物流选址模型

选址决策是实现物流系统高效运营的最重要、最困难的决策，属于长期的战略决策。在国外，设施选址研究比较成熟，已有60余年的历史，已经出现很多的模型和算法，甚至已经开发出了一些软件来解决选址问题。关于物流选址问题的研究可以追溯到Alfred Weber于1909年提出的单一仓库选址问题研究［9］；随后，Hotelling于1929年提出了一条直线上两个竞争供应商的选址问题［10］。但在这段时间选址理论的研究仅局限在几个不相关的领域内，未形成系统的理论。直到1964年，Hakimi考虑了一般情形下的选址问题，使得选址问题真正受到关注［11］。至此，国外对选址问题的研究进入快速发展时期。进入20世纪80年代以后，随着现代物流理念的产生，物流选址问题的研究内容更加丰富。笔者以Facility Location以及Location Allocation为检索词，检索到相关文献一万多篇。

在国内，对物流选址问题的研究起步较晚。1985年蔡希贤教授编译了《物流合理化的数量方法》［12］，对流通中心的选址问题做了一般性研究，使用重心法、Baumol-Wolfe方法对流通中心的选址进行了分析，并用混合整数规划进行求解。而后，随着物流研究的兴起，人们开始关注物流中心的选址问题。对物流选址问题已经积累了一些研究成果，主要有以下一些有代表性的文献和观点：

刘海燕等［13］研究了具有分段线性成本函数的物流中心选址问题，建立了混合整数规划模型，目标是使系统的总成本最小，并提出了基于Benders分解思想的算法。汝宜红等［14］编著了《配送中心规划》，对配送中心的布局进行了研究，使用的方法仍主要是重心法、Baumol-Wolf方法。蔡临宁［15］编著的《物流系统规划——建模及实例分析》中对物流中心选址问题进行了分析，使用了交叉中值、P－中值等方法。严冬梅［16］系统研究了竞争条件下的、动态的和虚拟物流中心的选址决策问题。潘文安［17］从交通区位条件、经济区位条件两个维度建立了物流园区选址评价指标体系，并作为案例分析对选址评价指标体系进行了应用。茆剑［2］在其硕士论文中研究了供应链物流设施选址优化问题，建立了随机需求驱动下，综合库存、运输和建设优化的多级设施选址规划模型，并采用有良好局部搜索能力的模拟退火算法与擅长全局搜索的遗传算法相结合的混合优化算法进行求解。陆超等［18］在分析物流中心选址影响因素的基础上，结合城市对称分布理论，提出全国性的物流中心应该分布在大城市，并且满足我国城市空间分布的地理对称分布特点，初步确定了全国性物流中心的个数和结构形态，最后采用层次分析法进行定量分析，确定全国性物流中心的具体方位。杨珺等人［19］研究了带服务半径的服务站截流—选址问题，建立了0-1整数规划模型，并利用贪婪算法对问题求解。刘海龙［20］研究了不确定环境下的物流中心选址问题，对经典的多个物流中心地址选择模型——Kuehn-Hamburger模型的问题定义和假设进行了修正，在基于时间约束的确定环境下的选址模型的基础上，提出了基于时间约束的需求随机和运输时间模糊不确定环境下的选址基本模型以及扩展模型，并设计了基于模糊随机模拟的遗传算法求解问题。张华等人［21］综合考虑定性分析与定量评价，利用粗糙集理论获得指标的权重，通过群决策方法获得备选地的综合评价值，建立了一个双目标优化模型。王保华和何世伟［22］研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题，在随机优化模型的基础上，采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型，并给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法。刘志敏等人［23］采用新提出的智能优化算法——改进和声算法对产业集群区域物流中心的选址模型进行求解。

通过分析研究相关文献资料，可以看出目前对物流选址问题的研究方法可以分为定性和定量两种。定性与定量相结合的方法主要是用层次分析法和模糊评价法对各备选方案进行评价，以确定最优选址方案。定量方法主要包括：重心法、覆盖模型、P-中值模型、CFLP法、Baumol-Wolf法、Kuehn-Hamburger模型、Blson模型、双层规划法、遗传算法等。

但是上述文献资料仅仅是单独地从设施选址的方面来优化物流系统，没有把物流系统中较为重要的车辆运输路线安排问题与设施选址问题综合进行考虑。而在现代物流系统中，设施选址与车辆运输路线安排问题存在效益悖反关系，运输成本在整个供应链的成本中所占的比例很大，因此，单纯地在设施选址确定之后再进行运输路线选择通常会导致系统总成本增加。