电子商务环境下物流配送中心选址及其启发式算法

电子商务环境下的物流配送中心选址是很复杂的问题，涉及许多因素。考虑电子商务环境下的物流配送特点，将物流配送中心选址模型从变动费用和时间约束的条件上进行修改，建立适用于电子商务环境下的物流配送中心选址模型。与原有模型相比，这些特点使得物流配送中心选址模型在模型的合理性上和实际应用上有了很大的改进。由于选址模型是NP问题，采用启发式算法进行求解。     

基于重心法和优化离散模型的咸阳农产品配送中心选址研究

本文分析了农产品物流配送中心选址的意义,引入重心法和离散模型,并将此应用数值分析法应用到咸阳市农产品物流配送中心选址研究这一具体问题,给出了农产品物流配送中心选址问题的一个量化的处理方法。     

装备保障多配送中心连续选址模型及其算法研究

装备保障配送中心选址的决策不仅直接关系到各配送中心自身的经济成本、服务效率和安全系数,而且关系到战时整个军事物流系统的合理化,因此,装备保障配送中心选址是装备物流供应链建设中至关重要的问题。文章根据作战任务和装备保障的要求以及多配送中心连续选址问题的复杂性,以总配送费用为目标函数,建立了有时效性和安全性约束的装备保障多配送中心连续选址模型。为更好地实现装备保障多个配送中心连续选址,应用两步启发式算法求解选址模型,给出了最优配送中心地址。研究表明,这一启发式算法具有较好的搜索特性,不失为求解装备保障多配送中心连续选址问题的一种有效方法。     

基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究

结合物流配送中心选址的特点，建立数学模型．在此基础上研究了基于微粒群算法的物流多配送中心选址问题，得到一种新的多配送中心选址方法。仿真结果证明此方法比传统选址方法更适合多配送中心选址和非线性问题的优化，并且具有传统算法所不具备的灵活性，适用多样的物流配送模型。     

供应链中配送中心选址模型的研究

针对现实中普通存在的不确定环境，通过对配送中心的选址问题进行了进一步的研究，在传统的双层鞫标规划．的基础上，将竞争问题加入到配送中心的选址中来，建立一种更加符合实际情况的配送中心选址方法，对未来配送中心的建设提供一定鹂参考谁甩，     

新华书店的区域配送中心选址模型

文章针对省新华书店配送中心选址问题,综合考虑了书籍运输成本与区域配送中心运营成本等成本因素。建立了以区域配送中心总成本最小化为目标的一个混合整数选址模型;在模型求解方法的选择上,根据混合整数模型的特点,提出了将模型的求解分成两个部分：线性部分采用运输规划法求解,非线性部分采用隐枚举法求解;最后通过实例论证了模型对求解配送中心选址问题的可行性并得到了比较满意的选址结果。     

基于竞争的配送中心选址研究

文章研究了基于竞争的配送中心选址问题。通过建立一个选址决策模型,对已存在多个配送中心的情况下,如何新建一个配送中心使得获得的利润最大进行了研究。在随机分配模型的基础上,构造了一个无约束的非线性规划问题,提出用Lingo解无约束的非线性规划,最后用实例进行了计算。     

基于客户满意度的配送中心选址研究

随着企业竞争的加剧以及电子商务的发展,物流经营理念随之发生了改变,企业对客户的满意度越来越受到重视,从原来的为客户服务向使客户满意的方向转变。所以,配送中心需要不断提高服务水平,使顾客达到最大的满意度。而传统的配送中心选址只是以简单的考虑运输成本、建设成本及总成本的最小为目标,因此,本文将顾客满意度引入到配送中心选址模型中,建立以物流成本最小化和顾客满意度最大化为目标的配送中心选址多目标模型,并提供了模型相应的求解方法。     

带车辆路线安排的多配送中心选址问题的求解——基于SPSS和遗传算法

研究了带车辆路线安排的多配送中心选址问题。首先根据宏观的定量指标对需求点运用SPSS进行区域划分,将一个多配送中心选址问题转化为多个单配送中心选址问题,然后,在一辆配送车一次只能为一个需求点供货的情况下,建立并求解了单配送中心选址问题的整数线性规划模型;在一辆配送车一次可以为多个需求点供货的情况下,用遗传算法求出了最佳车辆配送路线和最佳选址位置。     

一种改进的区域物流配送中心选址方法

物流配送中心的合理选址是物流系统中具有战略意义的投资决策问题，配送中心选址是否合理，对整个系统的物流合理化和商品流通的社会效益有着决定性的影响。本文提出了一种基于费用函数的改进的区域物流配送中心选址方法。其具有较强的可操作性及准确性，为选址模型的进一步开发提供了科学引证。     

一种应对突发活动需求的物流中心选址模型

根据突发需求的出现对于应急产品配送的要求,考虑如何在设立物流配送中心时综合规划选址方案,使得满足突发需求配送的效益最大化/损失最小化。给出了这一优化方案的数学模型,并根据数学模型的特点,提出了一种基于遗传式算法的数学模型求解方法,由此给出物流中心选址的最佳设置方案。     

基于集散系数的配送中心选址改进模型研究

针对连锁店终端配送中配送中心的选址问题,考虑连锁店销售业绩、周边市场发展潜力和配送中心与各连锁店的空间距离等因素影响,提出配送中心集散系数的概念,建立了基于集散系数的配送中心选址模型,并通过禁忌搜索算法得出理论上的最优选址点。为增加该模型的实用性,又考虑了区位交通条件因素和城市地价因素的影响,用专家法得出这两个因素的权重系数,从而改进了初始模型,并利用非线性规划中步长法的思想,以实现配送中心的选址优化,希望对业界发展提供参考。     

针对第三方物流企业的物流中心选址模型研究及其算法讨论

针对第三方物流企业,提出以物流中心自身能够取得的最大利益为目标的区域物流中心选址模型,并且考虑了物流中心固定运营成本和可变运营成本等成本因素,通过数学模型分析、分解和过滤,结合实际情况,提出一种启发式算法对模型进行求解,并在实际应用中取得了很好的效果。     

基于节能减排的多商贸配送中心优化选址研究

为了促进物流的可持续发展,在考虑节能减排因素的基础上,采用遗传算法来构建商贸配送中心选址模型及研究配送中心的布局优化。     

基于蚁群算法考虑路线安排的单配送中心选址

对一类要求考虑路线安排的单配送中心选址问题建立基于蚁群算法的选址模型,模型目标以配送中心建设费用与运输费用之和最小;同时构造模型的蚁群算法求解结构;最后初步应用证明了该模型解决此类问题的有效性,为单配送选址提供又一种方法。     

基于模糊聚类的最大树算法和重心法的区域航空中转站选址研究

首先,利用模糊聚类的最大树算法对城市进行分类,将快递企业的服务区域分成若干个子区域。其次,以运输成本最小为目标,利用重心法确定航空中转站所在的城市。最后,为提高该方法的适用性,进一步设计基于模糊聚类最大树算法的区域划分程序和基于重心法的中转站选址程序。     

Data center supply chain configuration design: A two-stage decision approach

Data centers are special-purpose facilities that enable customers to perform cloud based real-time online transactions and rigorous computing operations. Service levels of data center facilities are characterized by response time between query and action, which to a large extent depends on data center location and data travel distance. Another aspect of service level is resource up-time availability, which is determined by data center configuration. Data center location and configuration decisions are, therefore, of great significance to ensure uninterrupted operations in customers of manufacturing and service industries relying on cloud-based computing resources. In this study, following a grid-based location approach, we present two mixed integer linear programming models for capacitated single-source data center location-allocation problems. The first model provides optimal locations, capacities and configurations of data centers, and allocation of demands to open facilities when there is no existing facilities in the region. Our second model considers the decision problem of meeting new demand when the existing demand is met by the already opened facilities. We term these newly arrived demand as replication demand, which results either from emergence of new users of existing customers at distant locations in the future, or as a means of increasing data resilience by creating data replication as a backup. To solve the decision problem for meeting primary and replication demand optimally, we propose a two-stage decision algorithm. The algorithm provides optimal locations, capacities and configurations for new data centers, capacity addition decisions to the existing facilities and subsequent allocation of demands. Both models and solution algorithm are implemented using AMPL programming language and solved with CPLEX solver. The models are found to be scalable and capable to provide high quality solutions in reasonable time.     

基于GIS的启发式物流配送中心选址方法的研究

本文针对配送中心选址规划问题，综合考虑影响选址决策的各种因素。利用GIS的空间分析技术，在电子地图上分析定性因素得出了一系列选址候选点，在此基础上建立整数规划选址模型，采用聚类的方法对客户分群，用贪婪取走启发算法得出最佳配送中心选址地点。最后通过实例证明方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的应急物流中心选址问题研究

针对灾情等级不确定情况下应急物流的特点,本文利用不确定理论的相关方法,就应急物流中转站选址问题进行了相关分析和研究,构建了适应于应急物流特性的中心选址模型。最后进行仿真实例,利用改进蚁群算法求解模型,并得出相关结论。     

考虑费用函数约束的物流配送中心选址双层规划模型

针对现有物流配送中心双层规划选址模型的不足,建立了考虑下层规划费用函数约束的物流配送中心选址双层规划模型,并用算例对比验证了此模型的有效性。