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。

基于非等覆盖半径的生鲜农产品配送中心选址

研究非等覆盖半径思想下的生鲜农产品配送中心选址问题.结合生鲜农产品的时效性、响应性等特性,提出了一个基于非等覆盖半径的生鲜农产品配送中心选址优化模型.该模型能定量确定候选配送中心的可建区域、选址位置及配送方案.针对该模型是NP难问题,提出了一种基于自适应遗传算法的动态膜进化算法.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性.

基于时效性和响应性的生鲜农产品配送中心选址模型研究

针对生鲜农产品的时效性和响应性等特性,引入生鲜度损耗系数和响应时间满意度函数,提出了基于时效性和响应性的生鲜农产品配送中心选址模型。最后给出了该问题的一个算例,结果表明了该模型的有效性。

生鲜农产品配送中心选址研究

目前,生鲜农产品的物流配送问题越来越受到重视,并且引起了社会各界的关注和研究。对于生鲜农产品配送中心的设立,本文建立了基于生鲜农产品价值随时间变化的最小物流成本选址模型。通过模型,可以得出配送中心的数量和位置,并得到物流配送网络。

安徽省生鲜农产品配送中心选址研究

生鲜食品易腐蚀,难储运,物流成本高,对冷链物流系统提出更高的要求,配送中心的选址就显得非常重要.本文基于集合覆盖思想,构建了安徽生鲜品配送中心选址规划初始方案,借助Excel“规划求解”工具,得出合肥、宣城、亳州三个城市作为初始地址.然后,选取自然环境、交通运输状况、经营环境及其他等四个影响因素,运用TOPSIS法对初始方案进行综合评价,最终优选出合肥这个地址.

基于顾客时间满意度的生鲜农产品配送中心选址研究

从顾客对生鲜农产品配送具有较强时效性的要求角度出发,结合生鲜农产品对时间极其敏感的特征,建立了基于顾客时间满意度的多目标配送中心选址模型。算例表明了模型的有效性和可行性。

基于熵权二元语义的生鲜农产品配送中心选址研究

针对生鲜农产品配送中心选址过程的模糊不确定性,提出一种基于熵权二元语义的选址决策方法。结合生鲜农产品易腐性、配送时效性强等特点构建生鲜农产品配送中心选址的评价指标体系,引入熵权法客观确定指标权重,同时借助二元语义处理决策者语言评价信息,最后通过具体算例验证该选址方法的有效性及适用性。

基于TOPSIS和GRA的生鲜农产品物流配送中心选址研究——以某地生鲜农产品配送中心选址为例

在对相关研究文献进行总结分析的基础上,基于逼近理想排序法(TOPSIS)和灰色关联分析(GRA)的理论,构建以满足生鲜农产品新鲜度和环保为主的指标体系,建立选址的数学模型,将欧式距离和灰色关联系数结合得到相对贴近度,根据相对贴进度的大小进行排序得到最优的方案,有效避免了单一方法的不足,最后应用实例对选址模型的合理性进行了检验。

基于时效性和响应性的生鲜农产品配送中心选址模型研究

生鲜农产品的配送应该注意时效性和响应性，在运输过程当中通过对其进行计算，选择配送中心的最佳位置，以保证运输过程当中的生鲜农产品保鲜。本文将基于时效性和响应性的生鲜农产品配送中心的选址模型进行研究。

生鲜农产品物流配送中心的选址

以社会生鲜农产品总成本最低为目标,在充分考虑了管理成本、运输成本、配送中心的固定投资成本的基础上,建立了较为符合生鲜农产品实际特性的选址模型,通过模型,可以得出配送中心的数量和位置,并通过相关实例给出了一个量化的处理方法。

多配送中心下生鲜农产品同步取送选址-路径优化

多配送中心下生鲜农产品配送工作中配送中心选址和车辆取送是两项最为重要的工作,故本文研究带同步取送的生鲜农产品选址-路径问题。首先,建立考虑车辆容量、货物作业时间、取送作业时间窗等约束条件的非线性规划模型,模型以各配送区域内产生的运输成本、惩罚费用、货损费用总和最小为目标函数。然后,根据模型特点设计融合中心评估指数和改进遗传算法的启发式算法,算法先利用中心评估指数确定配送中心和车辆的配送区域,将区域划分的信息传递给改进遗传算法进行各区域内的路径优化。最后,通过对比取送分离和同步取送两种配送方式验证本文提出的配送模式及模型是合理有效的,可为企业的生鲜农产品配送提供决策依据。

生鲜农产品多配送中心连续选址FCM-ISA算法及应用

本文对生鲜农产品多配送中心连续选址问题进行了研究,在建立考虑最小距离约束下连续选址模型的基础上,针对以往连续选址模型求解过程中采用随机方式生成初始解会造成算法搜索范围过大且易陷入局部最优的局限,创新性地提出了连续选址模型的模糊C均值聚类-改进模拟退火(FCM-ISA)算法,并以杭州市为例验证了所建模型及设计算法的有效性。计算结果表明,本文所建立的生鲜农产品多配送中心连续选址模型更符合实际选址情景,设计的FCM-ISA算法收敛速度快且全局寻优效果好,对科学地进行生鲜农产品多配送中心选址决策具有重要的指导意义。

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。

基于重心法的山西省农产品物流配送中心选址研究

农产品的特殊性使得农产品物流的运输成本较高,物流配送中心的建设可以有效降低物流成本,提高物流效率,而物流配送中心的选址至关重要。本文以山西省11个市为研究对象,采用重心法对配送中心进行地址的初选,然后结合实际情况和选址原则,对初选地址进行调整和确定,最终为主要农产品选择合适的地址,促进农产品物流的发展以及山西省物流配送中心的建设。

生鲜农产品车辆和无人机组合配送路径优化及效果测试

【目的】为提升生鲜农产品的配送效率,提出生鲜农产品车辆与无人机组合配送路径优化方案。【方法】按照生鲜农产品冷链配送体系要求,采用模糊K-means聚类方法确定生鲜农产品配送中心;定义配送中心位置为车辆和无人机组合配送的起点,以生鲜农产品配送总成本最小为目标函数,利用蚁群算法和无人机物流车协调配送算法求解上述构建的目标函数,获取最低配送总成本的配送路径规划结果;引入安全启发函数优化蚂蚁转移规则,获取安全最高的无人机最优配送路径。再按照该方法,将生鲜农产品按照质量划分为重件和轻件,并计算重件和轻件在配送过程中产生的成本,获取在不同的总配送生鲜农产品快件数量下,优化前与优化后的配送成本。【结果】效果测试表明,该方法具有良好的聚类效果,簇类凝聚度(Davies-Bouldin, DB)指数值均低于0.15,可合理选取配送中心,保证配送中心的覆盖程度。并且通过对比该方法应用前后的数据对比可知,应用前重件和轻件的配送成本明显更高于应用后的成本。【结论】该方法可以更高质量地完成车辆和无人机组合配送路径规划,能够显著降低生鲜农产品的配送总体成本,应用效果满足应用需求,提升配送效率。

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。

江门农产品配送中心选址研究——基于重心法和AHP法

作为以农业为主的小城市,江门应积极促进农产品物流的发展,而当务之急是农产品配送中心的建立。影响江门配送中心选址的因素主要有交通条件、基础设施、服务水平、经营环境以及货源分布和数量等。基于重心法得到备选地点开平和台山。考虑到重心法的计算结果精准性稍欠,再引入层次分析法模型能较准确地确定台山为江门农产品配送中心的最佳设置地点。

配送中心型农产品物流园区选址研究

分析了农产品物流园区的作用、选址原则和选址的影响因素,以社会农产品物流总成本最低为目标,在充分考虑了运输费用、管理费用、固定投资费用的基础上,结合农产品的特点,增加了农产品在流通过程中的损失费用,建立了较为符合农产品实际特性的农产品物流园区的非线性选址模型,给出了配送中心型农产品物流园区选址问题的一个量化的处理方法。

生鲜农产品配送中心物流绩效的立体综合评价

生鲜农产品配送中心是生鲜供应链资源整合的关键环节,它的物流运作的优劣影响着整条生鲜链的绩效水平。在分析生鲜农产品配送中心特点的基础上,建立了绩效评价指标体系,介绍了运用立体综合评价法对配送中心物流绩效进行评价的过程。