______________________________________________________________________________________________________________ 库房选址的几种办法 一、解析办法 解析办法一般是指物流地舆重心办法。这种办法一般只考虑运送成本对物流 中心选址的影响，而运送成本一般是运送需求量、间隔以及时刻的函数，所以解 析办法依据间隔、需求量、时刻或三者的结合，经过在坐标上显现，以物流中心 方位为因变量，用代数办法来求解配送中心的坐标。这种办法的长处在于核算简 单，数据简略收集，易于了解。由于一般不需要对物流体系进行全体点评，所以 在设定单一的物流中心时使用解析办法十分便利。可是它的缺陷在于它假定运费 随间隔呈线性改动，而实践生活中运费一般是递远递减的。别的，它没有考虑现 实的地舆条件，例如选出的最佳物流中心地址或许正好坐落于一个湖的中心，所 以解析办法更多的不适用于确认最佳方位，而是用于除掉一些不适宜的备选方 案。解析办法经过这些年的开展，从底子的解析办法也便是只考虑与运送成本相 关的需求量、间隔或时刻三者中的某一个变量进行了扩展，使解析法更挨近实在 的现实生活。形成了吨—间隔—中心解法、时刻—吨—间隔—中心解法等等。 二、最优化规划办法 最优化规划办法一般是在一些特定的束缚条件下，从许多可用的挑选中挑选 出一个最佳的计划。运用线性规划技能处理选址问题一般需具有两个条件，一是 必须有两个或两个以上的活动或定位竞赛同一资源目标，二是在一个问题中，所 有的相关联系总是确认的。 跟着 20 世纪 70 时代核算机核算才能的增强，使得以最优化规划办法求解大 型配送中心选址及网点布局逐步成为可行，最优化规划办法中的线性规划技能以 精品材料 ______________________________________________________________________________________________________________ 及整数规划技能是现在使用最为广泛，也是最首要的选址办法。其长处在于它属 于准确式算法，能取得准确最优解。缺乏之处首要在于对一些杂乱情况很难树立 适宜的规划模型；或许模型太杂乱，核算时刻长，十分难以得到最优解；还有些 时分得出的解虽然是最优解，但在实践中不可行。最优化规划办法首要有运送规 划办法以及混合整数规划法等。 三、启示式办法 启示式办法是一种逐次迫临最优解的办法，大部分在 20 世纪 50 时代晚期以 及 60 时代期间被开发出来。用启示式办法进行物流中心选址首要要界说核算总 费用的办法，拟定判别准则，规则改善途径，然后给出初始计划，迭代求解。 启示式办法与最有规划办法的最大不同是它不是准确式算法，不能确保给出的解 决计划是最优的，但只需处理妥当，取得的可行解与最优解说十分挨近的，并且 启示式算法相对最有规划办法核算简略，求解速度快。所以在实践使用中，启示 式办法是仅次于最优化规划技能的选址办法。启示式办法首要以 Cluster 法、 CFLP 法以及 Baumol-Wolfe 法为代表。 四、仿真办法 仿真办法是企图经过模型重现某一体系的行为或活动，而不用实地去制作并 工作一个别系，由于那样或许会形成巨大的糟蹋，或底子没有或许实地去进行运 转试验。在选址问题中，仿真技能可以使剖析者经过重复改动和组合各种参数， 屡次试行来点评不同的选址计划。这种办法还可进行动态模仿。 仿真办法可描绘多方面的影响要素，因而具有较强的实用价值，常用来求解较大 精品材料 ______________________________________________________________________________________________________________ 型的、无法手算的问题。其缺乏首要在于仿真办法不能提出初始计划，只能经过 对各已存在的备选计划进行点评，从中找出最优计划，所以在运用这项技能时必 须首要凭借其他技能找出各初始计划，并且预订初始计划的好坏会对终究决议计划结 果发生很大影响。 五、遗传算法 遗传算法是一种模仿进化算法, 它模仿生物界的进化进程, 依据优胜劣汰、 适者生存等天然进化准则, 一代一代地挑选习惯性高的个别, 重新组合后, 发生 新的种群以替代父辈种群, 从而使种群逐步迫临最优解。与传统的优化算法不同 之处在于, 遗传算法实践上是一种概率算法, 他在查找最优解时, 一起考虑查找 解空间中的多个点, 而不是仅考虑一个点。 遗传算法解题的一般过程为： 初始化—结构 pop size 个候选解； 穿插操作—从 pop size 个候选解中挑选两个个别进行穿插操作，发生两个新解； 变异操作—对一个解个别进行变异操作，发生一个新解； 挑选操作—用部分最优的新解替换候选解中习惯值最差的解个别，然后，保存适 应值最高的个别，从一切个别中，按相对习惯值巨细排序后，选出习惯值最高的 前 pop size 个个别，发生新集体，进入下一步； 重复—重复过程 2—4，直到满意间断条件。 这种办法是一种大局查找优化算法，不简略堕入部分最优，简略得到大局最 优解，并且比一般的数学规划办法简略，运算速度快，这点在问题比较杂乱时表 现更显着。最终得出的结果是一组最优解，便于决议计划。 精品材料 ______________________________________________________________________________________________________________ 六、归纳要素点评法 归纳要素点评法是一种全面考虑各种影响要素，并依据各影响要素重要性的 不同对计划进行点评、打分，以找出最优的选址计划。归纳要素点评法首要包含 分级评分法、积点法以及方位衡量法等。近年呈现的含糊归纳评判法也很受欢迎， 它是一种定性与定量相结合的办法，有杰出