物流配送中心选址方法研究 毕业论文.doc

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1、安徽财贸职业学院 学号 G0910124 姓名 班级 物流0902班 指导教师 论文题目 物流配送中心选址方法研究 目录一、绪论.3（一）、研究背景.3（二）、现代物流特征.3（三）、物流配送中心的目标任务.4（四）、物流配送中心的设计原则.4（五）、物流配送中心选址的影响因素及注意事项.4 二、具体方法.5（一）、多准则决策方法.5（二）、数学规划方法.6（三）、仿真方法.6 （四）、启发式算法.7 （五）、遗传算法.7 （六）、人工神经网络.8（七）、模拟退火算法.9 三、展望物流中心未来发展.9参考文献.10物流配送中心选址方法研究【内容摘要】：物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要

2、的地位。本文对近年来有关配送中心选址方法的文献进行梳理和研究。研究结果发现：各种选址方法有着各自的优缺点和一定的适用范围，各种方法的组合是未来该领域研究的趋势。【关键词】：物流配送中心 选址目标 原则 方法 一、绪论（一）、研究背景1、物流配送中心广泛兴起20世纪下半叶，由于科学技术的不断进步和经济的不断发展，人类开发和利用自然资源的规模不断扩大，货物运输量急剧增加，运输业务得以迅速发展，企业面临着缩短交货周期，提高产品质量，降低成本和改进服务的压力，市场竞争日益激烈。为了适应不同层次的消费需求，零售业中连锁经营、专卖店、无店铺销售等各具特色的业态应运而生，为商品流通提供多样化的渠道，促使生产

3、、销售结构发生了变化，同时也推动了流通环节的高效化和重新组合。物流配送得到长足发展，传统的仓库概念被逐渐打破，作为物流节点的仓库从原来的单一保管功能迅速向收获，分货，装卸，加工，配送等各种功能方向发展，港口，码头，汽车和火车货站，机场货站，城市仓库等物流结点都在扩展自己的功能，许多物流结点逐渐演变成现代物流配送中心。2、物流配送中心的概念及功能 配送中心就是从事货物配备(集货、加工、分货、拣选、配货)和组织对用户的送货,以高水平实现销售和供应服务的现代流通设施。配送中心是基于物流合理化和发展市场两个需要而发展的，是以组织配送式销售和供应，执行实物配送为主要功能的流通型物流结点。它很好地解决用户

4、多样化需求和厂商大批量专业化生产。 （二）、现代物流特征1市场化。市场也称社会化。现代物流是市场化的产物，也是市场化高度发达的标志。也许有人认为市场化不能作为现代物流的基本特征。2集约化。目前人们对集约化经营虽然有不同的理解，但是高效率则是其中应有之意。集约化经营之所以效率高，有两方面的主要原因：一是实现了社会化服务的大物流，二是物流技术水平高。3漩涡式。和上一个问题相联系的是，在集约化经营的条件下，就必然会形成了现代化所特有的漩涡式物流。所谓漩涡式物流就是众多的企业生产所需要的原材料物资和生产出来的产品，由少数物流企业供给或销售，也就是说一个物流企业承担多个生产企业所需要的生产资料的供给，或

5、一个物流企业推销多个生产企业生产出来的产品。4系统性。由于物流社会化服务本身就是社会化大生产的产物，其生产过程涉及到很多部门，很多环节，所以现代物流的生产过程体现了十分明显的系统性特征。5国际化。国际化是现代物流的发展趋势，它是物流国际市场不断开拓的结果，也是国际贸易发展的需求。由于物资资料的生产和贸易发展已经越出一国的界限，为其服务的物流也必然在世界范围展开。（三）、物流配送中心的目标任务1、提高物流系统的吞吐能能以适应运营业务的扩展的需要2、建立一个柔性物流配送中心以适应产品经常变化的状态3、对客户供货迅速及时，保证主要物品不缺货，并对客户提供必要的信息事务4、对运行过程中可能出现的各种意

6、外及随机变化的能做出及时响应，保持正常运转5、改善劳动条件和工作环境，减轻员工的劳动强度6、对物流系统中的产品进行实时跟踪（四）、物流配送中心的设计原则物流配送中心的设计应把适应性原则 、统筹原则 、经济性原则 、循序渐进原则与前瞻性原则 、环境保护原则 、柔性原则 、竞争性原则 、因地制宜原则等进行融会贯通，统筹兼顾的运用到配送中心选址上来。（五）、物流配送中心选址的影响因素及注意事项 1、货物分布和数量。这是配送中心配送的对象，如货物来源和去向的分布情况、历史和现在以及将来的预测和发展等。配送中心应该尽可能地与生产地和配送区域形成短距离优化。货物数量是随配送规模的增长而不断增长的。货物增长

7、率越高，越是要求配送中心选址的合理性，从而减少输送过程中不必要的浪费。 2、运输条件。物流配送中心的选址应接近交通运输枢纽，使配送中心形成物流过程中的一个恰当的结点。在有条件的情况下，配送中心应尽可能靠近铁路货运站、港口及公路。 3、用地条件。物流配送中心的占地问题在土地日益昂贵的今天显得越来越重要。是利用现有的土地，还是重新征地？地价如何？是否符合政府规划要求等等，在建设配送中心时都要进行综合考虑。 4、商品流动。企业生产的消费品随着人口的转移而变化，应据此更好地为企业的配送系统定位。同时，工业产品市场也会转移变化，为了确定原材料和半成品等商品的流动变化情况，在进行物流配送中心的选址时，应考

8、虑有关商品流动的具体情况。5、其他因素。如劳动力、运输与服务的方便程度、投资额的限制等。二、具体方法 （一）、多准则决策方法 在物流系统的研究中，人们常常会遇到大量多准则决策问题，如配送中心的选址、运输方式及路线选择、供应商选择等等。这些问题的典型特征是涉及到多个选择方案(对象)，每个方案都有若干个不同的准则，要通过多个准则对于方案(对象)做出综合性的选择。对于物流配送中心的选址问题，人们常常以运输成本及配送中心建设、运作成本的总成本最小化，满足顾客需求，以及满足社会、环境要求等为准则进行决策。多准则决策的方法包括多指标决策方法与多属性决策方法两种，比较常用的有层次分析法(AHP)、模糊综合评

9、判、数据包络分析(DEA),TOPSIS、优序法等等。 多准则决策提供了一套良好的决策方法体系，对于配送中心的选址不管在实务界还是理论方面的研究均有广泛的应用与研究。关志民等(2005)提出了基于模糊多指标评价方法的配送中心选址优化决策。从供应链管理的实际需要分析了影响配送中心选址的主要因素，并建立相应的评价指标体系，由此给出了一种使定性和定量的方法有机结合的模糊多指标评价方法。Chen-Tung Chen(2001)运用了基于三角模糊数的模糊多准则决策对物流配送中心的选址问题进行了研究。文章以投资成本、扩展的可能性、获取原材料的便利性、人力资源、顾客市场的接近性为决策准则，并对各个准则采用语

10、义模糊判定的方式进行了权重上的集结。 有关多准则决策方法，特别是层次分析法和模糊综合评判的方法，在配送中心的选址研究中有着广泛的应用。但是，这两种方法都是基于线性的决策思想，在当今复杂多变的环境下，线性的决策思想逐渐地暴露出其固有的局限性，非线性的决策方法是今后进一步的研究的重点和趋势。（二）、数学规划方法数学规划算法包括线性规划、非线性规划、整数规划、混合整数规划和动态规划、网络规划算法等。在近年来的研究中，规划论中常常引入了不确定性的概念，由此进一步产生了模糊规划、随机规划、模糊随机规划、随机模糊规划等等。不确定性规划主要是在规划中的C(价值向量)、A(资源消耗向量)、b(资源约束向量)和

11、决策变量中引入不确定性，从而使得不确定规划更加贴近于实际情况，得到广泛地实际应用。 国内外学者对于数学规划方法应用于配送中心的选址问题进行了比较深入的研究。姜大元(2005)应用Baumol-wolf模型，对多物流节点的选址问题进行研究，并通过举例对模型的应用进行了说明，该模型属于整数规划和非参数规划结合的模型。各种规划的方法在具体的现实使用中，常常出现NP hard问题。因此，目前的进一步研究趋势是各种规划方法和启发式算法的结合，对配送中心的选址进行一个综合的规划与计算。（三）、仿真方法 仿真是利用计算机来运行仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和

12、统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特征，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能。国内外已经不少文献将仿真的方法运用于物流配送中心选址或是一般的设施选址的研究，研究结果相对解析方法更接近于实际的情况。 张云凤等(2005)对汽车集团企业的配送中心选址运用了仿真的方法进行了研究。先确定了配送中心选址的几种方案，应用了Flexim软件对各方案建立了仿真模型，根据仿真结果进行了分析和方案的选择。该方法为集团企业配送中心选址问题提供了一种较为理想的解决方法。薛永吉等(2005)通过建立数学模型对物流中心的最优站台数问题进行研究，在一定假设和一系列限制条件下，求解最优站台数量，并针对数学模型的

13、复杂性和求解的种种不足，以ARENA仿真软件为平台，建立仿真模型确定了最优化方案。Kazuyoshi Hidaka等(97)运用仿真对大规模的仓库选址进行了研究。该研究对仓库的固定成本、运输成本，和同时满足6800名顾客进行了仿真，以求得临近的最优解(near-optimal solution)。在求解的过程中，结合了贪婪互换启发式算法(Greedy-Interchange heuristics)和气球搜索算法(Balloon Search)两种启发式算法进行求解。该算法能比较有效地避免陷入局部最优解和得到比较满意的选址方案。但是，研究的结果容易受到运输车辆的平均速度变化的影响。 仿真方法相对

14、解析的方法在实际应用中具有一定的优点，但是，也存在一定的局限性。如仿真需要进行相对比较严格的模型的可信性和有效性的检验。有些仿真系统对初始偏差比较敏感，往往使得仿真结果与实际结果有较大的偏差。同时，仿真对人和机器要求往往比较高，要求设计人员必须具备丰富的经验和较高的分析能力，而相对复杂的仿真系统，对计算机硬件的相应要求是比较高的。关于未来的研究，各种解析方法、启发式算法、多准则决策方法与仿真方法的结合，是一种必然的趋势。各种方法的结合可以弥补各自的不足，而充分发挥各自的优点，从而提高选址的准确性和可靠性。 物流配送中心的选址决策对于整个物流系统运作和客户满意情况有着重要的影响。本文在对国内外有

15、关物流配送中心选址方法文献研究的基础上，对比分析了数学规划方法、多准则决策、启发式算法、仿真方法在配送中心选址中的应用。研究发现数学规划方法、多属性决策方法、启发式算法、仿真方法各自有自己的优缺点和一定的适用范围，各种方法的组合研究是未来研究的一种趋势。同时，由于选址问题本身具有的动态性、复杂性、不确定性等特性，因此，开发和研究新的模型与方法也是进一步解决配送中心选址问题的必需途径。（四）、启发式算法 启发式算法是寻求解决问题的一种方法和策略，是建立在经验和判断的基础上，体现人的主观能动作用和创造力。启发式算法常常能够比较有效地处理NP hard问题，因此，启发式算法经常与其它优化算法结合在一

16、起使用，使两者的优点进一步得到发挥。目前，比较常用的启发式算法包括：遗传算法；神经网络算法；模拟退火算法。 （五）、遗传算法 遗传算法（genetic algorithm, GA）是在 20 世纪 60 年代提出来的，是受遗传学中自然选择和遗传机制启发而发展起来的一种搜索算法。它的基本思想是使用模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题，因而也称为模拟进化优化算法。遗传算法主要有三个算子：选择；交叉；变异。通过这三个算子，问题得到了逐步的优化，最终达到满意的优化解。 对于物流配送中心的选址研究，国内外有不少学者将遗传算法同一般的规划方法结合起来对其进行了研究。蒋忠中等（2005）在考虑各种成本

17、(包括运输成本等)的基础上，结合具体的应用背景，建立的数学规划模型(混合整数规划或是一般的线性规划)。由于该模型是一个组合优化问题，具有NP hard问题，因此，结合了遗传算法对模型进行求解。通过选择恰当的编码方法和遗传算子，求得了模型的最优解。 遗传算法作为一种随机搜索的、启发式的算法，具有较强的全局搜索能力，但是，往往比较容易陷入局部最优情况。因此，在研究和应用中，为避免这一缺点，遗传算法常常和其它算法结合应用，使得这一算法更具有应用价值。（六）、人工神经网络 人工神经网络(artificial neural- network, ANN)是由大量处理单元(神经元)广泛互连而成的网络，是对人

18、脑的抽象、简化和模拟，反应人脑的基本特征。可以通过对样本训练数据的学习，形成一定的网络参数结构，从而可以对复杂的系统进行有效的模型识别。经过大量样本学习和训练的神经网络在分类和评价中，往往要比一般的分类评价方法有效。 对于神经网络如何应用于物流配送中心的选址，国内外不少学者进行了各种有益的尝试。韩庆兰等（2004）用BP网络对物流配送中心的选址问题进行了尝试性地研究，显示出神经网络对于解决配送中心选址问题具有一定的可行性和可操作性。 这一研究的不足是神经网络的训练需要大量的数据，在对数据的获取有一定的困难的情况下，用神经网络来研究是不恰当的。在应用ANN时，我们应当注意网络的学习速度、是否陷入

19、局部最优解、数据的前期准备、网络的结构解释等问题，这样才能有效及可靠地ANN解决实际存在的问题。 （七）、模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)又称模拟冷却法、概率爬山法等，于1982年由Kirpatrick提出的另一种启发式的、随机优化算法。模拟退火算法的基本思想由一个初始的解出发，不断重复产生迭代解，逐步判定、舍弃，最终取得满意解的过程。模拟退火算法不但可以往好的方向发展,也可以往差的方向发展,从而使算法跳出局部最优解,达到全局最优解。 对于模拟退火算法应用于物流配送中心选址的研究，大量的文献结合其它方法（如多准则决策、数学规划等）进行了研究。任春玉(

20、2006)提出了定量化的模拟退火遗传算法与层次分析法相结合来确定配送中心地址的方法。该方法确保总体中个体多样性以及防止遗传算法的提前收敛，运用层次分析法确定 物流配送中心选址评价指标权重，并与专家评分相结合进行了综合评价。该算法对于解决物流配送中心的选址具有较好的有效性和可靠性。 除以上三种比较常用的方法之外，启发式算法还包括蚁群算法、禁忌搜索算法、进化算法等。各种算法在全局搜索能力、优缺点、参数、解情况存在着一定的差异。各种启发式算法基本上带有随机搜索的特点，已广泛地应用于解决NP hard问题，同时也为物流配送中心选址的智能化处理提供了可能。用解析的方法(包括线性规划等)建立数学模型，然后

21、运用启发式算法进行求解是目前以及未来研究物流配送中心选址的一种较为可行和可操作的研究方法。 三、展望物流中心未来发展长期以来，由于受计划经济的影响，我国物流社会化程度低，物流管理体制混乱，机构多元化， 导致社会化大生产、专业化流通的集约化经营优势难以发挥，规模经营、规模效益难以实现，设施利用率低，布局不合理，重复建设，资金浪费严重。由于利益冲突及信息不通畅等原因，造成余缺物资不能及时调配，大量物资滞留在流通领域，造成资金沉淀，发生大量库存费用。另外，我国物流企业与物流组织的总体水平低，设备陈旧，损失率大、效率低，运输能力严重不足，形成了“瓶颈”，制约了物流的发展，物流配送明显滞后。商流与物流分

22、割，严重影响了商品经营和规模效益。成都亿博物流咨询公司总经理谢勤说：“新型的物流配送业务流程都由网络系统连接，当系统的任何一个神经末端收到一个需求信息的时候，该系统都可以在极短的时间内做出反应，并可以拟定详细的配送计划，通知各环节开始工作。也就是说，新型的物流配送业务可以实现整个过程的实时监控和实时决策，并且这一切工作都是由计算机根据人们事先设计好的程序自动完成的。实践证明，市场经济需要更高程度的组织化、规模化和系统化，迫切需要尽快加强建设具有信息功能的物流配送中心。发展信息化、现代化、社会化的新型物流配送中心是建立和健全社会主义市场经济条件下新型流通体系的重要内容。我国是发展中国家，要借鉴发

23、达国家的经验和利用现代化的设施，但目前还不可能达到发达国家物流配送中心的现代化程度，只能从国情、地区情况、企业情况出发，发展有中国特色的新型物流配送中心。随着电子商务的日益普及，中国的物流配送业一定会按照新型物流配送中心的方向发展。新型物流配送中心是一种全新的流通模式和运作结构，其管理水平要求达到科学化和现代化。通过合理的科学管理制度、现代化的管理方法和手段，物流配送中心可以充分发挥其基本功能，从而保障相关企业和用户整体效益的实现。管理科学的发展为流通管理的现代化、科学化提供了条件，物流基地的开发主体促进流通产业的有序发展。参考文献：1李智桦 庄伯超 曾敏刚 钟志伟 商业时代 2007 第17期 - 维普资讯网 2刘丰根 成耀荣 铁道运输与经济 2007 第3期 - 万方数据 3魏光兴 交通企业管理 2005 第9期 - 维普资讯网 4.蒋忠中，汪定伟.B2C电子商务中配送中心选址优化的模型与算法(J).控制与决策，2005 5.韩庆兰，梅运先.基于BP人工神经网络的物流配送中心选址决策(J).中国软科学，200410