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。

基于整数线性规划的物流配送优化模型与求解算法研究

1.设计物流配送整数线性规划优化模型1.1问题描述通常情况下,物流配送的路径以及时间均是计算好的,形成一个完整的配送链条,便于日常的调度以及整改处理,所以,结合整数线性规划原理,进行初始问题的描述。可以将配送路径描述为一个整体,搭配不同种类的商用车辆,设置规划好对应的载重量,构建定向的配送单元。

物流配送中心选址模型构建及路径优化方法研究

随着我国对物流配送的需求日益加深,为了完善物流配送在城市中的建设,此次研究开展了物流配送中心选址模型构建及路径优化方法研究。研究将选用Lingo软件和优化蚁群算法优化物流中心的选址和路径方案。实例结果表明,此次研究提出的选址模型具有经济效益较高的优势。同时,对比实验结果显示,此次研究提出的优化蚁群算法与传统蚁群算法比较,成本较后者下降7.66%。说明此次研究设计的基于Lingo软件与优化蚁群算法的物流配送中心选址与路径方案能够有效降低物流配送成本,具有较高的经济实用性价值。

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。

乡村振兴背景下农村电商物流配送优化路径分析

通过建立和分析物流配送优化模型,本文探讨了提高效率和降低成本的方法。研究中涉及物流配送优化模型的建立、求解方法与步骤,并对模型的有效性进行了验证。此外,本研究还着重于物流配送中的技术创新,探讨了技术在农村物流配送中的应用,以及如何通过收集和分析农村物流数据,建立基于数据的配送预测模型。

多物流配送中心优化选址决策模型研究

坚持物流配送中心选址与企业长期发展相结合,综合考虑选址方案带来的建设运营成本和长期配送费用,运用粗糙集方法和群决策特征根法对所有定性因素进行综合评判,并把定性要素综合评判值与定量要素相结合构建决策模型。利用遗传算法进行最优决策方案选择,实现了对企业物流配送中心选址过程中所有定性和定量影响因素的综合考虑,同时增加了配送费用考虑年限参数λ,使得模型具有了更强的实用性。通过仿真实验,模型的有效性和实用性得到了充分的验证。

多物流配送中心的选址布局问题优化模型研究

将生产商与销售商之间的直接供需关系纳入到多物流配送中心选址布局问题的研究当中,通过引入物流配送中心选建0~1变量,对现有一般运输问题的线性规划模型进行改进,从而建立多物流配送中心选址布局问题的非线性混合0~1规划模型,并通过lingo语言编程对该模型进行了求解,既实现了货物运输方案最优,也实现了物流配送中心选建数量最优,为多物流配送中心选址布局问题的解决提供一定的理论借鉴。

“互联网+”时代物流配送中心选址优化模型构建

"互联网+"环境下,只有选对配送中心地址,才能保证生鲜产品快捷、保质送达至消费领域。文章立足生鲜农产品特质,通过线性规划理论,对"互联网+"时代农产品物流配送中心进行优化选址模型构建,并应用启发式算法持续逼近得以生成最优解,在此基础上选择若干主要物流配送中心地址展开算例分析。研究结果显示,该模型能够实现对配送中心选址优化,提高生鲜农产品物流配送效率,有效满足消费者对生鲜农产品新鲜度、品质度及配送时间窗的需求,降低了物流企业的配送成本。

装配物流配送在泛在化工制造环境中的动态平衡与控制

我国目前重要战略之一是化工制造,装配物流配送是化工制造过程中的一个重要步骤。文章主要是研究装配物流配送在化工制造环境中如何进行优化的问题,具体是以化工实验室的布局,产品的外形以及物流配送的特点为依据,制定出一个将化工产品使用信息化物流配送方式的优化模型,并分析如何对其进行动态控制,最后以具体实例进行仿真分析,最终得出该信息化配送模型可以使化工产品达到即刻装配的需求,大大提高了配送效率,并将配送成本降到最低。

基于数据挖掘的快递末端配送点选址优化方法

基于末端配送点位以及配送路径优化问题,提出了电商企业联合配送站点三级选址-路径优化的两层规划模型,并通过基于数据挖掘的聚类和改进遗传混合启发式算法对模型求解,以提升精准度。结果表明,研究算法寻优性能优异,且计算误差值为0.087,平均运行时间为30.911 s;同时,通过MATLAB仿真实验,成功生成了基于末端配送的最优路径规划,验证了模型的可行性。有效解决了快递末端配送网络的选址-路径规划问题,在物流配送服务上效率更高,成本更低。

物流配送点选址模型及其算法研究

首先介绍以最低送货运输费用为目标 ,借助最小二乘法推导出单物流配送点的选址模型及其迭代算法 ;在此基础上重点分析了已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题 ,提出用二进制数的矩阵来描述物流服务分配方案 ,推导出其选址的数学模型 ,并给出交替选址迭代算法 ;

考虑路线安排的物流配送中心选址双层规划模型及求解算法

在充分考虑物流规划部门与客户双方利益及选址地点对路线安排影响的基础上 ,采用双层规划模型描述了物流配送中心的选址问题 ,并对模型进行了求解。

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。

一类有竞争的物流配送中心选址模型

对已有多个配送中心存在的前提下 ,新增配送中心为获取最大市场占有量如何进行有效的选址决策问题进行了研究 ,建立了一个选址决策模型 ,把求解的问题归结为无约束的非线性规划问题 ,并给出了迭代算法 ,最后对如何解决考虑多种选址影响因素及多个新增配送中心的复杂情况进行了讨论。

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。

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。

物流配送中心选址数学模型和算法问题研究

在对物流配送中心选址问题进行理论综述和分析的基础上,以综合运输成本最低为基本约束条件构建了选址的数学模型,并通过启发式算法求得了模型的最优解,得出了各工厂对各物流配送中心以及物流配送中心到各货物配送需求点的最佳配送数量,并通过一个实例对模型进行验证和分析,结果证明该模型和算法可以有效优化物流系统的运作和提高运行效益。

Hopfield人工神经网络在物流配送中心选址优化中的应用

在论述物流配送系统的基础上 ,针对配送中心选址优化问题 ,利用了Hopfield人工神经网络理论来优化其运输线路 。

基于粒子群优化的军事物流配送中心选址

针对当前军事物流配送改革中配送中心选址问题,在成本最小的基础上,构建了一个混合整数规划模型,并将粒子群优化算法(PSO)引入到模型的求解中,采用离散PSO解决物流配送中心选择问题,用基本PSO解决货物运输分配问题,通过嵌套调用离散PSO和基本PSO,得到模型最优解。该方法降低了计算复杂度,有效选择了物流配送中心,优化了军事物流网络。实例表明了方法的可行性和有效性。

基于计算机网络的配送平台优化模型构建

信息化时代的飞速发展,推动电子商务走进了人们的视线,而配送平台的设计与辅助性应用便是影响电子商务发展的重要因素之一。当前的配送平台实践模型多为单一结构,参考文献[1]和文献[2],设定传统物流网格化智能配送平台优化模型,传统Petri网配送平台优化模型,这一类模型虽然可以实现预期的物流配送任务及目标,但是缺乏针对性与稳定性,在实际应用的过程中,并没有结合配送区域当前的路况,导致平台下达的命令出现问题和误差,延长配送时间,严重的甚至会造成不可控的经济损失[3]。不仅如此,单一的配送平台在应用时,自身的执行调度效率较低,针对辅助的配送调度区域,往往难以规划最佳、最短的配送路径,对于后续配送工作的处理形成阻碍[4]。为此提出对基于计算机网络的配送平台优化模型的构建与实践分析。