基于Dijkstra算法的城市区域物流基地建设选址分析

卫宗超

摘要：本文选择了Dijkstra算法进行定量分析。首先，选出适合作为物流园区的主要备选点并定位出城市主要的被配送点，这一过程为定性分析；其次，借助电子地图将各点位置数字化，并借助地图路径对其中实际存在的路径进行标注，将各点位置与路径连接后，建立其数字模型，最终基于最短路径算法对模型进行定量分析，以期得出最优解。

关键词：Dijkstra算法；区域物流基地选址；分析

一、市区物流园区建设备选点分析

在物流选址的问题上，需要考虑很多因素，比如交通状况、城市交通压力、辐射范围等等。根据我国的物流园区规划，主要有综合类物流园区和专业物流园区，综合性物流园区主要是使用现代化装备、功能多样、规模巨大等特征，而专业性物流园区主要是以某种或某个专业性较强的为主，比如熟知的港口集装箱、钢铁基地、汽车基地等。那么对于综合性物流园区来讲，主要讲究以下几个原则：首先要交通方便，而且位置城市的外环线附近，可通其他地方；其次是就近于铁路和公路，在交通枢纽区域；再次是土地成本较低，用地面积充裕；最后就是物流资源基础好，附近有工厂和卖场，有市场需求。

以K市为例，应用以上方法进行物流园区建设的选址情况如下：

图1K市物流园区建设选址示意图①

二、市区综合物流园区备选址比较选择

根据上述分析，借助电子地图（来源于www.baidu.com）和Photoshop制图工具，抽象出相应理论模型如下：

图2K市物流基地规划建设点和主要生活、商业区抽象模型

根据地图比例尺实际测量距离的数据标注如下：

图3K市物流基地规划分析数据模型

三、基于Dijkstra算法的选址计算分析

以此抽象出的简易理论模型如下：

图4K市物流基地规划分析简易模型

其中：V1—V7为物流基地规划建设点，X1—X10为物流服务需求点。

以及，借助Dijkstra（迪杰斯特拉）算法，各物流基地规划建设点至物流服务需求点的最短路径算法为：∑Vi—Xj，即自某一点（如V1）出发至一次性经过各点（Xj）的距离总和。

同时，为考虑各路段的通行难度，特设无限行路段的通行难度系数为1，交通较拥堵路段通行难度系数为3，限行路段及交通拥堵路段通行难度系数为5。以此分析得出的难度系数图如下：

图5K市物流基地规划分析最终模型

此时，在实际计算时，应用加权求和算法进行计算。鉴于X1、X2、X4、X6各点通行难度较大，位处市中心附近，只能采用小型货车配送，因此将X1、X2、X4、X6作为小型货车配送组，将X10、X9、X5、X8、X7、X3做为中型货车配送组，进行分别计算。

对于对小型货车配送组，V4的配送难度明显大于其他各点，同时因为其不利于大型车辆配送，因而不再考虑。

经过计算，其他各点的小型配送组配送路线情况如下表所示：

其中最小值min（∑Vi—Xj）为：24.9，但实际上，目前其中部分点尚无物流中心存在，且建设物流中心的条件尚不成熟。对本结果的归纳总结见后。

V1、V2、V3、V5、V6、V7各点的中型配送组配送路线情况大致相同，均为外环城路，因此，在此不再赘述。

对以上研究和计算结果综合分析考虑之后，可以看出，各点作为物流基地进行规划建设的适宜程度由高至低为：V7>V6>V1>V2>V5>V3。

三、考虑相关其他因素的加成的分析结论

如果考慮区域物流基地建设中的联建因素、政策因素、经济因素等问题，上述计算结果将发生较大变动，例如：V5作为可能即将废弃的点，其适宜程度可能被缩小到难以接受的程度；考虑在现有基础上扩建这一有利因素时，V3将获得相当程度的效益加成，因而，在对上述结果进行分析是，可以得出结论：

若考虑城市共建“中枢+区域”模式的一拖一型物流基地时，适宜在V1点建立相应区域性物流基地，同时在V6点建立辅助型小型社会化配送中心；或者在V1与V7之间建立综合型物流基地，以同时满足各种配送需求。（作者单位：黄河水利职业技术学院）

参考文献：

[1]王之泰.中国需要物流基地[J].中国商贸，2000（08）.

[2]《河南省现代物流业发展规划》，http：//www.henan.gov.cn/

[3]李宏亮.城市物流基地选址问题研究[J].物流科技，2004（8）.

[4]张占仓.河南省建设中原经济区战略研究[J].河南工业大学学报（社会科学版），2010（4）.