“绿色”物流配送中心选址

绿色配送能够实现货物在配送过程中减少对环境的危害,对改善环境具有现实的意义。本文综合考虑物流运作中各环节的碳排放和电子商务下的物流配送的特殊性,研究配送过程中的固定建设成本、运输及配送成本和碳排放成本,合理设置物流配送中心优化模型中的时间约束条件,从而构建基于碳排放成本和总成本的物流配送中心选址模型。系统仿真案例的验证结果表明:本文提出的配送中心选址模型与当前有效可行的同类模型相比,不仅具有同等的低配送成本,而且体现出更为优越的低碳性,进而达到低碳物流的发展目标,同时也能满足顾客对时效性的要求,提高客户满意度。     

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。     

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。     

模糊需求环境下的网络选址及规划分析

在需求充满不确定性,成本结构复杂的现实情况下,已知工厂和顾客的地理位置,如何从初步拟定的候选点中选择配送中心的建设位置,同时规划配送中心与顾客的配送关系,是公司决策中经常碰到的一个问题。为解决这一问题,建立了在模糊需求环境下,整体考虑与选址相关的各项成本,如库存、运输、仓库固定成本与内部搬运成本等的三级物流网络选址模型,并进而利用模糊数学领域的可信性理论,对模型进行了优化整理,得到了同解模型。指出了同解模型是整数规划问题的解法。     

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。     

物流配送中心选址的多目标优化模型

针对传统选址模型片面追求物流成本最小化而忽视物流服务水平的情况,将可靠性作为物流服务水平的一种测度,提出了配送中心系统可靠度的计算方法,建立了以物流成本最小化和物流服务可靠度最大化为目标的配送中心选址多目标优化模型.采用主要目标法将建立的多目标优化模型转化为单目标优化模型,并运用贪婪取走启发式算法对转化后的模型进行求解.算例结果表明,模型的非劣解充分反映了物流成本与物流服务可靠度之间的悖反关系,同时包含了传统的以物流成本最小化为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加全面的决策依据.     

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.     

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.     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

指定备选点的配送中心选址-库存模型

为解决物流网络节点备选点受法律、法规及地质等条件限制问题,在可变建设成本LMRP模型研究基础上,从优化角度将模型扩展为指定备选点的LMRPVCC选址-库存问题。结合粒子群算法的特点,设计了指定备选点的可变建设成本配送中心选址-库存模型的初始粒子,并通过连锁零售企业HX公司配送中心进行实证研究。结果表明：配送中心建设成本、下游运输成本、配送中心运营成本和安全库存成本各占总成本的26%、42%、31%、1%。与Daskin文中得出的成本比例图相比,建设成本增长了4%,下游运输成本提高1%,配送中心运营成本降低了5%。     

城市群城际运输结构配置客流分担率模型

为建立中短距离多方式大容量城市群城际运输通道旅客运输方式合理分担率模型,分析了通道内旅客出行运输方式选择特征及客流分担率的影响因素;从城际交通一体化和全程出行链的构成出发引入广义费用函数,运用极大似然法对传统的多维Logit概率模型进行改进,从全程效用最优化和运输方式衔接一体化的角度,分析了城际运输通道交通衔接和换乘关系;最后,利用模型预测了未来广清（广州—清运）城际运输通道内各运输方式分担率的变化。研究结果表明,该模型具有较高的可靠性。     

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．     

基于运输经济模型的物流运输降本方法研究

以平台型物流企业为研究对象,采用规模经济、密度经济、网络经济等模型进行降本方法研究,分别对样本物流企业的运输与财务总体数据、业务片区运输成本、物流网络均衡优化三个方面进行计算,检验物流企业降本模型适用性。研究发现:1)规模经济模型及其指标通过数据实证对企业宏观降本方向具有指导性;2)密度经济模型与指标以数据计算验证其对物流业务区域运输成本控制具有相当的效果;3)网络经济模型通过提升网络均衡性使物流运输网络的效率与成本经济性提高。研究结果对于平台型物流企业运输降本具有理论意义,为相关企业提供多层次的降本模型,并通过对自身数据的持续挖掘,达到物流企业降本增效的可持续性。     

基于地域特征的物流仓储中心逆向选址算法

物流仓储中心地址的选取,从根本上决定了物品出发地和运达地之间的距离,直接关系到物品能否被及时高效地运输,以及配送成本和仓储成本能否最小化。针对传统物流仓储中心选址求解算法脱离实际应用、且容易出现局部最优、求解速度较慢和注意力单一等问题。为减少物流配送时间,降低物流成本,切实提出选址解决方案,通过对K均值聚类算法和帝王蝶优化算法进行改进,研究了京津冀地区物流仓储中心的选址问题。实验仿真结果表明,提出的改进帝王蝶优化算法较其他优化算法在求解精度、收敛速度和迭代次数上均有优势,能够有效完成物流仓储中心选址问题,切实可以缩短物流配送距离,提高物流配送效率。     

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。     

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。     

B2C 电子商务物流中心选址-路径综合优化研究

为优化 B2C（business-to-customer）电子商务物流系统,结合 B2C 电子商务特点,构建以物流成本最小为目标函数、以运输时间和供需关系限制为约束条件的电子商务物流中心混合整数规划模型,采用改进的遗传算法将电子商务物流中心选址的混合整数规划模型求解过程转换成求解最优运输路径问题,并且设置惩罚算子对超过运输时间限制的方案进行特定的惩罚处理,设计合适的染色体编码方式、交叉算子、变异算子、惩罚函数等。通过随机生成的数据运用 Matlab 软件进行算例仿真模拟,验证模型的有效性。