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同学们,今天我们学习基于多目标规划的物流系统目标分析。通过本课,你将掌握多目标规划核心特征,即目标冲突与权衡本质;经典求解方法,包括化多为少法、目标规划法;以及物流选址实战应用,如何用层次分析法量化决策。重点突破:当多个目标相互矛盾时,如何科学选择满意解而非虚构的最优解?
A物流公司面临典型多目标决策:需从多地选址新建配送中心。三大冲突目标浮出水面:降低运输成本需靠近交通枢纽,控制人力成本需选劳动力充裕区,提升客户满意度需邻近供应商与客户集群。矛盾点:交通便利区地价高,人力低成本区远离客户,如何平衡?
多目标规划的本质是在冲突中寻找平衡。帕累托最优解意味着无法单方面优化某目标而不损害其他目标。核心思维转变:从追求唯一最优解到获取一组满意解。例如:物流选址中,没有完美方案,但可通过科学方法筛选出综合最优解集。
关键方法解析:化多为少法将交通人力客户距离加权为综合成本函数。目标规划法为各目标设定期望值,最小化总偏差。AHP层次分析法构建目标层、准则层、方案层,用1到9标度法量化交通便利性与人力成本重要性比例,一致性检验确保权重合理。
实战A物流公司案例:步骤1专家打分得出权重,交通0.4,人力0.3,客户0.3。步骤2计算方案得分,如B地交通80分乘0.4加人力90分乘0.3加客户70分乘0.3等于79分。步骤3处理新增因素,动态调整准则层权重,重新检验一致性。结论:综合得分最高方案即为满意解,虽非各项最优,但实现全局平衡!
A物流公司面临典型多目标决策:需从多地选址新建配送中心。三大冲突目标浮出水面:降低运输成本需靠近交通枢纽,控制人力成本需选劳动力充裕区,提升客户满意度需邻近供应商与客户集群。矛盾点:交通便利区地价高,人力低成本区远离客户,如何平衡?
多目标规划的本质是在冲突中寻找平衡。帕累托最优解意味着无法单方面优化某目标而不损害其他目标。核心思维转变:从追求唯一最优解到获取一组满意解。例如:物流选址中,没有完美方案,但可通过科学方法筛选出综合最优解集。
关键方法解析:化多为少法将交通人力客户距离加权为综合成本函数。目标规划法为各目标设定期望值,最小化总偏差。AHP层次分析法构建目标层、准则层、方案层,用1到9标度法量化交通便利性与人力成本重要性比例,一致性检验确保权重合理。
实战A物流公司案例:步骤1专家打分得出权重,交通0.4,人力0.3,客户0.3。步骤2计算方案得分,如B地交通80分乘0.4加人力90分乘0.3加客户70分乘0.3等于79分。步骤3处理新增因素,动态调整准则层权重,重新检验一致性。结论:综合得分最高方案即为满意解,虽非各项最优,但实现全局平衡!记住:多目标规划不是寻找最好,而是寻找最不坏。通过量化冲突、科学加权、动态调整将复杂决策系统化。