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文檔簡介
順豐快遞公司網(wǎng)點配置與優(yōu)化
一以長沙為例一、項目概述(一)研究背景及意義1、研究背景隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的不斷加快和現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,物流行業(yè)己經(jīng)成為一個極具發(fā)展前景、市場潛力巨大的新興產(chǎn)業(yè),而快遞作為物流產(chǎn)業(yè)的一個重要組成部分,正在成為第三方物流的先鋒與典范,日益滲透到社會、經(jīng)濟(jì)的各個領(lǐng)域。目前我國有8000多家快遞企業(yè),從業(yè)人員達(dá)到90多萬,每日的寄件量約在兩千萬件以上,已經(jīng)躍居為世界第二大快遞國度。據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會、中國快遞協(xié)會數(shù)據(jù)顯示:快遞業(yè)目前每年以23%的速度增長,已經(jīng)3倍于GDP的增長速度,但仍然趕不上電商每年50%的增速,物流成為了限制電子商務(wù)發(fā)展的瓶頸。從快遞市場的特征來看,目前快遞行業(yè)最大的問題是服務(wù)質(zhì)量,究其根本原因,其實就是快遞企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點在整體網(wǎng)絡(luò)布局中存在的問題。由于不合理的快遞網(wǎng)點布局導(dǎo)致服務(wù)能力遠(yuǎn)不能滿足市場需求,在一些特別的時間段,例如“雙十一”、“雙十二”等時下流行的網(wǎng)購高峰期,商家采取降價促銷的方式造成急速增長的網(wǎng)購量使得快遞公司疲于應(yīng)付寄件量的增長,在客觀上也造成了服務(wù)質(zhì)量的下滑。而在短時期內(nèi),快遞行業(yè)的服務(wù)能力也很難提升到完全滿足當(dāng)前市場需求的程度。因此,如何合理設(shè)計與規(guī)劃快遞網(wǎng)點的布局問題和有效應(yīng)對快遞網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化工作十分重要。所謂“網(wǎng)點就是快遞企業(yè)的命脈”,一方面催生了快遞企業(yè)網(wǎng)點如何合理有效布局規(guī)劃的難題;另一方面,新型成長的電子商務(wù)企業(yè)也因為快遞企業(yè)物流配送這一瓶頸艱難地維持著自身電子商務(wù)配送業(yè)務(wù),這樣既分散了電子商務(wù)前進(jìn)的動力,也無利于快遞業(yè)的創(chuàng)新和拓展,無疑限制了新型電子商務(wù)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。由此可見,快遞企業(yè)網(wǎng)點的合理布局與規(guī)劃問題具有重要的研究價值。2、研究意義據(jù)測算,我國快遞市場規(guī)模與GDP的增長關(guān)系密切,GDP每增長1%,快遞市場規(guī)模將增長2.93%,這表明快遞業(yè)蓬勃的發(fā)展趨勢將不可逆轉(zhuǎn),隨之而來的是進(jìn)一步擴(kuò)大的網(wǎng)點數(shù)量規(guī)模。服務(wù)網(wǎng)點的設(shè)立對快遞企業(yè)網(wǎng)絡(luò)布局的優(yōu)化過程提出了更加高的要求。首先,有效的網(wǎng)點覆蓋范圍可以提高快遞企業(yè)在相應(yīng)區(qū)域范圍內(nèi)的業(yè)務(wù)量并增強(qiáng)該品牌的知名度;其次,快遞企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點的優(yōu)化布局可以有效利用現(xiàn)有人力、物力及財力等各種企業(yè)現(xiàn)有資源,提高快遞企業(yè)的經(jīng)營質(zhì)量和運(yùn)營效率;再次,優(yōu)化網(wǎng)點布局可以使企業(yè)資源配置達(dá)到一個最優(yōu)組合狀態(tài),在保證運(yùn)營質(zhì)量的基礎(chǔ)上減少不必要的資源浪費(fèi),以期更好地實現(xiàn)快遞市場效益最大化;最后,快遞企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點合理布局與規(guī)劃可以引導(dǎo)快遞企業(yè)的良性發(fā)展使企業(yè)在各個方面的經(jīng)營管理中有條不紊、穩(wěn)步前進(jìn)為企業(yè)未來的可持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。然而,快遞企業(yè)既面臨難得的發(fā)展機(jī)遇同時也面臨著激烈的競爭挑戰(zhàn)。因此,如何針對快遞服務(wù)網(wǎng)點來進(jìn)行布局與規(guī)劃,是決定企業(yè)服務(wù)效率以及運(yùn)營質(zhì)量的關(guān)鍵,同時也是企業(yè)能夠持續(xù)發(fā)展的前提。而網(wǎng)點布局是否合理,不僅會影響企業(yè)市場競爭力的提高,還會影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。所以本文從改善快遞企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點布局優(yōu)化工作的角度出發(fā),在理論和實踐的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究,希望能夠為我國快遞企業(yè)在網(wǎng)點布局優(yōu)化方面存在的問題提供指導(dǎo)性的意見和建議,為未來快遞業(yè)向更加成熟的產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供方向性支持9可以說,研究快遞企業(yè)網(wǎng)點布局與優(yōu)化問題,具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。(二)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前,物流選址領(lǐng)域的研究大體上可分為定性研究和定量研究這兩類。定性研究包括專家打分法,模糊層次評價分析法。定量研究又分為連續(xù)型模型選址、離散型模型選址、離散與連續(xù)選址相結(jié)合的模型和網(wǎng)格選址模型等四類模型。連續(xù)型選址方法認(rèn)為物流配送設(shè)施可取直角坐標(biāo)上的任意點,一般采用的方法是重心法。離散型選址方法是從有限的備選節(jié)點中選取其中幾個最適合的點,經(jīng)典的方法有Kuehn-Hamburger模型法、CFLP法和鮑姆爾-沃爾夫法。離散型選址法是近幾十年來研究的重點比較典型的有:Aikensch提出的九個基本選址模型。Barahonaf等人在考慮到選址的固定費(fèi)用、運(yùn)輸費(fèi)用以及庫存費(fèi)用的基礎(chǔ)上,運(yùn)用混合整數(shù)規(guī)劃建立倉庫選址模型。Dantzig-Wolfe分解算法首次得到運(yùn)用,并通過次梯度優(yōu)化方法進(jìn)一步提高算法的收斂速度。成律等通過遺傳算法,利用隨機(jī)規(guī)劃和模糊理論構(gòu)建了需求隨機(jī)情況下的配送中心選址離散模型。Holmbergk則用分枝定界法對非線性運(yùn)輸費(fèi)用的選址問題進(jìn)行求解。楊波給出單配送中心選址問題的一個量化的處理方法。Saaty等提出層次分析法確定物流配送中心的最優(yōu)位置。孟祥海提出了將連續(xù)與離散相結(jié)合的單一物流中心選址方法,將侯選區(qū)域劃分為多個小區(qū),確定每個小區(qū)的中心坐標(biāo)和需求量,從中選取配送中心為其他小區(qū)配送。張建江地理網(wǎng)格引入設(shè)施選址,將連續(xù)工作區(qū)域離散化,將地理網(wǎng)格與P-中值選址相結(jié)合。(三)項目簡介根據(jù)網(wǎng)點布局的相關(guān)理論,結(jié)合快遞業(yè)的行業(yè)性質(zhì),本文設(shè)定了快遞企業(yè)網(wǎng)點布局與優(yōu)化的基本理論框架,包括快遞和快遞網(wǎng)點的基本概念,分析了快遞網(wǎng)點布局的特點及快遞市場的現(xiàn)狀。以順豐快遞在長沙市主城區(qū)的網(wǎng)點布局為例,分別利用貪婪取走算法和蟻群算法對快遞網(wǎng)絡(luò)的配送路徑進(jìn)行優(yōu)化,在兩者中選出最優(yōu)結(jié)果,確定出重點優(yōu)化區(qū)域,提出相應(yīng)的網(wǎng)點布局優(yōu)化方案。并根據(jù)分析快遞行業(yè)不同于一般物流產(chǎn)業(yè)的特點,通過AHP層次分析法進(jìn)行分析,確定了快遞企業(yè)網(wǎng)點布局優(yōu)化的影響因素,探討了網(wǎng)點布局與優(yōu)化的方法,為實際決策提供了參考依據(jù)。在研究過程中,通過實習(xí)調(diào)研,對順豐快遞實際網(wǎng)點運(yùn)營效率進(jìn)行調(diào)查,建立現(xiàn)有順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點評價模型,分析其網(wǎng)點布局基本情況和存在的問題及原因。最后給出優(yōu)化前后相關(guān)數(shù)據(jù)對比,以此驗證網(wǎng)點布局優(yōu)化方案的有效性。根據(jù)本文思路,設(shè)計了快遞企業(yè)網(wǎng)點布局優(yōu)化流程圖如下所示:(四)項目創(chuàng)新點及特色1、貪婪取走算法貪婪取走算法在對問題求解時,總是做出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說,不從整體最優(yōu)上加以考慮,他所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。在眾多算法中,這是最接近人們?nèi)粘K季S的一種算法,在數(shù)據(jù)規(guī)模很大的問題求解中發(fā)揮著越來越大的作用。該方法具有模型簡單、思維復(fù)雜度低、需要進(jìn)行方案的組合個數(shù)少、計算量小、運(yùn)行效率高、空間復(fù)雜度低、易于進(jìn)行定性分析和定量研究等優(yōu)點。這種方法具有一定的局限性,它得出的答案很難保證是最優(yōu)的,一般情況下只能得到滿意的近似解。局部貪心的選擇是否可以得出全局最優(yōu)是能否采用貪婪取走算法的關(guān)鍵所在。2、蟻群算法蟻群算法是受到人們對自然界中真實蟻群的集體行為的研究成果的啟發(fā)而提出的一種基于種群的模擬進(jìn)化算法,屬于隨機(jī)搜索算法,由意大利學(xué)者M(jìn).Dorigo等人首先提出,是群集智能的典型實現(xiàn)。蟻群算法具有較強(qiáng)的魯棒性。相對于其它算法,蟻群算法對初始路線要求不高,即蟻群算法的求解結(jié)果不依賴于初始路線的選擇,而且在搜索過程中不需要進(jìn)行人工的調(diào)整。其次,蟻群算法的參數(shù)數(shù)目少,設(shè)置簡單,易于蟻群算法應(yīng)用到其它組合優(yōu)化問題的求解。該算法不僅利用了正反饋原理,在一定程度上加快了進(jìn)化過程,而且是一種本質(zhì)并行的算法,不同行為體之間不斷進(jìn)行信息交流和傳遞,從而能夠相互協(xié)作,有利于發(fā)現(xiàn)較優(yōu)解。蟻群算法可以解釋為一種特殊的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。3、AHP決策分析層次分析法把研究對象作為一個系統(tǒng),按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進(jìn)行決策,成為繼機(jī)理分析、統(tǒng)計分析之后發(fā)展起來的系統(tǒng)分析的重要工具。系統(tǒng)的思想在于不割斷各個因素對結(jié)果的影響,而層次分析法中每一層的權(quán)重設(shè)置最后都會直接或間接影響到結(jié)果,而且在每個層次中的每個因素對結(jié)果的影響程度都是量化的,非常清晰、明確。這種方法既不單純追求高深數(shù)學(xué),又不片面地注重行為、邏輯、推理,而是把定性方法與定量方法有機(jī)地結(jié)合起來,使復(fù)雜的系統(tǒng)分解,能將人們的思維過程數(shù)學(xué)化、系統(tǒng)化,便于人們接受,且能把多目標(biāo)、多準(zhǔn)則又難以全部量化處理的決策問題化為多層次單目標(biāo)問題,通過兩兩比較確定同一層次元素相對上一層次元素的數(shù)量關(guān)系后,最后進(jìn)行簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算。層次分析法主要是從評價者對評價問題的本質(zhì)、要素的理解出發(fā),比一般的定量方法更講求定性的分析和判斷。由于層次分析法是一種模擬人們決策過程的思維方式的一種方法,層次分析法把判斷各要素的相對重要性的步驟留給了大腦,只保留人腦對要素的印象,化為簡單的權(quán)重進(jìn)行計算。這種思想能處理許多用傳統(tǒng)的最優(yōu)化技術(shù)無法著手的實際問題。二、項目實現(xiàn)過程(一)快遞企業(yè)網(wǎng)點布局與優(yōu)化的基本理論框架1、快遞和快遞網(wǎng)點的基本概念快遞的概念快遞是以時間、遞送質(zhì)量區(qū)別于其它運(yùn)輸方式的一種新型運(yùn)輸方式,它的高效率運(yùn)轉(zhuǎn)是建立在完善的快遞網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上的,且其網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的整合能力??爝f是指快遞企業(yè)工作人員(取派人員)在收取顧客托運(yùn)的物品后,通過自身的獨立網(wǎng)絡(luò),或以聯(lián)營合作的方式,相互利用各自的網(wǎng)絡(luò),在指定的時間內(nèi),將客戶委托的文件或包裹,快捷而安全地運(yùn)送到顧客指定的送達(dá)地點,并將快件遞交給相應(yīng)的收件人手中的“門到門”的新型運(yùn)輸方式[28]??爝f從內(nèi)容上主要可以分成文件和包裹兩類,其中文件快遞以處理文件、資料、圖紙等為主,而包裹快遞則以處理樣品、生活用品以及家用高等級商品等為主??爝f網(wǎng)點的概念快遞服務(wù)網(wǎng)點是快遞服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點,是快遞企業(yè)運(yùn)營的空間“集聚點”,也是構(gòu)成快遞網(wǎng)絡(luò)的快件營業(yè)網(wǎng)點和各級中轉(zhuǎn)場,包括了快遞企業(yè)為客戶提供服務(wù)的所有范圍。它是指為了突破寄件人和收件人之間空間和時間的阻隔而建立的一種空間服務(wù)設(shè)施,這種設(shè)施可以使得快件在空間上迅速轉(zhuǎn)移且滿足快遞服務(wù)的時效性要求??爝f服務(wù)網(wǎng)點主要有以下兩種:⑴面向客戶服務(wù)的網(wǎng)點面向客戶服務(wù)的網(wǎng)點通常稱為業(yè)務(wù)網(wǎng)點,是指在其特定的服務(wù)范圍內(nèi),完成該網(wǎng)點所有客戶的收件、派件工作。除此之外,還需按時段將網(wǎng)點所收取的快件送至中轉(zhuǎn)場參加中轉(zhuǎn),同時將本服務(wù)范圍內(nèi)的派件從中轉(zhuǎn)場帶回。面向客戶服務(wù)的快遞網(wǎng)點基本處于快遞網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營系統(tǒng)中的最后環(huán)節(jié),因此這種業(yè)務(wù)網(wǎng)點的專業(yè)性較強(qiáng)、功能較簡單、管理也相對方便一些。此類網(wǎng)點對場地面積的要求并不十分嚴(yán)格,只要求能夠方便周轉(zhuǎn)快件即可,但由于它們是經(jīng)常與客戶打交道的快遞場所,所以對于快遞人員的服務(wù)態(tài)度意識要求較高。另外值得注意的是,快遞企業(yè)在對此類網(wǎng)點進(jìn)行布局選址時應(yīng)尤其慎重,其所在區(qū)域范圍內(nèi)的快件業(yè)務(wù)量、道路交通運(yùn)輸條件、所處市場區(qū)位等等都影響著該類網(wǎng)點的日常經(jīng)營,可以說較好地選擇適合此類業(yè)務(wù)網(wǎng)點未來發(fā)展的有利市場區(qū)位和地理位置十分重要。⑵負(fù)責(zé)快件集散的網(wǎng)點負(fù)責(zé)快件集散的網(wǎng)點通常稱之為中轉(zhuǎn)場,也稱集散中心或分撥中心。一個中轉(zhuǎn)場下轄若千個網(wǎng)點,中轉(zhuǎn)場負(fù)責(zé)區(qū)域內(nèi)全部網(wǎng)點的快件集散工作,也就是將區(qū)域內(nèi)所有網(wǎng)點所收取的快件集中在一起,并按目的地進(jìn)行分類綜合匯總,然后通過某種運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)發(fā)至其他相應(yīng)的中轉(zhuǎn)場;同時,其他各地發(fā)往本區(qū)域的快件,由當(dāng)?shù)叵鄳?yīng)的中轉(zhuǎn)場發(fā)送至此,再由本中轉(zhuǎn)場按照各個網(wǎng)點分類匯總,繼而轉(zhuǎn)發(fā)至各個網(wǎng)點。此類快遞網(wǎng)點與上述提及的面向客戶服務(wù)的網(wǎng)點(業(yè)務(wù)網(wǎng)點)有所不同,它對經(jīng)營的場地面積有一定的要求這類網(wǎng)點經(jīng)常作為業(yè)務(wù)網(wǎng)點的上一層級進(jìn)行快遞業(yè)務(wù)的經(jīng)營管理工作除了具有業(yè)務(wù)網(wǎng)點的所有功能之外還包括對快件的集中管理工作,所以一般需要具有足夠貨物集散、中轉(zhuǎn)的場地面積,另外,作為類似于物流倉庫功能的快件集散網(wǎng)點,它對地理位置也有一定的要求,一般盡量設(shè)置在距離城市中心商業(yè)區(qū)較遠(yuǎn)的地帶,這類地區(qū)地租便宜,場地面積足夠,集散分撥作業(yè)方便,是與此類網(wǎng)點功能相適應(yīng)的有利地理位置??偠灾?,快遞服務(wù)網(wǎng)點是快件物品在快遞網(wǎng)絡(luò)中流通的基本條件和核心要素,同時也是快遞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的基本組成單位??爝f網(wǎng)點的數(shù)量和規(guī)模既反映了快遞企業(yè)的服務(wù)水平和服務(wù)能力,同時也決定了快遞企業(yè)的生存發(fā)展。所以,網(wǎng)點布局與優(yōu)化對于快遞企業(yè)的發(fā)展舉足輕重。2、快遞網(wǎng)點布局的特點網(wǎng)點布局是以物流系統(tǒng)和社會的經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo),用系統(tǒng)的理論和系統(tǒng)工程方法,綜合考慮物資的供需狀況、運(yùn)輸條件以及自然環(huán)境等因素,對網(wǎng)點的位置、數(shù)量、規(guī)模、供貨范圍、直達(dá)供貨和中轉(zhuǎn)供貨的比例等進(jìn)行研究和設(shè)計,建立一個有效率的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),以達(dá)到費(fèi)用低、服務(wù)好、效益高的目的??爝f不同于一般物流產(chǎn)業(yè),在網(wǎng)點布局、網(wǎng)點規(guī)模、與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同步程度等方面都有其自身的特點和規(guī)律。在實際決策中,快遞企業(yè)的網(wǎng)點布局優(yōu)化也有自己的特點,主要表現(xiàn)在以下方面:⑴網(wǎng)點布局密度由城市中心向邊緣地區(qū)逐漸減少快遞企業(yè)網(wǎng)點布局中最明顯特點便是其密度分布特征,隨著由城市中心向邊緣地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的逐漸減弱,快遞業(yè)務(wù)量也產(chǎn)生著由多至少的變化,這也就間接決定了快遞網(wǎng)點的個數(shù)及其作業(yè)量。因此,快遞網(wǎng)點的布局密度在城市區(qū)位分布影響下有著由中心地區(qū)向邊緣地區(qū)逐漸減少的特點。⑵網(wǎng)點規(guī)模較小,功能較簡單快遞企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點的布局設(shè)置最終目的是在達(dá)到效益最優(yōu)的前提下盡量提高其區(qū)域覆蓋面積,隨著近些年來電商經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展及網(wǎng)購數(shù)量的日益增長,網(wǎng)點的數(shù)量規(guī)模將會有更進(jìn)一步的提升,數(shù)量眾多的快遞網(wǎng)點決定著每個網(wǎng)點的運(yùn)營規(guī)模將不會很大,而且每個快遞服務(wù)網(wǎng)點的運(yùn)營是具體化并專業(yè)化的,這樣在日常業(yè)務(wù)處理中將針對其特定區(qū)域有著其專有的經(jīng)營特點。所以說,在快遞企業(yè)的網(wǎng)點布局中每個網(wǎng)點的運(yùn)營規(guī)模較小、功能較單一。⑶網(wǎng)點建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相連經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平間接地決定著其網(wǎng)購的普及程度,而網(wǎng)購又進(jìn)一步影響著快遞業(yè)務(wù)量,所以說快遞企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點的建設(shè)與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著密不可分的關(guān)系,網(wǎng)點的建設(shè)拉動了企業(yè)效益的同時也促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而經(jīng)濟(jì)發(fā)展又反過來促進(jìn)網(wǎng)點布局的不斷優(yōu)化和完善。二者相互促進(jìn)、相輔相成。3、快遞市場現(xiàn)狀市場格局我國經(jīng)濟(jì)經(jīng)過三十多年的改改革開放,保持高速有序的發(fā)展,特別是第三產(chǎn)業(yè)增幅最為明顯。經(jīng)貿(mào)往來密集,商品流通快,物流發(fā)展也越來越快,經(jīng)濟(jì)發(fā)展對物流業(yè)的依賴程度也越來越高。作為物流產(chǎn)業(yè)中發(fā)展速度最快、附加值最高的一個類型—一,快遞業(yè),在我國的發(fā)展可謂如日中天。當(dāng)前,我國的快遞業(yè)務(wù)量主要分布在東部沿海地區(qū),以長三角、珠三角、環(huán)渤海灣最具有代表性??爝f企業(yè)的城鎮(zhèn)營業(yè)網(wǎng)點布局不合理,資源配置不均衡。企業(yè)設(shè)施、網(wǎng)點、人員等高度集中在交通極為發(fā)達(dá)的大城市中,網(wǎng)點分布集中,同行競爭激烈,而在集鎮(zhèn)地區(qū),快遞業(yè)的發(fā)展比較緩慢,使集鎮(zhèn)快遞與城市快遞在銜接過程中相脫節(jié),造成城鎮(zhèn)快遞市場呈現(xiàn)出的畸形的局部地域化特征。城鎮(zhèn)快遞的市場內(nèi)部銜接不上,集鎮(zhèn)快遞呈現(xiàn)“散沙一盤”的狀態(tài),網(wǎng)點幾乎為零,城市快遞網(wǎng)點過度集中,同行之間競爭激烈。城鎮(zhèn)物流正在朝著一體化的方向發(fā)展,城鎮(zhèn)快遞業(yè)可以效仿物流業(yè)的做法,實現(xiàn)城市和集鎮(zhèn)的快遞網(wǎng)點建設(shè)、運(yùn)輸、配送、服務(wù)體系等等的一體化。因此,快遞行業(yè)的競爭最終是網(wǎng)點、服務(wù)和品牌三個方面的競爭,而且網(wǎng)點與服務(wù)是企業(yè)提升品牌知名度的優(yōu)先條件??爝f行業(yè)經(jīng)過多年發(fā)展,各個公司在市場定位、優(yōu)勢區(qū)域和管理模式等方面存在差異,形成不同的經(jīng)營特色,主要有三類企業(yè)占領(lǐng)市場,分別是外資企業(yè)、國有企業(yè)、民營企業(yè)。外資企業(yè)中以FedEx(聯(lián)邦快遞)、DHL(德國郵政全球網(wǎng)絡(luò))、UPS(聯(lián)合包裹服務(wù)公司)、TNT(荷蘭郵政集團(tuán))占有的市場份額最大,這四家公司歷史悠久,實力雄厚,有著覆蓋全球的快遞網(wǎng)絡(luò),占有80%多的國際快遞業(yè)務(wù)。它們有著優(yōu)質(zhì)的快遞服務(wù)及在線預(yù)訂和查詢服務(wù)系統(tǒng),非??旖萸矣譁?zhǔn)確的把貨物送到客戶手中。而且,外資企業(yè)在我國的快遞占有量不斷增加,所以,快遞企業(yè)之間的競爭將更加激烈、更加白熱化。國有企業(yè)是以EMS、中外運(yùn)、民航快遞、中鐵快運(yùn)為代表的傳統(tǒng)快遞企業(yè),有著服務(wù)的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò),長期的合作伙伴,忠誠的客戶。有的企業(yè)盈利,有的企業(yè)虧損,但是他們的作用不僅僅是賺取利益,更重要的是符合國家長期宏觀規(guī)劃。比如中國郵政雖然在有些偏遠(yuǎn)地區(qū)、交通不便的地方,效益幾乎為零,但是在此類地區(qū)設(shè)立網(wǎng)點的社會服務(wù)價值比利益更為重要,是惠及民生的營業(yè)網(wǎng)點。民營快遞企業(yè)目前發(fā)展比較好的,知名度相對較高的有順豐速運(yùn)、申通、宅急送等。其中民營快遞業(yè)非常值的關(guān)注,目前,我國民營快遞公司大概有l(wèi)萬多家,規(guī)模大小不一。近年來,民營快遞約占全國80%的同城快遞市場、50%的省際快遞市場,當(dāng)前民營快遞的平均增長速度為35%左右。民營快遞企業(yè)大踏步的向前發(fā)展,最能夠說明國內(nèi)快遞量的需求增長速度之快??爝f量需求及特點根據(jù)國家郵政局網(wǎng)站2011年12月31日公布的《快遞服務(wù)“十二五”規(guī)劃》部分內(nèi)容:快遞業(yè)務(wù)量到2015年將突破61億件,業(yè)務(wù)收入會是1430億元根據(jù)2012年中國統(tǒng)計年鑒及2012年的快遞量,繪出2008年1月至2013年2月,我國快件量的逐月變化曲線圖,如圖2.1所示。分析每個月的快件數(shù)量變化,可以看出:每年的1月到2月,快遞需求量是減少的,除過2012年和2009年,這兩年均是1月下旬過春節(jié),節(jié)前購買力和節(jié)后購買力均有增長;2月至3月,快件量都是增加,因為在一些B2C的商家,會在3月8日前后促銷,吸引顧客,所以造成3月份快件需求量猛增;3月至10月,增長緩慢且每月的增長量和減少量基本持平;10月至12月,每年需求量增長速度最快。二二二二二二二二一二二二一KE中⑷卬NJO—i二「岡工T-I-T—I消費(fèi)者投訴情況強(qiáng)勁的快遞需求,讓企業(yè)看到了希望,所以企業(yè)應(yīng)該在不斷發(fā)展的同時,關(guān)注消費(fèi)者投訴情況,發(fā)現(xiàn)自己的“短板”。圖2.3為2009年至2012年的消費(fèi)者投訴情況表。結(jié)合圖2.1,顯而易見的是當(dāng)快遞量需求不斷增長的時候,消費(fèi)者投訴量也在不斷上漲。所以,當(dāng)企業(yè)不斷發(fā)展壯大的時候,不僅只是關(guān)注利益最大化,而是更多的關(guān)注消費(fèi)者的質(zhì)量要求,企業(yè)才能在眾多競爭者中脫穎而出。數(shù)量〔件)(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理1、原始數(shù)據(jù):邊界.shp道路.shp人口.shp順豐網(wǎng)點.shp2、縮小研究區(qū)域由于蟻群算法的時間復(fù)雜度太大,為了實驗的方便,決定縮小研究區(qū)域。同時要將其他數(shù)據(jù)的范圍縮小。以人口.shp為例對圖層進(jìn)行剪切。(1)查看人口屬性表,選擇人口精度較大的區(qū)域,即下圖綠色區(qū)域:
(2)在ArcCatolog中新建面要素clippolygon.shp,用于存儲裁剪面。(3)Arcmap中打開編輯,從人口shp中將上述的綠色區(qū)域的面要素復(fù)制到clippolygon.shp中,編輯菜單欄下選擇合并,將分離的面合并成裁剪面。結(jié)果如下:(4)選擇“ArcToolBox——AnalysisTools——Clip”工具裁剪出區(qū)域中的其他要素,用于選址建模。以裁剪人口數(shù)據(jù)為例,輸入人口.shp,裁剪要素為clippolygon.shp,選擇輸出路徑。InputFeatioxespCn-ClipFiaatures|clippalyEari.ChitputFeatineClass口Et血jA空間建福1空間建模如據(jù)'芟咬知非[隨后)i人口_□?「彳底XYTolerance(optional)deters同理,分別裁剪其余要素。最終結(jié)果如下:3、投影轉(zhuǎn)換將球面坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為平面坐標(biāo)的過程稱為投影。投影坐標(biāo)系的實質(zhì)是平面坐標(biāo)系統(tǒng),地圖單位通常為米。投影坐標(biāo)系在二維平面中進(jìn)行定義。與地理坐標(biāo)系不同,在二維空間范圍內(nèi),投影坐標(biāo)系的長度、角度和面積恒定。投影坐標(biāo)系始終基于地理坐標(biāo)系,即:“投影坐標(biāo)系=地理坐標(biāo)系+投影算法函數(shù)”。本實驗選擇的投影坐標(biāo)系統(tǒng)為:WGS_1984_UTM_Zone_49N。(1)定義投影。查看數(shù)據(jù)框,原有數(shù)據(jù)中部分?jǐn)?shù)據(jù)為地理坐標(biāo)系GCS_WGS_1984,部分沒有定義投影如消防站點。選擇“ArcToolBoxDataManagementToolsProjectionandTransformationsDefineProjection”工具,將投影定義為地理坐標(biāo)系GCS_WGS_1984。同理,定義未定義投影的要素。(2)投影轉(zhuǎn)換。為了將不同坐標(biāo)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一坐標(biāo)系下,方便對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,選擇“ArcToolboxDatamanagementtoolsProjectionsandtransfomationsFeature——Project”工具進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換。以道路為例進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換,同理,將其余數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換。公Project.0|回4、創(chuàng)建柵格圖層將人口的密度數(shù)據(jù)作為選址模型的服務(wù)對象數(shù)據(jù),需將人口的面要素轉(zhuǎn)換以人口密度為屬性的柵格。修改數(shù)據(jù)框單位為米,測量展示的人口數(shù)據(jù)最大長度,為5541米左右??紤]到啟發(fā)式算法的數(shù)據(jù)量的復(fù)雜性,設(shè)置人口柵格的精度為100米,大概3025個柵格。(1)矢量轉(zhuǎn)柵格。選擇“ArcToolBoxConversionToolsToRasterFeaturetoRaster”工具轉(zhuǎn)換人口數(shù)據(jù)。(轉(zhuǎn)換人口數(shù)據(jù)前需指定投影坐標(biāo)系[上步])輸入要素為人口,字段為人口密度density,像元大小為100。、FtdluretoRasteirI1=1回Iriputftiturss■z巨]FialdTOC\o"1-5"\h\zdeiiELtytOutputrasterDlmdyi空目建植*空話建才黝據(jù)[實溫數(shù)據(jù)f栽藥后)%人口回Output匚SLce(ppiaPILlJ..)Too圖輸出柵格如下,將柵格另存為人口_柵格.img。(2)計算人口每個柵格距離道路的歐氏距離。選擇“ArcToolBoxSpatialAnalysisToolsDistanceEuclideanDistance”工具。設(shè)置環(huán)境,設(shè)置處理范圍為人口—柵格.img,綁定柵格為人口_柵格.img定,EnvironmentSettings定,EnvironmentSettings¥WarkspaoB¥DutpukCoardin-ateAAProcessingEsctemtExi皿i,/心10wr人口一福格Li力t,|3|TopLtEtKicht丁翦蟲1T?酩哭?3GU1T7酩92ttOTi2553E63.(M45D8ELgtH出口-ttfK】.Lnut\輸入道路要素產(chǎn)%EuclidisaniDistanceInputtr由二七電/ar£電電tur電souorctdb.ta園Outimtdist-sitctristtru:■?二UK,:LI理通史I」譯;■?.(卻田土)3.二而三倍衿母|IMuinTUidistanceRptiaLLJ回
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得出人口距離道路的柵格如下,另存為dis.img(三)確定網(wǎng)點布局優(yōu)化方案順豐快遞企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點的選址問題可以用p中值問題來描述,即選定p個設(shè)施的位置,使多數(shù)或平均性能最優(yōu)(成本最小,如使總的運(yùn)輸距離最小、總的運(yùn)輸時間最少,或者使總運(yùn)輸費(fèi)用最小等)。常用算法有近視算法(myopicalgorithm)、交換啟發(fā)式算法、鄰域搜索算法等啟發(fā)式算法、Lagrangian松弛算法、禁忌搜索算法、模擬退火算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蟻群算法等現(xiàn)代啟發(fā)式方法。本文采用貪婪柵格算法和蟻群柵格算法。1、貪婪取走算法選址算法原理首先介紹貪婪取走選址,貪婪取走算法的原理在于從待定點中每次取走一個點,使目標(biāo)函數(shù)的值增量最?。ㄟ@個目標(biāo)函數(shù)值就是選址方案的成本)。在貪婪取走式算法中首先要明確求解目標(biāo)以及制定一個可行的貪婪準(zhǔn)則,然后以當(dāng)前基礎(chǔ)為最優(yōu)選擇,而不考慮各種可能的整體情況,從初始狀態(tài)一步一步往下搜索,直到找到滿足該問題的目標(biāo)值,該方法具有模型簡單,需要進(jìn)行方案的組合個數(shù)少,計算量小,節(jié)約時間,易于進(jìn)行定性分析和定量研究等優(yōu)點。這種方法具有一定的局限性,它得出的答案很難保證是最優(yōu)的,一般情況下只能得到滿意的近似解。算法描述貪婪取走啟發(fā)式算法步驟如下:(1)初始化,令當(dāng)前選中設(shè)施點P=M,即將所有個備選設(shè)施點都選中;(2)將每個需求點指派給與運(yùn)輸成本最小的一個候選設(shè)施點;(3)選擇并取走一個設(shè)施點,需要滿足以下條件:假如將它取走并將它的需求點重新分配后,總平均費(fèi)用增加量最??;(4)從備選點中刪去取走點,令P=P-1,然后轉(zhuǎn)第(3)步;(5)重復(fù)步驟(3)(4),直到P=i,其中i為所需選擇的配送中心數(shù)量。算法實現(xiàn)與改進(jìn)貪婪取走算法的實現(xiàn)本身并不難,我們將它實現(xiàn)為一個類(類名PM),并提供了接口。使用它的方法,只包括初始化傳入數(shù)據(jù),調(diào)用選址接口,得到選址結(jié)果。以下是使用例子:PMpm=newPM(this.density,this.road);//初始化對象pm.pMedian(targetNum);〃選址this.result=pm.getResult();〃返回結(jié)果但是算法本身的時間復(fù)雜度過大。柵格數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量過大將導(dǎo)致運(yùn)行時間令人難以承受。為了保證算法的可行性,我們從兩個方面來改進(jìn)算法:(一)減少候選的柵格:選址就是從一個比較大的候選柵格集中選擇出很少量的目標(biāo)柵格,在柵格選址中,候選柵格的數(shù)目和需求服務(wù)的柵格數(shù)目一樣多,但是這樣是沒有必要的。我們假想在一個3X3小區(qū)域中存在一個目標(biāo)柵格,這個柵格在區(qū)域中的任意位置,將會帶來的誤差最多不過1.4個柵格邊長大小。(例子:利用日常的生活經(jīng)驗,供應(yīng)點和它的最佳位置有100米的偏差,在實際中并不會帶來成本的較大影響)所以,我們將候選的目標(biāo)柵格選擇為所有8領(lǐng)域的中心。如果數(shù)據(jù)的范圍更大,可以考慮擴(kuò)大領(lǐng)域的大小,如果柵格的尺度過大,可以考慮縮小領(lǐng)域的大小。(二)改進(jìn)算法的實現(xiàn),利用動態(tài)規(guī)劃,增加空間復(fù)雜度來降低時間復(fù)雜度:在最初的實現(xiàn)中,沒有對代碼進(jìn)行優(yōu)化,做了很多無謂的操作,導(dǎo)致時間復(fù)雜度較大??紤]到空間成本相對于時間成本較低,我們在程序初期預(yù)先計算了所有候選供應(yīng)點和需求點間的目標(biāo)函數(shù)值,并且進(jìn)行預(yù)先排序,得到成本表。這樣以后的每次操作,除了,更新成本表的操作都被減少到了O(N)級別,整個程序的時間復(fù)雜度為O(N^3)而且常系數(shù)也很低。2、蟻群選址算法蟻群算法,又稱螞蟻算法,是一種模擬進(jìn)化算法,由MarcoDorigo于1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源于螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。該算法是群集智能的典型實現(xiàn),不僅能夠智能搜索、全局優(yōu)化、而且具有強(qiáng)魯棒性、正反饋機(jī)制等特點,求解結(jié)果不依賴于初始路線的選擇,而且在搜索過程中不需要進(jìn)行人工的調(diào)整。其次,蟻群算法的參數(shù)數(shù)目少,設(shè)置簡單,易于蟻群算法應(yīng)用到其它組合優(yōu)化問題的求解?;舅悸肥牵憾嘀晃浵伬眯畔⑺貍鬟f信息,經(jīng)過多代循環(huán)后積累了足夠的信息,便可以選擇出較優(yōu)秀的選址方案。基本算法蟻群算法最重要的兩步就是信息素的更新和輪盤方法選擇最佳位置,前者保證了算法朝更優(yōu)的方案前進(jìn),后者保證了算法具有隨機(jī)性,否則算法將會快速收斂,得不到優(yōu)秀的選址輪盤方法的實現(xiàn):隨機(jī)產(chǎn)生一個0-1的閾值,將每個目標(biāo)位置的概率累加,直到某個位置累和超過了閾值,則該位置就是這次選中的位置,可見一個概率越大的位置,在某一次加上它,值超過閾值的概率越大。這就類似于輪盤游戲,一個區(qū)域?qū)?yīng)的角度越大,選中該區(qū)域的概率越大。(初期沒有意識到這個隨機(jī)方法的重要性,導(dǎo)致結(jié)果快速收斂)信息素更新:信息素更新,包括信息素衰減和信息素增加的過程。我們參考了論文采取信息素遞減擴(kuò)散的策略對信息素進(jìn)行更新。每只螞蟻會在經(jīng)過的邊上留下一定量的信息素,作為下一輪螞蟻求解的依據(jù)。為了避免殘留信息過多淹沒啟發(fā)信息,在每次迭代完成后對殘留信息進(jìn)行更新處理。由此第k+1次迭代時在路徑j(luò)Q)的信息量按如下規(guī)則進(jìn)行調(diào)整:工(k+1)=G_p)xT+AT(k)ijijijijAT(k)=XATr(k)ijijr=1式中p表示信息揮發(fā)系數(shù)其取值范圍為M/。at(k)表示本次迭代中路徑ij(ij)上的信息素增量;Atr(k)表示第r只螞蟻第k次迭代在路徑(ij)上留下的信ij息量。其中ATr(k)按下式進(jìn)行計算:ijATr(k)=ijATr(k)=ij1L否則式中Q表示信息素強(qiáng)度,L表示第r只螞蟻在本次循環(huán)中所走路徑的總長度??赏ㄟ^指定迭代次數(shù)或者當(dāng)?shù)玫降慕獠辉侔l(fā)生變化作為算法停止條件。算法描述(1)初始化螞蟻選中的地址列表;(2)初始化禁忌表;(3)處理一只螞蟻,得到最佳位置;(4)更新禁忌表;(5)執(zhí)行循環(huán),直至遍歷所有路徑;(6)新舊方案對比,選出最優(yōu);(7)根據(jù)選址的結(jié)果更新信息素。算法實現(xiàn)與改進(jìn)我們把算法實現(xiàn)為一個類(類名AntPmediate)并提供了幾個接口,使用它的方法如下:AntPmediatean=newAntPmediate(density,road);//初始化數(shù)據(jù)an.initialParameter(informationIndex,inspireindex,volatilize,antNum,Q,targetNum,cnt);〃初始化參數(shù)an.getBestPosition();//執(zhí)行選址this.result=an.returnResult();/"到結(jié)果蟻群算法仍然有時間復(fù)雜度的問題,我們采用和前一個算法類似的思路來優(yōu)化它。有所更進(jìn)的是,我們認(rèn)識到,研究區(qū)域的數(shù)據(jù)在邊緣區(qū)域都是無效數(shù)據(jù),所以在最初的預(yù)處理過程中,通通剔除了,以減少運(yùn)行的時間。3、結(jié)果分析最優(yōu)網(wǎng)點選址方案平臺:NetBeansIDE8.0.2語言:Java結(jié)果:最優(yōu)順豐快遞網(wǎng)點選址方案輸入數(shù)據(jù):populationdestiny.txt、distanceroad.txt輸出數(shù)據(jù):運(yùn)行界面:(1)打開人口密度文件和道路文件
(2)刷新得到如下的圖像
(3)執(zhí)行貪婪取走算法,選址結(jié)果如下:(4)執(zhí)行蟻群算法,選址結(jié)果如下:(5)選出最優(yōu)的選址方案:最下方,顯示了每種方案的目標(biāo)函數(shù)值,值越小代表成本越低,是更優(yōu)的選址方案。可以看出,貪婪取走算法確定的方案的成本最低,為最優(yōu)方案。對于本次實驗,貪婪取走算法相比蟻群選址算法更加優(yōu)秀。(四)AHP決策分析確定影響因素權(quán)重層次分析法簡介層次分析法(AnalyticHierarchyProcess,簡稱AHP)是將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次,在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。該方法是美國運(yùn)籌學(xué)家匹茨堡大學(xué)教授薩蒂于20世紀(jì)70年代初,在為美國國防部研究"根據(jù)各個工業(yè)部門對國家福利的貢獻(xiàn)大小而進(jìn)行電力分配”課題時,應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論和多目標(biāo)綜合評價方法,提出的一種層次權(quán)重決策分析方法。層次分析法的具體操作,是將一個復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個系統(tǒng),把目標(biāo)分解為多個目標(biāo)或準(zhǔn)則,進(jìn)而分解為多指標(biāo)(或準(zhǔn)則、約束)的若干層次,通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序(權(quán)數(shù))和總排序,以作為目標(biāo)(多指標(biāo))、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法。層次分析法是將決策問題按總目標(biāo)、各層子目標(biāo)、評價準(zhǔn)則直至具體的備投方案的順序分解為不同的層次結(jié)構(gòu),然后得用求解判斷矩陣特征向量的辦法,求得每一層次的各元素對上一層次某元素的優(yōu)先權(quán)重,最后再加權(quán)和的方法遞階歸并各備擇方案對總目標(biāo)的最終權(quán)重,此最終權(quán)重最大者即為最優(yōu)方案。這里所謂優(yōu)先權(quán)重是一種相對的量度,它表明各備擇方案在某一特點的評價準(zhǔn)則或子目標(biāo),標(biāo)下優(yōu)越程度的相對量度,以及各子目標(biāo)對上一層目標(biāo)而言重要程度的相對量度。層次分析法比較適合于具有分層交錯評價指標(biāo)的目標(biāo)系統(tǒng),而且目標(biāo)值又難于定量描述的決策問題。其用法是構(gòu)造判斷矩陣,求出其最大特征值。及其所對應(yīng)的特征向量W,歸一化后,即為某一層次指標(biāo)對于上一層次某相關(guān)指標(biāo)的相對重要性權(quán)值。配送中心選址的影響因素選址決策涉及的影響因素多,不同的文獻(xiàn)對此有不同的歸納。主要提出外部因素和內(nèi)部因素兩大類,外部因素中包含宏觀政治及經(jīng)濟(jì)形勢。我們所研究的是精確選址,其前提是基本范圍已確定。也就是說,宏觀的政治及經(jīng)濟(jì)形勢在此基本范圍內(nèi)是一致的。一般來說,配送中心的精確選址落實到具體影響因素,主要有以下幾種:運(yùn)輸條件:運(yùn)輸費(fèi)用占配送中心總支出的很大比例,包括:道路交通條件;與主要供應(yīng)商的距離;與主要配送對象的距離。用地條件:物流配送中心對土地情況要求高,由于配送中心一般占地面積較大,土地價格的高低也是選址時必須考慮的因素之一,在建設(shè)配送中心時也要進(jìn)行綜合考慮。其包括:可提供面積;土質(zhì);水文條件;地形;地價。氣候條件:氣候條件會影響配送中心內(nèi)部分食品的保質(zhì)期,影響露天放置商品的質(zhì)量變化,影響庫存環(huán)境條件的改變等。其包括:平均溫度;平均降水量;平均風(fēng)力;其他氣候因素(無霜期、凍土深度、年平均蒸發(fā)量等)??沙掷m(xù)發(fā)展性:配送中心的服務(wù)應(yīng)當(dāng)適應(yīng)國民經(jīng)濟(jì)一定時期內(nèi)發(fā)展的需要,至少在未來三十年內(nèi)能得到較大限度的利用。因此,應(yīng)當(dāng)做面向長遠(yuǎn)規(guī)劃,與城市未來發(fā)展的整體規(guī)劃相協(xié)調(diào)。還要盡量選取有利于污染物處理或?qū)χ苓吘用裨斐晌廴据^少的區(qū)域。其他因素:在配送中心建設(shè)規(guī)劃中,擁有一定數(shù)量和素質(zhì)的勞動力也是影響中心選址的因素之一。如勞動力、周邊公共設(shè)施及投資額限額等。層次分析法確定影響因素權(quán)重實現(xiàn)步驟1、建立層次結(jié)構(gòu)模型層次分析法中,層次結(jié)構(gòu)模型包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、基本層。在此問題中,配送中心選址的影響因素劃分成如表1所示三個層次。三個層次為完全獨立結(jié)構(gòu),即樹狀結(jié)構(gòu)。準(zhǔn)則層基本層
準(zhǔn)則層基本層2、構(gòu)建判斷矩陣層次分析法中常用1-9標(biāo)度法建立判斷矩陣。如表2所示。表2重要程度賦值的判斷尺度判斷尺度ai定義1要素i和要素j同樣重要3要素i比素j略微重要5要素i比素j重要7要素i比素j明顯重要9要素i比素j絕對重要2、4、6、8介于兩相臨重要程度之間該表反映了具有同一根節(jié)點或父節(jié)點的兩個影響因素相對重要程度的得分。因素i相對因素j的比較得分為a,則因素j相對i的比較得分為a=1/。根據(jù)專家經(jīng)ijji丁ij驗和兩兩元素比較建立影響因素的判斷矩陣:目標(biāo)層與準(zhǔn)則層建立如表3的判斷矩陣。準(zhǔn)則層與基本層也建立相應(yīng)的判斷矩陣。之后需計算特征根和特征向量。用定義精確計算矩陣的特征根和特征向量是比較困難的,也是沒有必要的。在實際應(yīng)用中,采取近似的簡化算法中的方根法完全滿足解決問題的需要。其計算步驟如下:①構(gòu)造判斷矩陣「aa11K「aa11K21amm1a1222Ka]anK2”amn」(1)②對矩陣按行求積并開n次方,即③歸一化:(i=1、2、特(i=1、2、特則得特征向量P=I_I加堊白女<(2)P1即為各要素的權(quán)重。根據(jù)公式(2),用方根n法計算特征向量P。這樣,準(zhǔn)則層五個影響因素對整體效益這一目標(biāo)就得出了分別的權(quán)重P。同理,基本層中各個影響因素也對其相應(yīng)的準(zhǔn)則層得出權(quán)重。(1)打開yaahp的主頁,選擇新建一個*.ahpx文件迦歡迎使用yawhp笆熏—導(dǎo)人專章蚯倨霽人,蘋母E什密蛔E詢:笆期2R陽腌番星WI導(dǎo)人專章蚯倨霽人,蘋母E什密蛔E詢:笆期2R陽腌番星WI工詡由*n曜近利mar萬見磔共下笆黔一?(HP示洌立過好用嗎?:才寬■受尾感丈五目見星n'QJW曲SEE(2)在繪制頁面中輸入各影響因子,將工具條的元素拖入下方||5II口I日守然性內(nèi)應(yīng)?一出戶戶廬口輸入各影響因子
圖法中心型期賄笈士可=KSfl:B6as蒿宓述束件U配送中心違北日神攵M±K*■—tt他Jr**團(tuán),口..配普*的蹌商LJrMum□商的能修皿平也風(fēng)力E平錄度圖招vrcs他去C7水文書中不是否遣戰(zhàn)方叁C13具優(yōu)的點__是否與城不專便曾相也一行動tl條件<ZLn圖法中心型期賄笈士可=KSfl:B6as蒿宓述束件U配送中心違北日神攵M±K*■—tt他Jr**團(tuán),口..配普*的蹌商LJrMum□商的能修皿平也風(fēng)力E平錄度圖招vrcs他去C7水文書中不是否遣戰(zhàn)方叁C13具優(yōu)的點__是否與城不專便曾相也一行動tl條件<ZLn(3)模型構(gòu)造好之后,選擇工具箱的檢查模型選項,驗證模型的正確性卜.¥二小日|百|(zhì)於壁舁扇吐廬尸用口若正確,會彈出如下窗口:提示信亶XO當(dāng)前模型正確!可以進(jìn)行后續(xù)步驟0K(4)根據(jù)專家經(jīng)驗和兩兩元素比較建立影響因素的判斷矩陣,目標(biāo)層與準(zhǔn)則層的判斷矩陣建立如下圖所示。的重要性比較—至同室■1若的重要性比較—至同室■1若伏叼二十心厘悶i曲—tiiv=5-ntt5£f精:!:!』可我勢同樣近荽諳代罟憶出可?;3優(yōu)箝■+;?SE^tt9?⑶偏出同時,準(zhǔn)則層與基本層也建立相應(yīng)的判斷矩陣TnMai關(guān)于天策目歸^6**設(shè)1S^SSR:可困曰*-■苣11LG與基工后的刊斷時寫TnMai關(guān)于天策目歸^6**設(shè)1S^SSR:可困曰*-■苣11LG與基工后的刊斷時寫S3i±Bcsj步力2?■黑儂口皿*B!9.越酬鉗6皿干用覬b|q£!7hV4dt:>o.■3K.1T-.-!!I—京iTMFEt二fBBiifte—^M'KttK三事虎耳二M”—~tt^sWE—TBlErtM—erBB-wrw?3、一致性檢驗建立判斷矩陣后,必須對其進(jìn)行一致性檢驗,檢驗該判斷矩陣是否具有滿意的一致性。方法如下:首先對每個成對比較矩陣計算最大特征值的近似值九及其對應(yīng)的特征向量B。近似最大特征值:九=1£maxn(A①)(3)i=1i「aa1121Ka1222K(4)mn而一致性不完全時入max>n,只有判斷矩陣具有完全一致性時最大特征根九max而一致性不完全時入max>n,因而可以按心max-心來衡量一致性程度。有公式:九一nCI=—max—n一1計算CR進(jìn)行一致性檢驗:CR=CIRI式中n為判斷矩陣的階數(shù),CI為一致性指標(biāo)。CI越小,則一致性越高。但顯然隨著n的增加,判斷矩陣的判斷誤差就會增加。因此檢驗一致性時還需將CI值與平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI值相比較,由此得出檢驗系數(shù)CR。RI是同階隨機(jī)判斷矩陣的一致性指標(biāo)的平均值,其引入可在一定程度上克服一致性判斷指標(biāo)隨n增大而明顯增大的弊病。當(dāng)CR<0.1時,判斷矩陣滿足一致性;否則,需要重新調(diào)整判斷矩陣。①對第二層次(準(zhǔn)則層)因素進(jìn)行一致性檢驗如下各表所示,五個準(zhǔn)則層的一致性比例分別為:0.0975、0.0521、0.0925、0.0900、0.0000、0.0713,均小于0.1,此判斷矩陣的一致性是可以接受的。2.運(yùn)輸條件B1一致性比例:0.0521;對"配送中心選址的效益最大化A”的權(quán)重:0.4388;入max:3.0542運(yùn)輸條件B1道路交通條件C1與主要供應(yīng)商的距離C2與主要配己送對象的距離C3Wi道路交通條件C11.00000.50000.20000.1149與主要供應(yīng)商的距離C22.00001.00000.20000.1822與主要配己送對象的距離C35.00005.00001.00000.7028
3.用地條件B2一致性比例:0.0925;對"配送中心選址的效益最大化A”的權(quán)重:0.1177;入max:5.4145用地條件B2可提供面積C4土質(zhì)C5水文條件C6地形C7地價C8Wi可提供面積C41.00005.00003.00003.00004.00000.4286土質(zhì)C50.20001.00000.50000.33330.25000.0603水文條件C60.33332.00001.00000.25000.33330.0935地形C7地價C80.33330.25003.00004.00004.00003.00001.00000.33333.00001.00000.25160.16604.氣候條件B3一致性比例:0.0900;對"配送中心選址的效益最大化A”的權(quán)重:0.0511;入max:4.2404氣候條件B3平均溫度C9平均降水量C10平均風(fēng)力C11其他氣候因素C12Wi平均溫度C91.00003.00004.00003.00000.4797平均降水量C100.33331.00004.00003.00000.2836平均風(fēng)力C110.25000.25001.00000.33330.0784其他氣候因素C120.33330.33333.00001.00000.15835.可持續(xù)發(fā)展性B4一致性比例:0.0000;對"配送中心選址的效益最大化A”的權(quán)重:0.2620;入max:2.0000可持續(xù)發(fā)展性B4是否造成污染C13是否與城市發(fā)展規(guī)劃相協(xié)調(diào)C14Wi是否造成污染C131.00000.25000.2000是否與城市發(fā)展規(guī)劃相協(xié)調(diào)C144.00001.00000.8000
6.其他條件B5一致性比例:0.0713;對"配送中心選址的效益最大化A”的權(quán)重:0.1304;入max:3.0741其他條件B5勞動力條件C15公共設(shè)施情況C16投資限額C17Wi勞動力條件C151.00004.00003.00000.6080公共設(shè)施情況C160.25001.00000.33330.1199投資限額C170.33333.00001.00000.2721②對第三層次(基本層)因素進(jìn)行一致性檢驗。利用公式3)、(4)、(5)、(6)可得基本層的判斷矩陣的一致性都是可以接受的,本文不給出詳解。4、層次單排序通過計算判斷矩陣的特征根和特征目來確定本層次與上層次中的某元素有聯(lián)系的各元素重要性次序的權(quán)重值。第1個中間層中要素對決策目標(biāo)的排序權(quán)重中間層要素權(quán)重運(yùn)輸條件B10.4388可持續(xù)發(fā)展性B40.2620其他條件B50.1304用地條件B20.1177氣候條件B30.0511
第2個中間層中要素對決策目標(biāo)的排序權(quán)重中間層要素權(quán)重與主要1己送對象的距離C30.3084是否與城市發(fā)展規(guī)劃相協(xié)調(diào)C140.2096與主要供應(yīng)商的距離C20.0800勞動力條件C150.0793是否造成污染C130.0524可提供面積C40.0504道路交通條件C10.0504投資限額C170.0355地形C70.0296平均溫度C90.0245地價C80.0195公共設(shè)施情況C160.0156平均降水量C100.0145水文條件C60.0110其他氣候因素C120.0081土質(zhì)C50.0071平均風(fēng)力C110.00405、對各備選地址作出評價并進(jìn)行決策對備選地址影響因素進(jìn)行評分通過層次分析法得出的各影響因素的權(quán)重可以看出,在順豐快遞配送中心最優(yōu)選址的影響因素中,運(yùn)輸條件B1的影響最大,對應(yīng)的基本層中與主要配送對象的距離C3。方案確定各備選地址總得分為各項因素得分與相應(yīng)權(quán)重的乘積之和。(五)現(xiàn)有順豐快遞服務(wù)網(wǎng)點評價模型鄰域法是一種界定服務(wù)區(qū)的簡單地理方法,它假設(shè)消費(fèi)者遵循就近購物原則,即購物時只考慮通行距離(或時間),從而一個商店服務(wù)區(qū)內(nèi)的消費(fèi)者到該店的距離比到其他店的距離都近。這也是經(jīng)典中心地理論的一個假設(shè)。最大服務(wù)半徑克里斯泰勒提出了中心地“人口門檻”和“服務(wù)半徑”的對應(yīng)關(guān)系。位于人口密集區(qū)的網(wǎng)點最大服務(wù)半徑較小,人口稀疏的網(wǎng)點最大服務(wù)半徑相對大??紤]客戶群的密集度(人口密度)、業(yè)務(wù)量(購買量)、就業(yè)結(jié)構(gòu)(購買能力)候選網(wǎng)點的四大基本原則是供需平衡、戰(zhàn)略一致、效益最大、微觀區(qū)域最優(yōu)。網(wǎng)點布局的優(yōu)化—一拆分所謂網(wǎng)點拆分是指根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)來劃分網(wǎng)點原來所轄的服務(wù)范圍,被劃分出來的區(qū)域或是獨立成為新的網(wǎng)點、或是與其他相鄰的被劃分出來的區(qū)域合并成為新的網(wǎng)點。也就是說,通過縮小原服務(wù)范圍的面積,增加網(wǎng)點數(shù)量網(wǎng)點拆分主要基于四個標(biāo)準(zhǔn):人口密度標(biāo)準(zhǔn)、業(yè)務(wù)密度標(biāo)準(zhǔn)、管理幅度標(biāo)準(zhǔn)、客戶類型標(biāo)準(zhǔn)。(1)人口密度標(biāo)準(zhǔn)克里斯泰勒提出了中心地“人口門檻”和“服務(wù)半徑”的對應(yīng)關(guān)系當(dāng)人口密度較大時,服務(wù)半徑相對較小;人口密度較小時,服務(wù)半徑相對較大。人口密度標(biāo)準(zhǔn)就是根據(jù)區(qū)域人口密度,按照一定的標(biāo)準(zhǔn)對服務(wù)半徑調(diào)整網(wǎng)點覆蓋區(qū)域。一般來說,人口的多少直接影響著各種需求的數(shù)量,對于快遞行業(yè),除了關(guān)注人口密度外,還應(yīng)從就業(yè)結(jié)構(gòu)來考慮,根據(jù)經(jīng)驗第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員使用快遞的比率更大(2)業(yè)務(wù)密度標(biāo)準(zhǔn)按照城市地域結(jié)構(gòu)模式,一般分為中央商務(wù)區(qū)、中心城區(qū)、中心城區(qū)外圍、近郊區(qū)、遠(yuǎn)
郊區(qū),從里向外商務(wù)活動密度越來越小,快遞業(yè)務(wù)密度也越來越小,因此,越是靠近核心圈層的網(wǎng)點,業(yè)務(wù)密度越大,服務(wù)半徑越小;越是靠近邊緣區(qū)域的網(wǎng)點,業(yè)務(wù)密度越小,服務(wù)半徑越大。業(yè)務(wù)密度也意味著收派員的勞動強(qiáng)度,如果收派員勞動強(qiáng)度過大則會影響快遞的收派時效,從而降低客戶滿意度,同時也會阻礙收派員進(jìn)一步的市場開發(fā),使得市場潛力不能充分得到挖掘。由此看來,業(yè)務(wù)密度越大服務(wù)半徑應(yīng)該越小,以降低收派員的勞動強(qiáng)度提高效率(3)管理幅度標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)網(wǎng)點的收派員數(shù)量隨著業(yè)務(wù)量的增長而增加到一定水平時,即可考慮對該網(wǎng)點進(jìn)行拆分(本項目暫不考慮)(4)客戶類型標(biāo)準(zhǔn)區(qū)位理論,暫不考慮1、建立模型模型假設(shè)①每個顧客有且只有一個快遞點為之配送。②假設(shè)每一種人口密度區(qū)域為同一小區(qū)。③假設(shè)研究區(qū)域內(nèi)所有的人口區(qū)域均由研究區(qū)域內(nèi)的快遞點配送。④假設(shè)每條道路的擁擠情況一致,即快遞每公里的運(yùn)輸成本一致。模型描述整個物流過程可以描述為二級系統(tǒng),在B2c和C2c中,快遞點承擔(dān)中轉(zhuǎn)的職責(zé)。供應(yīng)商順豐網(wǎng)點需求點2、鄰域法確定已有快遞點的服務(wù)范圍(1)生成每個小區(qū)的質(zhì)點選擇“DataManagementToolsFeturesFeaturetoPoint”工具,求出同種人口密度的人口區(qū)域(小區(qū))質(zhì)心。輸入要素:人口勾選Inside,勾選Inside,使生成的質(zhì)心均在各自隸屬的小區(qū)范圍內(nèi)。\Fealur-eToPoint?0回.(2)求出每個小區(qū)的最近快遞點選擇“AnalysisToolsProximityNear”工具,求出每個質(zhì)心的最近的快遞點。IJUPataliirts人口后心StarIt-itTirts33SearcliRadius(optiraialJNettrisIJUPataliirts人口后心StarIt-itTirts33SearcliRadius(optiraialJNettris▼Lac^alil>ti(optl口rtJ.J即與每個質(zhì)心打開人口質(zhì)心屬性表,發(fā)現(xiàn)增加兩個字段:NEARFID、NEARDIST。即與每個質(zhì)心最近的順豐快遞點的ID和距離。NEARFID!NEAR_DIST::■1471.S777295S5.457a52L27C.S54O43€3G4.245MJ1711.SO5282245.322O4G2fi7.€17735;450.375577747..20201315祖??诖?14=7.SG7729j1419.5OOG13j731.531W1i2S31.306593804.797432(3)添加快遞點字段在人口shp表中新建快遞點字段,存儲每個人口polygon的被服務(wù)快遞點ID。TOC\o"1-5"\h\zAddFieldI漢.Name:kuaidi丁卯包ShortIntecer▼FieldPropertiesPrecisionQ[CiK||Cancel|(4)在人口要素屬性表里添加快遞點ID信息右鍵人口要素,選擇join。基于人口質(zhì)心要素的FID字段連接到人口的FID字段添加人口質(zhì)心的屬性字段。JoinDataJohletsyouappendadritionaldata2tiiislayer'satiributetablesoyoucbutforexan-ptrsymbDliiethelayer'sfesturssusingthisdata.Whatdoyouwanttojointothislayer?Jain口ttribuIcefrom白kblzChcosetf'efieldinthisgyer口忒tiepinMlbebasedon:FID▼Choosetheizbltbojointothisla^rjDrloadthetablefromdisk;人口宣?[j]Showtheattributetables^flayersinthislistChcosethefieldinthetablatobasetiiejaincn:HDJdioOptjors(#Ke:pellrecoriiAllrecordsinthetargetareshownintheresultngtable,unmatchedrecordsMlcontainnullvaluesforallfieldsbangappendedintothetargetiablefrcmthejoin吐上.(.j3epanlymatchingrecords[farecordinthetargetiaoledoesn'thaveamatchinthejointahlejttatrecordsremoldfromtheresultngtargettcble.Vdidata]dn驗證join,通過。JoinValidaton七,JoinValidationAllfieldanddatasourcevalidationtasks科目「已completedsuccessfijlly.Thenumberofmatchingrecordsforthejoin:-53of53recordsmatchedbyjoining[kuaidi]from〈人口〉with[NEAR_FID]from<人口質(zhì)心Matchingrecsrdsmaynotappearintabl=viewduetojoinvalidationerrors.連接成功,打開屬性表查看,新增人口質(zhì)心的屬性字段。
(5)查看每個快遞點的服務(wù)范圍(鄰域法求得)右鍵人口要素選擇PropertiesSymbologyCategoriesUniquevalues——NEAR_FID屬性進(jìn)行配色顯示。結(jié)果如下。相同顏色的區(qū)域由同一快遞點配送。每個區(qū)域的標(biāo)注為快遞點的編號。3、現(xiàn)有順豐點配置分析可視化現(xiàn)有網(wǎng)點分布如下,相同區(qū)域顏色一致,且顏色越紅,人口數(shù)量越多。每個順豐點按照編號已標(biāo)注出。由下圖觀察得知,順豐點0,1,8的人口數(shù)量眾多??紤]優(yōu)化方向為0,1,8的順豐點拆分。(六)建立快遞網(wǎng)絡(luò)附錄(一)順豐快遞配送中心選址影響因素賦值問卷1、問題描述此問卷旨在了解您對順豐快遞各個配送中心選址影響因素的賦值意見,并期望通過您的反饋信息更好地幫助本團(tuán)隊完成研究項目。在配送中心選址影響因素賦值的體系中,各評價指標(biāo)的重要度是不一樣的,因此只有對各級指標(biāo)賦予一定的權(quán)重,才能真正地發(fā)揮指標(biāo)體系的作用。在本研究中,我們將采用AHP(層次分析法)進(jìn)行指標(biāo)體系內(nèi)的權(quán)重設(shè)置。層次分析法是一種定性和定量相結(jié)合的研究方法,能把定性因素定量化,將人的主觀判斷以數(shù)學(xué)表達(dá)處理,并能在一定程度上檢驗和減少主觀影響,使評估更趨于科學(xué)。層次模型如下圖:at送卬心心比函左般七可持曦發(fā)俄住B4用施號由隨工解件心最優(yōu)地L
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