双层规划模型：制造业选址与分布-分配优化方法

本篇论文研究关注于经济全球化背景下制造业选址布局优化问题，提出了一种基于双层规划模型的方法。在当前全球经济一体化和多式联运网络的推动下，制造产业的空间分布正在经历深刻的变革，有效的选址策略对于企业的竞争力至关重要。 论文的核心内容构建了一个双层规划模型，将运输网络分为原材料运输网络和产品运输网络两部分。上层模型负责决策制造产业的选址方案以及原材料和产品的源头到目的地（Origin-Destination, OD）流量矩阵，这涉及到产业布局的决定和供应链的规划。下层模型则负责计算这些OD流量在实际运输网络中的交通流特性，确保物流效率和成本的最小化。 为了解决这个复杂的问题，作者设计了一种混合搜索算法，结合了遗传算法和Frank-Wolfe算法。遗传算法提供了全局搜索能力，而Frank-Wolfe算法则提供了局部优化的精度。这种方法旨在找到最优的选址和分配方案，以支持决策者在选择新工厂位置时做出明智决策。 论文以中国的钢铁制造产业为例进行实证分析，展示了这种双层规划模型的有效性和实用性。结果显示，这种方法能够有效地平衡选址、运输成本和生产效率，有助于企业在激烈的市场竞争中占据优势。 这篇论文对全球化背景下的制造业选址优化提供了创新的数学工具，不仅提升了选址决策的科学性，也为其他行业的选址和物流管理提供了有价值的参考。通过运用双层规划模型，企业可以更好地应对复杂且动态的市场环境，实现资源的高效利用和成本的控制。