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3.鲍摩-瓦尔夫(Baumol-Wolfe)模型(1)问题鲍摩-瓦尔夫(Baumol-Wolfe)模型是一个非线性整数规划模型,由运输费用和仓储费用构成的总费用最小。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?图6-5鲍摩-瓦尔夫模型选址示意图(2)建立模型(6.19)式中cik—从工厂到配送中心,每单位运量的运输费:Xik—从工厂到配送中心运送的运量;ckj—通过配送中心向用户发送单位运量的运费;Yki—从配送中心到用户运送的运量;Wk—通过配送中心的运量;工厂1工厂2工厂k……配送中心m用户1用户2用户n…………配送中心2配送中心11111111111min().1000qqqqnmikikkjkjkkkKkikjkknmkikkjijqikikqkjjkkkkFcxcyvwGwxyxastybwwVk—配送中心的单位运量的可变费用;Gk—配送中心的固定费用(与其规模无关的固定费用);—规模指数系数(01);k—为备选网点k是否选中的决策变量(0--1变量)。总费用函数F(x)的第一项是工厂到节点的运输费用,第二项是节点到需求点的运输费用,第三项是配送中心的可变费用,第四项是配送中心的固定费用。(3)模型的求解启发式算法是在可接受的费用内寻找最好的解的技术,但不一定能保证所得解的可行性和最优性。鲍摩-瓦尔夫(Baumol-Wolfe)模型求解思想,通过求解边际成本,对规模仓储进行分段线性化。边际成本表示网点在一定规模下的单位货物储存费用,即存储费用率,用边际成本成本代替可变费用率,从而把非线性函数转化为线性。例取规模系数,其边际费用为:求解步骤(分段线性化)STP1:求初始方案令所有备选点的规模都为0,求解运输规划模型F0STP2:计算边际成本STP3:求改进解用STP4:新旧方案比较,循环迭代比较新解Fn+1和Fn,如果两次解相同,认为找到了最优解,否则返回STP2,重复STP3、STP4。(4)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0.5=2kkkkvwCw0,000kkCw则相应的011111minqqqnmkikikjkjkkkikjkFcxcyG110111,2nkkkkikikvwwxCw101111111,min()qqqnmkkkikkikjkjkkkikjkCCFcCxcyG代替求解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。
本文标题:鲍摩-瓦尔夫(Baumol-Wolfe)模型
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