摘 要:基于Matlab软件优化工具箱与带时效性的物流配送中心选址模型,通过优化工具箱中的有约束非线性规划函数对模型进行求解。并通过实例所分析出的结果,体现出模型与工具对物流企业或供应链优化选址具有积极意义。
关键词:物流配送中心;选址中心;模型
中图分类号:F224 文献标识码:A
在物流系统中,配送中心居于重要的枢纽地位。物流配送中心的选址,是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内,选一个或多个地址设置配送中心的规划过程。较佳的物流配送中心选址方案可以有效地节约费用,促进生产和消费的协调与配合,保证物流系统的平衡发展[1]。因此,物流配送中心的合理选址就显得十分重要。
Matlab是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。
有关物流配送中心选址的问题也是近几年集中开始研究的,胡莹(2010)为了更好地提高物流中心选址的准确性,体现Matlab的遗传算法在带有时效性的物流中心选址的问题中的计算优势。去掉选址模型中对区域连续性要求的限制条件。利用简单算例,给出运用Matlab的遗传算法是一种较其他算法更为有效的求解带有时效性约束的物流中心选址问题的算法[2];鲁晓丽、张金、邱志(2010)表明基于Matlab遗传算法的优化讨论了物流配送中心的选址模型(鲍姆尔—沃尔夫模型)的求解方法,并应用Matlab在M文件中编写了相应的模型求解程序,该程序主要分为两大部分,分别为该模型本身的计算和希契科克运输问题的求解。文中所编写的模型求解程序不仅能够为其它物流配送中心的选址模型的求解提供依据,并能够应用到希契科克运输问题(产销平衡)的求解上[3]。
本文结合重心法进行模型建立,并针对Matlab在模型建立与分析方面的优势来解决带有时效性约束的物流企业选址问题。
1 模型建立
在整个模型中,式(1)表示总运输费用要求最低,这是利用无时效约束下通过重心法建立的选址模型;式(2)表示为达到配送中心的配送能力和配送目标的满意度,配送目标必须在以配送中心为中点,配送最大允许运输距离为半径的区域内。两个公式共同构成了带有时效性的物流配送中心选址模型,表示选址目标在满足配送服务水平前提下使配送成本最低。
2 Matlab优化分析算法
根据式(1)、(2)构成的模型可知,该选址模型是一个有约束非线性最优化问题,并且是求极小值问题,所以可以通过Matlab中的优化工具箱的fmincon函数。Fmincon函数式是对有约束非线性函数求极小值的函数,适用于该时效性物流配送中心选址问题。
调用fmincon函数必须输入初始值,来确定初始分析地点。所以,为简化计算步骤,把初始值定位在目标区域中心位置。
3 案例分析
德邦物流公司计划在K城市的片区设立1个物流配送中心,该物流配送中心主要为5个配送目标进行配送服务,拟定的各个配送目标的坐标和日需求量如表1所示。要求物流配送中心到各个配送目标的最大允许配送距离不大于40km,同时物流配送中心在K市到各个配送目标的运输费用率为20元/吨公里。试给出该物流配送中心的最佳地址坐标。
因为matlab内部语言要求,设x1为物流配送中心横坐标,x2为物流配送中心纵坐标。步骤如下:
4 结 论
通过上述案例可以看出,要求时效性物流配送中心选址模型求解的计算过程通常十分复杂,Matlab优化工具箱能够快速、准确地将基于时效性要求的物流配送中心选址问题解决。并且文中编写的M文件是可以通用的,只要根据具体问题将文件中的参数调整便可直接调用,十分便捷,是比较理想的分析工具。为今后企业的发展,有十分积极的意义。
参考文献:
[1] 刘顺忠. 管理运筹学和MATLAB软件应用[M]. 武汉:武汉大学出版社,2007:15-18.
[2] 胡莹. 基于MATLAB遗传算法的物流中心选址问题研究[J]. 中国水运,2010(7):72-75.
[3] 鲁晓丽,张金,等. 基于MATLAB语言的物流配送中心选址模型求解的问题研究[J]. 辽宁工业大学学报,2010(12):385-387.
[4] 蒋利军. 基于顾客满意度的物流配送中心选址问题研究[D]. 成都:西南交通大学(硕士学位论文),2005.
[5] 雷英杰,张善文,等. MATLAB遗传工具箱及其应用[M]. 西安:西安电子科技大学出版社,2005.
[6] 高洁,锦飞. 基于服务水平的区域物流中心优化选址模型研究[J]. 物流技术,2005(10):279-286.
[7] 龚延,郭晓汾,等. 基于Matlab优化算法的物流中心选址[J]. 长安大学学报,2006(5):76-79.
[8] 李延晖,马士华. 基于时间约束的配送系统模型及一种启发式算法[J]. 系统工程,2003(7):23-28.