基于运输规模经济的连锁门店最优订货频率

研究了需求不确定、存在运输规模经济效应下的连锁门店最优订货频率·在综合考虑门店到配送中心的运输成本、连锁门店和配送中心各自的库存成本、门店的订货成本的基础上,建立了较为全面的系统年总成本模型,以连锁门店的服务水平为约束条件,找到了成本最优的连锁门店最优订货频率·并通过仿真,分析了需求变化对连锁门店最优订货频率的影响,为连锁企业的库存决策提供了重要依据·     

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%。     

共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。     

连锁超市门店选址与配送中心选择集成决策研究

针对连锁超市门店选址与配送中心选择及采购量比例分配建立以成本、交货期、质量为准则的多目标混合整数规划模型,考虑到门店选址的同时,兼顾潜在市场需求所决定的门店规模,将零售饱和指数转化为一项约束集成到优化模型中.由于多目标的权衡具有模糊性,进一步将模型转变为模糊多目标规划模型,然后用模糊层次分析法确定各个目标的权数;最后应用模糊集理论的最大(小)值法,将加权模糊多目标混合整数规划模型转化为清晰化的单目标混合整数规划,求出问题的最优解,并通过应用算例进一步证明了该模型的有效性和可行性.     

模糊需求环境下的网络选址及规划分析

在需求充满不确定性,成本结构复杂的现实情况下,已知工厂和顾客的地理位置,如何从初步拟定的候选点中选择配送中心的建设位置,同时规划配送中心与顾客的配送关系,是公司决策中经常碰到的一个问题。为解决这一问题,建立了在模糊需求环境下,整体考虑与选址相关的各项成本,如库存、运输、仓库固定成本与内部搬运成本等的三级物流网络选址模型,并进而利用模糊数学领域的可信性理论,对模型进行了优化整理,得到了同解模型。指出了同解模型是整数规划问题的解法。     

浅谈模糊综合评价法在家电连锁零售企业门店选址中的应用

随着经济的发展,家电连锁零售企业已逐步从业态上取代传统家电销售渠道（百货店、电器商店、个体家电零售店等）。成为家电零售市场的主要力量。而零售业是一门选址的产业,因此门店选址是家电连锁零售企业成功与否具有决定意义的因素。本文根据目前我国家电消费的特点,对影响家电连锁零售门店选址因素进行分析,在确定重要影响因素的基础上,运用层次分析方法计算各影响因素的权重．设计选址评价的指标体系,用模糊综合评价方法进行评判。应用该综合评价模型,对开发区苏宁电器香江路店进行评价．根据评分选址进行对比分析,并提出建设性意见以对其因选址带来的劣势进行弥补。本文在一定程度上解决如何运用数学方法分析和处理家电连锁零售企业门店选址中大量存在的模糊问题,为国内家电连锁企业的门店选址提供了有益的探索。     

“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。     

基于约束的集合覆盖选址-分配问题

摘要：
在供应链协同库存背景下研究了基于集合覆盖的有时间和容量限制的配送中心选址问题,目标是系统的成本最小以及决策配送中心向需求点提供最优配送量.根据建模的假设条件,建立了基于集合覆盖的有容量和时间限制的选址 分配系统的非线性规划模型,按照模型决策空间所具有的特殊结构,设计了基于遗传和粒子群算法（GA PSO）的启发式算法.用大量的数据作为算例对模型进行了数值演算.结果表明,模型实用、算法有效.
关键词：
协同库存;选址 分配系统; 时间容量限制; 启发式算法
中图分类号： F 27
文献标志码： A     

基于供应链的物流配送网络模型研究

在供应链理论和系统理论基础上,充分考虑到影响企业配送网络构建的战略战术和操作等要素,提出一种新的方法,就是把库存控制决策———诸如经济定货量和安全库存纳入典型的设施位置模型中去,并将其纳入到配送网络设计中去,以达到配送网络的整体优化,并进而达到整个供应链的全局优化.     

联合配送外包策略的定位运输问题

文章提出联合外包策略的定位运输规划模型,以期通过部分车辆任务外包减少物流系统成本。考虑实际运营中的时间窗等限制条件,以及自送和外包运输成本构成,通过联合优化配送中心选址和车辆路径决策,构建了最小化物流网络总成本的模型,包括自营车辆固定成本和可变运输成本、配送中心建设的固定成本,以及外包配送的运输成本。根据问题的特征设计了遗传算法的分段编码方法。通过仿真算例,将所提出的策略与传统全部自送和全部外包运营模式进行比较。结果表明,通过部分车辆任务外包可以有效减少自送的额外成本和配送中心建设成本,从而降低系统成本,在该仿真算例中该策略较完全自送模式成本降低了8. 08%,较完全外包模式成本降低了25. 03%,最后通过敏感性分析考察了不同外包价格对系统决策的影响。