基于随机需求的物流配送中心选址离散模型研究

针对物流需求不确定情况下的物流配送中心选址问题,对传统模型进行改进,将随机需求变量引入离散型选址模型,利用随机规划理论和遗传算法对实例模型进行求解。结果显示物流需求不确定情况下的随机规划模型的求解结果比假设已知需求情况下的结果真实可信,所需物流费用较少。     

考虑交通区位的物流配送中心选址模型及求解

从交通运输系统的角度出发,物流配送中心选址在考虑物流规划部门与客户之间利益分配问题的基础上。还应该考虑到交通区位优势给物流配送中心运营带来的便利性。在已有双层规划模型的基础上进行改进,通过在模型中设立相关参数来描述交通区位产生的影响。建立了考虑交通区位的物流配送中心选址双层规划模型,同时还考虑到竞争的存在。笔者设计了基于遗传算法的模型求解算法,最后通过一算例来对比验证模型及其算法的可行性。在物流配送中心选址时利用交通区位优势能大大提高其运营效率及效益。     

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。     

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。     

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。     

肉食品物流配送中心选址优化研究——以辽宁省盘锦市为例

物流配送中心选址优化直接关系到商品能否安全、快速、及时地运送到消费者手中,对于实现区域物流综合成本的降低,以及高效运作等具有重要意义。在分析比较国内外的有关物流选址模型基础上,选用重心算法及相应数学模型,采用MS-Excel中的规划求解工具进行求解,得到目标优化位置。文章根据盘锦市的肉食品产销区位、数量等现实资料作分析研究,证明所用模型和技术方法在肉食品配送中心选址问题上具有一定的适用性。     

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.     

基于鲶鱼效应粒子群算法的物流配送中心选址

针对标准粒子群算法存在的易陷入局部最优解缺陷,提出了一种基于鲶鱼效应粒子群算法的物流配送中心选址策略(CFPSO)。该算法通过引入自然界的"鲶鱼效应"保持粒子群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,使算法寻优速度有明显的提高,最后通过仿真实验对算法性能进行验证。仿真结果表明,相对于遗传算法、标准粒子群算法,CFPSO算法可以获得更优的物流配送中心选址方案,尤其对于大规模物物流配送中心选址问题,该算法的优越性更加明显。     

基于Lingo语言求解物流配送中心选址模型

首先针对物流配送中心选址的一般要求,以配送中心最小配送费用为目标,构造了混合整数规划选址模型。其次,结合物流配送中心选址实例,运用所建立的混合整数规划模型确定物流配送中心选址最佳方案。最后,借助优化建模软件LINGO,通过对实际问题的抽象建模,编写求解程序,成功求解了该模型。     

双层规划模型在供应链选址中的应用

建立了基于竞争的物流中心选址双层规划模型,设计了模型求解的遗传算法,将配送中心选址涉及到的两个具有明显不同目标的决策者——选址规划者和客户联系起来考虑,并将配送中心建成后遇到的竞争问题也纳入其中,使配送中心选址问题的量化模型更具有实际意义和指导作用。