物流設(shè)施選址

物流設(shè)施選址多設(shè)施選址模型模型建立集合覆蓋模型P-中值模型最大覆蓋模型P-中值模型3-23集合覆蓋模型多設(shè)施選址模型P-中值模型模型求解求解一個P-中值模型需要解決兩方面問題：選擇合適的設(shè)施位置（x變量）指派需求點到相應(yīng)的設(shè)施中去（y變量）與覆蓋模型相似，求解P-中值模型主要有兩大類方法，即精確計算法和啟發(fā)式算法。常用的求解P-中值模型的啟發(fā)式算法被稱為：貪婪取走啟發(fā)式算法。最大覆蓋模型P-中值模型多設(shè)施選址模型貪婪取走算法第二步第三步將每個需求點指派給k個設(shè)施點中離其距離最近的一個設(shè)施點。求出總運輸費用Z若k=p，得到k個設(shè)施點及各需求點的指派結(jié)果，停止否則，轉(zhuǎn)第四步第四步從k個候選點中確定一個取走點，滿足：若將它取走并將它的需求點指派給其它最近設(shè)施后，總費用增加量最小從候選集合中刪去取走點，令k=k-1，轉(zhuǎn)第二步第一步令當(dāng)前選中設(shè)施點數(shù)k=m，即所有m個候選位置都選中集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型P-中值模型多設(shè)施選址模型

某公司在一新地區(qū)經(jīng)過一段時間的宣傳廣告后，得到了8個超市的訂單，由于該地區(qū)離總部較遠(yuǎn)，公司擬在該地區(qū)新建2個倉庫，用最低的配送成本來滿足該地區(qū)的需求。經(jīng)過一段時間的實地考察之后，已有4個候選地址，如下圖所示。從候選地址到各個超市運輸成本cij、各超市的需求量di都已經(jīng)確定，如下表所示。試選擇其中的兩個候選點作為倉庫地址，使總運輸成本最小。集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型P-中值模型3-6例第一步初始化，令k=m=4；將每個客戶指派給運輸成本最低的一個候選位置，指派結(jié)果為：A=(a1,a2,…a8)=(1,1,1,4,4,2,3,3)；總費用多設(shè)施選址模型集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例多設(shè)施選址模型第二步分別對取走候選點1,2,3,4進(jìn)行分析，并計算各自的費用增量：集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例取走候選點2，結(jié)果(1,1,1,4,4,3,3,3)，Z=2620，費用增量ΔZ=140多設(shè)施選址模型第二步分別對取走候選點1,2,3,4進(jìn)行分析，并計算各自的費用增量：集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例取走候選點3，結(jié)果(1,1,1,4,4,2,4,2)，Z=3620，費用增量ΔZ=1140多設(shè)施選址模型第二步分別對取走候選點1,2,3,4進(jìn)行分析，并計算各自的費用增量：集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例取走候選點4，結(jié)果(1,1,1,2,3,2,3,3)，Z=3520，費用增量ΔZ=1040多設(shè)施選址模型第二步取走候選點2，使得ΔZ=140為最小所以，第一個被取走的是候選點2候選位置：k=4-1=3指派結(jié)果：(1,1,1,4,4,3,3,3)總費用：Z=2620集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例多設(shè)施選址模型第三步分別對取走候選點1,3,4進(jìn)行分析，并計算各自的費用增量：集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例取走候選點1，結(jié)果(4,4,4,4,4,3,3,3)，Z=4540，費用增量ΔZ=1920多設(shè)施選址模型第三步分別對取走候選點1,3,4進(jìn)行分析，并計算各自的費用增量：集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例取走候選點4，結(jié)果(1,1,1,1,3,3,3,3)，Z=3740，費用增量ΔZ=1120多設(shè)施選址模型第三步取走候選點4，使ΔZ=1120為最小所以，第二個被取走的是候選點4候選位置：k=3-1=2指派結(jié)果：(1,1,1,1,3,3,3,3)總費用：Z=3740集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例多設(shè)施選址模型第四步∵k=2=p∴計算結(jié)束，得到2個設(shè)施點及各客戶的指派結(jié)果：在候選位置1,3建設(shè)新倉庫指派結(jié)果：(1,1,1,1,3,3,3,3)總運輸費用：Z=3740集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型3-6例多設(shè)施選址模型

某公司在某地區(qū)有6個主要客戶A1,A2,A3,A4,A5和A6，該公司擬在該地區(qū)新建兩個倉庫，用最低的運輸成本來滿足該地區(qū)主要客戶需求。經(jīng)過一段時間的實地考察之后，公司確定三個候選地址D1、D2和D3，如下圖所示。從候選地址到各客戶運輸成本、各客戶的需求量都已經(jīng)確定，如下表所示。試確定倉庫位置。集合覆蓋模型最大覆蓋模型P-中值模型P-中值模型3-3練習(xí)多設(shè)施選址模型3-24公式奎漢-哈姆勃茲模型鮑摩-瓦爾夫模型多設(shè)施選址模型奎漢-哈姆勃茲(Kuehn-Hamburger)模型奎漢-哈姆勃茲(Kuehn-Hamburger)模型，又稱為多品種選址模型。模型從一組候選地點中選擇若干個位置作為物流設(shè)施節(jié)點，使得從已知若干個資源點(工廠)，經(jīng)過某幾個設(shè)施節(jié)點，向若干個需求點(客戶)運送多種產(chǎn)品時，總的物流布局成本為最小。鮑摩-瓦爾夫模型奎漢-哈姆勃茲模型多設(shè)施選址模型鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）屬于非線性規(guī)劃，是以逐次求解運輸問題為思路的啟發(fā)式算法。其只考慮租用的倉庫或配送中心，所以模型中不包含倉庫或配送中心的固定投資成本?？鼭h-哈姆勃茲模型鮑摩-瓦爾夫模型多設(shè)施選址模型鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）

與其他選址問題不同，鮑摩—沃爾夫（2）不再假設(shè)配送中心存儲成本隨流通量呈線性變化，因為實際中更常見的情況是存儲成本隨流通量的增大而變得平坦，即表現(xiàn)出一定的規(guī)模經(jīng)濟(jì)性。因此鮑摩—沃爾夫假設(shè)存儲成本與配送中心流通量之間的函數(shù)關(guān)系為：奎漢-哈姆勃茲模型鮑摩-瓦爾夫模型3-26公式多設(shè)施選址模型鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）

——存儲成本；

——

配送中心單位流通量的可變費用；

——配送中心的流通量。

則邊際存儲成本（存儲費率）

奎漢-哈姆勃茲模型鮑摩-瓦爾夫模型3-27公式多設(shè)施選址模型鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）

奎漢-哈姆勃茲模型鮑摩-瓦爾夫模型3-28公式多設(shè)施選址模型迭代算法第二步第三步求解工廠i和需求點j間的最優(yōu)運輸問題,得到,并記錄每個備選配送中心的流通量,進(jìn)而根據(jù)式(3-27)計算各備選配送中心的邊際成本。令L=L+1，求改進(jìn)方案。用

代替，求解運輸問題模型求解一組新的。第四步新舊方案比較，如果兩個方案完全相同，迭代結(jié)束，獲得最優(yōu)解。否則返回第二步，繼續(xù)迭代，直到與完全相同。第一步初始迭代數(shù)L=0令所有q個備選配送中心上的流通量，則對所有工廠i和需求點j,求各工廠和各需求點之間的最低費率鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）多設(shè)施選址模型某區(qū)域（企業(yè)）的配送中心在選址規(guī)劃時,經(jīng)調(diào)查大致有3個進(jìn)貨渠道,分8個客戶方向,現(xiàn)有5個配送中心的候選地址,具體數(shù)據(jù)見如下2表,求總費用最小時的配送中心選址和配送方案。鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）3-7例工廠到備選配送中心的單位運費及其生產(chǎn)能力備選配送中心到需求點的單位運費及客戶需求量各配送中心的單位可變費用第一步令，根據(jù)原始數(shù)據(jù)由公式求出從各生產(chǎn)地i經(jīng)備選配送中心k到需求點j的最小運費，進(jìn)而通過運輸問題的最小元素法知經(jīng)過各配送中心的通過量。多設(shè)施選址模型3-7例鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）最小運輸成本及所經(jīng)過的配送中心第三步令L=L+1，由公式，求出從各生產(chǎn)地i經(jīng)備選配送中心k到需求點j的最小運輸成本，進(jìn)而通過運輸問題的最小元素法知經(jīng)過各配送中心的通過量。多設(shè)施選址模型3-7例鮑摩-瓦爾夫(Baumol-Wolfe)模型（2）最小運輸成本及所經(jīng)過的配送中心第四步新舊方案進(jìn)