一种新的基于供应商管理库存的成品油物流配送模型

基于供应商管理库存(VMI)理论,提出了一种新的VMI模式下成品油物流配送模型.模型包括安全库存的动态管理模型、需求预测模型、基于路网的车辆配装模型和车辆路径问题(VRP)模型.给出了基于VMI的库存补给和安全库存动态管理的一体化解决方案,并将组合预测方法应用于成品油配送预测.应用结果表明,对于较大规模配送中心的配送活动,新模型优化结果良好.     

基于供应商管理库存模式的配送路径优化问题

基于供应商管理库存(VMI)模式制定科学的产品配送决策,可以合理优化库存水平、有效提高物流运输效率。本文针对VMI模式下的配送路径优化问题开展研究,考虑客户的产品消耗率和服务时间窗等因素,以总配送成本最小为目标,建立混合整数规划模型,并设计了贪婪算法;首先利用Gurobi求解器对小规模算例进行求解,分析VMI模式的优越性,结果表明,基于VMI模式的配送路径规划方案可以有效减少库存水平,降低总配送成本;然后利用中等规模算例分析贪婪算法的求解效果,结果显示,对于40个点的中等规模算例,求解器在240分钟内无法得到最优解,而贪婪算法可以在0.2秒之内得到近似最优解。     

城市物流共同配送优化方案研究

现代物流发展过程中,随着城市交通状况的恶化、生态环境的破坏,城市物流的"外部不经济"逐渐引起人们的重视.在当前的金融危机环境下,如何优化城市物流配送方式,协调城市物流活动与城市发展日益受到社会关注.通过借鉴城市物流优化流程,应用定性以及定量的方法,提出基于共同配送的城市物流配送方案.方案通过城市物流配送中心数量确定方法、选址模型以及配送路径的优化问题,并结合泉州市某知名运动鞋店进行了实证分析,说明了城市物流共同配送方案的优势,为实现城市物流配送优化提供参考.     

随机需求下多周期供应链库存配送联合优化模型

库存与配送是影响供应链成本的2大要素,库存与配送联合优化对于降低供应链成本有着重要的意义。文章考虑允许缺货且需求随机的情形,建立了多周期多产品单对单2级供应链库存配送联合优化模型;针对缺货损费用和存货2种情境,分别对该模型进行了再优化,并求解出单周期最佳订货量;同时借鉴供应商管理库存(VMI)策略,采用满载量与非满载量相结合的方式求解出零售商所需的最佳车辆数;最后,通过仿真实验表明了将库存配送联合优化比单独优化在降低成本方面有了显著提高,并验证了所建立模型的可行性和实用性。     

企业物流配送模式优化的实证分析

通过优化物流配送模式,比较了两种配送模式下的物流成本及配送时效,证实商流物流分离的模式具有明显的优势.     

基于ESQ的物流分销成本模型及其分析

随着经济全球化发展的趋势,企业生产、物流等环节的覆盖面越来越广,同时市场环境由企业间竞争转变为供应链间的竞争.为了增加供应链集成化管理程度,产生了供应商管理库存(Vendor Managed Inventory,VMI)思想.本文在供应商库存管理的思想下,利用经济订货批量(Economic Order Quantity,EOQ)模型及其理论,基于供需双方配送成本和库存成本的相反变动情况,建立单个供应商与多个分销商间产成品的供货模型,该模型是一种VMIESQ供货运行模式下的经济供货批量(Economic Supply Quantity,ESQ)模型.在准时交货的前提下,通过延迟单个订单的供货时间,在等待时间内与多个订单组合,达到一次出货数量增加的目的.探讨如何制定VMIESQ不断供货运行模式产品最佳出货数量,以实现降低供需双方的物流分销成本.     

装配型连锁制造企业物流配送优化技术探讨

针对装配型连锁制造企业物流模式对准时制供应的需求,进行了备用仓库成本优化分析和供应及时性分析,在此基础上建立了备用仓库优化分析模型,对物流配送过程中的准时制(just in time,JIT)仓库优化技术进行了量化研究;为实现物流配送的及时有效性,研究了配送过程的JIT优化发运技术,建立了物流中心配送模型和配送系统算法流程.研究成果在某成套电器连锁制造企业的物流中心规划与设计中得到了应用,取得了较好的应用效果.     

基于新版GSP标准的医药冷链物流配送优化

随着我国医药行业、物流行业的不断发展,医药冷链物流市场发展潜力巨大.分析了国内外医药冷链物流管理标准,以新版产品供应规范(good supply practice,GSP)标准为基础,总结了医药冷链物流配送问题的关注点,并建立了医药冷链物流配送优化模型.该模型以配送成本最小为目标,在约束条件中考虑了供需平衡、中转站容量以及不同周期的最大运输量等问题.以实例说明了改进后的配送方案符合新版GSP标准的要求且成本更低,为构建高效率、低成本和低损耗率的医药冷链物流体系提供了一定的参考依据.     

考虑配送员工满意度的物流车辆调度问题研究

在物流配送中,车辆调度研究的重点是如何降低企业的物流成本和配送时间等,而对配送员工满意度考虑较少。本文采用模糊隶属度函数对顾客满意度和配送员工满意度进行量化,建立考虑配送员工满意度的物流车辆优化调度模型,采用模拟退火遗传算法求解。实验结果表明,提高配送员工满意度,降低配送总成本,提高配送效率,为物流配送车辆调度实践作业提供决策参考。     

关于供应商管理库存实施与改进的探讨

VMI是一种先进的库存管理模式,本文在分析了供应商管理库存模式的基础上,探讨了VMI改进措施以及第三方物流引进VMI库存管理模式来适应需求和发展的问题.     

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。     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

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.     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

耐烦期有限的供应商管理库存模型

在无短缺量拖后或短缺量完全拖后的VMI模型基础上,进一步考虑在仓库出空期间,顾客存在耐烦期和不耐烦期的情况.耐烦期内顾客愿意等待自己的订货得到满足,而不耐烦期间会丢失部分顾客,对短缺拖后成本的计算进行了修正,并将变质成本加入总成本中,建立了包括一个供应商和多个订货商,从原材料到产成品且考虑最终产品变质的供应商管理库存(VMI,Vendor-Managed Inventory)模型,运用Mathematic 4.1版软件进行数值仿真和灵敏度分析,表明最优解存在且对VMI库存系统的各种参数具有不同的敏感性.     

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。     

物流企业成本控制初探

针对物流企业普遍存在的成本费用失控问题 ,从分析物流企业成本的构成因素入手 ,对物流企业的成本进行了科学的分类 ,提出了通过运用现代信息技术 ,实施更具效率化的配送和供应链管理等措施 ,降低物流企业的成本 ,提高物流企业的效益 .     

基于地下物流的城市物流服务供应系统仿真优化

为解决城市物流面临集运体系缺失、运输通道不畅、供应效率低下等问题，通过仿真技术研究将地下物流系统（underground logistics system，ULS）纳入城市物流服务供应体系来解决城市货运问题的方法路径。提出ULS运营商与配送、仓储和流通加工服务供应商多方合作下的城市物流服务供应模式，刻画园区、服务站和需求点智能体的交互机理，基于若干服务场景建立ULS在专列A和专列B两种模式下的离散事件仿真模型。实验中用户满意度、碳排放量以及各参与方成本等指标量化的结果表明：该建模仿真方法能够有效实现系统资源配置、服务供应成本和质量控制的协同优化。     

基于改进蚁群算法的车辆路径选择研究

给出了考虑软时间窗的物流配送车辆路径选择（VRP）模型,提出了一种改进的蚁群算法来求VRP模型的近似最优解。为了以最少的计算时间得出VRP问题的近似最优解,首先用贪婪算法产生初始蚁群,然后通过蚁群算法的评价、信息素释放、蚂蚁移动、信息素消散、判断收敛的循环过程对初始解进行优化。实践表明,在求解软时间窗物流配送车辆路径选择问题方面,改进蚁群算法具有更好的收敛性。该算法算法是求解VRP问题的较好方案。