毕业论文-SDE物流公司仓库供应方案优化

S D E 物流公司仓库供应方案优化 杭州电子科技大学本科毕业设计 摘要摘要 对于企业，尤其是生产企业而言，一个良好的仓库供应方案可以实现生产物资 的批量供货，减少企业的运输成本，同时，使得企业在其产品需求地又保持一定数 量的产品库存， 可以随时随地满足和应对用户对于产品的需求， 提高企业的服务水 平。 因此， 仓库供应方案的优化对于企业的物资配送效率和企业的效益有着十分重 要的影响。 而本文在对 SDE 物流公司的仓库供应情况分析的基础上，针对其不合理的现 象，创新性地将与之相关的设施选址和库存管理的理论和方法整合，综合应用在 SDE 物流公司仓库供应方案的优化中，通过设施选址中的聚类分析方法和表上作 业法以及库存管理中的季节变动法对原有 SDE 物流公司的仓库供应方案进行分析， 得到供应不合理现象。然后，再通过两种理论中的表上作业法和单纯形法，以其中 一个区域为典型， 提出若干个优化方案。 最后通过对每个方案的总物流成本比较， 得到了该单位在满足服务最大化的情况下的成本最小化优化方案。 关键词：供应方案优化；设施选址；库存管理；优化分析 杭州电子科技大学本科毕业设计 ABSTRACT To enterprises, especially companies of manufacturing, a proper plan of supply from warehouses is able to decease the companies cost of transportation, as it can realize the batch supply of productions. Also, this network can meet the customers needs for these productions at anytime and anywhere, when the network enable the places where these customers are to keep a certain number of product inventory. In conclusion, the optimizing of a plan of supply from warehouses is pretty significant to the distribution effect and the benefit of a company. This dissertation is based on the analysis of the supply condition of SDE Logistics Company. According to the problems in this corporation, the thesis integrated relevant theories and approaches of facilities location and inventory management with innovation, and comprehensively apply these stuff into the optimizing of the plan of supply from warehouses in SDE Logistics Company. At first, this paper analyzed the original plan of supply from warehouses in this company to confirm the certain problems, through cluster analysis and table dispatching method in the facilities location theory as well as seasonal variation forecasting method in the inventory management. After that, this thesis took one district as an example, coming up with several optimization plans by applying table dispatching method and simplex method in the above theories. At last, it compared the total logistics cost of each plan and chose the most satisfied optimization plan which met the target of the maximal service level first and then the minimal cost. Keywords: supply plan optimizing; facilities location; inventory management; optimized analysis 杭州电子科技大学本科毕业设计 目录目录 1 绪论 . 1 1.1 课题背景 1 1.2 国内外研究现状 2 1.3 研究内容 3 2 理论概述 . 4 2.1 物流设施选址概述 4 2.1.1 物流设施规划的目标 . 4 2.1.2 物流设施选址问题分类 . 5 2.1.3 物流设施选址方法 . 5 2.2 库存管理概述 6 2.2.1 总物流成本 . 6 2.2.2 库存管理方法 . 7 2.3 其它相关方法 10 3 仓库供应方案优化分析 . 14 3.1 SDE 物流公司概述 14 3.2 SDE 物流公司仓库供应分析 15 3.2.1 优化思路 . 15 3.2.2 供应点和需求点系统聚类分析 . 16 3.2.3 产量和销量预测分析 . 24 3.2.4 供应方案分析 31 3.3 SDE 物流公司仓库供应方案优化 34 3.3.1 不考虑原有仓库库存量改变的优化方案 . 34 3.3.2 考虑原有仓库库存量改变的优化方案 . 35 3.3.3 优化方案评估 . 37 3.3.4 最终优化结果 . 37 4 总结与展望 . 40 4.1 总结 40 4.2 展望 41 致谢 . 42 参考文献 . 43 杭州电子科技大学本科毕业设计 1 1 绪论 1.1 课题背景 企业在扩大其生产规模和销售规模的同时， 往往会面临客户所在位置更加分散， 订货批次增加和减少等问题。 为此， 许多企业会采取在客户分布的区域内建设区域 性仓库设施，并同时配以相应的配送模式、仓库的存储策略等，从而形成企业自身 的仓库供应方案， 其目的是就是为了提高企业自身的配送服务水平， 并同时降低配 送运输成本。 图 1-1 “平台+基地”模式 而本文所要分析的 SDE 物流公司的原总公司 AMLS 因为自身业务拓展，以及 为了更好的满足客户的供货需求，也在不断摸索和创新更好的仓库供应方案和与 之相适应的公司制度，并在 2013 年创新性地提出了“平台+基地”模式： 该模式实现了大宗商品的电商化，通过 AMLS 遍布全国的仓库进行实物交割， 利用合作银行进行在线结算和融资，力求实现真正的“实物流、资金流、信息流” 封闭运行。 而本次毕业设计的初衷就是希望能对这么一个模式中的核心之一仓库供 杭州电子科技大学本科毕业设计 2 应方案进行探究，发现其的不足之处，利用相关优化方法来提升 SDE 物流公司的 效益， 因为对于企业来讲， 设立仓库供应方案的意义在于其可以实现物资的大批量 进货、小批量供货，这样可以很大程度上减少运输成本；此外，在仓库内保持一定 数量的物资库存， 还可以随时应对并满足客户对产品的需求， 提高企业的服务质量。 所以仓库供应方案对企业的物资配送效率和企业效益有着十分重要的影响。 1.2 国内外研究现状 因为仓库供应问题可以归纳为：以满足客户需求为导向，在目标区域内确定仓 库的数量、位置及存储策略，并制定出物资的供应关系，所以该问题也可以归结为 物流设施选址问题和库存管理问题。 （1）关于设施选址的综述研究 王非（2006）回顾了设施选址问题的发展历史，并将其历史归结为零散研究、 系统研究、 不确定性研究三个阶段。 同时， 指出离散设施选址问题又包括中值问题、 覆盖问题、中心问题、多产品问题、动态问题、多目标问题、路径选址问题、网络 中心选址问题八个子问题；孟醒（2012）回顾了选址问题的发展，并详细阐述了中 值选址问题和覆盖选址问题，然后对模型在实践应用中的求解方法进行列举和总 结比较；谭素平（2012）通过对比、分析对几类经典设施选址问题的特点，并对其 进行了归纳，为启发式算法的研究打下基础； （2）关于设施选址的模型研究 Goldman (1971)研究在树状网上如何选择一个设施点的中值问题，具体方法为 首先任选一个节点，计算该点的权重是否超过所有权重的一半，如果是，则为中值 点； 如果不是， 则该点权重被计算在相邻点上， 直到找到中值点为止； Toregas (1971) 正式建立了应急服务设施的选址集合覆盖问题的数学规划模型，当服务设施点具 有相同的成本时， 目标函数转化为建立最少的服务设施点以覆盖所有的需求点； 李 淑芳 （2014） 利用集合覆盖模型结合杭州下沙高教园区实际情况得出该地最优网点 规划方案， 来验证 “快递专柜” 是否能够提高派件员派件效率的问题； 刘春辉 （2015） 针对电力物资集约化管理和配送时效要求高的特点，在满足物资及时供应和仓储 能力的前提下，建立周转库集合覆盖选址布局优化模型；蒋建林（2011）针对定点 P-中心问题提出来一种单亲遗传和模拟退火的混合算法， 并通过数值实验证明了该 算法的有效性。 （3）关于设施选址的求解方法研究 祝丽（2007）详细地阐述了聚类分析的具体使用方法，解决了在某一城市中需 求点过多，如何求得其地理位置的理论依据；丁凯（2009）针对电网设施仓库选址 问题， 以聚类分析原理为基础， 提出了区级仓库布局优化解决方案； 徐大川 （2014） 杭州电子科技大学本科毕业设计 3 利用近似算法， 分别提出针对无容量限制设施选址问题的线性规划舍入算法、 原始 对偶算法、对偶拟合算法和局部搜索算法， 以及针对有容量限制设施选址问题、 K- 层设施选址问题、K-中位问题、 带惩罚的设施选址问题、 随机设施选址问题和其它 变形问题的算法。 （4）关于库存管理的研究 龚勇（2004）根据供应问题的数学模型，针对现代物流对控制库存约束成本的 要求， 给出了库存成本的定义和计算方法， 提出了基于最小库存成本的协作供应方 案生成算法，解决了多个供应点的协作供应问题；刘春林（2002）针对供应链物资 需求的特点， 提出了多点协作供应的数学模型， 并给了求取优化方案的一个启发式 算法，以此解决一个可行方案可能包含太多供应点而使得方案本身不实用的问题， 解决了供应链上物资需求过大的供应问题；刘诚（2006）通过建立使成本最小化的 多物资需求的数学模型，通过求解该模型的算法，解决包括运输成本、购货成本以 及库存成本在内的总成本最小的，具有时间需求的供应链协作供应问题。 1.3 研究内容 本文首先阐述了此次毕业设计课题的意义和可行性， 并阐述了与课题相关的理 论和方法。在后文的分析中，通过应用前文的理论和方法，分析 SDE 物流公司仓 库供应方案不合理的具体问题， 确定优化方向和提出优化方案。 最后通过总结和展 望对此次毕业设计结果进行自我审查和展望。 本文的章节安排如下： 第 1 章 绪论。主要阐述了关于本课题的研究背景和国内外的研究现状，目的 在于明确此次毕业设计的意义以及实施的可行性。 第 2 章 理论概述。关于本课题相关的设施选址和库存管理理论知识内容的介 绍，包括基本概念和方法，目的在于为第 3 章的应用分析提供理论支持。 第 3 章 仓库供应方案优化分析。通过考察 SDE 物流公司的原有仓库供应情 况，分析得到其供应方案的不合理现象。然后利用聚类方法、季节变动法、表上作 业法等确定 SDE 物流公司的仓库供应方案的具体优化方向，并利用线性规划方法 提出具体若干个优化方案， 最后评估优化方案的总物流成本得到优化结果， 完成优 化。 第 4 章 总结与展望。主要是对毕业设计成果的总结和本次研究的不足之处和 未来展望。 杭州电子科技大学本科毕业设计 4 2 理论概述 此次毕业设计课题仓库供应方案优化，实际上在优化过程中，在确定每个 仓库与需求点的供应关系和供应量时会涉及到对仓库布局的优化和对库存的管理。 因此，本章的内容是后文优化过程中参照的理论设施选址和库存管理的概述， 包括基本概念和方法，以及所用到的其它方法的介绍。 2.1 物流设施选址概述 仓库，作为具有存储功能的物流设施，其选址在企业的物流网络系统中，是一 个绝对要重视的因素， 因为它决定了这个企业整个物流网络的形状、 结构和模式。 所以， 它的选址可以描述为确定整个物流系统中各个仓库的地理位置、 数量以及服 务对象分配方案。 2.1.1 物流设施规划的目标 （1）成本最小化 成本最小化是物流设施选址决策中最常用的目标， 与之相关的成本主要分为设 施成本和运输成本。 （2）物流量最大化 反映物流量的主要指标是仓库的库存吞吐量和库存周转量。 而在物流设施选址 过程中，应在成本最小化的前提下再去考虑物流量的最大化。 （3）服务最优化 与物流设施选址决策最直接的服务目标是送货时间、距离、速度和准时率。 （4）发展潜力最大化 在选址时不仅要考虑现有条件下的成本、服务等目标，还要考虑它的可拓展性 来满足用户需求的增长。 （5）综合评价目标 在物流设施选址决策中， 仅仅从以上四个目标考虑可能还不一定能满足物流经 营的需求，这时候，可以采用多目标决策的方法来综合评价。 由于后文要明确 SDE 物流公司在仓库供应方案优化过程中的目标，因此拟参 考以上目标。 杭州电子科技大学本科毕业设计 5 2.1.2 物流设施选址问题分类 （1）按设施对象分类 在选址时，不同定位的设施在选址时考虑的因素也不相同。而设施对象为该设 施考虑的主要因素。 （2）按设施数量分类 根据选址设施的数量，可以分为单一设施选址问题和多设施选址问题。 （3）按选址的离散程度分类 主要分为连续选址和离散选址。 （4）按能力约束分类 主要分为有能力约束的选址问题和无能力约束的选址问题。 （5）按目标函数分类 可行点和最优点，指首要的目标是找到一个可行的解决方案，然后在可行 的方案中找到一个更好的解决方案； 中值问题，指在目标区域中选择若干个设施位置，使得该位置离需求点到 最近设施的平均权重距离（交通或运输时间）最短； 中心问题，指使得被选设施点离最远需求点的距离（或成本）集合中去最 小的原则，在目标区域内选择设施的位置的方法； 反中心问题，指使得被选设施点离最想元需求点的距离（或成本）集合中 去最小的原则，在目标区域内选择设施的位置的方法； 单纯选址问题和选址分配问题，如果新设施和已存在设施间的关系与新设 施的位置无关，而且是固定的，则选址问题称为单纯选址问题；但如果有关，这些 关系本身就成为变量，那么这种问题称作选址分配问题。 此外，还有覆盖问题、多产品问题、动态选址问题、多目标选址问题、路径选 址问题、网络中心选址问题。 由于后文要明确 SDE 物流公司在仓库供应方案优化过程中的问题类型，因此 拟参考以上问题类型。 2.1.3 物流设施选址方法 （1）专家评估法，指通过咨询相关专家，利用专家的知识和经验，考虑候选 点的客观背景和社会环境， 对选址对象进行综合分析研究， 寻求其发展规律和特性 并进行评估选择的选址方法。 （2）模拟方法，是指将实际问题用数学方法和逻辑关系表示出来，然后通过 模拟计算及逻辑推理确定最佳布局方案。 （3）最优算法，是指通过数学模型进行物流网点布局的方法，内容包括数学 杭州电子科技大学本科毕业设计 6 规划模型（线性规划、非线性规划、动态规划和整数规划）枚举模型、排序模型、 微积分模型和设备替换模型。 （4）启发式算法，是最优算法的一种延伸，解决的是最优算法只能适用于简 单的数据量较小的设施选址模型问题，最大的特点是减少了求解的平均时间。 （5） 聚类分析方法， 是在一个数据集中寻找相似元素集合的无监督学习过程。 主要分为系统聚类、 基于划分聚类等四种分析， 下文以系统聚类分析进行主要介绍。 系统聚类分析是使用数据的连接规则， 通过层次构架方式反复将数据进行分裂 或者聚合，从而形成一个层次序列的聚类问题的解，因此，在类别上又分为聚合式 系统聚类和分裂式系统聚类。 系统聚类的分析过程主要分为三个步骤， 下文以此次 毕业设计为例进行介绍： 特征抽取。输入 SDE 物流公司供应点和需求点的名称代码、地理坐标点信 息，以该三个值作为其描述特征的表达； 执行聚类算法。 利用 SPSS 软件中的聚类分析， 分别得到该公司供应点和需 求点进行聚类的全部过程； 选取合适的分类阈值。利用 SPSS 聚类分析得到的 Agglomeration Schedule 表、 树形图和分析得到的聚合系数随分类数变化关系图来确定最佳的分类个数。 再 根据 Cluster Membership 表确定最佳分类个数下供应点和需求点的的具体分类结 果。 由于后文中需要解决 SDE 物流公司原有供应点和需求点的分类问题，因此拟 采用这种方法。 2.2 库存管理概述 库存管理是指在物流过程中商品数量的管理，比如销售仓库若产品存储不足， 就会发生缺货现象， 失去销售机会而减少利润， 如果存储过多， 也会造成商品积压， 占用过多流动资金而周转不灵， 也会对销售企业造成经济损失。 下文主要介绍基本 概念中的总物流成本， 因为此次毕业设计参考的方案评估指标是总物流成本， 而总 物流成本中又包含库存管理中的设施成本。除此之外还有解决存储问题的库存管 理方法。 2.2.1 总物流成本 总物流成本主要包括运输成本、存储成本、可变成本和固定资产费用四个子成 本，由公式（2-1）可见。具体成本构成内容下文以此次毕业设计为例进行介绍。 总物流成本=运输成本+仓储成本+可变成本+固定资产费用 （2-1） 运输成本 它指 SDE 物流公司在供需点之间，一定货物运输量的全部费用支出，由公式 杭州电子科技大学本科毕业设计 7 （2-2）可见。 运输成本=运输单价*运输量*运输距离 （2-2） 存储成本 它指 SDE 物流公司那些随仓库内货物数量变化而改变的成本，由公式（2-3） 可见。 仓储成本=单位仓储费用*仓储量 （2-3） 可变成本 它主要分为间接运营成本，如租车费、设备维修费营运费用税项等，和人力资 源费用，如职工薪金及津贴、保险费人力资源费税项等，但 SDE 物流公司的可变 成本不包括间接运营费用和人力资源费用， 因为它的仓库是属于租赁仓库， 仓库中 的事务大部分由第三方物流公司管理，单位仓储费用名义上等于入库费用和出库 费用，实际上也包含了这两项费用；而它的主要可变成本指仓库租金，因为它支付 的仓库租金又与仓储量大小有关，成为其主要可变成本，由公式（2-4）可见。 可变成本=租金成本=单位租金费用*年平均仓储量 （2-4） 固定资产费用 它是指那些不随设施的经营活动水平而改变的成本，如监管费、设施建造成本 等，而 SDE 物流公司的固定资产费用主要指它为保证仓库运行而投入的设备、系 统和监管人员费用， 与仓储量规模无关。 通过询问得知每个仓库的固定资产费用大 致在 2000000 人民币左右。 由于后文要评估 SDE 物流公司优化后若干方案的物流成本，因此拟参考以上 成本。 2.2.2 库存管理方法 （1）需求预测 需求预测是对未来一定时期对某产品需求的数量和发展趋势等信息的预测。 需 求预测的步骤主要分为五个阶段， 即明确需求预测的对象和周期， 需求信息资料的 搜集和分析， 选择需求预测方法， 建立需求预测模型和需求预测结果分析与修正。 下文以季节变动法进行主要介绍。 季节变动法适合于分析当产品的市场需求呈现明显的季节性波动的时候， 因为 这种方法是根据季节的波动的影响程度，来预测未来时期中不同季节的市场变化 的方法。 季节变动法的实施步骤主要分为两步， 下文以此次毕业设计为例进行介绍： 季节因子 St 的确定 根据季节变动法， 任意一个时间期的供应量或需求量 Yt 可分解为公式 （2-5） ， 其中 Tt，第 t 期的趋势值；Ct，St，Rt，第 t 期内周期变动、季节变动和随机变动 对供应量或需求量的影响因子，它们的取值都在0，1之间。 杭州电子科技大学本科毕业设计 8 ttttt YTCS R （2-5） 首先明确了 SDE物流公司的预测周期为 4后， 即每四个季度来取一个平均数， 利用移动平均法求出时间序列的移动平均数， 从而分离出趋势值和周期变动值。 因 为移动平均法能够消除公式（2-5）中的季节变动和随机变动的影响，使其只剩下 趋势值和周期变动，由公式（2-6）可见。若第一次求得的平均供应量或需求值对 应的时间期并非是以预测周期的中心时间期， 则需要通过第二次取平均值， 得到符 合要求的平均供应量或需求量。 ttt YTC （2-6） 然后将时间序列的每一周期的实际值除以用该周期为中心的移动平均数， 得到 季节变动和随机变动的结合值。因为它能消除时间序列中趋势值和周期变动的影 响，而得到季节变动和随机变动的结合值： ttttt tt ttt YTC S R S R TCY （2-7） 最后将各季度 StRt 加以平均，就消除了随机变动的影响，从而得到季节因子 St。若求得 SDE 物流公司的四个季度的季节因子总和不足 4，而在正常情况下，一 年四个季度的季节因子总和应为 4，可以利用公式（2-8）进行调整，然后以季节变 动平均数乘以调整系数便可修正后的季节因子。 调整系数=4/实际各季度季节因子总和 （2-8） 利用季节因子调整预测值 首先通过将SDE物流公司的供应量或需求量的历史数据除以相应的季节因子， 得到无季节因子影响的供应量或需求量的往年变化趋势。然后利用以季节为时间 序列做该变化趋势的散点图和回归分析， 得到该供应量或需求量预测方程。 接着利 用预测方程预测未来一年的供应量或需求量。最后将预测值乘以相对应的季节因 子，得到未来一年内各个季度的供应量或需求量预测修正值。 由于后文中需要预测各个供应点和需求点未来一年内的产量和销量， 因此拟采 用这种方法。 （2）表上作业法 表上作业法是单纯形法在求解运输问题时的一种简化方法， 其实质还是单纯形 法，其计算步骤可以归纳为三个阶段，下文以此次毕业设计为例进行介绍。 利用伏格尔法找出初始基可行解 如果 SDE 物流公司供应点的产品不能按照最小运费就近供应，就考虑次小运 费。两者之间产生的差额越大则表明不能按照最小运费调运时，运费增加越多。所 杭州电子科技大学本科毕业设计 9 以对于差额最大处，应当采用最小运费调运。 若 SDE 物流公司的仓库供应方案属于产销不平衡问题，则应该先通过虚设供 应点或需求点， 将产销不平衡问题转化为产销平衡问题后， 再进行伏格尔法计算。 利用位势法求各非基变量的检验数 利用并求得该产销运输问题约束条件的对偶变量 u1，u2，u3，um；v1， v2，v3，vn 来计算产销平衡表中对应空格的检验数来确认第一步中得到的基 可行解是否为最优解。 利用闭回路调整法找出最优解 若第二步中得到的基可行解的检验数仍存在负数， 则应该以出现负数的空格为 起点，用水平或垂直线向前划，当碰到一数字格时可以转 90 度后继续前进，直到 回到起始空格为止，进行仓库供应方案的调整。 反复二、三两个步骤直到得到 SDE 物流公司供应点和需求点之间的最优运输 方案。 由于后文中需要 SDE 物流公司供应点和需求点之间的最优运输方案作为一种 优化方案，因此拟采用这种方法。 （3）最优算法 概念可参考章节 2.1.3， 下文以数学规划模型中的单纯形法进行主要介绍。 单纯 形法是解决线性规划问题的主要思路，它是从线性规划方程组中找到一个单纯形， 得到一个初始解， 通过不断地迭代， 一直到使目标函数实现最大化或者最小化为止， 这时的解则为最优解，否则无最优解。单纯形法计算步骤主要分为五个步骤，下文 以此次毕业设计为例进行介绍。 建立初始单纯形表。根据目标区域的仓库供应方案和每个供应点的租金和 单位仓储成本建立物流总成本最小的目标函数，一般能根据该目标函数的约束条 件直接观察到一个初始可行基。 检验各非基变量 xj（即每个仓库的产量量 xj）的检验数。根据公式（2-9） ， 若j0（j=m+1，n）中，如果有某个k 对应 xk 的系数列向量k0）=k，确定 xk 为换入变量，通过 杭州电子科技大学本科毕业设计 10 公式（2-10）计算，从而可以确定 xl为换出变量，进入下一步。 min(0) il ik iklk bb a aa （2-10） 以 alk 为主元素进行迭代， 把 xk 所对应的列向量变换， 由公式 （2-11） 可见， 即左式变换到右式。并重复到步，直到结束，最后获得在改变现有每个供应点 库存量情况下仓库供应方案。 1 2 0 0 1 0 k k k lk mk a a P a a （2-11） 由于后文中需要解决 SDE 物流公司在 S3 以及其对应的 D2、D3、D4、D6、D8 所形成区域中，在考虑改变 S3 中各个供应点的原有库存量情况下仓库供应方案的 问题，因此拟采用这种方法。 2.3 其它相关方法 主要介绍配合系统聚类分析方法使用的 SPSS 软件应用。首先依次单击菜单 Analyze，Classify，Hierarchical Cluster 执行分层聚类分析过程。在主面板设置中， 由图 2-1 可见，指定分析变量、聚类方法等参数。 （1）主面板的设置 图 2-1 SPSS 聚类分析的主面板设置界面 Variables 列表框：用于从变量列表选入待分析的聚类变量。 Label Cases by选框：用于选入标签变量，在结果中标识观测记录。 杭州电子科技大学本科毕业设计 11 Cluster 栏：指定聚类分析的类型： Cases 单选框：表示进行对观测记录的聚类，即 Q 型聚类。 （2）聚类方法的设置 图 2-2 SPSS 聚类分析的聚类方法设置界面 Cluster Method 下拉列表，用于指定系统聚类的方法： Between-groups linkage 类间连接法：它合并两类的依据是使这两个类别里所有 两两配对观测的平均距离达到最小，配对的两个观测要属于不同的类； Within-groups linkage 类内连接法：它合并两类的依据是使两个类别合并后的 新类中，所有两两配对观测的平均距离达到最小； Centroid clustering 重心法：该方法应该与欧氏距离平方一起使用， 它先计算 各个类别里所有变量的均值，在以这些均值之间的距离代表类别之间的距离。 （注：三种系统聚类方法在此次毕业设计中得到的结论相似。 ） Measure 子设置栏，指定计算距离的方式： Euclidean distance 欧氏距离，取两观测取值之差的平方和的平方根； Squared Euclidean distance 欧氏距离的平方。 （注：两种计算距离的方式实质上在本次毕业设计中得到的结论一致。 ） Transform Measure 子设置栏：对距离测度的计算结果进行转换的方法： Absolute values 复选框：表示对距离取绝对值，有的符号可以表明相关性的方 向，当仅对相关性的大小感兴趣时使用这种转换。 （3）统计量设置 杭州电子科技大学本科毕业设计 12 图 2-3 SPSS 聚类分析的统计量设置界面 Agglomeration schedule 复选框：输出聚类过程表，包括每一步被合并的类 或观测量以及它们之间的距离和新生成的类等信息，根据此表可以追踪整个聚类 的合并过程， 由于每次都是把最相近的两类聚为一类， 据此可以查看哪些观测量之 间的距离更近。 Cluster Membership 子设置栏：设置类成员表的输出格式，包括每个观测记 录的最终分类结果： Range of solutions，输出聚类个数在某个范围是的类成员表，在 Minimum 输入 框指定一个最小的个数，必须大于 1；在 Maximum 输入框指定一个最大的聚类个 数，小于等于参与聚类的观测个数和变量个数。 （4）作图设置 图 2-4 SPSS 聚类分析的作图设置界面 杭州电子科技大学本科毕业设计 13 Dendrogram 复选框：用于输出树形图，它系统地描述了聚类的整个过程。 （5）结果保存设置 图 2-5 SPSS 聚类分析的结果保存设置界面 Cluster Membership 设置栏：指定保存哪些分类结果： Range of solutions，保存聚类个数在某个范围时的分类结果，在 Minimum 输入 框指定一个最小的个数，必须大于 1；在 Maximum 输入框指定一个最大的聚类个 数，小于等于参与聚类的观测个数和变量个数。 由于后文要配合系统聚类分析使用，因此拟采用这种方法。 杭州电子科技大学本科毕业设计 14 3 仓库供应方案优化分析 3.1 SDE 物流公司概述 SDE 物流公司，实质上是专业化第三方钢铁电子交易平台，于 2003 年 12 月经 上海工商行政管理局核准。由于其优秀的业绩，2012 年 11 月，AMLS 有限责任公 司重组了 SDE 物流公司，成为其控股股东，SDE 物流公司于是开始专注于大宗生 产资料现货电子交易。 SDE 物流公司的愿景，就是以大宗生产资料的现货交易为前提，通过章节 1.1 提及的“平台+基地”一体化运作，打造专业化、标准化、多元化的大宗生产资料 的现货电子交易公共服务平台，构架集生产企业、终端用户、物流商、金融机构和 电商平台五位一体的共赢格局。但是，在发展这么一个平台的过程中，SDE 物流 公司也遇到了一些困惑，主要表现为该物流平台仓库（供应点）资源浪费问题，比 如仓库库存积压，仓库重合或交易量过小都会增加仓库的仓储成本以及固定资产 费用，具体问题如下： （1）供应点重合：由图 3-1 可见，2 号库和 1 号库同处合肥，距离仅 30 多公 里，区域重合，而这两个网点交易交割量相对都较小。 （2）供应点交易量小：由表 3-1 可见，4 号库，2014 年第一季度内每月交易 交割量不到 260 吨，造成仓管公司派驻的监管员人力及管理成本极大的浪费。 图 3-1 SDE 物流公司仓库分布图 杭州电子科技大学本科毕业设计 15 表 3-1 2014 年第一季度 SDE 物流平台销量及库存情况表（吨） 仓库名称 所在地 仓库类型 出库量 库存量 7 号库 溧阳 销售库 111306.297 119044.962 1 号库 合肥 销售库 72531.431 11026.13 2 号库 合肥 销售库 29259.908 5992.478 11 号库 杭州 销售库 228615.018 11121.383 4 号库 上海 销售库 779.334 1930.918 5 号库 南京 销售库 116194.871 11399.948 8 号库 南通 销售库 37003.217 3954.114 12 号库 绍兴 销售库 9118.647 3895.317 3 号库 上海 销售库 104154.117 56911.928 6 号库 南京 销售库 125246.723 11270.32 9 号库 无锡 销售库 28611.883 12502.436 10 号库 苏州 销售库 151492.904 15953.24 合计 265003.174 3.2 SDE 物流公司仓库供应分析 3.2.1 优化思路 （1）此次仓库供应方案优化目标的确定 应根据物流设施选址的目标确定此次毕业设计的目标， 因为它的目标涵盖了库 存管理中对于成本和服务目标的要求。 参见章节 2.1.1 可知，此次供应方案目标首先要考虑服务最大化，然后在服务 最大化的前提下最求成本最小化，其次分别考虑另外两个因素。因为根据 SDE 物 流公司销售部部长表示， 销售网点的选择首先考虑的是市场， 要满足原有用户的需 求和习惯，其次是物流成本，包括运输费用和仓储费用等，再其次才是仓库的硬件 设施设备及管理服务水平。 （2）此次仓库供应方案优化问题的确定 参见章节 2.1.2 可知，此次毕业设计是以满足需求确定仓库的覆盖范围，以成 本最小化为优化目标的综合方法对 SDE 物流公司的原有仓库供应方案进行合理优 化。 （3）此次仓库供应方案优化方法的确定 利用系统聚类法对供应点和需求点分别进行分类，为后文的新供应方案的 求解提供所需数据。 因为它能满足需求的同时使成本最小化的目标， 降低了供应点 杭州电子科技大学本科毕业设计 16 与需求点之间的供需关系复杂度，使得仓库供应方案优化时即使提出关闭某一区 域内供应点的优化时也无需考虑对其它区域的影响，减少了优化方案提出的工作 量；同时物流设施选址的另外四种方法（参见章节 2.1.3） ，不仅只能针对供应点或 需求点数量有限， 需求量一定的情况进行优化， 而且忽视了这些点之间的明显地理、 气候、物资需求种类与需求量相似性等实际情况。 利用季节变动法预测聚类后各个新供应点和新需求点的预测值，为后文的 新供应方案提供所需数据。因为 SDE 物流公司的供应点产量和需求点销量的历史 数据具有季节性变动趋势； 同时它与指数平滑法的对比比较下， 具有更低的预测误 差值。 利用表上作业法和单纯形法求得优化方案，前者是考虑不改变供应点现有 生产量的条件下，满足需求，运输成本最小化的仓库供应方案；后者是考虑改变现 有生产量的条件下的仓库供应方案。因为表上作业法和单纯形法都能够得到满足 各个需求点的货物分配结果，又能够同时使运输成本尽可能的最小。 利用总物流成本评估比较各个方案的优劣，从而得到满足优化目标的最满 意 SDE 物流公司仓库供应方案。 3.2.2 供应点和需求点系统聚类分析 （1）特征抽取 参见章节 2.1.3 中的系统聚类方法，表 3-4 是 SDE 物流公司供应点的特征值内 容，是根据表 3-2（SDE 物流公司的仓库分布情况）利用百度地图 API 工具查询得 到；同理表 3-5 为该公司需求点的特征值内容，是根据表 3-3，利用几何方法确定 其城市重心得到。 表 3-2 SDE 物流公司仓储基地和人员分布表 序号 仓储基地名称 地址 监管人数 1 1 号库 合肥市界首路 21 号 05 库南区 30 人 2 2 号库 合肥市庐阳工业园汲桥路 67 号 3 3 号库 上海宝山区联水路 160 号 4 4 号库 上海市崇明县新河镇北新公路 328 号 5 5 号库 南京栖霞区甘家巷炼油厂港池一号 6 6 号库 南京市江宁区滨江铜井经济开发区丽水大街中储码头 7 7 号库 江苏省溧阳市昆仑北路 288 号申特钢厂销售部 8 8 号库 江苏省南通市外环北路 99 号 9 9 号库 无锡新安 312 国道 20 号 10 10 号库 虎丘区高新区中外运长江路 748 号 杭州电子科技大学本科毕业设计 17 （续表 3-2） 序号 仓储基地名称 地址 监管人数 11 11 号库 杭州市余杭区崇贤街道运河路 5 号 30 人 12 12 号库 绍兴市越东南路 328 号绍兴港现代物流园 3 号堆场 （注：来自 SDE 物流公司运输部门资料） 表 3-3 2014 年 SDE 物流公司全年各地区平台交易量（万吨） 月份 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 崇明 0.13 0.07 0.39 0.35 0.24 0.21 杭州 13.3 12.26 29.04 27.08 23.64 22.13 合肥 7.58 9.13 12.79 16.81 10.11 12.5 溧阳 3.3 8.61 15.32 8.3 13.52 12.67 南京 17.94 11.26 24.37 26.83 16.28 11.43 南通 3.69 5.48 10.54 12.4 11.15 10.32 上海 8.065 3.73 20.05 14.335 14.29 16.265 绍兴 0.9 1.33 2.41 3.08 2.84 2.23 苏州 6.22 7.6 21.06 19.58 20.95 25.4 无锡 7.18 12.7 24.74 21.58 20.46 11.13 大连 0.75 0.34 1.27 2.78 5.76 1.81 福州 3.315 2.42 5.89 4.305 3.165 26.79 罗源 4.25 4.77 9.12 3.815 4.94 31.05 江阴 1.01 1.02 1.37 1.27 0.31 0.38 镇江 0.08 0.07 0.37 0.41 0.17 0.11 张家港 0 0 1.88 10.67 11.45 5.53 宁波 0 0 0.02 0 1.77 2.5 （注：来自 SDE 物流公司销售部门资料） 杭州电子科技大学本科毕业设计 18 表 3-4 SDE 物流公司供应点地理坐标表 供应仓库 经度(X) 纬度(Y) 1 号库 117.274667 31.891102 2 号库 117.272993 31.947274 3 号库 121.4095 31.442342 4 号库 121.543439 31.619098 5 号库 118.935597 32.157813 6 号库 118.543956 31.818461 7 号库 119.502599 31.471266 8 号库 120.916027 32.047731 9 号库 120.416049 31.471898 10 号库 120.549658 31.343572 11 号库 120.203895 30.409873 12 号库 120.637462 30.028413 表 3-5 SDE 物流公司需求点地理坐标表 需求点 经度（X） 纬度（Y） 合肥市 117.234981 31.828908 南京市 118.80222 32.065804 溧阳市 119.490923 31.422037 镇江市 119.430826 32.196221 江阴市 120.291132 31.926466 张家港 120.562314 31.88206 南通市 120.899097 31.986493 无锡市 120.318679 31.496909 苏州市 120.588287 31.305893 崇明县 121.403741 31.628892 上海市 121.480425 31.237553 大连市 121.62165 38.920644 杭州市 120.16131 30.279955 绍兴市 120.58672 30.037014 福州市 119.30205 26.082177 宁波市 121.55658 29.882002 罗源县 119.55665 26.496238 杭州电子科技大学本科毕业设计 19 （2）执行聚类算法 主面板设置 参照章节 2.3 的 SPSS 应用。图 3-2 是本次系统聚类的主面板设置，Variables 选 择经度和纬度两个变量；Label Cases by选择供应仓库；Cluster 选择 Cases。 图 3-2 SPSS 系统聚类分析主面板设置结果 聚类方法的设置 图 3-3 是本次系统聚类的聚类方法设置，Cluster Method 选择 Between-groups linkage，因为本文仅采用 Between-groups linkage 作为代表进行说明；Measure 选择 Interval的 Squared Euclidean distance；Transform Measure 选择 Absolute values。 图 3-3 SPSS 系统聚类分析聚类方法设置结果 杭州电子科技大学本科毕业设计 20 统计量设置 图 3-4 是本次系统聚类的统计量设置，Agglomeration schedule 勾选；Cluster Membership 选择 Range of solutions，Minimum设置为 2，Maximum 设置为 12。 图 3-4 SPSS 系统聚类分析统计量设置结果 作图设置 图 3-5 是本次系统聚类的作图设置，Dendrogram勾选。 图 3-5 SPSS 系统聚类分析作图设置结果 杭州电子科技大学本科毕业设计 21 结果保存设置 图 3-6 是本次系统聚类的结果保存设置，Cluster Membership 选择 Range of solutions，Minimum 设置为 2，Maximum 设置为 12。 图 3-6 SPSS 系统聚类分析结果保存设置结果 （3）选取合适的分类阈值 根据表 3-6 和图 3-7，该公司供应点最佳分类个数为 4 个。因为根据表 3-6 和 图 3-8，当个数为 4 时， 新类 5 中最大距离差异仅是 0.9161894； 分类个数为 5 时， 新类 3 中最大距离差异已是 2.5101622，明显增加。 表 3-6 Between-groups linkage 聚类方法下供应点 Agglomeration Schedule 结果表 Stage Cluster Combined Coefficients Stage Cluster First Appears Next Stage 类 数 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2 1 1 2 0.0031581 0 0 10 11 2 9