选址问题范文（精选12篇）
选址问题 第1篇
所以,区域经济的发展对物流业的发展也提出了新的要求,物流业的发展促进区域经济的发展,要合理规范物流业就要以物流中心为枢纽构建“多辐射”覆盖面广的物流网络体系,而在这体系中,物流中心的选址则是物流系统优化中的一个具有战略意义的重要问题。物流中心不仅会影响在它周边城市的经济发展,而且对其所在的区域也起着至关重要的作用。所以对区域物流中的选址问题,有关部门应给予高度的重视,在区域物流中心的选址和布局上应当充分调查分析,使区域物流中心的建设能具有相当的柔性,以便提高市场变化的适应能力。
1 物流中心的选址
由于物流中心的规模庞大,地处要道,有着巨大的经济效益的同时也会给生态环境带来破坏和影响。所以,物流中心的选址一方面需要考虑到交通是否能畅通的问题,就是能够保证物流业的协调发展而没有给市区的交通带来影响。而另一方面就是要考虑不能加重市区的生态环境的变化,要保护环境。
所以,物流运作效率不仅决定区域的经济竞争能力,而且还是区域经济可持续发展的保证。为了得到较高的区域物流运作效率,必须促进区域物流协调,尽量实现最低的区域物流成本。合适的区域物流中心规模和布局则是降低区域物流成本的基础保证,因此区域物流中心的选址布局成了重要的问题。
1.1 物流中心的涵义
物流中心是物流系统中的基础设施。它的规划、筹建、运行与完善,涉及交通、物资、商业、外贸、工业、建筑、农业、金融等多个部门、多个行业的企业。不同部门及企业对其内涵及外延的理解不尽一致。
所以可以将物流中心理解为,以交通运输为枢纽,建立起的经营社会物流业务的货物集散场所是构筑区域物流系统的重要组成部分。由于货运枢纽是一些货运站场而构成的网络运作体系,实际上也是构成了社会物流网络的节点,具有实现订货、咨询、包装、装卸、中转、送货等物流服务的基础设施及移动设备,以相应的组织结构和经营方式,成为了具备物流中心的条件。
区域物流中心是指具有较强的辐射能力和库存准备,向省(市)际、全国乃至国际范围的用户提供物流服务的物流中心。一般而言,这种物流中心规模较大,用户较多,批量也较大,往往是为下一级城市物流中心提供服务,也配送给营业所、商店、批发商和企业用户。虽然也从事零星的配送,但这不是主体形式。
1.2 影响物流中心选址因素
合理的物流配送中心选址能节省费用,加快货物的流通,增加物流企业的收益。所以,物流配送中心的选址对整个物流系统的优化起着至关重要的作用,因此,物流中心选址时应考虑以下几个因素:
(1)市场条件。要充分的考虑该地区的市场条件,对企业的产品和服务的情况,消费水平以及其他同类企业的竞争能力等,这些因素都应该考虑其中。
(2)客户分布。配送中心选址时候要考虑到客户的区域分布情况,考虑到客户的分布范围以及客户间距的长短,尽量的缩短配送的距离和时间。
(3)交通条件。要充分的考虑地区的交通运输条件,为提供的运输途径和运力、运费等考虑利用现有的运输线路,最好选择在各种交通干线相接的地带,例如海港码头、空港或者交通公路干线附近,以便货物能够及时迅速的转运和输送,也可节省运输费用。
(4)资源条件。充分考虑到该地区是否能够使企业得到足够的资源。在确定物流中心选址和用地规模时,应该以物流配送现状分析和预测为依据。按照服务空间范围的大小,综合考虑影响物流配送中心的各种因素,选择最佳地点,确定最佳规模。
(5)人力资源条件。充分考虑该地区从事物流配送业人员的素质条件等因素。
(6)政策条件。考虑该地区的法律规定、税收政策等情况是否有利于投资。
2 因地制宜,充分利用当地的区域优势
将区域内比较有优势的以及竞争力相对优势的因素相结合成区域的综合竞争优势,是区域竞争力形成的基础。区域经济的产业结构以及布局和发展趋势等对现代物流业产生重大的影响。对物流业的基础设施建设也产生着重要的影响。
利用现有的道路交通资源是提高物流的效率,而且可减少不必要的交通活动和物流成本。从而减少因物流所带来的交通堵塞问题和环境的破坏,可增加持续发展的能力。在进行区域物流选址布局和物流中心建设时,需结合本地区的实际情况,确定相应的布局原则和方法。
例如物流句点布局与选址的常用数学模型主要是考虑一个或者多个物流句点的布局选址模型,及考虑运输费用和多个物流句点的布局选址模型等。对物流设施选址的数学模型实际应用中往往只具有理论和时间的意义。法律、法规、规划、土地使用权、物流业务种类、物流设施、筹资能力、交通环境因素、自然条件因素等很难在一个已具规模的中心城市、区域经济圈模型中都体现出来。因此,物流中心布局选址所涉及一些关键因素,需要将定性分析和定量分析结合起来进行,或采用综合集成的方法进行选址工作,利用加权因素法,主要是根据对物流中心有影响的因素分别赋予不同的权重,计算得分进行选址的方法。设有多个配送中心地址可供选择,根据各个地址的地理位置、市场条件、政策条件、供应商分布、资源条件、人力资源、交通条件等因素设置不同的权重,给每个影响因素从影响的大小分为不同的级别,并且分别赋予不同的分值。
3 加强基础设施以及信息系统建设
物流业是保障国民经济平稳较快运行的基础性产业,但是,我国物流基础设施建设相对滞后,物流服务体系很不完善。国家应该采取相应的政策措施,支持物流基础设施建设。
物流园区(基地)、配送中心,多式联运、转运设施,是物流运作的重要节点,与铁路、公路和水路等物流通道共同构成物流基础设施网络体系。这个体系的健全完善和高效有序运作,可以促进各种运输方式衔接配套,提高资源使用效率和物流运行效率,从整体上提升产业竞争力,从根本上解决水路与铁路、铁路与公路、干线运输与城市配送,缺乏有效的节点相衔接,形成多次搬倒、迂回运输,降低了物流效率和效益的问题。并要着力解决各类物流基础设施的衔接配套问题[2]。
我国现有的物流基础设施分属不同的部门和行业,社会化程度低;布局分散,要加快现有物流基础设施的升级、改造和淘汰步伐。
物流信息系统主要功能是进行物流信息的收集、存储、传输、加工整理、维护和输出,为物流管理者及其他组织管理人员提供战略、战术及运作决策的支持,以达到组织的战略优化,提高物流运作的效率与效益。
只有当物流各节点之间实现无缝连接,信息完全畅通,物流网络的功能才能得以最大发挥。这里的物流节点衔接不仅指区域内部各物流点与物流中心的衔接,也指各区域之间各物流点之间的衔接。特别是在当今信息技术高速发展的时代,任何有效信息的阻滞都可能带来难以估量的损失。而合理的利用网络、利用信息技术则会带来莫大的收益。信息系统在物流中的作用异常突出,首先计算机代替人工计算减少了繁重的劳动和出错的可能性。
例如在2008年,淄博市着手兴建了烟草物流配送中心并已投入运营。为了达到适度自动化、重视信息化,该烟草物流中心引进了新的信息化系统。入库通过“RFID”射频识别技术实现省内烟整托盘入库,补货采用了看板补货系统。实现了操作的无纸化、简单化。送货采用了GIS技术,实现了对送货线路的优化和送货过程的实时管理。
尽管如此,淄博市总体的物流信息平台建设仍然相对滞后,不能充分发挥综合效益,要进一步发展综合通信网络,加快物流企业、工商企业信息化进程,积极利用EDI技术,以互联网为依托,专业化物流信息网络为支撑,构筑物流信息平台。然而,物流信息系统建设是一个艰巨复杂的工程,还需要各行各业的大力支持与扶持来共同推进和加快物流信息系统建设。
4 运用模糊聚类法加强区域物流中心选址建设
目前已有的数学选址模型[3,4,5]大部分都是对某一特定区域内的几个场址进行评价分析,并未提供对不同区域间的选址方案进行甄选,北京交通大学许婷、韩宝明的论文《多区域物流中心选址方案的模糊聚类分析》对这一方法有比较详细的论述,并通过实例验证了模糊聚类法可有效解决多区域物流中心选址问题。
模糊聚类分析是将一个无类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子集类,使相似样本尽可能归为一类,而不相似样本尽量划分到不同的类中,表达了样本类属的中介性,是一种软划分手段。
模糊聚类能较好地将选址方案中一些难以直接量化的因素归入模型中,其主要优势是不需要建立像微观模型一样复杂的方程组,可以根据实际情况选择不同指标,且建立的指标体系能全面准确的衡量不同地区物流选址条件的优劣,模糊聚类的性质提高了决策者方案选择时的优选性,同时考虑到了不同区域方案间的相似性,使方案决策也具有了多重性,克服了AHP模型中相似方案被划归为不同等级的缺陷。可分为以下几个步骤:
(1)数据标准化:构造数据矩阵,为了消除原始数据矩阵的量纲同时将数据压缩至区间[0 1]上,对其进行平移极差变换可得到标准化矩阵;
(2)建立模糊相似矩阵:依照一定聚类方法确定不同区域选址方案间的相似系数R,并依据R构造相应的模糊相似矩阵,采用海明Hamming距离法进行计算;
(3)聚类:给定不同的置信水平列出各点的排列顺序,即可比较不同位置的优劣。
在用模糊聚类划分区域的过程中,通常选择地理位置作为其主要特征因素,也可结合实际情况加入其他影响因素并赋予不同权重。同时,利用重心法计算出的区域配送中心位置后,还应考虑到具体的交通状况等因素。因此,在现实决策中,还需要紧密结合实际情况,参考模型提供的结果,才能保证所做决策更加科学合理。
5 物流中心选址应注重可持续发展
任何行业在注重经济效益的同时应考虑到社会效益,如果只注重经济发展从而忽视了其他发面的行为都是不合理的。为了能够整合社会物资资源,从而降低物流资源消耗,应该采取有力措施加强发展区域第三方物流的发展。为更好的适应市场需要提高整个物流行业从业人员的素质。这就要求从教育源头上下功夫,加强对物流教育的投资和建设,为物流业的可持续发展培养更多的物流人才,并且规范物流市场。
6 结束语
区域物流中心地点的选择应同时以优化物流服务水平及降低物流成本为目标,协调各个方面的问题。选择区域物流中心的最佳地理位置,避免建成运营后所出现的闲置或过度运营问题,实现服务与成本的有效结合。
摘要：区域经济的发展对物流业的发展提出了新的要求,物流业的发展反过来促进区域经济的发展。规范合理的物流业是以物流中心为枢纽的多辐射覆盖面广的网络体系,在这个体系中,区域物流中心选址是物流系统优化中一个具有战略意义的重要问题。
关键词：区域物流中心,选址,研究
参考文献
[1]孙焰.现代物流管理技术[M].上海:同济大学出版社,2004.
[2]陆立娟,李大卫.逆向物流中心动态选址问题的研究[J].鞍山科技大学学报,2007,(2):150-154.
[3]辜勇,高东旭.重心法在油库选址问题中的应用[J].物流科技,2007,(2):108-111.
[4]许婷,韩宝明.多区域物流中心选址方案的模糊聚类分析[J].铁道运输与经济,2007,(5):68-70.
医院选址问题 第2篇
1.1实训设计选题目的 1.2实训课题研究的任务描述
第2章
程序系统需求分析
2.1程序的主要功能 2.2数据的输入与输出 2.2.1数据输入形式与控制范围 2.2.2 数据输入形式与控制范围
第3章 概要设计及部分图示
3.1 设计思想 3.2 实现方法
3.3 程序功能实现流程图 3.4 主函数和类的模块图 3.5 主要功能的流程图 第4章 详细设计
4.1实现定义的数据类型 4.2实现定义操作的重要代码
第5章 问题的描述及解决方案
5.1实现中的问题 5.2问题的解决方案
第6章 功能测试与测试结果 第 7章 总结
7.1系统的优点 7.2系统的不足 7.3 系统可改进的地方
对造桥选址问题的探索 第3篇
1．原题再现
如图1，A和B两地在一条河的两岸，现要在河上造一座桥MN.桥造在何处才能使从A到B的路径AMNB最短？（假定河的两岸是平行的直线，桥要与河垂直）（人教版数学七年级下册31页第7题）
解析：由于河岸宽度是固定的，造的桥要与河垂直，因此路径AMNB中的MN的长度是固定的.
我们可以将点A沿与河垂直的方向平移MN的距离到A1，那么为了使AMNB最短，只需A1B最短.根据“两点之间，线段最短”，连接A1B，交河岸于点N，在此处造桥MN，所得路径AMNB就是最短路径.如图2.
证明：如图3，如果在不同于MN的位置造桥M1N1.由于M1N1＝MN＝AA1，根据“两点之间，线段最短”可知，A1N1＋N1B＞A1N＋NB.所以，路径AMNB要短于AM1N1B.
2．拓展应用
拓展1：如图4，如果A、B两地之间有两条平行的河，要建的桥都是与河岸垂直的.我们如何找到这个最短的距离呢？
方法1：仿照上例，如图5，可以将点A沿与河垂直的方向平移一个和两个河宽分别到A1、A2，路径中两座桥的长度是固定的.为了使路径最短，只要A2B最短.连接A2B，交河流2河岸于N，在此处造桥MN；连接A1M，交河流1河岸于P，在此处造桥PQ.所得路径AQPMNB最短.
方法2：此题还可以用以下方法来确定建桥位置.
如图6，将点A沿与第一条河流垂直的方向平移一个河宽到A1，将B沿与第二条河垂直的方向平移一个河宽到B1，连接A1B1与两条河分别相交于M、P，在M、P两处，分别建桥MN、PQ，所得路径AQPMNB最短.
拓展2：如图7，如果A、B之间有三条平行的河流呢？
方法1：仿照拓展1的方法，将点A沿与河垂直的方向平移一个、两个、三个河宽分别到A1、A2、A3，路径中三座桥的长度是固定的.为了使路径最短，只要A3B最短.
连接A3B，交河流3于N，在此处造桥MN；连接A2M，交河流2于P，在此处造桥PQ；连接A1Q，交河流1于R，在此处造桥RS.所得路径ASRQPMNB最短.
方法2：此处还可以先将A沿与河流1河岸垂直的方向平移一个和两个河宽分别到A1、A2，再将B沿与河流3河岸垂直的方向平移一个河宽到B1；或先将A沿与河岸垂直的方向平移一个河宽到A1，再将B沿与河岸垂直的方向平移一个和两个河宽分别到B1、B2，来选择造桥位置.（请同学们自己画出图形.）
拓展3：如图9，如果在上述条件不变的情况下，两条河不平行，又该如何建桥？
方法1：如图10，先将点A沿与河流1河岸垂直的方向平移一个河宽到A1，再沿与河流2河岸垂直的方向平移一个河宽到A2，连接A2B，交河流2的河岸于N，在此处建桥MN；连接A1M，交河流1于P，在此处建桥PQ.所得路径AQPMNB最短.
方法2：也可以将A沿与河流1河岸垂直的方向平移一个河宽，得到A1，再将B沿与河流2河岸垂直的方向平移一个河宽得到B1，连接A1B1与河流1、河流2分别相交于P、N，分别建桥PQ、MN.所得路径AQPNMB最短.
由以上拓展，我们不难体会到，要使造桥选址问题中所得到的路径最短，就是要通过平移变换，使除桥长不变外所得到的其他路径经平移后在一条直线上.
企业物流中心的选址问题研究 第4篇
一、影响经济规模物流中心选址的因素
1.经济因素
首先要考虑运输成本问题。若要使成本降低, 物流的选址必然是要选在物流服务需求地, 这是最简单有效的方法, 以便降低部分运输费用。其次物流中心的选址应接近交通运输枢纽, 使物流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, 物流中心应尽可能靠近铁路货运站、港口及公路。
2.服务质量
经济规模的物流中心需要批量地给客户运送货物, 必然会影响配送速度, 首先要保证如何将承接的订货, 按正确的数量和价格, 在恰当的时间和地点, 提供给顾客。其次保证如何在最短的时间内保质保量地交货, 从而最大限度地满足消费者的需求, 即如何把握配送速度和服务质量的度是非常关键的。
二、经济规模物流中心选址的发展对策
1.根据自身条件与市场环境做可行性分析
经济规模的物流中心选址必须结合市场环境和自身的经济实力来研究。单纯建立经济规模的物流中心, 只会造成成本的浪费而不能发挥其作用。若使经济规模的物流中心更好的起到为公司创造经济效益的作用, 首先, 要分析市场环境, 物流中心选址在分公司较密集的区域就会提高车辆运载能力, 减少运输费用, 充分发挥其规模运输的作用。其次, 要分析自身的经济基础, 在市场环境需要的条件下, 在一个物流中心辐射范围内建立多个新的分公司, 形成客户区域, 进一步扩大单车的运输量, 使单位货物的运输成本降至最低限度, 节省运输成本。
2.对配送区域进行深入研究
配送区域是指物流中心辐射范围的大小, 以某一点为核心建立配送中心, 其配送的距离和区域的大小不仅关系到配送中心的投资规模, 也会影响物流中心的运作方式。因为配送区域越大, 配送中心的规模也应该越大, 运送距离越长, 对其运输设备要求也越高, 相应的运作方式和组织管理程序也会不同。通常对于连锁商业体系来说, 其零售店铺的分布范围和数量多少, 决定配送中心的辐射区域能力和经济规模的效益。连锁商业体系组建配送中心选址的方法, 可以根据商圈范围内顾客分布、分店数量与物流中心的适当比例来确定。例如, 日本的全家便利商店公司, 其配送中心的物流半径为30公里, 在半径为30公里范围内平均设有70家店铺, 由一个物流中心负责。经济规模物流中心其区域的确定, 是以其服务对象所形成的区域为基本前提, 在一定商圈范围内选址的。建设规模越大, 经营能力越强, 其辐射范围越广, 服务的商圈也就越大。反之, 服务商圈越大, 物流中心在投资建设和经营组织等方面, 就必须考虑其形成足够的配送能力, 以满足市场需要。
3.建立用户域, 解决规模运输和服务的矛盾
商圈对物流中心的选址至关重要, 客户的需求对物流中心的配送产生直接的影响。如果不考虑用户群体, 盲目地满足追求服务质量, 客户的每次订货都能够及时地送到, 保证了服务质量却造成车辆的装载率低, 反而影响了经济效益。相反, 盲目地进行货物的批量化配送, 即提高每次接受订货的单位, 或减少运输次数都会使公司的服务质量下降, 对公司产生不利影响。因为, 如果提高每次接受订货的数量, 客户订货的数量就要增大, 减少运送次数就意味着延长交货日期。在选址过程中, 明确客户群体并进行区域划分, 把相邻的多个用户合并成一个大的用户, 即用户域来考虑。
在实际中, 物流中心可以同时向用户域内的多个客户配送货物。而且在同一个用户域里, 各用户之间产生一定的经济联系, 从而使用户域的每个客户延长对物流中心的交货日期, 既解决了运输车辆的装载率问题, 又最大限度地满足了客户的需要, 提高了服务质量。平衡了经济效益与服务质量的关系, 从而解决了规模配送与服务质量之间的矛盾。
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。把经济规模作为企业物流中心选址的根本出发点, 对当前我国企业的物流中心选址研究具有一定的参考价值, 并通过对物流服务区进行划分解决规模运输和服务质量的矛盾, 从而实现企业经济效益的最大化。
摘要：运输配送是物流系统中最为主要的功能和环节之一, 在整个物流系统中有举足轻重的作用。对于一个企业来说, 建立合适的物流中心可以节约大量的运输成本, 因此选址是建立经济规模物流中心的核心问题。
关键词：物流中心,选址,研究
参考文献
[1]付桂林.物流成本管理[M].北京:中国物资出版社, 2014.
[2]王成.现代物流管理实务与案例[M].北京:企业管理出版社, 2013.
随机需求下选址-库存问题 第5篇
随机需求下选址-库存问题
在由多个零售商和多个分销中心组成的供应链网络中,零售商的`数量及位置已给定,零售商处的顾客需求是随机的.优化决策是确定分销中心的数量和位置、每个分销中心负责的零售商组、各零售商的订货策略,目标是使系统长期运行下的总成本达到最小.将这种选址--库存问题建模为整数线性规划模型,利用拉格朗日松弛方法和启发式算法分别获得问题的上下界,然后设计求解算法,并通过大量的算例考察算法的有效性.
作 者：王檑 赵晓波 WANG Lie ZHAO Xiao-bo 作者单位：清华大学,工业工程系,北京,100084刊 名：运筹与管理 ISTIC PKU英文刊名：OPERATIONS RESEARCH AND MANAGEMENT SCIENCE年，卷(期)：200817(3)分类号：O227关键词：库存 选址 (s,S)策略 拉格朗日松弛 算法
选址问题 第6篇
天主教传入河南南阳由来已久。早在明朝崇祯十七年（1644年），法国传教士恩利格就首次深入南阳传播天主教，落脚于南阳靳岗村。靳岗村是在南阳城西北12里外的一个小村庄，离南阳城不远，依山傍河，环境幽静。恩利格在这里设立教堂，开展天主教活动。清康熙五年（1666年），教堂被清朝政府没收，南阳天主教活动中断。乾隆五十五年（1790年），法国教士刘方济自广西辗转来到南阳，在靳岗借用民房三间作为教堂，偷偷进行传教活动，结果遭到了当地村民的抵制。
1858年，中英《天津条约》第二款规定：“耶稣教、天主教教士得以自由传教，得在各通商口岸任意租地盖房、设立教堂、医院、坟地、仓库等；中国人如有触犯，毁坏教堂、坟地，地方官应加严惩” 。同年10月，中法《北京条约》第三款规定，“天主教教士得入内地自由传教”，“并任法国传教士在各省租买田地，建造自便的条款”。
为进一步发展天主教的势力，扩大在南阳城内的影响，传教士们想方设法进入城内传教。中英《天津条约》、中法《北京条约》，都为传教士进入南阳城内提供了法律的依据，更为传教士同南阳官府的斗争提供了法律的保障。“南阳教案”正是在这样的背景下发生的，围城内外双方为立堂设教选址问题展开博弈。
选址一：南阳县丞旧署
1861年6月，安西满以河南主教的身份，通过法使哥士耆向总理衙门提出，南阳县丞旧署是天主教旧有产业，应退还给天主教，率先提出了在南阳城内旧有产业基础上立堂设教的主张。
针对南阳县丞旧署是否为天主教旧有产业的问题上，南阳县知县针锋相对，据理力争，驳回安西满主张。南阳县认为，南阳县丞衙署早在1833年移驻荆紫关，当时该衙署仅有房屋18间，墙坍柱朽。直至1842年，南阳县令遵饬将旧署以价银208.1两卖给陈书堂等，改为江浙会馆。并有碑记为凭：“原买奉文召变南阳县丞旧署房屋地基一座，遵照估价增添价银二百零八两一钱六分？？西至会馆墙，南至大街，北至袁姓，东至袁姓山墙。？？统计用钱八千五百余串，始建成会馆一座，共计瓦草房一百二十四间。除细账另有账簿存查外。特立碑文，以垂久远。此记。浙绍山阴陈书堂等公立”。南阳县认为，安西满要的县丞旧署，如今已有业主，随意让给教会，情理不符。
其次，天主教开始解禁不久，从前城内是否设立教堂，毫无凭据。证据有三：第一，南阳城内刘崇玉、钱献琮、杨宣、张桐林等共152名士绅供称，城内东北角江浙会馆，是江浙商民承买县丞旧署改建，并未听说是天主教堂旧址。况且原买县丞旧址的时候，仅有破烂房屋十八间。他们都亲眼看到陈书堂等商民添买房地修成会馆。现总共有屋一百二十四间，花费工料价值不少，如果只凭毫无证据的言语，将会馆给与法国安主教，江浙商民不会服从判决。第二，江浙会馆地邻沈继善、李炳温等供称，他们都是在北门内居住多年，附近的江浙会馆，只知道会馆是买县丞旧署改建而成，从没听说是天主堂旧址。天主教开始解禁时间不长，从前城内是否设立教堂，并不知道。第三，城内东北角地保周成章供称，他详细查阅了当地资料，江浙会馆地基确实是县丞旧署改造，是否天主堂旧址，没有任何资料证据。
南阳县县令由此认为，江浙会馆过去是否做过天主教堂，经查实没有任何证据。应该选择一个清净的地方，买地建立教堂。既符合条约，又可顺应民情。
选址二：城内废旧的县署或旁边老盐田地址一片
1863年9月至11月，法国使馆两次照会总理衙门，称天主堂旧址案不再议论，应将南阳府城内废旧的县署及旁边老盐田地址一片，随给一处，并由安主教筹资建造天主堂。在教堂选址上再次提出了在南阳城内立堂设教的主张。
针对天主教强要城内废旧的县署或旁边老盐田地址一片问题上，南阳县态度坚决，不能送给天主教。一是县署房屋现在正作为监狱、仓库使用，若送给天主教，犯人、物品无处安置。同时，南阳县正筹措资金，改造旧署，仍作为公署使用。因此废旧的县署不能给天主教。二是经过详查，发现旧署旁边压根没有传教士所说的一片老盐地。只有城东门内有老盐店一座，是历任县令居住办公的地方。现准备作为阅兵行台及往来的信使差役居住。而且，这里四周有很多居民居住，不方便建立教堂。因此老盐店不能送给与天主教。三是城内人稠地密，无处可以建堂。南城外有个高真观，地基宽敞，又极清净，倒是可让给天主教。
由此可见，南阳县对待天主堂选址一事，是非常认真的，勘察了地形原址，也提出了驳回的理由。但是因为事关外交，而且总理衙门严格要求，南阳县不好违抗，只能另外想办法。一番苦思冥想之后，南阳县率先提出，把堂址从城内改为城外，既不违反条约规定，也不得罪洋大人，一举两得，从而根本性解决这个悬而未决的难题。然而，不知道什么原因，传教士对高真观并不满意，不愿认领，于是天主堂选址一事只好再度拖延下去。
选址三：周姓祖遗公宅
在南阳东关，有一座崇正书院，久为兵火毁坏。它是周祥岐、周宗耀祖遗公宅，属于共同房产，包括瓦房35间，草房13间。1866年9月，天主教主教安西满以4200串价格购买下这座位于城内的周氏祖遗公宅，想通過自置方式购得房产，进城立堂设教。没有想到，这一次他的努力，再次遭到了南阳当地官绅的反对。
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原来，这座周氏祖宅，此前已经被举人曹学彬承买，曹学彬在先，天主教议在后，时间确切。1866年6月6日，举人曹学彬通过中间人张桐霖等议价3800串，购买了周祥岐、周宗耀共同房宅，用来改建书院，当天立契，报税报官。1866年9月，周宗耀听从舞阳教民刘清波教唆，增涨房价到4200串，一房两卖，卖给安西满。中间人刘清波，立契后并未报税报官。而且房产共有人周祥岐、原购买人曹学彬被蒙在鼓里。
更糟的是，安西满的买房与签订的条约不符。“以定例而言，无论是民是教，应断给承买在先已经税契者管业。且查和约内载：教堂置买房地只得书写教堂公产，不准书写教士私名。又前奉明文，嗣后卖业之人必须先报地方官请示，应否准其卖给，由官酌定。贺教士既写立己名，该卖业人又未报地方官，均与条约不符。”
也就是说，安西满购买周氏祖宅，晚于曹学彬，而且订立的契约上，署具的是安西满自己的名字，而不是条约中规定的教会公产，是个无效契约，自然遭到南阳绅、民极力反对。南阳城内士绅高树序等144人联名状告天主教，对天主教无凭无据抢夺江浙会馆、强要县衙旧署、强买周氏房宅，表示激愤。1868年11月南阳人民散发传单，举行声势浩大的群众集会，张贴告示，强烈反对天主教在城内置产设教。
最终，清政府根据事实，按照中国法律及中法议定章程，宣布安西满的买契作废，房产断归给举人曹学彬。
选址四：南阳靳岗村
为缓和同法国传教士的紧张关系，同时也为了缓解民众的对立情绪，更害怕长期下去，造成更大的事端，1867年7月，南阳府县向河南巡抚等呈报了在南阳城外靳岗村立堂设教的主张，再次提出讓天主教在城外传教的主张。南阳靳岗村在城外12里，是明朝末年法国传教士恩利格传教的地方。如果能够在靳岗村立堂设教，一方面能够解决长期以来同天主教的纠纷，缓和关系，也能安抚民意；另一方面，也避免了民事纷争，符合条约无论城内城外都能够自由传教的规定。
南阳府县的呈报得到了总理衙门的批准，正式将靳岗村借给天主教堂，允许他们在那里建造教堂，进行传教。1867年，天主教在靳岗建立大教堂，作为总堂，统领河南教区事务。1875年，靳岗教堂建成，大经堂规模巨大，可容纳千人，堂内祭台上方横匾上写着“上天之门”四个大字。大经堂为古罗马式建筑，蔚为壮观，一时之间，享有“东方梵蒂冈”美称。
教堂虽然落成了，但是南阳各界对教会的反感却没有消除。南阳绅民始终想把天主教从南阳驱逐出去，这让教会感到很大的压力，缺乏安全感。而且通过长期跟清政府打交道，教会也明白清政府不会轻易改变态度，于是慢慢放弃了以城外为根据地，徐图进城传教的想法，反而安于固守靳岗村。而且为了自卫，教会希望可以在靳岗筑寨浚池，以防不测。
1893年12月，主教安西满通过法使李梅正式向总理衙门提出筑寨交涉，遭到清政府断难允准的答复。1894年，安西满为筑寨事亲赴北京。9月13日，法使向总理衙门提出南阳教案的结案办法。第一，河南南阳教堂旧有南阳城内房地，永远不索；第二，清政府应该准许教会在靳岗村自己出资修建教堂，而且还应该准许教会参照河南省当地村寨规模修筑围寨。安西满威胁，如果清政府不批准，将索回南阳旧署，而且要收回周姓房产。清政府无奈之下，同意了传教士的筑寨要求。但为了防止各国教会纷纷效尤，要求河南地方官府出资代筑。1895年12月，河南巡抚从河南盐务附加税中提取10210两白银，筑起了南阳靳岗圩寨。围寨周长四百七十丈，高一丈二尺，厚约八尺到一丈不等，非常坚固，在南阳首屈一指。
自此，“凡随教者，皆可结族同居，安静传习，城内既不相安”，南阳教案终于尘埃落定。整个过程，长达三十余年，这在中国近代史上，也不多见。从教会的角度来看，传教士当然希望进城宣教，以取得最好的效果，扩大影响。但是其间使用的手段，却不无可鄙之处。最后落址靳岗以后，还以围寨自保，其实已经可以看出，教会已经丧失了不少民间基础，某种程度上也是传教使命的失败。从清政府角度来看，南阳府县基本上还是以绅民利益为先，外交条款在后。南阳府县明白，洋人不好得罪，但是保民安境也是职责所在，如果处理不当，就会断送政治前途。事实上，也确实有多任南阳地方官员因为此事遭到解职。而在总理衙门看来，南阳教案首先要遵从的是外交条款，至于地方给予教会哪片土地，总理衙门本不关心。然而，看到地方呈报情况之后，总理衙门才知道事情并没有那么简单。教会咄咄逼人，但是如果随意给予，恐怕会激起民愤，使事态恶化。也正是因为如此，南阳教案才延宕不决长达三十余年。从中可以看到晚清政府的推诿无能，行政效率低下，而这种形态，也是清政府被迫打开国门后，处于被西方文明冲击后的无所适从。城内城外，看似小事，其实兹事体大，反映了中西方在交汇中的迷茫，直至今天，仍值得我们反思。
参考文献
[1]《南阳民族宗教志》《南阳民族宗教志》编辑部编，1989年12月
生鲜乳收购站选址问题研究 第7篇
1 生鲜乳收购站选址的原则
现在生鲜乳的主要收购模式是“公司+收购站+农户”。“公司”是指乳品加工企业,“农户”是指饲养奶牛的奶户,“收购站”是指乳品加工企业建设的具有一定规模的生鲜乳收购站,是把奶户与乳品加工企业紧密联系起来的载体。这种模式可使生鲜乳稳定地供给乳品加工企业,也能使奶户的牛奶销路畅通。因而,生鲜乳收购站的选址问题变得极为重要。生鲜乳收购站选址需要遵循以下几个原则:
1.1 交通便利。
生鲜乳收购站是连接奶户和乳品加工企业的纽带,也是生鲜乳流通过程中的一个的中转站。目前,奶户送奶有两种形式:a.奶户直接将生鲜乳运送到生鲜乳收购站;b.奶户将奶牛运送到生鲜乳收购站进行挤奶。这样一来,就要求生鲜乳收购站要建立在一个交通便利的位置。另一方面,生鲜乳收购站要将收购的生鲜乳配送给乳品加工企业,生鲜乳收购站的规模越大,处理生鲜乳的能力就越大,将生鲜乳配送给乳品加工企业的频率就越高,这也同样要求生鲜乳收购站要选择建在一个交通便利的位置。
1.2 离奶源距离近。
建设生鲜乳收购站的目的就在于为乳品加工企业持续稳定地提供高质量的生鲜乳,所以生鲜乳收购站一定要建立在一个奶源充分、距离奶源近的地方,这样既可以降低运输成本,又可以保证生鲜乳的质量。
1.3 有一定的场地。
近年来随着国家对于乳品安全卫生重视程度的提高和乳品加工企业规模的不断扩大,生鲜乳收购站已由最初的原始手工挤奶转变为机械化榨乳,机械化榨乳需要大量的专业设备,如专业的冷却、冷藏、保鲜设施和低温运输设备,专业的化验、计量、检测仪器设备等。因此,生鲜乳收购站对于占地面积就有了更多的要求。生鲜乳收购站的地址选择要考虑到场地面积的大小对于生鲜乳收购站的运作以及日后发展的影响。
2 生鲜乳收购站选址模型设计
2.1 模型假设。
奶户以村为单位,已知每个村的产奶量和位置,从一组生鲜乳收购站候选地址中选择若干个地址进行生鲜乳收购站建设,使将生鲜乳从这些村向生鲜乳收购站运输的成本与生鲜乳收购站的建设成本之和最小,假定如下:2.1.1不分别考虑奶户直接将生鲜乳送入生鲜乳收购站的费用和将奶牛送到生鲜乳收购站挤奶的运输费用,而是将其作为一个整体考虑平均的运输费用;2.1.2生鲜乳收购站在一段时间之后再将收购的生鲜乳送往乳品加工企业进行加工;2.1.3每个乳品加工企业的加工能力为无限大。
2.2 模型建立。
奶户以村为单位,村的集合记为N={1,2,…,n},生鲜乳收购站候选地址集合记为M={1,2,…,m},乳品加工企业的集合记为Q={1,2…,q},生鲜乳收购站候选地址i(i∈M)与村j(j∈N)之间的单位运输费用记为Cij(元/吨),生鲜乳收购站候选地址i建设生鲜乳收购站的固定费用记为fi(元)。生鲜乳收购站i收购j村的生鲜乳量记为Yij(吨)。I生鲜乳收购站最大储存能力为ai(吨)。每个村的最低送乳量记为dj(吨)。为保证乳品加工企业(g∈Q)的生产,最低的加工能力记为(吨)。生鲜乳收购站i到乳品加工企业的单位运费记为big(元/吨)。生鲜乳收购站i送到乳品加工企业的生鲜乳量记为Zig(吨)。生鲜乳收购站的各项总费用记为W。
选址变量:
目标函数为:
其中,式(1)表式是否建立生鲜乳收购站;式(2)是目标函数,表示生鲜乳收购站建设的固定费用,表示将生鲜乳从各村运往生鲜乳收购站的运费总和,表示将生鲜乳从生鲜乳收购站运往各乳品加工企业的费用总和;式(3)表示各村运往同一个生鲜乳收购站的生鲜乳总量不超过生鲜乳收购站的最大储存能力;式(4)表示各村运往各生鲜乳收购站的生鲜乳量总和不低于本村最低送乳量;式(5)表示为保证乳品加工企业的正常生产,各生鲜乳收购站送往各乳品加工企业的生鲜乳量总和不低于各乳品加工企业的最低加工能力[2]。
3 应用实例
假设现有4个地址供选择建立生鲜乳收购站,分别是地址A1、A2、A3和A4。在此区域内有2个乳品加工企业,生鲜乳收购站要将收购的生鲜乳送往此处进行加工。各生鲜乳收购站建设所需的固定费用(元)为f1=4000,f2=5000,f3=3000,f4=6000;生鲜乳收购站的储存能力(t)为a1=300,a2=500a3=400,a4=500;乳品加工企业的最低加工能力(吨)为l1=150,l2=130。如表1、表2和表3所示。将以上数据代入公式(2),利用lingo8.0软件进行求解。求得的运算结果为:W=96512元,X1=1,X2=1,X3=0,X4=0,表4为各村到各生鲜乳收购站的路径最优送奶量,表5为各生鲜乳收购站到各乳品加工企业的路径最优送奶量。以上结果解释为:X1=1,X2=1表示在A1,A2处建立生鲜乳收购站;X3=0,X4=0表示不在A3,A4处建立生鲜乳收购站。村1、4、6将生鲜乳送往生鲜乳收购站1,村2、3、5将生鲜乳送往生鲜乳收购站2。生鲜乳收购站1将生鲜乳送往乳品加工企业1进行加工,生鲜乳收购站2将生鲜乳送往乳品加工企业2进行加工。在这种运输路径和选址的情况下才能够实现整体费用最低,最低费用为96512元。
结束语
此模型以生鲜乳收购站为核心,在解决生鲜乳收购站的选址问题的同时,设计出各奶源地到生鲜乳收购站及生鲜乳收购站到各乳品加工企业的最优路径,从而实现整体费用最低。此模型是在比较简单的环境下建立的,而现实中生鲜乳收购站选址往往受到很多复杂因素的影响,有待于模型的进一步改进。
摘要：生鲜乳收购站的选址是整个生鲜乳收购站建设的核心问题,直接影响着乳品加工企业和奶户的利益。根据生鲜乳收购站选址的原则,利用目标规划模型对生鲜乳收购站的选址问题进行研究,为生鲜乳收购站的标准化建设提供一定的参考。
关键词：生鲜乳收购站,选址,目标规划模型
参考文献
[1]罗平.生鲜乳收购站建设步入规范化轨道[N].中国畜牧兽医报,2009,07,05.
选址问题 第8篇
关键词：ArcGIS,学校选址,选址理论,层次分析
当前, 正值全国教育建设高潮, 校园规划和选址成为研究的热点, 我国教育规模不断扩大, 体制改革与合并调整给学校发展创造了难得的发展机遇, 同时也给校园的规划提出了新的课题。由于城市空间的局促, 原有校园空间已没有太多的发展空间, 严重影响了教育的快速发展, 于是选址另建新校区成为学校寻求大发展的新途径。
1 学校选址原则及关键技术
1.1 学校选址原则
中小学校服务半径要求:《中小学校建筑设计规范》规定“中学服务半径不宜大于1 000米, 小学服务半径不宜大于500米。
新学校的选址还应注意以下几点: (1) 新学校应位于地势较平坦处; (2) 新学校的建立应结合现有的土地利用类型综合考虑, 选择成本不高的区域; (3) 新学校应该与现有的公共服务设施相配套, 学校距离这些设施越近越好; (4) 新学校应避开现有学校, 合理分布; (5) 对于人口密度比较大和人口增长比较快的地区, 可以按需要适当增加学校的数量。
1.2 关键技术
缓冲区分析:缓冲区 (buffer) 是围绕地理要素一定宽度的区域, 这个宽度称为缓冲距离。地理要素常抽象为点、线和面。
从空间变换的观点出发, 缓冲区分析就是将点、线、面状地物分布图变换为这些地物的扩展距离图, 图上每一点的值代表离该点最近的某种地物的距离。从数学意义上看, 缓冲区分析就是基于空间目标 (点、线、面) 拓扑关系的举例分析, 其基本思想就是给定空间目标, 确定它们的邻域, 邻域大小由邻域半径R决定。因此对于给定的目标0, 其缓冲区定义为:
式中, d为x与0之间的距离, 通常是指欧式距离;R为邻域半径, 或称缓冲距离。
叠置分析:叠置分析是指在统一空间坐标系下, 将同一区域的两个地理对象的图层进行叠加, 从而产生这两个图层在此空间区域的多重属性融合, 也可以建立这两个图层地理对象之间的空间对应关系。前者一般用于寻找同时具有几种地理属性的区域, 或对叠置后产生的多重属性进行重新分类, 称为空间合成叠置;后一种方法常用于提取某个区域内某些专题内容的数量, 称为空间统计叠置。
2 学校选址设计
2.1 数据及其预处理
2.1.1 数据介绍
本次设计要求对现有中学、人口分布、医院超市、土地使用进行评定, 还要考虑地形形成的坡度对新建中学成本的影响。综合以上各种因素为新建中学进行选址, 需要的数据有以下几种: (1) 现有中学。点状空间数据, 新建中学不能离现有的中学太近, 所以建立离开现有中学的距离图。 (2) 人口分布。点状空间数据, 在人口密度比较大的地方更有可能新建中学, 为此利用点状人口数据产生人口密度图。 (3) 医院超市。点状空间数据, 新建中学不应离医院超市太远, 以方便学生就近购物就医, 为此建立离开附近医院超市的距离图。 (4) 规划土地使用。矢量多边形空间数据, 某些用地不应该建中学, 如工业用地, 某些用地不太合适建中学, 如商业用地, 而居住用地适合建中学。 (5) 地形高程。点状空间数据。新建中学在满足以上各种条件下, 为了节约成本, 有效利用资金, 应尽量选择在地势比较平坦的地方, 以减少建校工程开挖量, 同时也为学校建成后师生的出行提供方便。
2.2 数据组织和处理流程
根据以上数据建立评价依据。
2.2.1 按距离远近将离现有中学的距离分为4类, 分别赋予它们评定指标等级:
0~500米, 1;500~1000米, 2;1000~1500米, 3;>1500米, 4。图层 (1)
2.2.2 将人口数据按密度分为4类 (人/公顷) , 分别赋予其评定指标等级:
0~50, 1;50~100, 2;100~200, 3;>200, 4。图层 (2)
2.2.3 将土地按类型再分为3类, 分别赋予评定指标等级:
工业或绿地, 0;商业, 1;居住, 2。图层 (3)
2.2.4 将离所规划的学校附近的医院超市的距离分为4类, 分别赋予评定指标等级:
0~500米, 4;500~1000米, 3;1000~1500米, 2;>1500米, 1。图层 (4)
2.2.5 由地形高程点形成TIN, 再由TIN转换为坡度栅格, 按工程习惯, 以百分比为坡度单位, 由坡度带来的相对建设成本如下:
新建中学选址的综合评定指标:图层 (1) ×图层 (2) ×图层 (3) ×图层 (4) ×图层 (5) 。
3 选址实现
3.1 实现流程
(1) 产生离开现有中学的距离图、再分类; (2) 产生人口分布密度图、再分类; (3) 规划土地使用矢量图层转换为栅格图、再分类; (4) 产生离开现有医院超市的距离图、再分类; (5) 对高程点形成坡度值后重分类, 计算建设成本。
3.2 计算综合评定指标
3.3 根据评定指标分类计算面积
栅格单元一般为整数, Arc GIS中自动产生栅格取值属性表。打开属性表, 可以看到栅格单元的统计情况, 此时该表不能被编辑。为了得到不同评定值的真实面积, 选用属性表窗口内的菜单Options/Export…, 将该表输出转换成独立属性表。在输出表中添加字段名Sum Area, 根据比例 (以某地为例) :令Sum Area=[Count]*50*50 (每个栅格单元的真实面积大小为50米乘50米) , 按OK键返回。不同评定值的结果如图2。
4 结语
通过图2不同评定值的汇总结果可以得出以下结论:
通过综合考虑, Rowid为50的区域为最适合建立学校的地方。它无论是在最优解、面积大小, 还是在聚集程度上都是最好的。并且在Arc GIS中学校候选区域的大小和形状是以可视化的形象直观显示的。
当然此论文仍有一些不足之处:学校选址的相关考虑因素还有很多, 如环境影响因素、交通因素等, 如何将这些定性的因素定量化还有很多工作要做。
参考文献
[1]宋小东, 钮心毅.地理信息系统实习教程 (ArcGIS9.x) [M].北京:科学出版社, 2007:131-143.
[2]牟乃夏, 刘文宝, 等.ArcGIS10地理信息系统教程[M].北京:测绘出版社, 2012:303-304.
[3]何顺潮.基于ARC/INFo的学校选址与分区分析[J].浙江测绘学报, 2006 (3) .
[4]池建, 等.精通ArcGIS地理信息系统[M].北京:清华大学出版社, 2011:399—412.
关于物流配送选址问题的研究 第9篇
关键词：重心法,P-中值模型,覆盖选址模型,反町氏法
1物流配送中心选址问题的划分
对于物流配送中心选址问题的划分, 较经典的划分方法如下:
1.1按照设施选址的数量划分, 可以将选址问题分为单个设施选址和多个设施选址
1.1.1单个设施选址问题
单个设施选址是指只建立一个配送中心, 由一个配送中心来完成整个配送过程。对于单个设施选址模问题, 成本是首要考虑的条件。因为只有一个配送中心, 所以管理的成本势必会下降, 但是配送中心的工作必然会加重。
1.1.2多个设施选址问题
对于大部分的企业来说一般需要决定两个或多个的设施的选址, 而且它们之间不是相互孤立的, 要考虑彼此之间的影响, 因此问题的解决就变的相对复杂了。
1.2按照选址目标区域的特征, 可将选址问题分为连续选址、网格选址及离散选址[1]。
1.2.1连续选址, 可选址区域是一个连续的平面, 不去过多地考虑其它结构及现实因素, 在这个连续的平面中可能的选址位置的数量是无限的[2]。连续选址模型的可选址区域是连续的, 因此可以在连续的区域内进行建模求解, 一般可以求得最优解。这个问题的缺点是只是简単的进行最优解的求解, 而没有考虑现实问题, 求解出的地点很可能是并不适合建立物流配送中心的点, 如求解出的点很可能就是一片海洋。
1.2.2网格选址, 可选区域是一个平面, 这个平面被细分为许多相等面积的区域, 通常情况下是被细分为许多面积相等的正方形。可选址的数量通常是有限的, 相比连续性选址较少, 但是总的来说数量也还是相当大。网格选址存在一个问题, 就是进行相关的计算和数据收集的成本较高。
1.2.3离散选址, 可选区域一般是已经给定的几个离散的可选点, 它是一个离散的候选位置的集合, 可选点的数量较少且是有限的。在选址的前期就已经对可选址的地点进行了初步的确定, 也就是缩减了可选点的范围, 再在给定的范围内选择较优的可建地址。这个问题优点是前期已经对可选区域进行了筛检, 因此后期的计算量较小并且这种模型较切合实际的, 这个模型的缺点是需要花费大量的资金进行数据资料的收集。
2解决选址问题的方法
近年来, 物流业迅速发展, 无论国内国外都取得了长足的发展, 于此同时物流理论也得到了进一步完善, 加之信息技术的发展尤其是计算机的使用, 对于物流选址方法不断地完善, 终结归纳起来大致可以分为如下四种方法[3]:
2.1专家选择法
专家选择法是由专家进行分析研究, 依靠专家自身的知识和经验, 对可选址的社会环境和客观背景进行分析评估。它的评定结果更多的会受到专家自身能力的限制, 结果的准确性往往会由专家的自身的水平所决定, 因此这种方法更具有主观性, 带有较浓厚的个人色彩。在专家选择法中, 我们经常用到的有因素评分法和德尔菲法。
2.2解析法
解析法不同于前面所说的专家选择法, 解析法更注重精确性, 通常是利用客观的数据进行说话。这种方法主要是建立数学模型, 并对模型进行求解, 根据得到的数据进一步确定物流中心的建设点。模型的建立根据求解目的的不同进行划分, 可以分为两类:1) 基于成本的模型, 2) 基于收益的模型。现实生活中我们遇到的物流配送中心的模型建立求解, 更多的是基于成本的模型。如较经典模型中的重心法模型、p-中值模型。利用解析法的优点是进行建模求解, 利用数据说话, 对于选择合适的可选点更有说服力。同样, 模型的建立和求解往往并不是那么简单。
2.3模拟法
模拟方法的兴起和发展离不开计算机的产生和应用。对于一个实际的问题可以用数学方法和一些逻辑关系进行抽象表达, 然后利用计算机强大的计算和模拟功能, 对实际问题进行模拟, 给人一种更为直观的感觉。选址时, 可以利用计算机模拟多种不同的组合方式, 从而确定最佳组合。模拟方法不只可以用于选址中, 现实生活中其他方面也有很广泛的应用, 比如地震破坏例分析、房屋受力分析等。利用数学方法和逻辑关系对问题的表述越接近现实, 结果越可信, 分析者预定的组合方案越接近最佳组合, 结果越趋近于最优。
2.4启发式算法
启发式算法其实是模型求解的方法, 是针对模型求解而言的, 它是经过反复的运算判断, 不断地向最优解逼近的求解方法。求出一个解, 按照一定的方法要求进行修改, 然后再此基础上继续进行求解计算, 直到获得相对满意的结果。在这里我们可以看到, 求得的解并非是最优解, 而是趋近于最优解的解。启发式算法模型简单, 求解方便且更接近于实际, 因此受到越来越多的学者的青睐。我们看一下常用的启发式算法的分类构造算法、不完全优化算法、两阶段法和改进算法。其中对于改进算法又进行了细分包括常用的遗传算法、人工神经网络算法、模拟退火算法、爬山算法、贪心算法、蚁群算法及禁忌搜索算法[4]。
3经典选址的模型
物流中心的位置选在什么地方, 对于企业来说是一个非常重要的问题:准确的物流选址能够节约企业物流成本, 让物流中心的效应最大化。接下来我们根据连续性选址问题和非连续性选址问题对应的模型来看几个经典选址的模型。
3.1连续型选址问题的经典模型3.1.1重心法
重心法是较简单处理选址问题的方法, 它适用于静态、连续的选址问题[5]。
重心法选址解决的问题是就将一新的设施布置到与现在设施有关的这样一个二维空间去[6]。
我们根据原有设施所在地建立一个坐标系, 将原有设施所在点, 抽象成坐标系内对应的一点, 用Pi (xi, yi) 标注出原有设施的位置, 对于所要求的设施位置, 我们利用P0 (x0, y0) 来表示。利用中心法确定P0 (x0, y0) 的具体位置, 计算如下:
公式中:
wi———表示第I个供应点的运量;
ci———表示第I个供应点的运输费率;
c0———表示新选点的运输费率
m———表示原有设施的个数。
3.1.2交叉中值模型
交叉中值模型也是一种解决连续型选址问题的模型, 它是利用加权的城市距离最小这一原则就行的建模求解。其目标函数为:
公式中:
wi———表示与第i个需求点对应的权重;
xi, yi———表示第i个需求点的坐标;
x0, y0———表示配送中心的坐标;
n———表示需求点的数目。
3.2离散型选址问题的经典模型
3.2.1 P-中值模型
它是指需求点的位置和数量是确定的, 各选点给定的是有限的位置。模型建立是按照满足所选点到需求点的运输费用最低这一原则, 为p个设施寻求最合适的位置, 并为需求点指派一个合适的设施与之对应。目标函数及约束条件:
目标函数:
约束条件:
公式中:
n———需求点的个数;
m———备选点的个数;
di———第i个需求点的需求量
cij———从第i个可选址点到第j个需求点的单位运费;
p———可以建立的设施总数 (p<m) ;
xj———在j位置建立设施取值为1, 否则为0;
yij———如果第i个顾客由第j个设施提供供货, 么取值为1, 否则为0.
3.2.2覆盖选址模型
覆盖问题[7], 是指设施对于需求点的覆盖问题。设施i对于需求点j的覆盖是指设施i能在规定的时间或距离内满足需求点j的需求。
覆盖问题分为两大类, 集合覆盖问题及最大覆盖问题。集合覆盖和最大覆盖解决的问题不同, 集合覆盖是解决全部覆盖所有的需求点, 在这一前提下需要安置多少设施这一问题;而最大覆盖解决的问题是设施的数目已经确定, 如何选择合适的点来安置这些设施, 使其尽可能多的覆盖需求点。在现实生活中最大覆盖问题更符合实际因此也更为人们所关注。
3.2.3反町氏法
利用反町氏法进行选址问题的求解过程是首先利用线性规划运输法确定各个配送中心的市场占有率, 求出它们的重心。其次确定配送中心各自的位置, 这里采用的方法是混合整数规划法。目标函数与约束条件如下:
目标函数:
约束条件:
公式中:
m———配送中心被选址的数目;
n———需求地的数目;
k———备选址的最大数目;
z———总的费用;
xij———从配送中心i到需求第j的运输量;
cij———从被选址i到需求点j的单位运输费用;
Fi———备选配送中心i的固定费用;
yj———当地i个备选址被选作配送中心的建设点时取值为1, 否则为0;
Ai———配送中心备选点i的建设容量;
dj———需求地j的需求量。
上述模型行先确定个目标函数, 进而建立约束条件进行求解, 根据求解的结果确定较佳的各选址作为配送中心的建设点。但是这种模型考虑的因素过于单一, 成本最低或运距最短只是配送中心所要满足的一个要求。配送中心的目的是实现盈利, 使顾客满意。但上述模型中并不能体现顾客的满意度。此外上述模型的求解计算均是利用的精确值, 因此也就存在一定的局限性, 二方面简单的利用精确值进行表述, 使实际问题过于简单化、精确化偏离事实, 另一方面限制了求解的范围, 使求解范围狭隘化。
参考文献
[1]Daskin M S.Network and discrete location:models, algorithms and applications[M].New York Wiley Interscience, 1995.
[2]邱法聚, 张予川.易荃物流配送中心连续型选址模型的推广[J].物流科技, 2007:16-19.
[3]孙焰.现代物流管理技术——建模理论及算法设计[M].上海:同济大学出版社, 2005.
[4]肖美华, 王命延, 王洪发, 彭正文, 等.基于遗传算法和模拟退火算法的布局问题研究计算[J].机工程与应用, 2003, 36:70-72.
[5]吴清一.物流管理[M].北京:中国物资出版社, 2003:237-259.
[6]龙江, 朱海燕.城市物流系统规划与建设[M].中国物质出版社, 2004.
基于免疫优化算法的选址问题研究 第10篇
在物流体系的运作中, 配送中心的作用极为重要。它是连接供应商与客户的中间桥梁, 其选址方式往往决定着物流的配送距离和配送模式, 进而影响着物流系统的运作效率。物流中心的位置一旦被确定, 就难以再改变, 因此, 研究物流配送中心的选址问题具有重要的现实意义。一般情况下, 物流中心选址问题属于非凸和非光滑的带有复杂约束德尔非线性规划模型, 属于NP-hard问题。
1、免疫算法简介
免疫算法, 是受到生物免疫系统的启发, 在免疫学理论的基础上发展起来的一种新兴的智能计算方法。生物免疫系统是一个高度进化的生物系统, 它可以区分外部有害抗原和自身组织, 从而保持有机体的稳定。从计算角度看, 生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统, 具有很强的学习、识别和记忆能力。免疫算法就是利用免疫系统多样性产生和维持机制来保持群体的多样性, 克服了一般寻优过程中难处理的一些问题, 最终求得全局最优解。
本文将免疫优化算法用于物流配送中心的选址问题中, 在考虑了约束条件和优化目标的基础上, 建立物流配送中心选址问题的数学模型, 并采用免疫优化算法求解最佳物流配送中心选址模型。
通过MATLAB软件编程, 即可实现利用免疫优化算法求解物流配送中心的选址问题。
2、建立模型
本实验中, 在研究物流配送中心选址问题时, 为简化问题, 首先假设下列三个条件成立:
(1) 配送中心的规模容量能够满足需求量, 并且, 其规模容量是由配送中心的配送辐射范围内的需求量来确定;
(2) 辐射范围内的任何一个需求点仅由一个配送中心提供服务;
(3) 不考虑工厂到配送中心的运输费用问题。
根据以上假设条件可以建立配送中心选址的模型。在满足距离上限的条件下, 需要从n个需求点中找出配送中心点, 使各配送中心点到需求点的需求量和距离的乘积之和F最小, 即满足
其中, N={1, 2, …, n}为所有需求点的序号集合;M i为到需求点i的距离小于s的备选配送中心集合;ωi表示需求点的需求量;d ij表示从需求点i到离它最近的配送中心点j的距离;Z ij取值为0或1, 当其为1时, 表示需求点i的需求量有配送中心j供应, 否则为0;s为新建配送中心所辐射的距离上限。
约束条件为:
(2) 取值为0或1, 当其为1时, 表示点j被选为配送中心, 否则为0;
(3) 表示被选为配送中心的数量为p
(4) 表示配送点在配送中心可配送的范围内
约束条件的设定就是为了保证每个需求点只能有一个配送中心服务, 需求点的需求量能被设为配送中心的点满足。
3、算法实现
为证明算法的可行性和有效性, 统计全国31个城市的地理位置及其物资需求量, 经过规范化处理后, 由下表给出:
通过MATLAB编程, 最终可以仿真出的配送选址方案如图1所示。
图1中, 方框便是被选定的配送中心, 圆点表示城市点, 虚线表示该城市点的物资由连接的配送中心配送。
通过仿真, 表明该算法可以用于选址问题模型。
参考文献
[1]肖人彬, 曹鹏彬, 刘勇, 等, 工程免疫计算[M].北京:科学出版社, 2007
选址问题 第11篇
正如IBM在其新一轮的广告推广“智慧的地球”中所提出的那样：拥堵的交通正在成为世界性难题，他不仅影响到正常的生活秩序，更是对于社会经济发展的一大阻碍，大量的资源浪费，成本的叠加，边际利润递减。在世界经济不景气的背景下，面临严峻交通形势，正在要求企业做出新的抉择，“选址办公”已经单纯由企业的行政决策上升为经营层面的战略课题。
事实上，就以北京的情况来看，交通拥堵已经让企业大感头痛，很多企业对因为交通拥堵而造成的通勤成本增高、办事效率降低甚至由此失去一些生意机会而深为抱怨。特别是大量商务楼盘的崛起会对各商务核心区的交通形成重压。
以摩托罗拉为代表的外企，早在几年前就已率先选择从“中心”撤离，一方面当然与外企在华的经营角色和战略发展转换有关：研发机构的不断扩容逐渐取代商务办公的需求促成了外企特别是高科技企业的选址转变。另一方面，北京“中心化”规划过度稠密及产业分布不均，造成了“交通节点”上的高度拥堵也促使企业独栋选址观念的迅速转变。
以北京高科技创新企业聚集度和密度最高的中关村为例，在中关村核心区，上万家企业的数量，让这里的交通拥堵不堪，企业辛苦赚来利润被增加的成本在无形中消磨了。
在企业选择方面，很多国外企业遵循“4M”的标准，既最低化成本考量。亦即把一次性成本降到最低，包括地产成本、搬迁成本和建筑成本等；把持续性运营成本降到最低，包括劳动力成本、交通、公用设施和税收等；这其中，很多都与交通有着密不可分的关系.
昌平东区，优势交通体系加速产业超常规发展
一个区域的产业发展，常常得益于政策的倾斜，而首当其冲的就是交通体系的构建。
对于中国的创新产业而言，中关村已经成为一个符号化象征。而在高新企业聚集的中关村，上地等核心区。资源和空间的局限已经无法满足企业进一步升级发展的需求。昌平东区，作为政府规划的中关村核心区北扩的重要战略区域中心，正在承载高新技术企业日益高涨的扩容需求。成为创新产业发展的热点区域。
在昌平东区的规划建设中，成熟高效的交通体系，是高新企业成长链条和引擎。 未来的昌平东区将形成地铁、高速路网纵横交错的便捷交通网络，八达岭、五环路、六环路等主干道的逐步优化大大增强了与核心区之间的联络效应，而已经通车的地铁昌平线不仅带动了周边居住区和商业区的快速发展，更对于昌平东区的产业发展起到了巨大的牵引效应。据预测，随着昌平东区产业建设提速和未来京北CBD的建设、金融后台和商务配套的逐渐完善，将吸引进入的产业价值将超千亿。企业墅选择率先进入区域，已经占据了产业发展的先机和制高点。
地铁，关乎企业发展成本
地铁影响力，直接作用于每个员工个体价值。
地铁对于企业选址的直接效应显现在于对员工的心理体验上，在一项调研中，距离地铁近的办公地点得到的用户好评远远超过距地铁远的。
我们发现，依赖公交系统上下班的企业员工，对步行距离的忍受力，到地铁的比到公交车站的要强，调查问卷中，员工办公地点离地铁站需步行500米的对所在写字楼的评价，普遍比离公交车站步行300米的要高。也就是说，如果一个员工可以选择走300米去乘坐公交车，或者走500去乘坐地铁，他宁可选择后者，并且后者的心理体验或许比前者要来得轻松。 研究表明，车站约1220米以内为步行影响区，与车站的距离每增加30.48米，公交份额下降约0.65%。
这就是公交系统对企业员工的重要性，而靠近地铁站的办公地点很有优势。尤其在北京交通拥堵状况短时间不能得到缓解的情况下，北京将大力发展公交体系和轨道交通，一些有车的员工选择将车停放到地铁，再乘坐地铁上班是一个未来的趋势。
昌平地铁一号线始发站西二旗站，终点昌平新城东区南邵站。列车每10分钟一班车次，25分钟驶完全程。通车后的昌平线将成为连接市区和昌平之间的主动脉，有35条公交线路与其接驳。作为新城交通枢纽的南邵站，几乎每分钟均有公交车从昌平城区开往南邵车站，大大缓解八达岭高速一直以来的交通压力。
同时，昌平线沿途建设8个接驳停车场。停车场数量和停车位均创全市地铁之最。每座停车场均有100至200余个停车位，共计1500余个停车位。方便驾车及换乘公共交通出行。
企业墅，交通引领企业全局
一位企业墅的业主说：中关村的交通让他们很无奈，这也是促成他选择企业墅重要动因，这家拥有行业核心技术的高科技企业因为高速扩张的需求，已经在中关村等地考察了多个项目，但始终没有下定决心：薄弱的交通和难以预计的远期规划让他很难下定决心，而随着地铁的开通，昌平东区的跨越发展已经是公认的事实，而沿着地铁线路寻找，企业墅在这条快速轴线上显得极为醒目。
企业墅在项目规划之初，就将交通体系特别是轨道作为首要因素予以关注。
地铁直通，地铁南邵站距离项目仅1000米，联动八达岭高速、五环路、六环路合纵连横，构建三十分钟交通圈，形成助力企业腾飞的交通大格局。半小时之内，就可以快捷抵达办公目的地。这对于很多长期堵在核心区的企业来讲，是极具吸引力的。
同时，优势的交通体系最大化激活了区域的活性。 金科、路劲等多家实力房企已经开始入驻此地并展开开发，业态类型涉及城市综合体、高档住区等。未来的昌平东区将成为商务、生活两相宜的成熟之地。大大解决企业后顾之忧。区域热度与日俱增，价值增值指日可待。
选址问题 第12篇
物流选址问题是物流管理系统中所研究的重要问题。物流选址决策是指对物流系统中物流网点的数量、位置以及分配方案的决策,物流网点主要包括制造商、供应商、仓库、配送中心等。按选址设施的数量,可以将物流选址问题划分为单点物流选址问题和多设施物流选址问题。单点物流选址问题是指在规划区域内设置网点数目唯一的物流设施选址问题。
在物流领域,选址问题是NP问题。目前,传统的解决单点物流选址问题的方法有重心模型分析法、交叉中值模型分析法、因素评分法以及层次分析法等。一般文献都考虑了运输成本、自然状况、交通状况、人文状况等因素,文献[6]探讨了利用计算机实现重心法解决单点物流选址问题的方法,文献[7]考虑利用因素评分法进行物流选址。然而,重心法所考虑的影响选址因素较少,因素评分法相对缺乏选址决策的效率和精确度。在实际的物流选址中,我们往往要面临复杂的系统,需要综合考虑的多种影响因素。例如,地区大型购物中心的选址要考虑到交通、地价租金、消费者、运输成本等多种因素;商店仓库的选址要综合考虑距离、地价租金、交通、运输成本等多种因素。面对这些相对复杂的系统,传统的方法并不能有效地解决问题。
遗传算法(Genetic Algorithm)产生于20世纪60年代末期,最初由美国Michigan大学J.Holland教授提出,是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算方法。经过30余年的发展,遗传算法已成为计算智能的一个重要研究方向,目前已被广泛应用于工程设计、制造业、人工智能、计算机科学、生物工程、社会科学、商业和金融等领域[3]。
遗传算法是一种强健的搜索优化技术,它能够快速有效地解决复杂系统的组合优化问题。在物流领域,遗传算法常用来解决复杂系统的选址问题:文献[5]采用了可重复自然数编码的遗传算法进行木材物流中心的多设施选址优化;文献[8]综合考虑了变压器的损耗、变压器的容量及供电区域,利用遗传算法优化出变电站位置;文献[10]利用遗传算法求解了运输成本、变动成本和固定成本之和最小的选址问题;文献[12]运用遗传算法考虑了可持续物流网络设计;文献[13]考虑了供应链的总成本和服务水平,并利用遗传算法进行了供应链管理和分配网络的设计。但目前,从现有文献分析,针对遗传算法解决单点物流选址问题的研究十分匮乏。本文将综合考虑运输成本、物流中心租金地价、客户需求量、物流中心面积等影响选址的因素,利用遗传算法进行单点物流选址优化求解。
研究遗传算法在复杂系统单点物流选址问题中的应用,可以提高选址决策的效率和选址的精度,为实际中的单点物流选址问题提供可以借鉴的求解方案,具有重要的研究意义。
2 单点物流选址决策模型的建立
单点物流选址问题在本质上属于最小成本问题。单点物流系统包含了一个物流中心和多个客户(收货单位),客户的需求全部由物流中心供给。
为方便建立模型,现对单点物流系统做出以下假设:
①仅在一定的范围内考虑物流中心设置;
②各物料需求点的需求量一定且为已知,物流中心具有强健的供货能力;
③单位距离运输成本和单位重量运输成本为已知且为定值;
④一定范围内单位面积的租金低价费用为已知且为定值。
设有j个客户(收货单位)1P,2P,…,jP分布在坐标平面上,其坐标分别为(ia,ib),物流中心O的坐标为(x,y),i=1,2,…,j。将以上条件带入并整理,可得单点物流选址模型的目标函数为:
其中:
α——单位距离的运输成本
β——单位重量的运输成本
γ——物流中心仓库的大小面积
Di——客户iP的需求量
ϕ(x,y)——坐标(x,y)位置单位面积的租金地价费用约束条件:
F(x,y)>0
1Α≤ia≤1Β,2Α≤ib≤2Β
1Α≤ix≤1Β,2Α≤iy≤2Β(Α1,1Β,2Α,2Β为常数)
3 基于遗传算法的模型求解
遗传算法是一种有效的搜索及优化技术,它将生物遗传学与计算机科学相结合,通过模拟自然进化的过程,利用简单的编码技术和繁殖机制来解决复杂的问题。算法主要通过选择、交叉、变异等遗传操作搜索最优解,一旦初始参数被确定,算法即以与本身问题无关的方式进行求解。
遗传算法求解问题的关键在于编码的设计、适应度函数的设计、遗传操作的方式以及遗传参数的选择。
3.1 编码
遗传算法的进化过程建立在编码机制的基础上。编码将实际的问题转化为计算机可以识别的数学问题,编码方式的选择将直接影响着算法的搜索能力以及最终的结果。常用的编码方式有二进制编码、实数编码和自然数编码等。
3.2 适应度函数
遗传算法在进化搜索中基本不利用外部信息,仅以适应度函数为依据,利用种群中每个个体的适应度值来进行搜索。适应度函数的选取将直接影响到遗传算法的收敛速度和搜索效果。一般而言,适应度函数由目标函数变换得到。
可采用界限构造法[3]生成适应度函数,设Fitness(x i,y i)为适应度函数,c为目标函数的界限保守估计值,则:
若目标函数为最大问题
若目标函数为最小问题
3.3 遗传操作
基本的遗传操作包括选择、交叉和变异。
选择操作模拟了自然界“适者生存”的法则,在种群中选择保留适应性强的个体并淘汰适应性弱的个体。选择操作保留了优良个体,提高了全局收敛性和求解效率。最常用的选择方法有轮盘赌选择法、随即遍历抽样法等。
交叉操作又称基因重组,是将父代个体的部分结构加以替换重组而生成新的个体的操作。交叉操作在种群的下一代中产生了新的个体,使算法的搜索能力飞跃地提高,是遗传算法获取优良个体的最重要手段。常用的实数编码交叉方式有离散重组、中间重组和线性重组等;常用的二进制编码交叉方式有单点交叉、多点交叉、均匀交叉和循环交叉等。交叉的概率通常在0.4~0.9范围内[4]。
变异操作模拟了自然界生物体进化中染色体上的基因发生突变的现象,是一种局部的随机搜索,它保证了种群的多样性,避免了非成熟收敛现象。在变异操作中,变异的概率不亦过大,通常在0.001~0.1范围内[4]。
3.4 算法终止准则
一般而言,遗传算法可以采用下列两种终止准则:
①设定最大代数准则,算法达到预设的迭代次数则终止计算。
②最优值准则,算法找到满足预设条件的可行解则终止计算。
3.5 欺骗性分析
在遗传算法中,将所有妨碍评价值高的个体生成从而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问题。欺骗问题的产生与适应度函数、基因的编码方式等相关,它的存在使遗传算法的结果易陷入局部最优解,影响算法的准确度和搜索效率。
通过改进遗传算法可以化解算法的欺骗性,常用的改进方法有分层遗传算法、单纯多群体遗传算法、自适应遗传算法和并行遗传算法等。
单纯多群体遗传算法的基本思想是多群体共同进化,其中各群体之间不存在染色体位串的迁移和基因的交换,每个子群体的进化独立进行,群体之间互不干扰。经验证,单纯多群体遗传算法有利于保持群体的多样性,可以提高群体的进化效果,能够克服算法的欺骗性[3]。
4 程序流程图
遗传算法的一般流程如图1所示:
单纯多群体遗传算法的一般流程如图2所示:
5 算例分析
现以北京市四环之内家乐福连锁商店的有关数据为基础,研究在北京四环以内建立一个家乐福物流中心的单点物流选址问题。
5.1 模型构建
本例选择了北京四环以内的10家家乐福连锁商店的地理数据作为模型参数,分别近似以北京南四环、西四环为横轴和纵轴建立平面直角坐标系,坐标(0,0)到(255,255)的坐标区域与实际长和宽各18.7千米的正方形区域相对应。该坐标系能够表示北京四环以内的区域。
物流中心O的坐标(x,y)和各连锁商店的坐标(ia,ib)均在(0,0)到(255,255)范围内。
根据模型①,目标函数F(x,y)为:
其中,目标函数为费用最小函数,设α为10元/千米,为定值20000元,γ为定值2000平方米,ϕ(xi,yi)以租金的方式计算,单位:元/平方米/月,ϕ(x i,y i)函数如下:
5.2 编码
本例采用二进制编码,物流中心O的横坐标和纵坐标公共构成染色体16位二进制编码(横纵坐标不足8位二进制序列的在序列之前补0,直到生成8位序列)。其中,染色体编码的前8位编码表示个体的横坐标,后8位编码表示个体的纵坐标。
5.3 适应度函数
本例目标函数求最小值,适应度函数取为:
5.4 遗传操作
本例的遗传操作中,选择操作采用轮盘赌选择法;交叉操作采用单点交叉,交叉概率取0.65;变异操作采用随即突变形式,突变概率取0.008。
5.5 结果分析
为克服遗传算法的欺骗性,本例采用单纯多群体遗传算法。取250个个体构成初始种群,将这些个体随机平均分为5个子种群,不同子种群之间的个体的进化互不影响,最大迭代次数设为200。
用Visual Basic6.0软件编写遗传算法程序,运算结果如图3所示(图4为初始种群结果):
最终群体的个体值都小于初始种群个体值且收敛于(82,152),对应实际坐标为(6.0千米,11.1千米),实际位置为:阜成门展览馆路国家审计署附近区域,最小费用为80069.86元。
在复杂系统的选址决策中,结果不确定性和可行性是决策者必须克服的问题。结果的不确定性是指选址结果不具有收敛性,每次获得的选址结果差异较大;可行性是指选址不能充分考虑实际的地理情况,选址结果不具有实际的指导意义。
通过科学地设计算法并合理地使用计算机编程语言,本算例解决了不确定性和可行性方面的问题:
使用单纯多种群遗传算法可以有效克服遗传算法的欺骗性,实现在全局范围内对最优解的搜索,提高运算结果的精度。在本例中,最终的选址决策结果收敛于(82±3,152±4)区域范围之内。
租金地价函数ϕ(x i,y i)的设置考虑了实际的地理情况,本例将天安门、故宫、天坛等旅游景点区域的租金地价设为1000000元/平方米/月,决策系统在求解时会避免选择这些区域,保障了选址结果的可行性。
6 总结
①本文考虑物流选址中的运输成本、物流中心租金地价、客户需求量等因素建立了单点物流选址决策模型并利用了遗传算法进行模型求解,实际的算例结果表明了使用遗传算法进行单点物流选址决策的可行性。与传统的单点物流选址方法相比,遗传算法是一种全局搜索和优化的算法,它可以解决复杂系统的单点物流选址决策问题,并可以借助计算机编程实现算法,具有准确性和高效性。
②通过运用单纯多种群遗传算法并合理地设置租金地价函数,算法可以克服选址决策中的不确定性和可行性方面的问题。利用改进后的遗传算法解决单点物流选址问题具有良好的实用性和广泛的应用前景。
③在实际的物流领域中,相对于单点物流选址问题,多设施物流选址问题的应用更为广泛。复杂系统的多设施物流选址决策问题同样可以使用遗传算法解决,在本文模型的基础上,将物流决策点的数目设为变量,并修改遗传算法的编码模式,可以实现遗传算法的多网点选址决策优化。
摘要：文中分析了物流中的单点物流选址问题,建立了单点物流选址决策模型,探究了运用遗传算法解决单点物流选址问题的方法,然后以北京市四环以内的家乐福连锁商店的相关数据为基础进行了实例计算,并用Visual Basic6.0软件进行了遗传算法的编码,最终得到了模型的全局最优解或者近似全局最优解。实际算例的结果表明,所建立的模型具有可行性、有效性。
关键词：物流,物流选址,遗传算法
参考文献
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