物流工程-某公司区域物流配送中心选址问题研究论文

本科论文AbstractRegionallogisticsdistributioncenterplaysakeyroleinlogisticssystem,andtheessentialsystemengineeringisitslocationproblem.Lookingatthewholesupplychain,theideallocationwillminimizethetotalcostofthesupplychainandthusmaximizetheeconomicbenefits.Atthesametime,withtherapiddevelopmentofChina'seconomy,thesocietyattachesimportancetologisticsmanagementandgraduallyimproves.Atpresent,thedevelopmentoftraditionalmanufacturingenterprisesisfacinggreatmarketeconomicpressure,supplychainmanagementreducesthecostofsuppliers,andmeetstherequirementsanddevelopmentsituationofexcessiveterminalgrowth.Thekeynodeconnectingtheupstreamanddownstreamofthesupplychainisthelogisticsdistributioncenter.Anditslocation.ThisdesigncarriesonthedistributioncenterlocationcalculationthroughtheLingosoftware,takestheQPLenterpriseasthebackground,throughcarriesontherelatedliteraturediscussiontotheregionallogisticsdistributioncenterlocationaspect,thencarriesonthedescriptiontoitstheory,themethod.thedistributioncenterrelateddataissummarizedaccordingtothedistributionrequirementsofQPLenterprises,andanintegerprogrammingmodelisestablished.finally,thecalculationissolvedbyLingosoftware.solvedthedistributiondemandofgoodsinQPLenterprises.Keyword：Regionallogistics;logisticsdistributioncenter;location;integerprogrammingmodel;LINGO;目录TOC\o"1-3"\h\u摘要 IAbstract II目录 III第1章绪论 11.1研究背景 11.2研究目的及意义 21.3研究现状 31.3.1国外研究现状 31.3.2国内研究现状 31.4研究内容 41.5研究思路 5第2章区域物流配送中心选址问题相关研究 62.1区域物流概述 62.1.1区域物流的概念 62.1.2区域物流构成 62.1.3区域物流特点 72.2配送中心相关介绍 92.2.1配送中心概念 92.2.2配送中心功能 92.3配送中心选址概述 122.3.1概述 122.3.2配送中心选址制约因素 122.3.3配送中心选址意义 13第3章某公司区域物流配送中心现状分析 163.1案例公司简介 163.2案例公司配送现状 163.3备选点选取 163.4案例公司相关数据 17第4章配送中心模型的建立与分析 204.1建模的基本思路及假设前提 204.1.1建模基本思路 204.1.2建模的假设前提 204.2模型的参数定义 204.3模型的构建 214.3.1运输成本 214.3.2配送中心固定成本 214.3.3配送中心运行成本 224.3.4总成本 224.4模型的约束条件 224.5模型的求解 234.5.1模型： 234.5.2求解: 24结论 37参考文献 38致谢 40附录一中文译文 41附录二外文原文 42第1章绪论1.1研究背景随着市场增长步伐的加快，制造商和出口商正在经历经济增长，宏观产业一直在努力生存。导致投资紧缩，收益递减，订单减少，传统业务和分销公司出现收入和收益方面减少的情况。一般通过两方面来控制成本以及降低业务，一、对于成本控制方面，企业一般采用“多管理模式”，而且进行集中的采购与运营模式。二、对于采用供应链的的“横向”（“横向”包括设计，制造，仓储，运输和出口，销售和其他环节）和“纵向”（“纵向”是指产业链上下游的整合优化）整体优化。配送中心的位置直接影响公司的损益。科学选择区域物流配送中心可提高整体配送效率和及时销售商品，从而增加仓库利用率并提高公司经济效益。对于许多公司而言，物流成本非常高。许多示例表明，物流中心的研究不是有效提高整个企业物流系统效率的方法，而是有效保证降低物流成本的方法。近年来，国内外许多学者对配送中心的布局进行了研究。BarahonaF使用混合整数计划来建立位置模型，同时考虑到固定费用，运输成本和库存成本。周湖洲将优化规划和最短路径算法引入了图论。解决物流地点的位置以最大程度地降低物流成本。姚茂生提出了一种基于可变成本和固定成本的重力转换模型。在以前的研究的基础上，研究了以客户为中心的配送中心的主题。考虑固定成本，运输成本，回收成本，装载容量和卸载成本。配送中心在物流活动中的重要作用随着现代物流的发展，越来越多的人联系在一起。物流在促进各项物流活动健康有序发展中发挥着重要作用。有大规模的市场，大规模的商业活动和大规模的流通模式可以促进中国社会主义市场经济体制的完善。各种产品的发行量每年都在增加。现在物流的重要性已经被大多数人所认可。在所有的物流系统里，最为重要的部分就是物流中心。目前国内经济体制正在进行改革，因此市场趋势呈现为多样化、需求小，传统的流通模式无法满足这种需求。在这种背景下，本着在控制其成本的同时也将服务的综合质量提高的目的，一些制造和分销公司正准备建立自己的物流中心。在连接供应链所有环节里，其最重要的一部分就是物流配送中心，它向上与供应商连接，向下与各个级别的分销商连接，并且某些配送中心与最终客户直接连接。它不单单是所有物流网络里的关键，就连成本管理也起到重要的作用。为了进一步降低成本和增加利润，公司需要在整个供应链中努力工作。在这种背景下，该设计以QPL生产和销售公司的运输中心位置为例，并使用定量方法调查运输中心位置问题。1.2研究目的及意义1.2.1研究目的随着国家经济的发展，生产和管理模式的不断变化，配送的形式也变得越来越复杂，特别是在今天提倡零库存管理和快速响应的运行模式下，分布几乎是包括所有物流功能要素的小型化和现代经济区的物流的所有活跃的主体。为有效利用物流资源而推进物流技术和设备升级的物流中心对改善物流服务水平起到积极作用。同时，将改善物流投资环境，促进第三方物流公司的成长。因此，区域配送中心的位置是影响配送中心整体建设和发展的中心。据统计，流通成本占物流总成本的比重较高。因此，降低物流成本对于巩固物流成本和降低商品价格尤为重要。在现代物流理论中，物流中心的位置对于改善物流状况和管理物流成本尤为重要。配送中心的位置对配送成本有重大影响。1.2.2研究意义一些制造和销售企业，他们的物流成本大部分取决于配送中心的存储，加工以及后续的运输和配送成本。运输中心的布局影响着这些成本的产生。配送中心的合理位置有助于公司节省配送过程中的运输成本，并且能提升市场份额的占有率、扩大业务覆盖面积和增加企业的效率以及服务质量,进而提高企业用户的满意程度,从而增加企业的影响力。一方面，科学合理地规划物流中心的位置可以有效降低总体运输成本。另一方面，物流中心的规划是科学合理的，使供应商进一步减少到分配中心和各级分配中心的时间并简化供应链运作并改善客户服务。因此，在本研究中，为了寻找最适合企业实际情况的方法，希望以现代物流理论的实际情况相关的数理知识为基础，确立并解决物流基地的布局模型。为了优化物流网络，降低物流成本，提高物流效率和服务水平。对于整个物流系统来说物流中心的位置至关重要，这是有物流系统战略管理层研究的问题。针对某个企业而言，它是决定着其他层次结构与所有的物流系统。纵观整个供应链系统，供应商物流系统中的选址决策取决于核心企业选址问题的决定。物流配送中心位置的具体决定影响着实际运营中的效率、成本、以后存储规模的扩大以及未来。这虽然是一个宏观层面的战略问题，但是在物流系统的各个环节几乎都存在着。物流配送中心有许多的建筑物以及固定设施设备。一旦完成施工安装，再次进行转移就很困难。如果没有正确的选择公司配送中心的位置，那么势必会产生长期的大笔费用。因此，必须高度评价配送中心的选址方案，在实际的的使用过程中，对配送中心的选址进行研至关重要。1.3研究现状1.3.1国外研究现状在国外，有着很长的物流中心位置的研究史。对于理论与实践，我们总结了许多成熟的模型和方法，在不同情况下的配送中心位置均取得了惊人的成绩。此外，一些外国学者还选择了配送中心的位置和运输路线。同时，有必要尽可能地减少从交货点到每个需求点的运输成本。目标是找到运输中心的最佳坐标点。通过这些模型，我们不但可以取得最佳的运输路线的基础上，还能够合理的算出每个需求点的运输成本这些模型不仅获得最佳的运输路线，而且可以合理地计算每个需求点的运输成本。单一物流配送中心的位置是在20世纪初由阿尔弗雷德·韦伯第一次提出。其主要研究目标是最大程度地减少单个物流配送中心与多个最终客户之间的总距离。然后，胡佛（1937）等专家质疑了20世纪中叶所提出的配送中心的位置问题。位置理论的新篇章是由Hakimi（1964）在他出版的一本书里提出了p中值方法的那一刻起。在此基础上，学者进行了深入的研究，研究了库恩-汉堡模型（启发式）质心法，Bomorwulf模型，整数规划模型等。AkensCH（1985）于1980年代提出了包括0-1整数规划在内的9个航运中心的位置模型。在1990年代，识别问题的方法仍然出现。FranciscoB（1998）等专家提出了一种混合整数编程位置模型。HolmbergK（1999）使用分支运输方法解决了非线性运输成本条件下配送中心的选址问题。在21世纪，StevenJ.E（2000），DdedBerman（2000）等人使用启发式算法来解决考虑库存因素和分销网络的配送中心位置问题。综上所述，自20世纪初以来，在定性、定量两个方面，又有一批国外的专家学者提出了一些经典方法，例如层次分析法，重心法，P中值法等。它是。同时，根据后期模型的复杂性，提出了相应的求解算法，如启发式算法，遗传算法和贪婪算法。1.3.2国内研究现状“物流配送中心”在1970年左右被引入了中国，并且他被起名为“物流”。从1990年左右出现了越来越多的实体企业后，全社会逐渐认识到物流配送中心在供应链中的重要地位。在改进和优化基本模型的同时，国内的相关学者也相继研究出了很多新的方法。层次分析法。傅新平（2002）运用层次分析法对影响配送中心位置的因素的重要性进行了分类，基于此快速的确定了配送中的位置。2005年，孙燕等人结合了重心法，层次分析法，完成了配送中心位置的确定。备用物流中心的位置将用到重心法，层次分析法则用于评估计划。李强利（2009）在考虑运输中心的配送成本，配送中心的固定成本和可变成本的基础上改进了重心模型。与传统的重心方法相比，具有特别明显的优势。同时，提出了一种结合聚类分析和重力法的方法来研究多个配送中心的位置问题。遗传算法。遗传算法已被用于王占全等人（2001年）的物流算法建立定位模型。寻找最优解是用到的遗传算法的全局搜索功能，而且比较了他和传统的混合整数规划模型的区别，从而确定了该算法是否可靠。王春燕（2007）提出了一种全新的基于标准遗传算法的编码形式。因为运用传递变量的实际数字来表示，该变量在0到1的整数变量之间进行控制，就因为这样算法被简化，效率得到了提高。被进行改变的遗传算法。王荣霞（2009）采用离散数学模型和被改进的遗传算法解决了配送中心的位置选择问题。与以往传统的的遗传算法相对比，本文使用了新的自适应递归公式。被改进后的算法特点为精确度高，收敛的速度更加的快，更加的有利于配送中心的位置确定。模糊聚类法。许婷等(2006)在解决影响物流配送中心位置问题中使用了模糊聚类法，所得的结果被优劣抉择，最优的解被确定。徐晓妹等也是在那一年，对物流园区进行选址的过程中将层次分析法和模糊评价法进行了结合。李强等(2009)利用聚类分析选址的模型，没有容量限制前提下，选择一个单层位置，这种方法可以解决多个配送中心的位置选择问题。双层规划法。孙慧君等。（2003年）提出了一个两阶段计划选址模型，该模型考虑了分销渠道，方法是从全局角度看待决策层级和需求终端的利益，并选择分销中心进行约束，从而进行选址。1.4研究内容现如今，物流作为我国经济的龙头，发挥着越来越重要的作用。随着社会的发展，作为物流网络节点的配送中心越来越受到人们的重视。但是，由于资金巨大，建设时间长，配送中心一旦建成，将长期运营。因此，建筑地址的合理选择是需要研究的首要问题。它不仅关系到企业的经营和发展，而且对配送的成本、效率和所覆盖的范围有着重要的影响。本次毕业设计的研究方向是准确合理确定物流配送中新的选址，以确保物流系统的正常运行，降低物流企业的综合成本，保证配送系统的及时保质保量。考虑到单一定量分析和单一定性分析的成本损失、主观评价、模糊因素分析等问题，本文将采用定量和定性分析相结合的方法，以效益最大化为目标，建立一个切实可行的综合模型。本文的研究重点是对配送中心选址问题进行建模和求解。选址是一项复杂的系统工程。本文将对影响选址的因素进行更全面的分析，并且在之前学者们所研究的基础上，使用供应链管理及运筹学课程中学过的相关理论知识，并且与0-1混合整数规划原理相结合，建立了物流配送中心选址的模型。由于配送成本的有所不同，计算出各方案的经济效益值，剔除效益较低的方案后，采用定性方法得到最终方案。1.5研究思路本设计研究思路如下：第一章：对企业物流配送中心选址的背景、目的以及意义进行了详细的叙述。第二章：详细介绍物流配送中心选址的相关概念概念、影响选址的原则、因素等与其相关的理论进行了全方位叙述。

第三章：以所选的案例企业为例，分析其所面临的运营情况，从行业发展的角度及企业发展的战略角度，探究企业存在的问题，并进行分析与解决。

第四章：区域物流配送中心模型的建立，综合案例数据，建立0-1整数规划模型，列明约束条件，运用Lingo软件进行计算求解。

第五章：结论，进行总结，对整篇文章进行分析研究。第2章区域物流配送中心选址问题相关研究2.1区域物流概述2.1.1区域物流的概念物流涵盖了中国社会和企业所有经济文化产品的流动过程。抛出成长、工作以外，在以社会再生产的视角去分析，工农业的所有产品都运用物流的过程。在从第三方企业物流分析：通过制造业为例的模式与运作。生产加工的时间个物流时间所占比例严重不均，分别为10%和90%。在物流中会消耗较多的费用。通过社会再生产的流通视角来分析，在将工业产品和农业产品转变成商品的时候，对其信息资源进行配置的方法是利用物理系统实现的。物流业是由中国国民经济每个领域物流经济活动水平横向构成的。公路运输、铁路运输、海上运输、空中运输等行业都属于物流业，其还包括一些贸易、物资、食品、外贸等行业，涉及物流活动的供应、物流装备生产行业的机械化、生产销售活动的电气化过程以及国民经济产业。其跨产业，它有着显著的特点。物流倘若依照现在国家经济管理的分类来看，它还不能够算为一个单独的产业，被纳入国民经济管理，可是为了目前的分类管理制度，就必须明确物流业的分类。与国际物流发展相比，每个国家、每个城市以及每个市场经济活动区域的区域物流，同样的法律、法规、文化和社会环境因素都会或多或少的在某种程度上影响着他们，都在相同的技术和装备管理水平之下。因此，他们有自己独特的特点和地域特色。研究世界各国的物流，发现他们的差异，寻找到其存在的联系与共同影响的因素，这个是当前对国际社会物流研究的理论基础。物流的特点虽然基本相同，但是在不同地域不同国家还是有着自己不同的特点。例如，在物流、航运公司比较突出的日本。由于日本地域狭窄的特点，使其在本国内的分销系统也就有了与众不同的特色。而另一个具有显著特点的国家就是美国，他的大型汽车物流的特点也非常显著。欧洲分裂的显著特点是由整合过程造成的。通过以上方式的学习研究，除了能了解到每个国家的物流特色，并且能够对加进互相学习以及发展产生巨大的影响力。日本在借鉴了美国在物流方面的研究，从而发展了具有自己特色的物流。2.1.2区域物流构成事实上，每个地区的产业经济结构是在一直变化的。不同的产业在形成、发展以及更替的过程中，能够让产业结构持续着发生改变，进而会一直提升产业结构的水平。针对中国眼下的情况来研究，在物流广义上包含如下：（1）物流基础产业这个产业的构成是不同的运输路线，不同路线的交集以及港口装卸点。物流业的发展基础是靠能够提供物流基础设施系统的各种经济运行，公路运输、铁路运输、海上运输等都包含在期其内，而货场、车站、港口等都是他们的物流设施。对物流运输资源的配置要进行充分的利用，而其关键的设计基本规则就是避免存量资源闲置和增量资源浪费的整合。（2）物流装备制造业为了将增强所有的物流系统设备的现代化水平，有必要的为生产、物流提供一种方法。物流装备制造业是利用高新技术改造传统大模式的制造业，是整个物流系统装备升级的重要产业。（3）物流信息业此产业包括物流信息系统，安全管理系统以及为其他产品和服务提供软件和硬件的行业。它是计算机技术和通信技术系统在物流领域的结合。网络信息系统是现代物流公司的唯一希望。通过信息传递到客户，制造商和供应商进行资源共享，对物流的各个方面进行分析，实时监控进行有效的内部控制和完整的流程管理。没有现代信息管理，就不会有现代物流的产生。2.1.3区域物流特点区域物流通常来讲与区域物流和地方物流结合在在一起，主要具有以下主要特征：(1)空间资源分布的差异性形成地域物流的基础是资源空间分布的差异。自然资源与社会资源共同构成了空间资源。自然资源，比如土地，山川，河流，海洋，森林，风，雨，雷电和阳光。这些是人类所无法轻易左右的事情。社会资源包括劳动力，资金，科学技术，教育水平，企业管理，文化习俗甚至具有意识形态的专业人才。每个地区都有自己的资源特色。每个区域都有由特定的自然资源和社会资源所组成的空间资源。在任何一个国家或是任何一个地区中空间资源的分布永远不可能相同或统一，他们各有自己的特色。当然，在物流领域，空间资源的分配也不同，但基本上都是相似的，要不然他们不能够在物流领域中的同一领而存在。（2）物流发展程度的差异性对于物流区域的划分的一个重要标准就是物流发展程度的差异。物流服务水平与社会经济发展水平一直以来都是相适应的。因此，经济发展是划分物流区域的重要方式，其发展水平都体现在了以下几种经济指标上，例如人均GDP（GNP）、财政收入、社会消费水平、劳动生产率等。面对真实的经济生活，不一样的经济发展程度是靠着每个不同的物流区域所形成的。换句话说，虽然在一个相同的物流区域里，但是是不一样的地区，物流发展的程度也是一样的，然而不一样的物流区域里，他们的物流发展程度确实完全不一样的。在空间资源的分布情况和物流的发展程度上有着密不可分的联系，物流要想发展必然的条件就是要有丰富的自然资源，而要想提高物流发展程度的经济基础就必须依靠充足的社会资源。(3）物流利益的相对独立性区域物流经济又两个子系统分别为区域物流系统、地方物流系统，这两个系统是相对独立的经济利益实体，毫无疑问的是每个区域或地区都有着属于自己的经济利益区域。该区域的经济和社会利益都是通过区域物流的逐步形成和物流管理水平的不断提高进而反映的。所以，为了提高国民经济发展水平，我们要考虑到以下两种情况：一是合理的区域物流竞争，二是要符合经济发展的市场需求，应予以保护和适当的指导。但是，在某些国家，因为国家对区域物流企业有着宏观调控的影响，因此相互支持和协助是必要的环节。长期以来，即使是经济发达的地区也对自然资源，劳动力和资本在经济上陷入衰退的地区有所帮助。支持欠发达地区的经济发展也至关重要。另外，当经济发展区域发展到一定程度时，在市场经济的影响下，生产要素从发达区域向相对落后的区域转移，这是区域流动性的需求。通过这种方式，才会将区域经济共同协调的可持续发展实现。（4）物流系统的完整性在如今的信息化时代下，对于区域的物流要有完整性的要求，因为它们可以通过各种自然和社会资源来形成自己的物流系统。所有区域物流都寻求各种活动和对该区域内部职能的补充调整，为增加和减少该区域内外资源而进行的调整以及优化区域物流服务的分布和增长的合理组合。加速开发并创造收益没有任何一个业务组织可以达到。尽管不同的区域物流系统具有不同的含义和统一性，但区域物流本质上是一种具有自身结构和功能的物流系统，其结构和功能源于一个区域内各种物流活动的相互联系和限制。也就是说，一些区域物流系统更加一致，一些区域物流系统不太一致，但是都具有特定的物流系统。2.2配送中心相关介绍2.2.1配送中心概念不同国家的物流发展水平有所不同是由于经济发展水平不同导致。各国根据自身实际发展的情况对物流配送中心的概念进行了多种解释。欧美地区一些经济水平高的国家更加关注客户的自身利益，而物流配送中心的定义则更加关注其最终地位。在日本物流的配送的定义中，虽然是站在供应商的角度，但是它还是需要利用优化客户价值进而实现企业收益的最大化。依据中国目前情况看，GB/T18354对物流配送中心有以下的定义：物流是指从事配送业务的物流场所或组织，主要面向特定用户；配送功能健全；信息网络完善；辐射范围小：多品种、小批量；配送为主，仓储为辅。在新的经济形式下，物流配送中心在供应链中扮演着实物商品配送的角色，具有订单处理，仓储，拣配，运输和配送的主要功能，并扩展了客户搜索和咨询等附加功能。它逐渐从具有商品交易的实体演变为具有后勤策略的实体。在增加核心竞争力的同时，附加值也在不断的提高，并且在缩短商品贸易时间和缩小供应链的生产与销售之间的差距的过程中发挥着非常重要的作用。配送中心不能等同于仓库并，配送服务是配送中心的主要功能，而配送是其重心。在物流供应链中，它是向最终分销商，零售商和客户提供配送业务的一个物流节点。使用信息系统平台，设计处理商品的运输方式以及运输线路，为客户提供定制化的配送服务。他们的目标有两个，一是节省运输成本，二是确保客户的满意度。2.2.2配送中心功能(1)储存功能企业和商业网点是配送中心服务的对象。而他们的功能是根据范围内用户的不同需求及时的向客户提供多种配套商品，以满足生产和消费的需求。配送中心通常需要创建具有一定数量的存储设备的现代仓库来存储一定数量的商品，以便成功地将商品交付给用户并在确保生产和消费需求方面发挥更好的作用。一些大型的配送中心和区域配送中心在分销过程中会“代理配送”同时并存储商品。(2)分拣功能一个物流系统节点上的配送中心就会有大量的服务客户（在海外，配送中心的服务对象有成百上千个）。这些类型的客户之间有许多差异。客户本质上是不同的，业务范围也是不同的。因此，在订购或采购商品时，配送中心必须选择一种有效的交付方式（即，将多种产品同时配送给不同的用户）并根据运输计划配载。这样，在商品交易的实践中，配送中心不但可以存储商品，还可以将商品分类。(3)集散功能在物流实践中，配送中心可以收集通过特殊地点和许多先进的设施和设备分布在不同生产公司中的产品（例如商品），然后对它们进行分类和分组，运送到多个用户。同时，配送中心还可以组合（或提供）每个用户要求的多种产品，以创建合理且经济的运输量。配送功能是在配送中心在配送实践中显示的工作，它被大家叫为“配货“和”分放“功能。而它是配送中心的所要功能的关键之处。在利用这种配送货物的方式，不仅仅能够将卡车的整体装载率提高，还能够将物流的成本降低。(4)衔接功能配送中心利用商品配送活动就能够将工农产品直接送到客户手中，可以客观地发挥媒体生产和消费的作用。这充分体现了配送中心功能的衔接性。此外，配送中心还可以平衡供需关系通过收集和存储货物，季节性商品的生产与需求之间的沟通问题被有效解决问。这是配送中心衔接功能的另一个作用。一次生产许多工业产品（煤炭和水泥产品）并根据计划进行平衡，并且消费季节性强。然而农产品就与上述情况不同。通过上述的情况，分析得出这些产品在生产与消费之间存在着时间上的差异。配送中心具有装卸货物和存储物料的能力，进而就能够对产品的供求关系进行调整，并且能够将时间、生产和消费者之间的差异进行解决。从这个意义上说，连接生产和消费的中介是配送中心。(5)加工功能在众多的配送中心，都配备了不一样的加工设备，这样就能够将业务量和配送服务水平大大的提升，以应对不同的客户需求，构成了特定的加工能力（预处理部门）。该配送中心可以根据用户要求和合理的产品配送原则，以固定的规格，尺寸和形状加工产品，以实现加工功能。2.2.3配送中心分类（1）根据配送对象划分：A、专业配送中心。指具有专职配送的功能，能够收集一定的资料进行专门配送。B、综合配送中心。它不是朝着固定的方向发展，而是根据情况灵活多变，不但能够为大多数的企业提供优质的服务，并且对客户需求有着很高的满意度。（2）根据配送的范围大小进行划分：A、城市物流配送中心。换句话说，它是覆盖整个城市的配送中心。该配送中心使用较小的辐射范围，较短的传输距离和快速的响应速度与零售行业紧密集成，可实现多批次和小批量的多用户部署。B、区域配送中心。区域配送中心的存储容量比城市配送中心的存储容量更强大更完整。区域配送中心并不直接为最终客户提供服务。一般而言，区域分销中心不太可能在下一个级别进行交易，并且同时分发大量商品。C、国际配送中心。此配送中心具有以下特点：①服务范围最大，②服务能力最强的配送中心。③配送能力部署在国际范围，并且具有配送中心具有的基本功能④以及报关，清关等功能。（3）根据配送中心行使的功能进行划分：A、存储配送中心。极强的存储能力，可以给企业提供特别大的库存储备，以便于及时应对市场的变化。B、流通配送中心。通常情况来讲它不具备长期的储备功能。一般情况下提供货物商品的临时存放功能，支持货物进出，货物基本上在此类配送中心中所停留的时间很短。(4)按照建立配送中心的组织类型划分：A、制造商型配送中心。他们的为了降低成本，提高售后服务，加大利润，特地为企业提供一系列的配套服务。B、批发商式配送中心。它的主要功能是链接以生产为导向的公司和最终用户，收集制造商生产的产品，按要求将其分类和包装在仓库中，然后将其分发给最终用户。C、零售配送中心。它主要针对固定规模的零售商。通常，零售公司进行投资和建设。该配送中心收集，分类，组织和包装零售商购买的各种产品，然后交付给最终客户。2.3配送中心选址概述2.3.1概述配送中心的选址是一种物流活动，这些活动确定适当的地理位置并通过科学手段和方法来确定特定经济区域中指定的配送中心的数量，以满足第一阶段和最后阶段的供应链需求。从宏观的角度来看，合理的物流选址计划和网络计划对于合理化社会物流至关重要。从微观的角度来看，科学合理的配送中心位置的选择在平衡和协调公司成本方面起着重要作用。从战略的角度来看，配送中心必须考虑至少几年的发展计划。选择配送中心的地点时，有必要考虑公司的战略发展，运营条件和其他因素。其次，需要比较和分析不同的方法，选择适当的方法，然后选择最佳方法。物流中心的选址是为了改善物流系统的经济和社会效益，并根据供应，需求分布，运输条件和自然环境等因素确定物流中心的地理位置，并以此方式完成工程系统的建设。对物流系统的合理化起着决定性的作用。如果需要在物流系统中安装多个配送中心，则需要指定服务的数量，规模和范围以及配送中心的位置，以创造出优质的服务，高效率和低成本。2.3.2配送中心选址制约因素在众多影响物流配送中心选址的众多因素中，我们选取了评估物流中心位置合理性时要考虑的因素，有以下七点。(1)客户分布我们最开始需要考虑的就是配送中心的客户服务。对于商业配送中心，客户主要是位于城市人口稠密地区的超级市场和零售商店。配送中心通常安装在城市外，以提高服务水平并考虑各种情况的影响。（2）供应商分布配送中心非常靠近供应商，并且在供应产品方面非常可靠，这可以减少库存。(3)交通条件在影响配送成本和物流效率的种种因素中，交通条件是其中最为关键的因素。因此，在高速公路，铁路货运站，港口和机场等行车道旁建立物流中心是最好的选择。(4)土地条件建立配送中心时必须要占用一定面积的土地，而且土地要符合国家土地政策和城市的规划。土地的购买成本是影响配送中心选址成本的重要因素。(5)人力资源因素配送中心需要有很多不同种类的员工，受众是针对大量人群的劳动密集型形式，因此必须根据当地工作水平调整工资，因此物流中心的位置必须考虑人员的来源和人工的成本。(6)地区或城市规划配送中心规划是属于区域或城市规划的一部分，所以必须要满足城市规划的要求，包括规划土地使用以及与其他行业的规划的冲突问题。(7)自然条件配送中心需要在自然环境中存储货物，水分，盐分，洪涝，龙卷风，地震等等，这会带来风险并增加运输和供应成本。2.3.3配送中心选址意义要作为枢纽作用的配送中心，必须首先选择最合适的最优地址。合理的定位对于充分发挥配送中心的作用和改善物流配送系统相当重要。配送中心的位置是项目级别的战略决策，是合理化物流系统所必需的。配送中心位置的选择是否合理直接影响配送系统的服务水平，运营效率和经济效益。因此，选择配送中心位置的目标是服务质量，高效率和低成本。其意义主要体现在以下几个方面：（1）配送中心的合理布局可以提高商店商品供应的保障程度（2）合理设计配送中心可以降低配送成本并且增加经济收益。（3）配送中心的合理位置可以大大减少库存甚至实现零库存。（4）合理的配送中心可以改善整个的物流配送系统。总体来说，配送中心位置的合理与否是物流系统中的战略决策问题。配送中心的位置是否合理，将直接影响到整个物流系统运行的合理化和产品配送的社会经济效益。2.3.4配送中心选址常用方法经过国内外科学家多年的研究，物流中心选址的理论方法在不断发展和创新，现已广泛用于选址。（1）层次分析法AHP是用于定性分析的经典方法。解决问题的基本思想是，第一步是将问题的组成部分进行分层划分，每个级别中的多个元素的组取决于它们的相互影响和成员关系。将每一层的每个元素成对比较以评估其重要性，其重要性用权重说明，权重用作最终选择的基础。分析级别的流程可识别许多不确定和模糊的问题，并简化复杂的问题。作为一种定性方法，它广泛应用于方法评价，经济构成和系统评价等相关领域。层次分析通常结合定性和定量方法来确定首选站点计划。政治，经济，环境和交通等因素是在使用分层分析过程的选址过程中必须考虑的因素。第一步是确定参考层中每个效应的权重，第二步是记录影响每个替代方案的每种效应，第三步是基于分数和权重评估替代方案。最后，获得完美的解决方案。通常，可以结合使用AHP和模糊方法。首先，使用层次分析法了解影响选址的因素，然后创建一个全面的评估系统，最后使用模糊的决策方法来解决问题并制定最佳计划。（2）模糊评价法模糊评价方法是一种综合方法，它将定性和定量分析相结合。在实际应用中，通常使用多层次，无组织的复杂评估方法来创建对不同影响者及其关系的分析，建立模型，并使用加权平均法来获得配送中心站点的最佳计划。通常，此方法可用于评估主观问题。但是，精细化难以实现，并且某些影响因素具有难以测量的真实情况。（3）重心法重心法是连续选址的一种方法。这种方法应该先将所研究的区域简化为平面图。在平面图中，将供应方和需求方视为分散在图上的几个点，将货物视为物料的重量，最好的选择是这个平面的中心位置，这仍然是从重量和距离的结合中得出的。该方法考虑了几个因素，并且模型相对简单。重心法的主要优点是高的自由度，灵活性和配送中心的范围，但缺点是它仅考虑运输成本，而不考虑诸如固定成本和管理成本之类的可变成本。模型通常是用迭代求解的，但是通常很难找到最佳的迭代解决方案，因为最不合适的解决方案是远离实际因素的位置的选择点。通常，必须对最终结果进行校正和评估。重心模型是建立在笛卡尔坐标上的，其中东西方向用X代表，南北方向用Y轴代表，并且是根据工程分析得出的。根据坐标级别上的点，在分析场地问题的方法中，配送中心的最佳位置是根据距离，重量或两者的组合来计算的。（4）鲍姆尔-瓦尔夫法(Baumul-Wolfe)Baumer-Walf方法是非线性规划，它是一种非线性规划模型，它在选择配送中心地点确定的过程中全面考虑了可变成本以及运输和分销成本，从而一个一个地解决了运输问题。与其他方法不同，此模型不再随着规模的变化而显示出配送中心存储成本的线性变化。这是因为在实际过程中，随着配送量的增加，配送中心的仓储成本变大的趋势趋于平缓。Baumer-Walf方法提供了以下有关仓库成本与分销量之间关系的假设。换句话说，它更好地解决了仓库成本的非线性问题，并且每次迭代都是最小的成本降低解决方案。选择所需的解决方案。但是，此模型的主要缺点是我们不能保证最终的解决方案是最佳解决方案，并且该模型考虑了租赁配送中心的成本，并且不包括与建造配送中心相关的固定投资的成本。（5）混合整数规划法线性规划问题的约束条件是:一些上下限的取值限制和一些变量的约束。在进行求解约束的过程中，所有变量全整数，则是全整数规划;而有一部分变量取值约束为整数，对其余变量的取值不做要求时，这类问题被称为混合整数规划0-1混合规划方法在解决方案中包括两个解：整数和不正确，对于整数解，它可以是0或1。混合整数规划方法0-1中解决方案的目标是实现最低总成本，并且总成本模型的组成包括货运成本，可变存储成本和固定消耗成本。正确的混合规划方法使用0和1做出最终决定，并根据目标函数的限制和最小的总成本确定该值是0还是1，并最终选择最佳解决方案。通常，在解析模型时，0表示未设置配送中心，而1表示未设置配送中心。混合整数规划方法的优点是，它考虑到了配送中心建设的固定投资成本和竣工后的运营成本。通常，可以使用分支定界法来解决简单的混合整数规划方法，而可以通过启发式算法来解决复杂的方法。第3章某公司区域物流配送中心现状分析3.1案例公司简介QPL有限公司是男士商务休闲服领域的领先公司，主要产品是QPL男士裤子和夹克，在市场上地位不可动摇。截至2011年底，公司的旗舰产品QPL品牌男装已连续12年在全国排名领先。长期以来，公司以产品质量赢​​得了消费者的信赖。“男裤专家”和“良好的敬业精神”逐渐成为QPL品牌的象征。此外，知名协会和媒体对该品牌的认可度极高。该企业获得的荣誉称号如下：“中国最受欢迎的休闲服装品牌”，“中国著名品牌产品”，“中国最具影响力的十个品牌”，“中国十大最受欢迎的服装品牌”和“中国第一著名裤子品牌”，“中国顶级品牌”，“中国服装行业十大品牌”，“2007-2008年中国服装年度品牌价格（质量奖）”，“2009年中国最有价值品牌500强”，“2010年中国纺织文化十强”等。3.2案例公司配送现状公司要全面铺货，但是工厂的存储能力以及货运方面的配送能力不足，导致相应的速度特别慢，运输配送的效率过低，速度太慢，因此供应链的储存周期太长，由于终端门店对上游供货不及时的顾虑，导致门店备货周期过长，严重占用资金。从QPL企业目前的供应链网络来看，成本偏高，不考虑终端需求，导致配送中心分布不合理，给公司造成了严重的问题，造成了动力的浪费。3.3备选点选取对于QPL区域物流配送中心的选址，根据实际情况考虑的因素包括:(1)需求量影响选址的重要因素是终端客户的分布情况，并且根据制衣业的发展趋势，有必要快速响应终端客户的需求。以及以客户销量为指导方向，对送货范围进行设计。(2)运输方式和费用在物流成本中，运输成本所占比例较高，众多企业的运输成本比例高达百分之七十。因此在选址运输方上会对运输水平有着较大的影响，公路运输为本设计中所用的运输方式。在考虑QPL配送中心的位置时，必须要想到的运输成本是从生产基地到配送中心以及从配送中心到最终配送客户的过程。实际上，运输成本是一个复杂的变量，不仅与单价和距离有关，而且与不同的运输方式有关。在此篇设计中，我们考虑了实际的运输货量，并通过结合QPL的当前和市场运输费率费来计算运输成本。运营配送中心的成本包括仓储成本以及将货物配送到仓库时的各种处理的运营成本。考虑到对本地存储站点成本和人工成本的深刻而全面的考虑，该成本实际上是目标函数成本组成部分的重要组成部分。经过QPL公司高层领导沟通与协商，初步筛选出W1，W2，W3，W4，W5个符合配送中心备选地点供研究参考。表3-1备选配送中心编号表编号123453.4案例公司相关数据公司设有工厂6家，通过往年数据调查分析出各个工厂的年生产量如表3-2所示：表3-2各生产工厂年生产量（单位：件）pk工厂K123456生产量/件86675151354316657882518997474005176059生产工厂到配送中心运输费率按QPL现行运输费率，并综合市场运输费率所得出如表3-3所示：表3-3各工厂到备选配送中心的运输费率（单位：元/件）Dkw配送中心W工厂K1234510.370.600.380.280.6320.340.600.430.590.1630.250.930.360.450.5340.470.730.460.0580.5650.140.690.320.450.4360.120.610.330.470.42QPL公司销售地共有8个，并为其供货，通过往年数据调查分析出各个销售地的年需求量如表3-4所示：表3-4各需求地年需求量（单位：件）Fj客户J12345678年需求/件994379678578361161767617389687386267836248342065表3-5各需求地到备选配送中心的运输费率（单位：元/件）Dwj配送中心W客户J1234510.210.430.270.540.1520.370.490.290.130.5230.410.270.400.490.4140.200.370.110.360.3250.460.100.370.490.4660.310.240.270.440.3070.500.2760.460.411.0280.690.630.680.730.69用配送中心货品流转费率来表示货物在物流配送中心汇集时所进行的一系列操作，包括入库、质检、上架、拣货、分拣、二次加工、包装等所有环节，同时每个环节包含着当地的劳动力成本及平均的处理能力，表3-6配送中心流转费率Gw配送中心12345流转费率2.802.502.803.03.0通过QPL公司对区域的实地调研考察，各个备选配送中心的土地面积，土地单价以及建设单价如表3-6所示固定投资费用包括土地成本、建筑成本，具体如下；表3-7物流配送中心固定成本明细配送中心参数表现12345土地面积/平米S20002000200020002000土地单价元/平米I20001950210022002150建设单价元/平O350350350350350

第4章配送中心模型的建立与分析4.1建模的基本思路及假设前提4.1.1建模基本思路基本思路为:从已知的5个配送中心候选点中，根据产量及销量选择1个作为区域配送中心，使得从6个工厂，经过1个配送中心,向8个需求点运送产品时，物流总成本费用最低。4.1.2建模的假设前提为了案例更加准确细致，在构建数学模型之前要对模型进行假设以便计算方便，假设条件如下：1.以5年为基准运算时，QPL备选配送中心的数目和地理位置是确定的，模型是从已确定的各选中心中进行选择;2.将所要运输的多种产品抽象为一种产品:3.运量同运输费用成正比关系;4.一个需求点仅由一个配送中心供货;5.5年内工厂的生产量和需求地的需求量保持不变。6.备选物流配送中心容量可以随处理量进行扩增，因此假设其容量可以满足任意需求的。7．假设在所有环节的运输途中无堵车，迂回，绕路，事故的情况发生。8.4.2模型的参数定义K：生产地点的生产基地k的集合，其取值为1，2，3，4，5，6；W：配送中心备选地w的集合，其取值为1，2，3，4，5；J：需求地点的需求地j的集合，其取值为1，2，3，4，5，6，7，8；Dkw：生产基地到配送中心的单位质量运输费率；Dwj：配送中心到客户的单位质量运输费率；Xkw：生产基地到配送中心的运输量；Ywj：配送中心到需求地的运输量；Pk:生产工厂供应配送中心的总量。Fj:为需求点j的需求量。Tw为物流配送中心w每年均摊固定投资的费用Gw为物流配送中心w货物流转费率Zw=1,物流配送中心W被选中，0,物流配送中心W未被选中4.3模型的构建4.3.1运输成本运输成本包括两部分，分别为从工厂至配送中心的运输成本、从配送中心至需求地的运输成本。运输成本=运输量*运输费率，则对于工厂k、配送中心w和需求地j有以下运算表达式：(1)从工厂k到配送中心w的运输成本为：（4-1）(2)从配送中心j到需求地k的运输成本为（4-2）(3)运输总成本为（4-3）4.3.2配送中心固定成本(1)配送中心土地购置成本为：（4-4）(2)配送中心建设及运营投资费用成本为：（4-5）（4-6）4.3.3配送中心运行成本（4-7）4.3.4总成本（4-8）4.4模型的约束条件（4-9）（4-10）（4-11）W=1（4-12）（4-13）(4-9)表示企业计划建立一个区域物流配送中心。(4-10)表示每一个生产工厂运往配送中心的量不大于自身生产能力，同时满足配送中心调拨需要。(4-11)配送中心的配送量能够满足需求点的需求量。(4-12)配送中心作为流转中心，上游工厂调入量与配送至下游的调出量相等。(4-13)表示流经配送中心的调入量和调出量均为正数。4.5模型的求解4.5.1模型：model:sets:center/w1..w5/:Tw,Gw,Zw,S,I,O;!w;factory/k1..k6/:Pk;!k;demand/j1..j8/:Fj;!j;linka(factory,center):Dkw,Xkw;linkb(center,demand):Dwj,Ywj;endsetsmin=C;C1=(@sum(linka:Xkw*Dkw)+@sum(linkb:Ywj*Dwj))*5;!4-1/2;C2=@sum(center:(I+O)*S*Zw);!4-3;C3=@sum(linka:Xkw*Gw)*5;!4-4;C=C1+C2+C3;!4-5;@sum(center:Zw)=1;!4-6;@for(factory(k):@sum(linka(k,w):Xkw(k,w)*Zw(w))=Pk(k));!4-7;@for(demand(j):@sum(linkb(w,j):Ywj(w,j))=fj(j));!4-8;@for(center(w):@sum(linka(k,w):Xkw(k,w))>=@sum(linkb(w,j):Ywj(w,j)));!4-9;@for(center:@bin(zw));data:pk=86675151354316657882518997474005176059;Dkw=0.370.600.380.280.630.340.600.430.590.160.250.930.360.450.530.470.730.460.0580.560.140.690.320.450.430.120.610.330.470.42;Fj=994379678578361161767617389687386267836248342065;Dwj=0.210.370.410.20.460.310.50.690.430.490.270.370.10.240.2760.630.270.290.40.110.370.270.460.680.540.130.490.360.490.440.410.730.150.520.410.320.460.31.020.69;Gw=2.802.502.803.03.0;S=20002000200020002000;I=20001950210022002150;O=350350350350350;enddataend4.5.2求解:在LINGO软件中进行LINGO-Options-GlobalSolver-UseGlobalSolve流程调试出寻找全局最优解命令，点击LINGO-Solve进行求解，结果如图图4-1运行结果代码为：Globaloptimalsolutionfound.Objectivevalue:0.2269931E+09Objectivebound:0.2269931E+09Infeasibilities:0.000000Extendedsolversteps:1Totalsolveriterations:581VariableValueReducedCostC0.2269931E+090.000000C10.3307045E+080.000000C24700000.0.000000C30.1892227E+090.000000TW(W1)0.0000000.000000TW(W2)0.0000000.000000TW(W3)0.0000000.000000TW(W4)0.0000000.000000TW(W5)0.0000000.000000GW(W1)2.8000000.000000GW(W2)2.5000000.000000GW(W3)2.8000000.000000GW(W4)3.0000000.000000GW(W5)3.0000000.000000ZW(W1)1.000000-0.2090199E+09ZW(W2)0.0000004600000.ZW(W3)0.0000004900000.ZW(W4)0.0000005100000.ZW(W5)0.0000005000000.S(W1)2000.0000.000000S(W2)2000.0000.000000S(W3)2000.0000.000000S(W4)2000.0000.000000S(W5)2000.0000.000000I(W1)2000.0000.000000I(W2)1950.0000.000000I(W3)2100.0000.000000I(W4)2200.0000.000000I(W5)2150.0000.000000O(W1)350.00000.000000O(W2)350.00000.000000O(W3)350.00000.000000O(W4)350.00000.000000O(W5)350.00000.000000PK(K1)8667515.0.000000PK(K2)13543.000.000000PK(K3)1665788.0.000000PK(K4)2518997.0.000000PK(K5)474005.00.000000PK(K6)176059.00.000000FJ(J1)994379.00.000000FJ(J2)678578.00.000000FJ(J3)361161.00.000000FJ(J4)767617.00.000000FJ(J5)389687.00.000000FJ(J6)386267.00.000000FJ(J7)836248.00.000000FJ(J8)342065.00.000000DKW(K1,W1)0.37000000.000000DKW(K1,W2)0.60000000.000000DKW(K1,W3)0.38000000.000000DKW(K1,W4)0.28000000.000000DKW(K1,W5)0.63000000.000000DKW(K2,W1)0.34000000.000000DKW(K2,W2)0.60000000.000000DKW(K2,W3)0.43000000.000000DKW(K2,W4)0.59000000.000000DKW(K2,W5)0.16000000.000000DKW(K3,W1)0.25000000.000000DKW(K3,W2)0.93000000.000000DKW(K3,W3)0.36000000.000000DKW(K3,W4)0.45000000.000000DKW(K3,W5)0.53000000.000000DKW(K4,W1)0.47000000.000000DKW(K4,W2)0.73000000.000000DKW(K4,W3)0.46000000.000000DKW(K4,W4)0.5800000E-010.000000DKW(K4,W5)0.56000000.000000DKW(K5,W1)0.14000000.000000DKW(K5,W2)0.69000000.000000DKW(K5,W3)0.32000000.000000DKW(K5,W4)0.45000000.000000DKW(K5,W5)0.43000000.000000DKW(K6,W1)0.12000000.000000DKW(K6,W2)0.61000000.000000DKW(K6,W3)0.33000000.000000DKW(K6,W4)0.47000000.000000DKW(K6,W5)0.42000000.000000XKW(K1,W1)8667515.0.000000XKW(K1,W2)0.00000013.70000XKW(K1,W3)0.00000015.45000XKW(K1,W4)0.00000015.20000XKW(K1,W5)0.00000017.85000XKW(K2,W1)13543.000.000000XKW(K2,W2)0.00000013.70000XKW(K2,W3)0.00000015.70000XKW(K2,W4)0.00000016.75000XKW(K2,W5)0.00000015.50000XKW(K3,W1)1665788.0.000000XKW(K3,W2)0.00000015.35000XKW(K3,W3)0.00000015.35000XKW(K3,W4)0.00000016.05000XKW(K3,W5)0.00000017.35000XKW(K4,W1)2518997.0.000000XKW(K4,W2)0.00000014.35000XKW(K4,W3)0.00000015.85000XKW(K4,W4)0.00000014.09000XKW(K4,W5)0.00000017.50000XKW(K5,W1)474005.00.000000XKW(K5,W2)0.00000014.15000XKW(K5,W3)0.00000015.15000XKW(K5,W4)0.00000016.05000XKW(K5,W5)0.00000016.85000XKW(K6,W1)176059.00.000000XKW(K6,W2)0.00000013.75000XKW(K6,W3)0.00000015.20000XKW(K6,W4)0.00000016.15000XKW(K6,W5)0.00000016.80000DWJ(W1,J1)0.21000000.000000