我军战术物流配送中心选址问题研究

针对物流配送中心选址问题.阐述了综合考虑战术物流配送中心选址的原则,运输配送成本等因素,结合实际,运用重心法、启发式算法确定出配送中心的地址。     

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。     

城市蔬菜批发市场配送中心选址模型及算法

针对城市蔬菜物流配送中心选址特点及要求,以实现配送中心配送费用最小为目标,建立混合整数选址优化模型,同时结合滨州市六街蔬菜批发市场配送中心选址实例,运用所构建的混合整数规划模型确定该蔬菜物流配送中心选址最佳方案.设计了基于Lingo软件的算法程序,成功求解了模型.     

基于重心法与共轭梯度法的配送中心选址研究

配送中心是物流系统的枢纽．而配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容。对单一配送中心选址问题．论文给出了一种基于重心法和共轭梯度法相结合的优化算法,并通过和微分法比较试验,证明该算法具有良好的性能。     

物流配送中心选址问题研究

物流配送中心选址问题在物流网络规划中占有非常重要的地位,选址的合理与否直接关系到配送中心未来的发展。文章针对第三方物流企业选址的一般要求,以配送中心收益最大化为目标,构造了一种新的物流配送中心选址模型,该模型较接近现实情况,同时,文中也给出了求解该模型的算法。     

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。     

有竞争的物流配送中心选址模型研究

文章结合迭代算法、AHP和目标规划方法,在已有的关于有竞争的物流配送中心选址问题的研究成果上进行改进,进行了简单的研究。首先根据配送中心与顾客距离计算新配送中心的最大市场占有率,通过迭代算法获得一些相对较优备选地址,然后通过调查得出候选地址的相关信息,通过层次分析法评估各个备选地址的综合水平,最后通过多目标规划来寻找最好的位置建立物流配送中心,文章主要运用MATLAB,yaahp进行求解。     

医药企业物流配送中心选址模型的建立

本文在讨论了目前医药企业物流配送中心存在的问题的基础上,分析出了困扰目前医药企业物流成本的一些因素,指出合理选择医药企业物流配送中心的地址可以大大降低医药企业物流成本。最后建立了改进后的医药企业物流配送中心p中心选址模型。     

动态需求下的多目标配送中心选址研究

为弥补现有选址模型未考虑需求变化的不足,研究了非确定性需求环境下的配送中心选址问题;运用随机机会约束规划为基本建模工具,建立了配送中心动态选址模型;模型不仅考虑最小化物流成本,而且考虑了最大满意度:运用主要目标法将多目标选址模型转化为单目标选址模型,并构造了相应的贪婪启发式求解算法,算例结果表明了模型和算法的有效性.     

规划求解工具在多级物流配送中心选址中的应用

物流配送中心是物流系统的中心枢纽,在整个物流系统中起着承上启下的作用.文章从整个物流系统的角度出发,构建多级物流配送中心的选址优化模型,使整个系统的费用最低,客户服务效果最好,并配以实例说明规划求解工具在模型求解中的应用.     

TOPSIS法在企业物流中心选址中的应用

物流被企业称为＂第三利润源泉＂,物流中心的选址问题是物流管理系统中一个非常重要的问题。回顾了物流中心的理论现状,介绍了TOPSIS法的理论模型和步骤,提出了物流中心选址考核指标体系。通过实例分析,阐述了企业如何应用TOPSIS法进行物流中心选址的。     

连锁企业物流配送模式选择决策探析

近年来,连锁经营模式日益显示出强大的生命力。物流配送是连锁企业物流管理中的关键环节。物流配送模式的合理选择是成功构建企业配送体系的前提。能有效改善配送效果、提高企业物流系统的效率。当前我国连锁企业普遍存在配送模式选择不当。在选择决策方面缺乏量化研究。根据对当前连锁企业三种主要物流配送模式的优劣分析．采用层次分析法构建配送模式选择评价指标体系,为连锁企业量化分析选择适合的配送模式提供思路。     

多配送中心的煤炭运输联盟车辆调度问题研究

建立多个煤炭运输配送中心,将煤炭运输的第三方物流以物流联盟的形式组织在一起,根据客户的需求量和煤配中心的存储量和车辆等信息,建立物流联盟的煤炭车辆调度模型,并采用免疫克隆选择算法进行求解,实验分析表明模型和算法是有效的。     

基于遗传算法的配送中心选址问题求解

配送中心是物流系统的枢纽,配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容。文中试对包括RDC(区域配送中心)选址和RDC到各下属仓库的配送关系进行研究;建立了一个模拟随机需求下的相关机会优化模型,并提出了基于遗传算法的解决方法,最后利用MATLAB软件进行算例分析。     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

多式联运环境下带时间窗的多产品运输问题研究

多式联运环境下带时间窗的路径选择问题是广泛应用于物流配送领域的一类组合优化问题,然而目前相关研究主要聚焦于多式联运环境下单个起点到单个终点的一种货物配送问题,其研究成果难以直接适用于汽车销售、钢铁运输等环境下单个供货商到多个零售商的多产品运输问题。因此,文中以汽车销售为研究背景,对多式联运环境下带时间窗的多产品运输问题进行研究,建立了该问题的数学模型,然后利用蚁群算法进行了求解,最后通过实验验证了算法的有效性。     

陆上风电装备物流模式选择及实施初探

以风力发电为代表的可再生能源是应对未来能源和气候变化压力的主要途径。作为占风力发电投资主要组成的风电装备,其物流特征和模式选择越来越受到重视和关注。文中对其物流基本特征、物流模式进行分析,提出模式选择及实施的建议。