导读:本文包含了配送中心选址问题论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:京东快递,配送中心选址,层次分析法,集合覆盖模型
配送中心选址问题论文文献综述
赖垠淳,徐辉,庄埴栩,陈晓铜,徐晓洁[1]（2019）在《集合覆盖模型在京东快递配送中心选址问题中的研究》一文中研究指出集合覆盖模型在设施选址决策中有着重要的地位和实际应用价值。针对区域快递配送中心的选址问题,本文以京东快递在佛山市快递配送中心选址为例,通过层次分析法定性定量分析配送中心选址的影响因素,确定主要指标评价体系,在最低费用成本和覆盖所有需求点的约束条件下,建立集合覆盖模型并运用贪婪算法进行求解,确定京东快递配送中心在佛山区域的理想布设。通过对佛山市京东快递配送中心选址研究,本文证实了在考虑建立数量最少快递配送中心的前提下货物能够按时送达需求方,同时充分利用模型的有效性和优越性,实现总成本最小化的目标,对于京东快递配送中心的选址方法具有普适性与推广性。(本文来源于《江苏商论》期刊2019年10期）
李纪鲁,张晓,朱杰[2]（2019）在《基于自适应免疫算法的配送中心选址问题研究》一文中研究指出配送中心向需求点配送货物是供应链中的重要部分。本文以成本最低为目标函数,把距离上限加入到惩罚机制,并根据抗体和抗原之间的亲和力设计自适应交叉和变异概率,把自适应的免疫算法应用到配送中心模型中进行求解,最后通过仿真实验对比验证了算法用在配送中心选址上有较好的效果。(本文来源于《中国储运》期刊2019年08期）
许彦宸,戴韬[3]（2019）在《基于K-Means算法和重心法求解多配送中心选址问题》一文中研究指出分析了P-中值模型的特点,阐述了传统的模型与算法在求解大量需求点选择问题的局限性,提出了利用改进K-Means算法和重心法相结合的方式来求解该问题的思路,并提出以噪音率来刻画选址的效果,利用公开的数据设计了数值实验,证明该算法是收敛且实用的。(本文来源于《物流技术》期刊2019年06期）
刘敏[4]（2019）在《改进的花朵授粉算法在物流配送中心选址问题中的应用》一文中研究指出针对当前算法求解物流配送中心选址问题时,普遍存在求解精度不高、速度较慢和规模较小等缺点,提出一种改进花朵授粉算法的智能求解方法。首先根据物流配送中心模型的特点将花朵授粉算法进行离散化,设计整数编码,再结合遗传算子的选择、交叉和逆转操作进行局部搜索。将花朵授粉算法的全局搜索与遗传算子的局部搜索融合,通过4个不同规模的仿真实验表明所提出的算法在求解精度、速度和规模上较其他算法具有优势,而且规模越大,改进算法的效果越明显,对中等规模的物流选址问题提供了一种较好的寻址方案。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年06期）
尚志勇[5]（2019）在《基于改进布谷鸟搜索算法的配送中心选址问题研究》一文中研究指出配送中心作为物流系统中的重要节点,在物资的流通过程中扮演着承上启下的作用。合理的配送中心选址,不仅能够提高物资的配送效率、提高顾客的满意度,还可以有效降低配送成本,增强企业的核心竞争力。因此,对配送中心选址问题的研究,具有重要的理论价值和实际意义。智能算法通过模拟自然界系统的规律来实现问题优化,其求解精度相对于传统的优化方法有明显的提高,且计算量大大减少,显着节约了经济成本和时间成本,为解决现实生活中的复杂的组合优化问题提供了一种更有效的方法。因此,运用智能算法解决配送中心选址问题已经成为一种十分重要和有效的方法。布谷鸟算法是模拟布谷鸟产卵寻找寄生巢仿生行为的一种智能优化算法,因为思想简单、实现方便、控制参数少等优点,备受学者关注。已经广泛应用于各个领域,为解决复杂的实际问题提供了有利的工具。但是,其本身也具有在后期求解精度不高和易陷入局部最优等缺点,因此,本文对布谷鸟算法进行了改进,并将其应用于配送中心选址问题的求解,以探寻有效的优化方法。基于此,本文主要做了以下工作:首先,对基本布谷鸟算法进行改进,针对布谷鸟算法后期求解函数优化问题时收敛速度偏慢、求解精度不高和易陷入局部最优等问题,提出了非线性惯性权重对数递减和随机调整发现概率的布谷鸟搜索算法(DWCS)。该算法能够协调布谷鸟算法的探索和开发能力,有利于算法全局探索和局部开发的平衡,加快算法收敛速度,增加种群多样性。通过对16个函数进行测试,DWCS算法均能收敛到全局最优解,极大地提高了寻优精度,显着减少了迭代次数,有效提高了收敛速度和鲁棒性。与相关改进的布谷鸟算法和其他演化算法相比,本文的改进算法在求解连续复杂函数优化问题上具有较强的竞争力。其次,采用DWCS算法基于精确重心法求解连续型单配送中心选址问题。通过算例一、算例二两个连续单配送中心选址算例来验证DWCS算法的运算效果,并与基本布谷鸟搜索算法、改进的布谷鸟算法、粒子群算法进行性能优化比较。仿真实验结果表明DWCS算法在求解算例一、算例二时收敛速度更快、解的质量更高、鲁棒性更强。最后,利用DWCS算法求解基于CFLP模型离散型多配送中心选址问题。通过算例叁、算例四来验证DWCS算法求解离散型多配送中心选址的运算效果,并与其它演化算法求解结果进行了对比。仿真实验结果表明,DWCS算法在求解算例叁、算例四时收敛速度更快、更稳定。综上,通过四个配送中心选址算例,证明了DWCS算法在求解配送中心选址问题的可行性和有效性,为配送中心选址问题提供了一种新的解决方法。(本文来源于《河南大学》期刊2019-06-01）
董海,于时淞[6]（2019）在《基于随机模型求解连锁零售业配送中心的选址问题》一文中研究指出针对连锁零售业配送中心选址问题进行研究,通过随机变量停止—损失序的判断准则,建立随机变量数学模型。讨论随机变量数学模型相对于传统模型需求构造随机化方面的合理性,综合考虑运输费用以及由于食品腐败而产生的损失费用,建立费用目标函数。最后,通过重心法对目标函数进行求解,进一步验证该模型在物流配送中心选址的寻优能力和求解效率。(本文来源于《物流工程与管理》期刊2019年03期）
李瑞吉[7]（2018）在《A物流公司北方大区配送中心选址问题研究》一文中研究指出物流企业的配送中心具有承上启下的作用,实现了物流企业与服务对象的接洽,也是现代物流企业存储、流通、配送的重要基地。因此,物流企业如何围绕配送中心做好规划和部署,综合考虑配送中心地理位置、运输条件、区位辐射等多方面要素,合理高效地进行配送中心的选址是极为重要的工作。论文围绕A物流公司北方大区配送中心选址展开了具体研究,以多重模型的构建为基础,结合了定量分析与定性分析的方法,最终确定该公司北方大区的最佳选址。论文首先对国内外与物流选址相关的文献研究展开了论述,并对配送中心选址的基本理论进行阐述,重点对物流企业配送中心的概念、特点、功能以及配送中心选址涉及到的主要因素等进行了理论分析。在基本理论研究的基础上,对某公司北方大区物流配送的现状以及配送中心设立的基本需求展开挖掘和分析,进一步明确了该公司北方大区物流配送中心选址的基本影响要素。论文最后从某公司北方大区物流配送中心规划目标出发,利用整数规划法、模糊综合评价法等方法结合的方式,构建配送中心选址模型,并进行求解,最终得到该公司北方大区物流配送中心的最佳选址。论文的研究,以点带面,通过具体企业的配送中心选址问题,辐射到同类物流企业的配送中心选址问题,为国内物流企业配送中心选址提供了一条可行的路径和方法;对于不断优化和改善国内物流企业的服务体系,推动物流服务功能完善同样具有重要的意义。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-12-01）
刘娟,刘祥伟[8]（2018）在《基于改进的BP人工神经网络的物流配送中心选址问题研究》一文中研究指出基于地质、交通、水文、通讯、经营环境、选地面积、选地价格和道路设施等八个指标建立了模糊评价矩阵,运用了优化的BP神经网络模型对十个已成熟运营的配送中心数据进行学习,训练出成熟的BP人工神经网络.利用训练得到的网络从定性和定量两个角度在十个备选方案中选出最优配送中心选址.结果表明,应用改进的BP人工神经网络对物流配送中心进行选址是科学有效的.(本文来源于《喀什大学学报》期刊2018年06期）
倪卫红,岳晓伟,邵建峰,钱伟民[9]（2018）在《基于自适应免疫算法的物流配送中心选址问题研究》一文中研究指出关于配送中心选址问题研究,采用免疫算法时单点交叉会产生超级个体以及固定概率会影响搜索能力的情况,分别以均匀交叉和自适应化的方法,在原算法上做出改进。并以实例验证该算法的可行性和有效性,与传统免疫算法比对,能很好避免超级个体的产生同时搜索能力也有增强。该算法自适应的变化更加符合个体在不同阶段演变情况,相比传统免疫算法,达到收敛速度快、鲁棒性高的效果,进而为选址问题研究在原有基础上匹配了一种更好的方法。(本文来源于《价值工程》期刊2018年36期）
陈刚,付江月[10]（2019）在《军民融合背景下无人机配送中心选址问题研究》一文中研究指出结合"平时服务、急时应急、战时应战"的军民融合战略背景,考虑不同类型的需求点及配送中心,建立了一个以网络总里程最小为目标,以投资预算、规模效益、网络抗毁性等为约束条件的纯整数线性规划模型,据此对无人机配送中心的选址进行决策。算例分析验证了模型的可行性、有效性及大规模问题的适用性。参数分析表明在其他条件不变情况下,网络时效性与投资预算正相关,与规模效益、建设成本和网络抗毁性负相关,决策者需在网络时效性与投资预算、规模效益、建设成本、网络抗毁性之间进行权衡。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年08期）
配送中心选址问题论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
配送中心向需求点配送货物是供应链中的重要部分。本文以成本最低为目标函数,把距离上限加入到惩罚机制,并根据抗体和抗原之间的亲和力设计自适应交叉和变异概率,把自适应的免疫算法应用到配送中心模型中进行求解,最后通过仿真实验对比验证了算法用在配送中心选址上有较好的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
配送中心选址问题论文参考文献
[1].赖垠淳,徐辉,庄埴栩,陈晓铜,徐晓洁.集合覆盖模型在京东快递配送中心选址问题中的研究[J].江苏商论.2019
[2].李纪鲁,张晓,朱杰.基于自适应免疫算法的配送中心选址问题研究[J].中国储运.2019
[3].许彦宸,戴韬.基于K-Means算法和重心法求解多配送中心选址问题[J].物流技术.2019
[4].刘敏.改进的花朵授粉算法在物流配送中心选址问题中的应用[J].计算机应用与软件.2019
[5].尚志勇.基于改进布谷鸟搜索算法的配送中心选址问题研究[D].河南大学.2019
[6].董海,于时淞.基于随机模型求解连锁零售业配送中心的选址问题[J].物流工程与管理.2019
[7].李瑞吉.A物流公司北方大区配送中心选址问题研究[D].吉林大学.2018
[8].刘娟,刘祥伟.基于改进的BP人工神经网络的物流配送中心选址问题研究[J].喀什大学学报.2018
[9].倪卫红,岳晓伟,邵建峰,钱伟民.基于自适应免疫算法的物流配送中心选址问题研究[J].价值工程.2018
[10].陈刚,付江月.军民融合背景下无人机配送中心选址问题研究[J].计算机工程与应用.2019