神龙汽车备件配送网络设计

以神龙汽车公司为背景, 探讨汽车备件的配送网络设计.具体分析了神龙汽车公司备件产品配送组织, 将汽车备件物流网络规划问题简化为配送中心选址问题, 提出了神龙汽车公司在全国范围内备件配送中心选址的0-1混合整数规划模型, 并借助Excel对模型求解, 最后对求解结果进行讨论.     

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。     

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.     

基于分区的多配送中心多车型车辆调度问题与遗传算法设计

 研究大规模的多配送中心多车型车辆调度问题,首先基于配送中心几何重心分区方法将多配送中心多车型车辆调度问题转化为单配送中心多车型车辆调度问题,该分区方法简单、直观,大大降低了运算量.建立了一种基于完整配送费用的多配送中心多车型车辆调度问题的数学模型,配送费用在考虑基本运输费的基础上又引入了司机的工资支出,包括基本工资和加班费.在多配送中心多车型车辆调度模型中,一个配送中心的一辆车可以为多个客户服务,但一个客户只能由某个配送中心的一辆车提供服务.根据模型的这些特点,提出了一种新的多片段染色体混合编码方案,并采用分段交叉、分段变异方法有效继承了父代染色体的部分基因,显著提高了算法的收敛性能.数值仿真结果验证了算法的可行性和有效性.     

共同配送作业模式优化

对共同配送路径优化及成本分摊问题进行一体化分析,构建多配送中心、多货种条件下的共同配送作业模式双层规划数学模型.其中,上层模型用于优化配送路径,下层模型用于在联盟内实现配送成本的分摊.设计使用遗传算法对所提出的问题进行求解.采用基于扫描的算法产生初始种群;结合Shapley值法设计配送成本分摊机制;为避免陷入局部最优解,在进化过程中引入内部扰动与外部扰动过程.通过算例求解结果可以看到,在共同配送条件下,联盟总体成本及各配送中心成本均大幅下降,可为共同配送实践作业提供决策参考.     

区域配送中心物流调度模型

针对物流系统调度中存在的区域配送"少批量,多批次"供货要求的问题,作者用时间片规范订单,通过拆分、组合订单及优化调度计划,降低成本.以某企业工程实践为背景,提出了一类区域配送的物流调度模型.该物流调度模型运用组合优化的思想,基于中央配送中心、区域配送中心、门店形成的三级运输配送体系结构,提出了在一定的约束条件(时间约束条件和空间约束条件)下,以最小成本实现物流调度计划的方法.求解算例表明,该模型对解决多货品、多门店的供货问题是有效的.     

基于梯森分割的库存运输模型

文章针对由多配送中心和多客户点组成的两级供应链系统,研究了确定需求且客户点不允许发生缺货情形下,各配送中心如何确定其配送对象以及最优配送方案;提出了一种基于梯森分割的新的配送分区模型,并采用EOQ公式求出了各个配送分区的最优配送周期;通过算例验证了该方案在处理多对多系统配送中的有效性和易操作性.     

基于聚类-重心法和CFLP法的两级物流配送中心选址

为了确保物流配送中心选址的合理性,节约配送里程,降低配送的费用成本,将聚类-重心法和CFLP（Capacitated Facility Location Problem）模型结合起来来对城市的物流配送中心选址进行研究。首先,用最短距离聚类法进行配送区域划分;其次,通过CFLP模型结合聚类结果,以物流配送成本费用最小化原则选出二级物流配送中心;再次,分别对二级物流配送中心和城市中所有的区域物流配送中心使用重心法求出2个一级物流配送中心的坐标;最后,分别计算出2个一级配送中心的配送总距离和配送总费用,并进行对比分析。结果表明：选择通过对二级物流配送中心使用重心法求出的一级物流配送中心作为最终一级物流配送中心最为合理。该方法能应用到两级物流的配送中心选址过程中。     

基于双层规划模型的配送中心选址问题研究

配送是物流的核心问题,配送中心的选址问题直影响物流成本的控制。建立双层规划模型,应用遗传算法求解,将配送中心选址涉及到的选址规划者和客户两个具有明显不同目标的决策者联系起来,还考虑到配送中心建成后遇到的竞争问题,从而使配送中心选址模型更具有实际意义和指导作用。     

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。
     

求解供应链分销模型的双层规划方法

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象，分别从供应链上、下游企业的角度出发，以各自的物流成本最小化为目标，利用双层规划方法建立了供应链分销网络优化模型．讨论了该模型的求解方法，并结合分层迭代的思想给出了一个有效的算法，最后借助于计算机技术实现了对模型的仿真计算．     

基于聚类蚁群算法的物流最优路径

在物流网络系统中,物品的配送是重要的一环,一个科学的物流配送路径,不仅能在一定程度上降低物品的配送时间,而且能有效的降低运输资源的占用,这极大的降低了物流企业的运营成本。针对物流配送路径的最优解问题,有大量的学者进行了相关研究,主要有遗传算法、蚁群算法、生物地理学算法等,其中以蚁群算法应用最为广泛；但这些算法都只是在物流运输的路径上进行优化,并没有考虑空载率以及客户对送货时间的要求。为了克服此缺点,本文在蚁群算法的基础上加入空载率和时间窗的要素,对传统的蚁群算法进行优化。实验结果表明,与传统的蚁群算法相比,该算法可以有效的节约物流运输资源。     

基于免疫算法与GIS技术的农产品物流配送中心选址

分析了农产品物流配送模式,建立配送中心选址的数学模型,研究免疫算法与GIS技术求解选址模型的方法,并以福州市晋安区农产品物流配送相关数据为基础,提出研究区域内农产品物流配送中心选址的实际模型,采用免疫算法求解模型,运用VB编写相应的程序,提高了选址决策的效率和精度.     

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.     

基于组合GA的双向物流网动态优化设计与求解

为实现整合正/逆向物流网络的动态优化,建立了随机环境下多品种、多周期、有容量限制的整合正/逆向物流网络动态优化模型,并设计了组合遗传算法(genetic algorithm,GA)进行模型求解.对整个规划期拆分成多个决策期,进行生产工厂与物流中心的准确定位,对物流网络中各节点间的流量合理优化,基于随机机会约束规划建立了物流网络动态优化模型,设计了相应的组合遗传算法.采用8个消费域,2类产品,5个备选物流中心,3个生产工厂和3个规划期数进行数值模拟仿真.结果表明,该方法可以得到设施布局决策变量最优值,能够灵活实现不同需求下物流网络的最优布局,可以有效用于物流网络的动态优化.该模型根据现实情况的需求进行合理的物流网络布局,同时可以进行灵活变换,具有重要的实用价值.     

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.     

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.     

基于VMI的配送决策问题

物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节.在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例.采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度(Vehicle Scheduling Problem,VSP),是物流配送中非常重要的一项活动.对供应商管理库存(Vendor Managed Inventory,VMI)管理思想下的VSP进行了研究,重点就VMI管理方式下库存和配送运输集成问题建立了数学模型和迭代优化算法,并实证了VMI对于供应链物流配送系统具有降低配送成本等优化作用.     

基于层次分析法的第三方物流企业能力评价

第四方物流是一种整合整个供应链提供综合物流的模式,第三方物流的选择对第四方物流的成功至关重要。利用层次分析法对第三方物流企业的能力进行了深入研究,界定了新的评价指标体系,建立了评价模型。