基于仿真优化的物流配送中心选址模型*
摘要 - 物流配送系统的合理布局可以显着降低企业运营成本， 提高物流系统运行效率。本文重点介绍了第三方物流配送系统的 运行特点和物理资源，有效，稳定地总结了配电系统运行的关键 参数。通过仿真和优化方法，建立了优化模型。以最小化客户流 失率和运营成本为优化目标，同时将系统配置参数作为决策变量。最终，物流公司被作为一个研究范例来验证科学的决策模型和有 效性。
关键词 - 仿真优化;选址决策;物流配送;资源部署
- 介绍
随着供应链管理模式的快速发展，物流在我们社会的经济生活中发挥着越来越重要的作用。在给定的条件下， 不同的配送中心位置和布局方案可能会使整个企业的物流 系统的性能不同。更好的物流中心位置可以有效降低成本， 促进生产和消费的协调。因此，深入研究物流配送中心布 局的位置具有重要的理论意义和应用价值。
关于物流配送设施的位置和布局的理论和模型的研究一直是物流领域的热点和难点。目前，关于问题的研究在 问题解决方法方面分为两个主要分支。一种是从分析方法 的角度来解决一些高度抽象的理想模型。在这些模型中， 假设许多随机变量是不变的，并且忽略了许多因素。孙慧 君[1] 研究了如何有效地选择站点，建立了站点选择决策模型，然后将问题解决为非约束非线性规划问题，并提出了 迭代算法，最后考虑如何选择站点考虑各种因素。高斌[2]， 孙文霞[3]，洪洋[4]，充分考虑了与物流中心位置相关的各 种因素，并通过定量和定性分析使用了AHP的数学模型， 建立了配送中心选址模型。黄晓青[5]，习辰[6]，李志业[7]， 利用模糊综合评价方法讨论物流中心选址问题，具有很高的参考价值。
配送中心位置问题属于系统优化问题。系统具有离散事件系统和连续事件。没有任何类型的数学公式可以用决 策变量之间的线性或非线性关系表示。经典的数学模型无 法克服这些问题。仿真建模方法可以有效地克服这些困难。它是解决此类问题的有效工具。夏文辉[8]，张云峰[9]，薛永基[10]，通过比较分布中心位置应用的分析方法和模拟方 法，指出模拟方法的结果与相对分析方法相比更接近根据 实际情况。由于交付地点问题的复杂性和离散性，分析方法在这个问题上有些无能为力。因此，本文结合仿真建模和优化方法来解决优化问题。本文建立的配送中心选址仿真模型和优化模型为物流 企业配送中心提供了良好的支持决策工具
- 配送中心位置分析主要是第三方物流（3PL） 配送系统
包括需求层和存储分布层。需求层由各种不同类型的客户
需求组成，具有随机特征;存储分配层主要是通过第三方物流企业存储，货物交付来完成客户服务需求。
I. 配送中心位置分析主要是第三方物流（3PL）
II. 配送系统
包括需求层和存储分布层。需求层由各种不同类型的客户
需求组成，具有随机特征;存储分配层主要是通过第三方物流企业存储，货物交付来完成客户服务需求
图1.物流配送网络结构
根据上述要求，分配水平将根据动员规则动员相关配 送中心实施配送分配。在分配过程中，除了正常的商品补充外，由于需求的随机性，会有转移配送中心之间或配送中心和仓库之间。但是，系统的长期稳定性和操作有效性取决于以下参数： a）配送中心和仓储中心地理方案;b）配送中心的车辆配置参数;c）配送中心的货物配置参数数量。在整个过程中需要考虑两个核心要素：第一是系统长期稳定运行，第二是物流成本必须是企业范围可接受的。这意味着虽然系统服务水平和应急响应能力是我们首先考虑的因素，但物流成本不能超过一定范围，否则优化模拟的程序是理想状态下的解决方案。
根据上述要求，分配水平将根据动员规则动员相关配 送中心实施配送分配。在分配过程中，除了正常的商品补充外，由于需求的随机性，会有转移配送中心之间或配送中心和仓库之间。但是，系统的长期稳定性和操作有效性取决于以下参数： a）配送中心和仓储中心地理方案;b）配送中心的车辆配置参数;c）配送中心的货物配置参数数量。在整个过程中需要考虑两个核心要素：第一是系统长期稳定运行，第二是物流成本必须是企业范围可接受的。这意味着虽然系统服务水平和应急响应能力是我们首先考虑的因素，但物流成本不能超过一定范围，否则优化模拟的程序是理想状态下的解决方案，实际意义。
III. 配电系统仿真模型
A. 主要实体的模型描述
1) 交通道路。道路实体属于分销网络中的一类关键 实体。主要参数包括：num =道路编号，（ceni，ceno）=后勤节点参数， dtac = 距离参数， pas = 道路交通参数。Thereon Distance参数控制配送中心，仓库和客户需求点之间的道路距离。道路交通参数主要控制道路上的交通流量。
2) 配送中心。配送中心主要业务是根据订单要求和 订单时间窗口将货物交付到需求点。主要参数包括：num =配送中心号，（rodi，rodo）= 道路交通参数，VECi=车辆配置矢量，dstoi=货物配置矢量。
3) 中央仓库。仓库的主要功能是存放货物，定期转 移货物，除了及时分配货物到附近的配送中心处理干扰。主要参数包括：num =节点号，（rodi，rodo）=相邻道路参数，sto =库存参数。其库存参数不是那么可变， 与配送中心库存参数不同。
4) 送货车辆。送货车齐全正常的业务分配过程主要涉及分销业务实体的完成。主要参数包括：ven =车辆容量，
NETi=分布参数，PT（x，y）=实时车辆
参数，COST =成本参数。Vehicle Capacity控制其发送量。分配参数主要控制车辆线路和配给数量。实时车辆参数主 要显示车辆的实时信息。
- 配电网子模型
在整个物流网络中，主要有三个相关的核心节点：区 域配送中心，存储中心，客户需求节点。区域配送中心和仓储中心是我们的决策因素。客户需求节点具有一定的百分比，即确定相同，而另一部分在不同的模拟周期中突然改变。每个模拟将由这三种类型的节点生成特定的分发网络。当干扰发生时，该配电网络将相应地进行部分调整。物流节点的总参数如下：
-
- 物流节点=（数量，位置，相邻道路）。
- 交通道路=（数量，相邻节点，距离，干扰因子， 流量系数）。
- 系统资源分配计划子模型
系统资源配置包括两个方面：一个是配送中心和仓库选址程序，另一个是配送中心的车辆配置。物流中心位置参数计划具体说明如下：
DISN =配送中心的数量，xi =第一个i配送中心在横坐标处的位置，yi=第一个i配送中心在纵坐标处的位置， STOM =存储中心的数量，vi =第一个i-storage中心在横坐标处的位置，zi =纵坐标处的第一个i-storage中心位置。车辆配置如下：
VLOFISi =第一个i-配送中心的车辆配置，VEj =第一个j型车辆的容量，Nj = j级车辆的配置号。
- 统计分析子模型
系统稳定性主要反映订单完成率和物流成本，而系统 响应环境的随机干扰。本文的主要目的是研究每个物流周期，至少在成本控制范围内的某个地方延迟订单比例。表示为具体的统计指标等式（1）表示在第一次运行的物流局部区域发生了订单损失的比率。如果订单没有按时完成，CUS跑 = 1;否则CUS跑 = 0. MOT是订单总数目标函数（2）所有选项成本和物流成本。在系统模拟周期内，最低的 ， 是比例因子，由模拟测试确定
cus
数据 ;k 是仿真周期l 中选项的设备成本的仿真周期FCl ;PDCl 认为模拟周期内物流成本的选择l;Zi 表示配送中心i是否被选中，如果选择其值为1，否则为0;cc金正日 即模拟周期内的配送中心i的共享资金成本;foc金正日 表示配电中心i的运营费用在模拟周期l内;ssc金正日 表示配电中心i的安全库存成本在模拟周期l内;本文采用持续审查库存政策;itc金正日 即模拟周期内的配送中心i的内向运输成本; 由配送中心和存储中心调度生成;otc金正日 即模拟周期内配送中心i的外向运输成本;由实际客户分配产生。
该模型的主要限制如下：
-
- 分配中心DE的分配量意味着客户中心与客户需求的数量相匹配。v是指配送中心负责的汽车需求。
v
配送中心的现场计划必须在允许的特定地理范围内。 数量有限的车型也在车辆的选择框架内，库存点不能超过 一定的尺寸。N说地图上的配送中心可选图册，我说根据车辆容量确定车辆的类型设置，S表示小的存储容量对应配送中心。中心的总成本物流不超过总投资。Q表示分配的总投资gi 指中心i的单位投资成本。仿真模型验证为验证仿真模型的有效性，本文对2008年配电站实际物流数据与仿真进行了对比分析，下图为仿真对比结果数据和实际的企业数据。图2表明了每日配给对比验证的数量。
V 结论
本文在总结分析中心位置研究简单数学分析方法的缺 点的基础上，提出了一种仿真建模与优化组合方法。通过对问题的分析，总结了影响系统运行的参数，包括配送中心和仓储中心的布局，车辆的分配和存储。在此基础上， 建立了分布式网络子模型，系统资源分配子模型和程序子模型统计分析的仿真模型。然后通过仿真和优化方法设计了仿真优化函数，以实现系统的最优参数。最终的实验结果表明，本文建立的仿真优化模型是有效的。
本文建立的配送中心选址仿真模型和优化模型为物流 企业配送中心提供了良好的支持决策工具。
摘要 - 物流中心（LC）的位置选择被描述为混合整数线性模型是一个困难的组合优化问题。在本文中，我们提出了一种从离散PSO扩展的混合粒子群优化算法（PSO），用于求解混合整数非线性优化问题。在该算法中，重新定义了粒子和速度，并应用序列二次规划（SQP）来处理模型中的非线性不等式约束。此外，我们结合了禁忌搜索方法，该方法可以增强探索所提算法的搜索能力，称为PSO-Tabu [9]。实验结果表明，该方法是解决物流中心选址问题的一种实用技术。
关键词：物流中心，选址
I.引言对于几乎每家公司来说，分销系统的选址都是一个战略问题。在真实的物流系统中，通常需要一些配送中心来连接制造商及其客户，以改善产品流程。精心设计的配送中心不仅可以降低材料处理成本，还可以提高生产率和利润。在实践中，物流中心的建立需要考虑几个因素，如设置成本和运输成本以及每个配送中心的周转费。近年来，有如此多的研究人员关注定位设施的问题，这些问题被制定为几种模型，如连续定位模型，网络定位模型和混合整数规划模型等[1] [2] [14] 。上下文的大纲组织如下。在第二部分中，物流中心的选址被制定为组合优化问题。提出了一种基于混合整数规划和改进罚函数的数学模型。所提出的混合离散PSO在第III节中介绍，其中描述了LC的位置选择的计算过程。在第IV节中，进行了实验和模拟。最后，第五节得出结论。
结论：本文主要针对考虑设置成本，周转成本和客户需求的物流配送中心选址问题作为组合优化问题进行建模。 为了方便求解模型，还得到了模型的一些数学性质。 将离散粒子群优化算法，禁忌搜索算法和序列二次算法相结合，寻求配送中心总成本和分配方案的最小化。 实验结果表明，该算法是解决物流中心选址问题的一种实用技术。
基于熵值法的物流中心选址关联分析研究
摘要 - 在建立物流中心选址评价指标体系的基础上，采用熵 权法和灰色关联分析法构建了综合决策模型。评估指标的权 重由熵方法定义。通过灰色关联分析对定性信息进行定量处 理和比较。这将减少主观因素并提高评估结论的准确性。建 立了一种评价物流中心选址的新方法。并且应用了一个示例。
关键词 - 指标体系，物流中心，熵方法，灰色关联分析， 权重
- 介绍
物流中心在物流系统中起着非常重要的作用。一旦确定了物流中心的位置，关闭或将中心移动到另一个地方无疑会花费很多[1]。物流中心选址是一个多属性， 多目标决策问题，国内对定量方法有进一步的研究。例如重心法，Bau-mol-Wolfe，混合整数线性规划，启发式方法等[2-6]。物流中心选址的影响因素具有模糊， 灰色和不相容的特点[7]，传统的评价方法难以做出适当的评价。
鉴于此，本文采用灰色关联分析方法来解决物流中心选址问题。并且它应用熵方法确定指标权重。它使评估更加客观和合理，并提供了一种评估物流中心位置的新方法。
- 物流中心选址评价指标体系的建立
物流中心选址是物流系统优化的关键步骤，影响物流中心选址的因素很多，因此应综合考虑各个因素。通过对系统综合原则，客观准确原则，适用可行原则，稳定发展原则，物流中心选址评价指标体系的原则进行分析[8-10]，如图1所示。
A. 通过熵方法确定指标权重
有许多方法可以确定指数权重[11-12] 。其中， Delphi方法是最常用的技术，它可以客观地综合许多专家的经验。但其缺点是过分依赖专家的主观判断。AHP是一个强大而灵活的决策过程，可以帮助人们确定优先级，并在需要考虑决策的定性和定量方面做出最佳决策。但必须建立判断矩阵才能量化决策。专家和决策者很难掌握了规模的标准，因此判断往往不能满足一致性。
本文采用德尔菲法和熵法确定指标权重，以避免经济性，复杂性和准确性的缺陷。它不仅会考虑决策者的意图，还会考虑决策者的意图评价结果具有较强的数学理论依据。
）综合评估
评价指标与参
资料编号：[5141]
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