可能的选址位置的数量是无限的[2]。
连续选址模型的可选址区域是连续的，因此可以在连续的区域内进行建模求解，一般可以求得最优解。
这个问题的缺点是只是简単的进行最优解的求解，而没有考虑现实问题，求解出的地点很可能是并不适合建立物流配送中心的点，如求解出的点很可能就是一片海洋。
1.2.2 网格选址，可选区域是一个平面，这个平面被细分为许多相等面积的区域，通常情况下是被细分为许多面积相等的正方形。
可选址的数量通常是有限的，相比连续性选址较少，但是总的来说数量也还是相当大。
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)。
配送中心选址常见的方法和模型
配送中心选址常见的方法和模型嘿，咱今儿就来唠唠配送中心选址常见的那些方法和模型！这可不是小事儿啊，就好比咱给自己家找个最舒服的地儿一样重要呢。
你想想看，要是这配送中心选得不好，那可就麻烦啦！就像你出门穿错了鞋，一路上不是硌脚就是别扭。
常见的方法呢，有那个啥，成本因素考虑法。
这就好比咱去菜市场买菜，得看看哪家的菜又新鲜又便宜不是？得算算运输成本、土地成本、人工成本啥的，都得考虑周全咯，不然到时候亏得你想哭都没地儿哭去。
还有个市场需求导向法呢！这就好像你知道大家都爱吃苹果，你就专门去卖苹果的地儿摆摊儿呀。
得看看哪儿的市场需求大，哪儿的货好卖，就往哪儿凑呗。
不能瞎选个没人的地儿，那不是白瞎功夫嘛。
再说那模型，有个重心法。
哎呀，就跟你找平衡点似的。
要让配送的各个点都能平衡起来，不能这边重那边轻的，那就得乱套啦。
就好比挑担子，得两边平衡了才能走得稳当呀。
还有个覆盖模型呢！这就好像你要给一大片地儿都盖上被子，得看看怎么盖才能盖得最全最省事儿。
得把该覆盖的地方都照顾到，不能漏了哪个角儿。
咱选配送中心可不能马虎啊！这就跟你找对象似的，得好好挑挑，找个最合适的。
要是随随便便就定了，那以后可有你苦头吃呢。
你说是不是？你想想，如果配送中心选在了一个交通不方便的地方，那货物进不来出不去的，那不就傻眼啦？就跟你家住在深山老林里，买个东西都得翻山越岭，那多不方便呀。
或者选在了一个成本超高的地方，那利润都被成本给吃掉啦，还赚啥钱呀。
所以啊，这配送中心选址可得好好琢磨琢磨。
不能只看眼前，得长远考虑。
要考虑到未来的发展，考虑到各种可能出现的情况。
这可不是闹着玩儿的事儿呢！咱再回过头来看看那些方法和模型，它们就像是我们的好帮手。
帮我们分析，帮我们决策，让我们能选到一个最适合的地方。
就好像你有个聪明的军师在旁边给你出谋划策一样。
总之呢，配送中心选址是个大事儿，得认真对待。
要用好那些方法和模型，不能瞎搞。
要像爱护自己的眼睛一样爱护我们的配送中心选址呀！你说是不是这个理儿呢？。
基于集合覆盖模型的物流企业选址问题研究
ｘ ｉ ｉ∈ ｛ ０ ，１ ｝
其 中 Ⅳ为模 型 中需 求 点 ，曰 （ ｉ ） 为可 以覆盖 需求 点 ｉ 的设 施集 合 ，ｙ 为节点 ｉ 需 求 中被 分配 给 设 施 节 点 Ｊ的 服 务部 分 。 为节点 是 否被 选 中成 为设 施 ，选 中为 １ ，没
有选 中为 ０ 。
占义芳 ：基于集合覆盖模型的物流企业选址问题研究
物流工程 与技 术
基 于 集 合 覆 盖 模 型 的 物 流 企 业 选 址 问题 研 究
占 义 芳
（ 中 山大 学 新 华 学 院 ，广 东 广 州 ５ １ ０ ５ ２ ０ ）
［ 摘 要 ］ 覆盖 问题 在设 施选 址 中 占有 重要 的地位 ，有很 高的研 究 对配 送企 业 的选 址 问题 ，本
需 求 点被部 分覆 盖 ，随着 距 离增 大 ，部 分覆 盖程 度逐渐 减
小为 ０ ” Ｊ 。集 合覆盖 模 型是用 最小 数 量 的设 施 去覆 盖所 有
心候选地以外，其余 ６ 个企业所在地均可作为配送 中心的
候选地 ，试 分析该 配送 企业 至少 建立 几个 配送 中心可 以覆 盖所 有的 客户 ，同时 又能使 我们 的建 设成 本最 少 。
［ 关 键词 ］覆 盖模 型 ；配送企 业 ；Ｑ Ｓ Ｂ ［ Ｄ ＯＩ 】１ ０ ． １ ３ ９ ３ ９ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｚ ｇ ｓ ｃ ． ２ ０ １ ５ ． ２ ４ ． ０ ６ １
ｙ ≥ ０， ， Ｊ ∈ Ｎ
１ 引 言
随着 全球 经济 一体 化 的逐步 深入 ，企业 间 的竞争 越来 越激 烈 ，企业 如何 在激 烈 的竞争 中获 得一席 之位 ，其 中重 要 的原 因在 于企业 有没 有核 心 的竞争 力 ，而物 流企业 最关 键 的竞争 优 势是 配送 的服务 ，所 以 ，物流企 业 的配送 能 力
基于集合覆盖模型的物流配送中心选址问题研究
基于集合覆盖模型的物流配送中心选址问题研究作者：苏慧敏葛炬来源：《物流科技》2017年第02期摘要：集合覆盖模型在设施选址的应用中有着重要的地位和很高的研究价值。
针对区域物流配送中心的选址问题，文章主要通过集合覆盖模型在物流配送中心选址中的应用，考虑在建立最小数量的物流配送中心的前提下将货物送达需求方，在节约运输成本的同时，对于研究时效性要求较高的生鲜农产品的配送具有一定的实际意义。
关键词：集合覆盖模型；物流配送中心；选址Abstract： The set covering model plays an important role in the application of facility location. Aiming at the location problem of regional logistics distribution center， by applying the set covering model in logistics distribution center location， we deliver the goods to the demand-side by establishing a minimum number of logistics distribution centers. Meanwhile it is of practical significance for the study of the distribution of fresh agricultural products with high timeliness.Key words： set covering model； logistics distribution center； location引言物流配送中心选址是指在一个具有若干物流需求网点及若干物流供应网点的区域内，根据一定的方法，选择一个或多个地址确定物流配送中心的规划过程。
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》一、引言随着电子商务的飞速发展，物流配送的需求和复杂性逐渐增长。
有效的配送中心选址对于企业运营的效率、成本及客户服务质量具有关键性的影响。
近年来，聚类算法在物流配送中心选址问题中得到了广泛的应用和研究。
本文旨在探讨聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究进展、应用实例及未来发展趋势。
二、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将数据集划分为几个不同的组或簇，使得同一簇内的数据具有相似性，而不同簇间的数据差异较大。
在物流配送中心选址问题中，聚类算法可以通过分析地理位置、交通状况、客户需求等因素，将潜在选址地点划分为不同的簇，从而帮助决策者选择最合适的配送中心位置。
三、聚类算法在物流配送中心选址中的应用1. 数据准备与处理：首先，收集与物流配送中心选址相关的数据，包括地理位置、交通状况、客户需求、成本等因素。
然后，对数据进行预处理，如数据清洗、标准化等，以便于聚类算法的应用。
2. 聚类算法选择：根据问题的特点和数据的性质，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 聚类分析与解释：运用选定的聚类算法对数据进行聚类分析，得到各个簇的选址地点。
然后，对聚类结果进行解释和评估，如计算各簇的密度、距离等指标，以确定最合适的配送中心位置。
4. 决策支持：根据聚类分析的结果，为决策者提供选址建议和方案。
决策者可以根据企业的实际情况和需求，选择最合适的配送中心位置。
四、研究与应用实例1. K-means聚类算法在物流配送中心选址中的应用：某物流公司采用K-means聚类算法对潜在选址地点进行聚类分析。
通过分析地理位置、交通状况、客户需求等因素，将潜在选址地点划分为几个簇。
然后，计算各簇的密度、距离等指标，确定最合适的配送中心位置。
最终，该公司成功选择了新的配送中心位置，提高了物流配送的效率和服务质量。
2. 层次聚类算法在快递企业物流网络优化中的应用：某快递企业采用层次聚类算法对物流网络进行优化。
基于集合覆盖模型的“快递专柜”网点规划-以杭州下沙高教园区为例
基于集合覆盖模型的“快递专柜”网点规划-以杭州下沙高教园区为例李淑芳;唐绮遥;丁宁;王佳媛;唐婧【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2014(33)5【摘要】In this paper, in order to improve the current status of the end-point dispatch in express parcelldeliveries, we proposed to set up the stop-type express counters to help the couriers deal with the existing problems in this respect. First we introduced the express counter based parcelldispatching mode. Next, to test whether the mode could improve the efficiency of the couriers, we used the set coverage model to optimize the express delivery network planning of the Hangzhou Xiasha higher education park and at the end, discussed some of the findings.%为改善快递末端派送效率低下、安全性低的现状，提出了设置站点式“快递专柜”帮助快递员进行派件的解决方法。
首先对“快递专柜”派件模式进行介绍。
其次为验证“快递专柜”是否能够提高派件员派件效率，利用集合覆盖模型结合杭州下沙高教园区实际情况得出该地最优网点规划方案。
计算结果表明，“快递专柜”确实通过设立少量的网店，减少了快递员派件的时间，且能有效保护快递安全和提高客户满意度，值得进一步研究及推广。
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》一、引言随着物流业的迅猛发展，物流配送中心选址问题已成为物流系统优化中至关重要的环节。
一个合适的配送中心选址不仅能提高物流效率，降低运营成本，还能有效提升客户满意度。
传统的选址方法往往依赖于经验判断和定性分析，难以满足日益复杂的物流需求。
近年来，聚类算法作为一种有效的数据分析工具，在物流配送中心选址问题中得到了广泛的应用。
本文将详细探讨聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用。
二、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性，而不同簇间的数据相似性较低。
在物流配送中心选址问题中，聚类算法可以通过分析地理位置、交通状况、客户需求等数据，将潜在的选址地点划分为不同的簇，从而为决策者提供更为科学的选址依据。
三、聚类算法在物流配送中心选址中的应用1. 数据准备与处理：首先，收集与物流配送中心选址相关的数据，包括地理位置、交通状况、客户需求等。
然后，对数据进行预处理，如数据清洗、格式化等，以便于聚类算法的分析。
2. 聚类算法选择：根据数据的特点和问题的需求，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 聚类分析：运用选定的聚类算法对数据进行聚类分析，将潜在的选址地点划分为不同的簇。
在聚类过程中，可以通过调整聚类参数来优化聚类效果。
4. 结果评估与决策：对聚类结果进行评估，如簇的紧凑性、分离性等。
根据评估结果，结合实际情况，为决策者提供科学的选址依据。
四、案例分析以某城市物流配送中心选址为例，采用K-means聚类算法对潜在选址地点进行分析。
首先，收集该城市的地理位置、交通状况、客户需求等数据。
然后，运用K-means聚类算法对数据进行聚类分析，将潜在的选址地点划分为不同的簇。
最后，根据聚类结果和实际情况，选择合适的簇作为物流配送中心的候选地点。
经过实际运营验证，该选址方案有效提高了物流效率，降低了运营成本。
物流配送中心选址优化模型及算法研究
物流配送中心选址优化模型及算法研究一、概述随着电子商务和全球化的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的作用日益凸显。
合理的物流配送中心选址不仅有助于降低运营成本、提高物流效率，还能对整个供应链的顺畅运作产生深远影响。
物流配送中心选址优化问题一直是学术界和工业界研究的热点。
本文旨在深入研究物流配送中心选址优化模型及算法，旨在为实际应用中的物流配送中心选址提供科学、高效的决策支持。
本文首先对物流配送中心选址问题的背景和意义进行介绍，分析现有研究的进展和不足，并指出本研究的必要性和创新性。
在此基础上，本文将构建物流配送中心选址优化模型，综合考虑成本、时间、服务质量等多个因素，以实现选址决策的全面优化。
同时，本文将研究并应用先进的优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，以提高选址决策的速度和准确性。
本文的研究不仅有助于丰富物流配送中心选址优化理论，还将为实际应用中的物流配送中心选址提供有力支持，对提升我国物流行业的整体竞争力具有重要意义。
1. 物流配送中心选址的重要性物流配送中心选址问题是物流系统规划中的核心问题之一，其重要性不容忽视。
合理的选址决策不仅能够优化物流网络布局，提高物流效率，降低运营成本，还能够促进区域经济发展，增强企业的市场竞争力。
具体来说，物流配送中心选址的重要性体现在以下几个方面：选址决策直接关系到物流网络的运行效率。
物流配送中心作为物流网络中的关键节点，其位置的选择将影响到货物在供应链中的流动速度和成本。
合理的选址能够使货物在运输、仓储、配送等环节中的流动更加顺畅，减少不必要的转运和等待时间，从而降低物流成本，提高物流效率。
选址决策对于企业的运营成本具有重要影响。
物流配送中心的建设和运营成本包括土地购置费用、设施设备投入、人力成本等多个方面。
选址决策的合理与否将直接影响到这些成本的高低。
通过科学的选址优化模型，企业可以在保证物流服务水平的前提下，尽可能降低建设和运营成本，提高企业的盈利能力。
物流配送中心选址优化模型研究
物流配送中心选址优化模型研究随着电子商务的兴起和全球贸易的蓬勃发展，物流配送中心的选址问题成为了物流行业面临的一个重要挑战。
合理的物流配送中心选址能够有效提高配送效率和降低物流成本，因此，研究物流配送中心选址优化模型具有重要的理论和实践价值。
一、概述物流配送中心选址是指在给定区域内选择最佳的位置来建立物流配送中心。
选址的目标是使得物流网络的总体成本最小化，包括运输成本、库存成本、仓储成本等。
物流配送中心选址问题是一个复杂的多目标优化问题，需要综合考虑各种因素和约束条件。
二、影响物流配送中心选址的因素1. 交通网络：物流配送中心选址需要考虑周边的交通网络情况，包括主干道、高速公路、铁路等。
交通网络的发展情况将直接影响物流配送的效率和成本。
2. 市场需求：物流配送中心选址还需要考虑周边地区的市场需求情况，包括消费人口数量、购物频率等。
市场需求的大小将决定物流配送中心的规模和能力。
3. 土地价格：物流配送中心选址还需要考虑土地价格的因素，以便选择经济适用的地段。
4. 周边设施：物流配送中心选址还需要考虑周边设施的情况，包括供水供电设施、通信基础设施等。
周边设施的完善程度将直接影响物流配送中心的运营效率。
三、物流配送中心选址优化模型物流配送中心选址优化模型是通过建立数学模型来求解最优的选址方案。
常用的物流配送中心选址优化模型包括线性规划模型、整数规划模型、网络流模型等。
这些模型能够根据各种约束条件，综合考虑各种因素，找到最佳的物流配送中心选址方案。
四、案例分析以某电商公司在某国内城市的物流配送中心选址为例，假设该公司需要建立一个新的物流配送中心来提高配送效率。
该公司需要考虑以下因素：交通网络、市场需求、土地价格和周边设施等。
首先，通过收集交通数据，可以评估周边的交通网络情况。
根据交通网络的拓扑结构和交通流量，可以量化各个位置之间的交通成本，并将其纳入模型中。
其次，市场需求可以通过对周边消费人口数量和购物频率的调查来衡量。
覆盖类选址问题分类及研究综述
覆盖类选址问题分类及研究综述作者：乔联宝来源：《物流科技》2015年第03期摘 ;要：根据模型参数的类型及建模所使用的方法，将覆盖选址问题划分为确定性覆盖和概率覆盖两个大类。
在确定性覆盖问题中，重点分析了集合覆盖和最大覆盖两个子类型;在概率覆盖模型中，则回顾了概率集合覆盖、最大可获得性覆盖和最大期望覆盖三种重要的概率覆盖问题。
在以上划分的基础上，给出了各种覆盖选址问题典型的数学规划模型，重点分析了上述模型的假设条件及其发展的内在逻辑，并对相关的问题作了评述。
关键词：综述;覆盖;选址;分类中图分类号：F250 ; ;文献标识码：AAbstract： The covering facility location problem is divided into deterministic and probabilistic type covering model according to the parameter and methods used. The set covering and maximal covering location problem in the deterministic model and the probabilistic set covering， the maximal available covering and maximal expected coverage location problem in the probabilistic model are reviewed in the time order， respectively. Based on the above classification， detailed information about classic location mathematical programming models， assumptions and their development logic of each type are given and analyzed as well as review on some important issues.Key words： review; covering; location; classification0 ;引 ;言选址问题作为一项战略决策，其影响是深远和持久的。
物流配送中心的选址模型分析研究
毕业设计<论文）题目：关于物流配送中心的选址模型研究学生姓名：学号：班级:专业：工商管理<物流管理方向）本科所在系: 管理系指导教师：关于物流配送中心的选址模型研究摘要：在物流网络中，配送中心连接着供货点和需求点，是两者之间的桥梁，在物流系统中有着举足轻重的作用，因此搞好配送中心的选址将对物流系统作用的发挥乃至物流经济效益的提高产生重要的影响。
本论文在综述配送中心选址问题研究现状的基础上，对配送中心选址的模型和算法进行了研究。
本课题的第一部分对物流配送中心选址的研究背景进行介绍，阐述物流配送中心选址的重要性；第二部分对国内的物流配送中心选址问题的研究进行平述。
第三部分物流配送中心选址的模型的理论模型。
深入分析改进的重心法模型与整数规划模型的理论模型和算法。
第四部分是实证研究，以验证本文所构建的重心法模型的合理性及可行性。
本文结论是：采用改进的重心法建立选址模型,然后利用多元线性回归对重心法模型中的总成本函数方程中的系数进行优化。
这样使重心法模型克服对于系数的数据处理的主观性，减小了主观因素带来的偏差，也使模型在配送中心的选址中具有实用性。
通过指派问题模型可以实现配送中心资源的重新优化配置，并且其为配送中心选址提供一条新的途径。
关键词：物流配送中心选址重心法分派问题模型ABOUT THE LOCATION OF LOGISTICSDISTRIBUTIONCENTER MODEL RESEARCHABSTRACTIn the logistics network, the distribution center point and needs to connect the supply point is a bridge between the two, in the logistics system has a pivotal role, it will improve the logistics distribution center location and even played the role of the logistics system economic efficiency have an important effect. In the review of this paper the problem of distribution center location based on the current situation, on the distribution center location model and algorithm research. The first part of this issue of logistics distribution center location of the background briefing, explained the importance of logistics distribution center location。
物流配送中心选址优化模型及算法研究
物流配送中心选址优化模型及算法研究一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的作用日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划和运营的关键环节，其合理性直接影响到企业的物流成本、服务质量和市场竞争力。
因此，构建和优化物流配送中心选址模型及算法，对于提高物流系统效率和降低运营成本具有重要意义。
本文旨在深入研究物流配送中心选址优化模型及算法，旨在为企业提供科学、有效的决策支持。
我们将系统回顾和分析物流配送中心选址问题的特点和影响因素，包括运输成本、库存成本、服务水平、环境因素等。
在此基础上，我们将探讨传统选址方法与现代优化算法的结合点，提出适合不同场景和需求的选址模型。
接着，我们将重点研究几种主流的选址优化算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，并分析它们在物流配送中心选址问题中的应用效果。
通过案例分析和实证研究，我们将评估这些算法的优缺点，探讨其在实际应用中的可行性和适用性。
本文还将关注物流配送中心选址决策中的多目标优化问题，如成本最小化、服务最大化、环境影响最小化等。
我们将研究如何在满足多个目标要求的实现选址决策的整体最优。
我们将总结归纳物流配送中心选址优化模型及算法的发展趋势和前景，为企业和研究者提供有益的参考和启示。
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更为科学、合理的方法论支持，推动物流行业的持续发展和创新。
二、物流配送中心选址影响因素分析物流配送中心的选址决策是一个涉及多个因素的复杂问题。
这些因素不仅影响物流配送中心的运营效率，还直接关系到企业的经济效益和市场竞争力。
因此，在进行物流配送中心选址时，必须全面考虑各种影响因素，以制定出科学合理的选址方案。
物流成本因素：物流成本是选址决策中的重要考量。
这包括运输成本、仓储成本、装卸成本等。
选址时应考虑如何降低这些成本，以提高整体物流效率。
例如，选址应靠近主要交通干线，以降低运输成本；同时，也要考虑仓储设施和装卸设备的配置，以降低仓储和装卸成本。
基于集合覆盖模型的RDC选址问题研究
基于集合覆盖模型的RDC选址问题研究作者：康怀飞来源：《中国市场·营销研究方向》 2018年第6期［摘要］RDC作为物流网络中的重要节点，其对提升物流整体水平有着重要意义。
企业选择合适的地点建立适量的RDC，可以减少物流费用，加强自身竞争力，提高经济效益。
文章采用集合覆盖模型对离散型选址问题做了描述，并以“百蝶杯”第三届全国大学生物流仿真设计大赛赛题中物流网络规划部分为例，进行了实例分析。
［关键词］RDC；集合覆盖模型；选址问题［DOI］10.13939/ki.zgsc.2018.16.1731前言区域配送中心（Ｒegional Distribution Center，RDC）是物流系统的设施枢纽，是实现有效配送的重要保障，其决定货物配送时间和成本，影响物流服务水平。
由于RDC的数量、位置等都是物流网络优化的关键，因此企业为提高整体效益，越来越重视RDC选址。
RDC选址问题有连续型和离散型两种，前者主要特点是选址区域内各点条件均相同，没有任何差异，即从数学角度看有无穷个可能的位置；后者的特点是可能的RDC建设地点数量有限且位置已知，更符合现实条件。
因此，在解决实际问题时大多建立离散选址模型，如双层规划模型、Elson混合整数规划模型、Baumol-Wolf模型、Kuehn-Hambuger模型和覆盖模型等，[1]其中覆盖模型又可分为最大覆盖模型、部分覆盖模型和集合覆盖模型。
[2]文章采用的就是集合覆盖模型，通过设立目标函数和约束条件，求解最优值，以期将最少的RDC分别建设在合理的地方，达到覆盖全部需求点的目标。
2模型建立3案例分析本文选取了“百蝶杯”第三届全国大学生物流仿真设计大赛物流网络规划部分作为应用对象，在赛题要求下使用集合覆盖模型求解，得到RDC选址方案。
3.1案例背景百蝶物流公司为满足×××饮品公司在长江以北地区15个需求地的物流需求，拟在合适的需求地建设RDC，要求RDC容量暂不考虑，数量尽可能少且辐射半径在650km左右。
基于集合覆盖模型的物流配送中心最优选址问题研究
工程管理基于集合覆盖模型的物流配送中心最优选址问题研究刘丽兰徐辉(广东商学院工商管理学院；广东，广州，510320)一、引言(4)交通便利性原则。
布局物流中心时，要考虑现有交通条随着全球经济一体化的逐步深入，企业间的竞争越来越激件，同时预测和规划未来交通，保证物流中心投入使用后交通烈，竞争的手段也由传统的原材料和人工成本降低转向物流配便利。
送和供应链管理水平的高低，竞争的重点正由前台转向后台，物(5)统筹性原则。
物流配送中心的选址须与国家以及省市流配送能力已成为企业的核心竞争力。
在大力发展物流业的同的经济发展方针、政策相适应，与物流资源和需求分布相适应。
时，人们面临着一个共同的问题——物流配送中心如何进行合物流配送中心的布局与生产力布局、消费布局密切相关，必须统理的选址。
物流配送中心是集货物包装、加工、仓储和装卸等多筹兼顾，微观和宏观综合考虑。
项服务功能的现代物流基础设施，是执行以货物配送为主要职(6)战略性原则。
配送中心的选址应具有战略眼光，既要考能的物流据点。
在物流网络中，配送中心连接着供货点和需求虑目前的实际需要，又要考虑日后发展的可能。
点，是两者之间的桥梁，在物流系统中有着举足轻重的作用。
物2．配送中心选址的基本程序流配送中心合理选址的目标是为了提高物流业的服务质量，最物流配送中心的选址直接影响配送中心各项活动的成本，大限度地增加物流系统的经济效益。
在物流配送中心选址过程同时也关系到配送中心的正常运作和发展，因此，物流配送中心中，如果布局不合理，甚至相互冲突，导致社会资源的浪费。
许的选址和布局必须在充分调查分析的基础上综合考虑自身经营多物流配送中心选址时没有根据实际情况进行科学计算，跟市的特点、商品特性及交通状况等因素，在详细分析现状及预测的场需要严重脱节，甚至对当地的经济发展产生了不利影响。
科基础上对物流配送中心进行选址。
物流配送中心选址的基本程学合理地对物流配送中心选址进行规划，必须引起人们的高度序可参照图l所示进行。
网络平台物流集散中心选址模型研究
网络平台物流集散中心选址模型研究在当前数字化时代，网络平台物流的发展已成为现代经济的一个重要方面。
为了提高物流效率和降低物流成本，建设一个高效的物流集散中心是至关重要的。
本文将针对网络平台物流集散中心选址问题展开研究，对其选址模型进行探讨与研究。
一、概述网络平台物流集散中心，作为物流网络中的重要节点，承担着物流信息的集散、货物的中转和配送等关键任务。
其选址的合理性直接影响着物流效率和成本。
因此，选址模型的研究对于优化物流网络具有重要意义。
二、问题分析在网络平台物流集散中心选址问题中，有以下几个关键问题需要考虑：1. 市场需求预测：为了选择适当的集散中心位置，首先需要对市场需求进行预测。
这包括对货物流量、对服务需求的量化分析，以及考虑相关因素（例如经济发展水平、人口密度等）对市场需求的影响。
2. 供应链网络设计：基于市场需求预测，需要设计一个符合实际情况的供应链网络。
这包括选择合适的供应商和分销商，以及确定中转点和配送路线等。
3. 距离与交通因素：物流集散中心的选址要考虑到距离和交通因素的影响。
合适的选址应该能够在附近服务更大范围的客户，并且有便捷的交通条件以提高物流效率。
三、选址模型研究在网络平台物流集散中心选址模型研究中，有以下几种常见的模型方法可供选择：1. 层次分析法（AHP）：AHP方法将选址问题分解为多个层次，通过对不同层次的因素进行比较和权重赋值，最终得到最佳选址方案。
该方法适用于多样化的决策因素，但需要准确的数据支持。
2. GIS（地理信息系统）：GIS可以对地理空间信息进行综合分析和决策。
通过在地图上叠加市场需求、交通网络和其他相关数据，可以找到合适的选址方案。
3. 整数规划方法：整数规划方法适用于网络平台物流集散中心选址问题。
通过建立数学模型，将各种约束条件和目标函数纳入考虑，并利用优化算法求解，得到最佳选址方案。
四、案例分析以某网络平台物流集散中心选址为例，进行实际案例分析：1. 市场需求预测：通过对市场需求的详细调研和数据分析，预测未来一段时间内的货物流量和服务需求。
面向快递业务的集地配模型研究
面向快递业务的集地配模型研究随着电商的兴起，现今的快递业务量也越来越巨大，每个城市都有大量的快递员在不断地运送着各种商品。
这些快递员一直都是以点对点的方式进行派件，眼下，面向快递业务的集地配模型研究成为了一种非常热门的话题。
何为面向快递业务的集地配模型？集地配作为一种物流分拨模式，通常被应用于城市物流分拨中心的物流运输，其基本特点为将分散在区域内的小订单，通过住宅小区、工厂、超市等停靠点汇集到一个物流分拨中心，再在分拨中心进行重新配载和路线安排，最后再基于货运量，按目的地进行比较二次配载和派递。
在集地配模式的基础上，面向快递业务的集地配模型，是基于快递行业的特点，以点对点配送为基础，通过发货区域、派件区域和配送员的量化匹配，决定最优的物流配送路线和解决方案，从而大大提升了派件速度及效率，降低了物流成本。
面向快递业务的集地配模型的优势1.提升效率面向快递业务的集地配模型可以将配送员的路线整合定向，从而减少物流配送时间和成本，并且可以提前预约派件时间，使消费者无需等待。
配送员也可根据客户需求，提供即时配送、定时配送服务。
2.提高服务质量快递让生活变得更加便捷，因此配送员的服务质量也变得尤为重要。
面向快递业务的集地配模型可以利用先进的技术，根据地理位置和快递的实时量，调度配送的顺序，并实时通知客户，有效地降低配送过程中的出错率。
3.节约成本通过集合多个订单，面向快递业务的集地配模型能够减少跑单率，从而降低运输成本。
而且，配送员的运输路线也能得到更好的规划和管理，从而优化配送效率。
面向快递业务的集地配模型应用案例闪送，是国内最著名有名的快递公司之一，在其增强对市场的竞争力，不断提升配送效率的背景下，闪送也使用了面向快递业务的集地配模型。
如何实现面向快递业务的集地配模型？面向快递业务的集地配模型的核心技术有很多，包含贪心算法、遗传算法和遗传优化算法等等。
其中，遗传优化算法最受欢迎，是一种集合传统贪心算法和演化算法的技术，已经被广泛用于此类问题的求解。
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集合覆盖模型在京东快递配送中心选址问题中的研究赖垠淳1，徐辉1，庄埴栩1，陈晓铜1，徐晓洁1，刘子晴2（广东财经大学1.工商管理学院；2.会计学院，广东广州510320）摘要：集合覆盖模型在设施选址决策中有着重要的地位和实际应用价值。
针对区域快递配送中心的选址问题，本文以京东快递在佛山市快递配送中心选址为例，通过层次分析法定性定量分析配送中心选址的影响因素，确定主要指标评价体系，在最低费用成本和覆盖所有需求点的约束条件下，建立集合覆盖模型并运用贪婪算法进行求解，确定京东快递配送中心在佛山区域的理想布设。
通过对佛山市京东快递配送中心选址研究，本文证实了在考虑建立数量最少快递配送中心的前提下货物能够按时送达需求方，同时充分利用模型的有效性和优越性，实现总成本最小化的目标，对于京东快递配送中心的选址方法具有普适性与推广性。
关键词：京东快递；配送中心选址；层次分析法；集合覆盖模型中图分类号：F252文献标识码：A收稿日期：2019-08-02基金项目：大学生创新创业训练计划国家级立项（201810592003）作者简介：赖垠淳（1996—），女，广东潮州人，广东财经大学工商管理学院。
徐辉(1963—),男,江西南康人,广东财经大学工商管理学院教授,博士，硕士研究生导师。
一、引言据最新年度数据显示，京东计划在更多的区域建立大规模的仓库设施和快递配送中心。
如何科学选择地点，成为影响京东扩张速度的重要因素。
目前暂时没有针对京东快递配送中心在佛山的选址问题所进行的研究，为了填补这方面的空白，本文运用集合覆盖模型研究京东在佛山地区的配送中心选址问题。
国内外学者在物流配送中心选址问题研究方面已经取得很多成果，提出了很多模型与方法。
国外在物流配送中心选址问题上已经有了许多计算方法，这些算法可以大致分为连续型模型和离散型模型两类。
连续性模型在运用上具有较大的灵活性，但真正用于实际案例的过程中可能会出现无法适应的情况。
离散型模型所需基本资料相当庞杂，计算量大且求解复杂。
经典模型有Kuehn-Hamburger 模型法①，灵活配置法CFLP ②、Baumol-wolfe 法③、整数规划问题的分制定界法、混合整数规划问题的分制定界法等。
相较于国外而言，我国研究物流配送中心选址的时间并不是很长，但也取得了一定的成果。
从研究的角度看，朱华桂从市场份额最大化入手，通过建立竞争设施点选址-设计问题的非线性混合整数规划模型，提出了一种实数编码遗传求解算法进行求解④。
秦固针对多物流配送中心选址问题，设计了一种基于蚁群算法求解的算法模型⑤。
赵仁辉等利用改进的蚁群算法和GIS ，将总成本费用成本作为模型的约束条件，构建一种新的配送中心选址方法⑥。
胡伟等提出一种改进的粒子群算法用于解决求解物流配送中心选址问题的过程中容易陷入局部最优解以及寻找最优效果达不到预期目标的缺陷⑦。
陈冰冰考虑客户的时效性，建立了动态选址模型，成本费用包括风险违约金等问题⑧。
传统的集合覆盖模型因素较单一，没有综合考虑建设配送中心的费用成本问题。
此外在当今“互联网+”以及京东的扩张战略背景下，国内还比较缺乏针对京东在佛山的物流选址问题的研究学者。
受文献的启发，在既定的费用成本约束条件和不影响服务范围的前提下，本文将综合考虑影响选址的因素并进行量化，结合集合覆盖模型，运用贪婪算法多次迭代求出最优解，科学有效地确定佛山配送中心分布点⑨-輥輲訛。
通过实地调研，收集第一手现场数据，再通过层次分析法与集合覆盖模型的结合对此选29址问题进行定性定量研究，提高京东快递配送中心分布点选址决策的科学性，降低不确定性。
在科学选址、节约建设资金、考虑顾客满意度上，该研究对京东的物流选址决策有一定的参考价值。
二、相关理论介绍（一）层次分析法1.定义。
层次分析法（AHP）是一种定性定量相结合的方法。
该方法将目标划分为几个层面，层层递进、层层分解。
AHP起源于20世纪六七十年代，一位美国大学教授在研究国家课题时提出了一种带权重有层次性的决策分析法。
层次分析法旨在将复杂的问题简单化，有顺序有层次地分解，构建一个网状有逻辑性的结构图。
为了确定因素之间的关系，必须有一个标度衡量。
该标度是在判断矩阵基础上比较两个因素重要性程度的标准。
最后利用矩阵运算原理计算得出所有因素的权值并按从大到小排序。
2.步骤：(1)分析影响决策方案选择的因素,构建层次结构模型。
(2)通过专家打分法一一建立各层次的判断矩阵輥輳訛。
(3)利用软件计算不同层次中各因素的权值并进行一致性检验。
根据最大特征值、CI、CR 判断所赋予的权值是否合理。
(4)根据判断矩阵得出的各权值重新进行一次计算得出最终的元素权值，并对总层次结构的权值进行一致性检验，确定检验最终得出的权值是否合理。
（二）集合覆盖模型1.定义。
集合覆盖模型是一类解决离散点如何进行科学选址的模型。
所谓离散点是一些需求已明确的分布点。
研究集合覆盖问题是一个找出一种布置覆盖已知需求点需求的过程。
在这个过程中，需要综合考虑各种因素，包括设施产生的经济效益，设施布置点的数量和地址。
该模型在许多场合被广泛应用，如冷链配送、物流选址、急救中心布置等。
由于解决思路和方法不一致，因此众多学者将集合覆盖模型定义为三类：部分集合覆盖模型、最大集合覆盖模型、集合覆盖模型。
最大覆盖模型和集合覆盖模型最大的区别在于是否考虑设施的数量，是否提前确定设施的数量。
根据本文案例实际情况，本文采用了集合覆盖模型，模型如下：minnj∈N移x is.t.nj∈B(i)移x ij≥1,i∈Nx ij≥0,i、j∈Ny ij∈{0,1}其中N为模型中的需求点，B(i)为可以覆盖需求点的设施集合，i为节点需求中被分配给设施节点的服务部分。
X ij为节点,ij是否被选中成为设施，Y j 选中为1，j没有选中为0。
集合覆盖模型属于NP完全问题，所以需要采用启发式算法求解模型。
在启发式算法中，“贪婪算法”具有步骤简单、计算量小、节约时间，易于进行定性定量分析等优点.因此,本文根据案例实际情况，结合计算机软件采用“贪婪算法”进行求解。
通过“贪婪算法”对建立的集合覆盖模型多次迭代求解，并对求出的解进行检验，达到从求出的解集中找出最优解的目标。
2.基于集合覆盖模型的京东快递配送中心的选址研究第一步,经过调研，确定京东配送站具体的分布位置，并在地图上做出标记。
以目标配送站作为上级分拨中心的需求点，确定两两配送站的距离，并根据配送时间划分配送范围。
第二步,根据配送站自身条件以及极速达所需条件限制，选出配送站构成的配送中心候选点X i与其集合簇A(j)，其中A={1,2,...,m}。
第三步,运用“贪婪算法”对模型进行运算。
第四步，根据计算结果，考虑层次分析法得出的主要影响因素，计算候选点结果的配送中心成本。
第五步，将计算结果与实际的配送中心进行对比分析，得出结论。
三、实例应用（一）需求点与候选点的确定及分析京东快递的配送服务主要包括：限时达、次日达、夜间配和三小时极速达。
本案例按照三小时极速达的时间作为选址约束条件之一，除去装卸、包装、加工等一系列工作的时间，要求每个快递配送中心在接到订单后半小时内将所需物品送至对应需求点，按照货车的平均公路时速60km/h的要求，即每个快递配送中心的平均服务范围为半径30km 的同心圆，配送中心的服务不受限制，由此来分析京东快递在佛山市至少需要建立几个配送中心可以覆盖所有的需求点，同时又能使其建设成本最少。
根据实地调研结果确定了佛山有16个需求点，具体分布如图1所示。
根据案例确定候选点及其服务范围，如表1所示。
（二）层次分析法分析由于快递配送中心占地面积较大，对交通条件要求较高，要求具有接近客户等的特性和功能，因30表2判断矩阵B1-C表3判断矩阵B2-C图2评价指标层次分析结构图图3评价指标层次分析结构图图1配送站需求点位置表1候选点及其服务范围此快递配送中心在空间布局时要考虑多方面的条件。
本文结合定性和定量因素，建立选址评价指标体系（图2）。
通过实地调研，结合京东快递在佛山地区配送中的实际情况，采用层次分析法和专家打分法对影响快递配送中心选址的各种因素进行分析。
1.建立层次结构模型。
分别为目标层(物流配送选址中心选址A)、准则层（经济条件和物质条件）、方案层（需求点、土地价格、人力资源，交通干道、基础设施、面积），根据层与层和层内因素的关系分配权重，得到选址问题的具体层次分析结构（图3）。
2.专家打分法确定经济条件和物质条件的权重。
其中，经济条件权重为0.6；物质条件权重为0.4。
3.建立层次下各因素的判断矩阵以及进行一致性检验（表2）。
由判断矩阵B1-C ，得CI=0.0162，CR=0.0279<0.10,同时计算得出各因素权重系数，见表2最后一列：重要性排序为需求点（0.6586），土地价格（0.2628），人力资源（0.0786）。
由矩阵B2-C ，得CI=0.0018，CR=0.0032<0.10，同时计算得出各因素权重系数，见表最后一列：重要性排序为交通干道（0.6483），基础设施（0.2297），面积（0.1220）。
4.计算佛山快递配送中心选址因素的权值。
根据上述专家打分和判断矩阵计算最终主要影响因素的总排序权值，具体如表4所示。
（三）集合覆盖模型分析该案例的模型具体为：min nj ∈N移x is.t ．x 1+x 2+x 3≥1x 1+x 2≥1候选点服务设施覆盖需求点X 11、2、3X 21、2X 31、3、4、5、6、8、13、14、15、16X 43、4、5、6、7、8、9、13、14、15、16X 53、4、5、6、7、8、9、13、14、15、16X 63、4、5、6、7、8、9、13、14、15、16X 74、5、6、7、8、9、10、13、15、16X 83、4、5、6、7、8、9、10、13、14、15、16X 94、5、6、7、8、9、10、11、12、15X 107、8、9、10、11、12X 119、10、11、12X 129、10、11、12X 133、4、5、6、7、8、13、14、15、16X 143、4、5、6、8、13、14、15、16X 153、4、5、6、7、8、9、13、14、15、16X 163、4、5、6、7、8、13、14、15、16B2-C需求点C 21土地价格C 22人力资源C 33优劣顺序交通干道C 211350.6483基础设施C 221/3120.2297面积C 231/51/210.1220B1-C需求点C 11土地价格C 12人力资源C 13优劣顺序需求点C 111370.6586土地价格C 121/3140.2628人力资源C 131/71/410.078631表5各项费用表（单位：元）表4配送中心总排序权重x 1+x 3+x 4+x 5+x 6+x 8+x 12+x 14+x 15+x 16≥1x 3+x 4+x 5+x 6+x 7+x 8+x 9+x 13+x 14+x 15+x 16≥1x 4+x 5+x 6+x 7+x 8+x 9+x 10+x 13+x 15+x 16≥1x 3+x 4+x 5+x 6+x 7+x 8+x 9+x 10+x 13+x 14+x 16≥1x 4+x 5+x 6+x 7+x 8+x 9+x 10+x 11+x 12+x 15≥1x 7+x 8+x 9+x 10+x 11+x 12≥1x 9+x 10+x 11+x 12≥1x 3+x 4+x 5+x 6+x 7+x 8+x 13+x 14+x 15+x 16≥1x 3+x 4+x 5+x 6+x 8+x 13+x 14+x 15+x 16≥1用“贪婪启发式算法”分析与求解，先创建一个列表，将16个配送站需求点放入列表中，之后创建一个关联数组，放入候选点集合簇，每一个键值对应一个候选点，然后找出覆盖的、所有未覆盖的配送站的候选点，循环迭代每个配送中心并确定它是否是最佳的配送中心，直至覆盖所有配送站需求点，输出集合簇结果。