物流配送中心选址模型及其算法分析.pdf

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1、中国流通经济2008年第7期□现代物流物流配送中心选址模型及其算法分析宾厚1,单圣涤2(1.湖南工业大学,湖南株洲412000;2.中南林业科技大学,湖南长沙410000)摘要:随着国民经济的发展,物流业越来越受到重视。在大力发展物流业的同时面临的一个共同的问题是:配送中心如何进行合理选址。文章提出,较佳的配送中心选址方案是使商品通过配送中心进行汇集、中转、分发直至输送到需求点的全过程的效益最好。因此,配送中心如何选址是一个重要问题,且需要一个系统性、全局性的安排。文章根据配送中心选址问题的特点和所应满足的条件,以运输成本最低为约束条件,构造选址问题数学模型,并通过启发式算法得

2、出选址模型最优解,求得工厂对各物流配送中心配送能力和物流配送中心对需求点配送能力的最佳配送方案。实证研究表明,该模型是正确的,可有效解决物流系统分析和设计中的配送中心选址问题,优化物流系统,促使物流系统有效运作,提高企业经济效益,真正实现物流“第三利润源泉”的功能。关键词:物流;配送中心;选址模型;启发式算法中图分类号:F253.9文献标识码:A文章编号:1007-8266(2008)07-0016-04一、引言国内有关物流配送中心选址方面的研究起步较晚,只有十余年历史,但也有许多学者对其进行在物流网络中配送中心连接着供货点和需求了较为深入的研究,在理论和实践上都取得了较大点,

3、是两者之间的桥梁,在整个物流系统中具有举的成果。同济大学的王战权,西南交通大学的姜大足轻重的作用。配送中心拥有众多建筑物及固定立、杜文等针对物流配送中心选址问题分别提出了的机械设备,一旦建成很难搬迁,如果选址不当,各种混合整数规划模型,并采用遗传算法对模型进将付出长远代价。因此,配送中心选址对物流系统[4]行分析求解。西南交通大学的刘海燕等在分析物作用的发挥和经济效益的提高产生着重要的影流系统中库存管理、运输、配送中心之间联系的基响。对选址问题的建模和求解一直以来都是学术础上,应用最优化方法建立了一种物流中心选址的界的热点。尼比和劳(Neebe&Rao)1983年建立了数学模型

4、,并给出了按BENGERS方法(一种数学一个配送中心供应一个客户一个产品的选址模[5]求解方法)设计的求解算法。然而,各种物流配[1]型。单配送中心供应多产品的选址模型在1998送中心选址方法各有特点、优势、适应场合和实施年被提出,多配送中心、客户对单产品有快速需求条件,为建立可靠而高效的物流配送管理系统,简的选址模型于1997年被提出。克洛兹和德雷克尔化业务流程,降低业务成本,研究如何合理进行配(Klose&Drexl)于2003年发表了一部关于不同情送中心选址是非常有意义的。基于以上考虑,本文[2]况、不同规模下配送中心选址问题的著作。对于在参照大量数学模型和算法的基础上,

5、提出了一种模型的求解方法,李(Lee)于1993年提出了基于分新的用于配送中心选址的数学模型和相应的算法。支定界法的启发式算法和拉格朗日松驰方法来解[3]二、物流配送中心选址模型决大规模配送中心选址问题。在他的模型中,每个配送中心对不同产品的处理能力不同,并且每个配送中心建立的费用也不同。1.模型描述16配送中心是现代物流的重要组成部分,是货物约束条件:m从制造商至零售商之间的储藏地点,是集中和分散!Qkj≤Ekk=1,2,⋯,L(2)物资、组织销售和供应、执行实物配送、促进货物迅j=1速流转的仓库。配送中心的分布对现代物流活动m有很大的影响,因此,配送中心的位置相当重要。!j

6、=1Uj≤S(3)合理选址可大大减少配送中心的建设成本,有效节n省费用,促进生产和消费两种流量的协调与配合,!hji≤MjUjj=1,2,⋯,m(4)i=1保证物流系统的平衡发展。m一般情况下,物流费用包括从物品聚集地(一!Qkj≤UjMjj=1,2,⋯,m(5)j=1般指工厂)到配送中心所需的运输费用、从配送中mL心到需求点所需的发送费用及经营配送中心所需!hji=!Qkjj=1,2,⋯,m(6)j=1k=1[6]要的费用。所以,其目标函数是从被选地点中选出最佳的配送中心,使得从工厂到配送中心的运输hji≥0j=1,2,⋯,m;i=1,2,⋯,n(7)m费用、配送中心投资和经

7、营的费用及到需求点的运!hji≥Dii=1,2,⋯,n(8)[7]输费用总和最小。j=1在此模型中,已知的参数有:其中,各符号含义如下:(1)备选配送中心的数量、地点、最大建设容量n——需求点的个数;及允许选定个数的上限。m——配送中心备选地址的个数;(2)各个需求点的数量、地点及需求量。hji——从配送中心j到需求点i的运输量;同时,为了便于建立模型,所构建的系统应满gji——从配送中心j到需求点i的发送单价足以下条件:(包括装卸费、运输费);(1)系统总费用中不考虑仓库存储费用,只考Mj

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