基于正余弦算法的物流中心选址

基于正余弦算法的物流中心选址

文章目录

  • 基于正余弦算法的物流中心选址
    • 1.物流中心选址模型
    • 2.正余弦算法
    • 4.实验结果
    • 5.Matlab代码

摘要:本文主要介绍基于正余弦算法的物流中心选址算法

1.物流中心选址模型

物流中心作为物流网络的核心节点,其选址对整个供应链的效率、成本和服务水平具有至关重要的影响。一个合理的物流中心选址能够有效降低运输成本、缩短配送时间、提高响应速度,从而增强企业的市场竞争力。然而,物流中心选址是一个复杂的决策问题,涉及地理位置、交通运输、市场需求、土地成本、政策法规等多种因素,属于典型的NP-hard问题。传统的优化方法在解决大规模、多约束的物流中心选址问题时往往存在计算复杂、易陷入局部最优解等局限性。因此,寻求高效、鲁棒的优化算法,提升物流中心选址的科学性和合理性,成为物流领域亟待解决的关键问题。

首先需要对物流中心选址问题进行数学建模。根据不同的应用场景和需求,可以选择不同的模型。本文将采用经典的容量限制选址问题(Capacitated Facility Location Problem, CFLP)作为研究对象。CFLP旨在在若干个候选物流中心位置中选择一部分,以满足客户的需求,同时最小化总成本,并满足每个物流中心的容量限制。

目标函数

目标函数:
Minimize Z = w 1 Σ i Σ j c i j X i j + w 2 Σ j f j y j + w 3 Σ j k j y j Z=w_1\Sigma_i \Sigma_j \mathrm{c}_{\mathrm{ij}} \mathrm{X}_{\mathrm{ij}}+w_2\Sigma_{\mathrm{j}} \mathrm{f}_{\mathrm{j}} \mathrm{y}_{\mathrm{j}}+w_3\Sigma_{\mathrm{j}} \mathrm{k}_{\mathrm{j}} \mathrm{y}_{\mathrm{j}} Z=w1ΣiΣjcijXij+w2Σjfjyj+w3Σjkjyj
约束条件:
Σ j X i j = 1 , ∀ i \Sigma_{\mathrm{j}} \mathrm{X}_{\mathrm{ij}}=1, \forall \mathrm{i} ΣjXij=1,i(保证每个客户的需求只能由一个物流中心满足)
Σ i d i X i j ⩽ Q j y j , ∀ V \Sigma_{\mathrm{i}} \mathrm{d}_{\mathrm{i}} \mathrm{X}_{\mathrm{ij}} \leqslant Q_{\mathrm{j}} \mathrm{y}_{\mathrm{j}}, \forall \mathrm{V} ΣidiXijQjyj,V(保证每个物流中心的总需求不超过其容量)
x i j ⩽ y j , ∀ i , j \mathrm{x}_{\mathrm{ij}} \leqslant \mathrm{y}_{\mathrm{j}}, \forall \mathrm{i}, \mathrm{j} xijyj,i,j(只有当物流中心被选中时,才能向客户提供服务)
x i j ∈ { 0 , 1 } , ∀ i , j \mathrm{x}_{\mathrm{ij}} \in\{0,1\}, \forall \mathrm{i}, \mathrm{j} xij{0,1},i,j(决策变量,表示客户 i 是否由物流中心 j 提供服务)
y j ∈ { 0 , 1 } , ∀ j \mathrm{y}_{\mathrm{j}} \in\{0,1\}, \forall \mathrm{j} yj{0,1},j(决策变量,表示是否选择物流中心 j )
其中:

  • i 表示客户编号, i = 1 , 2 , … , I \mathrm{i}=1,2, \ldots, \mathrm{I} i=1,2,,I
  • j 表示候选物流中心编号, j = 1 , 2 , … ,   J \mathrm{j}=1,2, \ldots, \mathrm{~J} j=1,2,, J
  • c i j \mathrm{c}_{\mathrm{ij}} cij 表示客户 i 到物流中心  j  的运输成本  \mathrm{i}_{\text {到物流中心 } \mathrm{j} \text { 的运输成本 }} i到物流中心 j 的运输成本 
  • f j f_j fj 表示物流中心 j j j 的固定成本
  • k j k_j kj表示物流中心 j j j 的可变成本
  • d i \mathrm{d}_{\mathrm{i}} di 表示客户 i 的需求量
  • Q j Q_j Qj 表示物流中心 j j j 的容量
  • X i j \mathrm{X}_{\mathrm{ij}} Xij 表示客户 i 的需求是否由物流中心 j 满足,取值为 0 或 1
  • y j y_j yj 表示是否选择物流中心 j j j ,取值为 0 或 1
  • w 1 , w 2 , w 3 w_1,w_2,w_3 w1,w2,w3为各成本占总成本的权重系数

该模型的目标是最小化总成本,包括运输成本和固定成本。约束条件保证每个客户的需求都能得到满足,每个物流中心的总需求不超过其容量,以及只有被选中的物流中心才能为客户提供服务。

2.正余弦算法

正余弦算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/107762654

## 3.实验案例

本文选取一个物流中心案例,具体信息如下:

节点经纬度信息:

节点 经度 纬度 类型 固定成本
南京 118.76 32.04 1 260
无锡 120.3 31.57 1 225
合肥 117.17 31.52 1 225

其中类型3为产地,类型1为备选物流中心,类型1+2为需求地点

物流节点到产地距离:

单位:米 湘潭 娄底 衡阳
南京 793268 844115 894681
无锡 896726 964106 1014672
合肥 674753 721492 772059

物流节点到需求点距离:

单位:千米 南京 无锡 合肥 杭州 宁波 广州 深圳 南宁 武汉 南昌 北京 成都 重庆 青岛
南京 0 145 139 235 359 1143 1164 1468 446 536 851 1393 1215 477.4
无锡 144 0 280 177 225 1221 1241 1586 587 611 933 1534 1356 534.5
合肥 138 280 0 354 480 1018 1046 1343 321 396 855 1268 1090 593.9

需求:

单位:万吨 湘钢 涟钢 衡钢 合计
南京 47 10 8 65
无锡 0 15 25 40
合肥 15 28 5 48

4.实验结果

基于正余弦算法的物流中心选址_第1张图片
基于正余弦算法的物流中心选址_第2张图片
基于正余弦算法的物流中心选址_第3张图片

5.Matlab代码

你可能感兴趣的:(物流中心选址,智能优化算法应用,算法,数学建模)