乌鲁木齐中通快递配送中心选址问题研究——基于重心法和遗传算法

王海瑞，李国俊，章 楠，郑智勇 （石河子大学 商学院，新疆 五家渠831300）

WANG Hai-rui,LI Guo-jun,ZHANG Nan,ZHENG Zhi-yong (Business School,Shihezi University,Wujiaqu 831300,China)

2013年，习近平总书记提出了“一带一路”战略构想，新疆地处新丝绸之路的门户，在“一带一路”战略背景下，加之对口援疆的逐步推进，新疆要利用自身独特优势，抓住机遇，建设繁荣的新丝绸之路核心区和国际经贸大通道，高效和强有力的现代物流的支撑无疑至关重要。充分发挥新疆的区位和综合交通运输体系的优势发展物流业，新疆物流业总体规模快速增长。据“2014年中证网统计公报”显示，我国快递业务量完成140亿件，快递业务量同比增长52%。实现业务收入2040亿元，同比增长42%。而物流配送中心作为物流活动中连接着供应商和需求商的一个重要节点，其选址位置直接影响到整个系统的运营成本，因此，物流配送中心选址对物流系统的快速发展至关重要。

1 基于重心法和遗传算法的配送中心选址的定量分析

1.1 快递配送中心的重心法选址。选取市内的16个主要配送网点，通过数据收集得到相应的配送量，然后根据重心法来确定其合适的配送中心。A商贸城（16.77，3.47）运量420kg，B经济开发区（12.91，9.95）运量700kg，C中山路（17.7，4.55）运量1120kg，D天山青年路（19.21，5.54）运量350kg，E水磨沟七道湾（19.95，4.55）运量280kg，F水磨沟六道湾（19.5，7.54）运量210kg，G新市北京中路（10.97，10.95）运量1260kg，H碱泉街（14.64，7.14）运量350kg，I碱泉街 （19.81，4.92）运量210kg，J西山 （14.39，5.29）运量140kg，K西虹东路（18.78，6.64）运量280kg，L国际大巴扎（18.39，3.25）运量700kg，M高新北京南路（15.63，8.84）运量280kg，N西外环路（14.05，7.86）运量140kg，O火车西站 （6.51，11.16）运量210kg，P头屯河八钢 （4.44，13.41）运量350kg。初始坐标点为（9.44，6.03），运费率为单位1，货运量为一周的运量。

通过计算可知当迭代次数达到31次时，S31＞S30，由此判定该配送中心选址在（15.5625,7.0581）最为合理。最优点坐标： （15.56,7.06），Smin=32756.11。

1.2 快递配送中心的遗传算法选址。建立物流中心选址问题的优化模型，假设预建一配送中心，已知需要辐射网点数量为n，网点的坐标为 （xi,yi），货运量为wi，最大允许配送距离为Di。确定物流中心的选址坐标（X,Y ），使模型在满足最大配送距离前提下，总货运周转量最低。建立模型，目标函数为：

已知网点数n=16， （xj,yj）及wi采用表1中的数据，假设Di不得大于10单位距离。

通过编程运行用户绘图Gaplotchange函数，可以得出结果，最优个体的坐标为 （13.589,8.489）。总周转量为34989.31。

1.3 定量分析法选址结果的比较。根据重心法、GA法的计算结果显示，选址的范围为一个定点，即最优点分别为（15.56,7.06）、（13.59,8.49）。根据结果可以看出，重心法的选址结果与GA遗传算法差异性较大，其模型仅考虑到了运输成本的最小化，未考虑时效性因素，且选址范围也不是一个集合，因此实用性较差。其次，从GA法的时效性角度考虑，其方案具备一定的实施价值。

1.4 定量分析法选址结果与原始地址的比较。重心法最优点坐标： （15.56,7.06），Smin=32756.11；原始坐标点：（9.44,6.03），S0=52599.40，可以明显看出，经过重心法模型优化后的选址地点相较原始地点运输费用节约了19843.29个单位，故优化后的效果是突出的。

遗传算法最优点坐标： （13.59,8.49），可以明显看出，经过GA法对模型优化后的选址地点相较原始地点运输费用节约了17610.09个单位，认定优化后的效果是显著的。

2 基于AHP分析的配送中心选址的方案选择

2.1 构造层次分析图。根据所学过的知识，列出了影响配送中心选址的六大重要因素（运输费用B1、企业战略B2、土地价格B3、交通条件B4、行业政策B5、人力资源B6），基于重心法和GA法两个方案。

2.2 构造矩阵及检验

第一步：应用专家打分法，主要是咨询相关人员所得出的均值。通过打分得出针对配送中心选址的准则，将各个因素进行比较，得出I因素和J因素的重要程度，并按照Saaty赋值法给出评分（Saaty1～9标度评分数值：1表示“无偏好”；3表示“稍有偏好”；5表示“很有偏好”；7表示“非常偏好”；9表示“极度偏好”）。

第二步：运用求和法计算判断矩阵的特征向量的近似值以确定各要素的相对重要性，将矩阵进行归一化。根据aij按行求和并获取各个因素的权重值bi，即优先向量。判断矩阵归一化处理。

第三步：进行一致性检验。根据等价的方法来求特征值。先以b1,b2,…,bn为权重系数，再求各行的平均值Ti。

计算求得：λmax=6.450，然后计算一致性指标，简称CI，其公式如下：

再计算一致性比率，简称CR，公式为：

其中的RI代表随机一致性指标值，由于n=6，RI=1.26，CR=0.07＜0.10，所以判断该矩阵的一致性是可以接受的。

通过同样的检验方法，可以计算出各个准则指标对备选地进行排序时得到的判断矩阵，数据的一致性是可以接受的。

第四步：计算综合得分。对备选地点进行的汇总，并计算出综合得分W（如表1所示）。

计算组合权重W，公式如下：

表1 备选地址综合得分

得到结果：W1=0.42，W2=0.58。

第五步：方案的最终确定。重心法选址方案C1得分0.421，GA遗传算法方案C2得分0.579。综上所述，根据层次分析法得出的结果，可以发现两个备选方案中GA遗传算法选址方案更优，故选方案C2。

3 结束语

文章以乌鲁木齐中通快递配送中心选址为例，以配送成本最小化为前提，综合考虑配送中心选址相关影响因素，对其配送中心进行新的选址。采取定量和定性相结合的分析方法对其进行研究。结果表明：重心法相对遗传算法简单易操作，但选取配送中心的实用性和时效性不如GA遗传算法。文章得出的最终方案具备一定的实施价值，有助于乌鲁木齐中通快递更加客观地对本地物流配送中心选址规划，进而选出更科学更经济的配送中心。

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