物流中心选址问题综述
摘 要：目前物流业蓬勃发展,物流中心的建立则是物流系统中的关键问题. 物流中心选址是指在一个具有若干供应网点及若干需求网点的经济区域内,选一个地址设置物流中心的规划过程。较佳的物流中心选址方案是使商品通过物流中心的汇集、中转、分发,直至输送到需求网点的全过程的效益最好。通常,物流中心拥有建筑物、构筑物以及设备,如果选址不当,将产生极大的负面影响并付出代价。因而,在物流中心的选址规划中,应对物流中心的选址原则、影响因素等进行综合分析,并提出缜密的决策建议是非常必要的
关键词:物流中心选址 集对分析 重心法模型 Baumol-wolfe模型
引言：
物流中心是物流系统重要的基础设施，它不仅自身承担着多种物流功能，而且越来越多地执行指挥调度、信息处理等神经中枢的职能，它建立的好坏，直接影响整个物流系统。合理选择物流中心的建设地址，对整个物流系统的建设和运行，具有十分重要的现实意义。近年来，选址理论迅速发展，常见的选址方法有专家选择法、解析法、模拟法、启发式方法等。而物流中心的选址是一个相当复杂的问题，上述的几种方法都有其侧重性。而且，影响物流中心选址的因素还有很多的不确定性，这就造成了常规选址方法往往存在一定的片面性。
一，物流中心选址主要影响要素
物流中心的建设是一项规模大、投资多，影响巨大的系统工程。在建设它时，必须充分考虑各个方面的因素。它主要有以下几个方面：
（１）经济因素：它包括物流中心建设投资、建成的时间、土地的价格、建立后的维护费用等。
（２）公共设施因素：它包括通风条件、三供条件、交通条件、道路设施等。
（３）社会因素：主要包括国家政策、生活环境、就业情况、治安情况、国土资源利用情况、环境保护情况等。
（４）自然环境因素：主要包括地形条件、水文条件、气象条件、地质条件等。
（５）经营环境因素：主要包括商品特征、经营条件、服务条件、周边的消费水平情况等。
二．选址原则
（1）动态性原则。在物流中心选址时，不能将环境条件和影响因素绝对化，而是从动态出发，将物流中心选址建立在详细分析现状及对未来变化做出合理预测的基础上。
(2)竞争性原则。物流活动是服务性活动，用户的选择必将引起物流服务的竞争。若不考虑这种竞争性机制，而单从成本最低、线路最短、速度最快等角度出发，就会剥夺用户的选择权利，导致垄断从而阻碍物流服务质量的提高。
(3)经济性原则。物流中心的选址不同，其未来物流活动辅助设施的建设规模及建设费用以及运费等是不同的，选址应以费用最低作为重要选址原则。
(4)交通便利性原则。布局物流中心时，要考虑现有交通条件，同时预测和规划未来交通，保证物流中心投入使用后交通便利。
(5)统筹性原则。物流中心的布局与生产力布局、消费布局密切相关，在规划物流中心时，必须统筹兼顾，微观宏观综合考虑。
(6)战略性原则。要有前瞻性，制定长远发展规划。
三，物流中心选址的若干方法
1．集对分析（Ｓｅｔ Ｐａｉｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ）是我国著名学者赵克勤提出的一种系统的分析方法，它通过比较两个事物的同、异、反三个方面来对事物进行全面的分析。其核心思想是把确定不确定视为一个确定不确定的系统。在这个确定不确定系统中，确定与不确定相互联系，相互影响，相互制约，并在一定的条件下相互转换。运用到系统评价中，即对评价指标体系进行分析时，既考虑到组成指标体系各个部分之间的相互协调与利益的一面，又考虑到各部分相互对立相反的一面；各部分之间既非明显的协调一致，又不明显的对立矛盾，但又相互联系制约，在定性分析的基础上定量地把握评价指标体系各个部分之间的同异反联系度。用集对分析来确定物流中心的选址，能充分考虑确定和不确定影响因素，是一种比较好的选址方法。
集对分析的主要计算步骤
假定一个物流中心选址理想方案Ｍ０中各指标的值应是被评价的ｎ个方案中各类指标的最优值，即对效益型指标来说取最大值，对成本型指标来说取最小值，记理想方案的最优值指标集为：
ｐ０＝ｆ０（１），ｆ０（２），…，ｆ０（ｍ）。理想方案Ｍ０与目标Ｍｉ为一对子，就这一对作同异反决策分析，由于理想方案的价值最高，所以只需计算理想方案与其他方案的贴近度，从而给出方案的排序。
设Ｍ＝Ｍ１Ｍ２…，Ｍｎ有ｎ个方案，Ｍ１是 第ｌ方案，其中ｌ＝１～ｎ。Ｐ＝ｆ（１），ｆ（２），…，ｆ（ｍ）为方案的指标集，ｆ（ｋ）是第ｋ个指标，其中ｋ＝１～ｍ。记指标值以表示第ｌ个方案，第ｋ个指标的值。指标的权重集Ｗ＝Ｗ１Ｗ２…，Ｗｍ。
第一步：根据给出的ｎ个方案，确定一个理想方案Ｍ０的各对应指标。
第二步：计算被评价方案Ｍｌ的各指标值ｆｌ（ｋ）与理想方案 Ｍ０的各个对应的指标ｆ０（ｋ）的同一度ａｌｋ，差异度ｂｌｋ，对立度ｃｌｋ，计算联系度，对于ａｌｋ且有：
当ｆｌ（ｋ）＞ｆ０（ｋ）时，有ａｌｋ＝ｆ０（ｋ）／ ｆ１（ｋ）；当ｆ１（ｋ）＜ｆ０（ｋ）时，有ａｌｋ＝ｆ１（ｋ）／ ｆ０（ｋ）；
对于ｂｌｋ，由于ａｌｋ＋ｂｌｋ＋ｃｌｋ＝１，其量值上不考虑对立度，所以ｃｌｋ＝０，可得ｂｌｋ＝１－ａｌｋ。因此，μｌｋ＝ａｌｋ＋ｉｌｋ（１－ａｌｋ）其中的定义：ｉｌｋ＝即表示差异越大，则联系度就越小；反之，差异度越小，联系度越大。记联系度矩阵为μ＝μｌｋｎ×ｍ。
第三步：计算理想方案与其他方案的贴近度Ｔｉ：Ｔｉ＝μｌｋＷｋ，ｌ＝１－ｎ。根据Ｔｉ的大小排序可以确定出各个被评价方案价值的优劣次序。
应用举例
某大型国际连锁超市要在天津地区建立一个物流配送中心，有三个地点可以选择，我们用集对分析来进行分析求解。对于经济因素，我们用实际的费用来表示，对于其他的因素，我们使用专家打分，然后化为０－１之间的数值来表示，得到表１的数据。
（１）确定指标属性的权重：用层次分析法求解得各个指标属性的权重Ｗ＝（０．１９７ ２０．０２６ ８０．０７６ ３０．１２６ １ ０．００７ ２０．０１３ ８０．０２０ ４０．０５３ ６ ０．０６０ ９０．００９ ００．０３９ ５０．００７ ００．０１６ ４０．０２０ ２ ０．００５ ３０．０１６ ００．０１６ ００．０１０ ７ ０．０２４ ７ ０．０７６ ７ ０．０４６ １０．１３０ １）。
（２）计算Ｍｌ（ｌ＝１～３）和Ｍ０的联系度矩阵，得到最后的结果为：＝（０．９１１ ５，０．９５１ ９，０．９４５ ８），得出选址方案的排序为Ｂ，Ｃ，Ａ。所以应该选择在Ｂ处建立物流配送中心。
2．重心法模型
S.Eilon，C.D.T.Watson-Gandy和Nicons Christofides所研究的重心法（Centroid Method）是解决单设施选址的一个常用模型。所谓重心法是将物流系统的需求点看成是分布在某一平面范围内的物体系统，各点的需求量和资源分别看成是物体的重量，物体系统的重心将作为物流网点的最佳设置点，利用确定物体重心的方法来确定物流网点的位置。
Watson-Gandy所研究的重心法是解决只设置一个配送中心的简单模型，这是一种连续型模型，相对于离散型模型来说，对流通中心的选择不加特定限制，有自由选择的长处。可是，从另一方面看，重心法模型的自由度多也是一个缺点。因为由选址计算求得的最佳地点实际上是往往很难找到的，有时是不能实现的，有的地点可能在江河中间、街道中间或处于人口稀少、环境恶劣的地区。当流通中心和发送地点的数目很多时，数学模型的建立十分困难，求解的计算也很复杂。在这种情况下，可以用逐次逼近法来求解。
3．Baumol-Wolfe模型
Baumol和Wolfe构造了一个整数规划模型：在满足供应及需求约束下，追求由运输费、输送费及可变费用组成的总费用最低，以此选定物流中心。此模型的优点是：（1）计算比较简单；（2）能评价流通过程的总费用（运输费用、仓库管理费用和发送费用之和）；（3）能求解仓库的通过量，即决定仓库规模的目标；（4）根据仓库可变费用的特点，可以采用大批量进货的方式。模型的缺点是：（1）由于采用的是逐次逼近法，所以不能保证必然得到最优解。此外，由于选择备选地点的方法不同，有时求出的较优解中可能出现仓库数过多的情况。也就是说，还可能有仓库数更少、总费用更小的解存在。因此，必须仔细研究所求得的解是否为最优；（2）仓库的固定费用在解中没有反映出来。
4. 其他选址问题研究综述
文献[5]给出了线性规划、0—1整数规划、动态规划等9种基本形式的选址模型，目标函数一般是使总的选址费用（包括固定投资费用和运输费用）最小，不同的规划形式主要取决于费用函数的形式。在简单选址模型（同上）和其他离散选址模型的运输方式上都是通过将线性运输费用最小化得到的，但实际上，许多运输费用是非线性的。文献[6]考虑了非线性运输费用的选址问题，并用分枝定界法进行了求解。文献[7]用混合整数规划建立了仓库选址模型，除考虑了选址的固定费用、运输费用外，还考虑了库存费用。此模型用Dantzig-Wolfe分解算法进行了求解，并用次梯度优化方法来加速上述算法的收敛[8]。
四、小结
选址模型给管理人员制定决策带来的帮助是巨大的，许多企业都已经应用了这些模型。这些模型之所以如此受欢迎，其主要原因是它们提供了解决企业管理中重大问题的决策依据；它们强大有效，可以多次重复用于各种形式的物流网络设计，且能提供规划所需的细节；适用模型的成本不高，因而使用带来的收益远远超出其应用成本；模型要求的数据信息在大多数企业很容易获得。从土地经济学家的早期模型开始，这些模型已经经历了漫长的发展过程，从而更具代表性了。
然而，这些模型依然存在一些问题：如选址模型应该得到进一步的发展，应该更好地解决库存和运输同步解决的问题，即这些模型应该是真正一体化的网络规划模型，而不应该分别以近似的方法解决各个问题；如何准确地解决非线性、不连续的成本关系仍然是数学上的难题。
总之，尽管各种模型的适用范围和解法不同，但是任何模型都可以由具备一定技能的分析人员或管理人员来得出有价值的结果。使现有技术更易于使用，更便于决策者利用，必然成为未来的发展方向。
【参考文献】
[1]汝宜红.配送中心规划[M].北京：北方交通大学出版社，2002.
[2]现代物流管理课题组.物流库存管理[M].广州：广东经济出版社，2002，10.
[3]T.Puu，Mathematical Location and Land Use Theory，New York：Springer Verlag，1997.
[4]高学东，李宗元.物流中心选址模型及一种启发式算法[J].运筹与管理，1994
[5]Aikens C H.Facility location models for distribution planning[J].European Journal of Operational Research，1985，22（3）：263—279.
