基于重心法的呼和浩特农产品物流配送中心选址模型研究

如今,世界生产水平持续科技化,社会各方面发展速度日益加快,为了跟上国家的经济增长速度,更好地得到高效的经济利益,我们积极响应国家政策,施行有效制度,努力把控经济命脉。电子商务和物流是新兴产业,而网络是连接电商和农产品的媒介,因此完全可以通过网络帮助农产品转运与输出,有效提高农业在经济发展中所占的比例。电商富农就是中国发展农业的高新技术手段,利用电商富农,可以更进一步减少农产品在运输过程中的损失,在电商富农的基础上,以减少成本,增加销售量,发展农村物流为目的。本文采用重心法对呼和浩特地区的农产品配送中心选址进行研究,对距离和运输量等因素进行主要分析,采用迭代的方法使总费用达到最低,进而求得物流配送中心的坐标,确定呼和浩特地区的农产品配送中心理论上的最佳位置,得到实际验证,而且其计算方法相对简单,对农作物配送中心选址具备参考作用。     

基于范围限制的配送中心选址研究

在有范围限制的前提下，通过应用数学软件Matlab和迭代法来研究，符合限制条件的最优值及其对应的位置，为物流服务提供者提供一种物流设施设置的参考方法。     

系统聚类和重心法在多节点配送中心选址中的研究

为解决"一个区域内多个配送中心的选址"问题,提出系统聚类和重心法相结合的方式,完成多节点配送中心选址.首先利用系统聚类法中的最短距离法进行多节点分类,将整个配送区域划分成不同的子区域;然后利用重心法确定各子区域配送中心的具体位置.提出了多次重心法选址的概念,并设计出基于最短距离法和重心法的配送中心选址流程.最后,以一个实例进行详细分析,验证了该方法的可行性.     

系统聚类和重心法在多节点配送中心选址中的研究

为解决“一个区域内多个配送中心的选址”问题,提出系统聚类和重心法相结合的方式,完成多节点配送中心选址。首先利用系统聚类法中的最短距离法进行多节点分类,将整个配送区域划分成不同的子区域;然后利用重心法确定各子区域配送中心的具体位置。提出了多次重心法选址的概念,并设计出基于最短距离法和重心法的配送中心选址流程。最后,以一个实例进行详细分析,验证了该方法的可行性。     

改进重心法在物流配送中心选址中的应用

浅析了重心法选址模型及其优缺点,在考虑了配送中心的可变运营成本和固定成本缩减的基础上,提出了改造模型,能够有效克服重心法的不足。     

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。     

浅析配送中心选址的研究背景现状及意义

配送中心的选址工作是启动配送中心所有工作的首个环节,配送中心位置恰当与否,直接关系到整个配送系统效率和总的物流成本以及服务水平的高低,所以配送中心选址对企业的运营产生着深远的影响。     

基于聚类分析和重心法的第三方物流企业配送中心选址分析——以邯运物流为例

先从模糊聚类的角度对邯运物流划分区域,同时考虑更多与选址相关的定性因素,然后结合简捷的重心法确定最终的区域配送中心选址,这样不仅降低了计算量,而且使选址模型更具有实际意义.     

基于聚类分析和重心法的第三方物流企业配送中心选址分析——以邯运物流为例

先从模糊聚类的角度对邯运物流划分区域,同时考虑更多与选址相关的定性因素,然后结合简捷的重心法确定最终的区域配送中心选址,这样不仅降低了计算量,而且使选址模型更具有实际意义。     

基于重心模型和层次分析法的配送中心选址研究

运用重心模型确定物流配送中心的位置,由于选址因素只包括货运量和货运价值,在实际应用中受到很大限制。为此在用重心法得到备选地点的基础上,引用层次分析法模型解决配送中心的最佳地点问题。结合朝阳柴油机厂选址分析,说明基于重心法与层次分析模型的配送中心选址方法的实际应用。     

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RS-AHP的应急物流配送中心选址

通过引入约简理论和AHP评价方法,从宏观角度建立评价指标体系,确定了影响应急物资配送中心选址的5类因素,为了简化计算,对评价指标进行了约简,利用专家打分法对各个评价指标进行量化分析,通过AHP方法得到最佳选址地点.以邯郸市为例,验证了方法的科学性和评价结果的准确性.     

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.     

基于区间灰度的区域物流配送中心选址实证分析

结合区域物流配送中心选址评价中存在的不确定性和评价信息量获取不充足性,提出采用语言标度和灰度构成的有序对作为评价标度,并利用OWA算子获得评价指标权重和组合权重,给出一种区域物流配送中心选址方法,最后实证分析了该方法的可行性和科学性。     

连锁企业配送中心选址的两阶段模型研究

利用定性因素与定量因素相结合的方法研究了连锁企业物流配送中心选扯问题.首先在分析配送中心选址的定性因素的基础上,利用灰局势决策方法筛出候选点;然后在定量模型中,充分考虑连锁经营的特点,以配送服务的可靠性最大化为目标,以配送总成本为约束条件,建立了连锁企业配送中心选址的优化模型,从而得到连锁企业配送中心选址的定量方法.     

连锁企业配送中心选址的两阶段模型研究

利用定性因素与定量因素相结合的方法研究了连锁企业物流配送中心选扯问题。首先在分析配送中心选址的定性因素的基础上,利用灰局势决策方法筛出候选点;然后在定量模型中,充分考虑连锁经营的特点,以配送服务的可靠性最大化为目标,以配送总成本为约束条件,建立了连锁企业配送中心选址的优化模型,从而得到连锁企业配送中心选址的定量方法。     

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。     

基于GIS和粒子群算法的两级物流配送中心选址优化方法及应用

根据总运费最小化原则,以用户空间数据库为背景建立了针对两级配送中心的选址优化模型。为了对选址优化模型求解,提出了一种变异粒子群算法。以地理信息系统(GIS)为平台,对山东省区域物流配送中心的选址优化进行了实证研究,所得结果符合山东省实际情况,表明本文提出的选址优化方法具有较大的应用价值。     

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.     

基于协PSO算法的物流配送中心选址研究

针对多目标物流配送中心选址问题,建立选址模型,并设计离散协粒子群算法,最后利用该算法进行了实例研究,结果表明该算法是有效、可行的。