基于遗传算法的快递物流配送中心选址

以快递物流配送中心选址问题为研究对象,结合其选址特点构建了含有固定投资成本、管理成本、运输成本等诸多成本要素的目标函数,建立了基于遗传算法的选址模型,并利用改进后的求解策略或方法对算法模型进行求解,有效提高了算法模型的求解效率和求解质量.实例研究中,将Matlab2017a数学仿真编程软件与算法模型相结合,对算例进行求...     

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.     

基于遗传算法的物流配送中心选址研究

物流配送中心的布局对其中心功能的发挥影响极大。物流配送中心选址是一个混合整数非线性规划问题,如果待选择和拟选择的配送中心数目较多,计算将十分复杂。针对这个问题,设计了基于优先权编码的遗传算法来降低问题求解的难度,并给出了一个小规模算例。     

不确定需求下配送中心选址研究

在传统配送中心选址的基础上,考虑客户需求的不确定性,将随机需求变量引入到配送中心选址模型中,利用随机规划理论和模糊理论构建了随机需求情况下配送中心选址的数学模型,并应用遗传算法通过算例对模型进行验证.算例结果表明:所构建的数学模型及其相应的求解算法对于解决不确定需求的选址问题有一定的理论和实践指导意义.     

配送中心选址方法比较

本文比较系统地分析配送中心选址问题中的几种定量分析方法,比如重心法、线性规划法、Kuehn-Hamburger模型、CFLP模型、Baumol-Wolf模型和0-1混合整数规划模型等,给出了几种方法的优缺点以及它们的适用范围。     

基于免疫算法的物流配送中心选址

针对物流配送中心选址问题,以物流成本为目标函数,采用免疫算法对配送中心选址进行优化.通过一个中等规模的物流需求点实例,仿真结果表明,该方法能够快速有效地求得物流配送中心选址问题的全局最优解.     

基于时间满意度的物流配送中心选址问题研究

传统的物流选址问题过于简单地考虑时间这一对企业竞争力影响重大的因素,结合这一特点,笔者在参阅大量国内外相关文献的基础上,以系统科学和管理理论为指导,运用多学科交叉的集成分析方法,进行独立研究：从成本和效益两个角度分别建立了基于时间满意度的选址模型,并提出了相应的求解算法。本研究对于提高物流企业的运作效率,降低物流企业的运作成本,具有重要的参考价值,运用该研究成果,将会给企业带来良好的社会和经济效应．     

两配送中心选址比较分析

已知第一配送中心,研究建立第二配送中心的必要性、位置及成本问题.首先分析物流网络规模价值,定性提出第二配送中心建立的必要性,然后确定第二配送中心选址模型,最后根据成本模型,将单配送中心和两配送中心下的成本情况进行对比,从而验证第二中心建立是否可行.     

利用遗传算法求解公共停车场多目标选址模型

随着城市交通的发展,我国城市停车问题越来越严重,停车场建设成了突出问题.以往的公共停车场选址规划方法大多只是实现单个目标最优,对于实际存在的多种影响因素考虑不足.因此,提出基于遗传算法的城市公共停车场多目标选址方法,以较好地解决公共停车场选址问题.     

城市商品砂浆配送中心选址研究

根据配送中心费用最小化选址目标和相应的假设条件,构建配送中心选址基本模型。并对模型和模型中的建设费用、经营费用和道路交通状况等变量数据进行探讨。最后通过算例说明利用该模型进行商品砂浆配送中心选址的合理性和可行性。     

AHP法在虚拟物流中心伙伴选择中的应用

在对虚拟物流中心合作伙伴选择因素进行分析的基础上,给出了定性和定量分析的方法,并且提出了虚拟物流中心合作伙伴选择的两阶段模型及其实现方法。     

量子遗传算法在Web服务选择中的应用

为了提高Web服务选择效率,首先提出了一种树形结构组合服务服务质量计算模型,采用二叉树表示组合服务中的任务(抽象服务)及依赖关系,自底向上逐层汇聚服务质量属性,通过树形结构避免了大量的重复计算,减少了组合服务服务质量的计算时间．然后提出了一种基于量子遗传算法的服务选择方法,采用二维多量子比特编码染色体,并附加标志位表示多路径信息,用量子旋转门实现个体的进化．对比实验结果表明,相对于传统遗传算法,基于量子遗传算法的服务选择方法能在更短的时间内得到更好的解．     

物流配送系统车辆的优化调度算法

综合运用网络图和运筹学理论，分别建立了具有确定开始时间和带有时间窗的非满载物流配送系统车辆的优化调度模型，并给出了一个算例分析，说明其方法简便，实施程序易于处理．     

电子商务第三方物流中心实时选择方法研究

针对电子商务订单处理过程中第三方物流中心的实时选择问题,采用知识系统逆向推理方法,提出基于知识的第三方物流中心实时选择方法,建立第三方物流中心的时间一能力模型．该研究有利于提高电子商务订单处理的科学性和智能性并提高电子商务的客户服务质量．     

物流配送中心车辆调度模型与遗传算法设计

对带时间约束的物流配送中心车辆调度问题，采用混合整数规划方法进行建模，分析了该模型用精确算法进行求解的复杂性，指出对实际问题若完全采用精确算法求解往往达不到实时响应的要求，提出了遗传算法与启发式算法相结合的求解方法，将该问题分解为车辆分配和单一车辆路线安排两个相互关联的子问题进行求解，仿真结果表明，该算法是很有效的。     

模糊综合评价法选择物流服务供应商

合理实用的评价方法是选择适合企业自身需要的物流服务供应商的前提.通过对物流服务要求的各种因素分析,建立了比较全面的综合评价指标体系,通过模糊综合评价方法对其进行评价.以实际中某一生产企业对物流服务供应商的选择为例,说明了该方法的应用.     

DEA方法在工业厂址选择中的应用研究

本文将"数据包络分析"(DEA)法,应用于工业企业厂址选择方案评价.论文分析了DEA方法进行厂址选择的优越性,并结合实例,验证DEA方法在厂址选择中应用的有效性和可行性.利用此方法的基本模型-CCR模型,拟定了输入、输出因子,给出DEA计算软件Deap2.1的运算结果,并进行分析评价,说明此方法是一种厂址选择方案评价的有效方法.     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。