DEA法在物流中心选址中的应用

物流中心的选址涉及到多种复杂因素,是一个多目标决策性问题.针对传统的物流中心选址方法的不足,利用DEA法的基本原理,从定性、定量两个方面对影响物流中心选址因素进行科学的分析和测定,既大大地简化了物流中心选址的复杂性,也使物流中心选址的决策更为科学、合理.同时,通过算例分析,验证了DEA法在物流中心选址中的可行性,证明该方法具有较好的实用性和推广价值.     

DEA法在物流中心选址中的应用

物流中心的选址涉及到多种复杂因素,是一个多目标决策性问题．针对传统的物流中心选址方法的不足,利用DEA法的基本原理,从定性、定量两个方面对影响物流中心选址因素进行科学的分析和测定,既大大地简化了物流中心选址的复杂性,也使物流中心选址的决策更为科学、合理．同时,通过算例分析,验证了DEA法在物流中心选址中的可行性,证明该方法具有较好的实用性和推广价值．     

物流中心选址因素分析及方案评价方法

现代物流是现代化生产的重要组成部分,是企业的第三利润源泉,而物流中心的选址则对企业有极大的影响。影响物流中心选址的因素有：社会影响因素、经济效益影响因素、技术效益影响因素,这些因素对物流中心的选址提出一套简单的流程,结合主观和客观两方面用重心法、集思广益法和得菲尔法得到了三种选址备选方案,然后根据影响物流中心选址的因素用层次分析法建立了对备选方案综合分析的层次结构模型,计算出每个备选方案的相对权重,权重最大者即为最优的选址方案。结果表明,此物流中心选址方法及流程简单方便,结果正确,可用于今后的物流中心选址。     

物流中心选址的影响因素分析及案例

运用现代物流及城市规划原理 ,对物流中心选址的原则及影响因素进行系统的分析研究 ,并在此基础上提出了物流中心选址的方法及注意事项 .最后用“华北某国际物流中心选址”案例对选址方法进行验证     

模糊综合评判方法在公共物流中心选址方案评价中的应用

公共物流中心在社会物流网络中处于重要的枢纽地位,合理选择公共物流中心的位置是其中一项至关重要的内容.应用多级模糊综合评判方法,将各种影响因素向定量的科学转化,方便应用于公共物流中心选址方案的评估中,使评价具有科学性和合理性.     

基于神经网络的物流中心选址算法设计

传统物流中心选址模型存在种种局限,通过建立BP神经网络选址模型,提高神经网络的泛化能力,在解决非线性系统的物流中心选址问题中取得了较高的精度和效率,使得网络的运行时间显著降低,为物流中心选址优化提供了一种新的方法.     

结合模糊综合判定和改进遗传算法的二阶段物流中心选址方法

为提升物流中心选址方法的普适性和选址结果的科学性，提出一种结合模糊综合判定和改进遗传算法的二阶段物流中心选址方法。第一阶段采用模糊综合判定法考虑众多定性因素如交通运输、配套设施、自然环境等对候选物流中心进行综合评价，初步筛选出一部分优质备选中心进入下一阶段定量选择。第二阶段则以成本最小和效益最大为目标，对初筛的优质备选中心建立数学模型，采用改进遗传算法对模型进行求解得到最终的选址方案。通过算例验证，该方法相较于传统选址方法具有更高的完备性和普适性，合理化照顾到了各种因素对选址结果的影响，有效提升了选址结果的科学性和可行性。     

区域物流中心选址的系统动力学分析

在物流中心选址的动态双钻石模型的基础上,运用系统动力学的因果与相互关系分析并构建了物流中心选址的系统动力学流图,设计了动态模型方程式及状态变量方程.     

重心法在煤炭物流中心选址中的应用

重心法是选址问题中常见的一种解析方法,可解决连续区域直线距离的单点选址问题,如何确定运输费用和目标函数是决定选址方案合理性的关键。以疆煤外运为背景,分析西北河西走廊区域煤炭物流中心选址问题,介绍如何将重心法较好地运用到实际选址问题中,以期为类似问题提供参考。     

基于免疫算法的拉萨市物流中心选址研究及方案评价

在拉萨市的物流园地址确定流程中首先运用了现代综合评价方法中的层次分析法对物流点作以定性评价,通过常识性手段归纳各因素影响比重,并由此建立适合度得分模型和物流中心选址模型,通过人工免疫智能算法求解,提出了一种在满足物流点供需前提下,以物流点适合度得分为权重的距离和最小的物流中心选址方法,得到了较好的选址结果,同时运算过程验证了免疫算法的收敛性和鲁棒性。     

基于IDEA模型的港口物流服务商优选方法

为科学地对港口物流服务商进行评估及选择,基于数据包络分析(DEA)模型,结合定性的不确定因素,提出非精确数据包络分析(IDEA)模型的港口物流服务商优选方法.该方法无需更多精确信息,并兼有一般DEA的特点,较好地解决了DEA无法处理定性因素的问题.算例分析结果表明了该方法的有效性和实用性.     

逆向物流网络优化设计模型

为了提高传统逆向物流网络的效益,在考虑新建和扩建逆向物流设施的残值、拆解中心、再使用中心以及与供应链的集成等几个因素的基础上,进行了逆向物流网络设计,并在此基础上构建逆向物流的混合整数线性规划模型和算例分析.算例考虑了3个备选的拆解中心、4个备选的再制造中心以及5个备选的检测中心,得出了最优值,结果比较理想.模型的特点是:该网络结构设计引入拆解中心节点,规划模型中引入物流设施残值变量.该模型的构建及其混合整数线性规划模型对再制造逆向物流具有普遍意义.     

逆向物流中心动态选址问题的研究

在逆向物流中,集中退货中心（回收中心）管理是企业逆向物流系统高品质运作的基础和前提。随着逆向物流的发展,企业开始关注集中退货中心的选址。针对已有模型没有考虑时间变化对选址决策的影响问题,构建一个双向物流共享运输网络的动态选址模型,提出了应用动态规划的求解思想和方法并结合实例分析了在考虑时间因素时,企业如何做出规划期内选址决策的时间序列;并引入预测确定性因子来解决预测的不确定性。     

基于改进SLP理论的铁路电商物流中心布局研究

通过研究电子商务环境下铁路物流中心的作业情况,将铁路电商物流中心划分为收货区、存储区、拣货区、包装区、发货区、退货区、设备区和办公区8个功能区域。对系统布置规划（SLP）进行量化改造,加入数学建模的方法对物流影响因素进行量化分析。按照改进SLP方法对影响铁路电商物流中心的物流因素和非物流因素进行分析,并构建综合关系表。在功能区间不重叠、功能区不能超过规划范围、铁路长宽比有一定范围、不得占用铁路专用线区域、园区出入口等的约束条件下,建立了园区内物料搬运成本最小、功能区间综合关系最大、土地改造成本最小的目标函数,然后对目标函数进行处理得到归一化的单目标函数。通过改进遗传算法进行求解,从而得到科学合理的布局规划方案。实际应用的算例分析表明,本文中布局方法具有科学合理性。     

基于塑料制品回收的逆向物流网络优化模型

随着塑料制品的日益增多,废旧塑料制品的回收成为一个重要问题.根据塑料制品回收的特点,构建了相应的逆向物流网络模型.该网络包括回收点、颗粒粉碎厂、再制造生产厂、最终处理点、产品分销中心和销售点.以运输成本最小为目标,对网络点进行选址优化.运用遗传算法求解,通过一个实例验证了模型的有效性.     

高校新校区建设选址方案的决策方法研究

阐述了层次分析法及其决策程序,通过实例分析,探讨了影响高校新校区建设选址的因素,建立了简便而有效的实用模型,提出了选址方案优选的思路和方法。     

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。     

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.