物流网络中多地区配送需求预测方法研究

物流网络较为复杂,当前预测方法只采用一种方法对物流网络中多地区配送需求进行预测,无法保证预测精度。提出一种新的需求预测方法, 通过两个或两个以上不一样的预测方法,对物流网络中多地区配送需求进行预测,构建物流网络中多地区配送需求组合预测模型,对不同方法进行加权组合,通过熵值法对组合预测模型的组合权重进行计算,充分利用不同预测方法的优点,获取较优的预测结果。通过残差检验和后验差检验,对组合预测模型的配送需求预测能力进行评价。实验结果表明,所提方法具有很高的预测精度。     

城市物流中多目标配送模型

提出了VRP问题的多目标数学模型，基于此数学模型，概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解，克服了遗传算法参数设置主观的弊病，运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终，通过试验得出了比较满意的结果，证明了该算法的可用性。     

区域物流需求预测的COMR方法

针对区域物流需求规模短期预测建模的特点,结合核方法和支持向量回归的研究进展,提出了一类带约束的最优多元回归模型。该模型综合考虑了多元回归函数的拟合误差、泛化能力以及非线性预测建模的特点,为区域物流需求增长预测提供了一种新方案。对上海市最近5年物流需求规模的预测也验证了该模型的有效性。     

应急物流中无人机配送线路优化

在自然灾害发生时,第一时间内将生命救援物资配送到各救灾点尤为重要。为优化自然灾害条件下的应急物资配送过程,由卡车-无人机共同配送,将该场景下的应急物资配送问题构造为带有无人机的多旅行商问题。在考虑卡车可达性的情况下,以总配送时间最短为目标建立了混合整数规划模型,并改进FSTSP(Flying Sidekick Traveling Salesman Problem)算法求解此模型。仿真结果表明:通过组合K-means聚类算法和改进的FSTSP算法,可以有效解决考虑卡车可达性的多卡车多无人机的应急物资配送问题,且与传统的卡车配送相比,卡车-无人机配送具有潜在的优势。     

基于BP神经网络方法的城市物流需求预测研究

物流量是衡量地区经济发展的重要因素,准确的物流预测结果对物流产业的发展具有重大的指导作用.神经网络是重要的综合预测评价方法,在解决众多非线性问题时,对于由数据资料缺失造成的预测结果与真实结果相差较大的问题,可以最大限度的减小误差,增加预测准确性.本文针对城市经济与城市物流存在的内在关系,以青海省为例,根据青海省相关经济发展因素建立基于神经网络的城市经济—物流需求预测模型,对其城市物流量进行预测,对比预测结果与实际结果可知其误差小、可信度较高.最后,通过此方法预测得到了青海省未来五年城市物流量,具有较高的科学价值.     

基于GA-XGBoost的宁波港物流需求预测

通过灰色关联法,分析宁波港物流需求同腹地经济的相关度,建立宁波港物流需求预测指标集,提出一种基于遗传算法优化的极限梯度提升树模型.实验结果表明:这种港口物流需求预测模型取得的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为21.62和1.05％,优于近年来的港口物流需求预测模型.     

基于X方物流理论构建电子商务“云配送网络”

针对当前我国电子商务发展中出现的网上购物与物流配送之间的矛盾,提出从大物流论的视角出发,用X方物流理论,构建电子商务末端物流云配送网络;采用物联网技术,实现智能配送和建立城市公共物流信息平台,尽快推出城市配送行业标准的应对策略.     

人工智能背景下的配送网络优化方法研究

伴随着人工智能的快速发展,在配送领域内无人机得到广泛应用;针对卡车和无人机在配送中的特征,提出卡车与无人机联合配送模式下的路线网络规划问题;在假定该模式具体应用情境的基础上,分别以碳排放量以及配送效率为目标建立路径规划模型,根据模型的特征设计了相应的求解方法;最后通过算例论证联合配送模式的可行性与有效性。     

物流管理中配送路线安排优化及其算法研究

配送路线安排是一个NP问题,因而本文将采用启发式算法,在使用节约/插入算法来构造高质量初始解的基础上,利用禁忌搜索算法和交换算法来改进初始解。通过实验数据,验证了该算法的有效性。     

浅析国内手机配送物流解决方案

本文对国内手机配送物流的解决方案进行了论述。     

物流溯源刍议——从分销配送到物流

选定国际著名的权威数据库Web of Science作为数据源,在精确检索与筛选的基础上,构建了文献调研的数据集,在综合分析的基础上,得出物流活动孕育在分销活动之中,随着社会经济的发展,行业活动不断分化,物流逐渐从分销活动中分化出来,成为一个独立的经济与学术研究领域;物流在酝酿于发展过程中受到军事后勤的影响,甚至移植了军事后勤的术语"Logistics",但根据上述的研究,笔者认为这只是社会物流业界和学术界的"借壳包装",为了引起人们对物流活动的重视而已。     

组合预测模型在物流需求预测中的应用

通过对物流需求影响因素的分析，建立了回归分析、灰色系统及神经网络方法的物流需求单项预测模型，鉴于单项预测模型的局限性，以误差绝对值加权和最小为最优化准则，建立了物流需求组合预测模型，并辅以实例进行分析和验证，通过误差的分析表明该模型能够改善预测精度，可以作为未来物流需求量预测的有效工具。     

农产品物流需求预测的问题与对策

<正>党的十七届三中全会指出,农业、农村、农民问题关系党和国家事业发展全局。其中心任务主要包括:生产发展、生活富裕、乡村文明、管理民主等。在农业生产发展中,农产品物流发展起着至关重要的作用。它涉及农产品的生产、收购、运输、储存、装卸、搬运、包装、配送、流通加工、分销、信息活动等环节,因此,农产品物流发展的好坏直接影响农业生产的     

多目标多周期多阶段逆向物流网络动态联建

针对塑料制品的回收与再利用问题,构建了以最小网络总成本、最低碳交易成本及最小环境影响程度为目标函数的碳交易环境下多目标多周期多阶段政企结合逆向物流网络动态联建模型。并以上海市废旧塑料制品回收为例,采用遗传算法和粒子群算法验证了模型的有效性。结果表明,该模型有助于减少对环境的负面影响、降低系统总成本、优化各阶段的资源输入,为政企结合逆向物流网络联建提供了借鉴。     

循环物流系统中配送/回收成本优化模型研究

对循环物流系统的概念和其成本构成进行了界定,针对循环物流中的配送及回收成本,从物流回收可能给制造商带来收益的角度,提出了一个新的成本核算和优化模型.     

现代物流中心的货物配送问题

为了实现我国物流现代化和提高现代物流中心货物配送的效益 ,本文从现代化物流中心货物配送的定义出发 ,阐述了现代货物配送的特点 ,并对现代物流中心的货物配送作业环节进行了分析 ,提出了我国现代物流的配送体系结构 ;最后对合理组织货物的配送做了简要的分析和阐述 ,重点以货物配送的配装作业环节为例分析了货物的配送问题 ,并应用数学规划知识建立了货物配装模型以优化货物的配装作业 ,从而为解决现代物流合理化配送问题提供了科学的思路 ,同时也为实现我国物流现代化提供了促进作用 .     

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.     

遗传算法在物流车辆配送中的应用

本文应用遗传算法优化物流配送问题,并描述该优化决策中的遗传染色体结构和适应度函数,设计相应的遗传操作,并进行仿真实验.计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.     

现代物流中心的贷物配送问题

为了实现我国物流现代化和提高现代物流中心货物配送的效益,本文从现代化物流中心货物配送的定义出发,阐述了现代货物配送的特点,并 对现代物流中心的贷物配送作业环节进行了分析,提出了我国现代物流的配送体系结构;最后对合理组织货物的配送做了简要的分析和阐述,重点以货物配送的配装作业环节为例分析了货物的配送问题,并应用数学规划知识建立了货物配装模型以优化货物的配装作业,从而为解决现代物流合理化配送问题提供了科学的思路,同时也为实现我国物流现代化提供了促进作用。     

基于经济转型背景下的物流需求预测

研究了经济转型背景下物流的需求预测.采用灰色关联模型对物流需求的主要因素进行关联性分析,得出本文选用的相关指标;结合区域经济、产业结构、科技创新和技术进步等相关指标构建系统动力学模型,对区域物流需求进行预测模拟.利用Ven-simPLE软件对中部六省2008～2017年的面板数据进行仿真模拟分析.研究表明,区域物流需求...