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。

需求不确定下的冷链物流配送中心选址研究

运用随机规划理论研究冷链物流配送中心选址问题,考虑需求不确定的现实问题,构建以不确定性需求作为随机约束条件,并以总成本最低为目标的选址模型。利用Lingo软件进行实例求解,验证模型的有效性,为企业的选址决策提供一定的参考依据。此外,对需求不确定的置信度进行灵敏度分析,分析结果显示:需求不确定因素会影响选址总成本,选址总成本会随着需求的变动产生变化。

基于最小权覆盖的医药电商配送中心选址及区域覆盖优化研究

配送中心选址及区域划分是物流配送过程中的关键环节,直接决定了配送时效及配送成本,在当今电子商务领域显得尤为重要。本文针对国内医药电商企业,提出了一种考虑药品配送时效的配送中心选址策略;随后建立该问题的整数规划模型,采用最小权顶点覆盖方法描述问题,并通过优先队列分支限界算法对此模型进行求解,得出最优选址结果;最后按最小运费原则将被重复覆盖区域进行再划分,得到配送中心选址及区域划分最终方案。本文基于上述策略为国内某头部医药电商企业提供了两种选址方案:保留企业原有配送中心并确定新配送中心选址点(改进选址方案)和从企业所有需求节点中重新为配送中心选址(重选址方案),并使用企业真实销量和物流数据进行算例分析。

灾后应急配送中心选址问题的降阶回溯算法

近年来自然灾害频发,提高灾后应急物资的配送效率一直以来都是性命攸关的大事,因此文章基于灾后应急配送中心选址问题的精确算法进行研究。首先,建立该问题的数学模型并对该问题中的数学性质进行研究和证明;其次,在这些数学性质的基础上,设计上下界子算法和降阶子算法,这些子算法能够有效减少解空间,提高算法的效率,使该算法能够更有效地处理规模更大的问题;再次,提出降阶回溯子算法,通过剪枝和局部降阶进一步缩小问题的搜索规模,并能得到最优解;最后,通过分析和解决一个案例来更清楚地说明算法的原理和操作步骤。

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。

基于重心法的配送中心选址问题研究——以天友乳业公司为例

采用重心模型法对重庆天友乳业公司的物流配送中心选址进行分析,以得到物流配送中心的优化选址结果。通过选择合适的初始位置和迭代优化的方式,最终得出结论:重庆市沙坪坝区白杨沟东南一千米左右为模型最佳地址(106.562 0,29.525 0),即配送中心经纬度。基于经济分析方法,建立天友乳业物流配送中心优选模型的相关做法,希望为相关企业在物流网络空间规划和选择上提供更多参考。

基于重心法的山西省农产品物流配送中心选址研究

农产品的特殊性使得农产品物流的运输成本较高,物流配送中心的建设可以有效降低物流成本,提高物流效率,而物流配送中心的选址至关重要。本文以山西省11个市为研究对象,采用重心法对配送中心进行地址的初选,然后结合实际情况和选址原则,对初选地址进行调整和确定,最终为主要农产品选择合适的地址,促进农产品物流的发展以及山西省物流配送中心的建设。

改进麻雀搜索算法求解物流配送中心选址问题

为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提升全局搜索能力;引入柯西混沌变异机制增强种群多样性,避免局部最优解。利用M-SSA算法求解物流配送中心选址问题。实验结果表明,在解决配送中心选址问题上,M-SSA算法可以降低物流配送成本,提升配送效率。

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。

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。

基于聚类-重心法和CFLP法的两级物流配送中心选址

为了确保物流配送中心选址的合理性,节约配送里程,降低配送的费用成本,将聚类-重心法和CFLP(Capacitated Fa⁃cility Location Problem)模型结合起来对城市的物流配送中心选址进行研究。首先,用最短距离聚类法进行配送区域划分;其次,通过CFLP模型结合聚类结果,以物流配送成本费用最小化原则选出二级物流配送中心;再次,分别对二级物流配送中心和城市中所有的区域物流配送中心使用重心法求出2个一级物流配送中心的坐标;最后,分别计算出2个一级配送中心的配送总距离和配送总费用,并进行对比分析。结果表明:选择通过对二级物流配送中心使用重心法求出的一级物流配送中心作为最终一级物流配送中心最为合理。该方法能应用到两级物流的配送中心选址过程中。

基于改进麻雀搜索算法的配送中心选址研究

针对物流配送中心选址不合理导致配送效率低下的问题,采用萤火虫扰动策略改进麻雀搜索算法,构建二级物流配送中心网络结构,解决配送中心选址问题。采用手肘法确定最优二级配送中心数量,将运输成本、运输时间和配送时间三项成本之和最小值作为目标函数,增加运送车辆限制等约束条件,获得合理的配送中心地址和最佳成本。以吉林省某区县小区实际情况为例,将改进后的麻雀搜索算法与常规的麻雀搜索算法进行对比,结果表明:改进后的麻雀搜索算法可将总成本降低16.67%,配送中心选址更加合理有效。

基于系统聚类和重心法的新能源汽车配送中心选址分析

在国家大力提倡低碳经济、绿色发展的背景下,具有节能环保、低碳排放等优点的新能源汽车行业得到快速发展。针对新能源汽车快速发展中面临的配送中心选址问题,构建了一个基于系统聚类和重心法相结合的选址模型并给出求解方法。通过实例分析得出:在新能源汽车进行多个设施选址时,采用系统聚类法能够合理快速的实现选址样本的分组,明确选址的数量;各组分别采用单重心法保证了每个选址中心到各个服务区域的配送成本最小;建成了有2个制造厂、4个配送中心和若干需求点组成的二级物流网络。同时,建议配送中心在选址前,明确选址影响因素和合适的选址方法;在选址中,明确选址流程,确保选址符合实际;在选址后,重点关注整个配送中心网络的管理。

基于自适应遗传算法的生鲜产品冷链物流配送中心选址研究

为使得生鲜冷链产品在从生产基地运输到需求网点的过程中能尽可能的节约成本和减少损耗,文章以生鲜产品的运输为研究对象,考虑固定成本、运输成本和变质成本这三个因素建立总成本最小的目标函数,并在函数中引入了多个系数使其与实际情况更加贴近,在此基础上建立冷链物流配送中心选址模型,采用自适应的遗传算法,并通过MATLAB 2020a软件进行仿真求解,验证了该模型与算法在选址问题研究中的有效性和实用性。

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。

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。

基于层次遗传算法的物流配送中心选址策略

在考虑物流规划部门和客户双方利益的基础上,采用双层规划模型描述物流配送中心的选址问题。基于进化博弈与多目标优化的思想设计了层次遗传算法来求解该模型,通过两个遗传算法的交互迭代求解物流配送中心选址问题。最后通过算例验证了模型与算法的可行性。

基于AHP和目标规划的物流配送中心选址模型

论述了物流系统配送中心选址所涉及的众多影响因素,这些因素中既有定性因素,又有定量因素。首先用层次分析法对这些影响因素进行处理,得到了各备选点的权值。针对层次分析法无法解决条件约束问题,提出了用层次分析法和目标规划方法相结合用于物流配送中心选址的模型,建立了6个约束方程,1个系统约束方程,以确保只有在配送中心建立的情况下,才能在该配送中心配送物品,而且配送量不能超过它的建设容量。最后通过示例表明该模型能有效地处理物流配送中心选址问题。

基于非等覆盖半径的生鲜农产品配送中心选址

研究非等覆盖半径思想下的生鲜农产品配送中心选址问题.结合生鲜农产品的时效性、响应性等特性,提出了一个基于非等覆盖半径的生鲜农产品配送中心选址优化模型.该模型能定量确定候选配送中心的可建区域、选址位置及配送方案.针对该模型是NP难问题,提出了一种基于自适应遗传算法的动态膜进化算法.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性.