多物流节点选址模型

第四章物流节点选址模型与方法第一节物流设施选址问题固定设施选址问题是物流网络中一项十分重要的战略决策。

一、物流设施选址问题类型⏹按备选点的离散程度分连续选址模型(Continuous Location Models)和离散选址模型(Discrete Location Models)两类。

⏹从选址目标来看，物流设施选址有三种基本类型（成本最小化、服务最优化、物流量最大化）和综合型。

二、物流设施选址问题的特点在选址问题的研究中，Daskin总结了五个特点：（一）选址决策是研究不同层次的人类组织的选址问题，从个人、家庭到公司、政府机构甚至是国际机构（二）选址决策是一个战略决策，需要考虑长期的资金利用和经济效益（三）选址决策还涵盖了经济的外延含义，包括污染、交通拥挤和经济潜力等。

（四）由于大多数选址问题是NP-HARD问题，很难求得选址模型的最优解，特别是大型问题。

（五）选址问题都有相应的应用背景，模型的结构（目标函数、变量和约束）由相应的应用背景决定。

第二节物流设施选址的程序和步骤一、物流设施选址约束条件分析（一）需求条件（二）运输条件（三）配送服务的条件（四）用地条件（五）法律法规（六）流通职能条件（七）其他二、搜集整理资料（一）掌握业务量1. 工厂到物流设施之间的运输量2. 向顾客配送的货物数量3．物流设施保管的数量4. 配送路线上的其他业务量（二）掌握费用1. 工厂至物流设施之间的运输费；2．物流设施到顾客之音质配送费；3. 与设施、土地有关的费用及人工费、业务费等。

三、地址筛选四、定量分析五、结果评价六、复查七、确定选址结果八、选址的注意事项（1）选址因素相互矛盾（2）不同因素的相对重要性很难确定和度量（3）判断的标准会随时间变化而变化第三节 整数规划选址方法一、0-1整数规划方法选址问题的提出建设一个新工厂，应合理选择厂址。

假设厂址候选地点有s 个，分别用D 1，D 2…表示;原材料、燃料、零配件的供应地有M 个，分别用A 1、A 2…表示,其供应量分别用P 1、P 2表示；产品销售地有N 个，分别用B 1、B 2表示，其销售量分别用Q 1、Q 2表示，如下图所示。

CFLP法(CapacitatedFacilityLocationProblem)目录1什么是CFLP法[1]2CFLP法的基本原理[2]3CFLP法案例分析3.1案例一：[2]4相关条目5参考文献什么是CFLP法[1]CFLP法是反町洋一先生创造并发表的方法，即用LP(线性规划)运输法，确定各配送中心的市场占有率，求出配送分担地区的重心，再用混合整数计划法的“筹划型”确定场址的建设位置。

其目标函数和约束条件表示如下。

minZ=∑∑CijXij+∑FiYii j i式中N——需要地的个数；M——配送中心建设候补地的个数；K——建设配送中心的个数；Dj——需要地(j)的需要量；Fi——配送中心建设候补地(i)的不变建设费；Ai——配送中心建设候补地的建设容量；Cij——从候补地(i)到需要地(j)的运输单价；Xij——从配送中心到需要地(j)的运输量；Yi——假定在候补地(i)建设配送中心时为1，否则为0。

[编辑]CFLP法的基本原理[2]当配送中心的能力有限制，而且用户的地址和需求量及设置多个配送中心的数目均已确定的情况下，可采用CFLP法(CapacitatedFacilityLocationProblem) ，从配送中心的备选地点中选出总费用最小的由多个配送中心(假设有m个)组成的配送系统。

这个方法的基本步骤如下。

首先，假定配送中心的备选地点已定，据此假定在保证总运输费用最小的前提下，求出各暂定配送中心的供应范围。

然后，再在所求出的供应范围内分别移动配送中心至其他备选地点，以使各供应范围的总费用下降。

当移动每个配送中心的地点都不能继续使本区域总费用下降时，则计算结束；否则，按可使费用下降的新地点，再求各暂定配送中心的供应范围，重复以上过程，直到费用不再下降为止。

(1)初选配送中心的地点。

通过定性分析，根据配送中心的配送能力和用户需求分布情况适当地确定配送中心的数量及其设置地点，并以此作为初始方案。

基于离散粒子群算法的城市物流节点选址模型
城市物流节点选址模型是为了在城市中确定合适的物流节点位置，以最小化物流成本和时间。

基于离散粒子群算法的城市物流节点选址模型可以采用以下步骤进行：
1. 确定目标函数：包括物流成本、物流时间等指标。

目标函数的设计应综合考虑多个因素，如物流需求、货物流向、交通网络等。

2. 确定决策变量：决策变量表示物流节点的位置，可以采用离散变量来表示节点的选址。

可以将城市划分为离散的网格，每个网格代表一个潜在的物流节点位置。

3. 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子对应一个可能的物流节点配置方案。

每个粒子的位置表示物流节点的位置。

4. 适应度评价：根据目标函数，计算每个粒子的适应度值。

5. 更新个体最优解和全局最优解：通过比较当前的个体最优解和全局最优解，更新每个粒子的个体最优解和全局最优解。

6. 更新粒子位置：根据个体最优解和全局最优解，更新每个粒子的位置。

7. 判断终止条件：设定迭代次数或者达到一定的精度要求时终止算法。

8. 输出结果：输出全局最优解对应的物流节点配置方案。

离散粒子群算法的优点是能够处理离散、非线性的问题，适用于城市物流节点选址问题。

通过不断迭代和更新，可以找到一组最优的物流节点配置方案，以优化城市物流效率。

CFLP 法(Capacitated Facility Location Problem)目录• 1 什么是CFLP 法[1] • 2 CFLP 法的基本原理[2] • 3 CFLP 法案例分析 3.1 案例一：[2] •4 相关条目5 参考文献什么是CFLP 法[1]CFLP 法是反町洋一先生创造并发表的方法，即用LP (线性规划)运输法，确定各配送中心的市场占有率，求出配送分担地区的重心，再用混合整数计划法的“筹划型”确定场址的建设位置。

其目标函数和约束条件表示如下。

minZ = ∑ ∑ C ij X ij + ∑ F i Y ii j i式中 N ——需要地的个数；M ——配送中心建设候补地的个数； K ——建设配送中心的个数；D j ——需要地(j)的需要量；F i ——配送中心建设候补地(i)的不变建设费； A i ——配送中心建设候补地的建设容量； C ij ——从候补地(i)到需要地(j)的运输单价； X ij ——从配送中心到需要地(j)的运输量；Y i ——假定在候补地(i)建设配送中心时为1，否则为0。

[编辑]CFLP 法的基本原理[2]当配送中心的能力有限制，而且用户的地址和需求量及设置多个配送中心的数目均已确定的情况下，可采用CFLP法(Capacitated Facility Location Problem)，从配送中心的备选地点中选出总费用最小的由多个配送中心(假设有m个)组成的配送系统。

这个方法的基本步骤如下。

首先，假定配送中心的备选地点已定，据此假定在保证总运输费用最小的前提下，求出各暂定配送中心的供应范围。

然后，再在所求出的供应范围内分别移动配送中心至其他备选地点，以使各供应范围的总费用下降。

当移动每个配送中心的地点都不能继续使本区域总费用下降时，则计算结束；否则，按可使费用下降的新地点，再求各暂定配送中心的供应范围，重复以上过程，直到费用不再下降为止。

(1)初选配送中心的地点。