关于物流配送中心的选址研究毕业设计(精)_物流配送中心选址研究

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毕业设计（论文）

题目：关于物流配送中心的选址模型研究 学 班 级: 专 所 在 系: 管理系

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2.国内关于物流配送中心选址研究的综述

国内对配送中心选址问题的研究起步较晚，只有10余年的历史，但也有许多学者对其进行了深入的研究，在理论和实践上都取得了较大的成果。国内对各种类型物流中心的选址问题在理论和实践方面都取得了令人瞩目的成就，形成了许多可行的模型和方法。归纳起来，这些物流配送中心选址方法可分为三类，包括应用连续型模型选择地点，应用离散型模型选择地点和应用德尔菲(Delphi)专家咨询法选择地点。

点及适用范围,为配送中心选址问题提供了一定的理论依据。翟庆,蔡启明,万志良,刘毅庭,武晓林（2008）将微分法和共轭梯度法进行比较，认为共轭梯度法具有良好的收敛性质,在求解时可以采用较少次的迭代运算就可以达到最优解。孙焰，郑文家（2009）在对配送中心进行选址时，先采用重心法得到备选地址，然后再采用层次分析法模型来求得配送中心的最佳地点。宋世强（2009）主张用按起讫点法对现有网络进行划分成不同群落,形成个数等于待选址仓库数量的许多起讫点群落，对各个分群组合的总运输成本进行比较,选取总运输成本最小的组合为最佳组合,这个组合下的各群落重心即为待建仓库的理想地址。2.2 整数规划模型研究的综述

在求解整数规划时,不少学者又把整数规划与遗传算法相结合.由于结合的方式不一样,具有的求解优势也不一样。如姜大立,杜文,张拥军(2003)对易腐物品的物流中心选址问题进行了分析与讨论,建立了一种整数规划模型,基于此模型求解NP的完全性，应用遗传算法构造了AGA法,该法结合了遗传算法的全局收敛特

[4]性和ALA法的局部搜索特性,大大增加了获得全局优化解的机会。赵冬玲,孔志 周,官东(2008)建立了一个配送中心选址的0-1整数规划模型,提出了采用单点PMX交叉方法及有针对性变异的思想,认为对于大规模的物流配送优化问题可以采用传统精英个体保留策略对遗传算法进行改进然后用于求解。

还有些学者采用混合整数规划与遗传算法相结合来建立选址模型,如王战权和杨东援(2001)运用全局搜索优化技术，通过建立选址的遗传算法模型，研究了算法设计，分析了其特点，并与传统的混合整数规划解法进行了分析比较。

[5]蒋忠中和汪定伟(2005)认为混合0-1规划模型是一种特殊形式的选址-分配模型,具有NP性质。他采用了一种嵌入表上作业法的遗传算法来对模型求解。[6]戴更新,于龙振,陈常菊(2006)采用整数规划模型与混合遗传算法相结合来建立选址模型。混合整数规划就是只有一部分的决策变量要求取非负整数，另一部分可以取非负实数的整数规划。[7]吴兵,罗荣桂,彭伟华(2006)认为物流配送中心选址是一个混合整数非线性规划问题,并设计了基于优先权编码的遗传算法来降低问题求解的难度,给出了一个小规模算例。[8] 还有些学者采用混合整数规划来建立选址模型,如程继红，马颖亮，李高鹏

(2007)在多元网点布局情况下，应用了一个混合整数规划模型，并对模型用穷举法求解。[9]张方，刘丙午(2007)利用混合整数规划方法，对物流配送中心的选址进行优化。[10] 总而言之，由于物流配送中心选址问题是一项复杂的系统工程，考虑的因素众多，在实际研究或应用中，考虑的侧重点不同，因而各种研究成果的条件和方法

都有较大差别，但是对于科学合理地规划我国各种类型的物流中心而言，都有许多值得借鉴之处。

3.物流配送中心选址的理论模型研究

本节是在大量前人的研究成果的基础上对配送中心的选址（主要是重心法和整数规划模型选址法）的理论模型进行研究。3.1 重心法选址模型

前人对建立的配送中心选址模型已有一些的定性和定量的方法，但是由于选址因素的模糊性、抽象性及选址过程的复杂性和创造性，使得现有的选址模型具有一定的局限性。主要表现在:人们在考虑各种选址因素时，总是带有主观性的成分。许多企业在确定配送中心的位置时,大部分是采用专家意见，获得的是经验值，很难客观地评价选址方案。本部分就是在这种局限性的基础上，利用多元线性回归对改进的重心法模型进行新的探索。3.1.1假设条件

重心法的应用对象是OD(Origin-Destination)流量的交通网络问题,即起点到终点的运输流量构成的物流网络规划问题。重心法进行决策的依据是产品运输成本的最小化,这样就涉及到如下几个假设前提条件:（1）运输费用只与配送中心和配送点的直线距离有关，不考虑城市交通状 况；

（2）选择配送中心时，不考虑配送中心所处地理位置的地产价格；（3）运输费率与运输距离和运输量呈线性关系；

（4）决策各点的需求量不是地理位置上所实际发生的需求量,而是一个汇 总量,这个量聚集了分散在一定区域内众多的需求量；（5）各配送点的需求量已知；

（6）可以估计各个备选配送中心的固定费用（包括基本建设费和固定经营 费）；

（7）可以估计经营管理产生的可变费用，并在总费用中加以考虑。3.1.2模型结构

设有n个配送点，他们各自的坐标是（xi，yi）（i=1,2,3,…,n）配送中心的坐标是（x0，y0）。运输费用为E；总费用为C则有：

E=∑aiwidi(2.1)i=1n minC(x)= β1EIi+β2VIi+β3CIi(2.2)

式中:ai表示从配送中心到配送点i每单位运量、单位运距的运输费用；

wi表示配送中心到配送点i的运输量，也表示 X0= ∑awx/d i=1n i i i n i ∑aw/d i=1 i i ,y= ∑awy/d

i=1 i i i n i i ∑aw/d i=1 i i n(2.5)i 方程式(2.5)的右边还含有未知数(x0,y0)，如果从两个方程式的右边完全消除x0和y0,计算将变得很复杂，计算量也很大。因此，可以采用迭代的方法进行计算，通过迭代，得到各个备选的配送中心Ii。用迭代方法计算的方法如下：（1）以所有需求点的重心坐标作为配送中心的初始位置坐标(x0,y)； 00（2）利用方程式（2.1）和（2.3）计算与(x0,y)相应的总的运输费用E0； 00(3）把(x0,y)分别代入方程式（2.3）和（2.5）中，计算配送中心的改善 00 地点(x0,y)；这样反复计算下去，直到计算出12个重心点。1（4）利用方程式（2.1）和（2.3）计算各个地点相对应的总的运输费用E； ⏹ 采用多元线性回归对总成本目标函数的系数进行求解 设y为因变量，x1,x2,x3,为自变量，并且y=C(x), 则多元线性回归模型为： x=EIi, x=VIi, x=CIi, 1 23 y= βx+βx i 1

1i 2 2i +β 3 x(i=1,2, ,n)(2.6)3i ˆ,βˆ,βˆ分别作为参数β1,β2,β3的估计量，得样本回归方程为： 设β 1 2 3 ˆ= y i ˆx+βˆx+βˆx（i=1,2…,n）(2.7)β 1 1i 2 2i 3 3i 1 2 3 ˆ,βˆ,βˆ的估计值。用Excel辅助计算可得到3个待估参数β ⏹ 采用迭代法对优化好的模型进行求解 用迭代方法计算的方法如下：

（1）以所有需求点的重心坐标作为配送中心的初始位置坐标(x0,y)； 00（2）利用方程式（2.1）和（2.3）计算与(x0,y)相应的总的运输费用E0； 00（3）把(x0,善地点(x0,y)； 1 y 00)分别代入方程式（2.3）和（2.5）中，计算配送中心的改

（4）利用方程式（2.1）和（2.3）计算相对应的总的运输费用E1； 11（5）把E1和E 0进行比较，如果E 1＜E 0则返回（2.3）的计算，再把⎛ x0,y0⎫⎪ ⎝⎭2210 代入方程式（2.3）和（2.5）中，计算配送中心的再改善地点⎛如果E≥E x0,y0⎫⎪。

⎝⎭11⎛则说明 x0,y⎫⎪是最优解。0⎭⎝ 这样反复计算下去，直至E≥E kk-1 kk 求出最优解⎛ x0,y0⎫⎪为止。

⎝⎭

kk-3kk-3 根据上面解的情况，把求出的最优解⎛ x0,y0⎫⎪之前的次优解⎛ x0,y0⎫⎪、⎝⎭⎝⎭k-2k-1kk-2k-1k⎛⎫⎛⎫⎛ x0,y0⎪、x0,y0⎪以及最优解 x0,y0⎫⎪所对应的位置作为配送中心的备

⎝⎭⎝⎭⎝⎭

选地址，记为Ii（i=0，1，…，K）。且EIi= E=∑aiwidi ；

i=1 n β,β,β 1 2 3 的值为

上一节所求的值。

然后，将所需要的数值代入（2.2）式直接计算即可，最小的C(x)所对应的Ii即为最优解。3.2 整数规划模型

本节主要是运用指派问题模型进行物流配送中心选址的优化和给出了相应的求解方法。从多个候选物流网点中选取费用最小的若干物流配送中心是本模型的目标。3.2.1假设条件

由于现实环境的复杂性，影响配送中心选址的因素有很多，而且各因素之间的关系错综复杂。为了模型容易建立以及求解方便，本模型有如下的基本假设：（1）仅在一定的备选取地点范围内考虑新的配送中心的配置；（2）每个需求点只由一个配送中心负责供应；（3）可以估计配送中心与各需求点之间的费用。3.2.2模型结构

模型的决策变量和参数

j需求点⎧0若

⎛x11 xX=(xij)n⨯n= 21 x⎝n1x12x22 xn2x1n⎫⎪ x2n⎪(3.1)⎪ ⎪ xnn⎪⎭

cij为

个独立0元素对应解矩阵(xij)中的元素为1，其余为0，这就得到最优解。找独立0元素，常用的步骤为：

(1)从只有一个0元素的行(列)开始，给这个0元素加圈，记作◎。然后划去◎ 所在列(行)的其它0元素，记作Ø ；这表示这列所代表的任务已指派完，不必再考虑别人了。

(2)给只有一个0元素的列(行)中的0元素加圈，记作◎；然后划去◎ 所在行的0元素，记作Ø ．

(3)反复进行(1)，(2)两步，直到尽可能多的0元素都被圈出和划掉为止。

(4)若仍有没有划圈的0元素，且同行(列)的0元素至少有两个，则从剩有0元素最少的行(列)开始，比较这行各0元素所在列中0元素的数目，选择0元素少的那列的这个0元素加圈(表示选择性多的要“礼让”选择性少的)。然后划掉同行同列的其它0元素。可反复进行，直到所有0元素都已圈出和划掉为止。

（5）若◎ 元素的数目m 等于矩阵的阶数n，那么这指派问题的最优解已得到。若m

4．实证分析

本节主要内容就是对本文提出的重心法模型进行应用，并在此过程中验证其解决实际问题的合理性、实用性和有效性。

4.1 实证企业的选取与数据的调查

朝阳重型机器有限公司是在原朝重（集团）有限责任公司、朝阳重型机器有限责任公司、朝阳重型机器厂等三家企业改制后组成的一个全新的公司。是中国建材机械行业大型骨干企业。装备实力、产品销售、创新能力居中国建材机械行业领先地位。朝重有进出口自营权。是ISO9001质量体系认证合格单位。多年来，朝重先后荣获“国家质量一级合格单位”、“国家质量管理奖”、“国家节能银牌奖”、“中国环保产业百强企业

4.2 重心法的实证模型数据处理 4.2.1 实证模型所需数据

本课题的数据主要是通过朝阳重型机器有限公司的内部调查取得企业内部生产数据，再对数据进行筛选加工。主要选取该公司长三角地区的供应商的运输重量和单位运费，备选配送中心的固定费用和总的可变费用等数据来进行实证分析。●供应商坐标整理

根据朝阳重型机器有限公司提供的2009年的数据和在中国地图上建立直角坐标系，统计出各个供应商的坐标，得出表 4－1。表4.1

●备选配送中心的固定费用和总的可变费用

根据朝阳重型机器有限公司提供的数据计算出各个备选配送中心的固定费用和总的可变费用，得出表 4－2。表4.2 单位：万元

4.2.2 重心法实证模型的求解过程

●采用迭代法计算出12个重心点和重心点的运输成本

采用迭代法计算出12个重心点和重心点的运输成本，计算结果如表 4－3。表4.3

●采用多元线性回归对总成本目标函数的系数进行求解 用Excel辅助计算结果如下：

图 4－1 应用excel“数据分析”功能求多元线性回归的回归系数

ˆ=0.4, ˆ=0.3, β由图4－1的输出结果，可以得到本例中的回归系数为β21 ˆ=0.3。故所求回归方程为 β3

ˆ=0.3 YX1i+0.4X2i+0.3X3i

●采用迭代法对优化好的模型进行求解 用迭代方法计算的结果如表4.4.表4.4.根据上面解的情况，把求出的最优解(162.75,56.03)之前的次优解(162.76,56.03)、(162.76,56.02)、(162.77,56.02)以及最优解(162.75,56.03)所对应的位置作为配送中心的备选地址，记为I（1，2…，K）。且EIi= E=∑aiwidi ； ii=0，i=1n

β 1 =0.3,β=0.4,β=0.3 2 3 然后，将所需要的数值代入（2.2）式直接计算的结果如下(162.75,56.03)的C(16)= 4193.12(162.76,56.03)的C(15)=4195.42(162.76,56.02)的 C(14)= 4205.121(162.77,56.02)的C(13)=4221.421 综合计算结果得C（16）是最小值，即配送中心的位置选在（162.75，56.03）最合适，所以此模型得到的结果比较贴近实际，是一种比较有效的方法。5．结论

本课题的结论是：

●本文在杨茂盛和李霞所提出的重心法模型的基础上，采用多元线性回归对总成本目标函数的系数进行了优化，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。并以朝阳重型机器有限公司提供的2009年数据，进行实证分析。研究结果证明本文构建的重心法模型的可行性、有效性。

●指派问题模型是一个以总费用最小为目标函数的配送中心选址优化模型，通过此模型可以实现资源的重新优化配置。此模型为配送中心选址提供一条新的途径。并根据模型所具有的特征，采用了匈牙利法对模型进行了求解。

本课题的研究可为企业的配送中心选址提供帮助，可以为企业带来长远的经济效益，更有利于物流配送网络的规划及完善，不仅可以提高企业的客户服务水平、市场竟争力，同时，也可优化社会资源的配置。

由于物流配送中心选址模型在国内还是一个值得探索的领域，本课题的研究肯定会存在很多的不足，甚至有错误之处，这需要我们以后在工作的实践过程中再进一步去研究。参考文献

[1] J.Korpela, M.Tuominen,1996.“A Decision Aid in Warehouse Site Selection”.International Journal of Production Economics,45,P169—180.[2] 龚延成，郭晓汾，蔡团结，李卫江，物流配送点选址模型及其算法研究[J]，中国公路学报，2003年，致谢

感谢老师的精心指导和严谨的要求，是他让我能够成功的完成这个课题的研究。他渊博的知识、开阔的视野和敏锐的思维给了我深深的启迪。他严格的要求、负责任的态度，让我在论文理论知识中不断精益求精。

感谢辅导员老师，是她的细心呵护和不断鼓励，让我在这个课题研究中坚持下去。三年多的大学生活，她教会了我很多，照顾了我很多。

感谢老师，她认真负责的工作态度，让我深受感动。作为论文顾问的她，经常在必要的时刻为我们提供必要的信息和资料，让身在校门之外我们能够及时了解学校内的信息。

感谢家人，谢谢她们对我的关心和理解。虽她们没有帮上什么忙，但是她们贴心的问候，让我心理温度不少，让我不懈向前。

最后，再次对关心、帮助我的老师和同学表示衷心地感谢。