选址选址决策的定量分析方法包括

Ⅰ 设施选址的方法

设施选址问题是指寻找最佳的设施地点提供各项企业服务，使整体成本最小化。由于企业的目的就是为了追求花费最小、利润最大，所以选择一个最佳的设施点，将对企业产生重大的影响。接下来请欣赏我给大家网络收集整理的设施选址的方法。

设施选址的方法

单一设施选址

单一设施选址是指独立地选择一个新的设施地点，其运营不受企业现有设施网络的影响。在有些情况下，所要选择位置的新设施是现有设施网络中的一部分，如某餐饮公司要新开一个餐馆，但餐馆是与现有的其他餐馆独立运营的，这种情况也可看作单一设施选址。单一设施选址又分以下几种方法:

负荷距离法(load-distance method)

负荷距离法的目标是在若干个候选方案中，选定一个目标方案，他可以使总负荷(货物、人或其他)移动的距离最小。当与市场的接近程度等因素至关重要时，使用这一方法可从众多候选方案中快速筛选出最有吸引力的方案。这一方法也可在设施布置中使用。

因素评分法

因素评分法在常用的选址方法中也许是使用得最广泛的一种，因为它以简单易懂的模式将各种不同因素综合起来。运用这种因素评分法应注意:在运用因素评分法计算过程中可以感觉到，由于确定权数和等级得分完全靠人的主观判断，只要判断有误差就会影响评分数值，最后影响决策的可能性。目前关于确定权数的方法很多，比较客观准确的方法是层次分析法，该方法操作并不复杂，有较为严密的科学依据，我们推荐在做多方案多因素评价时尽可能采用层次分析法。

盈亏分析法

盈亏分析法是厂房选址的一种基本方法，亦称生产成本比较分析法。这种方法基于以下假设:可供选择的各个方案均能满足厂址选择的基本要求，但各方案的投资额不同，投产以后原材料、燃料、动力等变动成本不同。这时，可利用损益平衡分析法的原理，以投产后生产成本的高低作为比较的标准。

选址度量法

选址度量法是一种既考虑定量因素、又考虑定性因素的用以支持设施选址的方法。

重心法

重心法是一种布置单个设施的方法，这种方法要考虑现有设施之间的距离和要运输的货物量。它经常用于中间仓库的选择。在最简单的情况下，这种方法假设运入和运出成本是相等的，它并未考虑在不满载的情况下增加的特殊运输费用。

设施网络选址

设施网络中的新址选择比单一设施选择问题更复杂，因为在这种情况下决定新设施的地点位置时，还必须同时考虑到新设施与其它现有设施之间的相互影响和作用。如果规划的好，各个设施之间会相互促进，否则就会起到副面作用。设施网络选址包括以下几个方法:

简单的中线模式法

简单的中线模式法是一种厂址选择的方法。这种方法有其局限性。这种方法只假设坐标上最优的点(即是使总的运输距离最短的点)是一个可行的建厂点，并不考虑在那里现在是否有道路，也不考虑自然地形、人口密度，以及其他许多在布点时应考虑的重要事项。

德尔菲分析模型

典型的布置分析考虑的是单一设施的选址，其目标有供需之间的运输时间或距离极小化，成本的极小化，平均反应时间的极小化。但是，有些选址分析涉及多个设施和多个目标，其决策目标相对模糊，甚至带有感情色彩。解决这类选址问题的一个方法是使用德尔菲分析模型，该模型在决策过程中考虑了各种影响因素。使用德尔菲分析模型涉及三个小组，即协调小组、预测小组和战略小组。每个小组在决策中发挥不同的作用。

启发式方法(heuristics)

启发式方法只寻找可行解，而不是最优解。负荷距离法中的重心法就是一种启发式方法。有许多计算机化了的启发式方法，可解决m，n达几百、几千的问题。早在60年代，就有人提出了用启发式方法解决大型设施选址问题。今天，启发式方法已经广泛在很多场合应用。

模拟方法(simulation)

模拟是试图通过模型重现某一系统的行为或活动，而不必实地去建造并运转一个系统，那样会造成巨大的浪费，或根本没有可能实地去进行运转实验。模拟方法有许多种应用，在选址问题中，模拟可以使分析者通过反复改变和组合各种参数，多次试行来评价不同的选址方案，模拟方法可描述多方面的影响因素，因此比运输表法有更大的实用意义。

优化方法(optimization)

运输表法实际上就是一种优化方法，虽然只是某一方位问题的最优。这种方法求出的不是可行解、满意解，而是最优解，即:在所有可能的方案中，不会有比它更好的了。但是由于这种方法要从理论上证明是最优，所以它在使用上有两大局限性:

1)模型必须较抽象、较简单，否则得不出解。但由此而使模型的描述距实际较远;

2)很多定性因素被忽略掉了，因此不可能得出在考虑定性条件下可能得出的很多结论。

设施选址的影响因素

第一，必须仔细权衡所列出的这些因素，决定哪些是与设施选址紧密相关的，哪些虽然与企业经营或经营结果有关，但是与设施位置的关系并不大，以便在决策时分清主次，抓住关键。否则，有时候所列出的影响因素太多，在具体决策时容易主次分不清楚，做不出最佳的决策。

第二，在不同情况下，同一影响因素会有不同的影响作用，因此，决不可生搬硬套任何原则条文，也不可完全模仿照搬已有的经验。

第三，对于制造业和非制造业的企业来说，要考虑的影响因素以及同一因素的重要程度可能有很大不同。一项在全球范围内对许多制造业企业所作的调查表明，企业认为下列5组因素是进行设施选址时必须考虑的:

1、劳动力条件;

2、与市场的接近程度;

3、生活质量;

4、与供应商和资源的接近程度;

5、与其它企业设施的相对位置。

由此可见，制造业企业在进行设施选址时，要更多地考虑地区因素，而对于服务业来说，由于服务项目难以运输到远处，哪些需要与顾客直接接触的服务业企业的服务质量的提高有赖于对最终市场的接近与分散程度时，设施必须靠近顾客群。例如，一个洗衣店或一个超级市场，影响其经营收入的因素有多种，但其设施位置有举足轻重的作用。如设施周围的人群密度、收入水平、交通条件等，将在很大程度上决定企业的经营收入。对于一个仓储或配送中心来说，与制造业的工厂选址一样，运输费用是要考虑的一个因素，但快速接近市场可能更重要，可以缩短交货时间。此外，制造业的生产的选址来说，与竞争对手的相对位置有时并不重要。而在服务业，可能是一个非常重要的因素。服务业企业在进行设施选址时，不仅必须考虑竞争者的现有位置，还需估计他们对新设施的反映。在有些情况下，选址时应该避开竞争对手，但在商店、快餐店等情况下，在竞争者附近设址有更多的好处。在这种情况下，可能会有一种"聚焦效应"，即受聚焦于某地的几个公司的吸引下而来的顾客总数，大于这几个公司分散在不同地方情况下的顾客总数。

设施选址的概述

所谓设施，是指生产运作过程得以进行的硬件手段，通常是由工厂、办公楼、车间、设备、仓库等物质实体所构成。

所谓设施选址，是指如何运用科学的方法决定设施的地理位置，使之与企业的整体经营运作系统有机结合，以便有效、经济地达到企业的经营目的。

设施选址包括两个层次的问题:

第一:选位，即选择什么地区(区域)设置设施，沿海还是内地，南方还是北方，等等。在当前全球经济一体化的大趋势之下，或许还要考虑是国内还是国外;

第二:寻址。地区选定以后，具体选择在该地区的什么位置设置设施，也就是说，在已选定的地区内选定一片土地作为设施的具体位置。设施选址还包括这样两类问题:一是选择一个单一的设施位置;二是在现有的设施网络中部新点。

Ⅱ 设施选址的方法

1.负荷距离法：负荷距离法的目标是在若干个候选方案中，选定一个目标方案，他可以使总负荷（货物、人或其他）移动的距离最小。当与市场的接近程度等因素至关重要时，使用这一方法可从众多候选方案中快速筛选出最有吸引力的方案。这一方法也可在设施布置中使用。
2.因素评分法：因素评分法在常用的选址方法中也许是使用得最广泛的一种，因为它以简单易懂的模式将各种不同因素综合起来。运用这种因素评分法应注意：在运用因素评分法计算过程中可以感觉到，由于确定权数和等级得分完全靠人的主观判断，只要判断有误差就会影响评分数值，最后影响决策的可能性。
3. 选址度量法：选址度量法是一种既考虑定量因素、又考虑定性因素的用以支持设施选址的方法。
拓展资料
1、对于一个企业来说，设施选址不仅是建立和管理企业的第一步，也是拓展业务的第一步。设施位置的重要性不言而喻。其重要性主要在于：设施选型分离设施建成后的设施布局及投产后的生产经营费用、产品和服务质量、成本等具有重大而长远的影响。一旦选择不当，其不良后果无法通过加强和改进完成后的管理来弥补。因此，在选择设施选址时，要充分考虑各种因素的影响，慎重决策。其次，除了新企业的设施选址外，随着经济的发展、城市规模的扩大以及区域间的发展差异，很多企业都面临着搬迁问题。等待。可见，设施选址是许多企业在现代企业生产经营管理中面临的重要问题。
2、战略目标：对于特定的企业，最佳位置取决于企业的类型。产业区位决策主要是追求成本最小化；零售业或专业服务机构一般追求收益最大化；至于仓库的选址，可能需要综合考虑成本和运输速度。简而言之，设施选址的战略目标是使工厂的利益最大化。

Ⅲ 定量分析方法有哪些

定量分析法有五种：

1、比率分析法。

2、趋势分析法。对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。

3、结构分析法。通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。

4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。

5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。

定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

(3)选址选址决策的定量分析方法包括扩展阅读：

定量分析是识别危险的一种方法。原是分析化学的一个分支，以测定物质中各成分的含量为主要目标。根据所用方法的不同，分为重量分析、容量分析和仪器分析三类。因分析试样用量和被测成分的不同，又可分为常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。后推广为在明确划分物质种类的前提下，即把物质定性以后，具体分析物质的强度、刚度、范围变化量指标。在“量” 的方面分析物质，适于分析危险损失发生的概率、频率和损失程度等量度指标。

定量分析网络

Ⅳ 影响选址决策的主要因素是什么

1，地区经济 2，区域规划 3，文化环境 4，消费时尚 5，可见度和形象特征 传统的商业网点选址模型主要包括：零售引力理论、中心地理论、饱和指数理论等。随着商业经济发展要求的不断提高，如何及时、准确、动态地获取商业网点现状和布局因素的信息，并对影响商业网点发展的因素做出科学的分析与评价，对于现代商业的发展具有重要的意义。各种不同商业网点选址因素的合理分析是进行商业网点选址研究的基础，相关影响因素综合分析的效果在很大程度上影响了选址布局的准确性。。但是传统零售商业网点选址模型大都是基于统计的静态模型，主要从经济学和地理学的角度，将影响零售商业网点选址的相关因素定性与定量化，建立相关数学分析模型，以达到网点选址的目的。抽象的数学模型往往容易脱离实际，并且难以全面考虑复杂、抽象的选址要素，选址过程缺乏计算机和决策者的动态直观交互过程，不能有效进行多相关因素的综合分析，因此，相关影响因素综合分析的现时性、准确性、可靠性和空间性都受到了极大的限制。而近年来GIS技术及其相关技术(如遥感、全球定位系统等)的发展和广泛应用，为现代商业的发展及零售商业网点的选址提供了新的思路和方法。 商业网点的选址需要考虑很多因素，如自然环境因素、经营环境因素、基础设施条件等，其中起决定作用的是人口因素和交通状况因素。城市商业活动以追求利润为目的，这是零售商业网点选址与布局的经济原则。顾客是商业活动过程中不可缺少的重要组成部分，经济原则使商业设施趋向于顾客的消费中心。商业网点的分布与人口分布形态密切相关，一定规模或密度的人口是商业网点布局的必要条件，而已形成的商业网点又会反过来吸引人口。城市交通对城市人口分布有一定的制约作用，是顾客与商业网点之间产生联系的载体，因此与商业网点的分布密切相关。 零售商业网点的选址布局问题不仅仅只涉及网点的选址位置的确定，而且还涉及商业网点成本，以及合理商业网点规模等多种因素，是一个复杂的系统优化问题。商业具有的空间尺度和空间特征的性质是GIS技术与现代商业集成的基础，GIS技术应用于商业，从根本上改变了传统商业的管理方式和分析模式，具有广阔的应用前景。

Ⅳ 定量分析与定性分析方法有哪些

常用的定量分析方法，包括回归分析、时间序列分析、决策分析、优化分析、投入产出分析等方法。

常用的定性分析方法，包括归纳分析法、演绎分析法、比较分析法、结构分析法等分析方法。

德尔菲法，是采用背对背的通信方式征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发挥在那趋势的预测结论。德尔菲法又名专家意见法，是依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，以反复的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及搜集各方意见，可用来构造团队沟通流程，应对复杂任务难题的管理技术。

德尔菲法的具体实施步骤如下：

（1）组德尔菲法 成专家小组。按照课题所需要的知识范围，确定专家。专家人数的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过20人。

（2）向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。然后，由专家做书面答复。

（3）各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。

（4）将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断。也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高的其他专家加以评论，然后把这些意见再分送给各位专家，以便他们参考后修改自己的意见。

Ⅵ 请教选址研究问题！

物流配送中心选址方法研究综述

内容摘要：物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。本文对近年来国内外有关配送中心选址方法的文献进行梳理和研究。研究结果发现：各种选址方法有着各自的优缺点和一定的适用范围，各种方法的组合是未来该领域研究的趋势。
关键词：物流配送中心 选址 文献综述

在物流系统的运作中，配送中心的选址决策发挥着重要的影响。配送中心是连接工厂与客户的中间桥梁，其选址方式往往决定着物流的配送距离和配送模式，进而影响着物流系统的运作效率。因此，研究物流配送中心的选址具有重要的理论和现实应用意义。
本文对近年来国内外有关物流配送中心选址方法的文献进行了梳理和研究，并对各种方法进行了比较。选址方法主要有定性和定量的两种方法。定性方法有专家打分法、Delphi法等，定量方法有重心法、P中值法、数学规划方法、多准则决策方法、解决NP hard问题（多项式复杂程度的非确定性问题）的各种启发式算法、仿真法以及这几种方法相结合的方法等。由于定性研究方法及重心法、P中值法相对比较成熟，因此，本文将主要分析定量方法中的数学规划、多准则决策、解决NP hard问题的各种启发式算法、仿真在配送中心选址中应用的研究状况。
数学规划方法
数学规划算法包括线性规划、非线性规划、整数规划、混合整数规划和动态规划、网络规划算法等。在近年来的研究中，规划论中常常引入了不确定性的概念，由此进一步产生了模糊规划、随机规划、模糊随机规划、随机模糊规划等等。不确定性规划主要是在规划中的C(价值向量)、A(资源消耗向量)、b(资源约束向量)和决策变量中引入不确定性，从而使得不确定规划更加贴近于实际情况，得到广泛地实际应用。
国内外学者对于数学规划方法应用于配送中心的选址问题进行了比较深入的研究。姜大元(2005)应用Baumol-wolf模型，对多物流节点的选址问题进行研究，并通过举例对模型的应用进行了说明，该模型属于整数规划和非参数规划结合的模型。各种规划的方法在具体的现实使用中，常常出现NP hard问题。因此，目前的进一步研究趋势是各种规划方法和启发式算法的结合，对配送中心的选址进行一个综合的规划与计算。
多准则决策方法
在物流系统的研究中，人们常常会遇到大量多准则决策问题，如配送中心的选址、运输方式及路线选择、供应商选择等等。这些问题的典型特征是涉及到多个选择方案(对象)，每个方案都有若干个不同的准则，要通过多个准则对于方案(对象)做出综合性的选择。对于物流配送中心的选址问题，人们常常以运输成本及配送中心建设、运作成本的总成本最小化，满足顾客需求，以及满足社会、环境要求等为准则进行决策。多准则决策的方法包括多指标决策方法与多属性决策方法两种，比较常用的有层次分析法(AHP)、模糊综合评判、数据包络分析(DEA),TOPSIS、优序法等等。
多准则决策提供了一套良好的决策方法体系，对于配送中心的选址不管在实务界还是理论方面的研究均有广泛的应用与研究。关志民等(2005)提出了基于模糊多指标评价方法的配送中心选址优化决策。从供应链管理的实际需要分析了影响配送中心选址的主要因素，并建立相应的评价指标体系，由此给出了一种使定性和定量的方法有机结合的模糊多指标评价方法。Chen-Tung Chen(2001)运用了基于三角模糊数的模糊多准则决策对物流配送中心的选址问题进行了研究。文章以投资成本、扩展的可能性、获取原材料的便利性、人力资源、顾客市场的接近性为决策准则，并对各个准则采用语义模糊判定的方式进行了权重上的集结。
有关多准则决策方法，特别是层次分析法和模糊综合评判的方法，在配送中心的选址研究中有着广泛的应用。但是，这两种方法都是基于线性的决策思想，在当今复杂多变的环境下，线性的决策思想逐渐地暴露出其固有的局限性，非线性的决策方法是今后进一步的研究的重点和趋势。
启发式算法
启发式算法是寻求解决问题的一种方法和策略，是建立在经验和判断的基础上，体现人的主观能动作用和创造力。启发式算法常常能够比较有效地处理NP hard问题，因此，启发式算法经常与其它优化算法结合在一起使用，使两者的优点进一步得到发挥。目前，比较常用的启发式算法包括：遗传算法；神经网络算法；模拟退火算法。
（一）遗传算法
遗传算法（genetic algorithm, GA）是在 20 世纪 60 年代提出来的，是受遗传学中自然选择和遗传机制启发而发展起来的一种搜索算法。它的基本思想是使用模拟生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题，因而也称为模拟进化优化算法。遗传算法主要有三个算子：选择；交叉；变异。通过这三个算子，问题得到了逐步的优化，最终达到满意的优化解。
对于物流配送中心的选址研究，国内外有不少学者将遗传算法同一般的规划方法结合起来对其进行了研究。蒋忠中等（2005）在考虑各种成本(包括运输成本等)的基础上，结合具体的应用背景，建立的数学规划模型(混合整数规划或是一般的线性规划)。由于该模型是一个组合优化问题，具有NP hard问题，因此，结合了遗传算法对模型进行求解。通过选择恰当的编码方法和遗传算子，求得了模型的最优解。
遗传算法作为一种随机搜索的、启发式的算法，具有较强的全局搜索能力，但是，往往比较容易陷入局部最优情况。因此，在研究和应用中，为避免这一缺点，遗传算法常常和其它算法结合应用，使得这一算法更具有应用价值。
（二）人工神经网络
人工神经网络(artificial neural- network, ANN)是由大量处理单元(神经元)广泛互连而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反应人脑的基本特征。可以通过对样本训练数据的学习，形成一定的网络参数结构，从而可以对复杂的系统进行有效的模型识别。经过大量样本学习和训练的神经网络在分类和评价中，往往要比一般的分类评价方法有效。
对于神经网络如何应用于物流配送中心的选址，国内外不少学者进行了各种有益的尝试。韩庆兰等（2004）用BP网络对物流配送中心的选址问题进行了尝试性地研究，显示出神经网络对于解决配送中心选址问题具有一定的可行性和可操作性。
这一研究的不足是神经网络的训练需要大量的数据，在对数据的获取有一定的困难的情况下，用神经网络来研究是不恰当的。在应用ANN时，我们应当注意网络的学习速度、是否陷入局部最优解、数据的前期准备、网络的结构解释等问题，这样才能有效及可靠地应用ANN解决实际存在的问题。
（三）模拟退火算法
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)又称模拟冷却法、概率爬山法等，于1982年由Kirpatrick提出的另一种启发式的、随机优化算法。模拟退火算法的基本思想由一个初始的解出发，不断重复产生迭代解，逐步判定、舍弃，最终取得满意解的过程。模拟退火算法不但可以往好的方向发展,也可以往差的方向发展,从而使算法跳出局部最优解,达到全局最优解。
对于模拟退火算法应用于物流配送中心选址的研究，大量的文献结合其它方法（如多准则决策、数学规划等）进行了研究。任春玉(2006)提出了定量化的模拟退火遗传算法与层次分析法相结合来确定配送中心地址的方法。该方法确保总体中个体多样性以及防止遗传算法的提前收敛，运用层次分析法确定 物流配送中心选址评价指标权重，并与专家评分相结合进行了综合评价。该算法对于解决物流配送中心的选址具有较好的有效性和可靠性。
除以上三种比较常用的方法之外，启发式算法还包括蚁群算法、禁忌搜索算法、进化算法等。各种算法在全局搜索能力、优缺点、参数、解情况存在着一定的差异。各种启发式算法基本上带有随机搜索的特点，已广泛地应用于解决NP hard问题，同时也为物流配送中心选址的智能化处理提供了可能。用解析的方法(包括线性规划等)建立数学模型，然后运用启发式算法进行求解是目前以及未来研究物流配送中心选址的一种较为可行和可操作的研究方法。
仿真方法
仿真是利用计算机来运行仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特征，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能。国内外已经不少文献将仿真的方法运用于物流配送中心选址或是一般的设施选址的研究，研究结果相对解析方法更接近于实际的情况。
张云凤等(2005)对汽车集团企业的配送中心选址运用了仿真的方法进行了研究。先确定了配送中心选址的几种方案，应用了Flexim软件对各方案建立了仿真模型，根据仿真结果进行了分析和方案的选择。该方法为集团企业配送中心选址问题提供了一种较为理想的解决方法。薛永吉等(2005)通过建立数学模型对物流中心的最优站台数问题进行研究，在一定假设和一系列限制条件下，求解最优站台数量，并针对数学模型的复杂性和求解的种种不足，以ARENA仿真软件为平台，建立仿真模型确定了最优化方案。Kazuyoshi Hidaka等(97)运用仿真对大规模的仓库选址进行了研究。该研究对仓库的固定成本、运输成本，和同时满足6800名顾客进行了仿真，以求得临近的最优解(near-optimal solution)。在求解的过程中，结合了贪婪－互换启发式算法(Greedy-Interchange heuristics)和气球搜索算法(Balloon Search)两种启发式算法进行求解。该算法能比较有效地避免陷入局部最优解和得到比较满意的选址方案。但是，研究的结果容易受到运输车辆的平均速度变化的影响。
仿真方法相对解析的方法在实际应用中具有一定的优点，但是，也存在一定的局限性。如仿真需要进行相对比较严格的模型的可信性和有效性的检验。有些仿真系统对初始偏差比较敏感，往往使得仿真结果与实际结果有较大的偏差。同时，仿真对人和机器要求往往比较高，要求设计人员必须具备丰富的经验和较高的分析能力，而相对复杂的仿真系统，对计算机硬件的相应要求是比较高的。关于未来的研究，各种解析方法、启发式算法、多准则决策方法与仿真方法的结合，是一种必然的趋势。各种方法的结合可以弥补各自的不足，而充分发挥各自的优点，从而提高选址的准确性和可靠性。
物流配送中心的选址决策对于整个物流系统运作和客户满意情况有着重要的影响。本文在对国内外有关物流配送中心选址方法文献研究的基础上，对比分析了数学规划方法、多准则决策、启发式算法、仿真方法在配送中心选址中的应用。研究发现数学规划方法、多属性决策方法、启发式算法、仿真方法各自有自己的优缺点和一定的适用范围，各种方法的组合研究是未来研究的一种趋势。同时，由于选址问题本身具有的动态性、复杂性、不确定性等特性，因此，开发和研究新的模型与方法也是进一步解决配送中心选址问题的必需途径。

参考文献：
1.蒋忠中，汪定伟.B2C电子商务中配送中心选址优化的模型与算法(J).控制与决策，2005
2.韩庆兰，梅运先.基于BP人工神经网络的物流配送中心选址决策(J).中国软科学，2004

Ⅶ 设施选址的方法

单一设施选址是指独立地选择一个新的设施地点，其运营不受企业现有设施网络的影响。在有些情况下，所要选择位置的新设施是现有设施网络中的一部分，如某餐饮公司要新开一个餐馆，但餐馆是与现有的其他餐馆独立运营的，这种情况也可看作单一设施选址。单一设施选址又分以下几种方法：
负荷距离法（load-distance method）
负荷距离法的目标是在若干个候选方案中，选定一个目标方案，他可以使总负荷（货物、人或其他）移动的距离最小。当与市场的接近程度等因素至关重要时，使用这一方法可从众多候选方案中快速筛选出最有吸引力的方案。这一方法也可在设施布置中使用。
因素评分法
因素评分法在常用的选址方法中也许是使用得最广泛的一种，因为它以简单易懂的模式将各种不同因素综合起来。运用这种因素评分法应注意：在运用因素评分法计算过程中可以感觉到，由于确定权数和等级得分完全靠人的主观判断，只要判断有误差就会影响评分数值，最后影响决策的可能性。目前关于确定权数的方法很多，比较客观准确的方法是层次分析法，该方法操作并不复杂，有较为严密的科学依据，我们推荐在做多方案多因素评价时尽可能采用层次分析法。
盈亏分析法
盈亏分析法是厂房选址的一种基本方法，亦称生产成本比较分析法。这种方法基于以下假设：可供选择的各个方案均能满足厂址选择的基本要求，但各方案的投资额不同，投产以后原材料、燃料、动力等变动成本不同。这时，可利用损益平衡分析法的原理，以投产后生产成本的高低作为比较的标准。
选址度量法
选址度量法是一种既考虑定量因素、又考虑定性因素的用以支持设施选址的方法。
重心法
重心法是一种布置单个设施的方法，这种方法要考虑现有设施之间的距离和要运输的货物量。它经常用于中间仓库的选择。在最简单的情况下，这种方法假设运入和运出成本是相等的，它并未考虑在不满载的情况下增加的特殊运输费用。 设施网络中的新址选择比单一设施选择问题更复杂，因为在这种情况下决定新设施的地点位置时，还必须同时考虑到新设施与其它现有设施之间的相互影响和作用。如果规划的好，各个设施之间会相互促进，否则就会起到副面作用。设施网络选址包括以下几个方法：
简单的中线模式法
简单的中线模式法是一种厂址选择的方法。这种方法有其局限性。这种方法只假设坐标上最优的点（即是使总的运输距离最短的点）是一个可行的建厂点，并不考虑在那里现在是否有道路，也不考虑自然地形、人口密度，以及其他许多在布点时应考虑的重要事项。
德尔菲分析模型
典型的布置分析考虑的是单一设施的选址，其目标有供需之间的运输时间或距离极小化，成本的极小化，平均反应时间的极小化。但是，有些选址分析涉及多个设施和多个目标，其决策目标相对模糊，甚至带有感情色彩。解决这类选址问题的一个方法是使用德尔菲分析模型，该模型在决策过程中考虑了各种影响因素。使用德尔菲分析模型涉及三个小组，即协调小组、预测小组和战略小组。每个小组在决策中发挥不同的作用。
启发式方法（heuristics）
启发式方法只寻找可行解，而不是最优解。负荷距离法中的重心法就是一种启发式方法。有许多计算机化了的启发式方法，可解决m，n达几百、几千的问题。早在60年代，就有人提出了用启发式方法解决大型设施选址问题。今天，启发式方法已经广泛在很多场合应用。
模拟方法（simulation）
模拟是试图通过模型重现某一系统的行为或活动，而不必实地去建造并运转一个系统，那样会造成巨大的浪费，或根本没有可能实地去进行运转实验。模拟方法有许多种应用，在选址问题中，模拟可以使分析者通过反复改变和组合各种参数，多次试行来评价不同的选址方案，模拟方法可描述多方面的影响因素，因此比运输表法有更大的实用意义。
优化方法（optimization）
运输表法实际上就是一种优化方法，虽然只是某一方位问题的最优。这种方法求出的不是可行解、满意解，而是最优解，即：在所有可能的方案中，不会有比它更好的了。但是由于这种方法要从理论上证明是最优，所以它在使用上有两大局限性：
1）模型必须较抽象、较简单，否则得不出解。但由此而使模型的描述距实际较远；
2）很多定性因素被忽略掉了，因此不可能得出在考虑定性条件下可能得出的很多结论。

Ⅷ 定量分析主要有哪些方法

1、比率分析法。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。
2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。
3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。
4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。
5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。
以上五种定量分析方法，比率分析法是基础，趋势分析、结构分析和对比分析等方法是延伸，数学模型法代表了定量分析的发展方向。

Ⅸ 定量决策的方法有哪些

计量决策方法包括：

1、确定型决策方法

所谓确定型决策是指影响决策的因素、条件和发展前景比较清晰、明确，并且容易作出判断，根据决策目标可以选择最佳方案。确定型决策方法，可分为单纯选优法和模型选优法两类。所谓单纯选优法就是从已知的方案中按照预先设定的标准找出最好的方案。

2、不确定型决策方法

不确定型决策所面临的问题是决策目标、备选方案尚可知，但很难估计各种自然状态发生的概率。因此，此类决策主要靠决策者的经验、智力，以及对承担风险的态度。

3、风险型决策法

风险型决策法是决策方法的重点，也是考试中计算题的内容之一。风险型决策有明确的目标，如获得最大利润;有可以选择的两个以上的可行方案;有两种以上的自然状态;不同方案在不同自然状态下的损益值可以计算出来;决策者能估算出不同自然状态出现的概率。因此决策者在决策时，无论采用哪一个方案，都要承担一定风险。

Ⅹ GIS选址方法

归纳起来，GIS选址方法主要有层次分析法、重心法、网络覆盖模型和模拟仿真法等几种方法，下面对这几种方法进行简要的分析。

1.层次分析法

层次分析法是美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化，特别适合那些难于完全定量进行分析的复杂问题。它首先将所要分析的问题层次化，即根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组成因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合。形成一个多层分析结构模型，最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。

层次分析法的优点是：(1)简单明了，提供了层次框架，便于整理思路；(2)通过对比进行标度，增加了判断的客观性；(3)把定性判断与定量推断结合，增强科学性和实用性。

然而层次分析法也存在明显的不足：(1)层次分析法客观性很高，因素较多（超过9个）时，标度工作量太大，易引起标度专家反感和判断混乱；(2)层次分析法也有致命的缺点，它只能在给定的策略中去选择最优的，而不能给出新的策略；(3)层次分析法中所用的指标体系需要有专家系统的支持，如果给出的指标不合理则得到的结果也就不准确；(4)构造判断矩阵时，由于受资料、信息和分析人员水平的限制，很难准确地用“稍微！ 重要”、“较为重要” 和“极端！ 重要” 等模糊字眼来表示两元素间的关系，评价结果受人为主观因素影响大，且判断矩阵的一致性不甚理想。

层次分析法可用于CO₂地质封存选址工作中，这主要是由地质封存选址的多因子性决定的（参见第六章第四节多因子排序选址技术的GIS实现）。在因子权重分配结构表中可以看出，因子根据特性划分为指标层A、指标亚层B、指标亚层C和具体指标层D。在划分层次时，要考虑因子的归属关系。另外，具有一票否决的因子应予以关注，并在评价时单独考虑，不计入同一层级的因子权重计算中。

2.重心法

重心法是单个设施选址最常用的方法，如物流配送中心、油库选址、库房、工具设备存放点、停车场等，重心法也常常用于剔除一些不合适的备选方案。重心法是一种静态的方法，将需求点看成是分布在某一平面范围内的物体系统，各点的需求量和资源量分别看成是物体的重量，物体系统的重心点将作为选址空间的最佳设置点。

GIS中的最短路径分析是重心法中常用的方法。

重心法的优点是：(1)计算简单，数据容易搜集，易于理解；(2)对于单一设施定位时应用解析方法简便易行；

重心法的不足有：(1)自由度过多导致计算量较大；(2)迭代法计算求得的最佳地点实际上往往很难找到；(3)对于复杂的选址问题，使用重心法常常感到困难，通常需要借助其他更为综合的分析技术。

若碳源分布清楚，目标靶区地质条件相似，为求得最佳CO₂运输路由，即可用该方法进行选址。

3.网络覆盖模型

网络覆盖模型可用于移动基站覆盖、服务网点覆盖、油库最大覆盖面积选址等多方面，可解决对于需求已知的一些需求点，如何确定一组服务设施来满足这些需求点的需求，也就是需要确定服务设施的最小数量和合适的位置。可分为两种不同的模型：集合覆盖模型（用最小数量的设施去覆盖所有的需求点）和最大覆盖模型（在给定数量的设施下，覆盖尽可能多的需求点）。前者常用启发式算法；后者常用贪婪算法。移动基站覆盖等选址可以首先根据GIS中地图进行场址初选，根据数字地形图，生成正射三维影像，或进行三维浏览，从而能够快速地把握整个地区的地形特点，同时参考已有的站点、居民区位置、道路位置，就可以初步推测若干个比较合理的站址。初选出部分地址点后可以使用DEM分析方法优化站址选择方案，使用GIS中的同时分析计算出几个候选站点的可视域，并把可视域叠加到地图上，依此衡量是否能够覆盖决策者感兴趣的区域。

在综合考虑碳源（需求点）、场地封存规模（最大覆盖模型）、交通条件或道路位置，在选址地质条件清楚的情况下，可用此法确定场地范围，为灌注井布置提供经济上的依据。

4.模拟仿真法

模拟仿真方法是将实际问题用数学方法和逻辑关系表示出来，建立数学逻辑模型，利用计算机来运行模拟仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，对一个系统按照一定的作业规则由一个状态变换为另一个状态的动态行为进行描述或分析，并通过对模拟仿真运行过程的观察和统计，得到被模拟仿真系统的输出参数和基本特征，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能，然后通过模拟计算及逻辑推理确定最佳布局方案。

模拟仿真法的优点有：(1)直观形象，清晰明了；(2)研究结果相对解析方法更接近于实际的情况。

其缺点是：(1)进行相对比较严格的模型的可信性和有效性的检验；(2)有些仿真系统对初始偏差比较敏感，往往使得仿真结果与实际结果有较大的偏差；(3)要求设计人员必须具备丰富的经验和较高的分析能力，面对相对复杂的仿真系统。

模拟仿真方法在CO₂地质封存选址工作中主要应用于具体的单点位置选取及灌注井施工选点等工作。在具体使用时应结合其他数值模拟方法综合运用。

当然，应用空间选址方法进行选址不是单一方法的简单运用，可以是好几种方法综合的使用，另外，还可以使用模糊聚类法、遗传算法等众多算法进行数学建模。