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CFLP算法
D
求各暂定配送中心的供应范围，重复以上过程，直到费用不再下降为止。
　　(1)初选配送中心的地点。通过定性分析，根据配送中心的配送能力和用户需求分布情况适当地确定配送中心的数量及其设置地点，并以此作为初始方案。这一步骤非常重要，因为它将直接影响整个计算的收敛速度。
　　(2)确定各暂定的配送中心的供应范围。设暂定的配送中心有k个，分别为s1，s2，…，sk；用户有n个；从配送中心si到用户j地的单位运输费用为；以运输费用U最低为目标，则可构成的运输问题模型如下：
式中：——配送中心si到用户j的运输量；
　　——配送中心si的容量；
　　Dj——用户j的需求量。
　　解以上运输问题，就可求得各暂定配送中心的供应范围。这可表述为如下的用户集合：
　　(3)在以上各配送范围内，移动配送中心到其他备选地点，寻求可能的改进方案。设在原定配送中心si的配送范围为Ni，除si之外，可做配送中心备选地点的还有Li个，在这些地点设置配送中心的固定费用分别为Fil。其中tl∈Li；则以tl为新的配送中心时，Ni配送范围内的总费用为：
令：
　　若,说明步骤(3)求出的目标函数值是步骤(2)求出的第i个配送中心目标函数值的一部分，则令si'=ti'；否则令si'=si。对所有k个区域重复上述过程，得到新的配送中心的集合。
　　(4)比较新、旧配送中心集合的总费用。若前者大于或等于后者，说明已经得到了所要求的解，计算可停止；若前者小于后者，说明新得到的配送心地点可使总费用下降，通过改善配送中心的供应范围，还有可能进一步降低总费用。为了进一步降低总费用，以新的配送系统代替原有的配送系统，重复步骤(2)至步骤(4)，直到总费用不能再下降为止。
　　按以上步骤得到的收敛解，虽然没有得到理论上的证明，但是由于费用总是在下降的，因此在实际应用中，可以充分相信所得到的解。
CFLP法案例分析
案例一：[2]
　　现有选址问题如图1所示，要求在该地域范围内12个需求点中选出3个作为配送中心的地址。同时，假设各配送中心的固定费用均为10个单位，容量为13个单位，运输费率为一个常数，即运输费用与运输距离成正比。
　　解：根据图1可得各需求点之间的最短运输距离如表1所示。
表1 各需求点之间的最短运输距离
需求点j＼需求点i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
O
1
6
7
4
3
4
6
6
9
8
9
2
1
0
5
6
5
4
5
7
7
10
9
10
3
6
5
0
3
6
9
10
12
12
15
14
15
4
7
6
3
O
3
10
11
13
13
16
15
12
5
4
5
6
3
0
7
8
10
10
13
12
9
6
3
4
9
10
7
0
6
4
9
10
6
6
7
4
5
10
1l
8
6
O
2
9
5
4
9
8
6
7
12
13
10
4
2
0
10
6
2
7
9
6
7
12
13
10
9
9
10
O
4
8
13
10
9
10
15
16
13
10
5
6
4
O
4
9
11
8
9
14
15
12
6
4
2
8
4
O
5
12
9
10
15
12
9
6
9
7
13
9
5
0
　　(1)根据需求量的分布情况，可将配送中心的初始位置暂定在4、6、9三个节点上。
　　(2)以点4、6、9为配送点，其他各节点为需求点，求运输问题的最优解，如表3一12所示。于是得到初始方案，总费用为179个单位。(具体求解过程略)
　　(3)根据以上求得的初始解，可以看出配送中心4的配送范围为用户1、2、3、4、5的集合，配送中心6的配送范围为用户1、6、8、12的集合，配送中心9的配送范围为用户1、7、9、10、11的集合。
表2 配送中心布局的初始方案
配送中心\需求点
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
供应量
4
2
4
2
3
2
13
6
2
4
5
2
13
9
1
3
4
3
2
13
需