快速消費品配送中心選擇優化的模型與算法

快速消費品配送中心選擇優化的模型與算法

摘要：在考慮商品回款時間延遲的基礎上，結合快速消費品（FMCG）企業物流配送網絡的特點，建立了混合0-1整數規劃的配送中心選擇優化模型。該模型是一種特殊形式的選擇—分配模型，具有NP難性質。為求解上述模型，提出一種基于SVM（支持向量機）的在線算法。實例研究表明，該算法能高效求得模型的優化解，是求解配送中心選擇這類復雜優化問題的一個較好方法。
　　關鍵詞: 快速消費品；配送中心；選擇-優化；支持向量機 　　Abstract：Based on the commodity feedback residual expenses delay and the distribution system characteristics of Fast Moving consumer Goods（FMCG）, a mixed 0-1 integer programming model is built for optimizing the location of distribution center. The model is in fact a special type of classic location-allocation models and has NP-hard complexity. To solve the above model, the on-line calculation method based on SVM （Support Vector Machine）is proposed. According to the example research, such a calculation method can get optimizing result for the model and it is the better method to solve such complicated problems for the distribution centers.
　　Key words: FMCG；distribution center；optimizing；support vector machine
　　
　　0引言
　　
　　隨著經濟的發展，人民生活水平不斷提高，快速消費品（Fast Moving consumer Goods FMCG）的需求量越來越大。FMCG具有使用壽命較短、公眾生活必須、消費速度快、消費者可習慣性就近重復購買等特點[1]。對于FMCG企業而言，合理選擇物流配送中心地點是物流系統優化過程中一個具有戰略意義的問題。物流配送中心是商品從供應商（制造商）至零售商之間的中間儲存點，具有集中和分散物資、促進商品迅速流轉的功能。基于配送中心及其位置選擇的重要作用，眾多專家、學者對這一問題開展了研究，并建立了一系列的選址優化模型[2-6]。FMCG企業面對需求連續多批次、品種豐富、位置分散的眾多終端零售商，對配送中心的配送服務提出了定量、定點、定時、以及回款時間迅速等要求。然而，現有模型大多以配送中心與供應商及零售商之間的運費、配送中心建設成本及其管理費用作為優化目標，并沒有考慮商品回款時間延遲這一因素。基于以上考慮，本文建立了FMCG商務環境下的配送中心選擇優化模型，并提出一種基于SVM（支持向量機）的在線算法對模型求解。
　　
　　1問題描述與模型
　　
　　FMCG商務環境下配送中心選擇優化模型的基本思想可描述如下：一個FMCG企業根據某個區域（如一個城市）在一個計劃期內終端零售商對各類商品的需求量和產地（下面通稱商品供應點）的供應量及其地理位置，從備選的配送中心中選擇一個或多個配送中心，使得整個配送系統的總成本最小。這里的總成本包括：商品供應點到配送中心的運輸費用，配送中心的固定投資和管理費用，商品在配送中心的流通加工費用，以及配送中心到終端零售商的配送運輸費用，同時考慮到商品資金從終端零售商經過配送中心到商品供應點回款時間延遲引起的費用。為了便于建立模型，作以下幾個基本假設：
　　假設1這里的商品供應點僅指一個FMCG生產企業包括的幾個分開的產地或商品供應點；
　　假設2在一定的備選配送中心中選取最優配送中心；
　　假設3每個終端零售商對一個FMCG企業的系列品牌的品種有且僅有一個配送中心為之配送；
　　假設4計劃期內終端零售商對各類商品的需求量和供應點的供應量可預測得到；
　　假設5商品為多種類商品，分別為各個供應點生產。
　　其中假設3保證了每個終端零售商都可從其唯一對應的配送中心一次性得到所需的各類商品，這種配送服務能夠滿足終端零售商對企業物流配送提出的高要求，有利于提高終端零售商采購商品的滿意度。
　　模型描述的配送系統可看成一類二級正向運輸和反向回款的綜合系統，如圖1所示。
　　下面給出FMCG企業配送中心選擇優化的數學模型：

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