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。

低碳政策下的冷链配送中心协作选址

为了解决冷链物流网络交叉重复布局的问题,优化中小冷链物流企业资源配置,基于经济低碳发展理念,以总成本最小化为目标,通过在常温配送中心选址基础模型中加入冷链配送中心制冷成本与碳排放成本,构建了低碳政策下冷链配送中心的选址模型。并选取两家中小冷链物流企业进行算例仿真,仿真结果表明该模型能达到节约运营成本、货物流转成本、碳排放成本和制冷成本的效果,两家企业的总成本节约36.5%,运营成本节约34.6%,货物流转成本节约43.5%,碳排放成本节约48.5%,制冷成本节约36.3%。这表明构建的低碳政策下冷链配送中心的选址模型具有一定的科学性和合理性,可以优化各地区和各企业的冷链配送中心选址,对我国实现经济的绿色低碳发展具有重要意义。

基于改进鲸鱼优化算法的冷链物流配送中心选址

为解决冷链物流中的配送中心选址问题,综合考虑冷藏、货物损毁、碳排放、交通状况等多个因素,并引入交通状况检测机制以衡量交通状况,构建了一种考虑交通状况的冷链低碳物流配送中心选址模型。此外,改进了WOA算法(PEOA),通过种群扩张策略来平衡算法的全局搜索与局部利用能力;为了避免算法在后期陷入局部最优,设置事件触发机制,当算法在一定迭代次数后仍未找到更优解,保留最优解位置,令种群进行随机迁移,从而跳出局部最优。使用23个基准测试函数对PEOA进行测试对比,有效验证了PEOA算法优异的收敛性能,将其应用在冷链物流配送中心选址问题中能够提高收敛速度与精度。最后对冷链物流配送中心选址模型进行仿真模拟,仿真结果表明:PEOA能够找到更优的选址坐标,节省物流成本。

基于RFID技术投资医药冷链配送中心选址—库存研究

研究需求不确定下,RFID技术投资前后医药冷链配送中心的选址—库存问题。在现有配送中心选址—库存模型基础上,结合医药冷链行业特点,对原有模型进行改善,建立一定服务水平下,医药冷链配送中心选址—库存模型。采用遗传算法求解模型,当参数一定时,依据计算结果可确定最优选址、配送及库存方案。通过对影响模型的主要参数进行敏感性分析,为医药冷链配送系统是否投资RFID技术提供决策参考。

基于转运中心和配送中心选址的供应链设计

对以核心企业为主导的供应商—转运中心—制造商—配送中心—分销商供应链,提出了基于转运中心和配送中心选址的供应链设计问题,给出了以供应链建设和运营整体总成本最小化为目标的非线性规划模型,并对此模型进行改进,得到了以供应链整体成本最小化、供应商加权原料物流最大化、分销商加权产品物流最大化为目标的多目标规划模型及其求解方法.

仿真技术在连锁超市配送中心选址中的应用

提出了一种基于物流成本和物流服务水平的多目标仿真物流配送中心选址方法,从最优地址选择的角度,阐述了各种最优参数的选取,采用VB结合Excel实现仿真,找出算法约束参数最优解,并且应用到实例中进行验证,可为物流配送中心地址选择提供评估模型,从而为配送中心选址优化提供一种有效的实现策略。

基于改进狮群算法的低碳冷链配送中心选址研究

受新冠疫情影响,冷链药品需求激增,为了准时完成医药物资交付,配送中心选址问题显得尤为重要。以物流服务响应概率为约束条件,构建了一种综合考虑碳排放成本和物流成本的物流中心选择模型。引入调节因子和高斯变异对基础狮群算法(LSO)进行改进,并用改进狮群算法(ILSO)对其进行求解。函数测试结果表明,ILSO相比LSO和遗传算法(GA)具有较好的寻优能力和稳定性。相关的案例仿真分析显示,ILSO算法的选址结果总成本相比LSO算法和GA算法分别减少14.63%、17.11%,有效地节约了选址成本。最后,通过对物流服务响应概率进行敏感度分析表明,随着响应概率的增加,碳排放成本呈现先降低、后快速增加的情况。

医药冷链物流配送中心选址

考虑到医药冷链行业的特殊性,以系统总成本和物流服务响应效率为目标函数,建立医药冷链物流配送中心选址的多目标规划模型,实例分析验证了模型的可靠性,研究结论将为相关企业及部门选址决策提供参考。

后疫情时代冷链物流中心选址及其方法

提出了后疫情时代冷链物流中心选址新目标,并构建了相应的评价指标体系;针对指标差异性和决策信息不完整性等特点,提出了冷链物流中心选址的偏向度计算方法,量化了备选方案的偏向情况,得到了不平度最小方案;最后以大连市某冷链企业为背景进行了实证分析,通过与理想点法对比验证所提方法的有效性,以期为后疫情时代冷链物流中心的选址提供决策参考。

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。

从双层规划模型的角度谈南昌冷链配送中心选址发展策略

随着经济不断发展,人们逐渐提高对生活的追求,但生活节奏也随社会的发展而加快,人们的生活压力逐渐增加。因此,越来越多的人购买冷冻食品,缩短购物时间,冷链配送也愈发重要。本文从南昌冷链配送的特性与原则入手,探究选址过程影响因素,并从双层规划模型的角度对南昌冷链配送中心选址发展策略提出建议,建立双层规划选址模型,并利用实例进行分析。