基于改进神经网络的粮食配送中心选址决策研究

粮食配送中心选址问题是构建现代化粮食物流系统的重要研究方向。从粮食配送中心选址的影响因素出发,建立了以控制成本为核心的数学模型,引入了经遗传算法改进的人工神经网络模型进行求解,并且给出了详细的设计步骤。为解决遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种在变异算子中增加禁忌搜索的方法。实验证明,该方法在解决粮食配送中心的选址决策时,效果较好。

粮食配送中心智能优化选址问题研究

针对粮食配送中心选址过程中的主要影响因素,建立数学模型。将遗传算法和人工神经网络进行融合,训练优化神经网络的结构和阈值,并应用于粮食配送中心的选址问题,结合实验数据进行训练得出最终评价模型。实验证明,与专家评审的选址决策方法相比,该模型能有效、快速地解决物流配送中心的选址问题。

基于混合蚁群算法的粮食配送中心选址优化

根据粮食配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型。并且针对该模型引入一种混合蚁群算法,将遗传算法与蚂蚁聚类算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁聚类算法求精确解。

基于连续物料的个性化定制粮食配送中心研究——以面向重庆为例

指出在食品产业链的垂直整合发展中,大规模个性化的定制消费将成为必然,利用连续物料的定量包装分拣机制,将客户定制的个性化订单作为附加条件,构建了一个全新的智能化粮食配送中心,以面向重庆为例,给出了设计方案。通过这种方式,可以推动我国食品供应链的自动化、信息化发展,提升企业的竞争力。

基于遗传算法的粮食物流配送中心选址优化

根据粮食配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型.并把遗传算法引入到该模型的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,求得模型的最优解,验证了模型的正确性.实例求解表明,该算法可以有效、快速地求得粮食配送中心选址问题的全局最优解.

多配送中心粮食物流车辆调度混合蚁群算法

在对多配送中心粮食车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型。并在国内外研究现状的基础上,提出了一个混合蚁群算法来求解多配送中心车辆调度问题,设计了蚂蚁转移策略、可行解构造策略和信息素更新策略,采用K邻域来限制蚂蚁的转移目标,并采用LK算法优化策略来优化蚂蚁遍历路径和可行解。给出了一个具有代表性的算例实验结果和结果分析,通过实验表明了此方法对优化多配送中心粮食车辆调度问题的有效性。

粮食流通与现代物流

一、传统粮食流通面临现代物流的严峻挑战 现代物流作为一种集约化的先进组织形式和管理技术，愈益发展成为一种规模大、功能多、效益高的新兴产业，成为许多生产企业和销售企业所依托的中介杠杆。