基于AHP-熵权法组合赋权与TOPSIS法的农村农产品配送中心选址决策问题研究

随着我国全面脱贫攻坚的成功与乡村振兴的不断发展,越来越多的农民通过农产品开始致富,但大多数散户选择自行前往临近城区售卖农产品。为降低运输成本、提高农产品售卖率,在乡镇建立小型配送中心对农产品进行整合配送是很有必要的。本文构建了一套基于AHP-熵权TOPSIS法的农村农产品配送中心选址决策模型,利用层次分析法与熵权法组合赋权的方式确定模型的指标权重,利用逼近理想解排序法对模型进行求解,对备选点进行决策优选。最后,本文利用该模型对S市的6个备选乡镇进行实例分析,为农村农产品配送中心选址决策提供理论依据。

寿光市农产品配送效率的影响因素分析

寿光市作为“中国蔬菜之都”,其农产品产量较大、市场范围较广的特点,对农产品配送效率提出了更高的要求。文章选取物流基础设施等9个指标,对寿光市农产品配送效率影响因素构建了科学合理的评价体系,并利用灰色关联分析法对2012—2021年相关数据进行定量分析,得到了各指标要素对于当地农产品配送效率的重要程度排名,并据此提出了促进当地农产品配送效率的对策建议。

Dijkstra算法在多约束农产品配送最优路径中的研究应用

传统的Dijkstra算法一般通过对路径长度的迭代来得到从源节点到目的节点的最优路径,是一种无法综合考虑路径的各类约束条件,只能基于单一权值最短路径的算法.农产品配送在选择某一配送路线时不能只考虑路线的距离,还要考虑路线的交通状况,以及实际道路的路况,只有综合考虑这些因素,最后才能得出具有实际指导意义的最优路径.为此,我们对传统的Dijkstra算法进行扩展才能应用到多约束最优路径查找.另外,传统的Dijkstra算法在实现时不仅占用大量的计算机内存,并且算法的执行效率也不高.作者结合当地的农产品运输网络具体情况,对算法进行了存储空间优化和对计算时间优化,从而在节省内存的基础上提高了算法的执行效率.

农产品配送中心选址模型研究

针对农产品物流配送的实际情况,选取交通情况、经济因素、环境因素和其他因素构建了农产品配送中心选址的评价指标体系;采用层次分析法计算农产品配送中心选址评价指标权重,然后在评价信息为区间数的情况下,用不确定性多属性决策方法建立了农产品配送中心选址模型;以某市为例,探讨了该模型在农产品配送中心选址上的应用。实例分析结果表明,构建的模型充分考虑了评价过程中的随机性和不确定性,可以使得评价结果更客观,更结合实际,所以评价效果应该较以往的实数评价标度更好。

基于改进鲸鱼算法的黔北地区农产品配送问题研究

降低农产品配送成本是黔北地区物流企业急需解决的重大问题。对此,在鲸鱼算法(WOA)基础上,改进鲸鱼个体编码和解码方式,利用混沌方式生成初始种群,引入反向学习、信息反馈、非线性收敛因子和自适应权重等机制,提出一种求解配送问题的改进鲸鱼算法(IWOA)。采用黔北地区农产品配送实例和国际标准算例进行仿真实验。实验结果表明,IWOA综合求解性能优于WOA、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO),有助于降低企业配送成本。

农产品配送路径最优化问题研究

针对"农超对接"的直采模式,考虑运输成本和农产品的损耗成本,建立农产品配送路径最优模型,结合遗传算法并应用Matlab软件编程实现模型求解,计算结果证明了该方法的有效性。

《农产品配送管理》课程教学设计

基于"工学结合"的教学理念,对《农产品配送管理》课程内容进行了重组设计,根据农产品配送的主要模式,将课程设置为四大情景,每个情景根据工作流程设置为小项目,大大增加了实训课堂的比重,这种全新的课程教学设计将极大地激发学生的学习兴趣,提高课程的教学质量。

基于蚁群算法的农产品配送路径优化设计

农产品物流配送具有批量小、批次多、易变质等特点,受农产品产品本身属性的影响,同时受成本、客服水平、时间与空间条件约束,农产品配送问题是一复杂组合优化模型问题,文章利用蚁群算法来解决配送路线优化问题,通过对农产品配送存在的基本问题描述的基础上,首先设置基本假设,建立蚁群算法理论模型,利用真实算例进行模型验证,得到蚁群算法为解决农产品配送路径优化问题提供了有力的工具。

基于供应链管理的农产品配送研究

目前,农产品配送的现状是配送效率低下、技术相对落后,运输过程中存在严重的损坏、浪费的现象。为此,从农产品的配送环节进行分析,结合供应链的思想,构建农产品的配送模式。

基于标杆管理的北京市鲜活农产品配送主体研究

通过对北京市鲜活农产品的配送情况进行调研,发现实际问题。根据标杆管理的思想,设立配送环节优化改进的最高标准,分别参考广东里水果批、江苏苏果超市提出了批发市场向批发配送中心转型、大型连锁超市自营配送的模式,并且根据北京市的实际情况,提出了整合小型配送中心进行共同配送的模式。

细菌群体趋药性算法在农产品配送车辆调度中的应用

描述了农产品配送车辆调度中存在的问题,建立了带有时间窗口约束的多目标农产品配送车辆调度模型,提出基于细菌群体趋药性算法的求解方法,仿真结果表明,基于细菌体趋药性算法的结果优于遗传算法,为农产品配送车辆调度问题的解决提供了新思路。

基于物联网的咸阳农产品配送研究

物联网技术是信息技术的第三次变革,物联网被广泛应用于各个领域,对这些领域的发展和变革有着深刻的影响。在农产品流通领域引入物联网技术,可以使流通环节中的农产品质量安全问题得到很好的解决。通过监控物流过程,以此来提高农产品物流效率,并且掌控并提供农产品的供求信息,最终可以缓解市场主体之间信息不对称的问题。

基于灰色聚类的乌鲁木齐市生鲜农产品配送系统的现状及水平评价

文章首先介绍了乌鲁木齐市生鲜农产品配送系统的现状,然后通过选择影响乌鲁木齐市生鲜农产品配送系统需求、供给及相关产业等13个指标构建区域物流评价的指标体系,以2014年乌鲁木齐市七区一县数据为样本,运用灰色聚类分析的方法对相关数据进行分析,对乌鲁木齐市七区一县生鲜农产品配送系统发展水平进行评价。将乌鲁木齐市七区一县从生鲜农产品配送系统划分为3类区域:其中,新市区、头屯河区属于区域配送系统发展水平强的灰类;达坂城区、乌鲁木齐县属于区域配送系统发展水平弱的灰类,最终得出乌鲁木齐市生鲜农产品配送系统有进一步优化的需要的结论。

农产品配送中心选址问题研究

通过采用Baumol-Wolfe模型对在农产品生产基地和目标市场间建立若干配送中心以及时、高质量地对农产品进行配送问题进行了分析研究,并将其应用到实际的选址问题以验证该方法的有效性。

农产品配送中心选址决策综合模型

农产品物流配送中心选址问题已经成为农产品产业链急需解决的重要问题,也是一个定性与定量相结合的问题。本文针对农产品物流配送中心选址的影响因素和特点进行阐述,并构建农产品配送中心选址的综合模型。

农产品配送中心应用CRM的成本与效益分析

为了能够提高农产品配送中心客户管理的运营效率和客户满意度,降低运作成本,通过总结经验和逻辑推演,提出了构建农产品配送中心客户管理系统的方案。在对系统使用前后的成本与效益进行对比分析的基础上,认为农产品配送中心有必要引进客户管理系统。

基于改进模拟退火算法的生鲜农产品配送中心选址

运用传统模拟退火算法解决复杂非线性规划问题,存在降温速度与求解质量之间的矛盾,已经不能满足生鲜农产品配送中心选址的需求。为解决这一问题,本文设计一种改进模拟退火算法的生鲜农产品配送中心选址方法。其核心思路是将遗传算法与模拟退火算法融合。首先在退火过程的搜索环节引入以配送中心为编码的染色体个体,并筛选出符合目标函数参数条件的染色体集;然后应用改进模拟退火算法实现选址过程的整体优化;最后采用山东省A公司生鲜农产品配送中心选址问题进行仿真模拟。实验对比结果表明,在多次选址求解过程中,改进模拟退火算法能有效减少传统模拟退火算法在运算后期大量迂回搜索、无效搜索的问题,提升生鲜农产品配送中心选址效率。

基于双目标的生鲜农产品配送网络优化研究

以生鲜农产品的三级配送网络为前提,分别从企业和客户两个角度考虑,建立其配送网络,并进行优化研究。其中,企业角度建模是以成本最小为目标函数,成本包括运输成本、配送成本、配送中心建设成本、惩罚成本和货损成本;客户角度建模是以时间满意度为目标函数。在将双目标模型转化为单目标模型时,将两个目标函数做商,并利用LINGO软件编程进行求解,验证了模型的有效性。

易腐农产品配送中心选址问题

如何将农产品新鲜、快速、低成本地有效配送,一直是配送中心选址需要关注的核心问题。结合易腐农产品特点,将总配送成本分解为运输成本及产品腐败成本两部分,运用G1法和熵值法,构建了包括各需求点的人口、社会、经济及建造成本4个因素在内的以总配送成本最小为目标的选址模型。借鉴经典NP问题中的Steiner点问题,将之前构建的以配送成本最小为目标的选址模型转化成配送中心到各个需求点总距离之和最小的问题。由于此问题属于典型的NP问题,所以文中选用模拟植物生长算法对此问题进行求解,为了使初始生长点更加合理的分布,引入了谢尔宾斯基地毯的原理对算法进行改进,有效地提高了算法的效率。最后以江苏宜兴市为例进行了实证分析,为相关部门决策提供借鉴。