基于一种改进算法的配送中心选址研究

针对目前配送中心选址问题决策的复杂性,综合考虑了选址的主要成本以及宏观政治、经济、环境等因素,提出基于遗传算法和优劣系数法的多配送中心选址算法,将定性和定量方法充分结合起来分析配送中心选址决策问题.在遗传算法中加入了多目标分析评判机制,能够在多次迭代计算后对多组满意方案进行优劣系数分析,最后得到一组最佳方案,使配送中心选址更加合理化.     

两级分销网络选址——配送问题的模型及算法

为合理设计企业分销网络,提出两级分销网络选址一配送问题,研究在由工厂、配送中心和客户组成的且只销售一种产品的两级分销网络中,从若干候选点里确定已知个数的配送中心的位置以及工厂到配送中心和配送中心到客户的配送方案,使得在满足工厂和配送中心能力限制、客户产品需求、配送中心最小转运量和最小配送量的前提下,包括配送中心选址固定费用、从工厂到配送中心和配送中心到客户的配送费用在内的总费用最小,构建该问题的混合整数线性规划模型,并设计0-1和优先权混合编码的遗传算法。通过对1个演示算例和1组包括2～10个工厂、5-100个配送中心候选点、20-400个客户、6～20个需建设配送中心数的随机生成算例的计算分析,表明了所提方法的可行性和有效性。     

B2C模式下配送中心与末端节点的两阶段布局优化模型

在配送中心数量已知的假设下,分别考虑顾客满意度最大和运输成本最低两个目标,对B2C模式下城市配送物流网络中的末端节点选址数量、配送中心和末端节点的选址位置问题进行研究,建立了两阶段布局优化模型。第一阶段,通过中心偏移二次聚类算法求解末端节点的数量和位置;第二阶段,通过基于最小生成树的聚类算法和非线性规划模型实现配送中心的选址。通过算例验证了该模型的有效性,在电子商务企业构建B2C模式下的城市配送物流网络时,可为配送中心和末端节点的布局规划提供一个较好的方案。     

配送中心选址方法研究

配送中心选址在供应链管理领域是一项重要而复杂的系统工程.系统地分析研究该问题的定量分析方法,如重心法、线性规划法、Cluster法、CFLP法和Baumol-Wolfe法等,总结了这些数学模型的优缺点及适用范围,为实际管理中解决配送中心选址问题提供了理论依据.     

配送中心选址方法研究

配送中心选址在供应链管理领域是一项重要而复杂的系统工程。系统地分析研究该问题的定量分析方法，如重心法、线性规划法、Cluster法、CFLP法和Baumol—Wolfe法等，总结了这些数学模型的优缺点及适用范围，为实际管理中解决配送中心选址问题提供了理论依据。     

基于两阶段启发式算法的低碳物流选址-多车型路径问题研究

为解决低碳排放量物流背景下配送中心选址与多车型车辆路径优化组合的决策问题，构建了以考虑碳排放量的物流综合成本最小为目标的规划模型，并针对该模型的特点，设计了两阶段启发式算法进行求解。第一阶段设计改进K-means聚类方法对客户节点进行分区聚类，然后使用空间单旅程分区算法以货车满载条件为限制确定各配送中心所服务客户；第二阶段以物流综合成本最低为优化目标，建立量子遗传算法进行求解。结合算例结果表明能够在低碳排放量情况下有效降低物流综合成本。     

基于多中心共同配送的收益分配优化问题

针对多中心共同配送优化研究在收益分配机制方面存在的不足,提出先进行多中心共同配送优化后再进行收益分配优化的思想。以多中心共同配送网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了基于配送中心到配送单元的配送成本和配送中心间运输成本的数学规划模型,并提出一种改进的遗传—粒子群优化混合算法求解模型;应用最小最大费用收益分配模型求解多中心共同配送优化成本的收益分配方案,并综合不同合作博弈论收益分配模型进行比较分析;提出应用合作联盟稳定性模型探讨不同收益分配方案的优劣;应用严格单调路径方法分析联盟成员的优化合作序列。通过实例对所提方法的合理性进行了验证,结果表明,该方法应用在多中心共同配送收益分配优化中能提高合作联盟的稳定性,也适用于基于多中心合作联盟稳定性的物流配送网络优化。     

用遗传算法解决物流中的仓库选址问题

仓库的选址一直是物流中一个十分重要的问题。以往对于选址的研究主要是使用层次分析方式,此方式主要考虑选址的初始成本,但营运中的成本很少考虑。针对营运中的成本问题,本文提出了仓库选址问题的数学模型,使用遗传算法在有效的时间内计算获得问题的近似最优的选址方案,以保证在营运时成本最低。通过Matlab实验证明此方法有效。     

考虑多级设施中断的供应链选址—库存决策模型及优化算法

针对由工厂、配送中心和零售商组成的树状供应链系统,提出了合理设计其网络结构的方法.考虑零售商的需求不确定性和工厂与配送中心的中断风险,建立了以系统期望总成本最小化为目标的供应链选址—库存决策模型.利用该模型可以确定配送中心的建设位置、数量和仓储容量,以及各工厂/配送中心对于各配送中心/零售商的补货/送货指派等级.为快速...     

多需求多类型自提点选址分配问题

为了降低快递企业成本、提高市场竞争力,研究了多需求多类型自提点的选址分配问题,以顾客自提和退换货两种需求为例,在考虑3种不同类型自提点的建设成本、服务能力、顾客满意度等的前提下,建立了以快递企业总成本最小化为目标的混合整数规划模型。根据模型可以确定各类型自提点的建立位置,以及各个自提点服务的需求点集合,进一步根据多需求多类型自提点选址分配问题的特征设计了求解模型的遗传算法。利用具体算例进行了模拟计算,结果显示,所设计的遗传算法能有效求解带容量约束和顾客满意度约束的多需求多类型自提点选址分配问题,研究成果为解决快递企业末端配送设施选址分配问题提供了理论依据。