物流配送中心选址优化研究

论文摘要

物流业是当今世界范围内成长最快的产业之一。随着经济的迅猛发展,中国市场物流运输市场也在不断扩大。而在物流相关的理论研究中,选址一直是一个热点问题,因为物流中心的选址的恰当与否将直接决定整个物流系统的运作效率与成本收益。科学合理的选址不但能够节省企业今后运营的各项费用和提高效率,还能够为客户提供更加优质高效的物流服务。同时,由于商品资源分布、需求状况以及运输条件和自然条件等因素的影响,使得在同一区域内的不同地方建立物流中心,整个物流系统和全社会的经济效益并不相同。地理信息系统(Geographic Information System, GIS)技术是一种能够综合处理和分析地理空间数据的技术系统,它在物流行业中的应用将使现代物流管理逐步跨入智能化管理领域,它的强大的空间分析和综合决策功能使得地理信息系统技术成为进行物流设施选址分析的最佳工具。本文在全面整理了国内外选址理论研究成果的基础上,深入分析传统物流选址模型,在了解不同模型的不同适用范围和特点的基础上,重点进行了城市物流中心选址问题的研究。本文以权威地理信息系统软件——美国环境系统研究所开发的ArcGIS系列软件作为研究平台,整合了系统优化模型和地理信息空间分析技术,对城市物流中心配置问题进行了详细的研究。针对不同目标需求的物流中心选用不同模型进行计算求解。在完成选址的基础上,本文还借助MATLAB进行了基于蚁群算法的路径优化,以期更好地为物流企业提供帮助。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 本文研究内容及方法
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 研究方法
• 第2章 物流配送中心选址理论基础
• 2.1 地理信息系统（GIS）相关理论
• 2.1.1 地理信息系统简介
• 2.1.2 地理信息系统空间分析基本方法
• 2.1.3 利用地理信息系统进行空间选址的优势
• 2.2 物流配送中心相关理论
• 2.2.1 物流配送中心定义及功能
• 2.2.2 物流配送中心选址原则
• 2.2.3 物流配送中心选址影响因素
• 2.3 物流配送中心选址一般方法
• 2.3.1 P-中值（P-Median Problem）模型
• 2.3.2 P-中位（P-Center Problem）模型
• 2.3.3 集合覆盖模型
• 2.3.4 最大覆盖模型
• 2.4 基于蚁群算法模型的路径优化
• 第3章 选址模型构建与实例分析
• 3.1 ARCGIS网络分析概述
• 3.2 数据收集及处理
• 3.3 物流配送中心空间选址实例
• 3.3.1 基于时间最短的单物流配送中心选址
• 3.3.2 基于时间最短的多物流配送中心选址
• 3.3.3 基于最大覆盖的物流配送中心选址
• 3.4 运输路径优化
• 3.4.1 路况系数分析
• 3.4.2 基于车辆路径问题的自适应蚁群算法
• 3.4.3 实例分析
• 第4章 结论
• 参考文献
• 附录 蚁群算法编程
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢