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学士学位论文
指导教师
管理科学与工程学院
申请学位级别士专业名称论文提交日期201年6月论文答辩日期201年6月
学位授予单位和日期南京财经大学201年6月答辩委员会主席___2016年6月
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摘 要1
关 键 词1
一、引言2
(一)研究
关于管理科学论文范文检索
(二)研究意义2
(三)LRP及危险品配送的国内外研究现状3
二、危险品特性和配送类型分析6
(一)危险品的特性分析6
(二)LAP,VRP,LRP定义及区别8
三、危险品的选址—配送模型10
(一)参数符号及变量含义10
(二)模型假设及约束条件11
(三)危险品物流系统优化目标分析13
四、模型应用及求解15
(一)算例描述15
(二)模型求解及结果分析16
五、结束语17
参考文献19
附录1:lingo求解程序21
附录2:数据23
危险品配送中心选址及路线选择问题研究
摘 要:危险品作为一类特殊的物品,其需求量也随着经济的发展而迅速上升.但是由于它对环境和人口的危害特性,它在配送中心选择和运输过程中除了考虑一般物品所必须考虑的成本因素外,风险往往是这类物品决策过程中不能忽略的重要因素.因此,本文根据成本,选址风险,暴露人口数量以及危险事件发生概率最小化为目标,建立了无时间约束条件下的危险品配送中心选址及路线选择(LRP)模型,并通过编写LINGO程序对模拟数据进行优化,结果表明该模型是有效的.
关 键 词:危险品选址路线选择LINGO
StudyontheDangerousgoodsdistributioncenter
locationandroutingselectionproblem
Abstract:Dangerousgoodsasaspecialclassofitems,inadditiontoconsideringtheprocessoffacilitylocationandtransportationofgeneralmodities,theriskisoftenanimportantfactorthatcannotbeignoredintheprocessoflocationandtransportation.Basedontheminimizationofthecost,locationrisk,thenumberofexposedpopulationsandtheprobabilityoftheriskevent,thisarticlesetupthemodelofdangerousgoodsdistributioncenterlocationandroutingselectionproblem(LRP)undernotimeconstraints,anumericalcasehasbeenoptimizedthroughwritingtheLINGOprocedureatlast.Theresultshowsthatthemodeliseffective.
Keywords:dangerousgoodslocationroutingselectionlingo
引言(一)研究背景
随着我国国民经济的快速发展,危险物品的社会需求量和供给量迅速增长,道路危险货物运输量也随之快速增长.目前,有超过3300种物质属于危险品范畴.据估计,我国有害危险物品年产量约在6000万吨以上,在世界范围内,有害危险物品年产生量约为30-40亿吨[1-2].这些统计数据表明,如果对有害危险物品的存储,运输,使用等环节不采取系统而科学有效的管理措施的话,有害危险物品将会对社会和环境构成巨大的潜在威胁.
(二)研究意义
(三)LRP及危险品配送的国内外研究现状
1.国外研究现状
2.国内研究现状
危险品特性和配送类型分析(一)危险品的特性分析
1.危险品的风险特性
为了全面掌握危险品的风险特性,一般要着重了解其以下几个方面的特性:
种类繁多
(2)风险后果不同
2.危险品物流运输过程中的安全风险因素
危险品运输过程中风险度高的主要原因有以下几个方面[23]:
(1)运输过程中发生交通事故的频率较高,是引发危险品灾害最主要的原因.
(2)运输系统的复杂性,使得车辆安全运输的干扰因素多且杂,而且也不容易掌控,风险变量多,常常会因一些突发的原因导致危险品事故发生.
(3)运输过程中的风险具有全程性,时时性和动态性,风险影响面广,线长,实时监控难度大.
(4)运输人员在紧急情形的反应能力,会对事故的结果产生重大影响.
(二)LAP,VRP,LRP定义及区别
定位—分配问题(Location—AllocationProblem)可以定义为:根据客户点的地理位置与货物分配关系,确定出某一地理范围内的设施数量和位置,如图1所示[4].
图1LAR示意图
运输—车辆路线安排问题(VehicleRoutingProblem)可以定义为:设施及客户需求点的地理位置已知,优化设计出一套货物流动的运输路线,同时还要满足一系列的约束条件[7].它的前提是设施,客户点的位置和道路情况已知,由此确定出一套车辆运输路线,以满足给定的约束,通常情况下VRP的目标函数是总费用最小,如图2所示.
图2VRP示意图
定位—运输路线安排问题(LocationRoutingProblem)可以表示为给定了与实际情况相符的一系列潜在的设施点,要求在这些点中确定出设施的位置,同时还要给出一套从各个设施点到各个客户点的运输路线,确定的依据是要满足相应决策目标的要求(通常是总的费用最小)[7].客户点的位置和它的需求量是已知的或可以估算的,货物有一个或多个设施点已知,问题的目标是把那些潜在的设施建立起来,并确定出具体的运输路线,以使总的费用最小.LRP可视为LAP和VRP的集成,其有效地综合了LAP和VRP的特点[8-11].如图3:
图3LRP示意图
危险品的选址—配送模型(一)参数符号及变量含义
(二)模型假设及约束条件
(三)危险品物流系统优化目标分析
模型应用及求解(一)算例描述
假设一个公司为了发展业务的需要,决定在某一城市建造若干个危险品的物流配送中心,通过调查决策者现拟定3个候选地址,各个候选点的固定建造成本和候选点周围的居民数量已知,见表1.
表1候选点建造成本,规模及周围居民数量
候选点F1F2F3固定成本F(万元)400450480居民数量P(万人)2.83.83.5容量W(万单位)400320350另外,已知每辆运输工具的最大载重量Q为80万单位,根据市场调查结果,需求点可以分为15个,在一个配送周期内每个需求点的需求量已知,见表2.
表2各需求点的需求量(万单位)
需求点123456789101112131415需求量403945385336423835453436434736各个节点的距离已知(由excel表中随机数函数生成,范围:6-60千米),见附录2表1.各节点连线附近的居民数量如附录2表2所示(由excel表中随机数函数生成,范围:0.5-4.2万人).各节点连线附近的居民中心距离该路线的距离如附录2表3所示(由excel表中随机数函数生成,范围:1.0-3.0千米).各节点连线之间的道路风险如附录2表4所示(由excel表中随机数函数生成,范围:0.01%-0.08%).考虑到企业在刚开始经营时资金并不是很充足,因此管理者要求使100个配送周期内的总成本最小.
(二)模型求解及结果讨论
根据文中所建模型及初始数据,编写了求解模型的Lingo程序(详见附录1).运行LINGO程序,通过反复迭代运算,最终找到一个满意的可行解,在100个配送周期内的各项成本取值如表3所示,其它变量取值结果列入表4和表5中.
表3100个周期内各项费用(单位:万元)
选址费用车辆购买费用运输费用危险事件发生费用暴露人口数量费用总费用880450257.0380.0239.32206.3表4中Z(1),Z(3)取值为1,表明配送中心是在候选点1和候选点3之间进行选址.决策变量取值为1是表示第K辆车从第i个节点到第j个节点,表5中X(1,4,8)等于1,X(4,5,8)等于1,X(5,1,8)等于1,表示第8辆车从节点1到节点4,然后从节点4到节点5,最后从节点5返回节点1,由此生成运输路线:.
表4模型中部分变量的取值
变量结果变量结果变量结果变量结果C050B0.2H(2)320F(3)480C10.005R13H(3)350P(1)2.8Q180N15F(1)400P(2)3.8A10H(1)400F(2)450P(3)3.5
表5模型中取值为1的决策变量
X(1,4,8)X(3,11,11)X(5,1,8)X(10,3,11)X(1,6,15)X(3,16,2)X(6,1,15)X(11,10,11)X(1,8,13)X(3,17,10)X(7,1,4)X(12,13,14)X(1,12,14)X(3,18,
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