区域物流中心选址的系统动力学分析

在物流中心选址的动态双钻石模型的基础上,运用系统动力学的因果与相互关系分析并构建了物流中心选址的系统动力学流图,设计了动态模型方程式及状态变量方程.     

层次分析法在物流中心选址中的应用

本文将层次分析法应用于物流中心选址中，并分析了采用此评价方法的具体流程．     

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。     

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.     

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.     

物流中心选址的影响因素分析及案例

运用现代物流及城市规划原理 ,对物流中心选址的原则及影响因素进行系统的分析研究 ,并在此基础上提出了物流中心选址的方法及注意事项 .最后用“华北某国际物流中心选址”案例对选址方法进行验证     

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．     

基于免疫算法的拉萨市物流中心选址研究及方案评价

在拉萨市的物流园地址确定流程中首先运用了现代综合评价方法中的层次分析法对物流点作以定性评价,通过常识性手段归纳各因素影响比重,并由此建立适合度得分模型和物流中心选址模型,通过人工免疫智能算法求解,提出了一种在满足物流点供需前提下,以物流点适合度得分为权重的距离和最小的物流中心选址方法,得到了较好的选址结果,同时运算过程验证了免疫算法的收敛性和鲁棒性。     

基于AHP层次分析法的物流中心选址研究

物流中心拥有对商品的汇集、中转、分发、输送到需求网点的功能,是一个大规模建筑物及昂贵设备的集合体,一旦选址不当,不仅不会使物流全过程受益,还会产生极大的负面影响。因此,配送中心的选址问题也就成了重要的基础问题。本文分析了物流中心选址中涉及的众多因素,并运用层次分析法进行了实现。     

基于神经网络的物流中心选址算法设计

传统物流中心选址模型存在种种局限,通过建立BP神经网络选址模型,提高神经网络的泛化能力,在解决非线性系统的物流中心选址问题中取得了较高的精度和效率,使得网络的运行时间显著降低,为物流中心选址优化提供了一种新的方法.     

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．     

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。     

基于灾害中后期的应急物流中心选址问题研究

在灾害发生的不同阶段,应急物流管理活动的目标具有差异性,灾害发生前期,应急物流管理以时间性为主,弱经济性;而灾害发生中后期,应急物流管理需考虑经济性。应急物流中心选址是应急物流管理的关键环节之一,在回顾国内外学者对应急物流中心选址问题研究现状的基础上,总结了现有研究的不足之处。基于灾害中后期应急物流管理活动中时限性与经济性的双重目标,构建了应急物流中心的多目标选址模型,模型求解过程中,采用主要目标法将多目标函数转换成单目标函数,并利用Lingo软件求出选址优化结果。     

逆向物流中心动态选址问题的研究

在逆向物流中,集中退货中心（回收中心）管理是企业逆向物流系统高品质运作的基础和前提。随着逆向物流的发展,企业开始关注集中退货中心的选址。针对已有模型没有考虑时间变化对选址决策的影响问题,构建一个双向物流共享运输网络的动态选址模型,提出了应用动态规划的求解思想和方法并结合实例分析了在考虑时间因素时,企业如何做出规划期内选址决策的时间序列;并引入预测确定性因子来解决预测的不确定性。     

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。     

地下物流多级节点选址的双层规划模型

地下物流系统逐渐成为缓解城市交通问题的新思路,其中地下物流节点选址是其中的关键问题。利用分级配送的原则,首先基于聚类算法依据货物需求情况对城市进行区域划分。然后,在保证地上交通畅通的情况下,构建了基于双层规划的多级地下物流节点选址优化模型,并利用模拟退火-贪心算法求解一级、二级物流节点位置及各节点间可运输的最大货运量。最后,通过分析算例,验证了该地下物流多级节点选址模型的正确性和实用性。     

物流配送中心选址问题研究

针对需要综合考虑物流配送中心经济性因素、环境性因素和服务性因素的问题,在改进传统遗传算法的基础上,引入了存优操作,进而提高了算法的收敛速度,使得解的个数可以由用户指定,从而更加满足实际的需求.使用层次分析法对改进遗传算法选出的N个最优解进行综合评价,进一步选出配送中心选址的最佳方案.实例分析表明,将改进的遗传算法和层次分析法相结合,可以解决物流配送中心选址问题.     

一个物流配送中心选址模型及其算法

一个最优的配送中心选址方案,既可以提高物流系统的效率,又能降低物流系统的成本.在时间已经成为竞争优势的一种新资源的社会,将时间约束考虑到配送中心选址模型中无疑是一个突破.建立了一个物流配送中心选址模型,在模型中只需要知道所需配送中心的个数上限即可,松弛了以往模型中需确定所需配送中心个数的条件.模型求解算法上,采用优化方法中的0-1规划割平面法,结果表明模型具有可靠性,且计算复杂度得到降低.