Industrial Engineering and Management No．6，2007 工业工程与管理 2007年第 6期
文章编号：1007—5429(2007)06—0094—06
生产成本规模递减的工厂选址和规模决策
任鸣鸣，杨
(华中科技大学 管理学
超，何 波
院，湖北 武汉 430074)
摘要：生产规模的选择是企业长期投资决策的重要 内容。企业在进行选址决策时，要在当前
的工厂地理位置、生产规模投入成本和未来的可变单位生产运作成本之间进行均衡。在一般的带
建站费用有容量约束的选址研究的基础上，增加了生产规模决策项和生产规模投入成本。建立了
该问题的一般性 混合整数 规划模 型 (CPSLP)和 线性混合 整数 规划模 型 (CPSLP—MIP)。运用
Benders分解算法的思想，给出了求解(CPSLP_MIP)模型的算法，并运用该算法编程对随机选取的
一 组数据进行实验，结果显示算法是有效的。
关键词：工厂选址；生产规模决策；数学规划；Benders分解
中图分类号：C931；F270．5 文献标识码：A
Factory Location and Scale Decision-making as
REN M ing-ming，YANG Chao，HE bao
(Huazhonn University of Sciencel~Technolony school of management，Wuhan 430074，China)
Abstract：Proper production scale is the key factor in decision-making of long term invest—
ment for an enterprise． Enterprises should balance the cOStS between investment of production
scale in current and both production and operation in the future．In this paper，the generic CPLP
problem is developed and the production scale decision-making variable and corresponding cost are
considered．Two models were presented which one was a general mixed integer programming
model(CPSLP)and another was a mixed integer linear programming model(CPSLP-MIP)and a
approximate solutions of Benders decomposition algorithm was provided for this NP-hard prob—
lem．The algorithm was used tO solve a set of problems with the data generated randomly，and
the computational result showed that the proposed algorithm is efficient．
Key words： plant location；production scale decision-making；mathematical programming；
Benders decomposition
引言
具有固定建站费用和容量限制的选址问题是典
型的组合优化问题，广泛应用于工厂、配送中心和零
售网点、服务设施、通信网络位置的确定、容量扩张
等诸多方面，是企业和个人长期生产决策的重要内
容。传统的物流选址模型往往只研究单一的生产规
模，设备投入和单位生产成本都是固定的情况，在此
基础上确定工厂的最佳地理位置[1 ]。但我们认为，
工厂的生产规模同企业未来的发展战略、生产成本、
规模投入成本等密不可分，同样是选址要考虑的重
要内容。
众所周知，当企业固定成本投入增加时，企业的
生产规模扩大，计算机、自动化装配线、现代化库存
的使用，以及管理和技术共享等，较大规模的工厂比
规模相同的两个或几个小工厂更加有效率。当企业
收稿 日期：2006—12—13； 修回日期：2007—02—26；
基金项目：国家自然科学基金资助项目(70471042)
作者简介：任呜鸣(1958一)，女，汉，河南桐柏人，博士，副教授，主要研究方向为物流网络优化和供应链管理。
～ 94 ～
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Industrial Engineering and Management No．6，2007 工业工程与管理 2007年第 6期
处于规模生产时，边际生产成本相对较小，当生产规
模达到一定点后，协调和控制大规模经营的困难增
加，产量超出生产能力限制，继续扩大生产规模，势
必造成边际生产成本大幅度提高。所以，不同生产
规模下的设备投入成本E ，单位生产成本 ]对总成
本的贡献是不同的。决策者在进行工厂规划时不仅
要考虑工厂的地理位置，还要在工厂不同规模经济
时的投入增加和可变生产成本递减之间进行均衡。
本文将传统的有容量限制的工厂选址问题进行了扩
展，内容包括工厂地理位置的选择和生产规模决策。
建立了基于此问题的两个更为一般的有容量限制的
工厂选址问题模型，即一般性混合整数规划模型和
线性混合整数规划模型，模型中除涉及到常规的建
站成本、运输成本外，还考虑了生产规模投入成本和
可变生产成本项。对该问题的混合整数线性规划模
型提出Benders分解算法，并用随机产生的一组数
据进行验证。
2 模型建立
2．1 参数说明及一般模型
当企业达到规模经济时，平均总成本函数是一
U型的凸函数，长期平均总成本随着产量的增加而
减少。这一方面，是由于平均固定成本随着产量的
增加被分摊到更多的产量上；另一方面，当企业达到
规模经济时，由于技术投入的不可分性以及专业化
分工等原因，单位生产成本呈现递减超势。假定不
同生产规模的可变的单位生产成本不同，而且呈现
递减趋势。设 32。为规模经济区域的临界点。在 32。
之后，企业处于规模不经济区域或规模收益不变区
域，此时可变的单位生产成本可能会上升，这不在我
们的研究范围之内。
设 J为备选的工厂集；‘，为服务对象集 为备
选工厂i(i∈j)的可供选择的生产规模数； 为工厂
i(i∈J)达到生产规模 k(1≤志≤“ )时的最大生产
能力，S >s 1( 一O) t表示从工厂 i(i∈J)到服
务对象J( ∈J)的单位运输费用；dj为服务对象J
( ∈J)的需求量；P为最多选取的工厂个数。
决策变量：如果备选工厂 i(i∈J)被选中，且该
工厂选择了第 k(1≤走≤“ )生产规模，则 一1，否
则 —O；z 为企业 i的第k个生产规模的度量值；
g (·)是备选工厂 i的站点建设(如购买土地)成本
和生产规模量为 z 时的规模投入 (如生产线等设
备)成本之和，当 z >z 。时，g (z )≥g (z 。)，
g 0(z∞)一 为一常数；z稚是工厂i(iff J)的第 k生
产规模为服务对象 ( ∈J)提供的产品数量；c (·)
表示与生产相关的(如劳动力，管理等)变动成本。
在规模经济区域内，单位生产成本呈递减趋势，即
≤o。建立模型如下：
U 工
(CPSLP)min ∑ ∑ g (z ) +
∑ ∑ c (∑z )+
iE，1≤ ≤ “． J∈，
∑ ∑ ∑t 32 (1)
t∈f l≤ ≤“．J∈J
s．t ∑ ∑ 32 一 V ∈J(2)
iE，1≤ ≤“．
∑z驰≤s V i∈J，
i∈i
1≤ k≤ “ (3)
S~--I ≤∑z
3∈i
V i∈ J，1≤ k≤ “ (4)
∑ ≤1 V i∈J (5)
1≤ ≤“．
∑ ∑ ≤P (6)
iE，1≤ ≤ “
z k>／-0 VJ∈ J，V i∈ J，
1≤ k≤ “ (7)
∈ {0，1}，V i∈ J，
1≤ k≤ “ (8)
0≤ z ≤ 整数 V i∈J，
1≤ k≤ “ (9)
模型中的目标函数是使站点建设成本和生产规
模投入成本、生产成本、运输成本总和最小。约束
(2)确保服务对象的需求得到满足；约束(3)、(4)分
别表示每一被选中的工厂为服务对象提供的产品数
量不超过所选择的生产规模 k的最大生产能力限
制，但大于或等于 k一1生产规模的生产能力限制；
约束(5)确保每一备选工厂中选取的生产规模数不
超过一个；约束(6)确保选定的工厂个数不超过 P
个，式(7)、式(8)、式(9)式为决策变量的约束。
模型(CPSLP)是一个更一般的 CPLP模型，
CPLP是一个 NP完全问题 ，而包含 CPLP问题
且更加复杂的(CPSLP)模型也一定是一个 NP困难
问题 。
2．2 CPSLP．MIP模型
企业的生产规模主要是由其拥有的设备数量决
一 95 —
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任鸣鸣，等：生产成本规模递减的工厂选址和规模决策
定，所以，不失一般性，我们做下面的变化：令 g 一
g (Z )，其中 ≥ 一1 V i E j，1≤尼≤“ ，g (Zfo)一
0。
由前面假设，Cik(·)是一单位生产成本递减函
数，不失一般性，对其做下面的变化，令：∑c 驰一
c (∑ 张)，其中Cik≤c 一 ，2≤尼≤ ，viEj，其中
J
C 为常数。则模型(CPSLP)的线性化形式为：
(CPSLP-MIP)min ∑ ∑ g z +
∑ ∑ ∑( +白) 驰(10)
iE 1≤ ≤“．IEJ
s．t． ∑ ∑ 一
iE 1≤艇 “．
忌搜索算法等智能算法，这些算法提高了运算速度，
对于一些困难问题可以求解，但很难估计解的优劣
性。鉴于 Benders在求解 CPLP问题的优越性，我们
将利用这一算法思想来解决本文提出的优化问题。
Benders分解算法求解 CPLP问题的基本思路是：通
过对原问题的松驰，将其分解为主问题和子问题，通
过不断的迭代和主问题中增加切平面(即把子问题的
一 些信息反映在主问题中)，使其逐步接近最优解。
CPSLFLMIP模型中，如果工厂位置以及相应
的生产规模确定，即 三 (ViEj，1≤尼≤ )确定，这
时的最优值仅与下面的运输问题有关，得 Benders
子问题 ：
VJ E J (11) (P3)min T(xf乏)=
∑ ≤s z v iXo'k i E j， ≤s z V j，
J∈J
1≤ k≤ Ui (12) s．t．
$~--1 ≤∑ V i E j，
JEJ
l≤ k≤ “ (13)
z ≤ 1 V j (14)i E 14) z ≤ 1 V j (
1≤ ≤^“．
∑ ∑ ≤P (15)
∈ 1≤ ≤“
z蜘≥ 0 Vj∈ J，V i∈ I，
1≤ k≤ “ (16)
z E {0，1}，V i E j，
1≤ k≤ “ (17)
CPSLP—MIP是混合整数线性规划模型，模型
中的目标函数式(10)和约束条件式(11)～式(17)分
别等同于(P1)的式(1)和式(2)～(8)。
上述模型中，假设所有企业只有一种生产规模 ，
即上面模型中的下标k取消，CPSLP-MIP模型减化
为标准的 CPLP问题。因此，线性化后的 CPSLP-
MIP模型依然是 NP困难问题。
3 CPSLP—MIP模型算法
3．1 CPSLP-MIP模型算法分析
对于CPLP模型的求解问题，人们已进行了许
多研究，提出了一些有效的算法。如分枝定界法_9]，
Benders分解和拉格 朗 日松驰等两阶段分解算
法[1O 12]，这些算法不仅可以得到比较精确的解，而
且可以估计所求解与最优解的偏差程度。启发式算
法[13-15]，以及近些年出现的遗传算法、蚁群算法、禁
～ 96 一
∑ ∑∑(c +￡ ) 驰
1≤艇 “．iE jEJ
(18)
∑ ∑ 驰一 V E J (19)
iE 1≤ ≤^“．
≤ 一{ i fjE J L u z提——u
V i E j，1≤ k≤ “ (20)
≥ 一
J∈J Lu z娩 —— u
V i E j，1≤ k≤ 地 (21)
，^ ≥ 0 V i E j，1≤ k≤ “ ，
VJ E J (22)
模型 P3是一个一般的线性规划问题。求解该
问题使总的运输成本最小，结合 CPSLP-MIP可得
到原问题的一个可行解。其中的乏由 Benders分解
中的主问题产生，后面将给予讨论。
设 U，、w ，w 分别是与(19)、(20)、(21)相对
应的对偶变量，则模型 P3的对偶问题表示如下：
(P4)max D(u，Wi乏)一 ：djuf一
∑ ∑ s 乏 w +
i6 J l≤ ≤^
∑ ∑ S&--I三 (23)
iEI 1≤ ≤^
S．t． uj—V +W ≤ (f +to)
V i∈ J，1≤ k≤ ，V ∈J(24)
W ，W ≥ 0，V i E j，1≤ k≤ Ui，
U，，V． ∈J没有限制 (25)
模型(P4)是容易求解的一般线性规划问题。
模型中的三 是输入变量， ， ， 是决策变量。
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对模型 CPSLP—MIP中每一个确定的 三矢量，可以
得到运输问题(P3)的一个解和与其对应的对偶问
题P4的一个解。
对于满足条件的不同的 z ，V i∈I，1≤志≤“ ，
即满足服务对象需求的不同的工厂和不同的生产水
平组合，就可以由(P4)得到对偶问题的不同解。令
U；，w ，w奢分别表示由(P4)计算出的可行域中的
第 t个极点，D 代表与其对应的目标函数值，则有：
D 一∑h 一∑ ∑ (s w 一
i∈j i l~kQ--ui
Sik--1W譬)z Vt (26)
设 D 表示对偶问题的最优解，由线性规划知
识知D ≥D ，Vt。因此，我们可以把 CPSLP—MIP
模型表示成下面的形式：
(P5)min ∑ ∑ g z +D (27)
iff l≤ ≤“．
s．t． ∑ ∑ s z ≥∑d (28)
iff l≤ ≤“． JffJ
D≥ J 一
3∈3
∑ ∑ (s w ～ w奢)z
iff l≤ ≤“．
V t (29)
∑ z ≤1 V i∈I (30)
l≤ ≤
∑ ∑ z ≤户 (31)
iff l≤ ≤“．
z 一 0，1 V i∈ J，1≤ k≤ “ (32)
D ≥ 0 (33)
模型(P5)与模型 CPSLP—MIP有相同的解集。
模型 P5中的约束(28)确保所选择的工厂及相应生
产规模的总生产能力之和能够满足消费者总需求；
约束条件(30)、(31)、(32)分别等同于(14)、(15)、
(17)；约束条件(29)保证对偶的最优值大于或等于
对偶问题在可行域中所有极点处的目标函数值；约
束(33)保证对偶问题目标函数值的非负要求。模型
中的【，；、w (Vt)为第 t次迭代时由其对偶 问题
(P4)产 生 的 解。 (P5)中 的 决 策 变 量 z
(Vi∈J，1≤忌≤“ )为0—1变量，而 D为连续决策变
量，所以模型(P5)几乎就是一个纯 0—1规划问题。
在求解该模型时，首先把(32)放宽为：0≤z ≤ 1
(V i∈J，1≤忌≤地)，然后 再 用分 枝定 界 法确 定
其值。
3．2 模型算法步骤
下面说 明基 于 Benders分解 思 想 的 模 型
CPSLP—MIP算法步骤：
第一步：初始化各参数。允许误差值 e，最大迭
代次数 m，1,／记录迭代次数，D一0。去掉模型(P5)
中约束条件(29)，将其得到的目标函数值作为模型
CPSLP—MIP的初始下界 LB。将其得到的解代入
(P3)，计算运输问题的目标函数值，并将其加到初
始 LB上作为初始上界 LIB。
第二步：判断是否终止迭代。如果满足下面条
件之一，则停止迭代：@LB—UB；② <
e；③达到最大迭代次数 一 。
第三步：解主问题(P5)，得到最优的目标函数
值 和一组整数解z 。
第四步：令 LB— ，用 z 更新子问题(P3)和
对偶问题(P4)中的乏。
第五步：求解子问题 (P3)，将其值记为 ；求
解对偶问题(P4)。
第六步：仿照(29)式，在主问题(P5)中加入新
的Benders切。
第七步：如果 ∑ ∑g + <LIB，令
l≤ ≤“ iff
LIB= ∑ ∑g z + ，令 一 +1，然后转向
l≤ ≤“．iff
第二步。
我们的问题只需得到原问题的有效解，而不需
要达到很高的精度，所以在第二步停止条件中加了
②、③项，以减少运行时间。
4 算例
为了检 验上面所提 出算法 的有效 性，运 用
Matlab7．0编程进行模拟计算 ，使用 HP—AMD笔
记本电脑，其 CPU主频为 1．79GHz，224MB物理
内存。
算例中数值设置：工厂和服务对象均在 100×
100公里的范围内随机选取，每～服务对象的需求
服从E5o，120]上的均匀分布；各工厂的固定建设成
本服从[z5oo，4000~的均匀分布，最小规模的建设成
本服从[1000，2000]的均匀分布，各工厂可供选择的
生产规模个数服从[1，4]上的均匀分布，最小规模生
产能力服从 s1×[0．4，1]上的均匀分布，其中 sl一
消费者总需求／(1。5×预期选择的工厂个数)，不同
生产规模的生产能力为最小生产规模时的生产能力
乘以生产规模量。单位运输成本为 (3+距离 ×
0．4)，单位生产成本要高于单位运输成本，所以我们
假设各工厂在最小生产规模时的单位生产成本 B1
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任鸣鸣，等 ：生产成本规模递减的工厂选址和规模决策
服从E9，121上的均匀分布，具有最大生产能力时的
单位生产成本B2服从[6，8]上的均匀分布，在其它
生产规模上的单位生产成本服从 B2+(B1一B2)×
(z1+z1×[O．1，0．3-1)上的均匀分布，其中 zl一1一
工厂在某一规模的生产能力／该工厂的总生产能力。
e一0．1，／-／．2= 50。
表 1 算例参数及算法的求解结果
备选 服务 最多选 运行
工厂 对象 取工厂 选取的工厂 选择的工厂规模 下限值 上限值 误差
(％) 时间
个数 人数 个数 (s)
15 45 3 1／11 2／3 60081 60081 0 1．85
25 75 4 6／11／24 4／4／4 95592 95592 0 2．36
35 100 8 1／2／5／8／22 3／2／4／4／4 13726O 137260 0 8．54
45 15O 12 1／13／14／22／3O／35／41／45 }3} 、 }2 183520 184990 0．8 1O．97
55 180 13 6／12／18／2O／33 4／4／4／3／1 258300 259420 0．43 31．55
34，39，46，4g／54 3／3／4／3／4
65 240 18 2／8／12／15／21／29／33／4O／ 3}3 }2} 31817O 31817O 0 28．75
49／52／61／62／63／64 2／4／4／3／2／3
注 ：误差 =((上限一 F限)／F限)
算例中备选工厂数、服务对象数和最多选取的
工厂个数为事先给定，其它由前面给出的数据产生
方法随机产生，运用前面基于 Benders思想提出的
算法，用 Matlab编程求解该问题的一组算例，得到
的计算结果由表 1所示。从表中数据可以看出，系
统在选取时总是尽量被从选取的工厂中选择最大生
产规模，以降低单位生产成本。计算结果和生产实
践中的许多决策案例是相符的，当一个工厂有一定
的资金和管理能力时，总是愿意扩大规模降低平均
生产成本，以取得规模优势。算例中解的上、下限相
对偏差不超过 1％，所用时间也都在 4O秒以内。如
果希望提高精度的话，可以增加迭代次数，调整充许
误差范围，使其解更加接近最优解。
5 结束语
企业在进行长期投资决策时，不仅仅需要在一
个网络系统中确定工厂的具体位置，还要确定合适
的生产规模以满足服务对象的需求和追求企业长期
经济效益。本文研究了企业在生产规模扩大，单位
生产成本呈现递减情况下的工厂选址和生产规模确
定问题，真对该问题建立了一般性混合整数规划模
型(CPSLP)和混合整数线性规划模型 (CPSLP-
MIP)。本文与一般有容量限制的选址问题(CFLP)
的明显不同之处在于：考虑了当前的生产规模投入
和长期生产动作成本之间的均衡，进而确定工厂的
选址决策；把一般选址模型只考虑站点建设费用和
运输成本，扩展到同时考虑站点建设费用、生产规模
投入费用、生产成本和运输成本；因为所建立的模型
考虑项目比较多、约束条件多，属于 NP困难问题，
没有好的求解方法，文中运用 Benders分解的方法
对该问题求解，并对随机设计的一组数据进行验证。
结果显示，估计下限和计算的上限误差均在 1 以
内。对于该类问题，我们将进一步研究生产成本是
线性、非线性时的算法，消费者需求随机变化、多种
产品、多阶段的工厂选址和生产规模决策问题的模
型和算法。
参考文献：
Eli Beasly J E．Lagrangean heuristics for location problem EJ]．
European Journal of Operational Research．， 1993(65)：
383—399．
C23 Sridharan R．The capacitated plant location problem EJ]．Eu—
ropean Journal of Operational Research，1995(87)：203—213．
E3]Vedat V．An integrated model for facility location and technol—
ogy acquisition LJ]．Computers& Operations Research，2002
(29)：583—592．
E43 Gianpaolo G，Francesca Go，Roberto M The capacitated plant
location problem with multiple facilities in the same site EJ1．
Co mputers& Operations Research，2002(29)：1903：1912．
E5]Vaidyanathan J。Raymond八 Patterson，Erik R．The design
of reverse distribution networks：Model and solution proce—
dures[J]．European Journal of Operational Research，2003
(150)：128—149．
E6]Ling-Yun W，Xiang-sun Z，Ju—Liang Z Capacitated facility lo—
cation problem with general setup cost EJ]．Computers& Op—
erations Research，2006(33)：1226—1241．
E73 Ka}Holmberg，Jonas Ling．A lagrangean heuristic for the fa—
维普资讯
Industrial Engineering and Management No．6，2007 工业工程与管理 2007年第 6期
cility location problem with staircase costs_J]．European Jour—
nal of Operational Research，l997(97)：63 74．
E81 Davis P，Ray T．A Branch—and—bound algorithm for the capaci—
tated facilities location problem[J1．Naval Research Logistics
Quarterly，1969，16(3)：33l 343．
[91 Akinc U，Khumawala B M．An efficient branch and bound al—
gorithm for the apacitated warehouse location problem [J]．
Management Science，l977(23)：585—594．
[i01 Benders J Partitioning procedures for solving mixedvariables
programming problems[J]．Numerische Mathematik，1962
(4)：238—252．
[11]Christofides N，Beasley J．Extensions to a Lagrangean relaxation
approach for the capadtated warehouse location problem．European
中国高校特色科技期刊
中文核心期刊
中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)
“中国科学引文数据库”收录刊源
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Journal of Operatiolml Research[J]．1983(12)：19—28．
[121 Guinard M，Kim S．A strong Lagrangian relaxation for capa
cited plant location problem．
28．
[13]Jacobsen S K．Heuristics for the capacitated plant location
model[J]．European Journal of Operational Research，1 983
(12)：253—261．
[141 Rosing K E，ReVelle C S．Heuristic concentration：Two stage
solution construction[J]．European Journal of Operational Re—
search，l997：75—86．
[151 Rosing K E，ReVelle D A．Schilling．A gamma heuristic for the
l>median problem．European Journal of Operational Research
LJJ，l999(117)：522—532．
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提供强有力的参考，引导用户合理采购与应用。给读者从市场、技术、
产品、工程等方面，提供更多的信息。已于2007年 7月出版。
■《居住小区及家居智能化产品手册》(2007年～2008年版)编
号：113045
面向全国各地居住小 区智能化建设的设计、施工、管理单位以
及系统集成商、产品供应商等专业技术人员，作为建设单位和设计
单位系统配置、产品选型的重要参考资料。将于2007年 1O月出版。
■《楼宇 自动化 系统 产品手 册》(2007年 ～2008年版 )编
号 ：IB046
汇集楼宇自动化系统行业内知名厂家的主流产品信息，全力推
荐国内外优秀楼控品牌，为全国建筑设计单位、系统集成商、弱电系
统工程承包商、建设单位、房地产开发商、建设工程招投标代理、建
设监理公司等相关单位的系统设计与产品采购提供翔实的参考资
料，引导用户进行采购与合理应用。从市场、技术、产品、工程等方
面，将更多的信息提供给读者。已于 2007年 8月出版。
注：以上三本手册均作为建设部干部学院智能建筑技术培训办
公室举办建筑智能化技术专业培训的主要参考教材之一。
◎《智能建筑国家标准宣贯资料》(2007年版)(NEW)
编号：113047单价：100元／本(免邮费)
主要栏目有：国家标准篇：智能建筑设计标准、综合布线系统工
程设计规范、综合布线系统工程验收规范；技术产品篇。此书作为
建设部干部学院智能建筑技术培训办公室举办建筑智能化技术专
业培训的主要参考教材之一。已于 2007年 6月出版。
《智能建筑与城市信息》杂志社：北京 100037信箱 l6分箱，电话
010—680086 11或 68002447／8转 802。
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