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新建企业选址的最优化分析文献综述

 2020-04-15 08:04  

1.目的及意义

选址问题是一个涉及政治、经济、基础设施、环境、竞争、发展战略、产品特性、物流成本、客户服务水平等多方面因素的复杂决策。选址理论的研究证实开始于1909年,当时韦伯(Weber)第一次考虑如何定位一个仓库,使其与多个客户之间的总距离最短。从20世纪70年代以来,有关选址理论的著作比比皆是,例如:1964年Hakimi[1]出版了一本与选址理论有关的著作,提出了p-中值方法,标志着选址理论的成形;Resende and Werneck[2]提出的混合多起点启发式算法;Wagner[3]等人提出的二阶锥规划;huang and Li[4]提出的近似算法;Ghaderi and Jabalameli[5]提出的贪婪启发式和修正优化启发式算法;Nezhad等[6]人提出的拉格朗日松弛启发式算法, Kratica等[7]人提出的混合整数线性规划模型, Ardjmand等[8]人提出的无意识搜索的离散变量;Tang等[9]人提出的多目标优化模型;Li等[10]人提出的加权Dantzig-Wolfe分解和路径重新组合方法等。此外杨茂盛,魏宝红等[11]针对物流企业配送中心的选址问题,综合考虑物流系统运输、配送成本以及可变和固定运营成本等因素,提出了以物流系统总成本最低为目标的区域配送中心选址模型,运用启发式算法求解,该模型在实际应用中取得了较好的效果;王战权等[12]针对配送中心的选址问题,将遗传算法的全局搜索优化技术应用到配送中心选址问题中,通过建立选址的遗传算法模型,研究算法设计并分析其特点,与传统的混合整数规划解法进行了分析比较;王春燕等[13]则是采用改进的遗传算法对配送中心选址问题进行建模求解,提出了基于标准遗传算法的新编码方法,通过将运输变量用数值表示,并将变量控制在0和1两个整数变量之间简化算法,提高算法运作效率。杨茂盛、马晓兰等[14]采用Baumol-Wolf模型解决选址问题。张勇等[15]建立了不确定环境下的物流配送中心选址的双层规划模型及算法。蒋忠中和汪定伟等[16]在考虑商品供应成本因素的基础上,结合电子商务企业物流配送网络的特点,建立了混合0-1整数规划的配送中心选址优化模型。

很多文献研究了在一定确定性环境下的选址问题;即问题中的参数是确定的、已知的。换言之;许多选址问题具有静态和确定性的特点。这些问题以常量、已知量作为输入;并推导出在某个时间点上要实现的单个解决方案。在实际应用中;由于决策环境的复杂性和模糊性;使得选址问题中的许多参数难以确定。


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2. 研究的基本内容与方案

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随着我国经济的转型升级、产业格局的优化、城市规模的扩大以及地区间的差异化发展, 企业设施选址需求正在发生变化。选址设厂是企业建立和扩张中不可避免的重要问题, 也是一个复杂的动态决策过程。对于企业而言,选址是一项重要的管理活动,选址将决定着企业的发展前景及战略规划,另一方面,又是一项长期的投资规划,一旦选址建厂将很难变动。然而,影响企业选址决策的因素众多,在决策过程中应考虑哪些主要因素,如何对因素的重要性做出科学的判断,针对这些问题本课题对其做出了解答,为企业选址决策提供思路与方法上的借鉴。

本课题主要考虑经济因素、环境因素、社会因素对企业选址的影响。

经济标准:

收购土地价格(A1)。企业一般占地面积大,需要足够的周边空间进行开发,才能顺利运行。地价与区位选择有着密切的关系。较高的地价会增加企业建设的投资成本,影响企业建设的规模。

上行交付灵活性(A2)是意外事件发生与实现持续交付性能之间的总时间。企业的良好位置应在最短时间内完成所有必要的交付活动。

运输条件(A3)。运输条件是企业选址的重要因素,所以企业必须将其位置与良好的交通条件相结合。

服务水平(A4)指从供应地点交付货物的能力,或客户/收货人地点按时足额。一个好的企业地理位置应该随时为客户的需求提供满意的服务。

人力资源条件(A5)属于人力资源的数量和质量。现代企业的运行需要自动化和机器人技术,这就需要足够的劳动力,这已经成为企业选址的一个重要因素。一般来说,必须考虑工作人员的技术水平、来源和工资水平。

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