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基于情景分析的智能計(jì)算機(jī)物流配送中心模型構(gòu)建

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文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時間:2024-09-23 08:44:00

 

1. 基于情景分析的智能計(jì)算機(jī)物流配送中心模型構(gòu)建方法

1.1 基于情景分析構(gòu)建物流配送中心選址模型

情景分析法運(yùn)用在智能計(jì)算機(jī)物流配送中心的構(gòu)建模型的主要思路如下:在發(fā)生物流配送突發(fā)事件前,可以對該區(qū)域內(nèi)過去的所有突發(fā)事件的情況進(jìn)行全面的分析,對未來發(fā)生的可能情況進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測出未來所需要的物資的種類、數(shù)量,并進(jìn)行必要的儲備。在物流配送事件發(fā)生異常的時候,根據(jù)監(jiān)測結(jié)果,并與以往的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,對其進(jìn)行判斷,以過去的突發(fā)事件的物資需求為基礎(chǔ),對各類物資需求量的范圍進(jìn)行估算。在對該地區(qū)物資儲備狀況有一個全面了解的前提下,對其進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度,努力在最短的時間里,對其進(jìn)行快速出庫、緊急生產(chǎn)和社會動員,避免出現(xiàn)物資延遲和短缺。物流配送中心選址使用情景分析法模型,假設(shè)如下:(1)物流需求通常集中于某幾個點(diǎn),每個點(diǎn)都是分布在某一地區(qū)的大量客戶的需求。(2)單一物流中心園區(qū)的選址問題,未考慮到因選址而導(dǎo)致的固定資產(chǎn)建設(shè)、人力成本和存貨成本等方面的差別。(3)運(yùn)價線性假定:在實(shí)際情況中,大部分的運(yùn)價費(fèi)用與運(yùn)價的距離并非完全線性相關(guān)。(4)假定直線運(yùn)行:假定運(yùn)輸路線在兩個點(diǎn)間是一條直線。(5)靜態(tài)地址選擇假定:即在選擇時,對將來的收益和費(fèi)用的變動不作任何考慮。單個物流配送中心的選址目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)公式如下:

圖

公式中:qi表示需要i的物資需求數(shù)量,k代表從物流配送中心至i的單位運(yùn)距的運(yùn)輸費(fèi)用,di表示從物流配送中心到的距離。因?yàn)槊總€需求點(diǎn)的坐標(biāo)為(xi,yi),配送中心的坐標(biāo)系為(x0,y0),可以求得:

將兩個公式對總成本函數(shù)進(jìn)行了偏微分,并對其進(jìn)行了解算,得到了含有x0以及y0的結(jié)果。然后經(jīng)過多次的迭代,得到了最佳的結(jié)果。傳統(tǒng)的物流配送中心位置與分配模型的構(gòu)造思路比較簡單,可以滿足一般單個物流配送中心選址問題的需要。然而,該模型僅對單一來源的供給進(jìn)行了分析,并不能很好地滿足建設(shè)多個配送中心的需求。下圖1為大型工程需要的多個物流中心的配送網(wǎng)絡(luò)圖。

圖片

圖1 物流中心配送網(wǎng)絡(luò)圖

由于構(gòu)建的物流配送中心的地址的選擇以及運(yùn)輸過程的模型是以整個輸送過程中產(chǎn)生的相關(guān)最低成本為目標(biāo),固定的成本金額與發(fā)生變化的成本金額總和達(dá)到最低標(biāo)準(zhǔn),因此此時模型的目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)公式如下:minf=o+s+d (3)

因此,運(yùn)輸過程的成本金額由配送中心至需求點(diǎn)之間的運(yùn)輸成本構(gòu)成,其計(jì)算公式如下:

公式中:cki代表物品的供應(yīng)地點(diǎn)k至物流配送中心的備選地址的運(yùn)輸金額,cij代表物流配送中心i至物品的需求地點(diǎn)j的運(yùn)輸金額,bki為物品供應(yīng)地k至i的所承載的貨物重量,bij為物流配送中心i至j物品需求地點(diǎn)的所承載的貨物重量。

由上述公式可以得到,運(yùn)輸金額的計(jì)算公式如下:

圖

公式中:vij代表節(jié)點(diǎn)i,j兩點(diǎn)之間的物品單位距離的運(yùn)輸費(fèi)用,αij為i,j兩點(diǎn)中的距離修正系數(shù),rij代表i、j兩點(diǎn)之間的距離長度。在企業(yè)經(jīng)營中,最根本的目標(biāo)是獲取收益,而收益的具體表現(xiàn)就是通常所說的利潤,要通過利潤的多少來衡量企業(yè)效益的好壞。同時,成本會對企業(yè)的收益產(chǎn)生最直接的影響。所以本文中,以物流配送中心選址為基礎(chǔ)計(jì)算出最小成本的配送路線為最終目標(biāo),這與利潤有直接的聯(lián)系。根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù),計(jì)算出最小的成本或最大的利潤,并以此作為優(yōu)化的目的。

1.2 規(guī)劃物流配送路徑

規(guī)劃物流配送的路徑對于構(gòu)建智能物流配送中心模型至關(guān)重要,關(guān)于物流配送路徑選擇的研究,在進(jìn)行的過程中,要分析配送路徑所涉及的因素,以及選擇的目標(biāo),要在該研究領(lǐng)域中找到一定的規(guī)律才能最終確定。當(dāng)物流配送的成本與其距離緊密相關(guān),而其他因素又不重要時,對最短配送距離的研究實(shí)際上就是對最低成本的研究,所以可以考慮以計(jì)算最短配送距離的研究目標(biāo),這樣就能清楚地反映出最短路徑的選擇問題。物流配送中心車輛的路徑問題設(shè)定為:每個門店由一輛車進(jìn)行配送,由此所有運(yùn)輸任務(wù),由m輛車完成任務(wù),其計(jì)算公式如下:

圖

為使分配路線符合目標(biāo)函數(shù)的要求,就必須看運(yùn)輸工具是否符合需求。在制定配送方案時,要保證每個門店都能被配送貨物,所以需要對配送車輛的數(shù)量進(jìn)行一定的限制,運(yùn)輸里程數(shù)的表達(dá)公式如下:

公式中:[]表示≤括號內(nèi)的所有數(shù)的最大整數(shù)。

在此基礎(chǔ)上,得出了使用車輛所需要的運(yùn)輸里程,并給出了物流過程中各個節(jié)點(diǎn)間的最短路程和最大載重等相關(guān)數(shù)據(jù)。按上述方法繪制節(jié)電里程圖,將節(jié)省里程表中計(jì)算出的兩家店間節(jié)省公里數(shù),按遞減順序規(guī)劃路線。可對所節(jié)省里程數(shù)對應(yīng)的配送路徑進(jìn)行最優(yōu)檢測,而對節(jié)省里程數(shù)較少的路徑則可忽略,最終規(guī)劃出最佳物流配送路徑。

2. 實(shí)驗(yàn)測試與分析

為證明本文提出的基于情景分析的智能計(jì)算機(jī)物流配送中心模型構(gòu)建方法的有效性,現(xiàn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。通過對比本文方法與非智能物流中心模型構(gòu)造方法1、傳統(tǒng)人工計(jì)算物流配送方法2的物流配送效果。為驗(yàn)證本文方法的正確性,本章將本文方法運(yùn)用實(shí)驗(yàn)測試中,并對其能否滿足規(guī)定的配送標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行檢驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)測試之前,需要一些準(zhǔn)備工作,保證本次實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

使用本文方法構(gòu)造出的智能計(jì)算機(jī)物流配送中心模型進(jìn)行配送中心的選址,選定好位置之后,將該位置其他兩種方法選定的位置進(jìn)行三次相同過程的實(shí)驗(yàn)測試,測定出三種方法得出的物資配送總量進(jìn)行對比。測試前,首先使用Matlab軟件對本文方法與方法1構(gòu)造出的模型進(jìn)行仿真求解的過程,其實(shí)就是將所構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型中的數(shù)學(xué)語言轉(zhuǎn)換成軟件的程序語言,輸入到軟件中,由軟件將程序語言轉(zhuǎn)換成機(jī)器語言,再利用計(jì)算機(jī)來進(jìn)行計(jì)算和求解,最后得到求解的結(jié)果。程序在大約3小時10分鐘后,得到了最優(yōu)的結(jié)果,并產(chǎn)生了4451行的報(bào)告,在求解后,不僅會輸出未知變量的數(shù)值,還會輸出已知量和模型中的過渡變量的數(shù)值。其中,輸出的數(shù)值如下表1所示。

表1 輸出數(shù)據(jù)意義

表格圖

相應(yīng)于上述表格中所列的意義數(shù)據(jù),最佳目標(biāo)函數(shù)值為5455.15萬元,選定m=5,表明一共有5個可供選擇的地址被確定為物流分配中心點(diǎn)。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

將上述數(shù)據(jù)輸入到Matlab軟件中,三種方法得出的物資配送總量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表格圖

由上表數(shù)據(jù)可以清楚地看出,本文方法所選擇的配送物流中心地址所得出的配送量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他兩種方法所得出的配送量。本文方法超出方法1的最小配送量為20300噸,超出方法2的最小配送費(fèi)為20044噸,由此可以看出本文選擇的基于情景分析構(gòu)建物流配送中心選址模型方法能夠有效地提高配送的效率,為現(xiàn)代物流相關(guān)企業(yè)提供有效的幫助。

3. 結(jié)束語

本文在建模過程中,一般假定運(yùn)費(fèi)為距離和交通量的線性函數(shù),但實(shí)際情況卻是與距離和交通量的分片函數(shù),因此必須將分片函數(shù)的分析方法引入到模型中。另外,物流中心的固定費(fèi)用與其生產(chǎn)能力之間也有一定的關(guān)系,并非一成不變的。該模型較為抽象,僅考慮了選址費(fèi)用、固定費(fèi)用和變動費(fèi)用。但是,在實(shí)際的物流配送中心選址過程中,要考慮到許多現(xiàn)實(shí)的因素,如資金約束,交通約束,周圍的人力資源約束等。

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