GIS环境下的物流配送中心选址模型与算法研究

物流配送中心是现代物流的重要组成部分。在规划配送中心时,合理的配送中心选址可以大大降低配送中心的运营成本和建造成本。本文提出了一种物流配送中心选址模型,并设计了遗传算法与线性规划相结合的计算方法。     

基于遗传算法的西安邮政配送中心选址研究

从配送中心选址问题的实际需求出发,在综合考虑配送中心的建设经济性、交通便利性和功能布局合理性的基础上,构造了基于实际交通距离和实际地价的选址模型,并把遗传算法引入模型求解中,通过构造恰当的编码方式和遗传算子,对西安邮政物流配送中心的选址问题分别按照不考虑土地地价、需求点类型差异和考虑土地地价、需求点类型差异两种情况求解.得到了最优选址方案.研究结果证明了模型的正确性和有效性,对于解决大规模物流系统配送中心的选址问题具有重要的现实意义.     

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。     

配送中心选址优化模型及仿真支持

本文对配送中心选址优化问题进行了深入研究。采用混合整数规划法建立最优化的数学模型,得出费用可行解;同时,采用AHP计算各评价指标的权重进行定性分析;进行仿真验证,考虑各种随机及动态因素,得到相对最优的结果。最后通过某第三方物流公司设立区域配送中心的实例,证明了本文所提出的方法。     

电子商务环境下物流配送中心选址模型与评价方法

快速、高效、可靠、及时的货物交付和最优的运输成本是电子商务面临的主要挑战。电子商务公司使用精心安排的仓库和配送中心（物流网络）降低了电子商务公司的运营成本和资本投资。提出了一个新的电子商务环境下物流配送中心选址模型与评价方法,该解决方案用来处理电子商务物流问题（ECLP）使用反掠夺性NIA (APNIA)。所提方法有助于确定可在哪些城市建立仓库和配送中心,并将配送中心分配到仓库,以减少货物运输的总成本。     

粒子群优化算法在配送中心连续性选址中的应用

在用常规算法对配送中心进行连续性选址时,很容易陷入局部最优解。针对这一问题,引入ALA方法的思想,提出了解决此类模型的粒子群优化算法。该算法首先利用ALA方法的局部寻优能力对初始粒子进行优化,然后利用粒子群优化算法进行全局寻优。通过实例分析表明,该算法能很好地处理物流配送中心的连续选址问题,为决策者提供一种有效的优化工具。     

电子商务环境下物流配送中心选址决策研究

搞好物流配送中心选址对提高整个物流系统的效益具有重要意义。物流配送中心选址需要模型化、数量化方法的支持,解决选址问题也有多种方法。但在电子商务环境下,这些传统的方法都在不同程度上遇到各种问题,为此,提出了定量化的启发式算法与定性化的模糊综合评价法相结合来初步确定电子商务环境下配送中心选址方案。方案的确定是为了决策,因此依据定量计算和定性分析的结果,采用协调分析方法来科学地决策符合电子商务环境下的最优选址方案,并结合具体应用实例进行试算选址。     

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GIS和遗传算法的物流配送中心选址研究

物流配送中心的选址是物流系统优化的一个具有战略意义的问题。在分析传统物流配送中心选址算法不足的基础上,建立了一个基于GIS和遗传算法的物流配送中心选址模型。首先确定配送中心选址的目标及影响选址的因素,接着利用GIS的空间分析技术,定量分析可在电子地图上表现的物流配送中心选址的影响因素,得出一系列候选地点,最后利用遗传算法,求解得出最佳选址地点,并通过实例研究表明该算法的可行性。     

配送中心选址问题的和谐搜索算法

针对一类配送中心选址问题,建立了问题的数学模型,将和谐搜索算法进行改进并对问题进行求解,最后将此算法与最优保存算法(EGA)和遗传算法(GA)进行比较,验证了算法在计算结果方面的精确性和计算时间上的高效性。     

B2C电子商务中物流配送路径优化的模型与算法

通过将B2C电子商务企业的实际物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，建立了0 1整数规划的物流配送路径优化模型．该模型属于一类改进的多设施车辆路径优化模型，具有NP难性质．为了求解上述模型，首先利用FLOYD算法求得不完全无向图中各节点间的最短路径和最短路径长度，然后设计了捕食搜索算法对模型进行求解．通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果．     

物流配送中心选址问题的0-1规划并行算法

建立物流配送中心选址问题的0-1混合整数规划模型,并结合目标排序法和改进的PSRS设计求解0-1规为1的并行算法。改进PSRS可将各个目标的验证任务进行均衡划分,并提交给各个处理器并行进行可行性验证,算法理论上具有接近处理器个数P的加速比。     

蚁群算法物流配送中心选址优化仿真研究

研究物流配送选址优化调度问题。为了有效节约车辆运输成本,应选择最优路径。城市车辆调度路径选择,存在路网复杂性,参数设置较多,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用。为解决优化选址问题,提出了一种改进的蚁群优化物流配送选址方法。算法把求得的解首先分解为解对,然后通过改进的蚁群优化算法将解对从不确定性转变成确定性问题,可以大大的降低求解过程。通过仿真表明,提出的优化算法不但降低了计算的复杂度,优化了选址模型,而且为解决物流选址问题提供了新的有效途径。     

基于动态工作流的B2B电子商务模型

开放式电子商务要求在分布式异构的计算机系统支持下动态多变地多方协同工作,本文通过对动态工作流建模分析,提出了一种基于动态工作流的电子商务模型,使整个电子商务的业务过程更加便于管理和控制。     

B2C电子商务网站设计

随着信息化的发展,电子商务蓬勃兴起。B2C（Business to Consumer）作为当今主流电子商务,已在全球网络购物交易额中占据相当大的市场份额。为了提高B2C电子商务网站的用户体验和企业的收益,详细的需求分析和设计是必不可少的。本文从客户、企业内部和网络营销3个方面对B2C电子商务网站进行需求分析,划分各个功能模块,分析业务流和数据流。根据需求给出系统整体设计,并重点叙述以用户、购物车、商品的关系为例的数据库设计过程。结合搜索引擎优化思想,更有利于发掘潜在用户,并为后期的网站维护和发展起了导向作用。     

基于PBIL算法的物流中心选址问题研究

介绍了基于种群竞争式学习的PBIL算法的基本原理和实现方法。比较了PBIL算法和遗传算法求解过程的异同点。分析了PBIL算法在物流中心选址问题中的应用,并且通过实例验证了算法的可行性和有效性,证明了PBIL算法比遗传算法具有更高的搜索效率。     

PBIL算法求解物流中心选址优化问题

物流中心的合理布局对整个物流系统的效益有着决定性的影响。通过对物流中心选址问题相关特点和要求进行研究,我们以建设成本和运行费用最优为目标构造了选址问题的数学模型,设计了基于PBIL的物流中心选址优化算法,并进行了算法的实现和测试。测试表明,该算法计算速度快、稳定性好,对约束条件增减具有良好的适应性。最后,提出了该算法的学习概率修正参数动态变化方法,测试表明通过该方法可有效提高算法的收敛速度和寻优能力。     

计算机兵棋中基于GA的补给中心选址研究

补给中心是兵棋中后勤补给的关键,合理地为补给中心选址影响着整个兵棋推演效果。基于兵棋的概念,针对计算机兵棋中后勤补给的特点,应用层次分析法分析了补给中心选址的影响因素,列出了补给中心选址原则。针对兵棋中后勤补给特点和补给中心选址影响因素,结合补给中心选址原则,建立了补给中心的优化选址模型,并应用遗传算法进行模型求解。应用实例通过MATLAB进行仿真计算,结果表明,证实方法能得到良好的选址方案,为兵棋推演和计算机生成兵力(CGF)仿真提供参考。     

基于Softmax回归的电力仪表分类

智能电网中变电站的智能化。要求变电站能够智能检测并记录反映其运行情况的开关状态、电表数据。现有的方法多是通过获得电表的图片,针对图片分析其状态、数据。然而在分析具体电表数据之前,需要对图片进行分类,判断当前图片对应哪一种电表。基于Softmax回归的电力仪表分类正是为了解决这个问题而提出的分类方法。分为图片预处理、降维、Softmax回归模型的训练三个步骤。在真实变电站电力仪表图片组成的实验数据测试下,能够保持非常高的识别率,从而有效地解决这一问题。     

铁路行包基地及配送点选址问题禁忌搜索算法

分析了铁路行包运输物流化发展背景及行包运输物流配送的特点,给出了铁路行包基地及配送点选址的数学模型,应用改进的扫描法构造问题尽可能好的初始解,并通过巧妙地设计罚函数、合理构造邻域及随机选取禁忌长度的一种禁忌搜索算法对初始解优化．计算结果表明,扫描法和禁忌搜索算法结合的两阶段法,不仅可以得到良好的计算结果,而且具有搜索空间小、求解速度快的优点,该方法是有效、可行的．