联盟运输调度的煤炭运输运作模式的研究

首先对煤炭运输现状进行分析,并对煤炭运输的几种形式的优缺点进行比较,然后通过对联盟运输调度问题研究分析并提出了四种联盟的合作模式,最后采用联盟运输调度的煤炭运输运作模式进行分析.     

联盟运输调度的煤炭运输运作模式的研究

首先对煤炭运输现状进行分析,并对煤炭运输的几种形式的优缺点进行比较,然后通过对联盟运输调度问题研究,分析并提出了四种联盟的合作模式,最后采用联盟运输调度的煤炭运输运作模式进行分析。     

多配送中心单向车辆调度问题的模型与禁忌搜索算法的研究

在对无时间窗和软时间窗多配送中心单向车辆调度问题进行直观描述的基础上,分别建立了相应问题的数学模型。提出了直接解决多配送中心单向车辆调度问题的禁忌搜索算法,设计了求解多配送中心单向车辆调度问题的算法流程,并对已经存在的实例进行了实验计算。     

基于Fuzzy-AHP的煤炭配送中心选址研究

煤电运供应链是供应链概念在煤炭业的应用.由于铁路运输是我国煤炭运输主力军,使优化煤电运供应链重点转移到如何选择最优的煤炭堆场作为一个电厂群的煤炭配送中心,而且,由于每个电厂都必须有自己的堆场,所以很多煤炭配送中心就直接以原有电厂的煤炭堆场为基础进行建设.使用改进的Fuzzy-AHP的方法对以原有电厂煤炭堆场为基础建设的煤炭配送中心选址问题进行了研究,建立了这类问题评价指标,且以H集团在S省为算例进行了计算,得出了与该集团决策相符的结果.     

基于Fuzzy—AHP的煤炭配送中心选址研究

煤电运供应链是供应链概念在煤炭业的应用。由于铁路运输是我国煤炭运输主力军,使优化煤电运供应链重点转移到如何选择最优的煤炭堆场作为一个电厂群的煤炭配送中心,而且,由于每个电厂都必须有自己的堆场,所以很多煤炭配送中心就直接以原有电厂的煤炭堆场为基础进行建设。使用改进的Fuzzy-AHP的方法对以原有电厂煤炭堆场为基础建设的煤炭配送中心选址问题进行了研究,建立了这类问题评价指标,且以H集团在S省为算例进行了计算,得出了与该集团决策相符的结果。     

物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型.然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解.最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性.     

物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型。然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解。最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性。     

物流配送中心选址数学模型和算法问题研究

在对物流配送中心选址问题进行理论综述和分析的基础上,以综合运输成本最低为基本约束条件构建了选址的数学模型,并通过启发式算法求得了模型的最优解,得出了各工厂对各物流配送中心以及物流配送中心到各货物配送需求点的最佳配送数量,并通过一个实例对模型进行验证和分析,结果证明该模型和算法可以有效优化物流系统的运作和提高运行效益.     

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。     

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。     

基于遗传算法和模糊综合评价法物流配送中心选址研究

本文给出了关于配送中心选址的0-1混合整数线性规划模型,该模型要求在一些已知的备选点中选出一定数目的地点作为配送中心;并求出配送网络中的物流量,使配送网络总费用最小.由于这类模型属于NP难问题,为更好的求解此类问题,提出了定量化的遗传算法与定性化的模糊综合评价法相结合来确定配送中心地址的方法.     

基于遗传算法的配送中心选址问题研究

以绵阳市配送现状为背景,在充分考虑配送中心利益的基础上,考虑了配送中心选址地点、建设费用以及配送中心车辆调度等因素,基于遗传算法提出一种新的选址模型,最大限度上降低物流配送成本。     

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。     

现代公路运输中的空载问题探讨

指出了物流运输过程中空载现象产生的原因,同时以运输资源整合、自有车辆的控制、多种运输方式组合等角度为切入点,提出了一些较有现实意义和实用价值的建议,以减少运输车辆的空载率,降低物流企业成本。     

需求变化条件下的物流中心派车路线优化设计

在原有的物流配送路径优化的基础上,加入地址变化的突发情况,建立了一个需求变化条件下的物流中心派车路线优化问题模型。针对该模型,提出了基于蚁群算法的优化求解算法来解决该问题,以求出动态需求变化条件下的物流中心派车路线。     

基于运输可靠性的配送中心选址研究

设计配送中心时不仅要考虑成本（或收益）,而且还要综合考虑运输系统的可靠性,研究它们在最优化供应链设计中的作用。建立的模型求解问题是NP问题,用一般的最优化求解工具很难得到最优解,在此采用遗传算法求解。仿真结果表明模型合理,方法可行。     

带距离限制的双配送中心选址方法

研究了带距离限制的双配送中心选址问题,结合聚类算法、重心法、层次分析法构造了一个解决双配送中心选址问题的算法。首先根据聚类算法思想将整个配送服务区域划分为两部分,再计算出每一个区域的重心,并求出两重心点之间的距离与距离限制的差值,以差值为半径,两重心点分别为圆心作圆。找出两个圆内圈出的符合距离限制的所有备选地点对;若没有符合距离限制的备选地点对,则把半径扩大为原来的1.5倍,重复以上步骤,直至得到符合条件的备选地点对为止。然后结合层次分析法及模糊综合评价法对所有备选地点对进行筛选,得到最佳选址方案。     

食品企业产品分销运输资源整合研究

本文以一般食品为例,深入分析了食品企业在产品分销过程中如何整合运用各种运输资源,论述了产品特性、消费特征、分销物流模式、分销系统绩效表现和运输资源之间的因果关系,对食品企业分销系统物流能力的建设,提出了针对不同的运输模式,企业通过选用适宜的运输资源既可以降低运输成本,又可以缩短响应时间的结论.