基于集合覆盖模型的RDC选址问题研究康怀飞[摘要]RDC作为物流网络中的重要节点，其对提升物流整体水平有着重要意义。企业选择合适的地点建立适量的RDC，可以减少物流费用，加强自身竞争力，提高经济效益。文章采用集合覆盖模型对离散型选址问题做了描述，并以“百蝶杯”第三届全国大学生物流仿真设计大赛赛题中物流网络规划部分为例，进行了实例分析。[关键词]RDC；集合覆盖模型；选址问题[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.16.1731前言区域配送中心（RegionalDistributionCenter，RDC）是物流系统的设施枢纽，是实现有效配送的重要保障，其决定货物配送时间和成本，影响物流服务水平。由于RDC的数量、位置等都是物流网络优化的关键，因此企业为提高整体效益，越来越重视RDC选址。RDC选址问题有连续型和离散型两种，前者主要特点是选址区域内各点条件均相同，没有任何差异，即从数学角度看有无穷个可能的位置；后者的特点是可能的RDC建设地点数量有限且位置已知，更符合现实条件。因此，在解决实际问题时大多建立离散选址模型，如双层规划模型、Elson混合整数规划模型、Baumol-Wolf模型、Kuehn-Hambuger模型和覆盖模型等，[1]其中覆盖模型又可分为最大覆盖模型、部分覆盖模型和集合覆盖模型。[2]文章采用的就是集合覆盖模型，通过设立目标函数和约束条件，求解最优值，以期将最少的RDC分别建设在合理的地方，达到覆盖全部需求点的目标。3案例分析本文选取了“百蝶杯”第三届全国大学生物流仿真设计大赛物流网络规划部分作为应用对象，在赛题要求下使用集合覆盖模型求解，得到RDC选址方案。3.1案例背景百蝶物流公司为满足×××饮品公司在长江以北地区15个需求地的物流需求，拟在合适的需求地建设RDC，要求RDC容量暂不考虑，数量尽可能少且辐射半径在650km左右。需求地分别是长春（1）、沈阳（2）、呼和浩特（3）、北京（4）、西宁（5）、银川（6）、兰州（7）、西安（8）、太原（9）、石家庄（10）、天津（11）、郑州（12）、济南（13）、青岛（14）、哈尔滨（15），其相对位置与距离见下图。3.2求解过程先建立集合覆盖模型，进而选择具体方法。规模较小可采用分枝定界法等求解，规模较大可运用启发式方法求解。本文采用简单启发式算法——最少点覆盖启发式算法，具体求解步骤如下所述。通过运算最终确定在长春（1）、兰州（7）和太原（9）三地各建立一个RDC，并将青岛（14）指派给距离最近的太原。即长春RDC辐射长春、沈阳和哈尔滨，兰州RDC辐射兰州、西宁和银川，太原RDC辐射太原、呼和浩特、北京、天津、石家庄、济南、青岛、郑州和西安。4结论集合覆盖模型是解决离散型选址问题的常用方法之一，其具有计算简单、应用便捷等优点。但由于其考虑的核心是以最少的设施覆盖所有的需求点，[3]忽略了需求点的需求量大小和设施的建设成本等内容，其运算结果具有一定的局限性。本文在运用集合覆盖模型求解RDC建设数量和位置时，没有考虑交通状况、地理气候、政策法规等影响因素，[4]在现实生活中还不能作为最终决策。RDC选址需要考虑多重因素，仅靠模型运算还不能得出最佳方案，只有将实际情况和运算结果综合考虑，才能做出科学合理的决策。参考文献：[1]周兴建，李梦念.RDC选址中离散型模型的改進[J].物流工程与管理，2009，31（6）：70-71.[2]占义芳.基于集合覆盖模型的物流企业选址问题研究[J].中国市场，2015（24）：61-62.[3]苏慧敏，葛炬.基于集合覆盖模型的物流配送中心选址问题研究——以新疆昌吉市社区菜市场物流配送中心选址分析为例[J].物流科技，2017，40（2）：24-28.[4]吴秋月，王朋，王晓强.物流中心选址实例研究[J].现代商业，2015（5）：29-30.中国市场2018年16期中国市场的其它文章余额宝货币基金的风险防范研究我国金融经济发展的风险及其防范后金融危机时代的电子商务及物流服务创新研究京东商城网络零售业的顾客满意度研究银行风险转型下的智慧型个人贷款风险预警探究上市公司市值管理研究-全文完-