多物流节点选址方法与模型ppt课件.ppt

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1、多物流节点选址方法与模型多重心法覆盖模型P-中值模型CFLP模型鲍摩-瓦尔夫（Baumol-Wolfe）模型奎汉-哈姆勃兹（Kuehn-Hamburge）模型1、多重心法分组——如何分？选址计算调整分组——为什么要调整？如何调整？分组结果变化？有，回到第二步；无，结束。例某公司计划建立2个药品配送点向10个药品连锁店送货，各药品连锁店的地址和坐标和药品每日需求如下图，运价均为1，试确定这两个药品配送点的地址，使送货运输费用最低。连锁店j12345678910Xj70958020401040751090Yj7050206010506

2、090304需求量8106578125119药品连锁店地址坐标与需求量1.分组连锁店j12345678910Xj70958020401040751090Yj7050206010506090304需求量81065781251192.选址计算利用精确重心法，求出2个配送点的地址坐标为（P1,Q1）=(74.342,46.147),（P2,Q2）=（40,60）3.计算各药品连锁店到两个配送点的送货运输费用连锁店号jXjYj需求量到（P1,Q1）运输费用到（P2,Q2）运输费用170708193.9598252.98222955010210.1

3、425559.017380206160.513339.4113420605280.3997100540107349.0171350610508515.6581252.98227406012444.36930875905219.2897230.48869103011729.7087466.69051090409151.3924484.6648调整分组为{1,2,3,5,8,10}和{4,6,7,9}4.将新的分组进行重新选址，运用精确重心法计算出新的配送点的地点坐标，再次算出各个药品连锁店到两个配送点的运输费用，继续进行重新分组，分组迭代，

4、直至迭代后分组不变，不变的分组就是最佳的分配方案。2、覆盖模型1)集合覆盖模型，用最小数量的设施去覆盖所有的需求点。2)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。yjxjNminij1,jMiNdiyijCjxj,iA(j)jB(i)iN,jMjMyij0,xj0,1,1)集合覆盖模型N：需求点集合；M：候选点集合；dj：第j个节点的需求量；Cj：设施节点j的容量；yij：节点j需求中被分配给节点的部分；xj：节点j是否被选中。12例在某区域需规划建设若干个农贸市场为将来该区9个主要

5、居民点提供服务。除第6居民点外，其他各点均有建设市场的条件，如图所示。已知市场的最大服务半径为3km，为保护该区域的环境，希望尽可少地建造农贸市场。问应如何规划？9786543222233333444111居民点A(j)B(i)11，2，3，41，2，3，421，2，3l，2，33l，2，3，4，5，61，2，3，4，541，3，4，5，6，71，3，4，5，753，4，5，63，4，563，4，5，7，874，6，7，84，7，886，7，8，97，8，998，98，9127865432292333334244111A（j）：节点j所覆

6、盖的需求节点的集合B（i）：可以覆盖需求节点i的节点j的集合最少点覆盖启发式算法选择指派候选点的集合{1,3,4,7,8}考虑建一个农贸市场，不满足覆盖全部需求点的要求考虑建两个农贸市场，运用穷举法，农贸市场可取{(1,3),(1,4),(1,7),...,(7,8)}，发现取（3,8）作为农贸市场选址时，能满足所有需求点的配送需求因此，最少建两个农贸市场，能使全部居民点覆盖，建设农贸市场的居民点是3和8(2)最大覆盖模型maxdiyijjNiA(j)yij1,iNjB(i)diyijCjxj,jMiA(j)j

7、Mjxp,jMxj0,1,jMyij0,iN,jM12例在某区域需规划建设若干个农贸市场为将来该区9个主要居民点提供服务。除第6居民点外，其他各点均有建设市场的条件，如图所示。已知市场的最大服务半径为3km，为保护该区域的环境，最多只能建2个农贸市场。问应如何规划？978654322223333344411111，2，3，4231，2，3l，2，3，4，5，64567891，3，4，5，6，73，4，5，64，6，7，86，7，8，98，9129786543222233333444111A（j）：节点j所覆盖的需求节点

8、的集合居民点A(j)贪婪算法选择具有最大满足能力的候选点居民点123456789A(j)22288，98，9居民点123456789A(j)1，2，3，41，2，3l，2，3，4，5，61，3