基于运输经济模型的物流运输降本方法研究

以平台型物流企业为研究对象,采用规模经济、密度经济、网络经济等模型进行降本方法研究,分别对样本物流企业的运输与财务总体数据、业务片区运输成本、物流网络均衡优化三个方面进行计算,检验物流企业降本模型适用性。研究发现:1)规模经济模型及其指标通过数据实证对企业宏观降本方向具有指导性;2)密度经济模型与指标以数据计算验证其对物流业务区域运输成本控制具有相当的效果;3)网络经济模型通过提升网络均衡性使物流运输网络的效率与成本经济性提高。研究结果对于平台型物流企业运输降本具有理论意义,为相关企业提供多层次的降本模型,并通过对自身数据的持续挖掘,达到物流企业降本增效的可持续性。     

废金属回收企业内部逆向物流成本优化模型分析

本文利用逆向物流的基本原理,针对废金属不同回收工序之间的废金属运输成本,提出了两个能够计算最小年运输成本的线性优化模型。该优化模型可以用来决定最佳运输模型与年运输总量以及回收企业内部各个工序和相应的处理单元距离之间的关系,而这两个因素正好构成了企业内部回收逆向物流成本的主体。本文提出的优化模型可以适合钢铁、铜以及铝等废金属的回收处理。     

严寒地区小城镇生物质能发展策略与用地空间布局模式

为充分利用黑龙江省农业生物质能丰富的优势，运用“能源景观”理论方法，从空间规划层面引导与控制生物质能的发展。通过生产潜能分析，确立黑龙江省生物质能发展指导策略，并通过能源供需分析、时空变异预测，构建基于能源规划和空间规划交叉研究的空间规划改进策略。优化德国、奥地利案例中建立的小城镇与运输成本关系模型，构建适用于黑龙江省的生物质能转换点布局模式。从发展策略与空间布局模式两个角度改变黑龙江省目前生物质能利用效率低、资源浪费严重的现状，优化生物质能消费结构，减少不可再生能源的消耗。     

河南省生物质能发电产业研究

生物质能发电是生物质能化利用的重要方向,是世界也是我国可再生能源发展的重点方向。文章从河南省生物质能源的概况、特征等方面阐述了河南生物质能的资源潜力,提出了河南省生物质能发电产业的主要模式、发展趋势与前景,针对目前河南省生物质发电项目建设、运营情况,分析河南省生物质发电企业的存在的问题,并提出解决问题的对策和建议。     

考虑居民选择行为的过期药品逆向物流网络设计

过期药品逆向物流网络设计成为医药安全领域迫切需要解决的关键问题.本文考虑居民的选择行为,引入回收企业对居民区以及政府对回收企业的补贴激励,构建了基于双层规划的过期药品逆向物流网络优化模型,并设计了求解该模型的分层遗传算法,通过算例得到了不同方案下过期药品逆向物流由分散到集中的网络结构.此外,考虑两种激励策略及模型参数的影响,设计四个实验进行分析讨论,研究表明：同时加大对医药企业及居民区的补贴策略更有利于调动企业及居民参与回收过期药品的积极性;企业成本与居民区成本存在此消彼长的相互作用关系;单位药品运输成本对居民区成本有较大影响,而居民区拥有过期药品的数量对企业和居民区成本均有明显影响.     

我国生物质能源发电产业发展状况分析

近年来,生物质发电产业快速发展,全国各地兴起了众多生物质能源发电企业。这些生物质能源企业的建立,完善了生物质能产业链,推动了节能减排,对于能源产业革新和生态环境保护都具有重要作用。以生物质能源替代传统化石能源,能够减少CO_2、SO_2、NO_x等污染物质的排放量,明显改善自然环境和大气质量。     

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%。     

生物质能--种出来的能源

生物质是各种生命产生或构成生命体的有机质的总称，生物质所蕴合的能量称为生物质能。凡是能够作为能源而利用的生物质能均统称为生物质能源。生物质能是人类最早利用、且曾经是重要的能源。在可持续发展的背景下．人们强烈呼唤与人类生存和谐相容的生物质能源。     

大规模零担物流轴辐式网络决策优化

经济的发展和公路运输的畅通,使零担物流得到迅猛发展.本文针对大规模零担物流网络优化问题,构建了基于双层规划的大规模零担物流轴辐式网络模型,并基于进化博弈和多目标优化思想,设计分层遗传算法来求解模型,最后以算例进行模型及算法验证,得出大规模零担物流网络的枢纽选址、流量分配等决策.灵敏度分析表明节点间流量、单位运输成本等参数会对零担物流网络产生不同程度的影响,增量优化表明当货流量变化时,对建设成本权重较小的情景,决策者宜优先采取改变枢纽点数量来满足需求,而权重系数较大时则应当考虑改变原有枢纽点能级来应对变化.     

多目标约束下的联盟混合轴辐式运输网络优化

以混合轴辐式运输网络为目标网络结构,对中小物流企业联盟运输网络进行优化,将联盟组建过程中不能损害成员企业利益的个体运营成本约束、协同完成物流业务的时间约束作为主要约束条件,构建了以单位运输成本、单位货物处理成本、运输车型为变量的目标约束混合轴辐式运输网络优化模型,旨在实现多重约束下的联盟网络总成本最小,最后借助模拟退火(simulated annealing,SA)算法对模型进行了求解。研究结果表明:该模型对网络的枢纽选址、成员企业间运输线路选择和运输量分配进行了有效的优化,使优化后联盟的运营成本与直达式网络相比降低了6.8%,与纯轴辐式网络相比降低了4.71%,与普通混合轴辐式网络相比增加了1.86%,并且能够在符合成员利益情况下满足协同运输的时效性要求,具有对企业间原有运输网络改造幅度较小的特点。     

Logistics network design for manufacturing enterprises with component processing workshops

Logistics network design influences the efficiency and cost of Logistics directly. Some manufacturing enterprises not only have warehouse hubs, but also build component processing workshops which are usually located in those places where the costs of materials and workforce are lower. This paper establishes a logistics network design model for the manufacturing enterprises with component processing workshops based on 0–1 mixture integer programming. The model optimizes the logistics network in an integrated view, by which the selection of the nodes, the manufacturing plan, and transportation plan can be obtained. An example is given to verify its feasibility. The approach is helpful for designing of the logistics network in manufacturing enterprises.     

基于聚类蚁群算法的物流最优路径

在物流网络系统中,物品的配送是重要的一环,一个科学的物流配送路径,不仅能在一定程度上降低物品的配送时间,而且能有效的降低运输资源的占用,这极大的降低了物流企业的运营成本。针对物流配送路径的最优解问题,有大量的学者进行了相关研究,主要有遗传算法、蚁群算法、生物地理学算法等,其中以蚁群算法应用最为广泛;但这些算法都只是在物流运输的路径上进行优化,并没有考虑空载率以及客户对送货时间的要求。为了克服此缺点,本文在蚁群算法的基础上加入空载率和时间窗的要素,对传统的蚁群算法进行优化。实验结果表明,与传统的蚁群算法相比,该算法可以有效的节约物流运输资源。     

基于量子粒子群算法的物流配送中心选址

在物流系统网络中,物流配送中心地址的优化选择不但能够高效及时地完成物资的配送,而且能使得配送成本和仓储成本等运营成本最小化,显著提高物流管理的效率和能力。针对物流配送中心选址最优解的问题,通常采用经典粒子群算法解决,但其有易早熟收敛和仅能得到局部最优解的缺陷。为了克服此缺点,将量子进化算法融入经典粒子群算法中,采用量子理论中独有的叠加态和概率幅特性,粒子最优位置的搜寻采用量子自旋门完成,粒子位置的多样性变异采用量子非门完成,以免出现局部最优解和早熟收敛缺陷。实验结果表明,与经典粒子群算法相比,量子粒子群算法在最优解的搜寻能力和优化效率方面更具有优势,能够优化配送中心的地址选取,从而减少物流运营的总成本,提高物流配送的效率,优化物流管理系统。     

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.     

多产品三阶段供应链选址分配问题及其遗传算法

 建立了一种基于最小物流费用的多产品三阶段供应链选址分配模型,该模型综合考虑了原材料和产品的运输费、工厂的固定建设费及原材料采购费和产品加工费、销售中心的固定建设费和库存保管费等。在多产品三阶段供应链体系中,在供应商-工厂阶段,一个工厂不仅可以从不同的供应商处采购不同产品的原材料,而且同一种产品的原材料也可以从不同的供应商处采购;在工厂-销售中心和销售中心-顾客阶段,产品需求者虽然可以从不同供应者处采购不同产品,但同一种产品却只能从一个供应者处进货。根据模型的这些特点,本文结合选址问题的随机顺序编码和运输问题的优先权编码技术,设计了一种新的染色体编码方法,从而借助遗传算法实现了多产品三阶段供应链选址分配问题的求解。数值仿真结果表明,本文给出的染色体编码方案是恰当的,设计的遗传算法具有较高的搜索效率,能够快速稳定地求解多产品三阶段供应链选址分配问题。     

智能物流运输系统

现代物流表现为企业生产与运输一体化的供应链管理与服务，其中货物运输所需的成本，时间及货物在途的状态控制是整个供应链管理过程中的重要环节，将智能运输技术与物流管理相结合，将会极大地提升物流的服务水平，现代物流与智能运输的结合点是交通运输信息的采集与提供，就智能运输技术而言，可用于物流管理的有移动信息技术，车辆定位技术，车辆识别技术，通信与网络技术等，结合物流业务特点，构筑了智能物流运输系统框架，根据案例分析，提出了当前物流企业计算机管理系统向智能物流系统发展的重点。     

基于GIS的物流配送车辆调度实现与应用

本文指出物流配送车辆路径(VRP)两类模型的局限,分析在电子商务下物流配送车辆路径充分利用GIS的优势,以克服VRP数学模型求解结果的抽象性,让车辆路径优化调度简单易用,有助于物流配送企业降低物流运输成本。     

铁路货运发展现代物流的分析与对策

实现从传统货运向现代物流的转型,是我国运输业快速发展的必然趋势。论文分析了现代物流与铁路运输的关系,论证了铁路货运发展现代物流的必要性,提出了铁路货运发展现代物流的对策。     

一种基于成长的物流网络建模方法研究及实证分析

分析了当前流行的物流理论及其建模方法,结合复杂网络理论的最新应用,提出了一种基于成长特性的物流网络基本建模方法NGM。在建模的过程中,首先建立了一个原始模型,考虑到实际物流网络具有的成长特性、优先连接特性、赋权路径特性等方面的实际情况,在原始模型的基础上对该模型进行了修正和优化。结合物流配送中心的需要对该模型的一些特性进行了分析,最后给出了本模型的仿真实证结果。实验结果表明：基于NGM的物流网络能够按照节点的富集程度,形成了“一个核心节点,少量中心节点,大量外围节点”构成的层次型物流网络结构。该结构在经济性、时效性、安全性、沟通性和方便性方面都能使网络的性能达到最优状态。该模型对于物流网络的建模分析、系统设计和网络管理提供了一种新的思路和优化方法。