基于重心法的农产品配送中心选址研究——以安徽105 个行政区划单位数据为例

于 蕾

（合肥职业技术学院，安徽 合肥 238000）

根据农业部等六部委联合发出的《关于促进农业产业化联合体发展的指导意见》的精神和中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加快构建政策体系培育新型农业经营主体的意见》，新时代农产品区域配送中心的模式应该与时俱进从而保证农产品区域的健康和可持续发展。建立适合安徽省农产品发展的配送中心，配合十九大报告对新时代工作的要求，对现实有着极其重要的意义。2016 年的安徽省社会物流总费用为3979 亿元，尤其是运输费用耗费巨大，占总费用的105.7%。[1]19-21安徽省农产品及其加工制成品的出口额占全省出口总额的40%以上，产值共计4500 亿元。在全国名列前茅。农产品有两个较为显著的特点：一是时间性；二是保险性。而且城镇居民对绿色农产品提出了更高的消费要求。对此，怎样通过高效率地运输高品质绿色农产品到百姓手中十分重要。为了达到这个要求，就需要全面考虑农产品生产基地供应量及城市的消费能力，即需求量。物流配送中心作为物流配送的重要转接点，同时亦是彼此联系的组织和设施的集合体。由此可见，对农产品配送中心的选择在物流系统有着战略意义。优良的配送中心选址方案有助于在很大程度上提升物流效率，压缩成本，达到效益最大化目的。反之，选址不当会影响配送中心的运营，还会因此导致交通拥堵的情况出现，同时会给城市的经济和社会环境带来巨大的负面效应。

一、研究方法与数据来源

（一）研究对象

安徽省是较大的农产品丰富的农业区域，当前农业现代化发展迅猛，农产品产量增速良好，总产值不断提升，与此同时，绿色农产品需求亦呈现递增的趋势。文章以安徽省的105 个市及其县辖区2016 年的粮食、油料、水果、蔬菜、肉类、水产品和茶叶7 种农产品为研究对象，用重心法模型来求安徽省农产品配送中心的优化方案，结合105 市县的经纬度进行定性分析，最终建议现代化的农产品物流配送中心的优选位置。

（二）农产品物流配送中心模型的原则

1.重心法模型的建立

农产品配送中心选址模型较多，不过在实用性方面还是存在一定的缺陷，如何选择有使用价值的模型也非常重要。而重心法模型，它的灵活性较大，是研究物流设施选址的常用模型是把物流体系内的需求点和供应点视作分布于某一平面范围内的物流系统，将各点需量和资源视作物体重量，由此确定物体重心并取得物流网点位的目的。

2.假设条件

重心法的适用目标即OD(Origin-Destination)流量交通网络问题，指的是由出发点至目的地的运输流量所形成的物流网络方面的规划。[2]172-176重心法的实施依据是：最低运输成本。其运行立足于以下假设条件：（1）忽略城市交通状况、运输费用和配送中心及节点间的直线距离相关；（2）在选址配送中心的时候暂时不考虑配送中心的地价；（3）其中线性关系即运输费率、运输距离和运输量；（4）各点需量并非其实际的地理位置中的需量，而属于汇总量的一种；（5）已知各配送点的需求量；（6）预计固定费用，如各备选配送中心基本建设费和固定经营费等；（7）经营管理期间各类可变费用。

3.模型结构

设配送点的数量为n，其各自所对应坐标为（xi，yi）（i=1,2,3,…,n），配送中心坐标为（x0，y0）。运输费用E，总费用C，则有如下公式：

式中：以ai 代表配送点i 和配送中心每单位运输量之运输费用；配送中心至配送点i 的运输量为wi ，其同时亦为配送中心至第i 个配送点需求量；配送中心至配送点i 间直线距离为di；通过重心法可取得各优选地址，即Ii；各配送点需求量之和为Wi；设运输费用，也就是备选地点Ii 总运输费为EIi；各备选点Ii 总可变费为VIi；各备选地点Ii固定费用为CIi；β1,β2,β3为权系数(不防根据决策者的需求来定）且 β1+β2+，此中β1,β2,β3∈(0.1)。

4.求解思路

运用迭代法对模型从宏观进行求解，运用R 语言编程直接得出模型的最优解。再通过迭代法计算12 个重心点和重心点运输成本。

通过微分法，将式（2.3）代进（2.1）内，为求取令使E 最低值时的x0，y0 值，要求对所得公式求偏导，令：

方程式(1.5)的侧含未知数(x0，y0)，若由两个方程式右侧完全消除x0和y0，计算，其过程是十分复杂的，涉及较大的计算量。所以，可通过迭代方式展开计算[3]37-40，通过迭代取得各备选配送中心Ii。详细的计算方式为：（1）视所有需求点重心坐标作为配送中心的初始地点坐标()；（2）通过方程式（1.1）和（1.3）计算和()相应总运输费用E0，（3）将()分别代进方程式（1.3）和（1.5），计算配送中心优化地点()通过反复计算，直至得出其中12 个重心点；（4）通过方程式（1.1）和（1.3）计算各地点所对应总运输费用E；通过多元线性回归方式对总成本目标函数系数实施求解。设y 属于因变量，xx2x31,,属于自变量，且 y = C ( x ), x1=EIi,

x2=VIi, x3=CIi, 因此，可得多元线性回归模型：

5.数据来源

安徽省每年的农产品的总产量是呈现递增的趋势，各地级市需求量亦增势喜人，不过增长幅度无较大差距[6]14-20+110，文章采用的是2017 年安徽省中的数据，数据的来源是《安徽省统计年鉴》。

二、实例分析—— 安徽省农产品物流配送中心的确定

（一）重心法模型初选地址

以安徽省105 个市县为对象，利用地球在线和AirGis 寻找其对应的经纬度，结合2016 年的供应量，应用上述介绍的重心法分别计算出主要粮食、油料、园林水果、蔬菜及食用菌、肉类和水产品物流中心初选地址。接下来以安徽省主要农产品总量作为研究对象[7]211-227，计算物流中心初选 P0(xd, yd)地址，该省主要农产品单位运输距离的耗费R 即运输费率，设运输费率R 属于恒定常数。

（二）安徽省农产品物流配送中心的确定

1.模型求解流程图

图1 模型求解流程图

2.农产品物流配送中心的确定

通过地球在线查找输入经纬度就可得出各个配送中心的最优位置：粮食配送中心的最优位置在淮南田家庵区舜耕西路与广场南路交口向东200 米处，距离淮河大道北段700 米，距离G2062.5 公里，G310 其1.3 公里，距离淮河仅仅4 公里。油料的配送中心最优的位置在合肥新站区刘圩，魏武路与新蚌埠路交口向东1 公里处，距离新蚌埠路不足1公里，距离铜陵北路1 公里，距离G40 高速2.8 公里，处于地理位置较为方便，并且周边为城乡结合的地方。园林水果的配送中心的最优位置为宿州市埇桥区蔬菜村，处在S303 与S305 的交汇处，距离G206 和G3 分别为1.9 公里和2.76 公里，运输十分便利。蔬菜和食用菌配送中心的最优位置在淮南八公山区鲁村湾塌陷区，在S308 和孔李淮河大桥交汇处，处于距离淮河1.4 公里的地方。肉配送中心的最优配送中心位于淮南田家庵区，距离206 国道1.6 公里，距离S17 与S311 分别为3.8 公里和2.5公里。水产品的最优配送中心位于合肥市肥西县牛角大道与环巢湖大道交口，下派河与巢湖交汇处，距离G3、S103、G206 分别为5.8 公里、9.4 公里和6 公里。茶叶的最优配送中心位于池州市贵池区上王。池州市地貌类型比较复杂[8]28-32，是皖南山区的组成部分，池州是省重点产茶市之一，所辖三县两区80%以上乡镇盛产茶叶，由于其地理环境的特殊性，所以茶叶配送中心的最优选址地处金光路与凤凰大道交口，距离S321 仅1.1 公里，距离长江上江口2.6 公里。此外，九华山机场也位于此区，所以这个最优选址非常合理。

另外，还需要结合环境因素与当地实情综合地考虑配送中心位置问题。需要对取得的最优物流中心进行适当位移，尽可能地靠近城郊地区，节省土地租赁费用，同时又要求和主干道离得近，满足交通便利性要求，即满足农产品运输便利性要求。结合地球在线和GIS 地图对最优配送中心的位置进行调整[9]42-46， 粮食和肉的最优物流配送中心备选位置处于淮南田家庵区的不同地段；蔬菜配送中心的优选地址为淮南田家庵区舜耕西路，其距离淮河仅为4 公里。但是农产品物流配送中心选址最优目标为经济性良好、辐射性强、整体社会效益良好，要求尽可能降低建设和经营费用。而保证物品及时、完好的送达用户是配送中心应该做的服务，也是判断其服务的标准。所以配送中心应从整体区域物流大系统的角度出发，推动配送中心地域分布和区域物流资源和需求的良好适应，以作为其辐射强和社会效益高的依据。农产品配送中心的选址应该遵循适应性原则、协调性原则、经济性原则、战略性原则及便捷性原则。

淮南的田家庵区粮食和肉配送中心的位置的选址是考虑到基建成本，因为农产品配送中心的构建都分为几个区域，比如管理区、行政区、理货区、收发区、废弃物处理区、搬运装卸区等。安徽省肉的配送中心的优选位置在田家庵区庞老圩村，安徽省粮食配送中心的优选地址位于淮南田家庵区舜耕西路与广场南路。配送中心作为农产品由田间运来的终点和发往各地的起点、其选址合理性是决定运输效益的关键因素。因此，要求从运输子系统的角度考虑，在地点设置方面，优先交通干线的周围。安徽省粮食和肉类配送中心备选地址两个地段之间的距离为15.81 公里，完全可以考虑将两个配送中心进行共建，管理区、行政区、装卸搬运区等可以共用。因此建议将两个配送中心建在淮南田家庵区舜耕西路与广场南路。

结 语

对安徽省105 个市县的农产品供应点展开实地调查和资料搜集，基于配送中心选址原则并采用定性分析方法对安徽省粮食、水果、蔬菜和食用菌、肉类、水产品及茶叶的供应量及需求量展开分析，并建立数学模型进行定性的比较，以安徽省为研究对象，立足于选址原则，计算出可供新建或改建的地址，由实际的需求出发，构建仿真模型。不过研究还存在不足，主要是仅考虑了各地市农产品总量。但是物流量等于供应量和需求量，在研究过程中未考虑市场条件因素，因此，需求量计算方法较为粗糙。同时，在模型构建的过程中对模型展开了抽象化处理，设所构建模型仅定性考虑成本、交通、运输距离等因素，同时构建了新建投资、运输距离等线性关系。但事实上，配送中心的选址受到了多因素的影响，通常呈现出非线性相关关系。由于编程能力不足，仅作了模型简化。期望在今后的研究中将各农产品的需求量和实际配送过程中的因素也考虑周到，以期为实际的配送中心选址问题上提供更有说服力的依据。