军事物流基地选址优化
[摘要]军事物流基地选址影响因素繁多，需要采取定性分析和定量分析相结合的方法来综合决策分析。分析了选址的影响因素，并建立指标评价体系，采用主成分分析法筛选出军事物流基地候选点，在此基础上用最大覆盖模型确定选址方案，并用实例验证了该方法的可行性，为军事物流基地的选址提供了参考方法。
[关键词]军事物流基地；选址；主成分分析法；最大覆盖模型
[中图分类号]E234 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X（2017）02-0156-04
1引言
军事物流基地选址是依据军事物流基地建设发展理念，综合考虑自然、军事、交通等多方面因素，在部署相对集中的后方仓库群中，选择出基础条件相对较好、具有扩展潜力的仓库。好的军事物流基地选址方案可以缩短保障时间，提高部队保障效率。目前国内有部分学者研究了军事物流基地选址方法，但大多数都只是从与需求点的距离来进行定量分析，未考虑军事物流基地的相关因素，得到的选址方案往往不是最优方案。
2选址的基本原则和影响因素
2.1基本原则
择优选取原则。大多数军事物流基地都是由原来的后方仓库改建而来，因此应分析现有后方仓库客观条件，对各后方仓库进行评价和比较，从中择优选取军事物流基地候选点。
环境安全原则。军事物流基地作为军事物流系统的保障实体，战时军事物流基地往往会成为敌方重点打击和破坏的目标，因此军事物流基地应具备良好的隐蔽、防护和疏散能力。
系统协调原则。军事物流基地在选址时，彼此之间应尽量避免保障覆盖面的重叠，将整个战区的物资保障网络作为一个相对独立的系统从全局考虑，使军事物流基地的设施设备与区域性物资保障任务在区位和需求上相适应。
经济合理原则。考虑地区性价格水平、运输距离的不同，不同选址方案会带来不同建设和运行费用，在军事物流基地选址时，应遵循技术经济性原则，降低军事物流基地建设和运行费用。
2.2影响因素
根据军事物流基地选址的原则，分析军事物流基地候选节点影响因素来构建军事物流基地候选点评价指标体系，见表1。
3建立军事物流基地选址模型
3.1主成分分析法筛选军事物流基地候选节点
3.1.1主成分分析法概念。主成分分析（principal eom-ponent analysis，PCA）也称主分量分析或矩阵数据分析，它通过变量变换的方法把相关的变量变为若干不相关的综合指标变量。
3.1.2主成分分析法基本步骤。主成分分析法分析军事物流基地的基本步骤如下：①军事物流基地评价指标打分。组织专家对军事物流基地各评价指标打分，列出打分表，见表2。②样本标准化处理。消除原来各指标量纲，使各指标间具有可比性。③利用標准化后的样本计算相关系数矩阵。④计算各主成分并进行特征值分析。根据已得的协方差矩阵得到n个非负特征值，并得到n个单位化特征向量，构成正交矩阵。计算出方差贡献率，选用累计贡献率达到85%的主成分。⑤主成分变量与相应的标准化后原指标变量关系分析。将主成分变量用特征向量与标准化后原指标变量的乘积表示。⑥进行综合评价。以每个主成分的方差贡献率为权数，对主成分进行加权求和，得到评价值，最后对评价值进行比较。
3.2最大覆盖模型确定军事物流基地选址
最大覆盖模型的原理是在给定军事物流基地数量的情况下军事物流基地位置的选择要使其覆盖尽可能多的需求点，其数学模型表述如下：
其中：N：n个需求点集合；
di：第i个需求点的需求量；
Vj：第j个军事物流基地候选点的容量；
A（j）：第j个军事物流基地候选点所覆盖需求点的集合；
B（i）：可以覆盖第i个需求点的军事物流基地候选点的集合；
p：允许建设的军事物流基地的数量；
yij：第i个需求点由第j个军事物流基地候选点保障的部分；
xj：第j个军事物流基地候选点被选中为1，否则为0。
最大覆盖模型可采用启发式方法求解，最大覆盖模型启发法的主要选址步骤为：①列出军事物流基地候选点的集合，并以一个空集作为最大覆盖模型选址初始解的集合。②在军事物流基地候选点集合中选择一个具有最大覆盖能力的候选点进入初始解集合。③在军事物流基地候选点集合中选择一个对上一次剩余的需求点具有最大覆盖能力的候选点进入初始解集合作为二次解。④重复以上步骤，直到军事物流基地数量达到建设数量的要求。
4应用实例
设某区域有10个规模不等的后方仓库，现需要从中选取2个建立军事物流基地，保障该区域10个部队需求点。
4.1评价打分
采取专家咨询法，邀请相关领域专家对这10个后方仓库条件进行综合评估打分，并对评价分数进行求和取平均值，得出各后方仓库评分，见表3。表3候选后方仓库评分
4.2标准化处理
以后方仓库评分数据为基础，运用SPSS19.0进行标准化处理，结果见表4。
4.3计算相关系数矩阵
利用标准化后的数据计算出相关系数矩阵，见表5。
4.4确定特征值和主成分贡献率
利用相关系数矩阵计算出相关系数矩阵的特征值及其对应主成分的贡献率，见表6。
由表6可知，表中前两项特征值累计贡献率88.657%超过了85%，所以认为前两项主成分基本包含军事物流基地选址的主要因素，因此选用第一和第二主成分进行选址评价。
4.5主成分变量得分系数分析
主成分变量与原始变量之间关系见表7。
由表7可知，Zl=O.155X1+0.157X2-0.165X3+0.156X4-0.150X5+0.160X6-0.157X7，Z2=0.603X1+0.506X2+0.386X3-0.769X4+0.824X5+0.452X6-0.396X7。
4.6线性加权计算综合得分
以每个主成分的方差贡献率为权数，对主成分进行加权求和得出10个候选后方仓库评价值见表8。
由表8可知，综合评价值前5个为C9，C3，C4，C2，C6。
4.7最大覆盖模型确定选址方案
经测算得出5个军事物流基地候选点相对10个需求点的覆盖范围，见表9。
首先设选址初始解为S=空集。选择最大覆盖能力的候选点，由表9可得C2的覆盖能力最大，可覆盖4号、5号、6号、7号、8号、9号需求点。因此将C2加入初始解结合S中，则一次解集S={C2}。除去C2候选点的覆盖范围，剩余需求点为1号、2号、3号、10号需求点，在剩余候选点中能覆盖最多剩余需求点的候选点为C9，因此将C9加入初始解结合S中，则二次解集S={C2，C9）。因此最终的军事物流基地选址方案为：选择C2、C9建立军事物流基地，由C2保障4号、5号、6号、7号、8号、9号需求点，C9保障1号、2号、3号、10号需求点。
5结束语
军事物流基地选址问题是一项复杂的系统工程，涉及交通、自然、经济等诸多因素。本文分析了军事物流基地选址的影响因素，采用主成分分析法对多个后方仓库进行综合评价，筛选出综合评价值大的若干个后方仓库作为军事物流基地候选节点，用最大覆盖模型优化求解出所需个数的军事物流基地选址方案。一方面对选址指标进行降维，提高了选址的效率；另一方面使定性分析和定量分析相结合，优化了选址的方案。
