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。     

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。     

多物流配送中心的选址布局问题优化模型研究

将生产商与销售商之间的直接供需关系纳入到多物流配送中心选址布局问题的研究当中,通过引入物流配送中心选建0~1变量,对现有一般运输问题的线性规划模型进行改进,从而建立多物流配送中心选址布局问题的非线性混合0~1规划模型,并通过lingo语言编程对该模型进行了求解,既实现了货物运输方案最优,也实现了物流配送中心选建数量最优,为多物流配送中心选址布局问题的解决提供一定的理论借鉴。     

高速公路物流网络规划LRP模型及算法研究

从高速公路网与物流网络同构相似的关系出发,将高速公路网纳入物流网络体系并构建高速公路物流网络．结合选址-路径问题（LRP）模型来探讨高速公路物流网络规划的方法,把高速公路物流网络规划分解为高速公路服务区作为物流节点的选址布局问题和高速公路作为物流通道的路径安排问题;使用遗传算法对该模型进行求解,并对遗传算法的要素进行设计和改进,提高了求解的精度和效率;最后,通过算例分析验证了模型的实用性和算法的有效性．     

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.     

物流中心选址方法的研究

在研究物流中心选址基本原则、分析物流中心选址常用方法的同时,综合物流中心选址的层次分析法(AHP)和数据包络法(DEA),提出了物流中心选址的AHP/随机DEA方法.通过引入随机变量,解决了数据包络分析中权重选择的不足之处,把选择物流中心地址过程中的主观判断转变为可信度判断,提高物流中心地址评价的可信度.该模型在实际物流评价应用中取得了较好的效果.     

物流园区规划的若干问题探讨

物流园区是现代物流系统中的重要节点，其特征指标包括位置、规模和功能。物流园区规划就是在明确功能定位的基础上，解决物流园区的布局选址、建设规模及建设评价等一系列问题。目前，我国物流园区规划还没有形成系统的理论方法，处于探索之中。结合甘肃省物流业发展规划研究，就物流园区的布局选址原则及建设评价方法等相关问题进行了探讨。     

基于TOPSIS法的自行车停车场布局应用研究——南京鼓楼地铁站实例分析

现代交通设施布局选址过程中,越来越多的面临着多属性多方案优先级排序、在多备选方案中选取最优方案等问题。本文将多目标决策分析法-TOPSIS法应用到自行车停车场布局选址研究中,采用熵权系数法进行决策指标权重的计算,避免了传统方法中主观性强等弊端;并且针对南京鼓楼地铁站确定合理的自行车停车场选址决策指标,基于TOPSIs法完成鼓楼站自行车停车场选址的理论研究;最后通过对鼓楼地铁站的实地调研,进行了详尽分析,对理论上获得的自行车停车场选址结果进行分析检验,验证了该方法的有效性和实用性。     

物流特色小镇选址适宜性评价研究

为科学合理地确定物流特色小镇的选址问题，保证小镇的可持续发展，开展了选址适宜性评价研究。首先对比分析了当前的选址理论及方法，结合特色小镇的发展内涵和目标诉求，提出物流特色小镇的选址原则。然后，综合考虑外部环境、经济与社会基础、基础设施分布、物流业发展情况、可持续发展能力等因素，建立了一个含有5个一级指标、13个二级指标、27个三级指标的评价指标体系。最后，基于AHP-Fuzzy法，构建了物流特色小镇的选址适宜性评价模型，并以合肥岗集小镇作为案例进行验证。结果表明，AHP-Fuzzy综合评价法得到的评价结果与实际情况比较符合，证明该系统具有较好的科学性、合理性和可操作性，可将其推广应用到物流特色小镇的选址评价中。     

铁路物流基地离散选址法研究

考虑多等级铁路物流基地的特点,在离散选址法的基础上,以物流基地运输费用最小化和满足物流基地需求节点最大化为优化目标,以不同级物流基地数目上限、资源利用范围和最大供给能力为约束,构建了铁路物流基地的0-1混合整数规划模型,并采用LINGO进行求解。结果表明,物流运输费用尽可能少的前提下,可以满足节点需求量最大化,结果验证了该选址方法的准确性和可靠性。     

基于加权Voronoi图的连续型物流节点布局优化

为了解决物流节点动态服务范围划分及其连续型物流节点协调布局问题,建立基于引力模型的物流节点服务范围划分模型,引入加权Voronoi图及其实现的离散生成法,实现复杂区域物流系统动态服务范围的精确划分,在此基础上,构建区域物流节点协调布局优化模型,结合最大空心圆策略和模拟退火算法提出模型的高效求解算法.     

物流配送中心虚拟仿真设计方法

为了提高物流配送中心布局的客观性与运行效率,降低物流处理成本,分析了传统物流配送中心布局的缺点,研究了影响物流配送中心布局的各种随机因素,提出了物流配送中心布局的虚拟仿真设计方法.根据整理的物流配送中心布局实际参数,确定物流中心的规模、作业流程与平面布局,提出了配送中心布局方案,通过计算机仿真模拟了配送中心运行过程,计算了配送中心的空间利用率、作业能力、运行效率与运行成本,并评价了方案的优劣.实际应用结果表明:物流配送中心布局仿真虚拟设计方法精度高,对规划方案的模拟、优化与选择符合客观实际.     

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

基于O-tree编码的物流设施紧置布置

借鉴超大规模集成电路物理设计中的相关思想,提出基于有序树的设施紧置布置编码表示法.在O-tree表示的基础上,根据布置、约束图和O-tree的相互关系,给出获得以面积利用率为目标函数的基本布置解的算法.在此基础上,以O-tree编码作为遗传基因编码,用遗传算法扰动O-tree,以获得物流驱动的优化布置解.最后,通过仿真实验验证了基于O-tree编码的设施布置表示及实现算法的可行性.     

物流基础设施布局模型

提出了一种确定物流基础设施布局的方法及将物流园区与货运通道网结合起来进行统一规划的观点 ,强调物流基础设施布局不仅要求总运输费用最小 ,还应考虑经济、社会、环境等多个层面的因素。确定物流基础设施布局的主要内容包括 :确定物流园区的数量、提出物流园区与货运通道布局的各种备选方案、物流园区可达性分析、货运通道网连通性分析、采用数据包络分析法选择可行方案范围、用层次分析法确定最优方案。     

基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型及算法研究

多层级物流节点布局对物流系统的降本增效具有重要作用. 提出物流网络简化处理策略，结合实际物理网络结构，以最短路径、共同弧段及通道运能三要素为重点构建了多层级物流节点的网络拓扑；在此基础上，结合不同层级物流节点的最大服务半径、服务能力及成本等属性，系统性考虑节点及通道运能，构建基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型；结合模型决策变量特点，利用改进的和声搜索算法进行求解. 采用实际案例进行测试和应用，进行相应情景分析. 结果表明，模型及算法具有良好的适应性，为实际多层级物流节点选址提供一定决策依据.     

常州港口发展定位与布局优化研究

在江苏省沿江开发战略和物流业振兴规划背景下,常州港如何在夹缝中生存,首先需要明确港口发展定位、优化港口布局。文章通过分析常州港现状发展条件以及发展机遇,明确了港口发展定位,并对常州港物流园区规模进行测算,分析现有港口规划布局不足,借鉴国外先进港口布局案例,提出了拓展港口岸线、设计公铁水联运港口、调整港口功能布局的优化思路。     

有关物流基地建设若干问题的探讨

物流基地是物流业发展到一定阶段时产生的新兴物流集疏方式。在我国，一些发达地区也开始筹建物流基地．随着这些物流基地的规划与建设，我国的物流产业必将迎来一个崭新的发展局面。     

城市物流无人机起降点布局规划研究

针对城市物流无人机起降点布局规划问题，考虑不同级别的物流无人机起降点，构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标，以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO)，引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上，基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验，验证模型与算法有效性。实验结果表明，所建模型可以实现起降点的合理布局规划，适用于大规模资源配置，具备有效性；人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优，表现出较佳性能。参数分析表明，基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6，最佳算法学习概率参数组合为5/n和 (0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。     

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合理规划区域性物流配送中心，对于提高物流配送服务水平，降低物流配送成本具有重要意义.实际物流配送系统中，需求点的物流配送需求是随机变量.因此，传统的把配送需求假定为已知常数的规划模型，不能反映需求量的随机性对区域性物流配送中心规划的影响.本文研究当物流需求量为随机变量时，区域性配送中心的随机规划模型和解法.由于引入了随机变量，所建立的规划模型更加符合实际;在模型求解过程中,则利用了确定性等价及过滤条件把模型简化成了多个简单的线性规划子问题,简化了模型求解，从而使之更易于在区域性物流配送中心的规划中得到运用.