物流中心规划与设计课程论文.doc

基于CELP方法的物流中心选址问题物流工程专业学生 指导教师 摘要：CFLP（Capacity Facility Location Problem）方法是一种启发式方法，有计算简单、求解速度快的特点，实际应用较多。本文通过利用CFLP方法，对南京某公司的物流中心选址问题进行分析与计算，并对结果进行优化，从而得到最终选址方案及最优配送计划。关键词：物流中心；选址；配送计划 ；CFLPThe site selection of logistics centers based on CFLPStudent majoring in Logisticis Engineering Tutor Abstract： CFLP (Capacity Facility Location Problem) method is a kind of heuristic method, a simple calculation, the characteristics of the solution speed, more practical application. This article through the use of CFLP method of nanjing some company logistics center location problem is analyzed and calculated, and the results are optimization, which get final location scheme and the optimal distribution plan.Key words: Logistics center；site selection；Distribution plan；CFLP1 背景介绍现代物流中心集物流、信息流、资金流于一身，其造价是比较高的，拥有建筑物、构筑物、设备等许多设施，如果选址不当，将为之付出代价，因而对选址的影响因素进行综合分析是完全必要的。物流中心的选址原则主要有：经济性、协调性和战略性原则1。其中经济性原则是首要的。新建物流中心时，要能找到物流配送成本最低的地方，要科学估计物流中心的营业额，这是决定其建设规模的基本条件：协调性原则是指新建物流中心的周边环境与相关地区的地理、风俗人情及文化层次协调，与国家、省市的经济发展方针、政策相一致，与我国物流资源和需求分布相适应等等。战略性原则是指物流中心的选址应有全局、长远的眼光。物流中心的选址应综合运用定性与定量相结合的方法，在全面考虑以上影响因素的基础上做出决策。功能完善、位置适宜的物流中心必将对物流业的发展起到重要作用。物流中心选址的目标有成本最小化、服务质量最优化、辐射范围最大化和社会效益最高化。影响因素有地质条件及气候条件、交通条件、土地因素、市场因素和政策环境因素。22 案例材料1南京某公司的主要有12个客户，该公司综合考虑公司的经济状况，决定选择3个作为配送中心的地址，同时估计各配送中心的固定费用均为10个单位，容量为13个单位，运输费率为一固定常数，即运输费用和运输距离成正比。12个客户的相距距离和需求量如下图1：111210879651243555555555555555555（2）（2）（3）（4）（5）（3）（2）（4）（5）（4）（3）（2）图1 物流需求点信息注： 内数字为节点序号，（）内数字为改节点的用户需求量，线上数字为两节点间的距离。3 方法介绍3.1 物流配送中心选址的程序物流系统的现状分析区域、地价、业务量、费用分析、配送路线、设施现状的分析及需求预测单一配送中心选址方法（如重心法等）市场的适应性；购置土地条件；服务质量；总费用；商流、物流的职能及其它选址规划约束条件分析收集整理资料地址筛选定量分析结果评价多个配送中心选址方法（如鲍摩-瓦尔夫模型、CFLP法等）选址规划约束条件分析地理、地形、地价、环境、交通条件、劳动条件及有关法律的研究NY复查通过？确定选址结果2图2物流配送中心选址的程序3.2 方法思想CFLP法（Capacity Facility Location Problem）是运输规划方法的延伸，其基本思想：首先给出一组初始布局方案，按照交通运输规划模型求出各初始节点的服务范围，然后在个服务范围内分别移动物流节点到其他备选地址，以寻找各服务范围内总成本最小的新节点位置，再将新节点位置代替初始方案，重复上述过程，直至整个服务范围内的总成本不能再下降为止。3.3 应用环境 当配送中心的能力有限制，而且用户的地址和需求量以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，从配送中心的备选地址中选出总费用最小的由多个配送中心组成的物流系统。3.4 基本步骤1）选取初始方案。通过定性分析，给出适当的物流节点数量和设置地点。这一步很重要，因为它将直接影响整个计算的收敛速度。2)用运输规划法确定初始方案的服务范围。3）在以上各配送范围内，移动配送中心到各个备选地点，寻找改进方案。4）比较新旧方案的总费用，如果费用没有下降，表示已经得到最优解，如果下降，表示还没有找到最优解，需要返回步骤（2）重复计算。33.5 一般模型设暂定的配送中心有k个，分别为S1，S2,S3,Sk；用户有n个；从配送中心S到用户j地的单位运输费用为hsij ；以运输费用U最低为目标；则可构成运输问题模型如下：minU=i=1kj=1nhsijxsiji=1kXsijDj,j=1,2,n;j=1nkXsijMsj,i=1,2,k;xsij0,i=1,2,k;j=1,2,n；式中 xsij从配送中心Si到用户j的运输量； Msi配送中心Si的容量； Dj用户j的需求量。解以上运输问题，就可以求得暂定配送中心的供应范围。这可以表述如下用户集合：Ni=i:xsij0,i=1,2,k4 案例解析首先确定各个点的运输费用，显然，应该按照两点间的最短距离作为运输费用。由于本案例涉及数据较少，所以可以直接根据数据进行人工计算。如果涉及的需求点过多，则可用Floyd法求各个需求点间的最短距离。根据各点的最短距离作为节点间的运输费用如下表1：3表1 节点间运输距离（费用）需求点i需求点j12345678101112131016743466989205654577109103036910121215141540310111313161512507810101312960649106670295498010627904813100491105120（2）根据需求量的分布情况，将配送中心的初始位置暂定为4、6、9三个节点上。以点4、6、9为配送点，其他各节点为需求点，求运输问题的最优解见表2，得最初的方案，总费用为179个单位。表2 初始方案需求点配送点1 2 3456789101112供应量42423213624521391343213需求量54232435432239（3）根据以上的到的初始解，得出配送中心4的配送范围用户集合为1，2，3，4，5，配送中心6的配送范围是用户集合1，6，8，12，配送中心9的配送范围是用户集合1，7，9，10，11。（4）对于集合1，2，3，4，5，固定费用C0=10，配送中心的位置设在4时配送费用为：f4=iC4iX4i+C0=7*2+6*4+3*2+0*3+3*2+10=60。为找最优解，所以将配送中心移动至其他各点：移动到1：f1=iC1iX1i+C0=0*2+1*4+6*2+7*3+4*2+10=55移动到2：f2=iC2iX2i+C0=50移动到3：f3=iC3iX3i+C0=63移动到5：f5=iC5iX5i+C0=59所以，将配送中心移动到2，配送费用最小。对于用户集合1，6，8，12移动到6：f6=iC6iX6i+C0=2*3+0+5*4+2*6=38移动到1：f1=iC1iX1i+C0=0+4*3+5*6+2*8=58移动到8：f8=iC8iX8i+C0=2*6+4*4+0+2*7=42移动到12：f12=iC12iX12i+C0=2*8+4*6+5*2+0=50所以，将配送中心移动到6，配送费用最小。经过计算，对于用户集合1，7，9，10，11，配送中心改设在10配送费用最小。4于是，新的配送系统由2、6、10组成。（5）对新的配送系统2、6、10进行步骤（2）-（4），再次计算得到新的配送方案如下表3：表3 新配送方案需求点配送点1 2 3456789101112供应量42423213624521391343213需求量54232435432239对比新的解与旧的解，发现二者相同，则可知已达到最优解。最终配送方案如上表所示。5 本文总结启发式算法CFLP方法虽然与最优化方法的最大不同是它不是精确式算法，不能保证给出的解决方案是最优的，但只要处理得当，获得可行解与最优解非常接近。由于启发式算法计算简单、求解速度快，所以在实际应用中，启发式算法是仅次于最优化规划技术的选址方法。经过计算与分析，该问题得到了解决，物流中心三个位置确定，由这三个中心向各个需求点进行配送