基于SLP的大田物流配送中心功能区布局设计

由于位于沈阳浑南新区的大田物流配送中心是由原来的工厂改建而成,所以很多设施不符合配送中心的要求,无论是区域的划分还是货物摆放都比较凌乱、无序,所以为其物流系统进行科学的规划和设计已经迫在眉睫.本文基于SLP方法,综合考虑物流及非物流因素,设置权重比3:1,并遵循配送中心平面布局的设计原则,为其进行合理的功能区域布局,将区域面积转化为具体的设施设备,并采用AutoCAD绘图工具绘制最终的平面布置设计图.     

基于SLP的装配车间设施布局优化设计

运用SLP方法,根据作业单位间的物流关系以及综合相互关系分析结果,绘制出了装配车间的作业单位位置相关图。再通过加权因素法进行分析、评价与选择,从而获得合理的车间设施布局。     

铁路物流中心规划布局方案综合性能评价

铁路物流中心规划方案是多层次、多目标的评价体系,在分析探讨铁路物流中心在设计过程中综合性能指标体系的前提下,提供了一种综合评价方法,即以二级模糊综合评判为框架,采用层次分析法(AHP)确定方案影响因素及子因素的权重。并用此模型对某市铁路物流中心规划方案进行综合评价分析,取得了较好的效果。     

冷链物流中心的功能要求与布局探究——以河北省果蔬鲜活农产品流通为例

冷链物流中心作为现代冷链物流的核心内容，涉及交通、低温仓储、加工、配送、分拨、信息处理等全过程全系统的服务，合理规划冷链物流中心有利于提高冷链物流效率、降低成本、提升冷链物流服务质量，具有十分重要的意义。     

关于铁路物流中心物流量预测的探讨

本文论述了铁路物流中心物流量预测的具体步骤，以及处理数据资料和分析物流量品类结构的方法。在此基础上给出了物流量预测的两种方法德尔匪法和弹性系数法。     

铁路物流中心多目标分层选址优化模型及算法

以全国铁路既有货场为研究对象,基于不同节点等级,研究了跨区域下多等级铁路物流中心选址优化方法.在利用改进DEA模型对既有货场发展状况进行评价的基础上,以铁路既有货场资源利用最大化、铁路物流中心建设成本最小化为优化目标,建立铁路物流中心分层选址的0-1混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行求解.最后,以全路2500余个货场为对象,设计了"45-256-509"的全路铁路物流中心选址方案,三个层次的节点分布呈金字塔形,符合网络构建的基本特征,充分验证了优化数学模型和求解算法的有效性,为铁路物流中心的建设提供参考依据.     

基于城乡客运一体化的客运场站布局理论研究

随着社会经济的发展,我国城乡客运需求日益增加,新的形式下对原来的城乡客运"二元化"结构已不再适应经济发展的需要。基于此提出了新的形式下城乡客运站布局规划方法:首先对城乡客运站进行分层研究,其次对不同层次的城乡客运站提出不同的规划方法,从而实现城乡客运场站的合理规划。     

基于SLP改进遗传算法的多区域单双行设备布局优化方法

针对多区域单、双行车间设备布局问题,利用车间二维平面坐标系将车间和设备参数化,构建出多区域单、双行设备布局的数学模型,并提出一种系统化布置设计法(SLP)与改进遗传算法结合的SLP改进遗传算法.算法以最小化车间物流成本为目标,考虑加工过程中产品质量的变化,采用分阶段的算法思想,引入自适应的交叉算子,使用混合种群的初始化方式.实验结果显示,该算法在解决多区域单、双行车间设备布局问题时能够以较快的速度收敛到较优解.     

城市物流中心选址问题研究

在分析现有物流中心选址特点的基础上,提出了一类基于顾客满意度的多目标物流中心选址模型,并引入遗传算法对该模型进行求解。通过对具体实例求解,验证说明该算法能够很好地处理基于顾客满意度的多目标物流中心选址问题。     

Harmony Search-Dij kstra混合算法在铁路物流中心分层选址中的应用

为了满足铁路集中化运输的要求,基于铁路物流中心的层级特点,结合分层选址的理论和方法,以铁路物流中心覆盖的总需求最大化为目标,提出了铁路物流中心分层选址分配模型.针对铁路物流中心选址分配模型的特点,提出采用求解效率较高的和声搜索算法(Harmony Search,HS)和Dijkstra算法相结合的混合算法进行求解,并通过算例验证了模型的可行性和算法的有效性.为了验证算法的性能,对不同规模下的算法进行多次测试,结果表明当规模较大时,HS-Dijkstra混合算法仍可以在可接受的时间范围内收敛.为了体现算法的计算效率,对大规模下的Harmony Search-Dijkstra混合算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行比较,结果显示Harmony Search-Dijkstra混合算法收敛速度明显优于遗传算法.因此,Harmony Search-Dijkstra混合算法可以有效解决铁路物流中心选址分配问题.     

辽宁沿海经济带物流园区及大型专业物流中心布局优化研究

根据辽宁沿海经济带产业、城市、港口布局特点,在对经济带初步划分为7个物流集散区的前提下,采用2010年各县市统计年鉴数据,引用相关研究成果提出的规划数据,针对过境物流需求、工业物流需求、生活物流需求、农业物流需求等进行研究.分析物流市场需求现状,预测未来物流市场需求,并对以港口为中心兼顾铁路、高速公路等港口集疏运体系的物流园区、大型专业物流中心支撑系统进行综合评价,提出辽宁沿海经济带物流园区、大型专业物流中心空间布局的优化方案.根据分析评价的结果,提出至2020年辽宁沿海经济带应当规划建设15个物流园区、41个大型专业物流中心的建议.     

B2C 电子商务物流中心选址-路径综合优化研究

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。     

基于Kriging法的铁道车辆客室结构优化

为解决铁道车辆客室空间尺寸和内部部件接触刚度优化配置问题,实现客室结构多目标多参数优化设计,以座椅-桌子结构和座椅-座椅结构2种模型为例,基于Kriging算法构造了目标参数(乘员头部性能指标CHI15,CHI36和胸部性能指标CT3ms)关于设计变量(小桌高度h、小桌与座椅距离l1、座椅间距l2、桌子接触刚度k1和座椅接触刚度k2)的代理模型,分别得到目标参数随设计参数变化的响应曲面,并采用遗传算法对建立的目标参数代理模型进行整体寻优,得到2种结构模型的最优参数配置。分析结果表明:各代理模型的遗传算法寻优结果与数值计算的模拟结果吻合较好,误差范围为-5.94%~2.23%,说明基于Kriging代理模型和遗传算法的优化结果是可靠的。研究结果可用于指导铁道车辆客室结构的布置。     

基于进化神经网络的灰色预测模型

为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA(im proved genetic algon ithm)来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中。提出了进化神经网络灰色预测模型,通过M atlab程序对某地区农村人均收入的数据进行了预测、比较,预测结果误差均在0.3%以下,明显优于传统的GM(1,1)(grey m odel)的预测结果,其误差在10%左右。实例验证,将进化神经网络应用于灰色预测模型中是可行和有效的。     

基于地域特征的物流仓储中心逆向选址算法

物流仓储中心地址的选取,从根本上决定了物品出发地和运达地之间的距离,直接关系到物品能否被及时高效地运输,以及配送成本和仓储成本能否最小化。针对传统物流仓储中心选址求解算法脱离实际应用、且容易出现局部最优、求解速度较慢和注意力单一等问题。为减少物流配送时间,降低物流成本,切实提出选址解决方案,通过对K均值聚类算法和帝王蝶优化算法(Monarch butterfly optimization, MBO)进行改进,研究了京津冀地区物流仓储中心的选址问题。实验仿真结果表明：所提出的改进帝王蝶优化算法较其他优化算法在求解精度、收敛速度和迭代次数上均有优势,能够有效完成物流仓储中心选址问题,切实可以缩短物流配送距离,提高物流配送效率。     

一种基于PSO思想的改进量子遗传算法

文章提出一种基于PSO思想的改进量子遗传算法.将PSO中的合作机制和记忆功能引入到QGA中,构造种群个体与当前最优解的距离参量,根据每个个体与当前最优解距离大小智能地控制旋转角的大小,使旋转角能够根据个体的进化差异选择不同旋转角的自适应调整进化过程,从而使算法始终保持合适的搜索网格,加快算法收敛,同时也可以保证能够收敛...     

混合遗传算法的研究现状

简要介绍了遗传算法的产生机理和基本结构,并着重介绍了混合遗传算法的研究现状。