如何选择配送中心地址
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•7
重心法
假设条件：
1. 运输费用只与配送中心和客户的直线距离有 关，不考虑城市交通状况
2. 不考虑配送中心所在的地价
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•8
拟定配送重新的坐标
，其客户的坐标为
，其中i=1,2,3—n
ai-表示配送中心到客户的运费
Wi-表示配送中心到客户的运量
则：
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•30
遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一 个种群(population)开始的，每一个种群则 由经过基因编码(coding)的一定数目的个体 (individual)组成，每个个体实际上是染色体 上带有特征的实体。
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•31
实现步骤
第一步：选择编码策略，即编码基因串， 如编码为A一a1a2…an。表示A为一个n维 实向量;
缺点
不能保证能求得最优解 配送中心固定费用在解中没有反映出来
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•23
配送中心选址方法的改进模型
两级配送中心的选址模型
在配送中心选址的实际过程中，在一定区域内 ，针对客户众多比较分散、配送距离过远、直 接配送成本较高等情况。
综合考虑重心法和鲍摩—瓦尔夫法，分两个步 骤建立模型
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步骤
离分布在外围客户较近的地方设置几个侯 选点
利用鲍摩-瓦尔夫法求出应在那几个点建立 小型配送中心
把这些小型中心看成需求点，应用重心法 求出中央配送中心的最佳地址。
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改进模型的优缺点
比较适合客户众多且较分散，配送的业务 量较大，配送频繁，小批量、多批次，单 个配送中心无法按时高效执行配送业务的 情况
和n次解的配送中心通过量
进行比较，如果完全相等就停止计算，如果不相等就反复计算至到相等
也就说，
时，
为最优解
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鲍摩-瓦尔夫模型的优缺点
优点：
计算简单，能评价流通过程的总费用 能求解配送过中心的通过量（决定配送中心的
规模依据） 根据配送中心可变费用的特点，可采用大批量
进货的方式
•9
4.4.1微分法-单一个配送中心选址法
1微分法模型
如右图所示，设有N个零售店，它们各自的
坐标是
（i=1，2，3…n）配送重心的
坐标是 有：
其中，
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•10
又有
其中有
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4-3
•11
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4-4
•12

求解方法，令
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4-7
4-8
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迭代法的计算步骤
1）以所有零售店的重心坐标为配送中心的初始 地点（ ）
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遗传算法的基本操作
选择：选择体现了适者生存的自然法则， 是通过把适应值高的个体复制到下一代来 改善群体的平均适应值。
交叉：保证遗传算法的寻优过程能收敛到 全局最优点，以及提高对优化过程的收敛 速度起着重要的作用。
变异：将个体染色体编码串中的某些基因 座上的基因值用该基因的其它等位基因来 替换，形成一个新的个体。
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•2
4.2配送中心选址的原则
适应性原则 协调性原则 经济性原则 战略性原则
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•3
4.3配送中心选址的影响因素
自然环境因素 （气候条件 地质条件 水文条件 地形条件） 经营环境因素 （经营环境 商品特性 物流费用 服务水平） 基础设施因素 （交通条件 公共设施状况） 其它因素 （国土资源利用 环境保护要求 周边状况）
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二次解
从通过量反过来计算配送中心的可变费用
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•20
的配送中心序列号为
再次已这个为基础，求解运输问题，
求得使用费用函数
n 次解
为最小， 就是二次解
以 为基础，求解运输问题，可得出使用费用函数 是n次解，因而得到配送中心新的通过量。
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为最小时
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最优解
把n-1次解的配送中心的通过量
中央配送中心可有较大库存量，便于统一 进货和管理。
得到的结果是满意解而可能不是最优解
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•26
遗传算法
遗传算法的概念
对某一代群体进行作用，这个作用过程叫遗传 操作，遗传操作的结果便是得到下一代群体。 是一种很强的搜索和优化技术，由美国 Mihcigna大学的J.Hollnad教授于1975年首先提 出。
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•4
•5
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配送中心选址的程序和步骤
4.4配送中心选址常用的方法
解析方法（重心法、微分法） 建立数学模型
模拟方法 数学方程和逻辑关系
启发式方法（鲍尔曼—沃尔夫法） 针对求解，逐次逼近最优解
实际选址中，经常采用定性分析的方法，在几块 可选地中进行选择。
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配送中心
2）计算与（ ）相应的总发送费用 3）
4） 5）
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微分法的优缺点
1)是连续性模型，不加特点的限制，有自由 选择的长处。
2）迭代的算法求的最佳点很难，且迭代计 算过程复杂。
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2 鲍摩-瓦尔夫模型-多个配送中心的选址
如图
各个工厂向哪些配送中心运输多少商品? 各个配送中心向哪些用户发送多少商品?
物流配送中心的选址及 其布局
路漫漫其悠远 2020/4/5
4.1配送中心选址
选址包括两个层次的问题： 第一：选位，即选择什么地区（区域）设置设施，
沿海还是内地，南方还是北方，等等。在当前全 球经济一体化的大趋势之下，或许还要考虑是国 内还是国外； 第二：定址。地区选定以后，具体选择在该地区的 什么位置设置设施，也就是说，在已选定的地区 内选定一片土地作为设施的具体位置。
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规划的总费用包括一下内容：
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总费用函数为：
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鲍摩-瓦尔夫模型计算方法
首先，给出费用的初姑值，求初始解；然 后，进行迭代计算，使其逐步接近费用最 小的运输规划。
初始解
要求最初的工厂到用户间(k, j)的运费相对最小 也就是说，要求工厂到配送中心间的运费率Ckj 和配送中心到用户间的发送费率Hij之和为最小 ，即
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基本处理流程
流程图
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遗传算法的实现思想
利用某种编码技术作用于称为染色体 (chormosome）的二进制数串，其基本思想 是模拟由这些串所组成的群体的进化过程。
遗传算法对求解问题的本身一无所知，它所 需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行 评价，并基于适应值来选择染色体，使适应 性好的染色体比适应性差的染色体有更多的 繁殖机会。