线性规划模型在物流选址中的应用.ppt

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1、（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。（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

2、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

3、假设：也就是选址时不考虑未来的收益与成本的变化。1、重心法(CenterMethod)重心法模型，又称精心重心法(Exact-of-gravityApproach)，网格法(GridMethod)，是较现代的关于单设选址法，适用于最简单的选址问题。上两式即为当运输费率相等时，用重心法求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。

4、实例分析：某物流园区，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。原材料供应地及其坐标P1P2P3P4X1Y1X2Y2X3Y3X4Y4距离市中心坐标距离2070606020205020年运输量2000120010002500解：利用上面的式得到：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((linearProgramming)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

5、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：约束条件：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:供应地与需求点P1P2P3P4供应量（台）F18.07.87.77.87000F27.657.507.357.155500F37.157.057.187

6、.6512500F47.087.207.507.45需求量（台）400080007000600025000两方案比较，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:G=6500X7.70+500X7.80+5500X7.15+4000X7.15+8000X7.05+500

7、X7.18=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=7000X7.70+5500X7.15+4000X7.08+8000X7.20+500X7.45=182870(万元)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

8、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。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