物流配送中心選址方法研究綜述

內(nèi)容摘要：物流配送中心的選址決策在物流運(yùn)作中有著重要的地位。本文對(duì)近年來國(guó)內(nèi)外有關(guān)配送中心選址方法的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理和研究。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：各種選址方法有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)和一定的適用范圍，各種方法的組合是未來該領(lǐng)域研究的趨勢(shì)。　　關(guān)鍵詞：物流配送中心 選址 文獻(xiàn)綜述
　　
　　在物流系統(tǒng)的運(yùn)作中，配送中心的選址決策發(fā)揮著重要的影響。配送中心是連接工廠與客戶的中間橋梁，其選址方式往往決定著物流的配送間隔和配送模式，進(jìn)而影響著物流系統(tǒng)的運(yùn)作效率。因此，研究物流配送中心的選址具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用意義。
　　本文對(duì)近年來國(guó)內(nèi)外有關(guān)物流配送中心選址方法的文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理和研究，并對(duì)各種方法進(jìn)行了比較。選址方法主要有定性和定量的兩種方法。定性方法有專家打分法、Delphi法等，定量方法有重心法、P中值法、數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、多準(zhǔn)則決策方法、解決NP hard題目（多項(xiàng)式復(fù)雜程度的非確定性題目）的各種啟發(fā)式算法、仿真法以及這幾種方法相結(jié)合的方法等。由于定性研究方法及重心法、P中值法相對(duì)比較成熟，因此，本文將主要分析定量方法中的數(shù)學(xué)規(guī)劃、多準(zhǔn)則決策、解決NP hard題目的各種啟發(fā)式算法、仿真在配送中心選址中應(yīng)用的研究狀況。
　　
　　數(shù)學(xué)規(guī)劃方法
　　
　　數(shù)學(xué)規(guī)劃算法包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃和動(dòng)態(tài)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃算法等。在近年來的研究中，規(guī)劃論中經(jīng)常引進(jìn)了不確定性的概念，由此進(jìn)一步產(chǎn)生了模糊規(guī)劃、隨機(jī)規(guī)劃、模糊隨機(jī)規(guī)劃、隨機(jī)模糊規(guī)劃等等。不確定性規(guī)劃主要是在規(guī)劃中的C(價(jià)值向量)、A(資源消耗向量)、b(資源約束向量)和決策變量中引進(jìn)不確定性，從而使得不確定規(guī)劃更加貼近于實(shí)際情況，得到廣泛地實(shí)際應(yīng)用。
　　國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于數(shù)學(xué)規(guī)劃方法應(yīng)用于配送中心的選址題目進(jìn)行了比較深進(jìn)的研究。姜大元(2005)應(yīng)用Baumol-wolf模型，對(duì)多物流節(jié)點(diǎn)的選址題目進(jìn)行研究，并通過舉例對(duì)模型的應(yīng)用進(jìn)行了說明，該模型屬于整數(shù)規(guī)劃和非參數(shù)規(guī)劃結(jié)合的模型。各種規(guī)劃的方法在具體的現(xiàn)實(shí)使用中，經(jīng)常出現(xiàn)NP hard題目。因此，目前的進(jìn)一步研究趨勢(shì)是各種規(guī)劃方法和啟發(fā)式算法的結(jié)合，對(duì)配送中心的選址進(jìn)行一個(gè)綜合的規(guī)劃與計(jì)算。
　　
　　多準(zhǔn)則決策方法
　　
　　在物流系統(tǒng)的研究中，人們經(jīng)常會(huì)碰到大量多準(zhǔn)則決策題目，如配送中心的選址、運(yùn)輸方式及路線選擇、供給商選擇等等。這些題目的典型特征是涉及到多個(gè)選擇方案(對(duì)象)，每個(gè)方案都有若干個(gè)不同的準(zhǔn)則，要通過多個(gè)準(zhǔn)則對(duì)于方案(對(duì)象)做出綜合性的選擇。對(duì)于物流配送中心的選址題目，人們經(jīng)常以運(yùn)輸本錢及配送中心建設(shè)、運(yùn)作本錢的總本錢最小化，滿足顧客需求，以及滿足社會(huì)、環(huán)境要求等為準(zhǔn)則進(jìn)行決策。多準(zhǔn)則決策的方法包括多指標(biāo)決策方法與多屬性決策方法兩種，比較常用的有層次分析法(AHP)、模糊綜合評(píng)判、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA),TOPSIS、優(yōu)序法等等。
　　多準(zhǔn)則決策提供了一套良好的決策方法體系，對(duì)于配送中心的選址不管在實(shí)務(wù)界還是理論方面的研究均有廣泛的應(yīng)用與研究。關(guān)志民等(2005)提出了基于模糊多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法的配送中心選址優(yōu)化決策。從供給鏈治理的實(shí)際需要分析了影響配送中心選址的主要因素，并建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，由此給出了一種使定性和定量的方法有機(jī)結(jié)合的模糊多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法。Chen-Tung Chen(2001)運(yùn)用了基于三角模糊數(shù)的模糊多準(zhǔn)則決策對(duì)物流配送中心的選址題目進(jìn)行了研究。文章以投資本錢、擴(kuò)展的可能性、獲取原材料的便利性、人力資源、顧客市場(chǎng)的接近性為決策準(zhǔn)則，并對(duì)各個(gè)準(zhǔn)則采用語義模糊判定的方式進(jìn)行了權(quán)重上的集結(jié)。
　　有關(guān)多準(zhǔn)則決策方法，特別是層次分析法和模糊綜合評(píng)判的方法，在配送中心的選址研究中有著廣泛的應(yīng)用。但是，這兩種方法都是基于線性的決策思想，在當(dāng)今復(fù)雜多變的環(huán)境下，線性的決策思想逐漸地暴露出其固有的局限性，非線性的決策方法是今后進(jìn)一步的研究的重點(diǎn)和趨勢(shì)。
　　
　　啟發(fā)式算法
　　
　　啟發(fā)式算法是尋求解決題目的一種方法和策略，是建立在經(jīng)驗(yàn)和判定的基礎(chǔ)上，體現(xiàn)人的主觀能動(dòng)作用和創(chuàng)造力。啟發(fā)式算法經(jīng)常能夠比較有效地處理NP hard題目，因此，啟發(fā)式算法經(jīng)常與其它優(yōu)化算法結(jié)合在一起使用，使兩者的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)一步得到發(fā)揮。目前，比較常用的啟發(fā)式算法包括：遺傳算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；模擬退火算法。
　�。ㄒ唬┻z傳算法
　　遺傳算法（genetic algorithm, GA）是在 20 世紀(jì) 60 年代提出來的，是受遺傳學(xué)中自然選擇和遺傳機(jī)制啟發(fā)而發(fā)展起來的一種搜索算法。它的基本思想是使用模擬生物和人類進(jìn)化的方法求解復(fù)雜的優(yōu)化題目，因而也稱為模擬進(jìn)化優(yōu)化算法。遺傳算法主要有三個(gè)算子：選擇；交叉；變異。通過這三個(gè)算子，題目得到了逐步的優(yōu)化，終極達(dá)到滿足的優(yōu)化解。
　　對(duì)于物流配送中心的選址研究，國(guó)內(nèi)外有不少學(xué)者將遺傳算法同一般的規(guī)劃方法結(jié)合起來對(duì)其進(jìn)行了研究。蔣忠中等（2005）在考慮各種本錢(包括運(yùn)輸本錢等)的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的應(yīng)用背景，建立的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型(混合整數(shù)規(guī)劃或是一般的線性規(guī)劃)。由于該模型是一個(gè)組合優(yōu)化題目，具有NP hard題目，因此，結(jié)合了遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。通過選擇恰當(dāng)?shù)木幋a方法和遺傳算子，求得了模型的最優(yōu)解。
　　遺傳算法作為一種隨機(jī)搜索的、啟發(fā)式的算法，具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但是，往往比較輕易陷進(jìn)局部最優(yōu)情況。因此，在研究和應(yīng)用中，為避免這一缺點(diǎn)，遺傳算法經(jīng)常和其它算法結(jié)合應(yīng)用，使得這一算法更具有應(yīng)用價(jià)值。
　�。ǘ�）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural- network, ANN)是由大量處理單元(神經(jīng)元)廣泛互連而成的網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)人腦的抽象、簡(jiǎn)化和模擬，反應(yīng)人腦的基本特征�？梢酝ㄟ^對(duì)樣本練習(xí)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，形成一定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)結(jié)構(gòu)，從而可以對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)進(jìn)行有效的模型識(shí)別。經(jīng)過大量樣本學(xué)習(xí)和練習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類和評(píng)價(jià)中，往往要比一般的分類評(píng)價(jià)方法有效。
　　對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何應(yīng)用于物流配送中心的選址，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者進(jìn)行了各種有益的嘗試。韓慶蘭等（2004）用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)物流配送中心的選址題目進(jìn)行了嘗試性地研究，顯示出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于解決配送中心選址題目具有一定的可行性和可操縱性。
　　這一研究的不足是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的練習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)，在對(duì)數(shù)據(jù)的獲取有一定的困難的情況下，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來研究是不恰當(dāng)?shù)摹Ｔ趹?yīng)用ANN時(shí)，我們應(yīng)當(dāng)留意網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度、是否陷進(jìn)局部最優(yōu)解、數(shù)據(jù)的前期預(yù)備、網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)解釋等題目，這樣才能有效及可靠地應(yīng)用ANN解決實(shí)際存在的題目。
　　（三）模擬退火算法
　　模擬退火算法(Simulated Annealing, SA)又稱模擬冷卻法、概率爬山法等，于1982年由Kirpatrick提出的另一種啟發(fā)式的、隨機(jī)優(yōu)化算法。模擬退火算法的基本思想由一個(gè)初始的解出發(fā)，不斷重復(fù)產(chǎn)生迭代解，逐步判定、舍棄，終極取得滿足解的過程。模擬退火算法不但可以往好的方向發(fā)展,也可以往差的方向發(fā)展,從而使算法跳出局部最優(yōu)解,達(dá)到全局最優(yōu)解。
　　 　對(duì)于模擬退火算法應(yīng)用于物流配送中心選址的研究，大量的文獻(xiàn)結(jié)合其它方法（如多準(zhǔn)則決策、數(shù)學(xué)規(guī)劃等）進(jìn)行了研究。任春玉(2006)提出了定量化的模擬退火遺傳算法與層次分析法相結(jié)合來確定配送中心地址的方法。該方法確�？傮w中個(gè)體多樣性以及防止遺傳算法的提前收斂，運(yùn)用層次分析法確定 物流配送中心選址評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，并與專家評(píng)分相結(jié)合進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。該算法對(duì)于解決物流配送中心的選址具有較好的有效性和可靠性。
　　除以上三種比較常用的方法之外，啟發(fā)式算法還包括蟻群算法、禁忌搜索算法、進(jìn)化算法等。各種算法在全局搜索能力、優(yōu)缺點(diǎn)、參數(shù)、解情況存在著一定的差異。各種啟發(fā)式算法基本上帶有隨機(jī)搜索的特點(diǎn)，已廣泛地應(yīng)用于解決NP hard題目，同時(shí)也為物流配送中心選址的智能化處理提供了可能。用解析的方法(包括線性規(guī)劃等)建立數(shù)學(xué)模型，然后運(yùn)用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解是目前以及未來研究物流配送中心選址的一種較為可行和可操縱的研究方法。
　　
　　仿真方法
　　
　　仿真是利用計(jì)算機(jī)來運(yùn)行仿真模型，模擬時(shí)間系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)及其隨時(shí)間變化的過程，并通過對(duì)仿真運(yùn)行過程的觀察和統(tǒng)計(jì)，得到被仿真系統(tǒng)的仿真輸出參數(shù)和基本特征，以此來估計(jì)和推斷實(shí)際系統(tǒng)的真實(shí)參數(shù)和真實(shí)性能。國(guó)內(nèi)外已經(jīng)不少文獻(xiàn)將仿真的方法運(yùn)用于物流配送中心選址或是一般的設(shè)施選址的研究，研究結(jié)果相對(duì)解析方法更接近于實(shí)際的情況。
　　張?jiān)气P等(2005)對(duì)汽車團(tuán)體企業(yè)的配送中心選址運(yùn)用了仿真的方法進(jìn)行了研究。先確定了配送中心選址的幾種方案，應(yīng)用了Flexim軟件對(duì)各方案建立了仿真模型，根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析和方案的選擇。該方法為團(tuán)體企業(yè)配送中心選址題目提供了一種較為理想的解決方法。薛永吉等(2005)通過建立數(shù)學(xué)模型對(duì)物流中心的最優(yōu)站臺(tái)數(shù)題目進(jìn)行研究，在一定假設(shè)和一系列限制條件下，求解最優(yōu)站臺(tái)數(shù)目，并針對(duì)數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜性和求解的種種不足，以ARENA仿真軟件為平臺(tái)，建立仿真模型確定了最優(yōu)化方案。Kazuyoshi Hidaka等(97)運(yùn)用仿真對(duì)大規(guī)模的倉(cāng)庫選址進(jìn)行了研究。該研究對(duì)倉(cāng)庫的固定本錢、運(yùn)輸本錢，和同時(shí)滿足6800名顧客進(jìn)行了仿真，以求得鄰近的最優(yōu)解(near-optimal solution)。在求解的過程中，結(jié)合了貪婪－互換啟發(fā)式算法(Greedy-Interchange heuristics)和氣球搜索算法(Balloon Search)兩種啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。該算法能比較有效地避免陷進(jìn)局部最優(yōu)解和得到比較滿足的選址方案。但是，研究的結(jié)果輕易受到運(yùn)輸車輛的均勻速度變化的影響。
　　仿真方法相對(duì)解析的方法在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的優(yōu)點(diǎn)，但是，也存在一定的局限性。如仿真需要進(jìn)行相對(duì)比較嚴(yán)格的模型的可信性和有效性的檢驗(yàn)。有些仿真系統(tǒng)對(duì)初始偏差比較敏感，往往使得仿真結(jié)果與實(shí)際結(jié)果有較大的偏差。同時(shí)，仿真對(duì)人和機(jī)器要求往往比較高，要求設(shè)計(jì)職員必須具備豐富的經(jīng)驗(yàn)和較高的分析能力，而相對(duì)復(fù)雜的仿真系統(tǒng)，對(duì)計(jì)算機(jī)硬件的相應(yīng)要求是比較高的。關(guān)于未來的研究，各種解析方法、啟發(fā)式算法、多準(zhǔn)則決策方法與仿真方法的結(jié)合，是一種必然的趨勢(shì)。各種方法的結(jié)合可以彌補(bǔ)各自的不足，而充分發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn)，從而進(jìn)步選址的正確性和可靠性。
　　物流配送中心的選址決策對(duì)于整個(gè)物流系統(tǒng)運(yùn)作和客戶滿足情況有著重要的影響。本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)物流配送中心選址方法文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，對(duì)比分析了數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、多準(zhǔn)則決策、啟發(fā)式算法、仿真方法在配送中心選址中的應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、多屬性決策方法、啟發(fā)式算法、仿真方法各自有自己的優(yōu)缺點(diǎn)和一定的適用范圍，各種方法的組合研究是未來研究的一種趨勢(shì)。同時(shí)，由于選址題目本身具有的動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性、不確定性等特性，因此，開發(fā)和研究新的模型與方法也是進(jìn)一步解決配送中心選址題目的必須途徑。
　　
　　參考文獻(xiàn)：
　　1.蔣忠中，汪定偉.B2C電子商務(wù)中配送中心選址優(yōu)化的模型與算法(J).控制與決策，2005
　　2.韓慶蘭，梅運(yùn)先.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物流配送中心選址決策(J).中國(guó)軟科學(xué)，2004

【物流配送中心選址方法研究綜述】相關(guān)文章：

人力資源管理效能評(píng)價(jià)方法研究綜述05-08

醫(yī)學(xué)綜述的寫作方法12-06

戰(zhàn)略聯(lián)盟理論研究綜述05-11

綜述論文寫作步驟與方法02-23

關(guān)于公司治理與股利政策的關(guān)系研究綜述06-08

企業(yè)壓力管理中壓力源的研究綜述論文06-11

論文綜述的格式12-20

文獻(xiàn)綜述格式09-27

本科論文開題范文研究方法10-28

成本核算方法的比較研究06-02