基于启发式算法的物流配送中心选址研究

目前,物流已成为企业第三利润源泉,是现代化生产的重要组成部分,合理的物流网络规划对企业至关重要。其中,配送中心作为联结着需求点和资源点的桥梁,在整个物流网络中起着举足轻重的作用,配送中心的选址问题更是备受关注,精准的选址方案可以提高物流网络的整体效益,节约企业的运作成本。     

基于改进PSO算法的物流配送中心选址

首先对物流配送中心选址进行分析,在考虑固定建设费用及运输成本等的基础上建立数学模型。针对模型的特点,采用流行的群智能算法—粒子群优化算法进行求解。在对基本粒子群算法的分析基础上,提出了改进的粒子群算法,克服了基本粒子群算法早熟以及易于陷入局部最优的缺点。利用典型的基准测试函数Shaffer对算法进行验证,最后给出仿真实例,证明了算法的合理性。     

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。     

基于微粒群算法的配送中心选址研究

作为挖掘现代企业利润源泉的突破口,配送在物流活动中占有举足轻重的地位。多网点配送中心选址是后续物流活动开展的首要条件,对于该问题的研究具有现实意义。由于微粒群算法的普适性、鲁棒性、全局搜索性等特点,在求解复杂问题中能够较好地体现其优越性。结合运筹学中的运输规划的思想,对复杂的数学模型进行了简化,并针对问题的特点构造了求解编码机制。根据文献资料,将其中的仿真数据进行了整合,使得数据具有一定的现实意义,并用微粒群算法进行求解,得到了较好的效果。     

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.     

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。     

遗传模拟退火算法在配送中心选址中的应用

物流配送中心是现代物流系统的枢纽,而配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容.合理的配送中心选址可以降低企业的运营成本,本文根据配送中心地址问题的特点和要求,提出用遗传模拟退火算法解决选址模型.最后通过一个实例求得了模型的最优解,验证了该算法的有效性.     

多点配送中心选址及求解蚁群算法

将多点配送中心选址问题(multi-distribution center location problem,MDLP)映射为扩展K-TSP过程并设计了改进的蚁群算法。为提高算法的求解性能,在蚂蚁的选择规则里加入了代价引导函数,使用2-opt策略优化可行解并优化了信息素的更新方式。仿真算例及算法对比表明,模型和算法可以有效地表达和求解MDLP。     

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。     

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。     

基于鲍摩-瓦尔夫模型的配送中心选址

文中以总成本最低为目标,建立鲍摩——瓦尔夫模型,对物流配送中心进行选址。该模型在考虑运输成本的同时还考虑可变成本和固定成本,并用启发式算法对其进行就求解,最后通过具体的实例说明模型的可行性。     

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。     

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。     

基于混合整数规划模型的物流配送中心选址优化

主要探讨了物流配送中心和其所服务连锁店在配送时间上的相互制约关系,以及配送中心在一个工作周期中的经营成本。在规定时间范围内保证满足连锁店服务要求的前提下,配送中心本着成本最小的原则,利用混合整数规划方法,对物流配送中心的选址进行优化。     

基于配送中心合理选址问题研究

物流配送中心选址是否合理,对物流中心的功能发挥与整体的经营效益会带来很大的影响。在从配送中心整体规划设计的基础上,对配送中心的选址问题进行深入的研究。首先阐述配送中心的作用及重要性引出配送中心合理选址的关键;其次从配送中心选址的方法着手进一步分析选址要求;最后根据当今经济的发展阐述配送中心选址的发展趋势。     

基于顾客满意度的多目标配送中心选址方法研究

随着配送中心的发展和物流业经营理念的转变,为顾客提供的服务水平对企业的影响越来越重要。在传统的选址模型基础上,提出了一种立足配送中心和顾客两方面的选址模型,以顾客满意度来测量配送中心为顾客提供的服务水平,顾客等待时间的长短对其满意度产生直接影响,通过配送中心可以满足客户要求的时间长短来测量顾客满意度,同时建立了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。     

基于PSam-AHP模型H市的物流配送中心的选址问题研究

随着H市物流业的快速发展,其物流配送中心的选址显得尤为重要。基于PSam-AHP模型分析的基础上将H市的A、B、C三个候选方案进行定性与定量化分析相结合,并引入AHP偏好锥,通过计算表明该方法具有一定的有效性,使选址的更加合理性。     

冷链配送中心选址问题

介绍了考虑供应商的冷链多配送中心选址问题。基于冷链的产品特性,通过引入货损成本建立了使总费用最低的配送中心选址问题的数学模型,并给出了求解算法,得出了最佳的配送中心选址位置。