克隆选择算法在一类有竞争的物流配送中心选址问题中的应用

根据有竞争的物流配送中心选址问题的特点,以新增物流配送中心获取最大的市场占有量为目标函数,建立了有竞争的物流配送中心选址问题的数学模型。由于建立的数学模型是一个高维、非线性、非凸性,并具有多个局部极值点的复杂函数优化问题,传统确定性优化算法很难求解得到问题的最优解或满意解。为此,提出将一种新型的启发式进化算法——克隆选择算法用于求解建立的数学模型,并详细描述了应用克隆选择算法求解数学模型的方法和步骤。仿真试验表明,克隆选择算法求解有竞争的物流配送中心选址问题是可行而有效的,并且具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点。

免疫粒子群算法及其在物流配送中心选址问题中的应用研究

将人工免疫思想引入粒子群算法,设计了一种人工免疫粒子群混合算法。混合算法的基本思想是:将粒子群算法中的粒子同时视为免疫算法中的抗体,粒子的适应度评价也与抗体亲和力的评价一致。将混合算法应用于物流配送中心选址问题,数值结果表明,免疫机制可有效地避免常规粒子群算法易过早收敛的缺陷。

改进的花朵授粉算法在物流配送中心选址问题中的应用

针对当前算法求解物流配送中心选址问题时,普遍存在求解精度不高、速度较慢和规模较小等缺点,提出一种改进花朵授粉算法的智能求解方法。首先根据物流配送中心模型的特点将花朵授粉算法进行离散化,设计整数编码,再结合遗传算子的选择、交叉和逆转操作进行局部搜索。将花朵授粉算法的全局搜索与遗传算子的局部搜索融合,通过4个不同规模的仿真实验表明所提出的算法在求解精度、速度和规模上较其他算法具有优势,而且规模越大,改进算法的效果越明显,对中等规模的物流选址问题提供了一种较好的寻址方案。

电子商务环境下物流配送中心选址问题研究

首先根据相关原则设计了电子商务环境下物流配送中心选址的评价指标体系,给出了直觉模糊集的相关理论基础,在此基础上将直觉模糊集与TOPSIS相结合,提出了基于直觉模糊TOPSIS方法来进行电子商务环境下物流配送中心选址问题的研究,最后通过算例分析证实了方法的可行性。

最小二乘法下物流配送中心选址问题研究

将复杂的物流配送中心选址问题简化为物流配送总体成本的问题进行研究,在最小二乘法原则下对不同的配送点选址问题进行分析,并求解了多个配送点选址下的物流服务分配矩阵,最后结合实际案例分析,验证了该方法的可行性。

物流配送中心选址问题分析

物流配送中心选址是否合理，对物流配迭中心功能的发挥和整个物流系统的经济效益都有极大的影响。研究物流配送中心选址的流程，找出流程中存在的约束条件和物流配送中心选址方法两大问题，是配送中心合理选址的前提。

基于物流成本的农产品物流配送中心选址问题研究

"三农"问题一直是国家建设和发展中的重要话题。随着农业科技的发展进步,农业生产种类及数量持续增长,这就提高了农产品运输的标准和要求。目前,采用物流配送农产品这种形式可以高效实现产品生产到流通的转换,因此农产品物流配送中心选址问题就成了物流行业首要的研究对象。本文将从物流成本的角度出发,探讨对农产品物流配送中心选址问题的分析,并提出个人思考与建议。

基于规模经济视角的物流配送中心选址问题研究

在我国国民经济发展过程中,物流行业所起到的重要作用日益凸显.尤其是物流业中相关物流配送中心的建立,更是对周边经济有着强大的辐射作用.然而.在物流配送中心的建设过程中,其选址问题的科学性和严谨性要求客观上导致该问题具有着系统而复杂的特征,就当前我国国内关于该问题的学术研究中,针对物流配送中心选址方法的科学确定,一般有定量分析法和定性分析法两种方法.本文中笔者在规模经济理论的基础上,通过德尔菲法和层次分析法的应用,构建了一个符合当前社会经济环境特点的物流配送中心选址模型,就如何科学建设物流配送中心展开研究,旨在为我国物流配送中心选址的科学操作纳言献策.

基于集合覆盖模型的物流配送中心选址问题研究——以新疆昌吉市社区菜市场物流配送中心选址分析为例

集合覆盖模型在设施选址的应用中有着重要的地位和很高的研究价值。针对区域物流配送中心的选址问题,文章主要通过集合覆盖模型在物流配送中心选址中的应用,考虑在建立最小数量的物流配送中心的前提下将货物送达需求方,在节约运输成本的同时,对于研究时效性要求较高的生鲜农产品的配送具有一定的实际意义。

基于最小二乘法的物流配送中心选址问题的研究

物流配送中心选址问题的关键在于配送路线规划以及配送中心的具体地址选择。将物流配送中心选址问题的模型简化为总体运送费用的模型,采用最小二乘法原则推导了配送中心地址的迭代公式,并分别针对单配送点选址问题和多配送点选址问题进行了分析,还求解了多配送点选址情况下的物流服务分配矩阵。最后结合实际情况,进行了案例分析,验证了该方法的可行性与实用性。

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。

Matlab应用于物流配送中心选址问题的研究

基于Matlab软件优化工具箱与带时效性的物流配送中心选址模型,通过优化工具箱中的有约束非线性规划函数对模型进行求解。并通过实例所分析出的结果,体现出模型与工具对物流企业或供应链优化选址具有积极意义。

物流配送中心选址问题综述

物流配送中心选址方案直接关系到物流的效率和成本。本文首先介绍了国外选址的三类经典方法并指出不足,进而简要介绍我国的研究进展,最后指出物流配送中心选址的未来发展方向。

物流配送中心选址问题研究

物流配送中心选址是否合理,对物流配送中心功能的发挥和整个物流系统的经济效益都有极大的影响。因此,在配送中心建设之前,需要进行系统、全面的规划。本文介绍了物流配送中心选址的原则,对影响物流配送中心选址因素进行了分析,提出了物流配送中心选址的流程及评价方法,并以成都枢纽内多个货运站的规划为例,进行了实例分析。

物流配送中心选址问题求解模型优化设计

基于前人的研究成果,首先以降低成本为目标,建立了物流配送中心选址模型,然后对传统的狼群算法进行改进,并采用改进的群狼算法对建立的物流配送中心选址模型进行求解,为了验证改进算法的有效性,将求解结果与粒子群算法、传统群狼算法进行对比分析,结果显示,改进群狼算法在物流配送中心选址方面具有很好的应用效果。

规模经济下物流配送中心选址问题研究

随着物流业中相关物流配送中心的建立,其对区域周边经济辐射影响越来越大。本文在规模经济理论的基础上,通过德尔菲法和层次分析法的应用,构建了一个符合当前社会经济环境特点的物流配送中心选址模型,就如何科学建设物流配送中心展开研究。

基于AHP的沾化冬枣物流配送中心选址问题研究

近年来,沾化区冬枣产业快速发展,沾化冬枣大量销售到国内各省市以及东南亚等地区。沾化冬枣在大量外销的同时,沾化物流基础设施落后,没有专门的配送中心等问题也相继暴露,沾化区物流难以满足冬枣产业发展。通过建立沾化区冬枣物流配送中心选址评价体系,结合层次分析法对3个备选地址进行综合评价得到备选地址1为沾化区冬枣物流配送中心选址的最佳地址。

物流配送中心选址问题常见方法的对比

本文分析了物流配送中心选址的意义和特点,对比了常见的物流配送中心选址方法,发现现阶段的研究中几乎没有体现出需求随时间的变化特征,都属于静态模型。随机需求下的物流配送中心的选址问题属于动态模型问题,需要将其需求特性与时间的变化联系起来,采用科学的方法求解,才能得到全局最优解,找到最佳选址方案。

突发公共卫生事件下城市应急物流配送中心选址问题

近年来,各类突发公共卫生事件突然爆发,尤其是重大传染性病毒,导致社会生活的各个方面都受到了极为严重的影响。在突发情况下,全国上下各地都面临着物资紧缺、配送速度慢等问题,为了将应急物资更快速更准确地配送到受灾区,建立城市应急物流配送中心意义重大,而应急物流配送中心的选址问题尤为关键。合理的选址不仅可以使物资快速而精准地配送到有需要的地方,解决灾区物资需求问题,还可以节省配送时间,缩短配送路线和配送费用,从而减少灾情带来的损失。本文基于k-means聚类算法和重心法建立选址模型,以湖北省为例,根据湖北省各地区的地理坐标、物资需求量等数据,代入模型进行实证研究,最终在湖北省选出合理的应急物流配送中心位置,从而验证了该模型的现实可行性。

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。