图论在物流配送选址的应用研究

图论是数学的一个分支,它所研究的就是由若干个给定的点和与点相连接线段所构成的图形,一般应用于描述某些事物之间的特殊关系。一般地,用点来代表事物,用连接两点的线表示事物间具有这种关系。物流配送选址是指根据特定的物流系统网络规划,在具有若干个发件网点或收件网点的物流配送区域内,综合考虑物流运输成本、配送中心建设成本等因素,通过定性和定量分析方法,选取最符合经济社会情况的单个或多个位置设置配送中心的过程。

危险品配送选址-多式联运路径优化

为兼顾安全与经济效益,有效优化运输网络,研究危险品配送中心选址和多式联运路径优化问题。基于运输方式的多样性,建立既考虑各配送中心到各需求点的多式联运最优路径,又考虑选址配给问题的选址—多式联运路径模型。将运输网络进行变形,引入目标权重和经济转化因子,将多目标规划问题转化为单目标决策问题;用Dijkstra改进算法和O-D矩阵搜索算法求解所建模型。最后,通过实例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,单目标优化并不能满足具有不同偏好的决策者,需要综合考虑成本和风险的目标值;不同运输方式组合运输,会影响最优路径的目标值,进而影响配送组合的目标值选择。

基于应急配送选址与路径规划集成优化的管理研究

当大规模的突发性自然灾害发生时,其往往会在短时间内造成局部受灾地区物资短缺。此次研究讨论了应急物资配送的集成优化管理问题,针对配送中心选址和路径规划,采用NSGA-Ⅱ算法进行策略求解,并创新地提出了需求紧迫系数这一概念。研究结果显示,此次研究所提出的算法,在注重配送效率、效益的同时,兼顾了配送成本,决策倾向需求紧迫程度最高的A县和D市,其物资满足率均达到了100%。研究取得了较好的结果,对实际救援工作有一定的理论参考价值。

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。

需求不确定下的冷链物流配送中心选址研究

运用随机规划理论研究冷链物流配送中心选址问题,考虑需求不确定的现实问题,构建以不确定性需求作为随机约束条件,并以总成本最低为目标的选址模型。利用Lingo软件进行实例求解,验证模型的有效性,为企业的选址决策提供一定的参考依据。此外,对需求不确定的置信度进行灵敏度分析,分析结果显示:需求不确定因素会影响选址总成本,选址总成本会随着需求的变动产生变化。

基于第三方物流的配送选址优化模型研究

目的在于研究基于第三方物流的配送选址优化模型设计问题。基于当前第三方物流企业发展现状,通过分析物流配送选址优化问题,有针对性的分析在当前电子商务环境下第三方物流企业的货物配送特点,从而能够深化分析会影响企业物流配送点选址的主要因素,从而能够利用Dijkstra算法,优化设计物流配送选址优化模型。结果证实,优化设计基于第三方物流的配送选址优化模型,能够缩短第三方物流配送路径,降低物流配送成本,发挥积极影响。结论表明,基于第三方物流优化设计配送选址模式,运用该模型,能够为第三方物流配送决策者提供技术支持,发挥设计实现效益。

基于最小权覆盖的医药电商配送中心选址及区域覆盖优化研究

配送中心选址及区域划分是物流配送过程中的关键环节,直接决定了配送时效及配送成本,在当今电子商务领域显得尤为重要。本文针对国内医药电商企业,提出了一种考虑药品配送时效的配送中心选址策略;随后建立该问题的整数规划模型,采用最小权顶点覆盖方法描述问题,并通过优先队列分支限界算法对此模型进行求解,得出最优选址结果;最后按最小运费原则将被重复覆盖区域进行再划分,得到配送中心选址及区域划分最终方案。本文基于上述策略为国内某头部医药电商企业提供了两种选址方案:保留企业原有配送中心并确定新配送中心选址点(改进选址方案)和从企业所有需求节点中重新为配送中心选址(重选址方案),并使用企业真实销量和物流数据进行算例分析。

灾后应急配送中心选址问题的降阶回溯算法

近年来自然灾害频发,提高灾后应急物资的配送效率一直以来都是性命攸关的大事,因此文章基于灾后应急配送中心选址问题的精确算法进行研究。首先,建立该问题的数学模型并对该问题中的数学性质进行研究和证明;其次,在这些数学性质的基础上,设计上下界子算法和降阶子算法,这些子算法能够有效减少解空间,提高算法的效率,使该算法能够更有效地处理规模更大的问题;再次,提出降阶回溯子算法,通过剪枝和局部降阶进一步缩小问题的搜索规模,并能得到最优解;最后,通过分析和解决一个案例来更清楚地说明算法的原理和操作步骤。

考虑竞争和新鲜度的生鲜配送站选址问题研究

针对生鲜配送站多建乱建所带来选址成本居高不下的问题,在考虑固定建设成本、运营成本、配送成本的情况下,将新鲜度作为惩罚成本建立了模型的成本函数,引入竞争函数解决配送站建造位置过于拥挤的问题,以此为基础构建了多目标选址模型。收集宁波市数据形成算例,使用改进遗传算法对模型进行求解,得到了算例生鲜配送站的最佳选址方案,并通过与仅考虑成本情况下模型结果进行对比分析得到竞争和新鲜度对选址的影响。

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。

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。

无迹变异黏菌优化农产品物流配送中心选址算法

为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;设计随机无迹变异实现最优个体变异,协助种群跳离局部最优,以改进算法对农产品物流配送中心选址寻优。实验结果表明,改进算法能提升寻优效率和精度,配送成本比SMA降低了57.27%,效率提升了34.61%。

基于重心法的配送中心选址问题研究——以天友乳业公司为例

采用重心模型法对重庆天友乳业公司的物流配送中心选址进行分析,以得到物流配送中心的优化选址结果。通过选择合适的初始位置和迭代优化的方式,最终得出结论:重庆市沙坪坝区白杨沟东南一千米左右为模型最佳地址(106.562 0,29.525 0),即配送中心经纬度。基于经济分析方法,建立天友乳业物流配送中心优选模型的相关做法,希望为相关企业在物流网络空间规划和选择上提供更多参考。

基于自适应遗传算法的农村快递配送中心选址研究

考虑到农村快递配送时效性差,快递员工作时间长等原因,构建了农村快递配送中心选址模型。为了提升算法求解效率,更好地适应农村快递需求随机性高的特征,设计了一种自适应遗传算法。通过对重庆市某郊县道路网络求解,结果表明,文章模型能够兼顾运营成本和快递员工作时间;相比传统遗传算法,自适应遗传算法求解农村快递配送中心选址的效率更高。

基于GIS的农村快递末端配送网点选址案例分析

为了满足日益增加的农村快递配送需求,解决农村快递末端配送网点有效选址问题,文章以贵港市中里乡为例,应用GIS技术对该地区的地形和人口居住情况进行研究,结合已有的配送网点位置,利用禁忌搜索算法对该地区快递物流配送网点选址进行重新规划。通过应用禁忌搜索算法对GIS计算模型进行优化,GIS计算模型对中立乡进行了更为系统化的调查研究,给出了更合理的快递物流配送坐标点,这为进一步优化物流服务体验、加快农村物流快递网络有效运转提供了借鉴参考。

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。

流通配送中心选址的模型研究——以生鲜食品为研究对象

本文采用加权马尔可夫GM(1,1)预测算法对各个区域的生鲜食品需求量进行预测,确定最佳候选配送中心地址,然后采用构建的配送中心选址模型从运输成本、固定建设成本、生鲜损耗成本等方面确定最佳选址,最后对该模型进行实例验证。

基于PGSA的冷链物流配送中心选址研究

随着社会的发展,人们对生活品质的要求也逐渐提高,冷链物流在物流运输中的比重也逐渐增加。配送中心的选址问题是冷链物流这个系统工程中尤为重要的一环。通过对冷链物流的现有数据进行分析,得出在西北地区急需建设一个配送中心。首先,通过文献统计法构建配送中心选址的指标体系,使用G1-法和熵值法确定指标各指标的权重;其次,在MATLAB中计算出西北15个城市的权重系数;最后,将冷链物流配送中心选址问题转化为带权重的斯坦纳点问题,并通过模拟植物生长算法(PGSA)对问题进行求解,得到一个配送中心的地址,使其到各个带有权重的需求点总成本最小。

基于AHP和目标规划的物流配送中心选址模型

论述了物流系统配送中心选址所涉及的众多影响因素,这些因素中既有定性因素,又有定量因素。首先用层次分析法对这些影响因素进行处理,得到了各备选点的权值。针对层次分析法无法解决条件约束问题,提出了用层次分析法和目标规划方法相结合用于物流配送中心选址的模型,建立了6个约束方程,1个系统约束方程,以确保只有在配送中心建立的情况下,才能在该配送中心配送物品,而且配送量不能超过它的建设容量。最后通过示例表明该模型能有效地处理物流配送中心选址问题。

基于层次遗传算法的物流配送中心选址策略

在考虑物流规划部门和客户双方利益的基础上,采用双层规划模型描述物流配送中心的选址问题。基于进化博弈与多目标优化的思想设计了层次遗传算法来求解该模型,通过两个遗传算法的交互迭代求解物流配送中心选址问题。最后通过算例验证了模型与算法的可行性。