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。     

基于GIS的城市物流配送系统规划方法

根据地理信息系统（GIS）的特点，将GIS所提供的空间分析能力以及数字图形环境等功能与城市物流配送系统规划有机结合，提出了基于GIS的城市物流配送系统总体结构，并据此改进了传统的城市物流配送系统规划步骤。对于在配送中心数目优化中规模大小难以确定这一难题，提出了基于克理斯塔勒（Christaller W）六边形法则划分区域的方法，结合配送车辆经济配送半径，有效解决了配送中心数目的确定问题。同时建立了配送中心空间布局优化模型，并提出采用交替选址划分法对模型进行了有效求解，为完善城市物流配送系统的规划提供了新的途径。     

地下物流多级节点选址的双层规划模型

地下物流系统逐渐成为缓解城市交通问题的新思路,其中地下物流节点选址是其中的关键问题。利用分级配送的原则,首先基于聚类算法依据货物需求情况对城市进行区域划分。然后,在保证地上交通畅通的情况下,构建了基于双层规划的多级地下物流节点选址优化模型,并利用模拟退火-贪心算法求解一级、二级物流节点位置及各节点间可运输的最大货运量。最后,通过分析算例,验证了该地下物流多级节点选址模型的正确性和实用性。     

县域农村物流配送中心选址优化模型及算法

为解决县域农村物流配送中心合理选址问题,综合现实路网条件及未来物流需求等因素,以物流总费用最小化为目标函数,建立基于现实公路网的农村物流配送中心选址优化模型.通过对聚类中心和边缘点加以处理,改进了Kmeans聚类算法,并以此求解上述选址优化模型.实例分析表明,该模型和算法能很好地解决县域农村物流配送中心选址优化问题.     

基于模糊聚类算法的多配送中心选址优化方法

为了优化二级设施物流网络中多配送中心的选址操作,提取了影响配送中心选址的主要因素,建立了一种综合评价指标体系.首先,将语言变量值用三角模糊数表示,对备选配送中心进行综合评价；然后,采用区间数优度函数法将二级准则指标集成到一级准则指标上,以集成后的方案评价指标值作为模糊聚类算法的输入进行聚类操作,并设计了聚类有效性指标以用于判断聚类结果合理性；最后,应用TOPSIS方法对各类内的备选址进行排序,以确定选址位置及数量.实例验证表明,当隶属度数值取0.740 2时,得到最小的聚类有效性指标为2.43.依据该操作可将备选配送中心分成4类进行逐类选址,选址结果合理且较其他方法更具有优越性.因此,该方法能够更有效地解决多配送中心选址问题.     

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。     

物流配送中心选址数学模型的研究和优化

为解决县域农村物流配送中心的选址问题,综合现实路网信息和农村网点吞吐量等要素,建立基于实际公路网的农村物流配送中心选址优化模型,通过基于图论的理论方法建立了物流网点的交通网络赋权图,确定各网点间的最短路径,进而使用基于弗洛伊德算法的迭代重心法建立配送中心的初始模型。在初始模型的基础上,打破行政区域的划分,建立基于密度峰值聚类算法的物流配送中心的双目标优化模型。     

客户资源共享及需求可拆分的车辆路径问题

随着物流量的剧增,物流企业之间的竞争力体现在配送速度及配送成本上.由于企业难以突破传统的竞争思维,物流领域的相关企业均是各自为政,难免会出现恶性竞争.加之我国目前物流设施设备、信息技术相对国外较落后,物流企业可以将区域内的客户资源共享、整合来提高收益.虽然目前已有配送中心之间进行了客户资源的共享,但因为没有正确整合而事倍功半.笔者在多个配送中心共享客户资源的情况下,考虑客户的需求可拆分,以车辆行驶距离最短为目标函数,建立二阶段模型,将聚类算法与模拟退火算法结合使用,求解二阶段模型.用聚类算法求出每个配送中心最优的配送范围,模拟退火算法求解出每个配送中心车辆的最优配送路线.最后结合数值案例,借助MATLAB验证算法的有效性.     

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.     

关于配送中心重心法选址的研究

配送中心是现代物流系统重要组成部分 ,在规划设计配送中心时 ,合理的配送中心选址可以大大降低其运营成本 .本文对单一配送中心选址中常用的重心法进行了分析 ,认为重心法选址存在着错误 ,并分析了其中的原因 .     

基音周期的一种检测方法

自相关函数法是语音信号周期估计中的一种简单、有效的方法,但是它需要大量的乘法运算。中心削波法是用来去除声道影响,以获得更准确的基音周期的一种方法。结合两种方法,提出了一种可以避免自相关函数中大量的乘法运算的方法,从而提高了算法的运行效率。     

中心教学法在配位滴定教学中的应用

用中心教学法研究了师专配位滴定教学、尤其是教材处理方面的问题．首次提出了“中心树结构”模型．研究表明．该方法是一种省时高效的教学方法．     

半定规划的解析中心割平面法

给出了半定规划的解析中心割平面算法,它可以用于求解较大规模的半定规划问题。这个算法在每一步迭代中解决对偶半定规划线性松弛问题,并以割平面的解析中心作为下一个迭代点。我们证明了算法的收敛性,并在最后给出了实际算例。     

一种基于复杂性测度的干扰样式识别方法

提出了一种基于复杂性测度的干扰样式识别方法．该方法首先分析接收信号的分形维数和LZ复杂度．通过使用一定数量样本,获得每种干扰样式分形维数和Lz复杂度分布的均值中心和方差．然后采用指数距离计算待识别样本与每种干扰的均值中心和方差的距离,按最小距离原则来对干扰样式进行识别．最后给出了仿真结果及结论．     

环体体积的一种计算方法

根据数形结合思想,运用重积分的微元法和形心坐标公式推导出环体体积的一个计算公式,并给出了该公式的具体应用.     

冲模压力中心计算的简化方法

对形状复杂工件用解析法确定冲模力中心，计算繁琐，工作量很大，因此提出了简化解析法确定压力中心，采用本方法可大大减轻设计人员的计算工作量，节约时间。     

挖掘机动臂重量及重心位置的计算方法

提出了挖掘机动臂重量及重心位置的新的计算方法,结果精确可靠,该方法也适合于计算其它复杂的空间封闭箱型结构的有关机械力学特征。     

计算道路边线点高斯坐标的新方法

根据道路设计资料中的“逐桩坐标表”和其它设计数据 ,计算各条边线桩的高斯坐标 ,推导出可用来检测边线桩间距的实用计算公式 ,并给出了fx_40 0 0p计算器的计算程序     

基于结构的指纹特征抽取方法

为了弥补传统的提取细节特征点的方法在小面积指纹图像识别上的不足，针对指纹脊线纹理结构进行了详细研究，分析了Gabor滤波器应用在纹理上的原理，建立了用于指纹识别的Gabor滤波器的物理模型，在此基础上设计了基于Gabor滤波器获取指纹特征的算法.首先提出了一种快速和简便的自动定位指纹图像中心点方法，以中心点为参考点在其周围确定特征提取区，根据Gabor滤波器的性质对其进行8方向滤波提取特征.通过在标准指纹数据库上的对比实验，显示了该方法的有效性.