一维运输折扣模型及算法

利用电子商务发展物流运输，是近年来物流领域的一个研究热点，但是对电子商务物流的具体实现形式的研究还有待发展。介绍了在电子商务平台上的4方物流公司的一个分配调度折扣模型，该模型是在对运输任务集成优化的思想上作出的，并采用运输折扣作为反映这一思想的主要手段。该模型的建立使得具体的物流电子商务有了一个可供采用的模式，且在基础上对模型展开分析，给出了模型的可解性，和最优解的形式和判定定理，并给出其一般运算步骤，提出了进一步研究的方向。     

电子商务中的现代物流

电子商务与传统物流不断融合产生了一个新的研究领域：电子商务物流，这意味着传统的物流模式将在电子商务环境下呈现新的特点，试图从供应链角度提出电子商务物流的特点，并阐述最具代表性的CPFR、QR、3PL／4PL物流模型，最后通过分析我国城市化程度和标准化水平提出现阶段发展中国电子商务物流应重视的两个方面。     

略论电子物流与现代运输业的发展

当前运输企业面临着从传统物流企业到电子物流企业的转变，结合运输企业的特点，论速了运输企业发展电子物流和电子商务的模式。     

考虑不同数量折扣的物流服务供应链回购契约协调研究

文章以单个物流分包商和单个物流集成商组成的两级物流服务供应链为研究对象,在单周期单一能力下,建立物流分包商主导的基于回购的物流服务供应链数量折扣模型,并分析该模型下物流集成商和物流分包商各自的最优决策.最后,通过数值实验可以得出,随着折扣的增加,物流集成商的物流能力采购量和物流分包商的单位回购价格下降,物流集成商期望利润增加,物流分包商期望利润减少,供应链系统期望利润增加、系统绩效提高.     

我国电子商务物流问题研究

电子商务的发展离不开物流业的支持。本文在讨论了物流的概念、特点以及我国电子商务物流的发展模式后,深入分析了发展我国电子商务物流的具体的应对策略。     

加强电子商务在物流管理中的应用

电子商务作为网络经济的核心,必须以物流管理为基础.电子商务活动中任何一笔交易,都是由四种基本的"流",即信息流、商流、资金流、物流所组成.物流过程具体包括运输、储存、配送、保管、物流信息管理等各种活动.     

B2C电子商务物流管理发展趋向浅析

电子商务的物流问题是制约电子商务发展的重要环节，也是能否真正体现电子商务优势的关键因素。在我国，电子商务物流方面还几乎处于空白状态，要在短时间内全面解决电子商务的物流问题是不现实的。但是，电子商务物流在我国具有巨大的发展空间，发展态势很好。只要我们认真学习和研究，并结合我国国情，制定可行措施和有力对策，大胆探索，就能加快我国电子商务物流的发展，缩小与发达国家物流业之间的差距。本文对B2C电子商务物流管理发展趋向进行了论述．     

物流标识技术的研究与应用

本文从电子商务中的物流电子化研究入手,以供应链物流为研究对象,专门阐述物流标识技术。对物流标识技术中的物流编码技术与物流条码符号标识技术进行了系统详尽的分析,并对物流标识技术在国内外物流领域的应用作了具体介绍。     

军事融合式物流运输调度节点规划模型分析

为有效提高军事融合式物流运输效率,从物流运输节点入手,设计一种新的物流运输调度节点规划模型。首先确定各节点物流需求,以需求子集的形式进行数字化模拟操作,通过确定需求子集,排除当前物流的独立需要; 通过对应匹配集进行需求聚类简化,确认当前节点的优先性特征; 根据聚类结果,对当前未指定物流顺序的物流节点和不存在的物流约束点进行排序; 根据约束条件,确定最佳物流路径,实现物流运输调度节点规划。实验结果表明,应用该节点规划模型后,军事融合式物流冲突率降低超过20%,无阻路径长度差距为37%,证明该模型可以有效提高物流效率,应用优势较强。     

B2C 电子商务物流中心选址-路径综合优化研究

为优化 B2C（business-to-customer）电子商务物流系统,结合 B2C 电子商务特点,构建以物流成本最小为目标函数、以运输时间和供需关系限制为约束条件的电子商务物流中心混合整数规划模型,采用改进的遗传算法将电子商务物流中心选址的混合整数规划模型求解过程转换成求解最优运输路径问题,并且设置惩罚算子对超过运输时间限制的方案进行特定的惩罚处理,设计合适的染色体编码方式、交叉算子、变异算子、惩罚函数等。通过随机生成的数据运用 Matlab 软件进行算例仿真模拟,验证模型的有效性。     

基于主成分分析的广东省区域电商物流能力评价研究

电商物流是电子商务发展相配套的物流,网购的发展促进了电商物流的产生和发展,电商物流的发展在电商发展乃至整个供应链中具有重要意义。构建广东省区域电商物流能力评价的指标体系,利用主成分分析的方法进行实证分析,结果表明:广东省区域电商物流能力较好,但地区差异性很大,区域发展极不平衡。广东省区域电商物流能力影响因素包括投入产出水平、需求情况、发展潜能3方面,主要由投入产出水平决定。进而提出广东省区域电商物流能力发展的建议,以促进更好地发展。     

The outbreak pattern of the SARS cases in Asia

The severe acute respiratory syndrome (SARS) caused tremendous damage to many Asia countries, especially China. The transmission process and outbreak pattern of SARS is still not well understood. This study aims to find a simple model to describe the outbreak pattern of SARS cases by using SARS case data commonly released by governments. The outbreak pattern of cumulative SARS cases is expected to be a logistic type because the infection will be slowed down due to the increasing control effort by people and/or due to depletion of susceptible individuals. The increase rate of SARS cases is expected to decrease with the cumulative SARS cases, as described by the traditional logistical model, which is widely used in population dynamic studies. The instantaneous rate of increases were significantly and negatively correlated with the cumulative SARS cases in mainland of China (including Beijing, Hebei, Tianjin, Shanxi,the Autonomous Region of Inner Mongolia) and Singapore. The basic reproduction number R0 in Asia ranged from 2.0 to 5.6 (except for Taiwan, China). The R0 of Hebei and Tianjin were much higher than that of Singapore, Hongkong, Beijing, Shanxi, Inner Mongolia, indicating SARS virus might have originated differently or new mutations occurred during transmission. We demonstrated that the outbreaks of SARS in many regions of Asia were wall described by the logistic model, and the control measures implemented by governments are effective. The maximum instantaneous rate of increase, basic reproductive number, and maximum cumulative SARS cases were also calculated by using the logistic model.     

B2C环境下订单配送问题的模型与算法

以电子商务企业交易为背景,分析了B2C环境下客户订单的特点及客户对订购货物配送服务的要求,针对该环境下的物流配送问题建立了相应的数学模型,设计了一种改进的禁忌搜索算法,进行了算例测试,并将测试结果与相关文献结果进行了比较.实验结果表明:改进的禁忌搜索算法在优化效果及计算时间等方面比有记忆功能的遗传模拟退火算法具有更优的性能.该算法能适应电子商务环境下快速、低成本的配送要求且简单易行,为电子商务环境下订单配送问题的研究提供了新的思路.     

B2C电子商务中物流配送中心优化设计

在考虑物流配送中心建设规模的基础上,结合B2C电子商务企业顾客需求的特点, 利用分级聚类法模糊估计各个顾客的单位商品配送运输费用,建立了B2C电子商务中物流配送中心优化设计的数学模型.该模型属于混合0-1的模糊非线性规划模型,且具有NP难性质.为求解上述模型,首先将其进行清晰化转换,然后采用嵌入表上作业法的遗传算法求解.通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性,为B2C电子商务企业物流配送中心的合理设计提供了新的思路.     

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择（VRP）模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。     

谈如何进一步提高高校后勤人员队伍素质问题

一流的学校要有一流的后勤,而一流的后勤需要配备一流素质的人员。人的素质与学校后勤管理有何关系,如何处理好这种关系,使后勤工作更好地为教育教学服务,为师生工作、学习、生活服务,这是需要深入探讨的基本问题。     

基于SVM和神经网络组合预测模型的物流需求预测

物流需求的定量数据是区域物流发展政策和规划的重要依据,影响物流需求的因素很多,传统的预测方法无法全面考虑各种因素,预测精度较低。为了提高物流需求预测的精度,采用组合预测的方法,建立一种基于支持向量机和神经网络的组合模型。首先采用支持向量机进行预测得到预测基本数据,然后通过BP神经网络进行残差修正,通过算例仿真分析,结果表明组合预测模型具有更高的精度,是一种有效的预测方法,为物流需求预测提供了新的思路。     

基于云模型的厦门保税船用燃油需求短期预测

为了准确预测厦门保税船用燃油需求量,首先,构建厦门保税船用燃油需求云模型,预测供需平衡条件下2020年厦门保税船用燃油需求量。选取外贸集装箱吞吐量、集装箱吞吐量、厦门GDP 3个指标作为输入变量,构建logistic回归预测模型。对厦门保税船用燃油需求量进行预测,将两种模型的预测结果与2020年厦门保税船用燃油实际值进行比较,结果显示,基于云模型的厦门保税船用燃油需求预测比logistic回归预测模型更精确。最后,选择云模型对2021年厦门保税船用燃油需求量进行预测。     

基于multi-agent的装备综合保障数据交互研究

为了更好地解决装备综合保障活动中所需的和所产生的数据之间的交互问题,提出了将multi-agent(多智能体)技术引入到装备综合保障领域的方法。分析了装备综合保障数据的作用和种类,对数据之间的关系进行了研究。构建了基于multi-agent技术的装备综合保障数据交互模型,并对模型中不同agent的作用进行了分析。最后,通过实例对数据交互的过程进行了详细说明。     

基于模糊层次熵多目标评价决策模型的物流服务商优选

首先利用模糊层次分析法决定指标的模糊权重,利用决策矩阵提供的信息,进一步用多目标决策中的熵技术修正决策者先前决定的优先权重,再利用模糊综合评判确定最优方案．提出的这种基于模糊层次熵多目标评价决策模型,兼顾主观偏好和客观实际,应用于解决物流服务商优选问题,表明了该方法的合理性与有效性．