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随着人们对产品品质和食用安全性要求的提高,如何降低易腐物品损失以及提高资源利用率成为一个关键问题。由于易腐物品有显著的时效性,并且部分易腐物品在不同的生命周期阶段有不同用途,根据配送时间和销售商对多用途物品的需求种类以及品质要求,本文研究了多用途易腐物品配送中心选址问题。根据Osvald和Stirn(2008)[15]的假设,建立了一个有容量限制和货物中转的多用途易腐物品配送中心选址模型;并采用拉...
天津财经大学生产与运作管理课件第三章 设施选址
如何把握市场竞争趋势的变化,充分了解行业竞争状况,为企业新建设施选择具有竞争优势与发展前景的位置,是企业进入新市场要解决的首要问题。考虑一个大型企业计划开设一定数量的制造/再制造工厂和销售/回收中心以进入一个区域市场,在此市场上已存在若干同类设施的情况下,通过分析新进企业与这个区域内现有企业构成一主多从Stackelberg主从对策问题,将均衡模型捕捉的由新进企业引起的网络均衡态的变化引入位置决策...
为了给芜湖市物流园区布局提供规划依据,探讨最佳布局方案,通过分析物流园区选址的各种影响因素,引入层次分析法,建立了芜湖市物流园区选址的综合评价指标体系。最后用模糊综合评判法对方案进行综合评价,最后得出最优的物流园区布局方案。
蓄意突袭以及恐怖袭击会造成设施服务的突然中断成为网络系统的主要危害之一,因此网络设施选址决策应该同时考虑正常和紧急状态下系统的运作成本.本文研究考虑最坏中断损失下的网络设施选址问题,建立了该问题的双层规划模型,上层规划涉及设施选址决策,下层规划研究确定设施位置后,设施中断产生最大损失的问题.本文运用基于拉格朗日松弛的混合遗传算法来求解该双层规划问题.将European150数据集作为研究对象,对比...
分析了农产品物流园区的作用、选址原则和选址的影响因素,以社会农产品物流总成本最低为目标,在充分考虑了运输费用、 管理费用、固定投资费用的基础上,结合农产品的特点,增加了农产品在流通过程中的损失费用,建立了较为符合农产品实际特性的 农产品物流园区的非线性选址模型,给出了配送中心型农产品物流园区选址问题的一个量化的处理方法。
在分析休闲农业出现和兴盛原因的基础上, 阐述了对休闲农业选址定位的总体性思路。
研究了一类具有季节性需求特性的商品的联合选址-库存模型。在传统的无容量限制的固定费用设施选址问题中考虑了分销中心的运作库存和安全库存的影响,以及规模经济效应和风险分摊效应,同时考虑了季节性商品未来需求的不确定性,将订货决策作为模型的决策变量,建立了一类随机需求下以期望销售收益最大化为目标函数的联合选址-库存模型,拓展了已有的联合选址-库存模型。该模型是一个混合整数规划问题,给出了求解该问题的基于拉...
由于选址决策的长期性,相关参数会随着时间而变化,所以选址问题存在很多不确定因素。本文通过不同的情景来处理截流问题中流量的不确定性,并结合随机优化和鲁棒优化,提出α-鲁棒随机截流选址模型。该模型规定了在各情景下的相对后悔值不超过α的条件下,使截得的流量的期望值最大,该条件称为α-鲁棒约束。本文将该模型建立成为一个线性0-1整数规划,并给出了改进型贪婪算法和拉格朗日启发式算法。最后,本文使用这两种算法...
优化商品交易市场选址方法有利于提升城市规划布局模式,促进城市有序发展。在分析现有选址模型在应用时存在不足的基础上,采用双层规划模型构建了商品交易市场选址模型。上层规划从决策者的角度出发,通过考虑修建商品交易市场的总费用与购买者需求量之间的关系,以使总的收益最大。下层规划描述使用者的选择行为,对应于最大效用值选择商品交易市场。同时,针对所建模型,设计了启发式求解算法,并以安徽省砀山县为例进行初步应用...
本文通过建立以政府为上层,物流企业为下层的双层优化模型,对政府如何制定环境政策、企业在政府的政策指导下如何确定既保护环境,又能降低物流配送成本的选址方案进行了讨论。最后,文章通过一个实例说明了所建模型的适用性。
随着公众环保意识的增强、环保立法的出台和可观的经济利益的显现,企业开始关注逆向物流。而在逆向物流中,集中退货中心管理是企业逆向物流系统高品质运作的基础和前提。因此,本文构建了一个逆向物流网络中的选址模型,旨在研究从备选地址中选择建立配送中心或回收中心最佳策略,然后应用遗传算法讨论了该模型的具体解法。最后针对模拟算例,通过对比遗传算法和部分枚举法的效率及结果,说明遗传算法对于求解这类问题是一种有效的...
本文对照文[12],提出了一个多品种随机化的模型,并从数学角度对该模型进行了的一些分析,给出了单配送中心选址问题的一个量化的处理方法,当城市商品需求量服从指数分布或者帕累托分布时,我们的计算公式非常简单。
本文对照传统的物流配送中心选址问题提出了一个随机化的模型,并从数学角度对该模型进行了的一些分析,给出了单配送中心选址问题的一个量化的处理方法。

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