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物流配送路径优化策略研究 总被引:7,自引:2,他引:7
周程 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》2005,29(5):797-800
配送是物流中的核心环节,最短路径的选择决定着配送效率.从图论的角度出发,分析了经典的Dijkstar算法和Floyd算法,并指出了它们的一些不足:Dijkstar算法随着配送点数目的增多,效率将下降;Floyd算法主要解决有向图等.给出了一些改进的建议:针对Dijkstar算法,将交通路线图分成子图,以提高效率;对于Floyd算法,将邻接矩阵上三角和下三角复制,能解决采用Floyd算法解决无向图的最短路径问题.针对某物流配送公司,给出了基于改动后的Floyd算法的程序实现,开发了一个配送路径优化决策系统. 相似文献
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1前言随着全球经济一体化的逐步深入,跨国公司为了进一步瓜分战略资源,纷纷以企业组群的方式,移植到发展中国家,企业间的竞争升级为供应链的竞争,中国企业面临着前所未有的严峻局面。 相似文献
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货运量预测是制定物流政策和决定物流基础设施布局的重要依据。针对受多因素影响的货运量预测具备较强非线性和模糊性特征,提出一种基于趋势分解和小波变换的多重“分解—集成”预测方法。利用趋势分解将货运量分解为趋势项和非趋势项,通过小波分解将非趋势项进一步分解成低频项和高频项,分别建立预测模型,选用相加集成得到货运量预测值。实证表明,“分解—集成”的预测策略将非平稳货运量分解为相对平稳的子序列组合,降低了问题复杂度,有效提高了预测性能,与传统的趋势分解预测模型和小波分解预测模型相比,多重“分解—集成”预测模型精度更高。 相似文献
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