配送中心选址问.pptVIP

基于仿真技术的连锁零售企业配 送中心布局决策模型 王丽媛 史玲玲 一、问题背景 二、建模准备工作 三、建立模型 四、提出疑惑 一、问题背景 1.1 引言 该文献采用仿真方法和综合评价法研究连锁零售业配送中心选址的问题 为什么要对此问题进行研究？ 配送中心的布局决策 决定 合理配送系统 “连配送” 前提 企业核心竞争优势 重要源泉 ? 合理的配送中心布局 降低物流运营成本 提高物流系统的运营效率 ? 1.2 研究现状 物流中心选址比较成熟的方法 重心法 最优化规划方法 启发式方法 仿真方法 重心法 重心法是一种设置单个厂房或仓库的方法，这种方法主要考虑的因素是现有设施之间的距离和要运输的货物量。 概念 可以在没有备选地点的情况下进行选址，并且运算简单，能够为管理者和决策者提供理论上成本最低的配送中心地点。 优点 自由度过多，往往由迭代法计算求得的最佳地点实际上很难找到或者不适合构建配送中心。 缺点 最优化规划方法 它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。 概念 缺点 对一些复杂情况很难建立合适的规划模型,或者模型太复杂、计算时间长、非常难以得到最优解。 优点 简单易操作 应用范围非常广泛；它属于精确式算法,能获得精确最优解 概念 优点 缺点 启发式方法 是一种技术。这种技术使得在可接受的计算费用内去寻找最好的解。但不保证所得到的解可行性和最优性，甚至在多数情况下，无法阐述所得到的解和同最优解的近似程度。 由于是逐次逼近法，得到的可行解与最优解有比较大的偏差。 某些情况下使用启发式算法会得到比用最优化算法更好的解。 简单易行，易被使用者接受。 很多情况下，程序简单，易于修改。 仿真方法 概念：它可以运用各种模型和技术，对实际问题进行建模，通过模型采用人工试验的手段，来理解需要解决的实际问题。 优点：能够解决用解析方法难以解决的十分复杂的问题；而且实验相比费用低，可在较短时间内得出结果。 1.3 研究展望 两种或两种以上算法相结合 eg：聚类分析和重心法相结合；神经网络和SVM相结合等等 旧算法的重新优化 eg：层次遗传算法；改进蚁群算法；改进粒子群算法等等 引入其他领域的方法 eg：引入GIS领域的方法 二、建模的准备工作 2.1 配送中心布局的影响因素分析 企业发展战略 企业物流配送系统 配送中心的地域分布与区域物流资源和需求分布相适应 零售点的需求 企业的资金实力 企业的融资能力 …… 设施成本 物流成本 服务水平 定性因素 定量因素 （重点研究） 2.1.1 设施成本 设施成本：不随配送业务量变化的固定投入及运营成本。 表达式：设施成本=建设分摊成本+固定营运支出 固定营运支出指配送中心设施建成后所需花费的各种固定费用不随配送业务量的变化而变化 设施成本与配送中心设施数量和单个配送中心规模的关系 总建设分摊成本和固定营运支出与配送中心设施数量成正比 总建设成本和固定营运成本与单个配送中心规模成反比（在一定的条件下） 2.1.2 物流成本 物流成本=（安全）库存成本+运输成本 注：由于研究配送中心选址的问题，而配送中心设施的数量对周期库存成本影响很小，对安全库存影响较大，所以在下面研究问题时，就把库存成本换为安全库存成本。 运输成本=外向运输成本+内向运输成本 i j k 零售商 配送中心 供应商 外向 内向 配送设施数量 外向运输成本 内向运输成本 2.1.3 快速响应时间 （创新点一） 传统的选址决策模型多以成本最优为决策目标，很少考虑到服务质量量化的问题。而本文献以配送中心对零售点的订单响应时间长短来衡量服务水平高低，成为全文的最大亮点。 响应时间=订单处理时间+运输时间 量化服务成本： 优化响应时间 降低库存和缺货损失 提高顾客的忠实度和满意度 响应时间= 各零售点i的年订单需求量×配送系统对i的每笔订单配送服务平均反应时间 各零售点i的年订单需求量 三、建立模型 3.1 整体概况 s个备选配送中心 预处理程序 备选布局方案 蒙特卡罗静态仿真模型 Arena时间动态仿真模型 综合评价程序 确定备选方案 创新点二 仿真法和综合评价法相结合，更全面的对备选方案进行评估 3.2.1 蒙特卡罗成本静态仿真 基本思想：首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数等于问题的解，通过对模型（或过程）的抽样试验，来计算所求参数的统计量，最后给出所求解的近似值。 本仿真模型是以各零售点的订单需求情况为基变量来分析外向和内向运输成本的。因此用该方法仿真的结果得出配送中心的运输成本。（在较长一段时间下