單一物流中心貨物配送模式之研究(2)ppt课件

1、單一物流中心貨物配送方式之研讨1一、前言市場的擴大以及競爭的猛烈，管理系統在空間特性問題上處理才干缺乏的問題已渐渐浮現，管理者對於地理資訊系統的需求也大幅提高。例如在貨物運送方面，如能結合地理資訊系統優異的空間展现、處理以及分析的功能，將能有效的抑制空間阻隔，達到節省本钱的目的。2一、前言物流配送在GIS實屬於空間分析的問題，以往研讨則較少考量空間分佈差異對配送產生的影響。故本研讨將空間分析中群聚分析方法Clustering Analysis 引入車輛路程問題(VRP)方式當中，已改善以往VRP演算法未参与空間考量的問題。並嘗試分析不同的空間分佈型態Pattern，對不同VRP求解方式的影響。

2、3二、物流業特性分析美國物流管理協會CLM, Council of Logistics Management, 1995之定義如下：舉凡涉及物品、勞務以及相關資訊自原料地至消費地間，如何有效率efficient及有效能cost-effective地加以儲存storage與流動flow，以因應顧客所需之規劃、執行與管理程序，皆屬之。 4二、物流業特性分析物流系統的演進，可分為主要的三個階段：1.第一代物流系統：又稱為原料物流或是實體供給系統 ，主要是屬於物料之採購及移動過程。2.第二代物流系統：又稱為銷售物流或是實體分配系統，普通狹義的物流及意旨此系統，本研讨所要探討的問題也正是屬於實體分配中貨

3、物運輸的範疇。3.第三代物流系統：又稱為企業物流系統Business Logistics System，就是將上述實體供給和實體分配的各項活動，合成一個整體，予以綜合管理。5二、物流業特性分析而物流資訊系統與普通資訊系統不同的地方在於其對資料蒐集的密集性，以及資訊的詳細性和動態性，和數學方式的應用上皆比普通資訊系統來的高，數學方式的运用則是幫助決策的產生，例如線性規劃、最短路徑分析、系統模擬等，而這些特性在物流系統營運上所扮演的角色，主要是以最小的本钱來處理訂單以及配送的問題，以達到最正确的服務水準。6三、地理空間分析關於地表空間的特徵，普通來說屬於空間分析的範疇，而對於地表空間型態patte

4、rn的描画，主要可分為幾種指標，以點資料來說，有以下幾種：頻率(frequency )密度(density)幾何中心(geometric center)離散(dispersion)陈列(arrangement) Clustered (密集型),Scattered (擴散型), Random (隨機型)7群聚分析而假设要將空間中不同的點資料予以歸納分類，則必須要运用空間分析中的群聚分析技術Cluster Analysis。群聚型隨機型8群聚分析方法1. UPGMA 利用接近值算數平均數2.WPGMA 参与了權重值的計算3. SLINK 利用最小接近值4. Clink 利用最大接近值5. Ward

5、s minimum variance method E=(x1-Cmean1)2+(y1-Cmean1)2+.取MIN9群聚分析方法6.K-means algorithms(Macqueen,1967) 在一群需求(demand)點中找出k個供應(supply)中心的位置使得需求點至供應中心的總本钱最低(鄒明城 ，2000)7. K-medoid algorithmsg (Vinod,1969) 對於K-means法容易掉入去最正确解的問題加以修正。8.CLARANS (Ng and Han,1994)9.DBSCAN (Easter,1996) 以空間分佈的密度為考量發展求解方式。10. G

6、DBSCAN (SANDER et. al,1998) 10四、VRP求解分析陳文瑞1990曾提到： VRP是車輛在依序的服務地點做收貨 (或，和)送貨的服務，且必須按照指示依序通過這些服務地點，開始和結束在同一個出發點 (depot or domicile)。VRP問題的分類單一場站、多場站本研讨屬於單一場站11VRP 問題探討本研讨最主要的討論是關於單一場站與多車輛路線問題之研讨，在實務應用上通常都以單一物流中心，同時指派多部車輛，來達到時效性最高的顧客滿意度。這樣的問題被定義為：在一廣大的區域散置分佈N各節點或顧客，每個顧客有其特定的需求量，這些需求量由某一個特定的中心站來提供，此中心站

7、有多部車輛，每部車輛的裝載量為知，來求由配送中心到滿足一切N各點的顧客需求的配送路線，並使配送本钱達到最小。 12VRP問題求解方式(1)先分群再排路線(Cluster First-Route second)掃瞄法(Gillett and Miller,1974)-採用及座標角度掃瞄分群。(2)先排路線再分群(Route First-cluster Second)(Bodin and Berman,1979)-分群結果受先前陈列之路進影響。(3)節省法或插入法(Saving or Insertion)節省法(Clarke and Wright,1964)-叫無彈性，無法視群聚狀況調整13VRP

8、問題求解方式(4)改善與交換(Improvement or exchange)K-optimal法(Lin and Kernighan,1965)(5)數學規劃法(Mathematical Programming Approaches)(6)最正确解法(Exact Procedures)(7)人機互動法(Interactive Optimization)14VRP問題求解方式分析由於VRP屬於非完全多項式(NP-Complete)問題，(5)數學規劃法、(6)最正确解法兩種方式求解複雜度隨問題大小呈指數成長，近年來學者紛紛努力於啟發式解法的開發。啟發式解法根本步驟徐吉田，19931.指定K車輛

9、即路線2.集結各需求點成一路線(啟始解)3.路線改善重新陈列路線中各需求點，以得較好的路線。將某路線的點移到另一路線15啟發式解法根本概念目前學界研讨VRP問題通常採用二階段法；第一階段初始解的產生，例如 (1)先分群再排路線、(2)先排路線再分群、(3)節省法或插入法第二階段則為解的改善，例如(4)改善與交換本研讨採用先分群後排路線的方法，但考慮以往相關研讨較少將空間因子納入考量，故本研讨引入空間分析中群聚分析Clustering Analysis的相關技術，來作為VRP的分群求解啟始解方式。16五、研讨架構VRP空間群聚求解模組配送以及物流之空間資料庫車輛及路線的指派物流業特性分析VRP求

10、解方式分析地理空間分析GIS系統比較其他求解战略不同空間Pattern分析歸納結果17六、研讨方法將空間分析中群聚分析模組應用於VRP初始解的求得，以離散/群聚之空間分析為基礎，並以clustering 分析為中心改進方法，來改進及評量配貨地一解求法。引入空間量度參數，以做為空間度量，來評定不同演算法在不同空間度量上的優劣。18研讨假設單一場站多部車輛道路的特性初期考慮對稱性路網，日後研讨在考量實際路網配送點特性限制由一部車服務需求皆不超過一部車容量車輛的限制型態容量的限制單一車種，多部車輛行車距離的限制19研讨假設時窗(Time Window)的限制不考慮時窗限制客戶區位特性固定知的需求產品

11、本身特性以數量考慮，視為一種商品20群聚分析方法本研讨考慮工具的获得以及符合研讨假設需求性，初步採用SPSS統計軟體，利用其內建之Analyze 模組中的Classify 的功能，採用k-means Cluster 以及 Hierarchical Cluster 演算法來做分群，另外分區域配送之TSP演算法則採用最遠內插法，利用VB撰寫求解程式配合VRP標準例題做測試。21七、初步成果No.Problem NameNodesVehicle CapacitySourceCost and Fleet Data#1E-n51-k550160Christofieds & Eilon(1969)採用Christofieds & Eilon(1969)所提出的測試例題進行測試22k-means Cluster結果23Hierarchical Cluster結果24k-means Cluster 配送結果25Hierarchical Cluster配送結果26與過去研讨之比較初步結果已知最佳解KC543HC 563521此結果為尚未進行改善解之初步結果，未來假设配合良好都改善模組，應可