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《電子商務(wù)物流_倉(cāng)庫(kù)選址的方法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、倉(cāng)庫(kù)選址的幾種方法一、解析方法解析方法通常是指物流地理重心方法。這種方法通常只考慮運(yùn)輸成本對(duì)物流中心選址的影響，而運(yùn)輸成本一般是運(yùn)輸需求量、距離以及時(shí)間的函數(shù)，所以解析方法根據(jù)距離、需求量、時(shí)間或三者的結(jié)合，通過在坐標(biāo)上顯示，以物流中心位置為因變量，用代數(shù)方法來求解配送中心的坐標(biāo)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)容易搜集，易于理解。由于通常不需要對(duì)物流系統(tǒng)進(jìn)行整體評(píng)估，所以在設(shè)定單一的物流中心時(shí)應(yīng)用解析方法非常方便。但是它的缺點(diǎn)在于它假設(shè)運(yùn)費(fèi)隨距離呈線性變化，而實(shí)際生活中運(yùn)費(fèi)通常是遞遠(yuǎn)遞減的。另外，它沒有考慮現(xiàn)實(shí)的地理?xiàng)l件，例如選出的最佳物流中心地點(diǎn)可能正好坐落于一
2、個(gè)湖的中央，所以解析方法更多的不適用于確定最佳位置，而是用于剔除一些不合適的備選方案。解析方法經(jīng)過這些年的發(fā)展，從基本的解析方法也就是只考慮與運(yùn)輸成本相關(guān)的需求量、距離或時(shí)間三者中的某一個(gè)變量進(jìn)行了擴(kuò)展，使解析法更接近真實(shí)的現(xiàn)實(shí)生活。形成了噸—距離—中心解法、時(shí)間—噸—距離—中心解法等等。二、最優(yōu)化規(guī)劃方法最優(yōu)化規(guī)劃方法一般是在一些特定的約束條件下，從許多可用的選擇中挑選出一個(gè)最佳的方案。運(yùn)用線性規(guī)劃技術(shù)解決選址問題一般需具備兩個(gè)條件，一是必須有兩個(gè)或兩個(gè)以上的活動(dòng)或定位競(jìng)爭(zhēng)同一資源對(duì)象，二是在一個(gè)問題中，所有的相關(guān)關(guān)系總是確定的。隨著20世紀(jì)70年代計(jì)算機(jī)計(jì)算能力
3、的增強(qiáng)，使得以最優(yōu)化規(guī)劃方法求解大型配送中心選址及網(wǎng)點(diǎn)布局逐漸成為可行，最優(yōu)化規(guī)劃方法中的線性規(guī)劃技術(shù)以及整數(shù)規(guī)劃技術(shù)是目前應(yīng)用最為廣泛，也是最主要的選址方法。其優(yōu)點(diǎn)在于它屬于精確式算法，能獲得精確最優(yōu)解。不足之處主要在于對(duì)一些復(fù)雜情況很難建立合適的規(guī)劃模型；或者模型太復(fù)雜，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，非常難以得到最優(yōu)解；還有些時(shí)候得出的解雖然是最優(yōu)解，但在實(shí)際中不可行。最優(yōu)化規(guī)劃方法主要有運(yùn)輸規(guī)劃方法以及混合整數(shù)規(guī)劃法等。三、啟發(fā)式方法啟發(fā)式方法是一種逐次逼近最優(yōu)解的方法，大部分在20世紀(jì)50年代末期以及60年代期間被開發(fā)出來。用啟發(fā)式方法進(jìn)行物流中心選址首先要定義計(jì)算總費(fèi)用的方
4、法，擬定判別準(zhǔn)則，規(guī)定改進(jìn)途徑，然后給出初始方案，迭代求解。啟發(fā)式方法與最有規(guī)劃方法的最大不同是它不是精確式算法，不能保證給出的解決方案是最優(yōu)的，但只要處理得當(dāng)，獲得的可行解與最優(yōu)解釋非常接近的，而且啟發(fā)式算法相對(duì)最有規(guī)劃方法計(jì)算簡(jiǎn)單，求解速度快。所以在實(shí)際應(yīng)用中，啟發(fā)式方法是僅次于最優(yōu)化規(guī)劃技術(shù)的選址方法。啟發(fā)式方法主要以Cluster法、CFLP法以及Baumol-Wolfe法為代表。四、仿真方法仿真方法是試圖通過模型重現(xiàn)某一系統(tǒng)的行為或活動(dòng)，而不必實(shí)地去建造并運(yùn)轉(zhuǎn)一個(gè)系統(tǒng)，因?yàn)槟菢涌赡軙?huì)造成巨大的浪費(fèi)，或根本沒有可能實(shí)地去進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)。在選址問題中，仿真技術(shù)可
5、以使分析者通過反復(fù)改變和組合各種參數(shù)，多次試行來評(píng)價(jià)不同的選址方案。這種方法還可進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬。仿真方法可描述多方面的影響因素，因此具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值，常用來求解較大型的、無法手算的問題。其不足主要在于仿真方法不能提出初始方案，只能通過對(duì)各已存在的備選方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，從中找出最優(yōu)方案，所以在運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)時(shí)必須首先借助其他技術(shù)找出各初始方案，而且預(yù)定初始方案的好壞會(huì)對(duì)最終決策結(jié)果產(chǎn)生很大影響。五、遺傳算法遺傳算法是一種模擬進(jìn)化算法,它模擬生物界的進(jìn)化過程,根據(jù)優(yōu)勝劣汰、適者生存等自然進(jìn)化原則,一代一代地選擇適應(yīng)性高的個(gè)體,重新組合后,產(chǎn)生新的種群以取代父輩種群,從而使種群
6、逐漸逼近最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法不同之處在于,遺傳算法實(shí)際上是一種概率算法,他在搜索最優(yōu)解時(shí),同時(shí)考慮搜索解空間中的多個(gè)點(diǎn),而不是僅考慮一個(gè)點(diǎn)。遺傳算法解題的一般步驟為：初始化—構(gòu)造popsize個(gè)候選解；交叉操作—從popsize個(gè)候選解中選擇兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行交叉操作，產(chǎn)生兩個(gè)新解；變異操作—對(duì)一個(gè)解個(gè)體進(jìn)行變異操作，產(chǎn)生一個(gè)新解；選擇操作—用局部最優(yōu)的新解替換候選解中適應(yīng)值最差的解個(gè)體，然后，保留適應(yīng)值最高的個(gè)體，從所有個(gè)體中，按相對(duì)適應(yīng)值大小排序后，選出適應(yīng)值最高的前popsize個(gè)個(gè)體，產(chǎn)生新群體，進(jìn)入下一步；重復(fù)—重復(fù)步驟2—4，直到滿足中止條件。這種方法是一
7、種全局搜索優(yōu)化算法，不容易陷入局部最優(yōu)，容易得到全局最優(yōu)解，而且比一般的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法簡(jiǎn)單，運(yùn)算速度快，這點(diǎn)在問題比較復(fù)雜時(shí)表現(xiàn)更明顯。最后得出的結(jié)果是一組最優(yōu)解，便于決策。六、綜合因素評(píng)價(jià)法綜合因素評(píng)價(jià)法是一種全面考慮各種影響因素，并根據(jù)各影響因素重要性的不同對(duì)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)、打分，以找出最優(yōu)的選址方案。綜合因素評(píng)價(jià)法主要包括分級(jí)評(píng)分法、積點(diǎn)法以及位置度量法等。近年出現(xiàn)的模糊綜合評(píng)判法也很受歡迎，它是一種定性與定量相結(jié)合的方法，有良好的理論基礎(chǔ)，特別是多層次模糊綜合評(píng)判方法，它通過研究各因素之間的關(guān)系可以得到合理的物流中心位置。下面就詳細(xì)介紹一下多層次的模糊綜合評(píng)
