农副产品物流配送中心规划设计简析

文章通过对物流中心和农副产品物流配送中心的概念阐述和发达国家农副产品物流配送发展过程的回顾,指出我国现阶段农副产品物流配送过程所存在的问题,同时对现代农副产品物流配送中心的规划设计流程进行了探讨。

南京最大农副产品物流配送中心落户江宁

近日，选址江宁建设南京农副产品物流配送中心经济效益分析及项目运作方案通过专家评审。南京主城白云亭农副产品批发市场、紫金山蔬菜副产品批发市场、应灭路水产品批发市场等大型农副产品市场将搬迁至江宁，江宁区有望建成南京最大的农副产品物流配送中心。

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。

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。

农副产品批发市场物流配送中心的分析与规划

首先分析了依托农副产品批发市场建立农副产品物流配送中心的必要性及其发展优势,接着讨论了此类物流配送中心的一般作业流程,最后给出了农副产品批发市场物流配送中心的大体规划方案。

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。

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。

发展物流配送 促进农民增收——以经济欠发达地区创新农副产品流通机制的思考

江泽民同志在党的十六大报告中提出,要建设现代农业,增加农民收入,要推进农业和农村经济结构调整,保护和提高粮食综合生产能力。加入WTO以后,我国以粮棉为主的农副产品已基本完成了由卖方市场向买方市场的转变,但传统的农副产品流通方式在经济欠发达地区仍占有很大比例,难以适应买方市场的变化,加剧了生产者的市场风险,制约了农民增收和农业发展。那么,如何创新农副产品流通机制,实现农民增收、农业增效呢?笔者认为,综合经济欠发达地区的经济条件、产品状况以及价值观念等因素,创新农副产品流通机制,大力发展以产品配送为主的现代流通业,可以降低农副产品流通成本,保障农民收益,实现农业的规模化、社会化。

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。

基于混合整数规划法的农产品物流配送中心选址模型

物流配送是农产品销售业务的重要环节,也是业务成本的主要组成部分。考虑到农产品与其它农产品相比,具有更明显的弱质性,故以物流成本最小化为目标,基于混合整数规划法,构建农产品中心选址模型,并采用算例验证模型与算法的合理性与可行性。该物流选址方案可以有效地节省费用,降低运输成本,提高运输质量,保证物流系统的平衡发展,为进一步建立完善可行的农产品物流链,提供一定的借鉴与参考。

易腐农产品物流配送中心选址优化

考虑易腐农产品变质率对配送中心选址的影响,建立基于混合整数规划的易腐农产品中心选址模型,提出了相应的求解算法,并通过算例验证了模型与算法的合理性与可行性。

电商时代江苏乡村生鲜农副产品配送中心建设的思考

针对当前生鲜农副产品电商物流配送的要求和短板,构想了生鲜农副产品配送中心投资与管理模式及运营模式,并对江苏乡村生鲜农副产品配送中心的建设路径进行了思考。

农产品物流配送中心的社会效益与风险分析

加快农产品流通体系建设、积极推动农产品进城是我国农业工作的战略决策之一。本文主要分析了农产品物流配送中心的社会效益和面临的风险问题,并提出解决这些风险的对策。

农产品物流配送中心的选址模型构建及其应用

研究农产品物流配送中心的选址问题,建立有效合理的物流配送体系,对优化配送环节、提高农产品配送服务水平、降低物流成本、促进中国农业发展和农村经济建设、提高农民收入具有重要意义。充分运用层次分析法、德尔菲法,明确与农产品物流配送中心选址的相关指标,明确指标体系,构建农产品物流配送中心的选址模型,并运用该模型进行实证分析,在实践中对模型的实际应用进行验证,证明农产品物流配送中心的选址模型的现实可用性。