配送中心选址

摘要： 持续至今的新冠肺炎疫情不仅对人民群众正常的生产生活造成了巨大冲击,给物流业也带来严峻考验。由于冷链物流中新冠病毒的高传播性,冷链货物所属配送中心及其货物存在严重的病毒感染的风险。为避免产生巨大损失的可能性,必须在配送中心选址过程中考虑病毒感染这一重要的风险因素。通过系统分析冷链物流配送中心选址问题,在传统CFLP选址模型中加入新冠病毒感染风险系数,提出嵌入新冠病毒感染风险系数的货损成本函数。将考虑病毒感染系数的选址模型应用于疫情下石家庄市冷链物流配送中心选址实例,得到了最佳的选址方案。结果表明,根据冷链产品易感染病毒的特点,将病毒感染风险系数嵌入CFLP模型中是必要且可行的,对重大疫情下冷链物流配送中心选址有着重要的现实意义。

摘要： 文中提出了一种基于K-means聚类算法的疫苗配送中心选址方法,以上海市为例,验证了基于物流中心模式的疫苗配送中心的优越性。针对复杂的疫苗配送中心选址问题,将K-means聚类算法与手肘法相结合,以碳排放量最小为目标,寻找最优的疫苗配送分区及疫苗配送中心坐标,并计算碳排放量以验证基于物流中心模式的疫苗供应链的实际应用价值。

摘要： 随着人们生活水平提高,冷链物流运输需求加大,配送中心选址成为冷链物流提质增效的关键点。本文借助生鲜这一广泛又特殊的商品,通过企业走访的形式,明确影响企业冷链配送的各项因素及各因素之间的关系;运用层次分析法,构建层次分析模型;通过求解判断矩阵进行层次总排序,确定最优选址点。

摘要： 引言生鲜冷链物流,又称低温物流~[1]。其目的是保证生鲜产品在生产、储存、运输、销售等环节一直处于规定的低温环境中,来保证生鲜产品质量,减少损失。在我国,农副产品流通量很大,80%以上采用传统的常温循环加工方式~[2],导致生鲜食品大量消耗和变质,严重影响着冷链物流的发展。因此,为保证生鲜产品的品质,应将其存放在适宜的低温环境中进行贮藏、运输和销售。生鲜冷链配送中心选址与路径协同优化体系.

摘要： 为研究县、乡、村三级农村配送中心选址问题对推动乡村基础设施建设和农村物流配送中心可持续性发展的影响,采用层次分析法对农村配送中心选址的影响因素进行了系统分析,建立农村配送中心选址评价指标体系,提高临沂市农村配送中心选址的可信度。

摘要： 近年来随着物流业的快速发展,配送中心作为物流系统承上启下的重要节点,其重要性不言而喻.文章根据河北省南部地区的配送中心选址需要,首先建立以配送中心总成本最低为目标函数的混合整数规划模型,然后使用布谷鸟算法进行最优化计算,进而在尽可能满足需求点要求的基础上,对备选的物流配送中心方案进行最优选择,并通过实例分析证明此方法的可行性和有效性.

摘要： 最大覆盖选址问题在物流配送中具有重要的应用意义.为了充分考虑现有城市道路的网络特性,建立了基于地理信息系统(GIS)的最大覆盖双层选址分配模型.首先,该模型考虑实际路网的起始-目的地(OD)成本与多配送中心协同供给资源的可能性,在选择配送中心的位置使覆盖的总需求量最大化的同时保证较低的运输分配成本;其次,为了确定配送中心选址的位置及各个需求点分配到的物资比例,利用精英保留策略的免疫遗传算法进行选址-分配的优化,并以杭州市某区为实例验证了所提方法的有效性;最后,实现了融合GIS技术与优化算法的选址系统.

摘要： 为确保应急物流配送中心选址的合理性,同时为了能够保障受灾地区应急物资的及时供应,以新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情时期的湖北省为例,采用聚类-重心法对应急物流配送中心选址进行研究.首先,分别对受灾地区受灾程度、地理坐标及应急物资需求量进行聚类分析,并将两次聚类结果取交集后以受灾程度重为优先原则,确定二级应急物流配送中心的坐标;其次,分别以二级应急物流配送中心和受灾地区为依据,使用重心法分别求出一级应急物流配送中心Q和G的坐标;然后,以时间最短化为原则求出物流配送中心M的坐标;最后,结合周边环境和灾情状况将Q、G、M进行全面对比分析.结果 表明:选择Q作为最终一级应急物流配送中心是最为合理的,这也证明综合考虑受灾地区受灾程度、地理坐标、应急物资需求量以及物流成本的聚类-重心法的应急物流配送中心选址模型具备现实可行性.

摘要： 生鲜食品易腐蚀,难储运,物流成本高,对冷链物流系统提出更高的要求,配送中心的选址就显得非常重要.本文基于集合覆盖思想,构建了安徽生鲜品配送中心选址规划初始方案,借助Excel"规划求解"工具,得出合肥、宣城、亳州三个城市作为初始地址.然后,选取自然环境、交通运输状况、经营环境及其他等四个影响因素,运用TOPSIS法对初始方案进行综合评价,最终优选出合肥这个地址.

摘要： 配送网络中存在潜在的延误风险.针对延误情景下配送中心选址问题,提出双层规划模型.上层是企业选址的0-1规划问题,下层是顾客对设施目标选择的0-1规划问题,并考虑配送距离、时间延误造成的损失等因素对顾客选择的影响.通过层次遗传算法,对具体案例进行分析.结果表明,选址成本与顾客损失效用之间的反比关系,有效选址可以缩短物资配送距离和配送时间,从而降低选址成本和减轻顾客损失.

摘要： 基于不确定理论研究了带有不确定生产成本的配送中心选址问题.从最小化总成本出发,假设生产成本服从不确定分布,应用方差和熵,提出了该问题的均值-方差-熵模型.随后,基于Hamiki的结论给出了该模型的等价形式.最后,通过一个数值例子说明了该模型的有效性.

摘要： 电子商务的发展加强了企业与客户之间的联系,逆向物流的发展节约了企业成本,两者的发展均极大提高了企业的效益。在电子商务环境下企业如何进行逆向物流系统建设和配送中心选址成为一个交叉难题。本文给出了关于逆向物流配送中心选址的0-1混合整数线性规划模型(MILP),这类模型属于NP问题。为了更好地求解此类问题，提出了用遗传算法进行定量求解,最后用定性的模糊综合算法进行选址方案评价,确定最优方案。

摘要： 针对配送中心选址模型及其算法复杂的特点,本文引入二重结构编码的方法,与运输问题相结合,提出了一种混合的遗传算法.该方法有效地解决了约束条件的限制,提高了算法的搜索效率.实验表明,该算法具有较好的收敛能力,能够快速地进化到最优解附近。

摘要： 建立了基于竞争的物流中心选址双层规划模型,设计了模型求解的遗传算法,将配送中心选址涉及到的两个具有明显不同目标的决策者--选址规划者和客户联系起来考虑,并将配送中心建成后遇到的竞争问题也纳入其中,使配送中心选址问题的量化模型更具有实际意义和指导作用.

摘要： 在有范围限制的前提下,通过应用数学软件Matlab和迭代法来研究,符合限制条件的最优值及其对应的位置,为物流服务提供者提供一种物流设施设置的参考方法.

摘要： 物流中心的布局方案决定了整个物流网络的结构、模式和形状,其合理性是物流系统功能有效发挥的基本前提.目前就解决物流中心布局问题的模型而言,存在的主要问题是模型的覆盖面和使用范围不够宽泛,与实际问题的吻合程度不够理想.而覆盖面和使用范围稍宽泛的模型往往难以迅速获得有效解.本文在合理假设的前提下,提出一种基于库存成本、运输成本和固定设施成本的物流中心综合选址模型.并探询出运用人工智能领域的前沿算法--粒子群优化算法求解该类复杂模型的有效途径.

摘要： 物流中心的布局方案决定了整个物流网络的结构、模式和形状,其合理性是物流系统功能有效发挥的基本前提.目前就解决物流中心布局问题的模型而言,存在的主要问题是模型的覆盖面和使用范围不够宽泛,与实际问题的吻合程度不够理想.而覆盖面和使用范围稍宽泛的模型往往难以迅速获得有效解.本文在合理假设的前提下,提出一种基于库存成本、运输成本和固定设施成本的物流中心综合选址模型.并探询出运用人工智能领域的前沿算法--粒子群优化算法求解该类复杂模型的有效途径.

摘要： 物流中心的布局方案决定了整个物流网络的结构、模式和形状,其合理性是物流系统功能有效发挥的基本前提.目前就解决物流中心布局问题的模型而言,存在的主要问题是模型的覆盖面和使用范围不够宽泛,与实际问题的吻合程度不够理想.而覆盖面和使用范围稍宽泛的模型往往难以迅速获得有效解.本文在合理假设的前提下,提出一种基于库存成本、运输成本和固定设施成本的物流中心综合选址模型.并探询出运用人工智能领域的前沿算法--粒子群优化算法求解该类复杂模型的有效途径.

摘要： 物流中心的布局方案决定了整个物流网络的结构、模式和形状,其合理性是物流系统功能有效发挥的基本前提.目前就解决物流中心布局问题的模型而言,存在的主要问题是模型的覆盖面和使用范围不够宽泛,与实际问题的吻合程度不够理想.而覆盖面和使用范围稍宽泛的模型往往难以迅速获得有效解.本文在合理假设的前提下,提出一种基于库存成本、运输成本和固定设施成本的物流中心综合选址模型.并探询出运用人工智能领域的前沿算法--粒子群优化算法求解该类复杂模型的有效途径.

摘要： 本发明提供一种临时配送中心的选址方法和系统，涉及物流技术领域。本发明将临时配送中心的选址和路径优化问题结合，在解决临时配送中心的选址的问题同时解决配送路径优化的问题，使得临时配送中心选址的成本最低和配送路径最短。本发明在临时配送中心选址时就考虑配送路径的优化(即考虑运输成本)，在选择临时配送中心是按照成本降低的方向不断进行改进优化，从而得到合理的配送中心选址和路径规划，使得成本最小。

摘要： 本发明公开了一种电动汽车电池配送中心的选址方法，其包括如下步骤：一是定义目标地区的电池配送中心和换电站及相关费用；二是构建电池配送中心选址模型；三是给出总成本的表达形式；四是利用khumawala规则进行预处理；五是判断所有电池配送中心的建造结果是否均已求得；六是基于最大分支准则或最小分支准则进行求解。本发明能通过构建电动汽车电池配送中心选址模型，快速有效地提供选址方案，并将其应用于大规模的选址问题，从而平衡电池的制造成本和配送成本，提高电池利用率，提升电动汽车用户体验。

摘要： 本发明提供一种基于混合遗传算法的多配送中心选址‑配送路径规划方法、系统、存储介质和电子设备，涉及物流配送技术领域。本发明包括获取配送中心集合和客户点集合；根据所述配送中心集合和客户点集合，考虑外地配送中心进行物资援助的前提下，构建最小化配送总成本的混合整数线性规划模型；采用混合变邻域下降搜索机制的遗传算法求解所述混合整数线性规划模型，获取选址‑路径最优方案。结合当前企业的实际，考虑外地供应商的物资援助，有效应对针存在需求激增时的LRP问题；同时利用变邻域搜索算法执行速度快、局部搜索能力强的优点来弥补遗传算法易过早收敛的不足，最终获得总成本最低的多配送中心选址与车辆路径规划结果。

摘要： 一种基于VDP的汽车零部件配送中心选址优化方法，根据选址时的约束条件和选址目标进行数学建模，将配送中心选址问题转变为常见的0‑1整数规划问题，再将该0‑1整数规划问题规约到VDP问题，然后用最大化其中一个子问题区域的方法找到用分治法解决VDP问题的分割点，找出VDP问题所有的可行解，再根据其解计算目标函数，即最大化选址方案的利润，得到最优解，从而的得到了最优的汽车零部件配送中心选址方案。最大化用分治法解决VDP问题时其中一个子问题区域的方法是使得高效解决VDP问题的关键。本发明能够快速的计算NP难的配送中心选址问题，且最后给出的选址方案是最优解，具有实际应用价值。

摘要： 本发明提供一种面向农村电商物流的配送中心选址方法，该方法使用了ViT和A2C作为基础的配送中心选址方法，同时建立了一个较为完整的代价计算模型来更好的评价配送中心选址的优劣，从而能够同时保证配送中心选址的高效性和准确性。

摘要： 本发明提供一种基于粒子群算法的物资配送中心选址方法和系统，涉及配送中心选址技术领域。本发明通过粒子群算法解决了现有的选址方法中过分依赖初始解的技术问题，实现提高最优解的质量稳定性，保证了最优解的有效性。同时，在比较更新后的整个种群里的最优值时，引入DEMATEL方法根据因素的中心度和原因度确定当前整个群体中所有粒子发现的最优粒子，实现局部版本PSO算法中粒子拓扑结构的改进，故而算法不易陷入局部最优，进一步实现提高最优解的质量稳定性，保证了最优解的有效性。

摘要： 本发明涉及快递配送中心选址方法，特别涉及一种基于多层筛选策略的农村快递配送中心选址方法，包括初始化配送点集合和配送中心集合，基于道路交通网络图中各节点的道路通达性和人口数量，从配送中心集合选出第一可选集；基于农村快递配送中心建设成本，从第一可选集中选出第二可选集；基于配送中心到农村各配送点间的道路运输成本，从第二可选集中选出第三可选集；以总成本最小为目标函数，并基于遗传算法以目标函数的倒数作为适应度函数，从第三可选集中获取配送中心；本发明对于农村快递中心的选址应用契合度更高，对农村快递中心的选址具有一定的参考价值。

摘要： 本发明实施例涉及物流配送技术领域，公开了一种物流配送中心选址方法，该方法包括：建立目标适应度函数，初始化初始粒子群中各初始粒子的位置和速度；根据各初始粒子的初始化位置和速度及目标适应度函数，计算对应的第一适应度值，确定全局最优初始位置；更新各初始粒子的速度和位置，直至全局最优初始位置保持预设迭代次数不变时，对初始粒子群中的初始粒子进行变异操作；计算变异粒子的第二适应度值，并确定全局最优变异位置；更新变异粒子的速度和位置，直至达到预设迭代循环次数时，确定当前迭代次数得到的全局最优变异位置所对应的待筛选物流中心为目标物流配送中心。通过上述方式，本发明实施例实现了物流配送中心选址更加准确的有益效果。

摘要： 本申请公开了一种配送中心的选址方法及装置，主要应用于军事领域。该方法包括：根据目标区域的环境参数，构建目标区域的目标仿真环境；将配送中心在目标仿真环境中的当前选址位置输入至用于配送中心选址的强化学习模型；获取强化学习模型输出的配送中心在目标仿真环境中的建议选址位置；建议选址位置与当前选址位置不一致时，建议选址位置用于变更配送中心在目标区域的选址位置。通过仿真环境建模可以获得精确度较高的仿真环境，而将环境建模和强化学习相结合，便可依托于精准的仿真环境，利用强化学习算法动态选取配送中心在仿真环境中的建议选址位置，从而获得配送中心的最优选址位置，实现配送中心的合理选址，最大化地发挥配送中心的作用。

摘要： 本发明涉及一种基于HDBSCAN的物流配送中心选址方法及系统，所述方法包括以下步骤：1)通过使用簇分裂和簇合并算法来调节HDBSCAN的子簇控制能力，使得同一层次的配送中心配送量均衡，并利用重心法为各个配送范围确定配送中心；2)通过迭代使用此方法实现多层次配送中心的均衡选址布局。本发明利用HDBSCAN算法具有聚类稳定性，且可以处理局部密度不同的数据特点，将其应用于物流配送中心选址中。并针对HDBSCAN算法缺少均衡子簇大小的能力，以及聚类过程中生成的层次聚类树无法直接与子簇中心层次相对应的问题，提出了相应改进方法，最终建立了顾及层次性和各层级配送中心配送量均衡的物流配送中心选址方案。