物流配送中心选址方案模糊决策分析

为了解决物流配送中心选址方案选择问题,采用模糊决策分析法进行研究。建立影响因素指标体系,并采用判断矩阵分析法确定影响因素权重系数;研究多目标模糊决策方法,包括构建因素指标矩阵、构建模糊矩阵、对各方案进行决策;通过多个选址方案实例说明决策分析方法的全过程。结果表明:模糊决策分析方法很好地解决了物流配送中心选址中的模糊性、非确定性问题,实际应用时要灵活地确定评价指标体系和权重,采用定性分析与定量计算相结合的方法确定各方案的影响因素值。该成果对确定物流配送中心选址方案具有一定的理论和实用价值。     

基于直觉模糊集的物流配送中心选址决策

为了能够更好的利用模糊集理论处理物流配送中心的选址问题,提出了一种新的直觉模糊集的定义和相似度,以及基于直觉模糊集相似度的多属性决策方法。通过线性规划模型得到指标的最优权重和相应的方案排序,最后将该方法应用于实际物流配送中心选址问题。结果表明,该方法比传统的模糊集方法更好的模拟实际了决策环境,从而建立更加符合现实的决策模型。     

基于遗传算法的配送中心选址问题

配送中心是物流系统的枢纽,配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容．文中根据配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型．并把遗传算法引入到该模型的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,求得了模型的最优解,验证了该模型的正确性．该方法也适用于大规模物流系统配送中心的选址问题．     

生鲜食品配送中心选址策略及运用

从生鲜食品特性的角度出发,通过对配送中心选址的分析,并从配送中心配送的成本费用上进行建模,从成本最优化角度解决配送中心选址问题,目标是使总成本最小化。     

浅谈配送中心选址策略

现代物流被称为"第三利润来源",是企业降低经营成本、提高运营效率、增强竞争力的重要途径.配送中心在现代物流活动中不仅起到货物集散、存储的作用,更重要的是它还充当信息中心、交易中心等重要角色.配送中心的研究内容包括选址、布局、运行等,其中配送中心选址是首要问题.它决定了配送中心的建设成本,运行方式.在物流管理专业的主要技能项目中,配送中心选址也是一个关键技能.本论文通过对配送中心选址及相关问题分析,从理论上进一步丰富和补充了配送中心选址研究.     

考虑经济性和时效性的配送中心选址模型研究

为提高物流系统的服务水平,对具有经济性和时效性的配送中心选址问题进行了研究.以经济费用最小为目标,将客户对送货时间的要求转化为时效性约束条件,构造配送中心选址模型.讨论了求解该选址问题的优化算法——序列二次规划算法(SQP).通过实际算例对选址模型和求解算法的可行性进行了检验.算例结果表明:模型和算法能很好地解决有时效性约束的配送中心选址问题,对提高物流系统的运作效率有积极的意义.     

灰色关联度和AHP在冷链物流配送中心选址问题中的应用研究

冷链物流配送中心选址是一个定性与定量相结合的问题.针对冷链物流的基本含义和特点进行阐述,并构建了其配送中心选址过程中的关键指标体系,提出了采用灰色关联度和层次分析法相结合的方法来解决冷链物流配送中心的选址问题.利用算例说明了该方法的实用性和应用价值.     

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.     

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。     

基于层次分析法与加权Steiner树问题的物流配送中心选址研究

物流配送中心一般是在备选点已知的情况下进行选址的。对于备选点的选取,选用层次分析法解决;对于配送中心地址的选取,选用图的Steiner树问题解决,并给出该问题的基于多Agent系统的启发式算法。在此基础上,分析和实现了电子商务环境下物流配送中心的选址问题,并通过示例验证了该选址模型的可行性。     

均差排序法在配送中心选址中的应用

在介绍配送中心选址基本方法的基础上,通过对从物流配送中心的建立到运营的各过程进行研究,将所有目标费用函数作统一量纲处理后,采用均差排序法建立配送中心选址的数学模型.根据现代物流配送网络发展的特点进行实例分析,结果表明:该方案能有效解决配送中心选址的决策问题,同时又避免了决策者的主观性.     

物流配送中心优化选址的方法与应用

介绍了近年来国内外有关配送中心选址的优化方法。对各种选址方法的优缺点和适用范围进行了评述。采用不同的选址模型、选址评价指标体系,对最终评价结果会产生不同的影响。认为方法的组合才是未来该领域研究的趋势。并以重庆某医药物流配送中心的选址分析为例进行配送中心选址的距离综合评价分析,介绍综合评价法在配送中心选址的应用过程。     

顶点受限的配送中心选址的单绝对重心问题证明

我们对物流配送中心选址的一种情况进行了分析,建立了顶点受限的配送中心选址的数学模型,并对该模型下的单绝对重心选址问题进行了分析,证明了该单绝对重心一定在网络的一个顶点上。     

求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果，减少物流配送成本，提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上，引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略，能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得，该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后，将其应用到求解物流配送中心选址问题中，实验结果表明：改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。     

JIT模式下物流配送中心的选址

选址问题的由来已久,人类对于居住的洞穴的选址问题以及始于中国古代的对风水问题的研究其本质都是选址问题。简单地来看选址包括2个方面的含义:地理区域的选择和具体地址的选择。然而物流企业运作的时效性、选址相关因素的多样性极大地增加了物流配送中心选址的困难性。文章从选址的重要性、目标以及选址影响因素着手分析在JIT模式下物流配送中心的选址。     

基于熵权二元语义的生鲜农产品配送中心选址研究

针对生鲜农产品配送中心选址过程的模糊不确定性,提出一种基于熵权二元语义的选址决策方法。结合生鲜农产品易腐性、配送时效性强等特点构建生鲜农产品配送中心选址的评价指标体系,引入熵权法客观确定指标权重,同时借助二元语义处理决策者语言评价信息,最后通过具体算例验证该选址方法的有效性及适用性。     

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.     

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.     

基于蚁群算法的生鲜农产品配送中心选址优化

根据生鲜农产品保鲜期短的特点,以节省企业各项运营成本和最小投资费用为目标,建立了时间约束的多个配送中心选址问题的数学模型。结合实例,采用连续函数优化问题的蚁群算法求解模型,运用VC编写相应的程序,从而提高中心选址决策的效率和精度。