应急物流服务网点选址模型研究

应急物流是应对突发事件的重要保障。应急物流可以降低灾害影响程度,缩短受害持续时间,使突发性事件造成损失最小化。而在进行应急物流决策时,首先会面临应急物流服务网点的选址问题。应急物流服务网点置于合理的位置,不仅可以降低成本,而且还能够保证提供应急物资的时效性,从而避免可能导致的更大损失。在给定限制条件下应急服务网点选址模型基础上,综合考虑应急需求的随机性和由灾害导致应急配送时间模糊的不确定情况,研究新的模糊和随机混合机会约束规划选址模型。     

郑州南部铁路物流基地选址及布置方案研究

为了满足河南省多式联运服务需求,服务郑州市国家中心城市建设,打造物流枢纽城市多式联运节点平台,文章以郑州南部综合交通体系构建为切入点,从多角度分析郑州市南部铁路物流基地选址问题,并以运输组织效率为核心,结合郑州市南部区域产业布局、市政规划、交通条件,提出纵列、横列2个布局方案,并综合运输组织便利性、城市规划适应性以及工程实施难度等方面进行比选,确定该基地的布置方案,优化城市发展格局,加快促进郑州地区相关产业升级,健全郑州大交通综合枢纽功能,为地方经济的健康发展提供动力支撑。     

应急物流配送中心选址问题模型研究

文章提出一种应急物流配送中心选址问题的混合整数规划模型,利用Matlab软件,结合算例,求解出应急物流配送中心选址最佳方案.     

Matlab应用于物流配送中心选址问题的研究

基于Matlab软件优化工具箱与带时效性的物流配送中心选址模型,通过优化工具箱中的有约束非线性规划函数对模型进行求解。并通过实例所分析出的结果,体现出模型与工具对物流企业或供应链优化选址具有积极意义。     

基于云自适应遗传算法的物流配送中心选址问题研究

物流配送中心是整个物流系统的关键环节,对于降低物流成本、提高物流效率具有重大意义。现有求解物流配送中心选址问题的传统遗传算法,存在种群多样性较差、个体退化等缺点,算法性能有待进一步改善。针对该问题,在云模型理论的基础上,本文提出了求解物流配送中心选址问题的云自适应遗传算法。算法的核心思想在于利用云模型理论生成交叉和变异概率。最后的仿真实例表明,本文所提算法具有更好的求解性能。     

B2C电子商务物流配送中心选址模型研究

分析了B2C电子商务的发展趋势、发展瓶颈即物流配送成本,为优化物流成本,构建了基于不同路段运输单价不同的最优运输费用的物流配送中心选址模型.     

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.     

浅谈企业物流成本控制的几点建议

近几年,我国物流发展速度过快,行业制度与体系都不完善,企业物流成本管理滞后,能源价格上涨,导致物流成本直线上升。作为企业的第三利润源,控制物流成本成为企业管理的重要部分。本文通过分析我国物流成本的构成与核算方法,提出几点控制企业物流成本的有效方法。     

物流配送中心选址研究

系统介绍了以降低成本与提高服务效率为目标的传统物流系统配送中心选址模型的发展与特点。在此基础上，介绍了近年来在供应链环境影响下发展而来的考虑库存成本与各级企业利益协调的现代配送中心选址模型。     

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。     

预算限制约束的竞争分销终端选址问题研究

站在生产厂商的角度,以市场份额最大化为切入点,研究了在零售引力法则的基础上带预算费用限制的竞争型分销终端网点选址问题并建立了模型。讨论说明了该问题是NP-hard问题,并运用Max-Min蚂蚁算法来解决该问题。     

物流服务配送中心选址问题浅析

物流业的竞争日益激烈，合理选择物流服务中心对于专业的物流企业和将物流业作为本地区经济增长点的政府部门都十分重要。本文分析比较了重心法、CFLP法和P—Center法这三种选址方法的特点，对于在不同情况下选择相应的方法有一定的指导作用。     

国内物流中心选址研究方法综述

以选址方法是否带有主观权重赋值为切入点,通过两个方面对这类问题进行了简要的文献回顾,并在此基础上概要地综述了他们的研究方法,对于个别研究方法也提出了需要进一步改进之处。最后,讨论了在物流中心选址研究中比较适宜的研究方法。     

配送中心选址的遗传算法研究

针对配送中心的选址问题,将遗传算法这一全局搜索优化技术运用其中,通过建立选址的遗传算法模型,研究了算法设计,分析了其特点,并与传统的混合整数规划解法进行了分析比较。     

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。     

考虑地产价格的多目标物流配送中心选址模型与求解

首先对传统的配送中心选址模型进行改进,引入地产价格因素,以建设投资成本与货物运输费用最小为目标,建立多目标选址模型。其次,利用理想点的适应度计算方法将多目标问题转化为单目标问题进行遗传算法的求解。最后,以某企业在城市的物流配送中心选址为例,对模型进行应用,算例结果验证了模型的实用性与有效性。     

遗传算法在配送中心选址的应用

根据具体的配送中心选址问题重新设计了编码方式,并进行了遗传算法设计,最后通过设置不同参数,对所得结果作了对比分析,最终通过具体的算例得出最优解。