摘要：物流选址评价体系主要包含物流选址评价指标和评价方法.本文根据物流选址评价指标体系的设计过程中应遵循目的性、协调性、适应性、经济性和战略性原则,提出了一套物流配送中心选址的指标评价体系,并对每个指标作了相应解释,最后在给出基于有序加权算子物流选址指标权重确定方法的基础上,提出了物流选址评价方法。

摘要：为优化B2C(business-to-customer)电子商务物流系统,结合B2C电子商务特点,构建以物流成本最小为目标函数、以运输时间和供需关系限制为约束条件的电子商务物流中心混合整数规划模型,采用改进的遗传算法将电子商务物流中心选址的混合整数规划模型求解过程转换成求解最优运输路径问题,并且设置惩罚算子对超过运输时间限制的方案进行特定的惩罚处理,设计合适的染色体编码方式、交叉算子、变异算子、惩罚函数等。通过随机生成的数据运用Matlab软件进行算例仿真模拟,验证模型的有效性。

摘要：考虑不同情景下应急物流需求的不确定性,将不确定需求用区间灰数表示,构建了多情景下不确定需求的应急物流配送中心选址模型,基于联系数理论,将区间灰数转换为联系数,使模型转换为确定性,并设计了免疫量子粒子群算法进行求解。通过算例对模型进行仿真,并说明了免疫量子粒子群算法的有效性。

摘要：将多分辨率建模技术引入到物流选址问题,设计了多分辨率物流选址系统。通过该技术将物流选址问题分解为不同粒度层次上的宏观、中观及微观选址问题,进而建立了多分辨率宏观、中观、微观选址模型。与传统的选址方法相比,多分辨率物流选址模型更符合人的思维逻辑,具有更好的应用前景。本系统是基于Google Map的二次开发,同时采用面向对象的分析与设计方法,从而具有比传统的方法更好的通用性,大大提高了软件的可扩展性和可重用性。

摘要：物流选址和物流车辆路径问题是物流研究领域中的基本NP-hard问题,本文从研究问题混合数学模型和模型算法出发,基于当今最流行的优化计算软件LINGO快速优化混合整数规划问题最优解,使问题优化过程更便捷和更高效。本文通过将混合数学模型转化为LINGO语句,编写了优化物流选址和物流配送路径这两类问题的LINGO程序代码,并通过相关算例验证了此LINGO程序代码可以快速有效求得这两类问题的最优解,算例表明模型是正确的,根据模型设计的程序是可行的;另外本文优化程序可为国内物流选址和路径规划研究和应用提供了参考意义和借鉴价值。

摘要：为解决城市配送问题,达到建设费用最小且配送费用最小的目的,提出了一种有效的网络优化设计方法,并从配送中心选址和配送路径优化两方面入手,对城市配送网络的优化设计问题进行分析研究。根据城市配送特点和企业需求构建了配送中心选址模型和配送路径优化模型,并利用MapGIS进行二次开发,建立城市物流配送的网络模型。结合MapGIS自身的网络分析功能,探讨了基于MapGIS的配送中心选址及路径优化问题。运用MapGIS对城市路网进行可视化操作,设置路网中每条道路的具体信息,并根据这些信息实施选址及路径规划,并将结果在电子地图上显示。通过实际案例的求解和分析,表明了所提方法和模型的可行性与优势。

摘要：为防止应急设施在大型灾难发生时因被破坏而丧失功能,可于灾前防御阶段,在现有物流系统基础上,投资资源对应急设施进行保护。以P中值保护模型(PMFP)为基础,假设不同设施存在不同失效概率,限定保护资源总投资额,并以最大化应急资源响应时间满意度为目标函数,建立2个分别以P中位模型和最大覆盖模型为基础的应急设施保护模型。采用遗传算法(GA),求解设计的算例,得到最优的保护方案。灵敏度分析显示,不同的投资上限和设施保护数目下限组合,会影响最优方案的确定,决策者可利用仿真结果作出科学合理的选择。

摘要：提出了基于自适应Memetic算法的多级多商品配送优化网络模型。首先建立与实际情况更符合的物流网络模型,其次采用群集智能的方法解决该模型的优化问题。实证分析表明:所提出的方法有效地解决了多商品物流网络优化问题。