《物流配送中心选址问题的理论、方法与实践》从物流配送中心选址出发，通过建立相应的数学模型来研究问题的求解方法或算法。共分四篇十二章，第一篇描述了物流、配送及配送中心的概念；第二篇对配送中心选址的基本理论和建模基础做了详细的阐述；第三篇比较全面地介绍了现有配送中心选址模型，并对其进行总结、归纳、分析比较其优缺点；第四篇作者在总结分析现有选址模型的基础上，从不同角度，结合不同的应用，引入了几种配送中心选址模型和算法。

第一篇 物流、配送与配送中心

第一章 物流与配送概述

1.1 物流概述

1.2 配送概述

第二章 配送中心概述

2.1 配送中心的定义与功能

2.2 配送中心的类型

2.3 配送中心的作业流程

2.4 配送中心在物流中的作用

第二篇 配送中心选址理论与建模基础

第三章 配送中心选址的基本理论

3.1 配送中心选址的目标和原则

3.2 配送中心选址要考虑的因素

3.3 配送中心选址的程序和步骤

第四章 配送中心选址模型概述

4.1 选址问题的分类

4.2 选址的方法

4.3 网点间距离的计算

4.4 配送中心建模时所考虑的费用

第三篇 现有配送中心选址模型及实例

第五章 单一配送中心选址

5.1 重心法

5.2 交叉中值法

5.3 因素分析法

5.4 层次分析法(AHP)

第六章 多个配送中心选址

6.1 单品种选址模型

6.2 多品种选址模型

6.3 经典的配送中心选址方法

6.4 配送中心选址的其他方法

第七章 常用选址模型及算法实现

7.1 0-1整数规划求解

7.2 遗传算法求解

第四篇 选址模型建立及算法实现

第八章 GIs技术在选址中的应用

8.1 基于GIS的配送中心选址研究

8.2 应用型地理信息系统工程开发

第九章 基于双层规划的选址模型

9.1 双层规划的研究现状

9.2 双层线性规划

9.3 双层规划模型的定义和特性

9.4 求解双层规划模型的算法概述

9.5 配送中心选址双层线性规划模型

第十章 基于模糊理论的选址方法

10.1 模糊理论

10.2 模糊聚类方法

10.3 模糊综合评价方法

第十一章 群智能算法在选址中的应用

11.1 神经网络

11.2 模拟退火算法

11.3 群智能算法

第十二章 集成库存或线路优化的选址模型

12.1 选址-库存集成问题

12.2 选址-路径集成问题2100433B

出版社: 中国铁道出版社; 第1版 (2007年12月1日)

平装: 194页

正文语种: 简体中文

开本: 16

ISBN: 9787113085278

条形码: 9787113085278

尺寸: 22.8 x 16.4 x 1 cm

重量: 259 g

左元斌，1958年4月出生，江苏盐城人。1992年6月毕业于扬州师范学院(今扬州大学)，2005年3月获上海理工大学硕士学位。历任盐城会计学校副校长，盐城工学院工商管理学院副院长，现任盐城工学院后勤处长、副教授。长期从事运筹学和物流管理研究工作。近年来承担并完成了国家统计科学研究课题《现代物流企业绩效评价的原则和方法研究》等项目。在《物流管理》等全国中文核心期刊上发表了专业学术论文十余篇。

图书目录

前言

第1章 绪论 1

1.1 物流配送中心选址和配送路径优化问题背景 1

1.2 物流配送中心选址和配送路径优化问题研究现状 2

1.3 本书的主要内容及结构安排 3

第2章 一般配送中心选址问题 4

2.1 单配送中心选址问题 4

2.2 双配送中心选址问题 9

2.3 多配送中心选址问题 15

2.4 本章小结 21

第3章 带限制条件的配送中心选址问题 22

3.1 带距离限制的多配送中心选址问题 22

3.2 带容量限制的多配送中心选址方法 25

3.3 带道路容量限制的配送中心选址问题 32

3.4 本章小结 41

第4章 应急服务设施选址问题 42

4.1 以应急反应时间最短为目标的应急服务设施选址问题 42

4.2 考虑人口因素的应急服务设施选址问题 45

4.3 考虑服务能力限制的应急服务设施选址问题 51

4.4 本章小结 55

第5章 应急服务设施多重覆盖选址问题 56

5.1 限定期下应急服务设施多重覆盖选址问题 57

5.2 考虑灾害损失的应急服务设施多重覆盖选址问题 60

5.3 本章小结 68

第6章 垃圾处理场选址问题 69

6.1 单目标垃圾处理场选址问题 70

6.2 双目标垃圾处理场选址问题 72

6.3 本章小结 77

第7章 竞争设施选址问题 78

7.1 连续区域上的竞争设施选址问题 78

7.2 考虑聚集效应的离散型竞争设施选址问题 84

7.3 本章小结 93

第8章 运输路径优化问题 94

8.1 最短时限运输问题的数学模型及算法 94

8.2 带时间限制的最小费用运输问题 101

8.3 带时间限制的最小费用运输问题的网络流解法 108

8.4 本章小结 113

第9章 配送车辆路径问题 114

9.1 多时间窗车辆路径问题 114

9.2 带时间限制的车辆路径问题 122

9.3 双需求集货"para" label-module="para">

9.4 本章小结 134

第10章 几类定向问题 135

10.1 带指定点集的定向问题 135

10.2 带指定点集和时间依赖型定向问题 145

10.3 带容量限制和时间窗的团队定向问题 153

10.4 本章小结 160

第11章 总结与展望 162

11.1 总结 162

11.2 未来的研究设想 162

参考文献 164 2100433B

灾备中心选址关联要素重要性分布

灾备中心选址的7大要素按重要性排序为自然地理条件、配套设施、周边环境、成本因素、政策环境、高科技人才资源环境、社会经济人文环境。

按照上述7大要素再去评估现有灾备中心选址城市和区域，我们会发现以下问题：选址北京、上海会直接导致成本显著提高，选择成都可能会没有认真评估近成都地区的地震断裂带的影响，一些小型城市，人力资源可能成为瓶颈。除这些比较明显的问题，比对这些要素，我们会发现现有灾备中心选址中还存在大量的不足和潜在问题。如：自然地理条件较差，灾备中心将会面临较高的地震等自然灾害风险；配套设施条件的不足，将导致水电等关联成本的提升；周边环境的恶化有可能导致高科技设备的可用性降低，以及危及运维人员的安全；选择成本较高的区域，将导致本来就投资大、效益小的灾备中心投入产出矛盾更为突出；对政策环境的忽略，将有可能面临政策风险；一些中小型城市高科技人才资源的欠缺将导致灾备中心运维IT人才资源短缺，运维人员素质降低，尤其在灾难发生时风险加大；而社会经济环境条件较差会导致灾备中心原材料及配件供应不足。从目前国内大多数灾备中心的选址条件看，上述问题都或多或少存在，这对灾备中心而言，蕴藏着巨大的投资风险。

从技术上看，衡量容灾系统有两个主要指标：RPO（Recovery Point Object）和RTO（Recovery Time Object），其中RPO代表了当灾难发生时允许丢失的数据量；而RTO则代表了系统恢复的时间。最好的情况是RPO=0，RTO=0，但显然这种情况是个理想状态。

现在灾备做得最好的银行系统是将指标设在RPO=0，RTO<5分钟。每个单位每个业务的灾备目标不可能都要求达到银行的标准，因在规划业务系统的灾备和技术选择时，需要细致分析各单位复杂的IT系统的危险程度，有效区分关键业务和非核心业务系统，并平衡业务系统的实际需求和总体成本的关系。

除对灾备规划重视外，作为容灾的关键设备，存储设备本身的性能也很重要。电信运营商对于核心存储设备的稳定性要求远高于主机和网络设备；存储产品本身必须有容错架构、故障自检和自愈能力，而且厂商应该具有充分的技术服务能力，支撑电信运营商对于安全和稳定性的苛刻要求，仅仅提供设备已经不能满足运营商对于存储系统稳定运行的需要了。国内的运营商开始出现多点容灾、双向互容灾等等复杂的需求；而过去大多仅仅建设同城同步容灾，现在的市场需求多样，而且要求的功能越来越复杂。 2100433B

1、单一选址的定量方法

最常用的是静态连续选址模型。选址因素包括运输费率和该点的货物运输量等，代表性的方法是重心法（Center-of- gravity Approach）、网格法（Grid Method）、数值分析法，另外还包括图表技术（Graphical Techniques）和近似法（Approximating Methods）等。这些方法体现现实情况的程度、计算的速度和难度、得出最优解的能力都各不相同。

重心法

2、多个选址的定量方法

多个配送中心的选址通常采用离散选址模型。常用的选址方法有优化法、模拟法和启发法。优化法包括：精确法，如微积分和数学规划模型、多重心法、混合——整数线性规划法（Mixed -Integer Linear Programming）、目标规划法（Goal Programming）、树型搜索法（Tree Search Approach）、动态规划法（Dynamic Programming）及其他方法。

鲍摩尔——瓦尔夫模型

CFLP法2100433B