零售店货物的库存-配送集成化研究

以沃尔玛零售店一个供应商与多个客户组成的二级物流系统为例,研究了在随机需求下的零售商库存与配送联合优化问题。以一个补货周期内的总成本最小为目标,建立了相关库存-路径数学模型。结合报童模型与蚁群算法,提出了一个新的启发式算法求解思路,求解确定了每个客户配送的商品数量和配送路径方案的库存-路径问题,并与直接按照各门店最佳订货量配送的递送成本进行了对比分析,证实了将库存与配送联合考虑在降低供应链系统总成本中的有效性与合理性。     

快消品行业城区中小零售商最优补货策略研究

以城区中小快消品零售商为研究对象,分析零售商随机需求条件下库存与路径的集成优化问题,提出了最优补货策略及其模型,并确定出基于运输能力限制条件下的零售商最优补货周期和补货成本、区域配送中心的经济库容及安全库存水平。采用最优补货模式后,最大限度地盘活了各自为政时零售商的独立库存,并且实现了配送过程的满载和配送路线的优化,降低了运输和配送成本。最优补货策略为空间有限、网点稠密的城区快速消费品零售商的补货问题提供了可行的解决方案。     

混合渠道新品上市最优订货策略

针对目前越来越多的企业引入电子商务,造成传统销售渠道与网络直销渠道相互竞争、相互促进的复杂需求状况,研究了具有一次补货机会的新品上市最优订货策略.在模型建立阶段,基于新品上市的数据特点及混合渠道特征,提出需求预测更新策略;基于网络渠道的服务特点,提出随时间动态变化的订单取消率及退货率;采用动态的补货及配送提前期,并提出加急配送策略;讨论补货提前期的库存状态,建立最优订货策略模型.在模型求解阶段,提出基于利润的动态逼近算法及交叉遍历算法,并对模型最优解的寻优步骤进行分析.最后采用实际案例证明了该模型及算法的优越性,并对部分参数进行了敏感性分析以辅助企业优化决策.     

基于改进遗传算法的成品油配送车辆调度问题研究

为有效解决成品油配送中的油罐车车辆调度问题,构造了多车型-多油品-多加油站的成品油配送车辆调度优化的数学模型,设计了改进遗传算法对所提出模型进行求解,并用具体算例验证了模型和算法的有效性.     

基于VMI的成品油物流配送设计

基于供应商管理库存(VMI)理论,提出一种新的成品油物流配送模型,即同时考虑供给方的配送费用和加油站的库存费用的整体优化模型。为降低求解该模型的难度,初步确定油罐车与加油站的对应关系后,将该模型分为库存分配模型和带时间窗的旅行商问题模型。应用结果表明,对于较大规模油库配送中心的配送活动,新模型优化结果良好。     

单周期随机库存控制策略下的选址分配问题优化模型及其算法

基于零售点所采取的单周期随机库存控制策略,建立了考虑库存的物流系统选址分配问题的混合整数非线性规划模型.设计了一种求解该模型的启发式算法:先用解析法求出各个零售点的最佳订货量,然后利用Hopfield人工神经网络算法求解各个零售点的最佳配送量,最后通过枚举法确定配送中心的选址以及最佳配送方案.将该启发式算法与分支定界法进行了模拟比较,结果表明该算法具有相对的先进性.最后,用实例对模型与算法进行了数值演算.     

基于低碳排放的多车型车辆路径优化问题研究

针对物流配送过程中,如何合理安排配送路线,提高配送效率、降低配送成本和碳排放量的问题,分析了车辆载重量、行驶速度、行车距离、交通状态等因素对车辆油耗的影响,建立了以最小化配送成本和碳排放量为优化目标的多车型车辆配送路径模型。同时,结合蚁群算法对该优化问题进行求解。仿真结果验证了算法能够有效的降低配送成本和碳排放量。     

基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。     

随机到货下库存管理模型的研究

在单期库存模型中,超额需求和剩余库存均不计入下一期。在随机多期模型中,考虑补货提前期是不变或随机的,而补货提前期内的需求假设符合某种概率分布,补货请求发生在研究期内各个时点上。当一个补货请求发出时,并不知道未来货物到达时的库存水平。本文对上述模型进行修改并求解最优的经济补货批量。假设货物的到达属于一个泊松过程,在货物到达的时点,库存状态变成已知,并在此刻做出补货相关的决策。传统的单期或多期库存模型可以看成是本文中模型的特例。     

时变路网无能力约束车辆路径优化

讨论了一类时变路网下的无能力约束车辆配送路径优化问题,建立了基于时变路网的以配送总耗时最短为优化目标的无能力约束车辆配送路径优化模型。提出了基于实时Dijkstra算法的模型求解方法。数值算例表明考虑路网时变特性得到的优化配送方案将更加符合配送实际。     

基于改进粒子群神经网络对电力仓储库存需求预测研究分析

随着电力行业集约化政策的落实,通过协议库存采购货物是电力仓储常见的补货形式,但在现如今的库存补货中,缺乏高效的需求预测模型,补货数量往往依靠经验主义,容易导致仓储库存堆叠,管理成本增加。针对此问题,文章将广州供电局立体库提供的实际数据作为样本数据,首先建立BP神经网络预测模型,并考虑电网物资采购特性,引入改进的粒子群算法进行模型优化,实验结果表明,优化后的电力仓储需求预测模型中,标准均方根误差和平均绝对百分误差分别为原模型的43.15%和67.3%,预测误差明显降低,系统稳定性增强,优化效果明显,可为需求预测在电力仓储中的应用提供新方法。     

成品油配送优化管理系统研究与设计

通过对成品油配送业务的分析与研究,提出了销售预测、自动补货和配送优化问题的解决方案和程序处理流程,开发出了成品油配送优化管理系统。实验表明,该系统的应用在满足配送服务水平的前提下,减少配送运力约40%,降低总体库存约40%。     

基于公平的拥堵收费和可交易电子路票的多模式物流网络优化模型

基于拥堵收费和可交易的电子路票建立了多模式物流网络优化模型。模型考虑了商品所有者的收入对多模式物流网络下配送需求的产生、配送模式的选择以及配送路径选择的影响,得到了物流网络流畅策略对不同配送商品价值和地域分组的物流需求分配的影响。模型被描述为带有均衡约束的数学规划问题,并可通过无导数算法求解。     

库存-运输系统整合优化Excel模型求解

提出了库存-运输整合优化模型,将库存与运输问题看作一个系统整体考虑,比传统的将库存、运输单独考虑的物流成本要少的多。通过Excel模型的建立与求解,展现了Excel软件在规划求解方面的不可忽视的作用。     

运输商选择与配送中心选址联合优化研究——基于供应链系统观念

系统观念是供应链管理的一个重要思想,它要求将供应链做为一个各环节相互联系的有机整体,而不是孤立的阶段.本文基于供应链管理的系统观念,将传统上孤立研究的运输商选择问题与配送中心选址问题结合起来,考虑供应链核心企业管理多个运输商的成本（文中称为C成本）,建立运输商--配送中心联合优化模型[TDJOM],以实现供应链中这两个问题领域的联合优化,实现整体最优,同时设计了一种启发式算法,将非线性规划转为线性规划求解,避免了现有的各种非线性规划求解算法往往只能求得近似最优解的缺陷.本文用算例证明了模型和算法的有效性.     

基于RFID的零售企业信息追溯与补库策略

提出了基于无线射频技术（RFID）的零售企业生鲜食品的信息追溯技术和持续补库计划（CRP）策略,集成了整合发货和库存补货,并构建了用以计算最高库存量和配送周期的供应商管理库存模式下的补货数学模型,模型中充分考虑了生鲜食品的特性（腐坏）,确保零售企业销售生鲜食品的质量安全.在通过采用RFID技术实时监控销售和库存数据的基础上,供应商能够依据模型在发货周期内确定最佳的货物配送时间和配送数量,主动补货,在保证食品安全的同时实现总的长期平均成本最小化.     

库存-运输系统整合优化Excel模型求解

提出了库存-运输整合优化模型,将库存与运输问题看作一个系统整体考虑,比传统的将库存、运输单独考虑的物流成本要少的多.通过Excel模型的建立与求解,展现了Excel软件在规划求解方面的不可忽视的作用.     

VMI需求预测与补货配送的研究

本文在实施供应商管理库存项目的基础上,探讨了需求预测、自动补货策略、主生产计划制订方法和配送策略在信息一体化的供应商管理库存系统中的具体应用,并对这些方法和策略进行了优化.     

基于价格折扣的生命周期产品库存模型

在产品的生命周期内,供应商提供价格折扣条件下,研究了一类需求率是销售价格与时间的一般函数的易变质物品最优库存策略问题,建立了优化补货周期的库存模型。目的是极大化总利润,讨论了模型最优解的存在性并给出了求解最优解的算法,最后给出数值例子。     

斜坡型需求情况下变质性产品的生产库存策略

考虑了在生产企业的需求率服从斜坡型分布的情况下,允许缺货且缺货完全回补、补货率有限、变质率服从威布尔分布的变质性产品的生产库存策略,给出了相应的生产库存模型,并给出了求解该模型的算法和算例.