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.     

基于多种群搜索的PSO的物流配送中心寻址求解

物流配送中心选址不仅影响运输等成本,而且也影响顾客的服务水平,在现代物流中具有重要的现实意义。针对物流配送中心选址问题,文章提出了一种基于改进粒子算法的智能求解方法,建立了物流配送中心选择模型,根据模型特点设计出了与免疫优化算法混合的粒子群算法、多种群搜索策略、混沌初始化方法、多样性评价方法。通过合理地设置算法参数,对物流配送中心选址问题进行实验比较,实验结果表明,该文算法的求解效果良好,并且求解的速度较快。     

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。     

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.     

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。     

军事物流配送中心选址模型及其优化算法

配送中心选址在军事物流中具有重要的意义，本文基于军事物流自身的特点，建立了时间优先的单配送中心选址模型、时间优先的多配送中心选址模型和成本优先的多配送中心选址模型三种模型，对于前两种模型采用了分步骤迭代的优化解法，而对于第三种模型采用了图论中的最短路径算法进行优化求解，这些对军事物流理论的研究都必将具有参考价值。     

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。     

免疫算法在带权值的物流配送中心选址中的应用

针对物流配送中心选址问题中很少考虑时间因素的问题,提出将配送时间与需求量共同来决定权值的选址模型,使用免疫算法求解带权值的物流配送中心选址问题,并说明了所提出算法具有全局渐近收敛性。通过实例仿真,与不考虑配送时间因素相比,用所提出的模型得到的结果具有更少的最短距离之和(约少了12.68%)以及更少的运行时间,最佳迭代次数约为不考虑配送时间因素下的1/4,从而论证了所提出模型的合理性及有效性。
     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

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。     

南京市旅游农业资源特点及开发

立足于南京市旅游农业资源的特点，分析了旅游农业资源开发中存在的问题，从旅游农业的产品设计、区域布局等方面探讨了南京市旅游农业资源开发的主要对策．     

基于模板的图像角点提取方法

采用模板的检测策略,提出了一种自动获取图像角点的新方法。根据角点的特征设计了3×3的矩形模板,这些模板包含了所有角点图像的可能模式,然后根据编码准则对这些模板进行编码。在提取图像角点时,先对图像进行降噪、膨胀、细化等一系列处理,再使用模板对图像进行角点检测,从而确定角点的位置。实验证明,与Harris算法相比,这一算法无需人工干预,能够自动确定角点位置,并且角点的平均位置偏差在1个像素内。     

混凝土损伤断裂的三维细观数值模拟

提出一种在细观层次建立混凝土三维随机骨料随机力学参数模型的方法.将损伤力学与计算力学相结合,基于ANSYS软件平台进行二次开发,建立2组混凝土立方体湿筛试件的数值模犁:第1组模型模拟3种不同的骨料随机分布;第2组模型模拟混凝土各相材料主要力学参数的随机性,分别假定其参数符合对数正态分布和Weibull分布.通过对这2组模型的轴压进行模拟,揭示混凝土在轴向压力作用下单元的渐进损伤和裂缝的萌生与扩展过程.研究结果表明:数值模拟得到的混凝土立方体抗压强度与试验测得的抗压强度较接近;骨料的随机分布会影响试件裂缝产生的位置和扩展路径,但其对试件承载力的影响不大;混凝土各组成相材料参数的非均匀性降低了试件的极限承载力,采用Weibull分布能较好地表征材料参数非均匀性的影响.     

基于声辐射模态的板加筋位置优化

为了降低筋板结构振动辐射噪声,提出了两种加筋位置优化模型。一种采用遗传算法直接搜索辐射声功率最小时的加筋分布;另一种取声辐射模态的辐射效率作为优化各阶声功率的加筋数权重,然后采用遗传算法逐阶搜索声辐射模态的声功率最小时的加筋分布。对一典型板结构,使用这两种优化模型进行加筋位置优化的数值计算。计算结果表明了两种优化模型的有效性;并分析了加筋位置对各阶声辐射模态的声功率的影响。在加筋位置优化的基础上,采用声功率灵敏度进一步优化了筋的结构参数。     

基于线性规划的通信保障专业队配置方法研究

合理优化配置通信保障专业队对于提高通信保障能力十分重要。分析了通信保障专业队的实际需求和基本原则,利用线性规划理论对通信保障专业队配置中的部署点选址和力量分配进行了研究,建立了通信保障专业队部署点选址模型和力量分配模型,并对模型算法进行了分析。选址模型和力量分配模型可快速生成部署点选址和力量分配矩阵,辅助制定相关方案。     

具有上下容量限制的多生产商联合回收逆向物流网络优化

基于生产企业联合实施生产者责任制度的构想,研究了多个初级回收源点,多企业共同对多种废弃品进行回收的逆向物流网络设计和流量分配问题,建立了相应的数学模型.一般的设施选址模型只考虑容量上限,为避免设备闲置和处理能力不足的问题,对每一处理站的各种废弃品的处理量设置了上下限.设计了解决该NP-困难问题的拉格朗日松驰算法,用随机产生的一组数据对提出的算法进行检验,运行速度快且解的收敛性很好.     

化学气相淀积反应器中超细粒子的形态控制 Ⅲ.TiO_2超细粒子晶体组成

在超细粒子粒度及粒度分布控制模型的基础上,对快相变速率和慢相变速率两种晶型转变情形,建立了化学气相淀积合成超细粒子过程中,表征超细粒子晶体组成及含量的物理模型和数学模型。利用该模型探讨了物系参数和操作参数对超细粒子晶体组成的影响,理论预测和实验结果相一致。     

基于同时送取货电动车选址路径问题优化研究

针对电动汽车同时送取货问题,在考虑车辆容量与电量约束情况下,建立以总成本最低为目标的数学模型并通过模拟退火-蚁群算法对模型进行求解。首先,根据实际配送过程中出现的同时送取货约束和时间窗约束建立其选址路径数学模型;其次,通过加入回火操作和高斯变异设计了改进的混合模拟退火-蚁群优化算法对模型求解,并将提出的算法与蚁群算法、禁忌搜索算法以及自适应大领域搜索算法进行对比,证明算法优越性;最后,与送取分离的配送策略进行对比。基于不同规模算例检验算法性能,实验结果表明,提出的算法以及配送策略能得到较低的成本费用。