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物流優(yōu)化

發(fā)布時間:2011-5-10 11:01    發(fā)布者:yulzhu
關(guān)鍵詞: 物流
發(fā)表于 2011/4/4

由于煙煙的原因,我總是要在某段特殊的時間內(nèi)輔助做一些論文,主要內(nèi)容呢,就是完成各種模型的分析和軟件計算的過程,因此在3年前,我曾學(xué)過一段時間的馬爾可夫鏈去預(yù)測股票價格,這個就是一個不靠譜的事情。這段時間在家做的是物流節(jié)點選址優(yōu)化,運輸和庫存優(yōu)化方面的東西。

其實這個模型是非常有趣的,假定有5個供應(yīng)點(工廠),有10個需求點(客戶),在[200,200]內(nèi)隨機生成位置,可得到如下的圖:

紅點為需求節(jié)點

藍(lán)點為供應(yīng)節(jié)點

綠點為配送節(jié)點



然后在30天隨機生成各個需求節(jié)點對供應(yīng)節(jié)點的物流需求量,這里可以理解為,有10家企業(yè)需要5種原材料,這樣得到矩陣:



這里的問題,如果由5個供應(yīng)企業(yè)去租賃車輛,然后分別給10個客戶進(jìn)行運輸,這個費用主要分為汽車的租賃費用和里程費用。這個計算結(jié)果是非常糟糕的,因為汽車都是滿著出去空著回來的,而且整體而言車輛運完了就空在那里了。

辦法有1個,就是5家企業(yè)集資建一個配送中心,把所有的貨物全部集中在配送中心,通過配送中心統(tǒng)一進(jìn)行集貨和配送,這樣的考慮很大的程度上減少了汽車的使用量,當(dāng)然確實需要去考慮配送中心的租賃費用和物流量處理費用。

為了驗證這些內(nèi)容,將供需節(jié)點進(jìn)行隨機分布,大概得出來的結(jié)果為:



由于選的系數(shù)的問題(汽車租賃費用,汽車單位里程費用,配送中心場地租賃費用和配送中心處理費用),得出的結(jié)果肯定有片面性,從中選出一組結(jié)果進(jìn)行分析:



里面看出來的結(jié)果是優(yōu)化前,汽車租賃費用和汽車使用費用是對半的。優(yōu)化以后,汽車使用費用大大下降了。

在這里,作了一次迭代,將配送中心的位置在【200,200】內(nèi)進(jìn)行迭代,得出的結(jié)果比較有趣:



這是每列的最小值:



實際的情況是汽車越來越便宜,汽油越來越貴,所以優(yōu)化結(jié)果會更好一些。

進(jìn)一步考慮的話,是在配送中心建一個倉庫,在配送的過程中到鄰近的節(jié)點進(jìn)行集貨,使得總的成本減少。

實際考慮問題可能更多一些,比如

1.中心地區(qū)的租賃費用要遠(yuǎn)高于郊區(qū),使得配送中心選址的固定成本系數(shù)與位置存在函數(shù)關(guān)系。

2.汽車的載重量與汽車的使用費用是成比例的

3.在某些區(qū)域存在過路費,使得原本簡單的路徑成了較為復(fù)雜的路徑選擇

4.供應(yīng)點的生產(chǎn)是受控的,不可能過高與過低,使得配送中心得加入庫存系統(tǒng)費用

5.運輸路徑選擇可能需要更為復(fù)雜的算法進(jìn)行計算
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