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(二)多个配送中心的选址1.奎汉-哈姆勃兹(Kuehn-Hamburger)模型奎汉-哈姆勃兹模型是多个配送中心地址选定的典型方法。本方法是一种启发式的算法。所谓的“启发式的算法”就是逐次求近似解得的方法,即简单地先求出初次解,然后经过反复计算修改这个解,使之逐步达到近似最佳解的方法。奎汉-哈姆勃兹模型是按式(5-9)~式(5-11)确定它的目标函数和约束条件的。f(x)=(Ahij+Bhjk)Xhijk+∑FjZj+∑Shj(∑Xhijk)+∑Dhk(Thk)(5-9)∑xhijk=Qhk(5-10)∑xhijk≤Yhi(5-11)Ij(∑xhijk)≤Wj(5-12)式中h—产品(1,…,p);i—工厂(1,…,p);j—仓库(1,…,p);k—顾客(1,…,p);Ahij—从工厂(j)到仓库(j)运输产品(h)的单位运输费;Bhjk—从仓库(j)到顾客(k)之间配送产品(h)时的单位运输费;Xhijk—从工厂(i)经过仓库(j)向顾客运输产品(h)的数量;Fi—在仓库(j)期间的平均固定管理费;Zj—当∑xhik0时取1,否则取0;Shj(∑xhijk)—在仓库(i)中,为保管产品(h)而产生的部分可变费用(管理费,保管费,税金以及投资的利息等);Dhk(Thk)—向顾客(k)配送产品(h)时,因为延误时间(T)而支付的损失费;Qhk—顾客(k)配送产品(h)时,因为延误时间(T)而支付的损失费;Wj—仓库(j)的能力;Ij∑xhijk—各工厂经由仓库(j)向所有顾客配送产品的最大库存定额。这是用上述各项条件,按图的流程求解算术解的方法。2.鲍摩-瓦尔夫(Baumol-Wolfe)模型(1)鲍摩-瓦尔夫模型的建立如图5-4所示的是从几个工厂经过几个配送中心,向用户输送货物。对此问题,一般只考虑运费为最小时配送中心的选址问题。这里所要考虑的问题是: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?规划的总费用应包括以下内容。总费用函数为:F(Xijk)=∑(cki+hijk)+∑vi(wi)t+∑Fir(Wi)(5-13)其中0t1,r(Wi)=式中cki—从工厂到配送中心,每单位运量的运输费:hijk—从配送中心向用户发送单位运量的发送费;cjk—从工厂通过配送中心向用户发送单位运量的运费,即Xijk—从工厂通过配送中心向用户运送的运量;Wi—通过配送中心的运量,即vi—配送中心的单位运量的可变费用:Fi—配送中心的固定费用(与其规模无关的固定费用)。总费用函数f(Xijk)的第一项是运输和发送费,第二项是配送中心的可变费用,第三项是配送中心的固定费用(这项费用函数是非线性的)。(2)鲍摩瓦尔夫模型的计算方法首先,给出费用的初始值,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则。第一步:求初始解要求最初的工厂到用户(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之和最小,即:Ckj0=min(ckj+hij)=(Cki0+Cij0)(5-15)设所有的(k,j)取最小费率Ckj0,配送中心序号是Ikj0。这个结果决定了所有工厂到用户的费用。那么,如果工厂的生产能力和需要量已知,把其作为约束条件求解运输型问题,使费用函数∑Cki0Xkj为最小时,{XKj0}就未初始解。第2步:求二次解。根据初始解,配送中心的通过量可按式(5-16)计算。Wi0=∑{所有的k,j,如IKj0=i}XKj0(5-16)从通过量反过来计算配送中心的可变费用。ckjn=min[cki+hki+vit(Wi0)]t-1(5-17)这是费用函数式(5-13)关于Xijk的偏微分。在这个阶段中,对于所有的(k,j)取下式。ckj2=min[cki+hki+vit(Wi0)]t-1(5-18)式中ckj2的配送中心序号为IKj2。再次以这一成本为基础,求解运输型问题,求得使费用函数∑ckj2Xkj为最小时,{XKj2}就成为二次解。第3步:求出n次解。设(n-1)次解为{Xkjn-1},则配送中心的通过量为:Win-1=∑{所有的k,j,如Ikjn-1=i}Xkjn-1式中Ikjn-1—由(n-1)次解得到的所使用配送中心的序号。(n-1)次解可使配送中心通过量反映到可变费用上,因此求n次解,就可得到配送中心的新的通过量。第4步:求最优解。把(n-1)次解的配送中心的通过量Win-1和n次解的配送中心通过量Wni进行比较,如果完全相等,就停止计算;如果不等,再反复继续计算。也就是说,当Win-1=Wni时,为最优解。(3)鲍摩瓦尔夫模型的优缺点这个模型具有一些优点,但也有一些问题,使用时应加以注意。①模型的优点计算比较简单;能评价流通过程的总费用(运费,保管费和发送费之和);能求解配送中心的通过量,即决定配送中心规模的目标;根据配送中心可变费用的特点,可采用大批量进货的方式。②模型的缺点由于采用的是逐次逼近法,所以不能保证必然会得到最优解。此外,由于选择被选地点的方法不同,有时求出的最优解中可能出现配送中心数目较多的情况。也就是说,还可能有配送中心数目更少,总费用更小的解存在。因此,必须仔细研究所取得的解是否是最优解;配送中心的固定费用没在所求得的解中反映出来。3.CFLP(CapacitatedFacilitiesLocationProblem)CFLP法是反町洋一先生创造并发表的方法,即用LP(线性规划)运输法,确定各配送中心的市场占有率,求出配送分担地区的重心,再用混合整数计划法的“筹划型”确定场址的建设位置。其目标函数和约束条件表示如下。MinZ=∑∑CijXij+∑FiYi(5-19)∑Xij=Dj,j=1,…,N(5-20)∑Xi≤AiYi,j=1,…,M(5-21)∑Yi≤K(5-22)式中N—需要地的个数;M—配送中心建设候补地的个数;K—建设配送中心的个数;Dj—需要地(j)的需要量;Fi—配送中心建设候补地(i)的不变建设费;Ai—配送中心建设候补地的建设容量;Cij—从候补地(i)到需要地(j)的运输单价;Xij—从配送中心到需要地(j)的运输量;Yi—假定在候补地(i)建设配送中心时为1,否则为0。
本文标题:多个配送中心的选址问题
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