乌鲁木齐市社区菜店共同配送站点选址优化,这篇共同配送论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
共同配送论文参考文献：
摘 要：文章以社区菜店共同配送站点为背景,针对共同配送站点选址问题,以物流成本为限制条件,采用免疫算法对若干个需求点进行备选共同配送站点的选址,通过一个相对中等规模的社区菜店实例进行分析,并通过Lingo语言确定配送站点的数量和计算其最小成本.结果表明,该方法能够快速有效地求得物流共同配送选址问题以及配送系统总配送费用,为进一步研究配送中心的选址和配送成本具有很好的参考价值.
关键词：社区菜店；免疫算法；Lingo语言；选址
中图分类号：F252.14 文献标识码：A
Abstract： In this paper, community food stores joint distribution site for the background, for the joint distribution site location problem, logistics costs as limiting conditions, using immune algorithm needs points to a number of candidates for joint distribution site location, by a relatively medium-sized communities food shop instances analyze and determine the number of distribution sites and calculate the minimum cost by Lingo language. The results show that this method can be obtained quickly and efficiently as well as logistics and co-location problem of distribution of total distribution costs distribution system has a good reference value for further study of the distribution center location and distribution costs.
Key words： community food stores； immune algorithm； Lingo language； location
0 引 言
物流配送站点选址问题是物流领域中的研究热点,本文关于该问题可描述为：给定需求点的地址集合,在庞大的需求点的基础上遴选若干个需求点作为备选配送站点,从而建立一系列的配送区域,实现各个需求点的配送要求,使得在选出点建立配送中心和各个需求点所建立的配送系统的总费用最小.
本文主要探讨乌鲁木齐市社区菜店共同配送站点选址问题,目前社区菜店共近600多家,主要有三个分拨中心进行配送,然后在返回分拨中心,由于长距离、密级的产品运输造成交通的严重阻塞,特别是长时间的等待造成生鲜蔬菜的新鲜度迅速下降,而且也会造成一定量的产品损耗.基于此,建立适当的共同配送站点就十分必要了,这样做不仅有利于节约配送时间,而且也可以对生鲜蔬菜进行及时、必要的包装和处理,使其保持较高的新鲜度.
关于社区菜店共同配送站点选址,考虑从实际情况出发,构建合理的数学模型,并采用免疫算法和Lingo语言进行配送站点选址和总配送成本最小的计算.
1 问题描述和共同配送候选站点的选址模型构建
1.1 共同配送备选站点选址问题描述
从一系列的需求点中选择出若干个需求点作为配送站点的备选地址,并以这些点为中心,通过计算分拨中心到配送站点和配送站点到需求点的总成本来最终确定共同配送站点的数量和位置.
为了便于建立配送站点选址模型,相应的系统假设满足以下条件：（1）各配送站点的库存量能够而且足够满足配送范围内的各个需求点的总需求；（2）各个需求点在一定时期的需求量是已知的.
目标函数是各配送站点到需求点的需求量和距离的乘积最小,构建备选共同配送站点地址数学模型如下：
1.2 共同配送站点智能算法选址
免疫优化算法是建立在免疫学理论基础上发展起来的一种新兴的智能计算方法,它利用免疫系统的多样性产生和维持机制来保持群体的多样性,克服了一般寻优过程尤其是多峰函数寻优过程中难处理的“早熟”问题,最终求得全局的最优解.免疫算法形成“生成+记忆+检验”为特征的群体搜索算法,免疫算法以产生初始群体为研究对象,以多样性亲和力函数（包括抗体和抗原之间亲和力、抗体和抗体间亲和力和抗体浓度）为评价依据,以父代群体为进化基础,在一定约束条件下进行迭代,在这一过程中,通过随机地对群体中个体进行选择、交叉和变异等操作,使得到的新一代个体优于老一代个体,群体的个体进行不断进化,逐渐接近最优解,最终达到求解问题的全局最优值.
解决物流配送中心选址优化问题的流程可以描述如下：
步骤1 分析问题.据配送中心选址问题及其解的特性进行分析,设计出合理的表达式形式；
步骤2 初始抗体群的产生在可行解空间随机产生初始抗体群,采用简单的编码方式,在每一个选址方案中形成一个长度为P的抗体（p表示配送中心数量）,每个抗体代表被选为配送中心的需求点的序列；
步骤3 解的多样性评价包括抗体和抗原之间亲和力及抗体和抗体之间亲和力；
步骤4 设定期望繁殖概率；
步骤5 抗体选择：按照 赌选择机制进行选择操作,个体被选择的概率即为計算出的期望繁殖概率,同时选择亲和度高的抗体,抑制亲和度低的抗体；
步骤6 抗体交叉：本文选择单点交叉进行交叉操作；
结论：关于本文可作为相关专业共同配送论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文配送公司论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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