原创 物流优化

2011-4-10 19:03 4142 4 4 分类: EDA/ IP/ 设计与制造

    由于烟烟的原因,我总是要在某段特殊的时间内辅助做一些论文,主要内容呢,就是完成各种模型的分析和软件计算的过程,因此在3年前,我曾学过一段时间的马尔可夫链去预测股票价格,这个就是一个不靠谱的事情。这段时间在家做的是物流节点选址优化,运输和库存优化方面的东西。

    其实这个模型是非常有趣的,假定有5个供应点(工厂),有10个需求点(客户),在[200,200]内随机生成位置,可得到如下的图:

红点为需求节点

蓝点为供应节点

绿点为配送节点


然后在30天随机生成各个需求节点对供应节点的物流需求量,这里可以理解为,有10家企业需要5种原材料,这样得到矩阵

这里的问题,如果由5个供应企业去租赁车辆,然后分别给10个客户进行运输,这个费用主要分为汽车的租赁费用和里程费用。这个计算结果是非常糟糕的,因为汽车都是满着出去空着回来的,而且整体而言车辆运完了就空在那里了。

办法有1个,就是5家企业集资建一个配送中心,把所有的货物全部集中在配送中心,通过配送中心统一进行集货和配送,这样的考虑很大的程度上减少了汽车的使用量,当然确实需要去考虑配送中心的租赁费用和物流量处理费用。

为了验证这些内容,将供需节点进行随机分布,大概得出来的结果为:


由于选的系数的问题(汽车租赁费用,汽车单位里程费用,配送中心场地租赁费用和配送中心处理费用),得出的结果肯定有片面性,从中选出一组结果进行分析:

里面看出来的结果是优化前,汽车租赁费用和汽车使用费用是对半的。优化以后,汽车使用费用大大下降了。

在这里,作了一次迭代,将配送中心的位置在【200,200】内进行迭代,得出的结果比较有趣


这是每列的最小值


实际的情况是汽车越来越便宜,汽油越来越贵,所以优化结果会更好一些。

   进一步考虑的话,是在配送中心建一个仓库,在配送的过程中到邻近的节点进行集货,使得总的成本减少。

实际考虑问题可能更多一些,比如

1.中心地区的租赁费用要远高于郊区,使得配送中心选址的固定成本系数与位置存在函数关系。

2.汽车的载重量与汽车的使用费用是成比例的

3.在某些区域存在过路费,使得原本简单的路径成了较为复杂的路径选择

4.供应点的生产是受控的,不可能过高与过低,使得配送中心得加入库存系统费用

5.运输路径选择可能需要更为复杂的算法进行计算

PS:EDN的博客系统啊,竟然找不到上传文件和图片的功能了……


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