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。     

基于重力p-median模型的支线机场物资供应中心选址

为解决偏远地区支线机场的物资供应问题，依托地区物流中心建立机场物资供应中心，从而实现地区物流中心的货物运输到各支线机场总成本最低、配送效率最高、综合效益最大。首先基于Voronoi图理论，形成了区域机场Voronoi图，采用重心法，确定出备选点位置；将重力p-median模型用于机场物资供应中心的选址，以可变运输总成本最小为目标函数，根据重力模型原理，结合机场物资供应中心点的吸引力、供应点到需求点的距离以及各机场物资需求量，采用改进的免疫优化算法，运用Matlab编程进行仿真，利用算例对选址模型进行仿真求解。仿真结果表明，p-median模型在算例中的应用，可以得出较为理想的机场物资中心选址，具有较强的实用性和可操作性。     

“一带一路”视角下基于模糊证据推理的物流园区选址方法

基于模糊理论和证据推理理论提出了一种基于模糊证据推理的物流园区选址方法.该方法首先确定"一带一路"下物流园区选址的评价维度,然后采用专家评分的方式得到每个备选选址在不同维度上的模糊评分,接着采用模糊Dempster-Shafer规则将备选方案在不同维度上的得分进行集成,最后根据综合得分鉴别出最优的备选方案.本文提出的园区选址方法是证据推理理论在物流园区选址问题上的一种新的尝试,旨为企业界和相关政府主管部门进行"一带一路"物流园区选址决策提供新的支撑工具.     

基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题研究

针对高校快递智能柜选址问题，提出了重心法联合层次分析法的综合选址方法。该方法首先运用重心法确定智能快递柜的备选位置，再结合层次分析法从备选位置中确定最优选址。以广州某高校为例，对联合选址方法进行了实际应用。结果表明，该方法计算过程简便、实用，在校园自提柜选址决策方面有较高的科学性和可行性，可以为各大高校快递智能柜选址提供参考。     

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.     

基于重力p-median模型的支线机场物资供应中心选址

为解决偏远地区支线机场的物资供应问题,依托地区物流中心建立机场物资供应中心,从而实现地区物流中心的货物运输到各支线机场总成本最低、配送效率最高、综合效益最大。首先基于Voronoi图理论,形成了区域机场Voronoi图,采用重心法,确定出备选点位置;将重力p-median模型用于机场物资供应中心的选址,以可变运输总成本最小为目标函数,根据重力模型原理,结合机场物资供应中心点的吸引力、供应点到需求点的距离以及各机场物资需求量,采用改进的免疫优化算法,运用Matlab编程进行仿真,利用算例对选址模型进行仿真求解。仿真结果表明,p-median模型在算例中的应用,可以得出较为理想的机场物资中心选址,具有较强的实用性和可操作性。     

考虑激增需求下前置仓两阶段选址研究

【目的】考虑时效、成本、效率等关键词目标下，对激增需求下生鲜电商前置仓的两阶段选址问题进行研究。【方法】首先基于前置仓的配送范围和订单处理量，以生鲜电商企业的利润最大化为目标函数，建立了正常需求与激增需求下的前置仓选址模型，并运用一种基于遗传算法的K-means聚类算法对两阶段选址进行求解。【结果】与以往从备选地址中选择最终地址的研究不同，在本研究中通过直接考虑用户地址和需求情况进行建模求解，验证了改进后的方法的可行性和有效性。【结论】结合需求激增，刻画了需求变化情况下的两阶段选址的动态过程。     

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.     

基于遗传算法的城市物流中心选址问题研究

物流中心选址对城市的发展起着基础性的支撑作用,本文在城市物流中心选址建模与算法中,运用0~1规划结合遗传算法,进行了有益的尝试和分析,将遗传算法编码、种群初始化、选择、交叉、变异过程通过计算机进行模拟,并利用matlab软件强大的编程计算能力解决变量较多的0~1规划问题,在物流中心选址中具有较强的实际意义.     

基于模糊规则的物流中心优选评价模型

为了合理选择物流中心的地址,首先构建了物流中心选址评价指标体系,然后应用Delphi专家评分法通过集成多个专家的意见,得到各指标的相对权重和下层指标满意度区间模糊数;经过分层结合,得到诸方案各上层指标的满意度区间模糊数.综合各上层评价指标得到各方案的最后综合模糊评分.利用区间数排序方法,对所有方案进行排序,从而得到物流中心综合选择的优先顺序,为实际决策提供依据.最后通过一个实例验证了模型的有效性.     

城市物流中心选址问题研究

在分析现有物流中心选址特点的基础上,提出了一类基于顾客满意度的多目标物流中心选址模型,并引入遗传算法对该模型进行求解。通过对具体实例求解,验证说明该算法能够很好地处理基于顾客满意度的多目标物流中心选址问题。     

铁路物流中心多目标分层选址优化模型及算法

以全国铁路既有货场为研究对象,基于不同节点等级,研究了跨区域下多等级铁路物流中心选址优化方法.在利用改进DEA模型对既有货场发展状况进行评价的基础上,以铁路既有货场资源利用最大化、铁路物流中心建设成本最小化为优化目标,建立铁路物流中心分层选址的0-1混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行求解.最后,以全路2500余个货场为对象,设计了"45-256-509"的全路铁路物流中心选址方案,三个层次的节点分布呈金字塔形,符合网络构建的基本特征,充分验证了优化数学模型和求解算法的有效性,为铁路物流中心的建设提供参考依据.     

基于模糊综合评价的城市物流枢纽规划

通过浙江省衢州城市物流规划的实证案例提出了城市物流枢纽规划选址的模糊综合评价方法,分析了模糊综合评价方法的实际应用.首先提出了城市物流枢纽规划选址的评价指标体系,应用模糊综合评价方法确定选址中的定性与定量指标隶属度.通过建立模糊综合评价模型,应用层次分析法确定评价指标权重,对评价指标进行单因素评价.通过模糊综合评价值的计算获得3个合理的备选方案,并提出了具体可行的衢州城市物流枢纽功能规划方案.     

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。     

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.     

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.     

新型零售网络中多业态组合选址问题

针对新型零售网络中超市多业态组合选址问题进行研究,提出了地理信息系统与模糊层次分析相结合的方法。该方法首先在一个区域内若干个超市可供建设点中选出一定数量的备选建设点,再考虑超市的数量、业态、覆盖范围等要求,以总成本最小为目标函数建立数学模型,运用Matlab求解出最优的选址结果。最后,结合实际案例对该综合选址方法进行有效应用。     

BP-GA神经网络在装备保障综合防护效能评估中的应用

最近的几场高技术局部战争表明，良好的防护工程对提高装备保障的战场生存能力具有重要作用。文中通过分析影响装备保障综合防护效能的因素，建立相关指标体系，然后采用遗传算法改进BP神经网络模型对装备保障防护效能进行评估。实例表明，该模型能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响，评估结果更具有科学性。     

模糊物元分析的电动汽车城市充电站规划

为了解决充电站选址决策的多准则、不相容问题,研究了一种基于模糊物元分析理论的多方案、多特征的电动汽车城市充电站选址决策方法,构建了充电站选址决策评价指标体系并确定了各指标的权重。通过建立多个充电站备选点的多维复合模糊物元矩阵,经关联变换将电动汽车充电站选址由不相容问题转化为相容问题,以实现对多个充电站备选点的优选。实例分析表明:针对4个备选点确定5个评价指标值,通过模糊物元分析得到备选点2的关联度最高,为8.625。