基于WRT方法的港口危化品物流风险评估研究

针对港口危化品物流风险管理中风险因素众多和交互影响的复杂性,构建港口危化品物流的WRT风险评估模型.首先基于物理-事理-人理WSR理论构建港口危化品物流风险评估指标框架,其次通过风险过滤和排序RFRM理论对风险因素进行双重过滤,保留关键风险因素.然后基于TSS情景构建理论从物理、事理和人理三个层面构建港口危化品物流的多维风险情景,通过深入剖析各风险情景下风险因素之间的耦合关系,刻画港口危化品物流中的不同风险状态与风险源最后,基于熵权法和贝叶斯理论对我国7个重要港口进行多维情景风险评估,结果表明天津港和南京港整体风险较大,多数情况下二维情景风险大于三维情景风险,同时从多维风险情景下对物理、事理、人理的耦合风险进行分析,展示了各港口的薄弱环节,最后为港口危化品物流风险管理提出建议.     

樟木头:"小香港"大物流

樟木头,她是有着浓郁客家风情的文化古镇,那源远流长的麒麟艺术令人着迷：樟木头,她是充满现代气息的商业新城,那星罗棋布的专业市场令人称奇。在今天、在未来,她诠释着传统与现代的完美结合。 毗邻港澳的优越区位、气候宜人的生活环境,使得樟木头具备了发展房地产业得天独厚的有利条件100多个各具特色的花园楼盘,吸引了15万港人置业安居,对港销售商品房总数和港人居住总数均居于全国建制镇第一,而她也因此被称为“小香港”：这一得名也来自于她发达的物流产业：塑胶、汽车、电子产品、粮油饲料等都有其专业市场,其社会消费品零售总额高达11亿多元。     

RFID射频识别技术在物流行业的应用现状与展望

射频识别技术RFID作为一种新型的自动识别技术在物流行业的应用具有巨大的潜力。本文简单介绍其技术特征及分类,以及在物流行业的应用情况,并提出在使用过程中存在的问题和对未来发展的展望。     

兰州市物流基础设施的建设研究

现代物流的发展离不开物流基础设施的支撑,兰州市现代物流的发展处于起步阶段,规划和确定物流基础设施的建设重点,对兰州市现代物流的发展具有重要的意义。本文从物流通道网络和交通基础设施两个方面对构建兰州市的物流基础设施进行了分析和研究,旨在为兰州市物流业的发展提供依据。     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型。运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法与遗传算法、粒子群算法以及基础的蚁群算法进行对比。实验结果表明：改进的混合贪心蚁群优化算法能够有效处理动态路由问题,寻求到更高的救援效率。     

基于BSC物流企业综合绩效评价体系研究

根据物流企业特点,采用改进的平衡记分卡(BSC),从财务、顾客、内部业务流程、学习与发展、营运安全等要素来设计物流企业绩效评估指标,采用层次分析法(AHP)将指标分层系列化,计算各层因素相对重要性的权值,形成绩效评价体系。最后,以杭烟物流配送中心进行算例验证,结果表明这种评价模型具有现实可行性。     

基于CAS理论的智慧物流企业发展创新行为模式研究

基于复杂适应系统(CAS)理论,将智慧物流企业发展创新系统看作一个开放的、动态演化的复杂适应性系统。从个体微观视角出发,构建了个体行为的刺激-反应模型,指出影响智慧物流企业发展创新因素和创新规则,揭示了智慧物流企业个体的创新行为;从整体宏观视角出发,建立了系统整体行为的回声模型,揭示了智慧物流企业发展创新系统内多主体之间的交互合作机制,并创新性地提出了四种企业个体创新行为模式和四种系统整体创新行为模式。希望通过研究为智慧物流企业发展创新行为模式选择以及先进智慧物流体系构建提供一定的理论和实践指导。     

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.     

民族地区绿色物流发展对策研究

要加快我国民族地区发展,应不断探索适合民族地区经济、社会与人口资源环境相协调的开发模式.绿色物流业应该成为民族地区经济发展的优先选择.在分析了民族地区绿色物流的发展现状及差距的基础上,从社会物流和企业物流两个方面提出促进民族地区绿色物流发展的具体对策.     

基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.