沃尔玛生鲜配送中心(生鲜配送中心选址常见方法的对比研究)

随着生活节奏的加快，人们休闲购物的时间大大减少，冷冻和冷藏食品的消费量不断提高。超市和生鲜特许店应运而生，也促进了生鲜配送中心的发展。然而，在中国，新鲜蔬菜收获后的损失率高达40%-50%。由于新鲜蔬菜的新鲜性和易腐性，新鲜蔬菜质量问题的解决不能仅仅依靠生产，还需要做好流通环节。生鲜配送中心是联系生产和销售的纽带，在整个配送系统中起着非常重要的作用。科学的配送中心选址方案可以大大提高配送系统的整体效率，为消费者提供安全可靠的产品。

二、鲜活农产品的物流特征

生鲜农产品主要包括水果、蔬菜、肉类、水产品、鸡蛋等农副产品，具有新鲜易腐的特点。因此，要求产品从生产、加工、储存、运输和销售到最终消费者的整个过程始终处于低温环境中，以保证食品质量，减少食品损失。与发达国家相比，我国冷链生鲜产品物流仍存在较大差距。目前，中国生鲜产品的产值主要是在原产国实现的，大部分是以收获的原产品形式销售的。水果和蔬菜的深加工能力不足。因此，建立冷链生鲜产品综合物流模式成为解决问题的关键，而关键是建立生鲜产品物流配送中心。供应商将货物集中在各大城市的生鲜配送中心，整合后进行长途运输，通过区域配送中心进行包装配送和本地运输，整合后送到零售点，最大限度地减少生鲜食品从生产到销售的中间环节，确保货物的新鲜度和安全性。

三、生鲜配送中心选址的一般方法

1.数学编程方法

数学规划方法包括许多具体方法，如线性规划和动态规划算法，其中最常用的方法是最优化方法。例如，丁浩提出并应用0-1整数规划方法来研究对配送中心的选址问题，该方法通过设定特定的条件(给出了问题中各要素之间的相关性)，从多个方案中选出最佳方案。随着计算机技术的发展，它可以通过现成的计算机软件程序来解决。该方法是在对的实际问题得到极大简化后得到的。一些非线性条件往往被忽略，而实际的配送中心选址却复杂得多。当模型复杂、计算量大、成本高或根本不可能时，有时最优解不一定是可行解。因此，对复杂的问题只能从理论上进行分析，而实际的解决办法很少。

2.综合因素评价法

该方法综合分析了影响生鲜配送中心选址的各种因素，并根据各因素的权重对对备选方案进行评分。得分最高的选项是最佳位置。这种方法使方案更加可行。常用的综合因素评价方法包括层次分析法、数据包络分析法、模糊综合评价法等。根据对生鲜配送中心的位置，可以以成本、运输、商品质量、运输设备和人员投入为标准，根据相应的方案标准得到立体评价方案。

但该方法中影响因素的权重由专家给出，容易受到专家主观影响，在一定程度上影响了方案的得分，不够客观准确。在采用这种方法时，它经常与其他方法结合起来以弥补自身的缺陷。例如，斯波尔和克马克综合使用定量和定性方法，并结合权重分析来确定分布中心的位置

常用的启发式算法有：遗传算法、神经网络、模拟退火算法等。这是一个基于人们主观经验和判断的解决方案。启发式算法通常与其他优化算法相结合来解决问题。代表性的成果包括布里伯格、汉森、穆拉诺维奇等人提出的求解重心模型的快速启发式算法，以及龚提出的求解配送中心选址问题的组合进化方法。

(1)遗传算法

遗传算法是一种受遗传学中遗传机制和自然选择启发的搜索算法。遗传算法中的主要算子是选择、交叉和变异。通过一定的计算，逐步优化问题，得到最优解。

遗传算法的特点是随机搜索和启发式算法。因此，遗传算法具有很强的全局搜索能力。然而，可能的结果只能使局部最优，因此在实际应用中应与其他方法相结合，以避免其缺点。

(2)人工神经网络

人工神经网络是由许多处理单元(神经元)连接而成的网络，它反映了人脑功能的一些基本特征，但它不是对生物系统的现实描述，而是一定的模仿、简化和抽象。这种方法应该按照一定的学习标准来学习，然后才能起作用。通过不断的学习，网络判断的准确性将会大大提高，这表明网络的学习是成功的，并且它以分布式的方式记忆了网络的每个连接权值上所提供的模式。当网络再次遇到这些模式中的任何一种时，它都能做出快速准确的判断和识别。一般来说，一个网络包含的神经元越多，它能记住和识别的模式就越多。

这种方法在神经网络的学习过程中需要大量的数据，但在很多情况下很难获得数据，这受到人工神经网络方法的限制。此外，在应用这种方法时，还应注意网络的学习速度，是否产生局部最优解等。

(3)模拟退火算法

模拟退火算法是由N. Metropolis等人于1953年提出的，它是一种基于蒙特卡罗迭代求解策略的随机优化算法，起源于固体退火原理。它由解空间、目标函数和初始解三部分组成。目标函数的全局最优解是根据概率跳跃的特点在解空间中随机找到的。该算法具有概率全局优化性能。该方法在解决对生鲜配送中心选址问题上是有效和可靠的

除了以上三种常用的方法，随着计算机应用技术的发展，对物流运作的仿真已经出现在国内外的许多文献中。研究表明，仿真方法比解析算法更接近实际。该算法能有效避免解局部最优的情况。然而，这种方法也有其自身的缺点。在仿真实验中，应严格检验对模型的可靠性和有效性。然而，对更复杂的模拟系统要求计算机的计算水平必须非常高。

生鲜配送中心的选址受多种因素影响。虽然选址的方法很多，但我们应该分析具体问题，根据待解决问题的重点选择合适的方法，并在借鉴前人研究成果的前提下，根据对的实际问题做出相应的调整。本文发现上述方法各有优缺点。合理有效地将各种方法结合起来解决问题，获得全局最优解，从而提高选址决策的准确性，是未来研究的主要方向。