探究生鮮配送中心選址常見(jiàn)方法

　　隨著(zhù)快遞的發(fā)展，越來(lái)越多的人選擇網(wǎng)上購物，所以下面小編為大家獻上探究生鮮配送中心選址常見(jiàn)方法，歡迎各位大專(zhuān)物流畢業(yè)的同學(xué)閱讀!

　　摘 要：生鮮配送中心選址決策在冷鏈物流運作中至關(guān)重要。本文分析了生鮮物流的特點(diǎn)，對比分析了生鮮配送中心選址的一般方法，從而得出選址問(wèn)題的解決需要多種方法進(jìn)行合理有效的組合，得到全局最優(yōu)解，找出最優(yōu)選址方案。

　　關(guān)鍵詞：生鮮產(chǎn)品 選址 配送中心

　　一、引言

　　隨著(zhù)生活節奏的不斷加快，人們用于休閑購物的時(shí)間大為縮減，冷凍冷藏食品的消費量得到不斷提升，超市，生鮮食品專(zhuān)營(yíng)店應運而生，也推動(dòng)了生鮮配送中心的發(fā)展�？墒窃谖覈�，生鮮蔬菜采后的損失率高達40%—50%，因為生鮮品具有鮮活性和易腐爛的特點(diǎn)，所以使得生鮮品質(zhì)量問(wèn)題的解決不能僅僅靠生產(chǎn)，而更加需要搞好流通。生鮮配送中心是連接著(zhù)生產(chǎn)端和銷(xiāo)售端的紐帶，在整個(gè)配送系統中具有非常重要的地位�？茖W(xué)的配送中心選址方案能夠很大程度提高配送系統的整體效益，更能給消費者提供安全可靠的產(chǎn)品。

　　二、生鮮農產(chǎn)品物流特點(diǎn)

　　生鮮農產(chǎn)品主要包括水果、蔬菜、肉類(lèi)、水產(chǎn)品、禽蛋等農副產(chǎn)品，具有鮮活性和易腐性的特點(diǎn)。因此要求產(chǎn)品從生產(chǎn)、加工、儲藏、運輸、銷(xiāo)售直到最終消費者的整個(gè)過(guò)程中始終處在低溫環(huán)境中，從而保證食品的質(zhì)量、減少食品的損耗。與發(fā)達國家相比，我國的生鮮品冷鏈物流還存在非常大的差距，目前，我國鮮活產(chǎn)品的產(chǎn)值主要在原產(chǎn)地周邊實(shí)現，絕大多數以采收后的原始產(chǎn)品形式出售。果品蔬菜進(jìn)一步加工能力不足。因此建立一體化的生鮮品冷鏈物流模式成為解決問(wèn)題的關(guān)鍵，而關(guān)鍵中的關(guān)鍵是建立生鮮品物流配送中心。供應商將貨物集中于主要城市生鮮配送中心，整合后進(jìn)行長(cháng)途運輸，由地區配送中心進(jìn)行裝箱提貨和當地運送，經(jīng)整合發(fā)送到零售直銷(xiāo)點(diǎn)，盡可能的減少生鮮食品由生產(chǎn)到銷(xiāo)售過(guò)多的中間環(huán)節，保證貨物的鮮活和安全。

　　三、生鮮配送中心選址的一般方法

　　1.數學(xué)規劃法

　　數學(xué)規劃方法包含多種具體方法，比如線(xiàn)性規劃、動(dòng)態(tài)規劃算法等，其中最為常用的方法是最優(yōu)化方法。例如：丁浩等提出并運用0-1型整數規劃方法對配送中心選址問(wèn)題進(jìn)行了研究。這種方法通過(guò)設定特定條件從多個(gè)備選方案中選出最優(yōu)的(問(wèn)題中的各要素的相關(guān)關(guān)系已經(jīng)給定)。隨著(zhù)計算機技術(shù)的發(fā)展，可以借助現成的計算機軟件程序求解。這種方法是對實(shí)際問(wèn)題大大簡(jiǎn)化之后得出的，一些非線(xiàn)性條件往往被忽略，而實(shí)際的配送中心選址要復雜的多，且當模型復雜時(shí)，計算工作量大，成本高，或者根本不可能，還有的時(shí)候最優(yōu)解不一定是可行解。因此對復雜的問(wèn)題，通常只能作理論上的分析，實(shí)際解決則較少。

　　2.綜合因素評價(jià)法

　　這種方法是通過(guò)全面分析各種影響生鮮配送中心選址的困素，并根據各因素的權重對備選方案進(jìn)行打分，分數最高的備選方案就是最優(yōu)選址方案。該方法使得方案更具備可行性。常用的綜合因素評價(jià)方法有層次分析法(AHP)、數據包絡(luò )分析、模糊綜合評判等。針對生鮮配送中心的選址可將費用，交通，商品質(zhì)量，運輸設備，人員投入作為準則，再根據各準則下設相應的方案準則，得到一個(gè)立體的評價(jià)方案。

　　但是此方法中影響因素的權重是由專(zhuān)家給出，容易受到專(zhuān)家的主觀(guān)影響，在一定程度上影響了方案的得分，不夠客觀(guān)和準確。在采用此種方法往往和其他方法結合來(lái)彌補其自身的缺陷，例如Spohrer和Kmak綜合運用定量與定性方法并結合權重分析法確定配送中心選址問(wèn)題，劉志成與劉心利用灰色關(guān)聯(lián)度以及層次分析法對冷鏈配送中心的選址進(jìn)行研究。

　　3.啟發(fā)式算法

　　比較常用的啟發(fā)式算法有：遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，模擬退火算法等。是建立在人的主觀(guān)經(jīng)驗和判斷的基礎之上的一種解決方法。啟發(fā)式算法多和其他優(yōu)化算法結合在一起解決問(wèn)題。具有代表性的成果有Brimberg J，Hansen P，Mlanenovic N等人提出了快速啟發(fā)式算法求解重心法模型 ，Dijin Gong提出了組合進(jìn)化方法解決配送中心選址問(wèn)題。

　　(1)遺傳算法

　　遺傳算法是受遺傳學(xué)中的遺傳機制和自然選擇的啟發(fā)而產(chǎn)生的一種搜索算法。遺傳算法中的主要算子為：選擇，交叉，變異。通過(guò)一定的計算使得問(wèn)題得到一步步的優(yōu)化，得到最優(yōu)解。

　　遺傳算法的特點(diǎn)為：隨機搜索，啟發(fā)式的算法。因此遺傳算法具有較強的全局搜索能力。但是可能的得到結果往往只能使得局部最優(yōu)，所以在實(shí)際應用中，應和其他方法聯(lián)用，以避免其缺點(diǎn)。

　　(2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是由許多處理單元(神經(jīng)元)連成的網(wǎng)絡(luò )，反映了人腦功能的若干基本特性，但并非生物系統的逼真描述，只是某種模仿、簡(jiǎn)化和抽象。這種方法首先要以一定的學(xué)習準則進(jìn)行學(xué)習，然后才能工作。通過(guò)不斷的學(xué)習網(wǎng)絡(luò )判斷的正確率將大大提高，這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習已經(jīng)獲得了成功，它已將所提供的模式分布地記憶在網(wǎng)絡(luò )的各個(gè)連接權值上。當網(wǎng)絡(luò )再次遇到其中任何一個(gè)模式時(shí)，能夠作出迅速、準確的判斷和識別。一般說(shuō)來(lái)，網(wǎng)絡(luò )中所含的神經(jīng)元個(gè)數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。

　　這種方法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習過(guò)程中需要大量的數據，但是數據的獲取在很多情況下是有一定難度的，這個(gè)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法帶來(lái)限制。另外，在應用此方法時(shí)，還要注意網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習速度，產(chǎn)生的是否是局部最優(yōu)解等。

　　(3)模擬退火算法

　　模擬退火算法是由N. Metropolis等人于1953年提出的，是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一種隨機尋優(yōu)算法，源于固體退火原理。由解空間、目標函數和初始解三部分構成，結合概率突跳特性在解空間中隨機尋找目標函數的全局最優(yōu)解。這種算法具有概率的全局優(yōu)化性能。該方法對解決生鮮配送中心的選址問(wèn)題具有較好的有效性和可靠性。

　　除以上三種比較常用的方法外，隨著(zhù)計算機應用技術(shù)的發(fā)展，對物流運作的仿真也在國內外許多文獻中出現，研究表明對配送中心的選址采用仿真方法比采用解析算法更接近實(shí)際。這種算法能比較有效的避免所得解為局部最優(yōu)的情況。但是這種方法也有自己的缺點(diǎn)，在進(jìn)行仿真實(shí)驗時(shí)，需對模型進(jìn)行信度和效度的嚴格檢驗。而對較復雜的仿真系統，則要求計算機的運算水平必須非常高。

　　生鮮食品配送中心選址問(wèn)題受眾多因素共同影響，雖然選址方法有許多種，但應具體問(wèn)題具體分析，根據所要解決問(wèn)題的側重點(diǎn)，選擇合適的方法，在借鑒前人研究成果的前提下針對實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行相關(guān)的調整。本文研究發(fā)現以上幾種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，將各種方法進(jìn)行合理有效的組合去解決問(wèn)題，得到全局的最優(yōu)解是未來(lái)研究的主方向，以此來(lái)提高選址決策的準確性。

　　參考文獻：

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