物流配送中心选址策略研究

把物流配送中心的选址归结为求解使运输成本、变动成本和固定成本之和最小的最优化问题.为便于模型求解,进行了适当的假设,建立了以运输成本与运营成本之和最小为目标的选址模型,并采用遗传算法对选址模型进行求解,运用vb.net编写相应的求解程序.     

物流配送中心选址问题综述

物流配送中心选址方案直接关系到物流的效率和成本。本文首先介绍了国外选址的三类经典方法并指出不足,进而简要介绍我国的研究进展,最后指出物流配送中心选址的未来发展方向。     

物流配送中心选址问题研究

针对需要综合考虑物流配送中心经济性因素、环境性因素和服务性因素的问题,在改进传统遗传算法的基础上,引入了存优操作,进而提高了算法的收敛速度,使得解的个数可以由用户指定,从而更加满足实际的需求.使用层次分析法对改进遗传算法选出的N个最优解进行综合评价,进一步选出配送中心选址的最佳方案.实例分析表明,将改进的遗传算法和层次分析法相结合,可以解决物流配送中心选址问题.     

物流配送中心选址模型的分析

物流配送中心选址的好坏关系着能否有效节省费用,促进生产和消费的协调与配合,保证物流系统的平衡发展。因此物流配送中心选址对工作效率及物流控制水平会产生很大影响。正是基于物流配送中心及其位置的重要作用,有必要建立一系列选址的模型和算法。     

物流配送中心选址问题研究

物流配送中心选址是否合理,对物流配送中心功能的发挥和整个物流系统的经济效益都有极大的影响。因此,在配送中心建设之前,需要进行系统、全面的规划。本文介绍了物流配送中心选址的原则,对影响物流配送中心选址因素进行了分析,提出了物流配送中心选址的流程及评价方法,并以成都枢纽内多个货运站的规划为例,进行了实例分析。     

福建省农产品物流配送中心选址问题研究

农产品由于其自身的生物特性,导致其物流成本居高不下,买难卖难矛盾突出。提高农产品物流效益,减少农产品在流通过程中的不必要损耗,实现生产者和消费者之间的双赢对配送中心选址的研究提出了更高的要求。配送中心合理的选址能够产生规模效益,从而提高物流效率,降低物流成本,实现效益的最大化。结合农产品配送中心选址的影响因素和原则,采用重心法模型对福建省的农产品物流配送中心进行选址研究,求出基于总产量和各种农产品的初步位置,然后结合实际情况,对选址地址做进一步的分析,最终确定基于总产量和粮食的最优位置分别位于德化县和大田县。     

城区物流配送中心选址优化系统设计与实现

为了提高城区物流配送中心选址效率,克服传统方法须依靠人工计算的弊端,提出利用在线地图获取路径距离信息的方法。基于配送中心的实际建设和运营情况,确定配送中心选址问题的成本影响因素,设计选址优化系统框架,构建以总成本最小化的数学模型,采用基于整数编码的遗传算法对其进行求解。利用C#语言实现系统架构,并进行计算测试。测试发现:所构建系统能够自动获取城区各节点距离信息,较之传统手段减少了规划人员的工作量,围绕2类算例实施优化选址,均在较短时间内获得了切实可行的选址方案。结果表明,所提出的系统架构具有有效性和适用性,能够有效帮助规划人员实施物流节点选择。     

电子商务环境下物流配送中心选址研究

本文介绍了电子商务环境下的现代物流与传统物流的不同之处,分析电子商务环境下的物流配送中心应具备的特性.在此理论基础上,对传统的物流配送中心选址模型进行了改进,加入了时间约束,使其更能适应电子商务的快节奏,更能满足时代发展的要求.     

“绿色”物流配送中心选址

绿色配送能够实现货物在配送过程中减少对环境的危害,对改善环境具有现实的意义。本文综合考虑物流运作中各环节的碳排放和电子商务下的物流配送的特殊性,研究配送过程中的固定建设成本、运输及配送成本和碳排放成本,合理设置物流配送中心优化模型中的时间约束条件,从而构建基于碳排放成本和总成本的物流配送中心选址模型。系统仿真案例的验证结果表明:本文提出的配送中心选址模型与当前有效可行的同类模型相比,不仅具有同等的低配送成本,而且体现出更为优越的低碳性,进而达到低碳物流的发展目标,同时也能满足顾客对时效性的要求,提高客户满意度。     

多物流配送中心选址规划的算法分析

通过对多物流配送中心选址规划的不同算法进行分析,研究了鲍摩-瓦尔夫模型、单阶段CFLP模型和多阶段CFLP模型、多产品模型、动态模型等的优缺点,指出了各自适用的不同条件和环境,在进行多物流配送中心选址规划时,可根据实际情况和具体条件进行选用。     

铁路物流中心多目标分层选址优化模型及算法

以全国铁路既有货场为研究对象,基于不同节点等级,研究了跨区域下多等级铁路物流中心选址优化方法.在利用改进DEA模型对既有货场发展状况进行评价的基础上,以铁路既有货场资源利用最大化、铁路物流中心建设成本最小化为优化目标,建立铁路物流中心分层选址的0-1混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行求解.最后,以全路2500余个货场为对象,设计了\"45-256-509\"的全路铁路物流中心选址方案,三个层次的节点分布呈金字塔形,符合网络构建的基本特征,充分验证了优化数学模型和求解算法的有效性,为铁路物流中心的建设提供参考依据.     

指定备选点的配送中心选址-库存模型

为解决物流网络节点备选点受法律、法规及地质等条件限制问题,在可变建设成本LMRP模型研究基础上,从优化角度将模型扩展为指定备选点的LMRPVCC选址-库存问题。结合粒子群算法的特点,设计了指定备选点的可变建设成本配送中心选址-库存模型的初始粒子,并通过连锁零售企业HX公司配送中心进行实证研究。结果表明：配送中心建设成本、下游运输成本、配送中心运营成本和安全库存成本各占总成本的26%、42%、31%、1%。与Daskin文中得出的成本比例图相比,建设成本增长了4%,下游运输成本提高1%,配送中心运营成本降低了5%。     

烟草商业企业区域物流配送模式研究

文章以烟草商业企业物流配送为研究对象,深入分析了目前烟草商业企业实行以地市级公司为主体物流配送模式存在的问题和弊端,指出了打破行政区域划分,实行区域物流配送的优越性,并对区域物流配送模式建立和实施的具体问题进行了探讨．     

微粒群算法在多物流选址中的应用

物流中心的选址是企业的一项重要战略决策,不仅影响到原材料和成品的运输费用,也会影响顾客服务水平和对顾客需求的响应速度,选择合理的物流中心对降低运营成本提高企业的竞争力有很重要的作用。文章研究带约束条件的多物流选址问题,根据所提问题的特点,建立模型,并根据模型维数较大、约束域狭小的特点设计了一个与表上作业法相结合的改进微粒群优化算法（TM-PSO）。最后通过实例验证了模型的可行性及算法的有效性。     

基于地域特征的物流仓储中心逆向选址算法

物流仓储中心地址的选取,从根本上决定了物品出发地和运达地之间的距离,直接关系到物品能否被及时高效地运输,以及配送成本和仓储成本能否最小化。针对传统物流仓储中心选址求解算法脱离实际应用、且容易出现局部最优、求解速度较慢和注意力单一等问题。为减少物流配送时间,降低物流成本,切实提出选址解决方案,通过对K均值聚类算法和帝王蝶优化算法(Monarch butterfly optimization, MBO)进行改进,研究了京津冀地区物流仓储中心的选址问题。实验仿真结果表明：所提出的改进帝王蝶优化算法较其他优化算法在求解精度、收敛速度和迭代次数上均有优势,能够有效完成物流仓储中心选址问题,切实可以缩短物流配送距离,提高物流配送效率。     

城市物流网络中中间节点分布与规模优化研究

城市物流网络由节点和链接构成,对于流通的商品物流节点是交通枢纽、中间节点和零售设施. 为使零售商品在城市内流通的总运输费用最小,利用选址模型和遗传算法优化城市物流网络中中间节点的空间分布和规模. 首先分析了城市中商品运输系统,建立了运输费用和中间节点的建设费用模型;针对零售设施对物流中间节点的选择行为,根据费用和选择模型开发了优化物流中间节点的分布和规模模型;最后,利用大连市的数据进行了实例研究,验证了模型的有效性.     

基于模拟退火遗传算法和AHP的选址研究

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,提出了定量化的模拟退火遗传算法与定性化的综合评价法相结合来确定配送中心地址的方法.