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内容简介:
物流配送的渠道边界不断融合发展将是一大趋势,本专著以各种配送方式间的资源共享、仓储设备共用等物流发展的新思路为切入点,研究了多渠道融合的仓配资源配置与运作优化问题。1.多渠道融合仓配一体化选址优化。在该研究主题重点讨论了“共同仓储分类配送、共同仓储共同配送”两种融合类型的选址和配送路径优化方式,建立了两种模式下的仓配一体化选址布局模型,运用松鼠算法等智能算法进行求解,比较了两种方式的成本差异。其次,结合实际配送情况,考虑时间窗条件下的共同仓储共同配送模式的选址和配送路径优化问题,以时间窗与配送时间完成效率挂钩的形式,通过时间完成效率对目标函数形成反向约束,从而实现“最小化总成本和满足时间窗”双目标优化。2.多渠道共同仓库的内部布局优化。该研究主题重点讨论多渠道混合仓储的内部区域规划布局问题,研究通过增设虚拟位的形式,将布局问题由连续型问题转化为离散型问题,以单位时间内运输总距离最短为目标,构建了考虑模块间交互次数的仓储内部区域规划布局基础模型,并在基础模型的基础上研究了考虑出库频率、同时考虑进出库频率情况下的内部布局问题,采用狼群算法等智能算法进行求解,分析了不同数据量条件下算法在解决该问题上的性能。3.多渠道共同仓储作业活动的运作优化。该研究主题重点讨论了多渠道仓储运作的存储位分配和拣货策略优化问题,存储位分配问题是在有限的存储位条件下,是以货架稳定性和存储平衡性为约束条件,以仓库运输总距离最小化为目标,求解有限存储位的**分配方案。拣货策略优化问题以不同的货道布局为基础,以拣货订单为目标对象,结合拣货设备的载重容量限制,以设备平均做功量最小为目标,求解**的订单拣货作业顺序,采用原子搜索算法等智能算法进行求解,比较分析了不同数据量下算法的性能。本研究的意义:在实践层面,本研究可以为城市多渠道融合配送活动的应用提供切实可行的决策方案,充分评估选址价值,降低运作成本,提高运行效率,在多渠道融合仓储配送业务中将具有较强的应用价值。在理论层面,系统性研究初期选址、中期布局、后期运作三个层面的多渠道仓配资源一体化配置与运作优化问题,有助于填补物流领域多渠道共同仓配一体化问题研究的理论空白,对城市物流配送理论起到较好的补充作用。
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物流配送的渠道边界不断融合发展将是一大趋势,本专著以各种配送方式间的资源共享、仓储设备共用等物流发展的新思路为切入点,研究了多渠道融合的仓配资源配置与运作优化问题。1.多渠道融合仓配一体化选址优化。在该研究主题重点讨论了“共同仓储分类配送、共同仓储共同配送”两种融合类型的选址和配送路径优化方式,建立了两种模式下的仓配一体化选址布局模型,运用松鼠算法等智能算法进行求解,比较了两种方式的成本差异。其次,结合实际配送情况,考虑时间窗条件下的共同仓储共同配送模式的选址和配送路径优化问题,以时间窗与配送时间完成效率挂钩的形式,通过时间完成效率对目标函数形成反向约束,从而实现“最小化总成本和满足时间窗”双目标优化。2.多渠道共同仓库的内部布局优化。该研究主题重点讨论多渠道混合仓储的内部区域规划布局问题,研究通过增设虚拟位的形式,将布局问题由连续型问题转化为离散型问题,以单位时间内运输总距离最短为目标,构建了考虑模块间交互次数的仓储内部区域规划布局基础模型,并在基础模型的基础上研究了考虑出库频率、同时考虑进出库频率情况下的内部布局问题,采用狼群算法等智能算法进行求解,分析了不同数据量条件下算法在解决该问题上的性能。3.多渠道共同仓储作业活动的运作优化。该研究主题重点讨论了多渠道仓储运作的存储位分配和拣货策略优化问题,存储位分配问题是在有限的存储位条件下,是以货架稳定性和存储平衡性为约束条件,以仓库运输总距离最小化为目标,求解有限存储位的**分配方案。拣货策略优化问题以不同的货道布局为基础,以拣货订单为目标对象,结合拣货设备的载重容量限制,以设备平均做功量最小为目标,求解**的订单拣货作业顺序,采用原子搜索算法等智能算法进行求解,比较分析了不同数据量下算法的性能。本研究的意义:在实践层面,本研究可以为城市多渠道融合配送活动的应用提供切实可行的决策方案,充分评估选址价值,降低运作成本,提高运行效率,在多渠道融合仓储配送业务中将具有较强的应用价值。在理论层面,系统性研究初期选址、中期布局、后期运作三个层面的多渠道仓配资源一体化配置与运作优化问题,有助于填补物流领域多渠道共同仓配一体化问题研究的理论空白,对城市物流配送理论起到较好的补充作用。
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卡的不行啊
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下载方式特简单,一直点就好了。
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我是新来的考古学家
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:4分
主题深度:3分
文字风格:5分
语言运用:5分
文笔流畅:5分
思想传递:7分
知识深度:9分
知识广度:9分
实用性:6分
章节划分:8分
结构布局:5分
新颖与独特:8分
情感共鸣:7分
引人入胜:4分
现实相关:8分
沉浸感:7分
事实准确性:7分
文化贡献:6分