【物流选址】佛洛依德算法求解物流选址问题【含Matlab源码 892期】

本文介绍了物流选址问题的背景和挑战,特别是选址和需求分配难点,并提出结合遗传算法和最小费用最大流方法解决。详细探讨了弗洛伊德算法的原理和应用,通过实例展示了如何计算各节点间最短距离。最后,给出了实际案例和部分Matlab源代码,展示如何运用这些算法来确定最优料场位置和供应计划。

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⛄一、物流选址简介

1 LRP问题本质
LRP问题的本质是为了满足区域类客户的配送需求,需要建立一个多级配送网络,一般由配送枢纽、配送中心、配送末端网点三级构成(其他类型可类比)。要求满足客户的需求量,不同设施有其吞吐容量和服务能力约束,不同级设施之间配送单位费用均不同,客户也有配送的时间约束。在满足多种约束下,求整个配送网络总成本最小的选址和需求分配方案。

2 LRP重难点
LRP问题求解的重难点一般是两个:选址和需求分配。选址的难度是在不同级设施备选点中选择合适数量和位置的设施组合;需求分配的难度是在不同分配路径方案中选择不同路径方案的组合,其中,因为每个客户的需求量从源头流经多级配送设施的流量是未知的,而且这个未知的变量是MGH个的。(M,G,H分别是1,2,3级配送设施的备选点数量),流量取值是连续的变量。因此,通过转化为多变量的目标函数求最值的线性或者非线性函数求解是不可能做到的。

3 LRP思路
因此,

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