关于物流配送的读书分享

,关于物流配送的读书分享,论文：1、现代物流配送中心内部功能布局规划研究2、网上超市订单分配与物流配送联合优化方法,江赢物流公司【TEL020-87433656只要你一个电话让你身在家中坐货在全国,概要,论文：现代物流配送中心内部功能布局规划研究李琴琴，王伟，陆参军,论文：网上超市订单分配与物流配送联合优化方法张源凯、黄敏芳,总结体会,现代物流配送中心内部功能布局规划研究,现代物流配送中心内部功能规划研究概要,2、利用改进的SLP方法分析现代物流配送中心各功能区之间的物流和非物流相关性。研究功能区间的综合相互关系，确定功能区位置和占地面积，布局设计辅助服务部门。,3、采用数学解析法，建立以物料搬运成本最小、功能区间非物流关联邻接度最大为目标的函数。,4、算例验证该方法的可行性，能够得到科学合理的布局方案。,1、阐述现代物流配送中心的一般作业流程和功能区划分。,SLP分析方法：,SLP分析方法是工艺专业化布局时常用的方法，通过分析各工序（作业单位）之间的物流强度，来帮助确定作业单位的布局位置。物流强度大的作业单位布局要尽量接近，作业关系为负相关的作业单位之间要尽量安排得远。,步骤：（1）物流相关性分析,（2）非物流相关性分析,（3）功能区综合相互关系分析,现代物流配送中心布局规划时，功能区之间的物流关系和非物流关系的分析结果往往不一致，因而需要对二者进行加权计算，计算公式如下：,TRij为功能区i与功能区j的综合相互系；MRij为功能区i与功能区j的物流相关性；NRij为功能区i与功能区j的非物流相性；Pi为物料种类；Cij为功能区i到功能区j的单位搬运本；Qij为功能区i到功能区j的物流量；Tij为功能区i到功能区j的配送次数；Dij为功能区i到功能区j的物流距离；m，n分别为MRij，NRij的加权值，为功能区非物流关系加权值；Mij，Wij，Eij，Xij代表不同的非物流影响因素下功能区i和功能区j的关联值。,根据TRij数量值的大小对功能区综合相关性进行等级划分，创建现代物流配送中心内部各作业环节之间的综合关系表，比较各功能区之间的相互关系程度，为科学合理地规划布局现代物流配送中心各功能区提供依据。,数学解析方法,9,1、物料搬运费用最小2、功能区间非物流关系的关联邻接度最大,现代物流配送中心内部功能布局规划研究分析体会,SLP分析方法和数学解析法综合考虑多种非物流因素对现代物流配送中心功能布局的影响，较好的权衡各种因素对内部功能区的布局，不仅促使现代物流配送中心布局方案更加科学合理，而且有助于完善物流节点规划布局的相关理论方法。对于提高现代物流配送中心的物流效率也具有现实指导意义。,全文逻辑性严密，考虑的也很全面，从功能上进行布局规划，而不是常态的选址研究，很切合实际。,10,全篇运用数学模型进行严密的认证推理，最后得出科学的结论，提出了可操作的办法。,网上超市订单分配与物流配送联合优化方法,概要,01,非线性混合整数规划模型,02,启发式算法,03,节约算法和邻域搜索技术,04,05,验证,网上超市订单分配与物流配送联合优化方法概要,环境：网上超市一地仓环节：订单分配与物流配送视角：联合优化目标：最小化配送成本模型：非线性混合整数规划,订单分配规则：物流配送阶段影响配送成本的关键因素。订单分配方案集合：改进的广度优先搜索算法。,求解：启发式算法思想：基于缩减问題求解空间，引入人工智能状态空间搜索。,在优化配送路径时调整订单分配方案。利用节约算法和邻域搜索技术。构造算例验证了该算法的有效性。,订单分配与物流配送联合优化问题的描述,问题引入,一地多仓订单分配与物流配送联合优化问题。综合考虑订单、仓库、配送站及车辆的约束，以物流成本最小为目标建立了联合优化模型.,特点,1）一个订单允许根据仓库被拆分成多个包裹；2）分配至一个配送站的订单需求由多辆车来满足；3）仅考虑车辆将订单从仓库送到配送站，配送活动结束后不必立刻返回仓库,问题分析,自建的二级配送网络环境下，如何将接收的订单分配至恰当的仓库，并获得配送成本最小的行车路线。,结论,综合考虑订单、仓库、配送站及车辆的约束，以物流成本最小为目标建立了联合优化模型。,问题描述,人员效益,Staffefficiency,PARTFOUR,模型建立,设施构建,Facilitystructure,PARTTWO,模型描述,目标函数（1）表示派车成本和路径成本的总和最小；约束（2）表示每个订单最少分配到一个仓库，最多被拆分至三个仓库（实际调研结果）；式（3）表示拆单后总的订单数；式（4）表示由仓库配送到配送站5的订单数；,约束（5）表示到达和离开配送站的车辆数相等；式（6）表示车辆装载能力的约束；式（7）表示车辆行车时间的约束；约束（8）表示每个配送站至少被访问一次；约束（9）表示每个配送站被同一辆车访问不能超过一次,问题求解算法,1、物流配送阶段对配送成本的关键影响因素作为订单分配的规则,3、人工智能状态空间搜索理论，按订单分配规则生成可行的订单分配方案集合，确定初始订单分配方案。,4、考虑配送时间和车载容量，基于初始订单分配方案，用改进节约算法生成初始物流配送方案,2、不断调整优化“订单分配方案生成物流配送方案生成订单分配方案调整物流配送方案调整”流程,结果：以最小化总配送成本为目标，利用改进的邻域搜索算法，不断改进配送方案，并调整对应的订单分配方案，直到输出满意解。