物流配送中心選址方法研究 畢業(yè)論文

1、安徽財貿(mào)職業(yè)學(xué)院 學(xué)號 g0910124 姓名 班級 物流0902班 指導(dǎo)教師 論文題目 物流配送中心選址方法研究 目錄一、緒論.3（一）、研究背景.3（二）、現(xiàn)代物流特征.3（三）、物流配送中心的目標任務(wù).4（四）、物流配送中心的設(shè)計原則.4（五）、物流配送中心選址的影響因素及注意事項.4 二、具體方法.5（一）、多準則決策方法.5（二）、數(shù)學(xué)規(guī)劃方法.6（三）、仿真方法.6 （四）、啟發(fā)式算法.7 （五）、遺傳算法.7 （六）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).8（七）、模擬退火算法.9 三、展望物流中心未來發(fā)展.9參考文獻.10物流配送中心選址方法研究【內(nèi)容摘要】：物流配送中心的選址決策在物流運作中有著重要

2、的地位。本文對近年來有關(guān)配送中心選址方法的文獻進行梳理和研究。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：各種選址方法有著各自的優(yōu)缺點和一定的適用范圍，各種方法的組合是未來該領(lǐng)域研究的趨勢。【關(guān)鍵詞】：物流配送中心 選址目標 原則 方法 一、緒論（一）、研究背景1、物流配送中心廣泛興起20世紀下半葉，由于科學(xué)技術(shù)的不斷進步和經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人類開發(fā)和利用自然資源的規(guī)模不斷擴大，貨物運輸量急劇增加，運輸業(yè)務(wù)得以迅速發(fā)展，企業(yè)面臨著縮短交貨周期，提高產(chǎn)品質(zhì)量，降低成本和改進服務(wù)的壓力，市場競爭日益激烈。為了適應(yīng)不同層次的消費需求，零售業(yè)中連鎖經(jīng)營、專賣店、無店鋪銷售等各具特色的業(yè)態(tài)應(yīng)運而生，為商品流通提供多樣化的渠道，促使生產(chǎn)

3、、銷售結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，同時也推動了流通環(huán)節(jié)的高效化和重新組合。物流配送得到長足發(fā)展，傳統(tǒng)的倉庫概念被逐漸打破，作為物流節(jié)點的倉庫從原來的單一保管功能迅速向收獲，分貨，裝卸，加工，配送等各種功能方向發(fā)展，港口，碼頭，汽車和火車貨站，機場貨站，城市倉庫等物流結(jié)點都在擴展自己的功能，許多物流結(jié)點逐漸演變成現(xiàn)代物流配送中心。2、物流配送中心的概念及功能 配送中心就是從事貨物配備(集貨、加工、分貨、揀選、配貨)和組織對用戶的送貨,以高水平實現(xiàn)銷售和供應(yīng)服務(wù)的現(xiàn)代流通設(shè)施。配送中心是基于物流合理化和發(fā)展市場兩個需要而發(fā)展的，是以組織配送式銷售和供應(yīng)，執(zhí)行實物配送為主要功能的流通型物流結(jié)點。它很好地解決用戶

4、多樣化需求和廠商大批量專業(yè)化生產(chǎn)。 （二）、現(xiàn)代物流特征1市場化。市場也稱社會化?，F(xiàn)代物流是市場化的產(chǎn)物，也是市場化高度發(fā)達的標志。也許有人認為市場化不能作為現(xiàn)代物流的基本特征。2集約化。目前人們對集約化經(jīng)營雖然有不同的理解，但是高效率則是其中應(yīng)有之意。集約化經(jīng)營之所以效率高，有兩方面的主要原因：一是實現(xiàn)了社會化服務(wù)的大物流，二是物流技術(shù)水平高。3漩渦式。和上一個問題相聯(lián)系的是，在集約化經(jīng)營的條件下，就必然會形成了現(xiàn)代化所特有的漩渦式物流。所謂漩渦式物流就是眾多的企業(yè)生產(chǎn)所需要的原材料物資和生產(chǎn)出來的產(chǎn)品，由少數(shù)物流企業(yè)供給或銷售，也就是說一個物流企業(yè)承擔(dān)多個生產(chǎn)企業(yè)所需要的生產(chǎn)資料的供給，或

5、一個物流企業(yè)推銷多個生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)出來的產(chǎn)品。4系統(tǒng)性。由于物流社會化服務(wù)本身就是社會化大生產(chǎn)的產(chǎn)物，其生產(chǎn)過程涉及到很多部門，很多環(huán)節(jié)，所以現(xiàn)代物流的生產(chǎn)過程體現(xiàn)了十分明顯的系統(tǒng)性特征。5國際化。國際化是現(xiàn)代物流的發(fā)展趨勢，它是物流國際市場不斷開拓的結(jié)果，也是國際貿(mào)易發(fā)展的需求。由于物資資料的生產(chǎn)和貿(mào)易發(fā)展已經(jīng)越出一國的界限，為其服務(wù)的物流也必然在世界范圍展開。（三）、物流配送中心的目標任務(wù)1、提高物流系統(tǒng)的吞吐能能以適應(yīng)運營業(yè)務(wù)的擴展的需要2、建立一個柔性物流配送中心以適應(yīng)產(chǎn)品經(jīng)常變化的狀態(tài)3、對客戶供貨迅速及時，保證主要物品不缺貨，并對客戶提供必要的信息事務(wù)4、對運行過程中可能出現(xiàn)的各種意

6、外及隨機變化的能做出及時響應(yīng)，保持正常運轉(zhuǎn)5、改善勞動條件和工作環(huán)境，減輕員工的勞動強度6、對物流系統(tǒng)中的產(chǎn)品進行實時跟蹤（四）、物流配送中心的設(shè)計原則物流配送中心的設(shè)計應(yīng)把適應(yīng)性原則 、統(tǒng)籌原則 、經(jīng)濟性原則 、循序漸進原則與前瞻性原則 、環(huán)境保護原則 、柔性原則 、競爭性原則 、因地制宜原則等進行融會貫通，統(tǒng)籌兼顧的運用到配送中心選址上來。（五）、物流配送中心選址的影響因素及注意事項 1、貨物分布和數(shù)量。這是配送中心配送的對象，如貨物來源和去向的分布情況、歷史和現(xiàn)在以及將來的預(yù)測和發(fā)展等。配送中心應(yīng)該盡可能地與生產(chǎn)地和配送區(qū)域形成短距離優(yōu)化。貨物數(shù)量是隨配送規(guī)模的增長而不斷增長的。貨物增長

7、率越高，越是要求配送中心選址的合理性，從而減少輸送過程中不必要的浪費。 2、運輸條件。物流配送中心的選址應(yīng)接近交通運輸樞紐，使配送中心形成物流過程中的一個恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)點。在有條件的情況下，配送中心應(yīng)盡可能靠近鐵路貨運站、港口及公路。 3、用地條件。物流配送中心的占地問題在土地日益昂貴的今天顯得越來越重要。是利用現(xiàn)有的土地，還是重新征地？地價如何？是否符合政府規(guī)劃要求等等，在建設(shè)配送中心時都要進行綜合考慮。 4、商品流動。企業(yè)生產(chǎn)的消費品隨著人口的轉(zhuǎn)移而變化，應(yīng)據(jù)此更好地為企業(yè)的配送系統(tǒng)定位。同時，工業(yè)產(chǎn)品市場也會轉(zhuǎn)移變化，為了確定原材料和半成品等商品的流動變化情況，在進行物流配送中心的選址時，應(yīng)考

8、慮有關(guān)商品流動的具體情況。5、其他因素。如勞動力、運輸與服務(wù)的方便程度、投資額的限制等。二、具體方法 （一）、多準則決策方法 在物流系統(tǒng)的研究中，人們常常會遇到大量多準則決策問題，如配送中心的選址、運輸方式及路線選擇、供應(yīng)商選擇等等。這些問題的典型特征是涉及到多個選擇方案(對象)，每個方案都有若干個不同的準則，要通過多個準則對于方案(對象)做出綜合性的選擇。對于物流配送中心的選址問題，人們常常以運輸成本及配送中心建設(shè)、運作成本的總成本最小化，滿足顧客需求，以及滿足社會、環(huán)境要求等為準則進行決策。多準則決策的方法包括多指標決策方法與多屬性決策方法兩種，比較常用的有層次分析法(ahp)、模糊綜合評

9、判、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(dea),topsis、優(yōu)序法等等。 多準則決策提供了一套良好的決策方法體系，對于配送中心的選址不管在實務(wù)界還是理論方面的研究均有廣泛的應(yīng)用與研究。關(guān)志民等(2005)提出了基于模糊多指標評價方法的配送中心選址優(yōu)化決策。從供應(yīng)鏈管理的實際需要分析了影響配送中心選址的主要因素，并建立相應(yīng)的評價指標體系，由此給出了一種使定性和定量的方法有機結(jié)合的模糊多指標評價方法。chen-tung chen(2001)運用了基于三角模糊數(shù)的模糊多準則決策對物流配送中心的選址問題進行了研究。文章以投資成本、擴展的可能性、獲取原材料的便利性、人力資源、顧客市場的接近性為決策準則，并對各個準則采用語

10、義模糊判定的方式進行了權(quán)重上的集結(jié)。 有關(guān)多準則決策方法，特別是層次分析法和模糊綜合評判的方法，在配送中心的選址研究中有著廣泛的應(yīng)用。但是，這兩種方法都是基于線性的決策思想，在當(dāng)今復(fù)雜多變的環(huán)境下，線性的決策思想逐漸地暴露出其固有的局限性，非線性的決策方法是今后進一步的研究的重點和趨勢。（二）、數(shù)學(xué)規(guī)劃方法數(shù)學(xué)規(guī)劃算法包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃和動態(tài)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃算法等。在近年來的研究中，規(guī)劃論中常常引入了不確定性的概念，由此進一步產(chǎn)生了模糊規(guī)劃、隨機規(guī)劃、模糊隨機規(guī)劃、隨機模糊規(guī)劃等等。不確定性規(guī)劃主要是在規(guī)劃中的c(價值向量)、a(資源消耗向量)、b(資源約束向量)和

11、決策變量中引入不確定性，從而使得不確定規(guī)劃更加貼近于實際情況，得到廣泛地實際應(yīng)用。 國內(nèi)外學(xué)者對于數(shù)學(xué)規(guī)劃方法應(yīng)用于配送中心的選址問題進行了比較深入的研究。姜大元(2005)應(yīng)用baumol-wolf模型，對多物流節(jié)點的選址問題進行研究，并通過舉例對模型的應(yīng)用進行了說明，該模型屬于整數(shù)規(guī)劃和非參數(shù)規(guī)劃結(jié)合的模型。各種規(guī)劃的方法在具體的現(xiàn)實使用中，常常出現(xiàn)np hard問題。因此，目前的進一步研究趨勢是各種規(guī)劃方法和啟發(fā)式算法的結(jié)合，對配送中心的選址進行一個綜合的規(guī)劃與計算。（三）、仿真方法 仿真是利用計算機來運行仿真模型，模擬時間系統(tǒng)的運行狀態(tài)及其隨時間變化的過程，并通過對仿真運行過程的觀察和

12、統(tǒng)計，得到被仿真系統(tǒng)的仿真輸出參數(shù)和基本特征，以此來估計和推斷實際系統(tǒng)的真實參數(shù)和真實性能。國內(nèi)外已經(jīng)不少文獻將仿真的方法運用于物流配送中心選址或是一般的設(shè)施選址的研究，研究結(jié)果相對解析方法更接近于實際的情況。 張云鳳等(2005)對汽車集團企業(yè)的配送中心選址運用了仿真的方法進行了研究。先確定了配送中心選址的幾種方案，應(yīng)用了flexim軟件對各方案建立了仿真模型，根據(jù)仿真結(jié)果進行了分析和方案的選擇。該方法為集團企業(yè)配送中心選址問題提供了一種較為理想的解決方法。薛永吉等(2005)通過建立數(shù)學(xué)模型對物流中心的最優(yōu)站臺數(shù)問題進行研究，在一定假設(shè)和一系列限制條件下，求解最優(yōu)站臺數(shù)量，并針對數(shù)學(xué)模型的

13、復(fù)雜性和求解的種種不足，以arena仿真軟件為平臺，建立仿真模型確定了最優(yōu)化方案。kazuyoshi hidaka等(97)運用仿真對大規(guī)模的倉庫選址進行了研究。該研究對倉庫的固定成本、運輸成本，和同時滿足6800名顧客進行了仿真，以求得臨近的最優(yōu)解(near-optimal solution)。在求解的過程中，結(jié)合了貪婪互換啟發(fā)式算法(greedy-interchange heuristics)和氣球搜索算法(balloon search)兩種啟發(fā)式算法進行求解。該算法能比較有效地避免陷入局部最優(yōu)解和得到比較滿意的選址方案。但是，研究的結(jié)果容易受到運輸車輛的平均速度變化的影響。 仿真方法相對

14、解析的方法在實際應(yīng)用中具有一定的優(yōu)點，但是，也存在一定的局限性。如仿真需要進行相對比較嚴格的模型的可信性和有效性的檢驗。有些仿真系統(tǒng)對初始偏差比較敏感，往往使得仿真結(jié)果與實際結(jié)果有較大的偏差。同時，仿真對人和機器要求往往比較高，要求設(shè)計人員必須具備豐富的經(jīng)驗和較高的分析能力，而相對復(fù)雜的仿真系統(tǒng)，對計算機硬件的相應(yīng)要求是比較高的。關(guān)于未來的研究，各種解析方法、啟發(fā)式算法、多準則決策方法與仿真方法的結(jié)合，是一種必然的趨勢。各種方法的結(jié)合可以彌補各自的不足，而充分發(fā)揮各自的優(yōu)點，從而提高選址的準確性和可靠性。 物流配送中心的選址決策對于整個物流系統(tǒng)運作和客戶滿意情況有著重要的影響。本文在對國內(nèi)外有

15、關(guān)物流配送中心選址方法文獻研究的基礎(chǔ)上，對比分析了數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、多準則決策、啟發(fā)式算法、仿真方法在配送中心選址中的應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、多屬性決策方法、啟發(fā)式算法、仿真方法各自有自己的優(yōu)缺點和一定的適用范圍，各種方法的組合研究是未來研究的一種趨勢。同時，由于選址問題本身具有的動態(tài)性、復(fù)雜性、不確定性等特性，因此，開發(fā)和研究新的模型與方法也是進一步解決配送中心選址問題的必需途徑。（四）、啟發(fā)式算法 啟發(fā)式算法是尋求解決問題的一種方法和策略，是建立在經(jīng)驗和判斷的基礎(chǔ)上，體現(xiàn)人的主觀能動作用和創(chuàng)造力。啟發(fā)式算法常常能夠比較有效地處理np hard問題，因此，啟發(fā)式算法經(jīng)常與其它優(yōu)化算法結(jié)合在一

16、起使用，使兩者的優(yōu)點進一步得到發(fā)揮。目前，比較常用的啟發(fā)式算法包括：遺傳算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；模擬退火算法。 （五）、遺傳算法 待添加的隱藏文字內(nèi)容2遺傳算法（genetic algorithm, ga）是在 20 世紀 60 年代提出來的，是受遺傳學(xué)中自然選擇和遺傳機制啟發(fā)而發(fā)展起來的一種搜索算法。它的基本思想是使用模擬生物和人類進化的方法求解復(fù)雜的優(yōu)化問題，因而也稱為模擬進化優(yōu)化算法。遺傳算法主要有三個算子：選擇；交叉；變異。通過這三個算子，問題得到了逐步的優(yōu)化，最終達到滿意的優(yōu)化解。 對于物流配送中心的選址研究，國內(nèi)外有不少學(xué)者將遺傳算法同一般的規(guī)劃方法結(jié)合起來對其進行了研究。蔣忠中等（2

17、005）在考慮各種成本(包括運輸成本等)的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的應(yīng)用背景，建立的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型(混合整數(shù)規(guī)劃或是一般的線性規(guī)劃)。由于該模型是一個組合優(yōu)化問題，具有np hard問題，因此，結(jié)合了遺傳算法對模型進行求解。通過選擇恰當(dāng)?shù)木幋a方法和遺傳算子，求得了模型的最優(yōu)解。 遺傳算法作為一種隨機搜索的、啟發(fā)式的算法，具有較強的全局搜索能力，但是，往往比較容易陷入局部最優(yōu)情況。因此，在研究和應(yīng)用中，為避免這一缺點，遺傳算法常常和其它算法結(jié)合應(yīng)用，使得這一算法更具有應(yīng)用價值。（六）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural- network, ann)是由大量處理單元(神經(jīng)元)廣泛

18、互連而成的網(wǎng)絡(luò)，是對人腦的抽象、簡化和模擬，反應(yīng)人腦的基本特征。可以通過對樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，形成一定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)結(jié)構(gòu)，從而可以對復(fù)雜的系統(tǒng)進行有效的模型識別。經(jīng)過大量樣本學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類和評價中，往往要比一般的分類評價方法有效。 對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何應(yīng)用于物流配送中心的選址，國內(nèi)外不少學(xué)者進行了各種有益的嘗試。韓慶蘭等（2004）用bp網(wǎng)絡(luò)對物流配送中心的選址問題進行了嘗試性地研究，顯示出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于解決配送中心選址問題具有一定的可行性和可操作性。 這一研究的不足是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)，在對數(shù)據(jù)的獲取有一定的困難的情況下，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來研究是不恰當(dāng)?shù)?。在?yīng)用ann時，我們應(yīng)當(dāng)注意網(wǎng)

19、絡(luò)的學(xué)習(xí)速度、是否陷入局部最優(yōu)解、數(shù)據(jù)的前期準備、網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)解釋等問題，這樣才能有效及可靠地ann解決實際存在的問題。 （七）、模擬退火算法 模擬退火算法(simulated annealing, sa)又稱模擬冷卻法、概率爬山法等，于1982年由kirpatrick提出的另一種啟發(fā)式的、隨機優(yōu)化算法。模擬退火算法的基本思想由一個初始的解出發(fā)，不斷重復(fù)產(chǎn)生迭代解，逐步判定、舍棄，最終取得滿意解的過程。模擬退火算法不但可以往好的方向發(fā)展,也可以往差的方向發(fā)展,從而使算法跳出局部最優(yōu)解,達到全局最優(yōu)解。 對于模擬退火算法應(yīng)用于物流配送中心選址的研究，大量的文獻結(jié)合其它方法（如多準則決策、數(shù)學(xué)規(guī)劃等

20、）進行了研究。任春玉(2006)提出了定量化的模擬退火遺傳算法與層次分析法相結(jié)合來確定配送中心地址的方法。該方法確?？傮w中個體多樣性以及防止遺傳算法的提前收斂，運用層次分析法確定 物流配送中心選址評價指標權(quán)重，并與專家評分相結(jié)合進行了綜合評價。該算法對于解決物流配送中心的選址具有較好的有效性和可靠性。 除以上三種比較常用的方法之外，啟發(fā)式算法還包括蟻群算法、禁忌搜索算法、進化算法等。各種算法在全局搜索能力、優(yōu)缺點、參數(shù)、解情況存在著一定的差異。各種啟發(fā)式算法基本上帶有隨機搜索的特點，已廣泛地應(yīng)用于解決np hard問題，同時也為物流配送中心選址的智能化處理提供了可能。用解析的方法(包括線性規(guī)劃

21、等)建立數(shù)學(xué)模型，然后運用啟發(fā)式算法進行求解是目前以及未來研究物流配送中心選址的一種較為可行和可操作的研究方法。 三、展望物流中心未來發(fā)展長期以來，由于受計劃經(jīng)濟的影響，我國物流社會化程度低，物流管理體制混亂，機構(gòu)多元化， 導(dǎo)致社會化大生產(chǎn)、專業(yè)化流通的集約化經(jīng)營優(yōu)勢難以發(fā)揮，規(guī)模經(jīng)營、規(guī)模效益難以實現(xiàn)，設(shè)施利用率低，布局不合理，重復(fù)建設(shè)，資金浪費嚴重。由于利益沖突及信息不通暢等原因，造成余缺物資不能及時調(diào)配，大量物資滯留在流通領(lǐng)域，造成資金沉淀，發(fā)生大量庫存費用。另外，我國物流企業(yè)與物流組織的總體水平低，設(shè)備陳舊，損失率大、效率低，運輸能力嚴重不足，形成了“瓶頸”，制約了物流的發(fā)展，物流配送明顯滯后。商流與物流分割，嚴重影響了商品經(jīng)營和規(guī)模效益。成都億博物流咨詢公司總經(jīng)理謝勤說：“新型的物流配送業(yè)務(wù)流程都由網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)連接，當(dāng)系