電子商務(wù)物流_倉庫選址的方法

1、倉庫選址的幾種方法一、解析方法解析方法通常是指物流地理重心方法。 這種方法通常只考慮運(yùn)輸成本對(duì)物流 中心選址的影響， 而運(yùn)輸成本一般是運(yùn)輸需求量、 距離以及時(shí)間的函數(shù)， 所以解 析方法根據(jù)距離、需求量、時(shí)間或三者的結(jié)合，通過在坐標(biāo)上顯示，以物流中心 位置為因變量， 用代數(shù)方法來求解配送中心的坐標(biāo)。 這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算簡(jiǎn) 單，數(shù)據(jù)容易搜集，易于理解。由于通常不需要對(duì)物流系統(tǒng)進(jìn)行整體評(píng)估，所以 在設(shè)定單一的物流中心時(shí)應(yīng)用解析方法非常方便。 但是它的缺點(diǎn)在于它假設(shè)運(yùn)費(fèi) 隨距離呈線性變化， 而實(shí)際生活中運(yùn)費(fèi)通常是遞遠(yuǎn)遞減的。 另外，它沒有考慮現(xiàn) 實(shí)的地理?xiàng)l件， 例如選出的最佳物流中心地點(diǎn)可能正好坐

2、落于一個(gè)湖的中央， 所 以解析方法更多的不適用于確定最佳位置，而是用于剔除一些不合適的備選方 案。解析方法經(jīng)過這些年的發(fā)展， 從基本的解析方法也就是只考慮與運(yùn)輸成本相 關(guān)的需求量、 距離或時(shí)間三者中的某一個(gè)變量進(jìn)行了擴(kuò)展， 使解析法更接近真實(shí) 的現(xiàn)實(shí)生活。形成了噸距離中心解法、時(shí)間噸距離中心解法等等。二、最優(yōu)化規(guī)劃方法最優(yōu)化規(guī)劃方法一般是在一些特定的約束條件下， 從許多可用的選擇中挑選 出一個(gè)最佳的方案。 運(yùn)用線性規(guī)劃技術(shù)解決選址問題一般需具備兩個(gè)條件， 一是 必須有兩個(gè)或兩個(gè)以上的活動(dòng)或定位競(jìng)爭(zhēng)同一資源對(duì)象， 二是在一個(gè)問題中， 所 有的相關(guān)關(guān)系總是確定的。隨著 20世紀(jì) 70 年代計(jì)算機(jī)計(jì)

3、算能力的增強(qiáng)， 使得以最優(yōu)化規(guī)劃方法求解大 型配送中心選址及網(wǎng)點(diǎn)布局逐漸成為可行， 最優(yōu)化規(guī)劃方法中的線性規(guī)劃技術(shù)以 及整數(shù)規(guī)劃技術(shù)是目前應(yīng)用最為廣泛， 也是最主要的選址方法。 其優(yōu)點(diǎn)在于它屬 于精確式算法，能獲得精確最優(yōu)解。 不足之處主要在于對(duì)一些復(fù)雜情況很難建立 合適的規(guī)劃模型；或者模型太復(fù)雜，計(jì)算時(shí)間長，非常難以得到最優(yōu)解；還有些 時(shí)候得出的解雖然是最優(yōu)解， 但在實(shí)際中不可行。 最優(yōu)化規(guī)劃方法主要有運(yùn)輸規(guī) 劃方法以及混合整數(shù)規(guī)劃法等。、啟發(fā)式方法啟發(fā)式方法是一種逐次逼近最優(yōu)解的方法， 大部分在 20世紀(jì) 50年代末期以 及 60 年代期間被開發(fā)出來。用啟發(fā)式方法進(jìn)行物流中心選址首先要定義

4、計(jì)算總 費(fèi)用的方法，擬定判別準(zhǔn)則，規(guī)定改進(jìn)途徑，然后給出初始方案，迭代求解。 啟發(fā)式方法與最有規(guī)劃方法的最大不同是它不是精確式算法， 不能保證給出的解 決方案是最優(yōu)的， 但只要處理得當(dāng)， 獲得的可行解與最優(yōu)解釋非常接近的， 而且 啟發(fā)式算法相對(duì)最有規(guī)劃方法計(jì)算簡(jiǎn)單， 求解速度快。 所以在實(shí)際應(yīng)用中， 啟發(fā) 式方法是僅次于最優(yōu)化規(guī)劃技術(shù)的選址方法。啟發(fā)式方法主要以 Cluster 法、 CFLP法以及Baumol-Wolfe法為代表。四、仿真方法仿真方法是試圖通過模型重現(xiàn)某一系統(tǒng)的行為或活動(dòng)， 而不必實(shí)地去建造并 運(yùn)轉(zhuǎn)一個(gè)系統(tǒng)， 因?yàn)槟菢涌赡軙?huì)造成巨大的浪費(fèi)， 或根本沒有可能實(shí)地去進(jìn)行運(yùn) 轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)

5、。在選址問題中，仿真技術(shù)可以使分析者通過反復(fù)改變和組合各種參數(shù)， 多次試行來評(píng)價(jià)不同的選址方案。這種方法還可進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬。 仿真方法可描述多方面的影響因素， 因此具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值， 常用來求解較大 型的、無法手算的問題。 其不足主要在于仿真方法不能提出初始方案， 只能通過 對(duì)各已存在的備選方案進(jìn)行評(píng)價(jià)， 從中找出最優(yōu)方案， 所以在運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)時(shí)必 須首先借助其他技術(shù)找出各初始方案， 而且預(yù)定初始方案的好壞會(huì)對(duì)最終決策結(jié) 果產(chǎn)生很大影響。五、遺傳算法遺傳算法是一種模擬進(jìn)化算法 , 它模擬生物界的進(jìn)化過程 , 根據(jù)優(yōu)勝劣汰、 適者生存等自然進(jìn)化原則 , 一代一代地選擇適應(yīng)性高的個(gè)體 , 重新組合

6、后 , 產(chǎn) 生新的種群以取代父輩種群 , 從而使種群逐漸逼近最優(yōu)解。 與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法不 同之處在于 , 遺傳算法實(shí)際上是一種概率算法 , 他在搜索最優(yōu)解時(shí) , 同時(shí)考慮 搜索解空間中的多個(gè)點(diǎn) , 而不是僅考慮一個(gè)點(diǎn)。遺傳算法解題的一般步驟為：初始化構(gòu)造 pop size 個(gè)候選解； 交叉操作從 pop size 個(gè)候選解中選擇兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行交叉操作， 產(chǎn)生兩個(gè)新解； 變異操作對(duì)一個(gè)解個(gè)體進(jìn)行變異操作，產(chǎn)生一個(gè)新解； 選擇操作用局部最優(yōu)的新解替換候選解中適應(yīng)值最差的解個(gè)體， 然后，保留適 應(yīng)值最高的個(gè)體， 從所有個(gè)體中， 按相對(duì)適應(yīng)值大小排序后， 選出適應(yīng)值最高的 前 pop size 個(gè)個(gè)體，

7、產(chǎn)生新群體，進(jìn)入下一步； 重復(fù)重復(fù)步驟 2 4，直到滿足中止條件。這種方法是一種全局搜索優(yōu)化算法，不容易陷入局部最優(yōu)，容易得到全局最 優(yōu)解，而且比一般的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法簡(jiǎn)單， 運(yùn)算速度快， 這點(diǎn)在問題比較復(fù)雜時(shí)表 現(xiàn)更明顯。最后得出的結(jié)果是一組最優(yōu)解，便于決策。六、綜合因素評(píng)價(jià)法綜合因素評(píng)價(jià)法是一種全面考慮各種影響因素， 并根據(jù)各影響因素重要性的 不同對(duì)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)、 打分，以找出最優(yōu)的選址方案。 綜合因素評(píng)價(jià)法主要包括 分級(jí)評(píng)分法、積點(diǎn)法以及位置度量法等。 近年出現(xiàn)的模糊綜合評(píng)判法也很受歡迎， 它是一種定性與定量相結(jié)合的方法， 有良好的理論基礎(chǔ)， 特別是多層次模糊綜合 評(píng)判方法， 它通過研究各因

8、素之間的關(guān)系可以得到合理的物流中心位置。 下面就 詳細(xì)介紹一下多層次的模糊綜合評(píng)判法。七、模型比較 現(xiàn)有的物流中心選址的模型可以分為兩類：一類是連續(xù)型的，一類是離散型的。連續(xù)型的主要以重心法為代表，離散型的包括奎漢哈姆勃茲提出的Kuehn-Hamburger模型、Banmol-Wolf模型、Blson模型、非線性混合 0-1規(guī)劃 模 型 以 及 日 本 的 反 町 洋 一 先 生 提 出 的 CFLP 法 ( Capacitated Facilities Location Problem)等。1985 年 Aikens C H.在Facilitylocation models fordistr

9、ibution planning 中給出了線性規(guī)劃、 0-1 整數(shù)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等 9 種 基本形式的選址模型， 目標(biāo)函數(shù)一般是使總的選址費(fèi)用 (包括建設(shè)費(fèi)用和運(yùn)輸費(fèi) 用)最小，不同的規(guī)劃形式主要取決于費(fèi)用函數(shù)的形式。Taniguchi E在Optimalsize and location planning of public logistics terminals(1999)中采用雙層規(guī)劃求解了高速公路交叉口附近運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中公共物流運(yùn)轉(zhuǎn)站點(diǎn)的選址。 大部 分選址模型的都假設(shè)運(yùn)輸費(fèi)用是線性形式， 但是現(xiàn)實(shí)生活中， 很多情況下運(yùn)輸費(fèi) 用是非線性的。1999年Holmberg K.則考慮了在運(yùn)輸費(fèi)用

10、為非線性的情況下的選 址問題，并采用分枝界定法進(jìn)行了求解。 但是，前述研究很難將選址中的所有影 響因素考慮周全， 即使想把這些因素考慮進(jìn)去， 也很難量化形成模型中的約束條 件，所以進(jìn)行更深一層的研究是十分必要。目前除了數(shù)學(xué)模型以外，又發(fā)展出計(jì)算機(jī)輔助法和模糊評(píng)價(jià)法，為選址決策 提供了更有效的工具。 其中，模糊評(píng)價(jià)法與其他方法結(jié)合進(jìn)行選址決策效果更為 顯著。尤其在實(shí)際生活中不可能采用數(shù)值分析法時(shí)， 使用模糊評(píng)價(jià)法與層次分析 法(AHP相結(jié)合進(jìn)行選址決策有較強(qiáng)的可操作性。其中，層次分析法是20世紀(jì)70 年代美國教授 T.L.Satty 提出的一種簡(jiǎn)便、 靈活而又實(shí)用的多準(zhǔn)則決策方法。 一般說來， 在考慮的因素較多時(shí)會(huì)帶來兩個(gè)問題： 一個(gè)是權(quán)重分配很難確定， 一 個(gè)則是由于要滿足歸一性， 每一因素的分配到的權(quán)重必然很小。 所以無論采用那 種算子，經(jīng)過模糊運(yùn)算后都會(huì)“遺失”很多