CN108985692A - 一种农化产品的物流网络规划方法 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种农化产品的物流网络规划方法，包括：步骤1：选取一个配送中心和一系列的零售点，与生产基地组成完整的物流配送网络模型；步骤2：得出该城市的农化产品需求总量、生产基地到配送中心单位配送费用、配送中心到零售点的平均单位配送费用、配送中心所需规模及建造费用；步骤3：获得生产基地到各城市配送中心距离，用遗传算法获得配送最短路径；步骤4：根据步骤2、3所得参数，建立总物流网络建设费用最优化模型；步骤5：根据最优化模型建立农化产品物流网络。本申请适用于农化产品的物流网络规划；考虑范围较广且还留有余地，可以根据实际情况添加一些实时的条件，更有效地规划物流网络；计算方法较为简单，可以简化计算量。

Description

一种农化产品的物流网络规划方法

技术领域

本发明涉及一种物流网络规划方法，尤其是一种农化产品的物流网络规划方法，属于物流领域。

背景技术

随着电子商务、快递业以及居民销售水平的飞速发展，物流配送已经形成一个发展势头强劲的新产业。该行业收入迅猛持续增加，物流配送系统是经由集散中心以及各级网路配送到消费者手中的网络系统。而配送末端的配送网点的分布直接决定着配送服务的覆盖程度和服务质量。配送网点规划主要受到交通设施、区域经济、人口密度和房租地价等因素约束，直接影响配送企业运营成本、服务满意度、业务数量、企业利润和核心竞争力。

农化产品企业和其他必需品销售行业一样，是工厂与市场之间的桥梁，它的上层是农化产品企业，下层是零售点，通过自身的配送网络，把销售的商品从生产基地配送到各个物流配送中心，再由物流中心到各个零售店。随着经济与农业的发展，现有物流配送体系中零售点与各物流配送中心配送方法缺乏科学性、有效性，存在运行水平和物流费用不相符，成本偏高，以及整体运行效率低等缺陷。

发明内容

本申请的目的在于：针对现有技术存在的缺陷，提出一种全面的减少物流配送成本的网络规划方案。

本申请提出一种农化产品的物流网络规划方法，包括以下步骤：

步骤1：每个城市选取一个配送中心，城市辐射出的农村以及农业生产基地集合成一系列的零售点发售农化产品，最后与生产基地组成一个完整的物流配送网络模型；

步骤2：根据城市的农产品产量得出该城市的农化产品需求总量，根据城市地理位置及交通情况得出生产基地到配送中心单位配送费用，根据城市具体道路及经济情况得出配送中心到零售点的平均单位配送费用，根据城市实际经济情况以及农化产品需求得出配送中心所需规模及建造费用；

步骤3：根据地图获得生产基地到各城市配送中心距离，且假设距离固定，用遗传算法获得城市配送中心到各零售点的配送最短路径；

步骤4：根据步骤2、3所得的一些参数，建立农化产品总物流网络建设费用最优化模型；

步骤5：根据最优化模型建立农化产品物流网络。

进一步地，步骤1中包括：要求确定配送中心数量为m，获得每个农化产品零售点的 需求总量为(下标i表示第i配送中心，下标j表示第j零售点)，设置每个零售点需求最小 值，最大值，划定需求范围确定零售点的数量为n及各个零售点的位置。

进一步地，步骤2中包括：确定各配送中心农化产品需求总量为，生产基地到配 送中心的单位配送费用为，各配送中心到零售点的平均单位配送费用固定为，配送中 心所需单位建造费用为，并且设置单位建造费用最大值。

进一步地，步骤3中包括：确定生产基地到各城市配送中心i的距离为，配送中心 到各零售点的总最短路径为，的值通过Dijkstra算法来确定；具体步骤如下：

（1）以各个零售点之间直接可达的最小距离为边构建连通图；

（2）获取这个连通图的大致质心，并以这个质心为圆心构建半径为的圆,的值根据 城市的规模来定；

（3）在园中选取间隔为一公里的点阵，以该点阵中的点为模拟配送中心的位置；

（4）通过Dijkstra算法分别求出该点阵中点到各零售点的最短路径。

进一步地，Dijkstra算法分别求出该点阵中点到各零售点的最短路径方法，具体方式为以配送中心为初始点，同一配送网络中的零售点为其余各顶点，运用Dijkstra算法求出初始点到其余各顶点的最短路径。

进一步地，农化产品总物流网络建设费用最优化模型为：

其中为生产基地到i配送中心的配送费用，为配送中心i到其 网络中各个零售点的总配送费用，为配送中心i的建造费用；将所得的配送中心点阵 参数以及所得代入模型，可以得到配送中心的最优选址。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，其建立在农化产品的特点之上，非常适用于农化产品的物流网络规划；考虑范围较广且还留有很多余地，可以根据实际情况添加一些实时的特殊条件，更有效地规划物流网络；计算方法较为简单，可以简化计算量。

附图说明

图1是本申请的整体流程图。

图2是本申请中配送中心与零售点示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

步骤1：每个城市选取一个配送中心，城市辐射出的农村以及农业生产基地集合成一系列的零售点发售农化产品，最后与生产基地组成一个完整的物流配送网络模型。

步骤2：根据城市的农产品产量得出该城市的农化产品需求总量，根据城市地理位置及交通情况得出生产基地到配送中心单位配送费用，根据城市具体道路及经济情况得出配送中心到零售点的平均单位配送费用，根据城市实际经济情况以及农化产品需求得出配送中心所需规模及建造费用。

步骤3：根据地图获得生产基地到各城市配送中心距离，且假设距离固定，用遗传算法获得城市配送中心到各零售点的配送最短路径。

步骤4：根据步骤2、3所得的一些参数，建立农化产品总物流网络建设费用最优化模型。

步骤5：根据最优化模型建立农化产品物流网络。

其中步骤1要求确定配送中心数量为m，获得每个农化产品零售点的需求总量为 (下标i表示第i配送中心，下标j表示第j零售点),设置每个零售点需求最小值，最大值，划定需求范围确定零售点的数量为n及各个零售点的位置。

步骤2确定各配送中心农化产品需求总量为 ,生产基地到配送中心的单位配送 费用为, 各配送中心到零售点的平均单位配送费用固定为, 配送中心所需单位建造 费用为,并且设置单位建造费用最大值。

步骤3确定生产基地到各城市配送中心i的距离为，配送中心到各零售点的总最 短路径为，的值通过Dijkstra算法来确定。具体步骤如下：

（1）以各个零售点之间直接可达的最小距离为边构建连通图；

（2）获取这个连通图的大致质心，并以这个质心为圆心构建半径为的圆,的值根据 城市的规模来定；

（3）在园中选取间隔为一公里的点阵，以该点阵中的点为模拟配送中心的位置；

（4）通过Dijkstra算法分别求出该点阵中点到各零售点的最短路径。

最短路径的求解过程如下。

初始状态：S是已计算出最短路径的顶点集合，U是未计算除最短路径的顶点的集合，如图2所示，假设O为起点即配送中心，A、B、C、D、E、F、G点为零售点。

第1步将顶点O加入到S中。

此时，S={O(0)}，U={D(∞)，C(∞)，E(∞)，F(∞)，G(∞)，A(3)，B(4) }。注：A(3)表示A到起点O的距离是3。

第2步：将顶点A加入到S中。

上一步操作之后，U中点A到起点O的距离最短；因此，将A加入到S中，同时更新U中点的距离。以点C为例，之前C到O的距离为∞；但是将C加入到S之后，C到O的距离为9=(C,A)+(A,O)。

此时，S={O(0),A(3)}, U={D(13),C(9), E(∞)，F(∞)，G(∞),B(4)}。

第3步：将顶点B加入到S中。

上一步操作之后，U中顶点B到起点O的距离最短；因此，将B加入到S中，同时更新U中顶点的距离。还是以点C为例，之前C到O的距离为9；但是将B加入到S之后，F到D的距离为6=(C,B)+(B,O)。

此时，S={O(0),A(3),B(4)}, U={D(13),C(6), E(7)，F(∞)，G(∞)}。

第4步：将顶点C加入到S中。

此时，S={O(0),A(3),B(4),C(6)}, U={D(13), E(7)，F(22)，G(15)}。

第5步：将顶点E加入到S中。

此时，S={O(0),A(3),B(4),C(6), E(7)}, U={D(13)，F(22)，G(12)}。

第6步：将顶点G加入到S中。

此时，S={O(0),A(3),B(4),C(6), E(7),G(12)}, U={D(13)，F(22)}。

第7步：将顶点D加入到S中。

此时，S={O(0),A(3),B(4),C(6), E(7),G(12),D(13)}, U={F(22)}。

第7步：将顶点F加入到S中。

此时，S={O(0),A(3),B(4),C(6), E(7),G(12),D(13),F(22)}。

此时，起点O到各个顶点的最短距离就计算出来了：A(3)，B(4)，C(6)，E(7)，G(12)，D(13)，F(22)。

可以得到=3+4+6+7+12+13+22=67。

步骤4中，农化产品总物流网络建设费用最优化模型为:

将步骤3中的配送中心点阵参数以及所得代入模型，可以得到配送中心的最优选址。

最后可以将所得的生产基地、配送中心以及零售点连结起来构成一个完整的农化产品的物流网络。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (6)

1.一种农化产品的物流网络规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：每个城市选取一个配送中心，城市辐射出的农村以及农业生产基地集合成一系列的零售点发售农化产品，最后与生产基地组成一个完整的物流配送网络模型；

步骤2：根据城市的农产品产量得出该城市的农化产品需求总量，根据城市地理位置及交通情况得出生产基地到配送中心单位配送费用，根据城市具体道路及经济情况得出配送中心到零售点的平均单位配送费用，根据城市实际经济情况以及农化产品需求得出配送中心所需规模及建造费用；

步骤3：根据地图获得生产基地到各城市配送中心距离，且假设距离固定，用遗传算法获得城市配送中心到各零售点的配送最短路径；

步骤4：根据步骤2、3所得的一些参数，建立农化产品总物流网络建设费用最优化模型；

步骤5：根据最优化模型建立农化产品物流网络。

2.根据权利要求1所述的一种农化产品的物流网络规划方法，其特征在于：步骤1中包括：

要求确定配送中心数量为m，获得每个农化产品零售点的需求总量为(下标i表示第i 配送中心，下标j表示第j零售点)，设置每个零售点需求最小值，最大值，划定需 求范围确定零售点的数量为n及各个零售点的位置。

3.根据权利要求1所述的一种农化产品的物流网络规划方法，其特征在于：步骤2中包括：

确定各配送中心农化产品需求总量为，生产基地到配送中心的单位配送费用为，各 配送中心到零售点的平均单位配送费用固定为，配送中心所需单位建造费用为，并且 设置单位建造费用最大值。

4.根据权利要求1所述的一种农化产品的物流网络规划方法，其特征在于：步骤3中包括：

确定生产基地到各城市配送中心i的距离为，配送中心到各零售点的总最短路径为，的值通过Dijkstra算法来确定；具体步骤如下：

（1）以各个零售点之间直接可达的最小距离为边构建连通图；

（2）获取这个连通图的大致质心，并以这个质心为圆心构建半径为的圆,的值根据城 市的规模来定；

（3）在园中选取间隔为一公里的点阵，以该点阵中的点为模拟配送中心的位置；

（4）通过Dijkstra算法分别求出该点阵中点到各零售点的最短路径。

5.根据权利要求4所述的一种农化产品的物流网络规划方法，其特征在于：Dijkstra算法分别求出该点阵中点到各零售点的最短路径方法，具体方式为以配送中心为初始点，同一配送网络中的零售点为其余各顶点，运用Dijkstra算法求出初始点到其余各顶点的最短路径。

6.根据权利要求1所述的一种农化产品的物流网络规划方法，其特征在于：农化产品总物流网络建设费用最优化模型为：

其中为生产基地到i配送中心的配送费用，为配送中心i到其网 络中各个零售点的总配送费用，为配送中心i的建造费用；将所得的配送中心点阵参 数以及所得代入模型，可以得到配送中心的最优选址。