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6)X(8,1,13)X(13,1,14)X(1,14,4)X(4,5,8)X(9,3,6)X(14,7,4)X(15,3,2)X(16,15,2)X(17,3,10)X(18,9,6)Z(1)Z(3)同理可得其它路径,从而可得出该算例的最终选址和调运方案,如表6所示:


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表6最终选址和调运方案

选址点车次路线

F1

1

2

3

4

5F1F1

F1F1

F1F1

F1F1

F1F1

F31

2

3

4F314F3

F387F3

F31312F3

F3156F3由表5,6可以看出,在三个候选配送中心中,选择建造候选点1和候选点3,一共使用了9辆配送车辆,其中配送中心1发出5个车次,配送中心3发出4个车次.通过计算可以发现,15个需求点的总需求量为607万单位,而任意两个配送中心的容量都可以满足该需求,因此,配送中心的容量不会对决策结果产生影响.另外通过比较可以发现,配送中心2的容量小于配送中心1,但其建造成本却比1高,而且配送中心2周围的居民数量也高于1,因此可以认为配送中心2很可能靠近城市的中心区域,建造成本中的土地使用费较高或者对附近居民危害的社会成本较高.在费用方面,除了选址费用外(880万元),车辆购买费用(450万元)最多,其次是危险事件发生造成的费用(380万元),再其次是运输费用(257万元),而暴露人口数量造成的费用最少(239.3万元).

结束语

危险品在运输过程中需要考虑的因素要比一般物品多,尤其是它们所带来的风险.因此以往仅仅以成本作为决策依据,并没有全面的反应出其真实的社会成本,尤其是它对居民和环境所造成的负的外部性.本文提出的将风险和危害转化为成本进行考虑,从经济学的角度看对整个社会更有利,即外部性内在化.同时,由于lingo语言中使用集合概念,所以当求解规模变化时,求解程序结构并不变,只需修改数据即可,所以对从事物流规划的实际工作者有一定的参考价值.但是文中风险如何衡量以及风险到底会对企业造成多大的损失,这些并没有统一的标准,所以应客观的分析各种风险的具体影响以及它们的真实成本.由于选址和路线选择问题自身的难度,两者的集成问题求解起来更加困难.在本文中共有3个候选设施点,15个需求点,在配送时最多一辆车对一个需求点进行配送,基于此种考虑,最多不会超过15辆候选车辆,在此种情况下模型中的变量个数至少在18*18*15(4860)个左右,而且这还没有考虑到额外引入的变量.而在现实中,18个节点的物流系统已经是比较小的系统了,如果要求解更大规模的物流系统,应该设计更为有效地算法,例如启发式算法,以求在有限时间内得到近似的最优解.


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[25]xjaqjy./news.aspid等于2426.

[26]xmfwl./wuliubaike/InfoContent/3071/42212..

附录1:lingo求解程序

MODEL:

!集合定义部分,

SETS:

facility/1,2,3/:F,Z,H,P,!定义候选设施点集合及其属性,

demand/1..18/:q,u,!定义需求点集合及其属性,

vehicle/1..15/,!定义车集,

links1(demand,demand):D,R,P1,Dr,!定义点对点间的联系及属性,

links2(demand,demand,vehicle):X,!定义车集与点对点间的联系,

ENDSETS

!数据段部分,

DATA:

F等于400,450,480,P等于2.8,3.8,3.5,H等于400,320,350,T等于100,

q等于0,0,0,40,39,45,38,53,36,42,38,35,45,34,36,43,47,36,

C0,C1,Q1,A,B,R1,N等于50,.005,80,10,.2,3,15,

D,R,P1,Dr等于@OLE('shuju','distance','risk','population','disofpop'),

!从EXCEL表格中导入数据,

ENDDATA

!定义目标函数,

MIN等于(@SUM(links2(i,j,k)|i#LE#3#AND#j#GE#4:X)*C0

+T*@SUM(links2(i,j,k):X(i,j,k)*D(i,j))*C1

+@SUM(facility:F*Z))!总成本最小,

+(@SUM(facility:Z*P)+T*@SUM(links2(i,j,k)|i#NE#j#AND#j#GE#4

:X(i,j,k)*P1(i,j)/Dr(i,j))

1 2 3 4

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