基于静态博弈论的物流配送中心选址优化研究

在叙述物流配送中心选址相关知识的基础上,站在投资人的立场,把物流配送中心的选址问题归结为收益最大问题,建立物流配送中心布局和多维logit选址优化模型,运用静态博弈论的相关理论,采用C++编程作为技术支持,通过模型求解物流配送中心的最佳布局和选址位置,并进行算例分析。     

基于AHP及混合整数规划法的配送中心选址

本文针对配送中心选址的因素进行分析,采用AHP法以及混合整数规划法对配送中心选址进行定性与定量结合的方法进行建模分析。首先由AHP法分析各因素得出最重要的三个因素：运输费用、物流服务需求量、交通条件;然后依照配送中心选址所产生费用最小化的原则来建立采用0～1整数变量的混合整数规划模型。此模型考虑了配送中心固定成本的分摊问题、0—1整数变量及五年规划期的最优,保证选址模型的可行性。提出一个较有效的配送中心选址的方法。     

基于Voronoi图的物流节点选址研究

为合理优化物流配送中心的位置,引入Voronoi图的相关特性及其应用,实现物流节点服务范围的动态划分,综合考虑影响物流节点选址的影响因素,并赋予相应的权值,建立改进P-中值模型,构建总服务成本最小的目标函数。将Voronoi图与改进P-中值模型相结合,在Voronoi图动态划分物流节点服务范围的基础上,利用Matlab编写模型的优化求解算法,通过不断迭代,求出整个物流系统的节点选址最优布局。结果表明:基于Voronoi图的物流节点优化方法是合理的,能够使得配送中心的总花费成本最低,降低物流成本,提高物流效率。     

基于SOM神经网络的民用爆炸物品配送中心选址决策

由于民用爆炸物品的特殊性,其物流配送中心的选址与一般物流配送中心的选址有着很大的不同,特别是其安全性条件应重点考虑.利用SOM神经网络对影响民用爆炸物品配送中心选址的各种因素进行分析和处理,较客观地对多个候选方案进行了选优决策.算例分析表明,该方法通过神经元之间的竞争来实现各种关系的分类,能很好地符合民用爆破物品配送中心选址决策的各项要求.     

一个结合库存策略的物流选址模型

通过对最优库存策略的研究,在总需求一定的情况下,得出总库存费用与配送中心数目的平方根模拟表达式,并进一步提出考虑库存成本的选址模型。克服了以往物流选址模型中忽略库存成本这一主要因素的缺陷,使配送中心选址决策进一步完善。在给出了遗传算法的基础上,结合实际情况对模型及其算法予以简化使之具有实用性。     

单一物流配送中心选址分析

物流配送中心的选址对物流系统的运营效率起着至关重要的作用。针对单一物流配送中心选址,提出了单一物流配送中心选址的原则,介绍了单一物流配送中心选址的程序、方法,并对选址影响因素做了分析,最后总结了选址时应该注意的问题。     

汽车整车物流区域配送中心综合选址方法研究

针对汽车整车物流区域配送中心选址问题,将聚类分析与数学规划方法相结合,提出一种综合性的选址方法。考虑地理位置、需求因素等聚类分析指标,运用最大树法划分出若干物流服务区域;运用米歇尔选址方法得到物流服务区域的区域配送中心初选地址集合;最后根据成本分析确定区域配送中心最佳选址方案。实例分析表明,该方法可行有效,能够为汽车整车物流区域配送中心选址提供有价值的指导,促进网络布局优化。     

物流配送中心选址的一个离散模型研究

物流配送中心是物流系统的重要组成部分,合理的配送中心选址可以降低配送中心的运营成本和建造成本.本文首先评析单一配送中心选址方法中的重心法模型的优缺点,然后针对这些缺点提出了一个既能用于单一配送中心选址也能用多个配送中心选址、既考虑了变动成本又考虑了固定成本的更符合实际需要的离散选址模型.     

物流配送中心选址的一个离散模型研究

物流配送中心是物流系统的重要组成部分,合理的配送中心选址可以降低配送中心的运营成本和建造成本.本文首先评析单一配送中心选址方法中的重心法模型的优缺点,然后针对这些缺点提出了一个既能用于单一配送中心选址也能用多个配送中心选址、既考虑了变动成本又考虑了固定成本的更符合实际需要的离散选址模型.     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

考虑公平与效率目标的城乡配送中心排队选址模型

为解决随机需求下的城乡配送中心选址问题,实现物流服务的效率与公平,结合排队论构建了需求转移规则下的排队选址模型.为体现城乡客户需求特征差异,构建时 间满意度函数作为服务水平的衡量指标.将客户与配送中心看作M/M/p 排队系统,采用需求可转移的排队规则,运用超立方模型计算配送中心的可用概率.目标函数包括嫉妒最小、基尼系数最小及字典序最大等3 类公平目标,以及覆盖需求量最大、满意度最大两类 效率目标.设计禁忌搜索算法求解,通过算例对模型和算法进行验证.结果表明,P 中位模 型下效率最优,最小嫉妒目标下公平最优,而最大字典序目标可以兼顾公平与效率.     

模拟退火算法在配送中心选址中的应用

物流配送中心是现代物流系统的枢纽,而配送中心选址的确定是物流系统分析的核心内容,合理的配送中心选址可以降低企业的运营成本。根据配送中心地址问题的特点和要求,并结合实例验证,有关采用模拟退火算法解决选址模型的尝试,具有一定的有效性。     

基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

基于时变需求的军事物流配送中心选址方法研究

首先分析了以仓库、配送中心、部队用户为主体的、具有时变需求特性的军事物流体系的一般运行过程,然后结合仓储限定、配送约束、接收限制等条件,构建了基于混合整数规划的军事物流配送中心选址模型,最后应用算例进行求解并对计算结果进行了分析。计算结果表明,所提模型方法能够在满足部队用户动态物资需求的前提下给出较为合理的选址方案和物资配送策略,可为配送中心选址决策提供辅助参考。     

基于改进蚁群和免疫算法融合的多配送中心路径优化

随着物流行业的快速发展,货物运输需求和仓储需求也在不断增加。在构建物流网络的同时,需考虑车辆路径的配送中心选址问题,而现实中这两个问题是互相影响的。因此,本文建立了以免疫算法为框架,以蚁群算法为核心的综合算法模型。模型第一阶段改进了蚁群算法的禁忌搜索,并融合免疫算法;第二阶段设计了免疫-蚁群算法来求解车辆路径和配送中心选址的相互影响关系,并结合算例数据给出全局最优成本。算例结果表明,该综合算法模型明显优于传统免疫选址-蚁群寻优算法,可节约49.5%的总成本,验证了算法的可行性和有效性。     

非完美信息下京津冀区域物流设施选址研究

针对大规模物流设施选址问题,本文构建了非完美信息下设施可靠性选址的连续逼近模型.该模型不仅考虑了设施存在损坏的可能性,而且考虑了由于信息缺失顾客无法获得设施状态且存在返回出发地的行为.由于该模型的结果无法直接确定设施选址点,因此采用Disk算法对该模型的结果进行离散化,获得物流设施选址方案.以京津冀区域物流设施选址为例,验证了该模型有效性并对设施布局特性进行了分析.最后,通过灵敏度分析探讨了不同参数对京津冀区域物流设施选址的影响.     

生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划

为保证生鲜农产品在配送过程中的新鲜度，提出生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划建模与求解方法，旨在降低综合成本与优化配送路径。根据生鲜农产品不易储存、易腐烂的特点，提出将“高铁+冷链物流”作为一种模式应用于生鲜农产品运输中，以高铁货运容量为市场需求量，构建总成本最低和路径最优的生鲜农产品冷链物流配送中心选址-路径规划模型，分别应用普通遗传算法和改进遗传算法对模型进行求解；最后，通过重庆市实例验证模型和改进算法的有效性。计算结果表明：改进后的遗传算法求解结果要比普通遗传算法求解结果的成本节约1 204.29元·d^-1,降低6个百分点，迭代次数减少近200次。     

基于共识度决策的军事物流配送中心选址研究

军事物流配送中心选址是其规划和运行的重要步骤,其选址问题是多目标群决策问题．在获取专家的权重矩阵和评估矩阵之后,建立了基于共识度水平的战时配送中心选址决策模型,通过计算为获取共识所需对权重向量做出修改的幅度,确定每个方案的共识程度,并给出一个算例说明这种决策方法的步骤．     

关于配送中心重心法选址的研究

配送中心是现代物流系统重要组成部分,在规划设计配送中心时,合理的配送中心选址可以大大降低其运营成本,本文对配送中心选址中常用的重心法进行了分析,认为重心法选址存在着错误,并分析了其中的原因。     

不确定环境下的物流配送中心选址方法研究

针对现实中普遍存在的不确定环境,本文在传统的双层目标规划的基础上进行了改进,建立了不确定环境下的物流配送中心选址的双层规划模型及算法.最后,通过一个具体的实例,阐述了如何用该理论解决实际问题,对未来配送中心的建设提供一定的参考作用.