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指定备选点的配送中心选址-库存模型
引用本文:王非,孙浩杰,罗卫华,王丽萍. 指定备选点的配送中心选址-库存模型[J]. 长安大学学报(自然科学版), 2012, 32(3): 91-95
作者姓名:王非  孙浩杰  罗卫华  王丽萍
作者单位:1. 长安大学经济与管理学院,陕西西安710064/西安外国语大学人文地理研究所,陕西西安710061
2. 长安大学经济与管理学院,陕西西安,710064
3. 中国航天科技集团第四研究院401所,陕西西安,710025
基金项目:国家社会科学基金项目(07XJY015);陕西省科技厅自然科学基金项目(2011JM9005);中央高校基本科研业务费专项资金项目(人文社科)(CHDW2011JC060)
摘    要: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%。

关 键 词:物流管理  选址  配送中心  粒子群算法

Location-inventory model of distribution center with appointed alternative location
WANG Fei,SUN Hao-jie,LUO Wei-hua,WANG Li-ping. Location-inventory model of distribution center with appointed alternative location[J]. JOurnal of Chang’an University:Natural Science Edition, 2012, 32(3): 91-95
Authors:WANG Fei  SUN Hao-jie  LUO Wei-hua  WANG Li-ping
Affiliation:1(1.School of Economy and Management,Chang’an University,Xi’an 710064,Shaanxi,China; 2.Institute of Human Geography,Xi’an International Studies University,Xi’an 710061,Shaanxi, China;3.The 401 Institute of the Forth Academy,CASC,Xi’an 710025,Shaanxi,China)
Abstract:In order to solve the problem of logistics network node constrained by laws,regulations and geological conditions,a location model of risk pooling with variable construction cost(LMRPVCC) with appointed alternative location was built based on location model of risk pooling(LMRP) model.This paper used the HX company as business case and the particle swarm optimization to design the initial particle of location-inventing model.The results show that the costs of distribution center construction,downstream transportation,distribution center operating and safety stock respectively occupy 26%,42%,31%,1% of the total costs.Compared with the cost ratio figure of Daskin’s paper,the construction cost increases 4%,the downstream transportation cost increases 1%,the operating cost decreases 5%.
Keywords:logistics management  location  distribution center  particle swarm optimization algorithm
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