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基于Matlab優化工具箱函數的配送站網點選址的實例分析

2014-09-22 05:46:13鄭金道
商場現代化 2014年19期
關鍵詞:選址

基金項目:湖北工業職業技術學院2014年度科研項目(2014KB06),基于時間-成本的區域連鎖超市網購配送站選址研究

摘 要:在綜合考慮的運輸成本最小,滿足客戶服務響應時間要求的前提下,結合實例十堰市X連鎖超市某區域建立配送站進行選址,結合Matlab優化工具箱函數,作者對此問題進行了求解,對企業的實際工作有一定的實際意義。

關鍵詞:配送站;Matlab;選址

十堰市X連鎖超市某區域有5家連鎖店,現該超市擬打算在5家店所處區域選取地點建立配送站,為該5家店進行服務。

五個連鎖超市的坐標及年均需求量如表1所示,五個連鎖超市的具體位置圖見圖1。配送站到各網點的距離不得超過1.5Km,十堰市到各客戶的配送費率為100元/噸公里。

表1 5家連鎖網點坐標及需求量

圖1 五個連鎖超市位置圖

針對此問題,可利用Matlab軟件優化工具箱中的fmincon()函數,此函數是求解多變量有約束非線形函數極小值的函數,適合于求解有時效性要求的物流配送中心選址問題。

具體可按以下幾步走:

第一步:目標函數及約束條件的確定

變量說明

F—表示從配送站到各連鎖網店的總配送費用;

r—表示從配送站到客戶i的配送費率(即單位噸公里的配送費];

λ—表示配送站的服務水平,也即配送站的服務半徑

i—連鎖網點編號

di—連鎖網點需求量

(xi,yi)--連鎖網點坐標

(x(1),x(2))—目標配送站坐標

(2)目標函數

文中給出的是各連鎖網點的經緯度值,本不應直接用坐標值來計算兩點之間的距離,在此需要進行一系列換算。r表示從配送站到客戶i的配送費率。十堰市配送站到各連鎖店的配送費率一致,取值不影響選址運算結果。此處換算r=(100*180)/πR元噸度(R:地球平均半經6371Km,π圓周率);配送站到連鎖網店距離D近似計算為D?π*R*√((X-x_i)^2+(Y-y_i)^2)/180(單位:公里),目標函數表述為:

(3)約束條件

第二步:根據目標函數和約束條件編寫Matlab文件。

編寫目標函數M文件

functionf=myfun(x)

f=100*61*sqrt((x(1)-110.789980)^2+(x(2)-32.648921)^2)+100*75*sqrt((x(1)-110.800998)^2+(x(2)-32.641009)^2)+100*72*sqrt((x(1)-110.778274)^2+(x(2)-32.650448)^2)+100*74*sqrt((x(1)-110.787441)^2+(x(2)-32.642764)^2)+100*83*sqrt((x(1)-110.791267)^2+(x(2)-32.650137)^2)

編寫約束條件M文件。

function[c,ceq]=con(x)

c(1)=sqrt((x(1)-110.789980)^2+(x(2)-32.648921)^2)-0.0135

c(2)=sqrt((x(1)-110.800998)^2+(x(2)-32.641009)^2)-0.0135

c(3)=sqrt((x(1)-110.778274)^2+(x(2)-32.650448)^2)-0.0135

c(4)=sqrt((x(1)-110.787441)^2+(x(2)-32.642764)^2)-0.0135

c(5)=sqrt((x(1)-110.791267)^2+(x(2)-32.650137)^2)-0.0135

在文中要求配送站到各網點的距離不得超過1.5Km,因為題目中所用的均是經緯度坐標,因此需要將1.5Km進行換算,結果為00135。

(3)初始化參數

mn=[110.78998,32.648921;110.800998,32.641009;110.77827 4,32.650448;110.787441,32.642764;110.791267,32.650137];%連鎖超市位置坐標。

x0=[(min(mn(:,1))+max(mn(:,1)))/2,(min(mn(:,2))+max(mn(:,2)))/2];%配送站初始可行解。

lb=[min(mn(:,1)),min(mn(:,2))];%配送站選址下限

ub=[max(mn(:,1)),max(mn(:,2))];%配送站選址上限

A=[ ];b=[ ];Aeq=[ ];beq=[ ];%初始化為空集

(4)調用matlab函數fmincon( )進行運算

[x,fval]=fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)

運行結果:

x=[110.7900,32.6489]

fval=250.7125

配送站坐標為(110.7900,32.6489),總配送費為250.7125,配送站到各連鎖網點的距離和費用見表1-2。

表2 配送站到各連鎖網點距離和費用

(5)根據計算結果,在Googleearth中標出配送站坐標點,見圖2。

圖2 待求配送站地址

作者根據matlab優化工具箱對十堰市X連鎖超市配送站選址問題進行了求解,在此過程中,對一些數據作了技術處理,因此計算出的配送站地址可供企業進行初步參考,最終的選址仍要考慮具體位置的地理狀況、周邊道路交通情況及企業自身條件等,例如所求出的配送站地址和深圳街店相鄰很近,是否要將配送站設置在深圳街店,這些都是需要企業根據實際情況進行考慮和進一步測算,費用最小得出的結果并不一定是企業會應用到實際工作中去的,但是通過matlab計算出的結果從理論上滿足了企業的各項要求,確實能對企業的配送站選址起到一定的指導作用。

參考文獻:

[1]譚素平,易斌.設施選址問題綜述[J].科技信息,2012(22):132-133.

[2]趙晉,霍家震.軸幅式服務網絡規劃研究綜述[J].上海管理科學,2010(06):89-92.

[3]王浩.網上超市物流配送體系研究[D].大連:大連理工大學,2005.

[4]史偉.基于Matlab物流配送系統網點選址[J].福建高等專科學校學報,2008(05):46-47.

[5]周躍進,陳國華.物流網絡規劃[M].北京:清華大學出版社,2008.

作者簡介:鄭金道(1981- ),女,漢,河南鄧州人,助教,工商管理碩士,湖北工業職業技術學院物流管理專業,研究方向:物流管理endprint

基金項目:湖北工業職業技術學院2014年度科研項目(2014KB06),基于時間-成本的區域連鎖超市網購配送站選址研究

摘 要:在綜合考慮的運輸成本最小,滿足客戶服務響應時間要求的前提下,結合實例十堰市X連鎖超市某區域建立配送站進行選址,結合Matlab優化工具箱函數,作者對此問題進行了求解,對企業的實際工作有一定的實際意義。

關鍵詞:配送站;Matlab;選址

十堰市X連鎖超市某區域有5家連鎖店,現該超市擬打算在5家店所處區域選取地點建立配送站,為該5家店進行服務。

五個連鎖超市的坐標及年均需求量如表1所示,五個連鎖超市的具體位置圖見圖1。配送站到各網點的距離不得超過1.5Km,十堰市到各客戶的配送費率為100元/噸公里。

表1 5家連鎖網點坐標及需求量

圖1 五個連鎖超市位置圖

針對此問題,可利用Matlab軟件優化工具箱中的fmincon()函數,此函數是求解多變量有約束非線形函數極小值的函數,適合于求解有時效性要求的物流配送中心選址問題。

具體可按以下幾步走:

第一步:目標函數及約束條件的確定

變量說明

F—表示從配送站到各連鎖網店的總配送費用;

r—表示從配送站到客戶i的配送費率(即單位噸公里的配送費];

λ—表示配送站的服務水平,也即配送站的服務半徑

i—連鎖網點編號

di—連鎖網點需求量

(xi,yi)--連鎖網點坐標

(x(1),x(2))—目標配送站坐標

(2)目標函數

文中給出的是各連鎖網點的經緯度值,本不應直接用坐標值來計算兩點之間的距離,在此需要進行一系列換算。r表示從配送站到客戶i的配送費率。十堰市配送站到各連鎖店的配送費率一致,取值不影響選址運算結果。此處換算r=(100*180)/πR元噸度(R:地球平均半經6371Km,π圓周率);配送站到連鎖網店距離D近似計算為D?π*R*√((X-x_i)^2+(Y-y_i)^2)/180(單位:公里),目標函數表述為:

(3)約束條件

第二步:根據目標函數和約束條件編寫Matlab文件。

編寫目標函數M文件

functionf=myfun(x)

f=100*61*sqrt((x(1)-110.789980)^2+(x(2)-32.648921)^2)+100*75*sqrt((x(1)-110.800998)^2+(x(2)-32.641009)^2)+100*72*sqrt((x(1)-110.778274)^2+(x(2)-32.650448)^2)+100*74*sqrt((x(1)-110.787441)^2+(x(2)-32.642764)^2)+100*83*sqrt((x(1)-110.791267)^2+(x(2)-32.650137)^2)

編寫約束條件M文件。

function[c,ceq]=con(x)

c(1)=sqrt((x(1)-110.789980)^2+(x(2)-32.648921)^2)-0.0135

c(2)=sqrt((x(1)-110.800998)^2+(x(2)-32.641009)^2)-0.0135

c(3)=sqrt((x(1)-110.778274)^2+(x(2)-32.650448)^2)-0.0135

c(4)=sqrt((x(1)-110.787441)^2+(x(2)-32.642764)^2)-0.0135

c(5)=sqrt((x(1)-110.791267)^2+(x(2)-32.650137)^2)-0.0135

在文中要求配送站到各網點的距離不得超過1.5Km,因為題目中所用的均是經緯度坐標,因此需要將1.5Km進行換算,結果為00135。

(3)初始化參數

mn=[110.78998,32.648921;110.800998,32.641009;110.77827 4,32.650448;110.787441,32.642764;110.791267,32.650137];%連鎖超市位置坐標。

x0=[(min(mn(:,1))+max(mn(:,1)))/2,(min(mn(:,2))+max(mn(:,2)))/2];%配送站初始可行解。

lb=[min(mn(:,1)),min(mn(:,2))];%配送站選址下限

ub=[max(mn(:,1)),max(mn(:,2))];%配送站選址上限

A=[ ];b=[ ];Aeq=[ ];beq=[ ];%初始化為空集

(4)調用matlab函數fmincon( )進行運算

[x,fval]=fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)

運行結果:

x=[110.7900,32.6489]

fval=250.7125

配送站坐標為(110.7900,32.6489),總配送費為250.7125,配送站到各連鎖網點的距離和費用見表1-2。

表2 配送站到各連鎖網點距離和費用

(5)根據計算結果,在Googleearth中標出配送站坐標點,見圖2。

圖2 待求配送站地址

作者根據matlab優化工具箱對十堰市X連鎖超市配送站選址問題進行了求解,在此過程中,對一些數據作了技術處理,因此計算出的配送站地址可供企業進行初步參考,最終的選址仍要考慮具體位置的地理狀況、周邊道路交通情況及企業自身條件等,例如所求出的配送站地址和深圳街店相鄰很近,是否要將配送站設置在深圳街店,這些都是需要企業根據實際情況進行考慮和進一步測算,費用最小得出的結果并不一定是企業會應用到實際工作中去的,但是通過matlab計算出的結果從理論上滿足了企業的各項要求,確實能對企業的配送站選址起到一定的指導作用。

參考文獻:

[1]譚素平,易斌.設施選址問題綜述[J].科技信息,2012(22):132-133.

[2]趙晉,霍家震.軸幅式服務網絡規劃研究綜述[J].上海管理科學,2010(06):89-92.

[3]王浩.網上超市物流配送體系研究[D].大連:大連理工大學,2005.

[4]史偉.基于Matlab物流配送系統網點選址[J].福建高等專科學校學報,2008(05):46-47.

[5]周躍進,陳國華.物流網絡規劃[M].北京:清華大學出版社,2008.

作者簡介:鄭金道(1981- ),女,漢,河南鄧州人,助教,工商管理碩士,湖北工業職業技術學院物流管理專業,研究方向:物流管理endprint

基金項目:湖北工業職業技術學院2014年度科研項目(2014KB06),基于時間-成本的區域連鎖超市網購配送站選址研究

摘 要:在綜合考慮的運輸成本最小,滿足客戶服務響應時間要求的前提下,結合實例十堰市X連鎖超市某區域建立配送站進行選址,結合Matlab優化工具箱函數,作者對此問題進行了求解,對企業的實際工作有一定的實際意義。

關鍵詞:配送站;Matlab;選址

十堰市X連鎖超市某區域有5家連鎖店,現該超市擬打算在5家店所處區域選取地點建立配送站,為該5家店進行服務。

五個連鎖超市的坐標及年均需求量如表1所示,五個連鎖超市的具體位置圖見圖1。配送站到各網點的距離不得超過1.5Km,十堰市到各客戶的配送費率為100元/噸公里。

表1 5家連鎖網點坐標及需求量

圖1 五個連鎖超市位置圖

針對此問題,可利用Matlab軟件優化工具箱中的fmincon()函數,此函數是求解多變量有約束非線形函數極小值的函數,適合于求解有時效性要求的物流配送中心選址問題。

具體可按以下幾步走:

第一步:目標函數及約束條件的確定

變量說明

F—表示從配送站到各連鎖網店的總配送費用;

r—表示從配送站到客戶i的配送費率(即單位噸公里的配送費];

λ—表示配送站的服務水平,也即配送站的服務半徑

i—連鎖網點編號

di—連鎖網點需求量

(xi,yi)--連鎖網點坐標

(x(1),x(2))—目標配送站坐標

(2)目標函數

文中給出的是各連鎖網點的經緯度值,本不應直接用坐標值來計算兩點之間的距離,在此需要進行一系列換算。r表示從配送站到客戶i的配送費率。十堰市配送站到各連鎖店的配送費率一致,取值不影響選址運算結果。此處換算r=(100*180)/πR元噸度(R:地球平均半經6371Km,π圓周率);配送站到連鎖網店距離D近似計算為D?π*R*√((X-x_i)^2+(Y-y_i)^2)/180(單位:公里),目標函數表述為:

(3)約束條件

第二步:根據目標函數和約束條件編寫Matlab文件。

編寫目標函數M文件

functionf=myfun(x)

f=100*61*sqrt((x(1)-110.789980)^2+(x(2)-32.648921)^2)+100*75*sqrt((x(1)-110.800998)^2+(x(2)-32.641009)^2)+100*72*sqrt((x(1)-110.778274)^2+(x(2)-32.650448)^2)+100*74*sqrt((x(1)-110.787441)^2+(x(2)-32.642764)^2)+100*83*sqrt((x(1)-110.791267)^2+(x(2)-32.650137)^2)

編寫約束條件M文件。

function[c,ceq]=con(x)

c(1)=sqrt((x(1)-110.789980)^2+(x(2)-32.648921)^2)-0.0135

c(2)=sqrt((x(1)-110.800998)^2+(x(2)-32.641009)^2)-0.0135

c(3)=sqrt((x(1)-110.778274)^2+(x(2)-32.650448)^2)-0.0135

c(4)=sqrt((x(1)-110.787441)^2+(x(2)-32.642764)^2)-0.0135

c(5)=sqrt((x(1)-110.791267)^2+(x(2)-32.650137)^2)-0.0135

在文中要求配送站到各網點的距離不得超過1.5Km,因為題目中所用的均是經緯度坐標,因此需要將1.5Km進行換算,結果為00135。

(3)初始化參數

mn=[110.78998,32.648921;110.800998,32.641009;110.77827 4,32.650448;110.787441,32.642764;110.791267,32.650137];%連鎖超市位置坐標。

x0=[(min(mn(:,1))+max(mn(:,1)))/2,(min(mn(:,2))+max(mn(:,2)))/2];%配送站初始可行解。

lb=[min(mn(:,1)),min(mn(:,2))];%配送站選址下限

ub=[max(mn(:,1)),max(mn(:,2))];%配送站選址上限

A=[ ];b=[ ];Aeq=[ ];beq=[ ];%初始化為空集

(4)調用matlab函數fmincon( )進行運算

[x,fval]=fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)

運行結果:

x=[110.7900,32.6489]

fval=250.7125

配送站坐標為(110.7900,32.6489),總配送費為250.7125,配送站到各連鎖網點的距離和費用見表1-2。

表2 配送站到各連鎖網點距離和費用

(5)根據計算結果,在Googleearth中標出配送站坐標點,見圖2。

圖2 待求配送站地址

作者根據matlab優化工具箱對十堰市X連鎖超市配送站選址問題進行了求解,在此過程中,對一些數據作了技術處理,因此計算出的配送站地址可供企業進行初步參考,最終的選址仍要考慮具體位置的地理狀況、周邊道路交通情況及企業自身條件等,例如所求出的配送站地址和深圳街店相鄰很近,是否要將配送站設置在深圳街店,這些都是需要企業根據實際情況進行考慮和進一步測算,費用最小得出的結果并不一定是企業會應用到實際工作中去的,但是通過matlab計算出的結果從理論上滿足了企業的各項要求,確實能對企業的配送站選址起到一定的指導作用。

參考文獻:

[1]譚素平,易斌.設施選址問題綜述[J].科技信息,2012(22):132-133.

[2]趙晉,霍家震.軸幅式服務網絡規劃研究綜述[J].上海管理科學,2010(06):89-92.

[3]王浩.網上超市物流配送體系研究[D].大連:大連理工大學,2005.

[4]史偉.基于Matlab物流配送系統網點選址[J].福建高等專科學校學報,2008(05):46-47.

[5]周躍進,陳國華.物流網絡規劃[M].北京:清華大學出版社,2008.

作者簡介:鄭金道(1981- ),女,漢,河南鄧州人,助教,工商管理碩士,湖北工業職業技術學院物流管理專業,研究方向:物流管理endprint

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