基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究

针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题,文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值,对类别型数据采取独热编码(One-Hot Encoding)转换为可以处理的连续型数据,并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类别的影响因素,构建了相应的影响因素指标体系,提出的模型能够识别输入数据的数值型及类别型数据,实现样本的有效聚类。相关的案例分析结果表明,相比传统K-means聚类,文章的改进K-means算法选址结果可使物流总成本降低8.76%,运营成本降低14.85%,固定成本降低8.09%,效果显著。

农村冷链物流配送中心选址研究

科学合理的农村冷链物流配送中心能够有效降低物流成本,提高物流运输效率,增加核心竞争力。在农村冷链物流活动中,冷链物流配送中心选址是其核心环节。农村地区冷链物流配送中心选址的科学合理性对于农村冷链物流发展十分重要。针对农村冷链物流配送中心选址原则、影响因素以及选址流程对配送中心选址进行研究,并提出合理建议。

基于改进布谷鸟算法的物流配送中心选址研究

近年来,物流行业不断发展壮大,配送中心作为物流系统中承上启下的关键节点,在减少物流配送成本、提高服务响应效率上具有十分重要的战略价值。针对供应链环节中因多源多点造成的配送成本增加、库存周转率低等痛点,文中提出了一种改进的布谷鸟算法用于解决物流配送中心选址问题。该算法在传统的布谷鸟算法的基础上,引入粒子群优化算法,将两者有效地组合起来进行求解,并在求解过程中增加自适应参数,以避免出现局部最优现象,增加全局搜索能力。实验表明,相较于其他启发式算法,在解决配送中心选址问题上,改进布谷鸟算法能够有效降低物流配送成本,加快求解速度,提高库存周转次数,为企业物流的预算方案提供参考依据。

设施中断下应急物流配送中心选址研究

为提高突发事件下的救援效率,考虑设施中断情况下应急物流配送中心选址问题,基于鲁棒优化理论,建立了以物资运输成本和惩罚成本最小为目标的两阶段鲁棒优化模型,采用列和约束生成(C&CG)算法求解。最后,基于真实数据,将列和约束生成(C&CG)算法与Benders(BD)算法进行对比。

企业物流配送中心选址--以北京张一元茶业为例

由于张一元茶叶物流配送范围广,区域道路交通不便且复杂,配送效率低、成本高等问题突出,制约着张一元茶业公司的快速发展。因此,文章通过对张一元茶业存在的经营分散、运输成本高、配送效率低等问题进行分析,提出解决问题的思路,通过建设物流配送中心提高企业经济效益,带动茶叶的发展。运用层次分析法合理选择茶叶物流配送中心,从而降低茶叶运输的成本,提高配送效率和满意度,促进茶叶的销售,提高企业经济效益,扩大当地茶叶的销售范围。

基于K-means物流配送中心选址模型

针对当前物流配送成本高、效率低、城市物流配送中心选址不合理等问题,在分析国内外物流配送中心选址的基础上,通过对物流配送中心选址的影响因素进行研究,采用计算多维欧几里得距离,构建基于K-means算法的物流配送中心选址模型,该模型根据收货点与各配送中心的欧几里得距离最小值进行聚类,以确定物流配送中心的位置及其所覆盖的收货点,该模型为国内物流公司调整或新增物流配送中心提供了一个解决方案。通过应用实验,验证了模型合理性及有效性,并分析研究中的不足和进一步研究方向。

自动化物流配送中心在现代互联网家居企业的应用和设备选型优化

随着现代家居企业的持续发展,对物流配送的要求不断提高。自动化物流配送中心不仅能够实现物流配送自动化,还能够实现信息化和智能化,作为现代家居企业提高物流配送效率的重要手段越来越被重视。文中以某互联网家居企业自动化立体库项目为例,从设备选型、系统设计、数据采集和实施应用等方面进行了详细阐述,对自动化物流配送中心的技术及管理进行额优化,并展望了自动化物流配送中心的应用前景及优化措施。

基于改进SLP与FlexSim的物流配送中心布局优化研究

针对现有物流配送中心布局优化问题,从宏观布局优化和微观作业流程分析角度出发,提出了一种基于改进SLP与FlexSim软件仿真相结合的方法。以某企业物流配送中心为例,针对其存在的物流动线迂回与交叉问题,在传统SLP方法的基础上引入动线分析,对功能区布局进行整体改进。在此基础上,为进一步改善物流瓶颈环节和资源浪费现象,采用FlexSim软件对其作业流程进行仿真优化。结果表明:优化后的物流动线更加合理,且与作业流程更加协调,系统的订单处理效率比原来提高28.18%,物流瓶颈问题得到解决,企业人力以及资源方面的浪费得以改善,验证了研究方法的有效性。

基于改进粒子群算法的农村物流配送中心选址优化模型

文章在划定农村物流配送中心类型的基础上,以灰色理论预测农村物流配送需求,从而确定物流配送目标与作业流程。根据设定的物流配送与工作流程,基于改进粒子群算法构建选址模型,并通过对比测试的方法论证新模型的有效性。

基于聚类-粒子群算法的冷链物流配送中心选址分析

针对冷链市场需求不断扩大,冷链物流产业却无法快速升级的情况,终端配送企业为了提高企业效益,需要在保证满足客户需求的同时,构建以成本最小化为目标的冷链配送中心选址模型。为解决上述问题,首先使用Mean-shift聚类算法对未知形状、未知特征的需求点进行处理,确保配送中心选址在空间分布上的合理性,同时降低运算难度;其次引入反向搜索、变异和交叉策略对传统粒子群算法(PSO)进行改进,使用改进粒子群算法(IPSO)对模型进行求解。相关实例分析结果表明,使用IPSO算法的选址总成本相比PSO算法减少11.4%,迭代次数相比减少28.6%,验证了IPSO算法可以得到质量更高的解,有效节省了选址成本。

企业电商物流配送中心业务流程优化分析

现代企业发展受到多种因素影响,为寻求竞争优势、占据市场主动,要求企业做好各项基础性管理工作,这也为企业电商物流配送中心业务流程优化提供了思路。本文以企业电商物流配送中心业务流程概况为切入点,在此基础上分析该工作中的常见问题和成因,并探讨优化企业电商物流配送中心业务流程的必要性和可行方法,就提升仓储空间使用质量、采用精细化管理模式、有效组织配送路线规划、建立信息反馈机制等举措进行论述,为未来企业电商物流配送中心业务流程优化提供参考,促进企业的综合发展。

求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果,减少物流配送成本,提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上,引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略,能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得,该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后,将其应用到求解物流配送中心选址问题中,实验结果表明:改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。

求解农业物流配送中心选址的自学习蝗虫算法

为降低物流配送成本,提高配送效率,提出自学习蝗虫优化算法IGOA求解农业物流配送中心选址问题。为提高标准GOA算法的寻优精度和速率,设计佳点集种群初始化方法,提高种群分布均匀性;引入伪对立学习对最优个体变异,增强种群跳离局部最优的能力;根据适应度对种群对半划分,分别对两个子种群进行配对自学习和邻域搜索,提高种群寻优质量。利用改进蝗虫优化算法IGOA对农业物流配送中心选址模型迭代寻优,其结果表明,IGOA算法可以降低物流配送成本,提高配送效率。

物流配送中心布局规划研究进展与趋势

为探析目前国内物流配送中心布局规划研究现状,把握配送中心布局规划研究热点与趋势,基于文献分析方法,运用中国知网的可视化工具,从布局方法、布局模型、模型求解和仿真优化等方面对近5年相关文献进行可视化分析。梳理了现有研究方法的特点与适用性,总结了配送中心布局规划研究进展与不足,探讨了未来发展趋势,以期对物流配送中心布局规划的进一步研究提供参考。

物流配送中心选址模型构建及路径优化方法研究

随着我国对物流配送的需求日益加深,为了完善物流配送在城市中的建设,此次研究开展了物流配送中心选址模型构建及路径优化方法研究。研究将选用Lingo软件和优化蚁群算法优化物流中心的选址和路径方案。实例结果表明,此次研究提出的选址模型具有经济效益较高的优势。同时,对比实验结果显示,此次研究提出的优化蚁群算法与传统蚁群算法比较,成本较后者下降7.66%。说明此次研究设计的基于Lingo软件与优化蚁群算法的物流配送中心选址与路径方案能够有效降低物流配送成本,具有较高的经济实用性价值。

突发公共卫生事件下城市应急物流配送中心选址问题

近年来,各类突发公共卫生事件突然爆发,尤其是重大传染性病毒,导致社会生活的各个方面都受到了极为严重的影响。在突发情况下,全国上下各地都面临着物资紧缺、配送速度慢等问题,为了将应急物资更快速更准确地配送到受灾区,建立城市应急物流配送中心意义重大,而应急物流配送中心的选址问题尤为关键。合理的选址不仅可以使物资快速而精准地配送到有需要的地方,解决灾区物资需求问题,还可以节省配送时间,缩短配送路线和配送费用,从而减少灾情带来的损失。本文基于k-means聚类算法和重心法建立选址模型,以湖北省为例,根据湖北省各地区的地理坐标、物资需求量等数据,代入模型进行实证研究,最终在湖北省选出合理的应急物流配送中心位置,从而验证了该模型的现实可行性。

卷烟物流配送中心运营管理要点分析

“卷烟物流配送中心的运营管理主要围绕仓储、分拣、配送等三大功能展开,从管理、效率、成本、服务与安全等五个方面进行系统管控。运用智能化技术手段来指导管理,不断提升精益化水平,实现物流运行的提质、提速,可以持续增强物流配送中心的软实力。”

昆船智能助力河北省烟草公司石家庄市公司卷烟物流配送中心技改建设

作为烟草物流领域的专家,昆船智能技术股份有限公司(以下简称:昆船智能)在这一领域积累了相当多的项目实施成功经验。当石家庄市局(公司)物流中心需要进行技术改造建设时,昆船智能赢得竞标,帮助客户建立起了流畅、快捷的物流体系,赢得了客户的好评。下面我们就来看一看在这一项目案例中昆船智能是如何帮助客户建设现代化、智能化的物流中心的。

突破全品规“异标合一”条烟分拣线瓶颈,石家庄卷烟物流配送中心树立行业新标杆

“为了破解销量快速上升的异型烟自动分拣难题,石家庄卷烟物流配送中心携手昆船智能公司实施物流技改,在自动分拣、自动包装等关键技术环节突破创新,率先建成全行业首条全品规“异标合一”条烟超高速分拣线,开创卷烟物流分拣新模式,打造引领行业的灯塔物流项目。”

济南市历下区德邦物流配送中心选址研究

本文以山东省济南市历下区3个备选的德邦物流配送中心为例,通过研读有关物流配送中心选址的文献,运用层次分析法对其进行分析,最终选择一个最优的物流配送中心地址。济南市历下区德邦物流配送中心有3个备选选址,分别为花园路星河工业园区、和平路和洪家楼。基于层次分析模型的山东省济南市德邦物流配送中心的地址选择模型包括三个方面:目标层(A)、准则层(B)、方案层(C),基于具体选址影响因素的简单说明,建立层次结构模型,具体每一层的相关内容如图1。