发明名称 农资连锁经营物流配送中心选址优化方法
摘要 一种农资连锁经营物流配送中心选址优化方法属于物流配送中心选址优化技术领域。技术方案具体包括:提出农资连锁经营物流配送中心选址优化模型,并转化为新建单配送中心选址、新建多配送中心选址、有数目限制的配送中心选址优化问题;基于层次分析法原理计算农资连锁经营物流配送中心选址优化模型目标函数权重;借鉴运输问题求解思路,综合多目标决策分析中的加法规则,反复求解直到得到近似最优解。提出的模型真实反映农资连锁经营物流配送中心规划过程,满足配送环节的费用最小化需求,使模型更加符合实际。模型不仅可计算最优连锁经营物流配送中心的地址,而且可知道被选中的配送中心的通过量;实现单配送中心或多个配送中心的最优选址。
申请公布号 CN101814174A 申请公布日期 2010.08.25
申请号 CN201010143125.1 申请日期 2010.04.07
申请人 北京交通大学 发明人 袁振洲;李艳红;李明华
分类号 G06Q30/00(2006.01)I;G06Q50/00(2006.01)I 主分类号 G06Q30/00(2006.01)I
代理机构 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 代理人 黄家俊
主权项 1.一种农资连锁经营物流配送中心选址优化方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1-1:预测连锁网点的需求量以及供货点的供应量;步骤1-2:提出成本最低、效用最大的选址原则;步骤1-3:确定连锁经营配送中心候选地址范围,提出模型考虑的费用因素:产品经过配送中心的总运输费用、因保管而产生的可变费用、平均固定管理费用、以及建设配送中心的基建投资费用;步骤1-4:提出农资连锁经营物流配送中心选址优化模型:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>MinF</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>X</mi><mi>ij</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>Y</mi><mi>jk</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>Z</mi><mi>j</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub><mi>&rho;</mi><mn>1</mn></msub><mo>[</mo><mrow><mo>(</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>C</mi><mi>ij</mi></msub><msub><mi>X</mi><mi>ij</mi></msub><mo>+</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>r</mi></munderover><msub><mi>H</mi><mi>jk</mi></msub><msub><mi>Y</mi><mi>jk</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths><maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mo>+</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>V</mi><mi>j</mi></msub><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>Z</mi><mi>j</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mi>&theta;</mi></msup><mo>]</mo><mo>+</mo><msub><mi>&rho;</mi><mn>2</mn></msub><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>F</mi><mi>j</mi></msub><msub><mi>R</mi><mi>j</mi></msub></mrow></math>]]></maths><maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><mo>+</mo><msub><mi>&rho;</mi><mn>3</mn></msub><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>S</mi><mi>j</mi></msub><msub><mi>R</mi><mi>j</mi></msub></mrow></math>]]></maths><maths num="0004"><![CDATA[<math><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mi>ij</mi></msub><mo>&le;</mo><msub><mi>A</mi><mi>i</mi></msub></mrow></math>]]></maths><maths num="0005"><![CDATA[<math><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>Y</mi><mi>jk</mi></msub><mo>&GreaterEqual;</mo><msub><mi>D</mi><mi>k</mi></msub></mrow></math>]]></maths><maths num="0006"><![CDATA[<math><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>r</mi></munderover><msub><mi>Y</mi><mi>jk</mi></msub></mrow></math>]]></maths><maths num="0007"><![CDATA[<math><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><msub><mi>R</mi><mi>j</mi></msub><mo>&le;</mo><mi>P</mi></mrow></math>]]></maths><maths num="0008"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>R</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mi>ij</mi></msub><mo>></mo><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow></math>]]></maths><maths num="0009"><![CDATA[<math><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mi>ij</mi></msub><mo>&le;</mo><msub><mi>R</mi><mi>j</mi></msub><msub><mi>M</mi><mi>j</mi></msub></mrow></math>]]></maths>其中,i=1,2,…n;j=1,2,…,m;k=1,2,…,r;n为供货基地的数目;m为配送中心数目;r为连锁网点的个数;P为可新建的配送中心数目的最大限额;C<sub>ij</sub>为第i个供货基地到第j个配送中心的单位运费;H<sub>jk</sub>为第j个配送中心向到k个连锁网点的单位配送费用;V<sub>j</sub>为第j个配送中心经营管理产生的单位可变费用;Z<sub>j</sub>为通过第j个配送中心产品的数目;F<sub>j</sub>为第j个配送中心的固定管理费用;M<sub>j</sub>为第j个配送中心的最大建设容量;A<sub>i</sub>为供货基地i的供货量;D<sub>k</sub>为连锁网点k的需求量;θ为经验值,且θ∈(0,1);R<sub>j</sub>为0-1变量,在j地建配送中心时,此值为1,否则为零;ρ<sub>1</sub>,ρ<sub>2</sub>,ρ<sub>3</sub>,为权系数,其中ρ<sub>1</sub>,ρ<sub>2</sub>,ρ<sub>3</sub>,∈(0,1),且ρ<sub>1</sub>+ρ<sub>2</sub>+ρ<sub>3</sub>=1;S<sub>j</sub>为第j个配送中心选中后的基建投资费;X<sub>ij</sub>为从第i个供货基地到第j个配送中心的运量;Y<sub>jk</sub>为第j个配送中心到第k个连锁网点的运量;步骤1-5:提出求解模型的方法,具体求解步骤如下:步骤1-5-1:利用层次分析法计算出各项费用的权重;步骤1-5-2:列出从供货基地经过配送中心到连锁网点的最小运费单价表,在此费用表的基础上按照运输问题求解经过配送中心j的运量和总的运输费用,结果作为初次解;步骤1-5-3:对变动费用函数求微分,即<img file="FSA00000073832300021.GIF" wi="322" he="81" />使其边际费用最小,在上述所求的运量的基础上,求出相应的变动费用;步骤1-5-4:根据所求的各项费用的权重,结合估计的各配送中心的固定管理费用和基建投资费用,利用多目标决策分析中的加法规则计算出初始总费用;步骤1-5-5:在此基础上结合供货基地到配送中心的运费表和配送中心到连锁网点的费用表,再列出最小单位费用表,并据此求解运输问题,得到经过配送中心j的运量,结果作为第二次解;步骤1-5-6:重复步骤1-5-5,直到得到近似最优解或最优解即费用不再下降为止;根据所得最优解可以判断是否应该建设配送中心。
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