單一物流中心貨物配送模式的研究

單一物流中心貨物配送模式之研究1單一物流中心貨物配送模式的研究第1頁一、序言市場擴(kuò)大以及競爭激烈，管理系統(tǒng)在空間特征問題上處理能力不足問題已慢慢浮現(xiàn)，管理者對於地理資訊系統(tǒng)需求也大幅提升。比如在貨物運(yùn)送方面，如能結(jié)合地理資訊系統(tǒng)優(yōu)異空間展示、處理以及分析功效，將能有效克服空間阻隔，達(dá)到節(jié)省成本目標(biāo)。2單一物流中心貨物配送模式的研究第2頁一、序言物流配送在GIS實屬於空間分析問題，以往研究則較少考量空間分佈差異對配送產(chǎn)生影響。故本研究將空間分析中群聚分析方法（ClusteringAnalysis）引入車輛途程問題(VRP)模式當(dāng)中，已改進(jìn)以往VRP演算法未加入空間考量問題。並嘗試分析不一樣空間分佈型態(tài)（Pattern），對不一樣VRP求解模式影響。3單一物流中心貨物配送模式的研究第3頁二、物流業(yè)特征分析美國物流管理協(xié)會（CLM,CouncilofLogisticsManagement,1995）之定義以下：「舉凡包括物品、勞務(wù)以及相關(guān)資訊自原料地至消費(fèi)地間，怎樣有效率（efficient）及有效能（cost-effective）地加以儲存（storage）與流動（flow），以因應(yīng)顧客所需之規(guī)劃、執(zhí)行與管理程序，皆屬之?！?單一物流中心貨物配送模式的研究第4頁二、物流業(yè)特征分析物流系統(tǒng)演進(jìn)，可分為主要三個階段：1.第一代物流系統(tǒng)：又稱為原料物流或是實體供給系統(tǒng)，主要是屬於物料之採購及移動過程。2.第二代物流系統(tǒng)：又稱為銷售物流或是實體分配系統(tǒng)，普通狹義物流及意旨此系統(tǒng)，本研究所要探討問題也正是屬於實體分配中貨物運(yùn)輸範(fàn)疇。3.第三代物流系統(tǒng)：又稱為企業(yè)物流系統(tǒng)（BusinessLogisticsSystem），就是將上述實體供給和實體分配各項活動，合成一個整體，給予綜合管理。5單一物流中心貨物配送模式的研究第5頁二、物流業(yè)特征分析而物流資訊系統(tǒng)與普通資訊系統(tǒng)不一樣地方在於其對資料蒐集密集性，以及資訊詳細(xì)性和動態(tài)性，和數(shù)學(xué)模式應(yīng)用上皆比普通資訊系統(tǒng)來高，數(shù)學(xué)模式使用則是幫助決策產(chǎn)生，比如線性規(guī)劃、最短路徑分析、系統(tǒng)模擬等，而這些特征在物流系統(tǒng)營運(yùn)上所飾演角色，主要是以最小成本來處理訂單以及配送問題，以達(dá)到最正確服務(wù)水準(zhǔn)。6單一物流中心貨物配送模式的研究第6頁三、地理空間分析關(guān)於地表空間特徵，普通來說屬於空間分析範(fàn)疇，而對於地表空間型態(tài)（pattern）描述，主要可分為幾種指標(biāo)，以點資料來說，有以下幾種：–頻率(frequency)–密度(density)–幾何中心(geometriccenter)–離散(dispersion)–排列(arrangement)Clustered(密集型),Scattered(擴(kuò)散型),Random(隨機(jī)型)7單一物流中心貨物配送模式的研究第7頁群聚分析而若要將空間中不一樣點資料給予歸納分類，則必須要使用空間分析中群聚分析技術(shù)（ClusterAnalysis）。群聚型隨機(jī)型8單一物流中心貨物配送模式的研究第8頁群聚分析方法1.UPGMA

利用靠近值算數(shù)平均數(shù)2.

WPGMA

加入了權(quán)重值計算3.

SLINK

利用最小靠近值4.

Clink

利用最大靠近值5.

Ward’sminimumvariancemethodE=(x1-Cmean1)^2+(y1-Cmean1)^2+……..取MIN9單一物流中心貨物配送模式的研究第9頁群聚分析方法6.

K-meansalgorithms(Macqueen,1967)

在一群需求(demand)點中找出k個供應(yīng)(supply)中心位置﹐使得需求點至供應(yīng)中心總成本最低(鄒明城，)7.

K-medoidalgorithmsg(Vinod,1969)

對於K-means法輕易掉入去最正確解問題加以修正。8.

CLARANS(NgandHan,1994)9.

DBSCAN(Easter,1996)

以空間分佈密度為考量發(fā)展求解模式。10.GDBSCAN(SANDERet.al,1998)10單一物流中心貨物配送模式的研究第10頁四、VRP求解分析陳文瑞（1990）曾提到：

VRP是車輛在依序服務(wù)地點做收貨(或，和)送貨服務(wù)，且必須依照指示依序通過這些服務(wù)地點，開始和結(jié)束在同一個出發(fā)點(depotordomicile)。VRP問題分類單一場站、多場站本研究屬於單一場站11單一物流中心貨物配送模式的研究第11頁VRP問題探討本研究最主要討論是關(guān)於單一場站與多車輛路線問題之研究，在實務(wù)應(yīng)用上通常都以單一物流中心，同時指派多部車輛，來達(dá)到時效性最高顧客滿意度。這樣問題被定義為：在一廣大區(qū)域散置分佈N各節(jié)點或顧客，每個顧客有其特定需求量，這些需求量由某一個特定中心站來提供，此中心站有多部車輛，每部車輛裝載量為已知，來求由配送中心到滿足全部N各點顧客需求配送路線，並使配送成本達(dá)到最小。

12單一物流中心貨物配送模式的研究第12頁VRP問題求解模式(1)先分群再排路線(ClusterFirst-Routesecond)掃瞄法(GillettandMiller,1974)-採用及座標(biāo)角度掃瞄分群。(2)先排路線再分群(RouteFirst-clusterSecond)(BodinandBerman,1979)-分群結(jié)果受先前排列之路進(jìn)影響。(3)節(jié)省法或插入法(SavingorInsertion)節(jié)省法(ClarkeandWright,1964)-叫無彈性，無法視群聚狀況調(diào)整13單一物流中心貨物配送模式的研究第13頁VRP問題求解模式(4)改進(jìn)與交換(Improvementorexchange)K-optimal法(LinandKernighan,1965)(5)數(shù)學(xué)規(guī)劃法(MathematicalProgrammingApproaches)(6)最正確解法(ExactProcedures)(7)人機(jī)互動法(InteractiveOptimization)14單一物流中心貨物配送模式的研究第14頁VRP問題求解模式分析由於VRP屬於非完全多項式(NP-Complete)問題，(5)數(shù)學(xué)規(guī)劃法、(6)最正確解法兩種方式求解複雜度隨問題大小呈指數(shù)成長，近年來學(xué)者紛紛致力於啟發(fā)式解法開發(fā)。啟發(fā)式解法基本步驟（徐吉田，1993）1.指定K車輛（即路線）2.集結(jié)各需求點成一路線(啟始解)3.路線改進(jìn)重新排列路線中各需求點，以得較好路線。將某路線點移到另一路線15單一物流中心貨物配送模式的研究第15頁啟發(fā)式解法基本概念當(dāng)前學(xué)界研究VRP問題通常採用二階段法；第一階段初始解產(chǎn)生，比如(1)先分群再排路線、(2)先排路線再分群、(3)節(jié)省法或插入法第二階段則為解改進(jìn)，比如(4)改進(jìn)與交換本研究採用先分群後排路線方法，但考慮以往相關(guān)研究較少將空間因子納入考量，故本研究引入空間分析中群聚分析（ClusteringAnalysis）相關(guān)技術(shù)，來作為VRP分群求解（啟始解）模式。16單一物流中心貨物配送模式的研究第16頁五、研究架構(gòu)VRP空間群聚求解模組配送以及物流之空間資料庫車輛及路線指派物流業(yè)特征分析VRP求解模式分析地理空間分析GIS系統(tǒng)比較其它求解策略不一樣空間Pattern分析歸納結(jié)果17單一物流中心貨物配送模式的研究第17頁六、研究方法將空間分析中群聚分析模組應(yīng)用於VRP初始解求得，以離散/群聚之空間分析為基礎(chǔ)，並以clustering分析為關(guān)鍵改進(jìn)方法，來改進(jìn)及評量配貨地一解求法。引入空間量度參數(shù)，以做為空間度量，來評定不一樣演算法在不一樣空間度量上優(yōu)劣。18單一物流中心貨物配送模式的研究第18頁研究假設(shè)單一場站多部車輛道路特征早期考慮對稱性路網(wǎng)，日後研究在考量實際路網(wǎng)配送點特征限制由一部車服務(wù)需求皆不超過一部車容量車輛限制型態(tài)容量限制單一車種，多部車輛行車距離限制19單一物流中心貨物配送模式的研究第19頁研究假設(shè)時窗(TimeWindow)限制不考慮時窗限制客戶區(qū)位特征固定已知需求產(chǎn)品本身特征以數(shù)量考慮，視為一種商品20單一物流中心貨物配送模式的研究第20頁群聚分析方法本研究考慮工具取得以及符合研究假設(shè)需求性，初步採用SPSS統(tǒng)計軟體，利用其內(nèi)建之Analyze模組中Classify功效，採用k-meansCluster以及HierarchicalCluster演算法來做分群，另外分區(qū)域配送之TSP演算法則採用最遠(yuǎn)內(nèi)插法，利用VB撰寫求解程式配合VRP標(biāo)準(zhǔn)例題做測試。21單一物流中心貨物配送模式的研究第21頁七、初步結(jié)果No.ProblemNameNodesVehicleCapacitySourceCostandFleetData#1E-n51-k550160Christofieds&Eilon(1969)採用Christofieds&Eilon(1969)所提出測試?yán)}進(jìn)行測試22單一物流中心貨物配送模式的研究第22頁k-meansCluster結(jié)果23單一物流中心貨物配送模式的研究第23頁HierarchicalCluster結(jié)果24單一物流中心貨物配送模式的研究第24頁k-meansCluster配送結(jié)果25單一物流中心貨物配送模式的研究第25頁HierarchicalCluster配送結(jié)果26單一物流中心貨物配送模式的研究第26頁與過去研究之比較初步結(jié)果已知最正確解KC→543HC→563521此結(jié)果為還未進(jìn)行改進(jìn)解之初步結(jié)果，未來若配合良好都改進(jìn)模組，應(yīng)