优化模型及其在选址问题中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

优化模型在实际生活中有着非常广泛的应用，在工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各部门各领域的实际工作中，我们经常会遇到求函数的极值或最大值最小值问题，它主要解决最优生产计划、最优分配、最佳设计、最优决策、最优管理等求函数最大值最小值问题。

优化模型在选址问题中的应用极大地提高了效率。

2. 研究内容和预期目标

本课题主要运用该模型解决实际中的选址问题。拟解决物流配送中心、转运站等涉及选址问题以达到效率最优化。采用分派模型建立物流中心选址模型，主要研究人与工作间的匹配问题，再对某一企业作为代表，选取三个物流中心作为其收发货物地点，收集数据，利用0-1规划和分配问题求解出三个配送中心的位置，找到最优配送点。

3. 国内外研究现状

国外代表性的方法有:整数或混合整数规划法例、鲍姆尔-沃尔夫(baumol-wolfe)法、库恩-汉姆布利尔(huehn-hambureer)法、反町氏法、逐次逼近模型法|5]等。aikens 给出了线性规划、0-1 整数规划、动态规划等九种基本形式的选址模型，目标函数段是使总的选址费用最小，不同的规划形式主要取决于费用函数的形式。taniguchi采用双层规划求解了高速公路交叉口附近运输网络中公共物流转运站点的选址，.上层规划目标是运输车辆数量、选址费用最小，下层规划考虑路网状况，遵循用户平衡条件对车辆进行平衡配送。holmbergk考虑了非线性运输费用的选址问题，并用分枝定界法进行了求解。franciscob等用混合整数规划法建立了仓库选址模型，除考虑选址的固定费用、运输费用外，还考虑了库存费用。各模型的共同点是以各费用之和为目标函数，求使费用达到最小的解。如果基础数据完备，该类方法得

出的解是较符合实际情况的。但由于这类方法所建立的模型多数己被证明为(nondeterministic polynomial, 即非确定型多项式算法)难题，不宜用线性模型来处理，因此计算工作量很大，而且需要的基础资料也很多。

北方交通大学鲁晓春等对配送中心的重心法选址作了深入的研究，认为原有的重心法存在着问题，并把原有的计算公式用流通费用偏微分方程来取代。中国矿业大学周梅华也用重心法和微分法相结合的方法在徐州矿业集团自用型配送中心的选址中进行应用，取得了很好的效果。同济大学王战权，西南交通大学姜大立、杜文等都对物流中心的选址问题作了研究，分别提出了各种混合整数规划模型，并采用遗传算法对模型进行分析求解。

4. 计划与进度安排

第一阶段：收集与论文主题相关的材料与著作；

第二阶段：翻阅、研习收集的相关资料，总结出论文主题内容在国内外的主要发展方向和成果，填写开题报告，与导师确定最终论文具体方向；

第三阶段：撰写论文初稿并交由导师修改；

5. 参考文献

【1】毕娅, 梁晓磊, 赵韦,等. 云物流模式下基于最大覆盖配送中心的选址-分配问题研究[j]. 计算机应用研究, 2012, 29(10):3640-3644.

【2】但鸿洁. 考虑物流服务水平的配送中心选址模型及应用[d]. 重庆交通大学, 2017.

【3】方海洋. 基于改进最大覆盖模型在生鲜电商o2o社区店选址应用研究[d]. 浙江工商大学, 2017.