現代農資物流網絡配送中心選址優化

劉會芳

[摘要]在分析我國農資物流發展現狀的基礎上，主要從農資需求片區劃分和配送中心選址兩個方面對農資物流網絡進行優化。運用K-means聚類法將農資需求點劃分為若干個需求片區；然后基于成本最小的原則，建立農資物流網絡配送中心選址模型，利用重心法確定各個需求片區中農資配送中心的位置；最后通過仿真實驗進行檢驗。

[關鍵詞]農資物流；網絡優化；配送中心選址；聚類分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201533024

1農資物流的發展現狀

農資是農用物資的簡稱，一般是指在農業生產過程中用以改變和影響勞動對象的物質資料和物質條件，如農業運輸機械、生產及加工機械、農藥、種子、化肥、農膜等。

現代農資物流是依托于信息技術和供應鏈管理方法的一種物流管理活動，它能夠保證農業生產順利進行、保障農村經濟發展供給和補充農業生產所需的生產資料。農資物流的發展直接關系到我國總體經濟運行效率和運行質量。

近年來，國家對關乎8億農民的“三農”問題十分重視，國務院及相關部門對化肥等農業生產資料的物流配送及公益性服務都給予了相關的指導和政策的傾斜。但總體來看，我國對農資物流體系的研究起步較晚，農資物流網絡還存在著配送網點數量較少、覆蓋面較小、庫點分布不科學等問題，使得農資資源的配置效率較低。因此，探索農資物流網絡的優化方法是很有必要的。

2基于K-means聚類的農資需求片區劃分

K-means算法是典型的基于距離的聚類算法，它采用距離作為相似性的評價指標。

假設一定的區域內共有n個農資需求點，需求點k（k=1， 2，， n）的農資需求量用Dk表示。假定各農資配送中心的設計容量Mj相同，為定值M。由此可得最佳聚類數K：

K=[SX（][DD（]n[]k=1[DD）]Dk[]M[SX）]（1）

在確定最佳聚類數后，可通過以下的聚類算法將農資需求點劃分為K個農資需求片區：

步驟1：對于容量為n的農資需求樣本點{x1， x2，， xn}，隨機選取K個樣本點作為初始聚類中心{z1， z2，， zK}；

步驟2：計算余下每個農資需求樣本點xi到各個初始聚類中心的歐式距離，找到離樣本距離最近的聚類中心zv，并將它分配到zv所表明的類內；

步驟3：用平均法計算重新分類后的各類中心；

步驟4：計算D=[DD（]n[]i=1[DD）][minr=1，， kd（xi， zr）2]；

步驟5：如D收斂，且新的凝聚點與舊的凝聚點重合，則return（z1， z2，， zK， D）并終止此算法。否則轉至步驟2。

3農資物流網絡配送中心選址

作為農資物流網絡重要的物流節點，配送中心的選址和功能配置會直接影響物流作業的效率。如果物流節點安排的不合理，直接會造成農資物流系統內物流作業的不流暢、停頓甚至癱瘓。在進行農資物流網絡需求片區劃分后，本文主要討論農資物流網絡配送中心的選址問題。

31建立數學模型

311確定目標

以從配送中心到農資需求點的總配送費用最小為目標，建立農資物流網絡配送中心選址優化模型。

312確定約束條件

農資物流網絡配送中心選址模型的約束條件主要包括：配送中心的數目、容量、配送能力應滿足要求；總配送里程有一定的限制；變量滿足非負要求。

313建立模型

基于以上的分析，建立了如下模型：

（1）假設條件

單位的歸一化處理：設定一個虛擬的單位使配送單位歸一化，這個單位是質量和體積的統一體，以兩者中較大的一個為主。

基于路況的假設：本文不對國道、省道和鄉村水泥路的路況加以區分，假設農資的運輸成本只與運輸的農資產品量和運輸距離有關。

（2）參數說明

5結論

農資物流的發展直接關系到我國總體經濟運行效率和運行質量。本文從農資物流網絡需求片區的劃分和農資物流網絡配送中心的選址兩個方面對現代農資物流網絡進行了優化。本文的研究成果可為農資物流企業制定物流發展戰略提供有益的參考和借鑒，為相關部門制定物流發展政策提供參考。

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