军用仓库选址模型研究

分析了军用仓库选址的影响因素,满足军事需求的同时达到经济性要求,运用判断矩阵科学计算出军用仓库选址的一般评价指标的权重,引入供应链敏捷度作为约束条件,运用线性规划方法解决经济性要求,构建了军用仓库综合选址模型,对模型进行求解计算。     

基于一种改进算法的仓库选址研究

为了提高选址决策的科学性和正确性,结合企业追求成本最小化的目标以及以往选址经验、历史数据,论文提出基于WSMP（仓库策略管理规划）、遗传算法和层次分析法的第三方物流企业仓库选址决策算法．运用定性和定量分析的方法多次迭代求得模型的解,以最经济的物流成本实现最高的客户服务水平和物流网络的覆盖率．从而为企业在低毛利、充分竞争的市场环境中创造可观的利润。     

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.     

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。     

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。     

重心模型在烟草企业仓库选址中的应用

为了消除烟草企业的不合理运输,降低企业运输费用,提高企业经济效益,以昆明烟草集团为例,应用重心模型对烟草企业仓库进行了选址,为企业仓库选址提供了定量化的依据。     

重心模型在烟草企业仓库选址中的应用

为了消除烟草企业的不合理运输,降低企业运输费用,提高企业经济效益,以昆明烟草集团为例,应用重心模型对烟草企业仓库进行了选址,为企业仓库选址提供了定量化的依据.     

基于免疫算法的后方仓库选址建模与仿真

针对当前陆军装备维修器材供应链后方仓库供应网络布局不合理、保障效益低等问题,建立后方仓库选址非线性规划模型,设计免疫算法仿真求解。以NB战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到后方仓库最佳位置和供应网络,为全面、科学做出后方仓库选址决策供定量分析数据支撑和可视化图形参考,并与粒子群算法和遗传算法进行对比分析。     

基于层次分析法和灰色关联决策的野战仓库选址模型研究

针对装卸勤务工作中野战仓库选址问题的特点，在对评价指标体系进行规范化的基础上明确了决策过程，以方案的灰色关联度作为评判准则，建立了决策模型。并结合实例进行分析验证。     

考虑费用函数约束的物流配送中心选址双层规划模型

针对现有物流配送中心双层规划选址模型的不足,建立了考虑下层规划费用函数约束的物流配送中心选址双层规划模型,并用算例对比验证了此模型的有效性。     

基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化分配

文章针对自动化立体仓库的库区和货位的分配策略问题进行了讨论,提出立体仓库的库区优化数学模型：在库区优化基础上,进一步提出货位优化数学模型．将Pareto最优解的概念与遗传算法相结合,提出了一种改进的解决多目标优化问题的Pareto遗传算法解决货位优化问题．给出了仿真实验及分析,结果表明采用改进遗传算法优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。     

基于混合遗传算法的多配送中心选址问题研究

就区域配送体系的多配送中心选址问题构建确定性规划模型，相应提出混合遗传算法的求解方法。该算法结合了单亲进化遗传算法和经典遗传算法的优点，能够使部分种群择优进化的同时整体种群的解全局收敛。仿真案例表明算法能够在5％的误差限内有效、稳定的逼近全局最优解，生成的选址线路图具有实践指导价值。     

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.     

基于改进遗传算法的生鲜加工配送中心连续选址模型

建立了生鲜加工配送中心选址连续模型，在引入监控算子的基础上，运用改进的遗传算法对模型进行求解。该模型和改进的遗传算法可有效的解决生鲜加工配送中心的选址问题。     

基于WSMP的仓库选址分析

介绍了基于WSMP（仓库策略管理规划）的仓库选址分析方法.阐述了WSMP选址分析的步骤及其区域分析内容,最后举例说明了该方法的具体运用.     

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。     

汽车制造业零部件配送中心选址模型建立与Lingo求解

通过整合并分析某大型汽车制造厂零部件物流配送企业近年来的配送数据,建立了物流配送成本模型,然后选择LINGO软件作为测试工具,综合考虑变动成本、固定成本和规模效益系数进行阶段性测算,仿真结果表明,该企业应该建成并起用B地区作为物流集配中心。