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大西安建设规划中冷链物流配送中心的选址研究方案

来源:中机院时间:中机院点击:4006

本文以西安盒马鲜生为例，通过收集盒马鲜生的各门店的位置、距离、费用以及需求量等相关数据，并对采集的信息进行筛选，建立AHP层次分析法和混合0-1整数规划相结合的选址模型，并应用C语言编程的粒子群算法求解数学规划模型，实现定性定量相结合，进而为大西安建设规划

　　在“一带一路”背景下，沿线国家的贸易往来日益频繁，生鲜冷链运输发展尤为迅速。西安作为沿线西北区域门户城市，为适应冷链物流的快速周转，生鲜物流配送中心合理选址起到至关重要的作用。本文以西安盒马鲜生为例，通过收集盒马鲜生的各门店的位置、距离、费用以及需求量等相关数据，并对采集的信息进行筛选，建立AHP层次分析法和混合0-1整数规划相结合的选址模型，并应用C语言编程的粒子群算法求解数学规划模型，实现定性定量相结合，进而为大西安建设规划中冷链物流配送中心的选址，提供可行性的建设方案。

　　1.引言
　　“一带一路”倡议提出以来，我国物流业迎来巨大的发展机遇。在“一带一路”建设中，西安是联通东西南北、面向欧亚的战略节点城市，既是国家级战略中心城市，也是向西开放的门户口岸。在“一带一路”大背景下，大西安冷链物流发展也迎来了新的发展契机。农产品进出口贸易对于冷链物流的依赖程度较高，海鲜等生鲜食品物流正在朝着高速、高效、高水平的方向发展。跨境冷链物流体系一体化，需要综合考虑区域物流与跨境物流联合，通过合理的冷链物流网络节点选址，促进跨境冷链物流网络的形成，进而加强“一带一路”沿线国家的贸易流通，降低双方流通成本，促使企业走出去，因此，大西安冷链物流配送中心的布局显得极为重要。

　　对于选址问题，国内很多专家学者进行了研究，齐隽、司亮等将层次分析法和灰色关联分析法结合起来，对冷链物流配送中心选址问题进行了研究。邹筱、张晓宁等人认为，冷链物流的配送范围和配送设施有一定限制，通过增加货损成本目标函数，改进冷链物流配送中心的选址模型。徐小平等提出一种基于 Laplace 分布的伪反向蜘蛛猴优化算法来求解此问题，通过仿真实验说明所给方法具有可行性。鲁玲岚等提出了一种改进的k-means聚类算法，通过和传统的k-means聚类的选址结果对比，说明改进后的算法不仅可以节省配送时间，而且大大降低了运输成本，有很好的经济利用价值。任腾、陈玥等认为，在考虑冷链配送客户满意度的基础上，以车辆载重、客户时间窗和冷链产品变质率为约束，构建在客户服务时间范围内，以碳排放量最小为优化目标的冷链车辆路径优化模型。

　　从以上学者的研究成果可以看出，选址问题具有复杂性和动态性，这是因为研究主体和条件的不同，导致考虑问题侧重点有所差异。本文采用AHP定性分析与数学模型定量求解相结合的方法，解决冷链配送中心选址问题，既考虑了问题的主观性，又保证了客观性，在解决冷链配送中心选址问题上更具有实际意义。

　　2.混合0-1整数规划模型构建
　　物流配送中心选址问题可以描述如下：有 M 个供货点，N个容量有限制的备选配送中心和 L 个用户;供应点到配送中心、配送中心到用户的运费，均为运输量的线性函数;配送中心的可变成本为流量的凹函数;由于资金限制，拟选择合适数量的配送中心，从而使总成本最小。

　　2.1 基本假设
　　为了便于建立模型，作一定的假设，假设系统满足如下条件：
　　(1)仅在备选配送中心中选取最优的配送中心;(2)运输费用与运量成正比;(3)产品从供应点到用户的运输和仓储过程中，温度保持不变;(4)一个需求点仅由一个配送中心送货;(5)配送中心容量可以满足用户需求;(6)各供应点的供给量和各需求点的需求量一定且为已知;(7)所有点间运输速度一样，均为常数。

　　2.2 建立模型
　　目标函数如下：

　　Xki-供货点 k到配送中心 i的货品运输量;aki-供货点 k 到配送中心i的单位运输成本。yij -配送中心i到用户j的货品运输量;bij-配送中心 i到用户 j的单位运输成本。vi -配送中心 i的可变成本系数;Wi-配送中心 i 的货品流通量(θ=1/2)。Fi建设配送中心i所需的固定投资费用(与配送中心规模无关的费用);Ci -配送中心 i 的最大容量限制。Sk-供应点 k 的供应量;Dj-用户j的需求量。

　　3.案例分析
　　3.1 数据分析
　　随着经济技术的提升，消费者对生鲜产品的诉求不断增强，物流节点是物流网络的核部分。本文以西安市 10家盒马鲜生为例，进行调研分析。盒马鲜生货源以生鲜、冷藏冷冻货物为主，主要通过航空和公路运输，选取咸阳国际机场、纺织城收费站作为两个供货点(分别用S1和S2表示)，并根据西安具体地理环境与需求点关系选取6个配送中心预选点，分别为C1-C6表示。盒马鲜生10家分店分别用U1-U10表示，相互之间距离根据高德地图获得。供应地到配送中心之间的运费及供需关系如表1所示。

表1 各供应地到配送中心的单位运费及供货量

　　3.2 AHP定性分析
　　配送中心的战略目标和选址目标综合考虑，总结出5条对配送中心的定性分析阶段产生影响的判断标准，分别为自然条件(B1)、土地状况(B2)、交通状况(B3)、货物分布与数量(B4)和政策法规(B5)。
　　根据 5个选址影响因素(准则层)及 6个初选点(决策层)的实际例子，应用 AHP法对应用结构模型进行一定程度量化计算，从中选出较优的3个点作为备选地点(目标层)。

表2 方案总重要度计算例表

　　经 AHP 法分析可得，各初始点排序为 C1>C6>C4>C5>C3>C2，选择较优的D1、D6、D4点作为备选点，即石化大道、神舟二路、欧亚六路。

　　3.3 混合0-1整数规划模型得出最优点
　　应用 C语言编程环境下的粒子群算法求解该定量数学模型，粒子群算法具有较强的寻优能力，较好的鲁棒性，具体参数设置如下：种群规模 35，迭代次数 1000次，通常取学习因子c1=c2=2，惯性权重w的值应该在0到1之间，例中取0.3。运行程序可得结果分析如下：X11=200t，X21=100t，即在1号备选地建立物流配送中心能够满足用户需求，且使总成本最低为1035481元。

　　结论
　　本文以“一带一路”建设为背景，对西安盒马鲜生配送中心选址问题进行研究，收集相关数据并进行处理分析，建立AHP法定性分析和混合 0-1整数规划相结合的物流配送中心选址模型，充分考虑主观影响因素以及客观条件，并利用具有粒子群算法思想的 C 语言编程求解数学规划模型，收敛速度快，稳定性好，最终确定冷链配送中心的选址。一定程度上加快沿线商品的流通效率，大大缩短配送时间成本，降低车辆设施设备的投资，为大西安冷链配送中心选址问题提供可行性建议。(来源：高贺云徐丽蕊王晓伟)

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