乡村振兴背景下农村物流中心选址研究——以安徽阜阳为例

随着中央提出了全面推进乡村振兴的战略目标,农村物流中心选址成了农村物流发展必须要面对的问题。针对当前我国农村物流的发展较为缓慢,农村物流体系运作效率低下的问题,文章结合国家大政方针,在对国内外先进研究现状充分研究分析的基础上,以安徽阜阳为例对农村物流中心的选址问题进行研究。首先,用重心法从阜阳市各乡镇中筛选出4个备选方案;然后分析影响农村物流中心选址的主要因素,总结出自然环境、客户分布、交通条件、货物分布、政策因素5个评判要素指标;最后,构建层次分析法选址模型,实证得出农村物流中心的最佳选址方案。

考虑不同投资模式的城市群绿色物流中心选址模型

随着城市群经济的高速发展,城市群之间的物流运输活动日益频繁。然而,上述活动产生的大量碳排放给城市群物流系统的低碳运营带来了挑战。根据上述背景,我们调查了三种不同投资政策(i.e.,非预算共享机制、集中预算共享机制和条件预算共享机制)下的城市群物流中心选址问题。利用含有均衡条件的数学规划,我们实现了对三种投资情景的数学建模。基于起作用集算法(ASA)框架,一个能够求解模型局部最优解的算法被设计来实现模型求解。以中国长沙–株洲–湘潭地区为例,数值实验被开展以评估三种投资方案的有效性。

基于数学规划的物流中心选址研究

随着经济全球化和市场竞争的加剧,物流中心的选址问题成为了企业物流系统规划中的关键环节,合理的物流中心选址可以控制物流成本,提升服务效率。在数字化和智能化背景下,传统的物流中心选址方法已难以满足当前复杂多变的市场需求。而从数学规划的角度出发,采用科学有效的选址方法可以提高物流中心的运营效率,降低物流成本。因此,文章基于数学规划,选择重心法探讨物流中心选址问题,以期为企业降低物流成本、提高物流服务效率提供理论参考。

基于重心法的成都市物流中心选址策略研究

1.引言本文首先对成都市自然环境因素、政治经济因素以及其他因素进行分析,并以成都市物流配送中心为例,采用重心法对其进行了精准选。本文重点讨论了成都市物流配送中心的选址,在对其选址时,要充分考虑到交通成本,同时要满足成都市的物流配送需要,从而提高成都市物流配送的效率。2.研究问题2.1定性分析2.1.1自然环境因素(1)气象条件。

针对第三方物流企业的物流中心选址模型研究

现代物流业的一个重要发展方向是发展第三方物流。不同类型企业建设物流中心的目地不同 ,难以用同样的布局模型表达。针对第三方物流企业 ,提出以物流中心自身能够取得的最大利益为目标的区域物流中心选址模型 ,并且考虑了物流中心固定运营成本和可变运营成本等成本因素。通过对模型分析、分解和过滤 ,结合实际情况 ,提出一种启发式算法对模型进行求解 ,并在实际应用中取得很好的效果。

不确定环境下物流中心选址鲁棒优化模型及其算法

研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型.分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法.以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型.利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险.

物流中心选址方法的研究

在研究物流中心选址基本原则、分析物流中心选址常用方法的同时,综合物流中心选址的层次分析法(AHP)和数据包络法(DEA),提出了物流中心选址的AHP/随机DEA方法.通过引入随机变量,解决了数据包络分析中权重选择的不足之处,把选择物流中心地址过程中的主观判断转变为可信度判断,提高物流中心地址评价的可信度.该模型在实际物流评价应用中取得了较好的效果.

基于改进遗传算法的物流中心选址优化

根据物流中心选址问题的特点和要求,在运输成本和运输时间最优的基础上,构造了选址问题的数学模型。给出了一种改进遗传算法的求解方法,其中由于适应度函数与各物流中心对应的需求分配情况密切相关,用拉格朗日松弛法来解决对于特定位置的物流中心服务需求分配的子问题。遗传算子采用线性凸组合的杂交方式、强弱两种变异方式以及进化(!+λ)选择方式,从而有效地避免算法的早熟现象,可防止其很快收敛到局部最优解。实例求解表明,该算法可以有效、快速地求得物流中心选址问题的全局最优解。

基于遗传算法和指标满意度求解的第三方物流企业物流中心选址方法

本文利用AHP和模糊综合评价法评价物流中心选址的定性指标、用量化选址模型结合遗传算法计算定量指标,再藉助指标满意度求解把定性和定量的指标进行综合,从而为决策者对物流中心选址做出科学的决策提供支持。

求解物流中心选址问题的猴群算法

物流中心选址问题是影响物流中心整体建设发展的最基础问题,加强物流中心选址问题研究具有十分重要的意义。然而,它是一个被人们广泛关注的NP问题。因此,本文利用一种改进的猴群算法来求解物流中心选址问题。给出一种改进方法,其基本思想为采用混沌变量产生猴群算法的初始可行解,在爬过程中采用递减的因子作为爬步长以及在望过程中引用混沌搜索法来提高算法性能。利用改进算法求解物流中心选址问题。在仿真实验中,分别利用对典型函数和物流中心选址问题的求解结果说明了所提方法是可行的。

现代物流中心选址分析

合理地规划和设计物流中心,对于减少物流系统给城市发展带来的负面影响,改善城市的交通和生态环境、优化城市的功能布局、增强城市的载体功能具有十分重要的意义。结合增长极(Growth Pole)理论,对发展区域物流中心城市进行分析,确定选址方位,并以乌鲁木齐市作为案例进行论述。

物流中心选址评价指标体系设计

以竞争优势理论中的动态双钻石模型为基础提出物流中心选址的动态双钻石模型,运用区位论的要素分析方法选取区位因子;鉴于指标的可获性及计算的简便性,运用聚类分析选取设计出北京市物流中心选址指标体系,测算结果与北京市“十五”物流中心规划基本吻合。

农作物秸杆物流中心选址优化模型

在开发利用农作物秸杆过程中,一项重要的工作就是秸杆的物流配送。以实现秸杆总的物流成本最优化为目标,就如何科学合理地选择物流配送中心地址开展研究。在分析物流成本的构成要素的基础上,针对各要素的特点及其计算方法进行详细的研究。以此为基础,构建了总的物流成本优化目标函数模型及其约束条件。模型的建立,为后续选用适当的方式进行选址计算奠定了基础。

基于k-Harmonic means聚类分析的物流中心选址模型研究

通过对传统物流选址模型运输成本的讨论,运用k-Harmonic means聚类分析方法对传统物流选址模型中运输费用进行重新构建,将以往的辐射状点对点送货路径替换为更贴近实际的连续圈式送货路线,克服了传统模型不符合实际情况的弊端,并通过较大规模的数值实验验证了方法的优越性。

基于灰色聚类的物流中心选址

随着物流中心选址在物流系统中的重要性越来越大,而传统的方法都有其不可避免的缺陷,考虑到物流中心选址的灰色特性,本文重点介绍了灰色白化权函数聚类评价方法,讨论了灰色白化权函数聚类方法在物流中心选址中的应用,最后对结论进行了分析。

基于成本效益比和相互淘汰的物流中心选址

物流中心选址是建立物流系统的关键环节。首先建立成本、效益模型,运用遗传算法来计算建立物流中心的成本,用过滤启发式算法求得所建物流中心的效益,并计算出效益成本比,确定出定量所得最佳物流中心点。然后建立物流中心的指标评价体系,对定性因素进行模糊综合评判,得到备选点的模糊排序,选出定性结果。最后2组方案相互淘汰得出最优方案。

带时间窗的突发灾害应急物流中心选址研究

为提高应急救援的时间满意度,建立了基于救援时间满意度的突发灾害应急物流中心选址优化模型,并利用改进的人工蜂群算法对模型进行运算。结果表明,改进的人工蜂群算法能对应急物流中心的选址和救援地的物资需求量进行有效计算,且能对不同救援地的时间满意度进行求解。与不带时间窗的突发灾害应急物流中心选址模型相比,该模型同时满足了应急救援成本的最小化和救援时间满意度的最大化。

农作物秸杆物流中心选址优化模型遗传算法研究

结合湖南省长沙县建设农作物秸杆物流配送中心的案例,就如何利用遗传算法来求解农作物秸杆物流中心选址优化模型进行了研究。在应用遗传算法时,构建了合适的初始群体,并通过合理的选择、交叉和变异操作,获得了优化解。结论表明,应用遗传算法可有效解决农作物秸杆物流中心的选址问题。

以市场需求为逻辑起点的物流中心选址模型构建

随着市场经济的到来，市场需求成为确定市场供应量的先决因素。此时在进行物流中心的选址时，库容不再是一个可以由计划部门主观预测所决定的常量，而是由市场需求量决定的一个因变量。这就要求构建物流中心选址模型的思路完成一个逻辑上的、完全逆向的思维方式转变：以前是以已知的库容量作为约束条件，建立选址模型完成选址；现在必须以物流中心所涵盖的（服务目标）需求量作为约束条件，建立选址模型完成选址。

基于Fuzzy-AHP的军事物流中心选址评估系统设计与实现

针对当前后勤保障体系的特点和现状,设计实现了一套基于模糊层次综合评价模型的军事物流中心选址评估系统。扼要介绍了模糊层次综合评价模型,详细阐述了系统各评估模块的工作原理和评估流程。最后应用实例表明该系统是进行军事物流中心选址的有效工具。