一、城市物流配送中心选址问题刍议（论文文献综述）
黄纪凯[1]（2021）在《全渠道模式前置仓选址与配送路径优化》文中指出电子商务是我国第三产业的重要组成部分,其快速发展对新冠肺炎疫情期间国内经济的发展发挥了巨大促进作用。消费需求的不断升级与市场竞争的加剧推动电商前置仓从仓储型转化到全渠道模式。全渠道模式前置仓的高速发展重塑了电商末端配送网络。因此,研究全渠道模式前置仓选址与配送路径优化问题具有现实意义。不仅可以大力推动全渠道模式前置仓业务由高速向高质量转型,亦可有效满足消费者不断升级的需求以及日益加剧的市场竞争环境,进而促进电商零售企业向高质量发展的转变。本文综合采用系统动力学、多目标规划、分布式鲁棒优化、整数规划方法,基于调研和相关文献研究,通过定性与定量相结合的方式,从商业运营的角度出发研究前置仓运营模式的特征,从全渠道模式前置仓配送网络设计的角度出发研究前置仓选址和配送路径规划,从全渠道模式前置仓配送网络优化的角度出发研究选址-路径集成优化。（1）基于系统动学的前置仓运营模式仿真分析。首先,本文界定了全渠道模式前置仓的运营模式、特性及问题。其次,从全渠道模式和仓储模式前置仓运营模式视角出发,构建系统动力学模型,结合实证企业的案例数据,使用VENSIM软件对前置仓的运营模式进行仿真分析。结果表明,全渠道模式前置仓在消费者、订单量、营业收入、服务能力方面均优于仓储模式前置仓,而在总成本方面高于仓储模式前置仓。因此,降低全渠道模式前置仓总成本成为优化全渠道模式前置仓选址与配送路径规划的首要目标。（2）全渠道模式前置仓选址与能力设计联合优化。基于消费画像对确定性需求的刻画,本文不仅考虑配送服务,还结合全渠道模式的特点引入到店购方式,综合考虑前置仓容量限制、总成本、到店购时间、配送时间等要素,利用多目标优化方法构建了分别以总成本最小和服务时间最小的双目标规划模型。通过分析模型结构特点,设计基于精英策略的多目标模拟退火算法。应用MATLAB软件,使用实证企业脱敏的案例数据验证了模型的正确性和算法的有效性。结果表明,增加前置仓选址数量和模型考虑配送和到店购的方式会提高帕累托最优解的数量,增加选址方案组合。帕累托最优解数量受前置仓配送能力降低影响明显且选址方案组合提高较少。（3）全渠道模式前置仓车辆路径分布式鲁棒优化。基于需求参数及其分布的双重不确定性,综合全渠道模式前置仓的特点:配送、到店购或自提的方式、到店购客户的成本、配送成本、车辆固定成本,构建最坏情形下期望总成本和条件风险值（CVa R）最小的分布式鲁棒优化模型。由于模型属于半正定规划问题,所以构造盒子非精确集,推导等价可求解形式。利用实证企业案例数据,应用CPLEX软件对等价模型进行求解,通过与随机规划模型对比分析验证模型的有效性。结果表明,分布式鲁棒方法比随机规划方法具有更好的稳定性,并且可提供更多种鲁棒的配送服务策略。（4）全渠道模式前置仓选址-路径集成优化。在全渠道模式的背景下,前置仓不仅提供配送服务,还引入到店购的全渠道模式特点,综合考虑前置仓建设成本、车辆使用的固定成本、区域仓至前置仓的干线运输成本、前置仓至客户的配送成本等要素,利用整数规划的方法,构建总成本最小的全渠道模式前置仓选址-路径优化模型。应用JAVA语言实现了改进后的遗传算法设计,结合实证企业的案例数据对模型进行了求解和验证。结果表明,设置适当的最大配送距离和优化配送车辆的性能有助于企业总成本的控制。图51幅,表35个,参考文献178篇。
李晶晶[2]（2021）在《生鲜农产品冷链物流配送中心选址研究》文中研究表明“民以食为天”,显然生鲜农产品是国民赖以为生的饮食来源。“食以鲜为先”,表明鲜活程度对生鲜农产品品质价值的影响之大。当前,伴随生鲜行业的发展以及国民生活条件的改善,消费者对生鲜农产品的市场需求也日渐增大,同时人们的消费观念也在逐渐改变,不再单纯地满足于“进食解饥”,而是更加重视生鲜农产品的品质价值。然而,生鲜农产品不仅保鲜期短,还极易腐败进而影响顾客的购买需求,这时为解决上述问题就需建立合适的冷链物流配送中心。冷链物流配送中心不但连接着农产品生产基地和终端零售网点,而且能有效减缓生鲜农产品的腐败、降低变质风险,故其选址问题是整个物流网络设计规划的核心,具有很高的研究价值和意义。同时,其选址的优劣还对产品质量、运输效率和配送成本等产生重要影响。首先,本文在分析总结前人选址研究成果的基础上,论述了需求量预测的重要性,以及结合生鲜农产品特性对传统选址模型进行改进的必要性,明确了本文的研究方向和主体内容。之后,对生鲜农产品的特点、冷链物流的模式、配送中心及其选址的相关基础理论进行了全面且详细的介绍。其次,确定了选址目标、原则及相应的流程步骤,并阐述了需求量预测的相关理论和方法,在此基础上结合生鲜农产品易腐败的特性,对传统选址模型进行完善补充,分析了新鲜度降低和打折销售对顾客购买需求的影响,描绘新鲜度函数并引入了相应的损失成本,建立了以满足需求为前提、总成本最小为目标的冷链配送中心选址模型。最后,开展实例分析,根据太原市H连锁超市的生鲜农产品历史数据,运用灰色GM（1,1）模型预测其未来五年的需求量,然后结合太原市周边的实际情况筛选出若干备选点,之后套用所构建的选址模型开展选址应用,并以LINGO软件求解,明确最终选址位置,证实了模型的科学性和可行性。此外,文章的结尾还对模型中的相关变量参数进行了灵敏度分析。
解妮妮[3]（2021）在《考虑分品类的D生鲜电商前置仓竞争选址研究》文中研究指明生鲜产品高频、刚需,生鲜电商市场潜力巨大且疫情加速培养消费者线上消费习惯,生鲜电商渗透率加速提升,各大资本和企业纷纷加入布局和扩张战略,市场竞争加剧,企业只有不断提高服务质量、提升客户满意度并精准地把控各项成本,才能在最终的市场上占有一席之地。D生鲜电商从上海起家,前置仓运营效果良好,逐步向一二线城市扩张,依据企业的选址战略,目前已布局到南京市场,且该市场上已存在两家主要的竞争对手,本文针对D公司的选址问题背景进行选址研究。首先,从D公司选址的内部情况、外部市场竞争情况及需求分析三个方面对其选址现状进行分析,为选址模型构建奠定基础。从企业内部看,南京市是其选址战略的下一个目标地,接着从供应链的供应侧、运输侧及需求侧三部分对整个供应链全流程进行分析;针对外部市场竞争情况,对比分析了三家竞争企业的运营模式及在目标市场的网点分布情况;最后基于其需求的不确定,对需求点、需求量确定方式的原因与原理进行介绍,需求点通过K-means聚类将10176个样本值聚类为89个需求中心,需求量通过GM（1,1）进行预测,结果显示预测精度较高。其次,本文结合企业的实际背景,充分考虑了生鲜产品特性、市场竞争因素、生鲜需求分品类、企业和消费者两个决策主体行为等对选址结果的影响,构建了竞争环境下考虑分品类的生鲜前置仓双目标选址模型。分别以企业利润最大化和消费者满意度最大化为两个决策目标进行分析,其中企业利润为年销售收入与运营、折旧、人工、运输、损耗等成本的差;消费者满意度包含配送时效满意度与产品新鲜度满意度。并选用NSGA-II算法对模型进行求解,依据本文的模型思路设计了相应的编码方式并选择合适的遗传算子。最后,针对D企业的前置仓选址背景收集模型中涉及到的相关数据并对相关参数进行合理假设,采用MATLAB R2019a软件运行求解得到12个pareto最优解,并对折中解6的选址结果、需求分配方案、人员分配方案、各项成本占比、市场份额占比情况进行分析,最终从三家企业的市场占优角度看,D企业以更少的前置仓数量获得更多的市场份额,本文的选址结果较优,可以为D企业提供一个较好的前置仓选址方案供其参考借鉴。本论文有图13幅,表18个,参考文献53篇。
杨晓波[4]（2021）在《企业物流配送站点选址优化算法研究与应用》文中认为物流作为我国的新兴产业,在国民经济发展中占据着越来越重要的地位。随着物流规模的不断扩大,物流企业对于货物集散、分拣和中转的需求越来越高。众多物流企业因为站点选址不合理,造成企业的物流成本高、物流效率低,导致客户体验差。因此,合理的物流站点选址,对提高物流企业的行业竞争力具有重要意义。本文通过对物流站点的基本概念和选址方法进行研究,分析选址问题涉及的影响因子和约束条件,构建了企业物流配送站点选址的双层数学模型。在双层选址模型中,模型的下层结果为客户支付的费用;模型的上层结果为企业物流的成本。为了获取模型的下层最优解,依据企业物流的配送网络,分别设计了改进的K-Means聚类和SA算法,以及改进的K-Means与SA融合的站点选址算法,以获取客户支付费用的最小值。为获取模型的上层最优解,利用站点选址算法获取的物流聚类数据,结合设计的路径规划算法,得出企业物流成本的最小值。最后,应用企业物流案例,进行模型验证和算法分析。实验结果表明,本文所构建的物流配送站点选址模型,可准确表达企业物流成本、客户支付费用与站点位置的关系,应用站点选址算法和路径规划算法可获取模型的最优解,得到最优的站点位置分布。选址模型与应用算法为物流配送站点选址提供了科学的选址理论依据。
刘一麟[5]（2021）在《基于合作覆盖的物流服务设施动态选址优化研究》文中研究表明近年来,物流业快速发展,已成为国家或地区财政收入的主要来源和创造就业领域,是现代科技应用实践的热门领域,同时也带来了对物流服务系统降本增效的更高要求。物流服务设施是物流系统的关键节点,其选址决定了整个物流系统的结构布局,选址优劣直接影响物流效率和成本。国内外学者针对物流服务设施选址问题开展了大量研究,提出了一系列具有理论与应用价值的优化模型与求解算法。当前,客户需求往往随时间和空间动态变化,不同的物流设施往往被要求打破各自为战的服务限制,采用彼此之间相互合作的服务策略,以提高服务及时可达性。为支持动态需求环境下的服务设施合作选址决策,本文分别考虑动态需求的实时和多时段变化特点,基于合作覆盖策略,构建了实时需求驱动的服务设施动态选址优化模型和面向多目标的服务设施多时段选址优化模型,提出基于仿真实验和epsilon约束的模型求解算法,并将模型和算法分别应用于解决紧急医疗服务设施选址问题和农机装备运维服务设施选址问题,验证了模型和算法的有效性。本文的主要研究内容如下:（1）实时需求驱动的服务设施合作选址优化。本文基于系统需求动态性分析和不同服务设施的合作覆盖策略,以最大化需求覆盖和最小化设施重选址成本为目标,建立了服务设施选址优化模型和最大化需求覆盖条件下的服务设施重选址迁移距离最小化模型,提出了模型的仿真求解方法,将模型和仿真求解方法应用于解决郑州市紧急医疗服务设施选址问题,分析了基于合作覆盖的实时选址策略在服务响应能力和服务效率提升方面的优越性,探讨了服务设施数量变化对需求覆盖水平和重选址成本的影响。（2）面向多目标的服务设施多时段选址优化。针对按照一定规律分不同时段产生的动态服务需求,本文以最大化需求覆盖和最小化设施在不同时段间的迁移成本为目标,基于合作覆盖策略,构建了服务设施多时段选址优化模型,提出了基于epsilon约束的模型求解算法,将模型和算法应用于解决农机装备运维服务设施多时段动态选址问题,分析了需求覆盖和设施迁移成本之间的决策权衡关系,分别探讨了允许开放的选址点数量变化和设施数量变化对需求覆盖和设施迁移成本的影响。
潘俊南[6]（2021）在《电力物联下电网技改物资配送中心选址及路径优化研究》文中提出随着我国经济的不断发展和人民生活水平的不断提升,电网作为保障我国国计民生的重要能源输送通道,其安全稳定运行的意义不言而喻。电网技改工作作为维护电网安全稳定运行的常规工作,随着我国智能电网的不断建设和运行,电网技改工作也越来越繁重。电网技改物资配送中心的选址和配送路径优化是提高电网技改工作效率中的一个重要环节,优化问题解决对于整个电网安全平稳供电、提高电网供电可靠率、降低技改运维成本具有十分重要的意义。国家电网电力物联网的建设为电网技改物资配送中心选址以及路径优化带来了新局面,通过大数据、人工智能以及5G通讯技术的进一步加强,电网企业可以利用智能运输小车以及物联网信息集成及分享技术,优化电网技改物资配送过程,在节能降碳的工作中极大地提高工作效率。在此背景下,本文对电网技改物资配送选址及路径优化问题进行了研究,主要研究内容包括以下几个方面:（1）归纳总结了国内外对于物流设施的选址、车辆路径优化及选址-路径优化方面的研究成果,分析了当前电网技改配送中存在的问题,论述了电网技改物资物流网络优化的必要性。结合电力物联网技术在物流系统中的应用,进一步提出具有针对性的电力物联网环境下电网技改物资配送方案。（2）构建了电网技改物资配送中心选址和路径规划的双层规划模型。其中,上层规划模型主要负责确定配送中心的选址数量和选址地理位置,在构建上层规划模型的过程中,除了考虑到配送中心的建设成本和运维管理成本外,还考虑了碳排放成本。在设计下层数学模型的过程中,基于上层规划的结果对配送路径规划进行优化。在下层模型考虑了车辆的固定成本和运输费用、以及违反时间窗的惩罚成本。这两层模型作为整体求解可以使整个优化过程达到最优,实现总成本费用最小。（3）提出遗传算法求解流程,实现了对电网技改物资配送中心选址和路径规划双层规划模型的求解。针对双层规划模型的典型NP-hard问题,根据遗传算法的特点和一般步骤,结合实际问题对编码、选择、交叉、变异操作进行了设计。通过实际算例进行电力物联网情形下两种运输方式的对比分析,并利用MATLAB对本文提出的模型进行了编程和求解,最终对电力物联网情形下的电网技改物资配送中心选址和路径规划特点进行了总结,提出了相关建议。
张秋星[7]（2021）在《基于地铁运输系统的城市配送中心选址研究》文中进行了进一步梳理我国电子商务飞速发展,城市物流规模持续扩大,现有道路交通资源不足,城市物流配送效率受限。同时,根据国家节能减排的要求,绿色共享成为未来城市物流发展趋势。地下轨道交通系统——地铁运输系统是显着提高城市物流配送效率、缓解城市交通拥堵以及降低物流活动对城市负面影响的有效手段。本文在对城市配送模式以及地下物流发展现状研究的基础上,对我国城市地铁开展物流配送的设施条件进行了可行性分析,进一步研究了基于地铁的城市配送中心选址优化问题,为完善我国城市物流配送体系提供一定的理论研究成果和实际应用价值。本文的主要研究工作如下:（1）在分析城市地铁开展物流配送的优劣势的基础上,提出基于地铁的多元化城市物流配送模式,以开展地上地下协同联运的物流配送方式。结合我国城市地铁实际建设情况以及发展运营情况,分析得出城市地铁平日运营非高峰时段具有一定的剩余运力,充分挖掘各地铁运营平峰时段可以有效利用地铁富余运力,能够全天多时段开展地铁物流配送活动。（2）在对城市物流需求进行准确分析和预测的基础上,进行了城市配送中心选址模型与算法设计。首先基于复杂网络理论,结合节点的度、h指数、节点介数等指标,建立了城市地铁站节点综合重要度评价模型,为城市配送中心选址筛选较优的备选地铁站点。然后以最少换乘原则设计地铁内部线路选择方式,引入城市干线运输方式选择因子,构建综合考虑地铁进出站成本、线路换乘成本、地铁运输成本、货车运输成本、配送中心固定和变动运营成本以及末端运输成本的配送中心选址模型,并结合实际物流配送情况,对模型增加了最大配送范围限制。为实现城市物流经济效益和环境效益的均衡,本文引入数据包络分析法对城市物流配送中心选址方案进行综合物流效益评价分析,以优化选址方案。最后结合城市多配送中心选址是一个复杂组合优化问题,基于遗传算法进行了选址模型的求解算法设计,以高效、准确求解选址模型。（3）以北京市海淀区为例进行实证研究。结合北京市物流行业实际发展情况以及北京市规划情况,对北京市海淀区的地铁站点进行了综合重要度评价。算例分析表明,当地铁承担不同物流配送需求比例时,有不同的最优选址方案,且通过对比不同配送方案的物流综合效益分析可知,随着地铁承担比例的增加,地铁进出站和地铁换乘成本随之增加,进而造成城市物流配送总成本有所增加,但是城市经济效益和环境效益的综合物流效益也不断增加。因此得知,当地铁设施条件允许的情况下,应充分发挥地铁运输系统的富余运力,以促进城市物流的高效、经济、绿色、可持续发展。本文基于地铁轨道运输系统,提出地上地下协同的多元化城市物流配送模式。在实证分析的基础上,验证了配送中心选址模型的有效性和可行性,也验证了求解算法的高效性。同时,证明了基于地铁运输系统的城市物流配送能有效促进城市物流的绿色可持续发展,为城市物流业未来整体发展规划提供了决策支撑。
张长泽[8]（2021）在《基于物流配送中心选址-车辆配送路径问题优化的研究》文中指出物流作为实体经济运行的动脉系统,直接影响着经济运行的质量和效益。近年来,我国物流发展取得长足进步,有效地支撑了国民经济较快增长,但企业物流成本居高不下已经成为经济运行中的突出问题。社会物流总费用与GDP的比率从2012年的18%下降到2020年的14.7%,累计下降了3.3个百分点。2018年,社会物流总费用为13.3万亿元,同比增长9.8%,增速比上年同期提高0.7个百分点;社会物流总费用与GDP的比率为14.8%,比上年同期上升0.2个百分点;2018年全国社会物流总额为283.1万亿元,同比增长6.4%,增速比上年同期回落0.2个百分点,相比较可得:物流费用的增长幅度大于物流总额的增长幅度,简而言之就是物流的成本仍在不断提高。在此背景下,如何使得在客户满意和降低物流配送的成本方面达到一个平衡,就很值得研究。文章基于此,分别考虑了在不确定需求下可拆分配送和2级开放型的物流配送中心选址--车辆配送路径的优化问题。本文的研究内容主要包括以下几个方面:（1）通过参阅既有文献,首先,对配送中心选址--车辆配送路径问题和基于此的其他变体问题的国内外研究现状进行总结和述评;然后,基于此,在选址过程中考虑了配送中心选址之间的相互影响和相互约束,引入二次指派;最后,针对基于二次指派的选址问题,并结合二次指派的特点,提出基于熵收敛的改进的蚁群算法来进行求解。（2）考虑到在实际的物流配送中,存在很多不确定因素,导致客户的需求往往是随机的、不确定的;而且在客户需求随机情况下,尤其是客户需求量占比车辆容量相对较大时,如果此时客户订单不能进行拆分配送,那么车辆在配送时很可能会发生配送失败,甚至有时会发生多次配送失败,这无疑会增加物流配送的成本。为此,本文在研究对物流配送中心选址的同时对车辆配送路径进行优化,提出基于不确定需求下的客户订单考虑拆分配送的物流配送中心选址--车辆配送路径优化问题的数学模型,并兼顾需求点和配送中心不同的的利益诉求,建立多目标物流配送中心选址--车辆配送路径优化模型。同时,鉴于蚁群算法具有良好的并行性、正反馈、鲁棒性强等先天优越性,将非快速支配排序策略（NSGA-II）和具有二次指派特点的局部搜索策略引入蚁群算法,设计了求解多目标的非支配排序改进蚁群算法。（3）电子商务的出现,增加了供应商到个体顾客之间的货物量,尤其是在配送中心离顾客较远且需求密度较高的大城市中,当供应商或生厂商没有自己的车辆或者其能力不足以为所有客户提供服务时,此时为降低运输成本,就会产生由仓库--物流配送中心--客户形成的2级开放型物流配送中心选址--车辆配送路径问题。针对此问题的数学模型,采取混合启发式算法;并对初始解的构造分两个阶段进行构造,同时引入CW算法为每个配送中心提供所需的车辆,以及将客户分配给配送中心的车辆。最后采用Solomon算例部分数据对模型和算法进行验证。本文旨在对物流配送中心选址--车辆配送路径的运输资源配置问题进行研究,通过对客户的需求以及车辆配送路径的分析,建立符合人们在实际决策中的目标函数,兼顾各个决策者的心理偏好,为决策者在不同的物流配送背景下提供科学的决策依据。
武明帅[9]（2021）在《M公司物流配送中心选址研究》文中研究指明物流业作为我国重要行业之一,在我国经济发展中扮演着重要的角色。物流配送中心是构成整个物流系统的重要部分,其位置的选择关系到整个物流系统作业的效率,除此之外,物流配送中心的现代化管理和服务水平不仅影响企业的配送效率还会影响顾客的满意程度。因此,科学合理的物流配送中心既可以提高企业的配送效率也可以增加企业的效益。本文在结合企业实际需求和地理位置的基础上,从聚类分析和建立数学规划模型的角度来解决物流配送中心选址问题,并得到了合理的物流配送中心选址方案。本文以M医药公司为例,对M公司的物流网络系统进行现状分析,针对目前该公司物流系统出现的配送成本高、配送效率低和配送中心分布不合理等问题,进一步分析科学建设物流配送中心的重要性。并结合M公司的实际情况,运用Mean-shift聚类算法将公司所需配送的地区进行合理的划分,同时也降低下一阶段求解物流配送中心选址模型的复杂性。然后建立以物流配送中心选址总成本最低为目标函数的混合整数规划模型,通过MATLAB运用粒子群算法进行该模型的求解,最后从备选物流配送中心中确定4个城市作为该公司的物流配送中心,为M公司物流配送中心选址问题提供了具体的方案。
郭文杰[10]（2021）在《基于改进DPC算法的多级物流中心选址研究》文中研究说明近年来,国内新型销售模式尤其是电子商务迎来了其行业的蓬勃发展,与此同时也为物流行业带来极大的机遇与挑战。随着客户对物流质量与效率的需求不断提升,传统物流模式逐渐显露疲态。在此背景下,针对目前物流量日益增加且物流成本被日益压缩的物流现状,各种集成化、智能化以及高效化管理的物流模式被设计出来。在这些物流模式中,大型物流配送中心在整个仓储和运输过程中则起到了承上启下的关键作用。实际上,物流中心选址的合理性在很大程度上影响了整个区域物流的集散、分拣和中转的效率,是物流过程能否达到高质量的最为重要的因素之一。物流中心的选址问题是传统选址问题重要的衍生问题之一。在选址问题的基础上,现代物流中心的选址需要综合考虑物流量、运输距离和运输成本等约束条件,因此大部分物流选址模型被证明为NP-hard问题。除此之外,在对物流客户群的分布特征进行研究之后,不难发现物流选址模型还有三个较为典型的特征:1物流中心的选址是多层级的;2.客户群的分布存在密度与尺度的不均匀;3.客户群的分布有时会因地理与城市规划等呈现出流形的特性,这些特征使得很多传统的方法很难为现代物流中心提供合理的选址结果。本文针对以上问题,提出一种改进的DPC（密度峰值聚类算法）算法——MDPC,该算法将一种新的流形距离引入到DPC中来考虑客户分布的流形特性,这种距离策略可以动态地考虑客户分布的局部与全局特性。在此基础上,将一种距离补偿策略引入DPC的距离计算过程中,以在决策图中识别小规模低密度的客户群分布。然后,将该算法与多个用于选址问题的经典聚类算法进行实验对比,实验结果表明本文提出的算法性能更佳,验证了提出算法的有效性。最后,将MDPC算法应用于中国东北地区的多层级物流中心的选址中,提高了传统物流选址方法的合理性与有效性,并为未来的多层级物流选址研究提供了一种新的解决思路。
二、城市物流配送中心选址问题刍议（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、城市物流配送中心选址问题刍议（论文提纲范文）
（1）全渠道模式前置仓选址与配送路径优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 全渠道模式应用研究 |
| 1.2.2 仓储设施选址研究 |
| 1.2.3 仓配路径选择研究 |
| 1.2.4 仓配网络优化研究 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究内容与结构 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 2 全渠道模式前置仓运营模式与问题分析 |
| 2.1 全渠道零售模式与前置仓的发展 |
| 2.1.1 全渠道零售模式的产生和发展 |
| 2.1.2 前置仓的产生和发展 |
| 2.2 前置仓特性与问题分析 |
| 2.2.1 前置仓运营模式特性 |
| 2.2.2 前置仓存在的问题 |
| 2.3 全渠道模式前置仓仓配系统分析 |
| 2.3.1 全渠道模式前置仓仓配系统的网络特性 |
| 2.3.2 全渠道模式前置仓仓配系统问题分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于系统动力学的前置仓运营系统仿真分析 |
| 3.1 问题背景 |
| 3.2 系统动力学在前置仓仿真中的适用性分析 |
| 3.2.1 系统动力学适用于动态系统问题 |
| 3.2.2 系统动力学适用于结构性问题 |
| 3.2.3 系统动力学适用于内容性问题 |
| 3.3 前置仓运营系统的系统动力学模型构建 |
| 3.3.1 系统边界与流程 |
| 3.3.2 因果关系图 |
| 3.3.3 系统动力学模型 |
| 3.3.4 模型检验 |
| 3.4 前置仓运营系统仿真 |
| 3.4.1 消费者数量分析 |
| 3.4.2 订单量分析 |
| 3.4.3 营业收入分析 |
| 3.4.4 总成本分析 |
| 3.4.5 服务能力分析 |
| 3.4.6 仿真结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 全渠道模式前置仓选址与能力设计联合优化 |
| 4.1 问题背景 |
| 4.2 前置仓选址与能力设计联合优化模型构建 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 参数定义与符号说明 |
| 4.2.3 双目标规划模型建立 |
| 4.3 多目标模拟退火算法设计 |
| 4.3.1 算法介绍 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.3.3 中心确定与邻域构造 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.4.1 案例背景 |
| 4.4.2 数据来源 |
| 4.4.3 计算结果与量化分析 |
| 4.4.4 灵敏度分析 |
| 4.4.5 结果讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 全渠道模式前置仓车辆路径分布式鲁棒优化 |
| 5.1 问题背景 |
| 5.2 前置仓车辆路径分布式鲁棒优化模型构建 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 参数定义与符号说明 |
| 5.2.3 分布式鲁棒优化模型建立 |
| 5.3 模型分析与等价转化 |
| 5.3.1 非精确集构造 |
| 5.3.2 模型等价形式 |
| 5.3.3 模型复杂性分析 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 数据来源与参数设置 |
| 5.4.2 计算结果与量化分析 |
| 5.4.3 模型对比分析 |
| 5.4.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 全渠道模式前置仓选址-路径集成优化 |
| 6.1 问题背景 |
| 6.2 前置仓选址-路径集成优化模型构建 |
| 6.2.1 模型假设 |
| 6.2.2 参数定义与符号说明 |
| 6.2.3 整数规划模型建立 |
| 6.3 遗传算法设计 |
| 6.3.1 算法适用性分析 |
| 6.3.2 算法流程 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 数据来源与参数设置 |
| 6.4.2 计算结果与量化分析 |
| 6.4.3 灵敏度分析 |
| 6.4.4 结果讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）生鲜农产品冷链物流配送中心选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关于生鲜农产品冷链物流的研究现状 |
| 1.2.2 关于配送中心选址问题的研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与研究意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 生鲜农产品冷链物流概述 |
| 2.1.1 生鲜农产品的范围和特点 |
| 2.1.2 生鲜农产品冷链物流的概念和模式 |
| 2.2 配送中心概述 |
| 2.2.1 配送中心的概念与流程 |
| 2.2.2 配送中心的功能 |
| 2.2.3 配送中心的分类 |
| 2.2.4 生鲜农产品冷链物流配送中心的特殊性 |
| 2.3 配送中心选址的常用方法 |
| 2.3.1 定性评价分析方法 |
| 2.3.2 定量建模分析方法 |
| 3 生鲜农产品冷链物流配送中心选址模型构建与求解 |
| 3.1 生鲜农产品冷链物流配送中心选址概述 |
| 3.1.1 选址目标 |
| 3.1.2 选址原则 |
| 3.1.3 选址程序 |
| 3.2 生鲜农产品需求量预测理论 |
| 3.2.1 需求预测概述 |
| 3.2.2 灰色系统预测方法 |
| 3.3 生鲜农产品冷链物流配送中心选址模型构建 |
| 3.3.1 问题描述与基本思路 |
| 3.3.2 模型假设与符号说明 |
| 3.3.3 选址模型构建 |
| 3.4 选址模型求解 |
| 4 实例分析-以太原市H连锁超市为例 |
| 4.1 H连锁超市概况 |
| 4.1.1 H连锁超市集团简介 |
| 4.1.2 太原市H连锁超市发展规划 |
| 4.2 太原市H连锁超市生鲜农产品市场供需分析 |
| 4.2.1 生产基地现状及供应分析 |
| 4.2.2 门店现状及需求预测 |
| 4.3 备选点的确定 |
| 4.4 选址模型应用及求解 |
| 4.4.1 相关数据准备 |
| 4.4.2 选址模型应用 |
| 4.4.3 求解结果及分析 |
| 4.5 参数灵敏度分析 |
| 4.5.1 新鲜度损失率θ的灵敏度分析 |
| 4.5.2 折扣系数l的灵敏度分析 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）考虑分品类的D生鲜电商前置仓竞争选址研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 生鲜电商市场潜力巨大,疫情加速渗透率 |
| 1.1.2 生鲜电商企业竞争激烈 |
| 1.1.3 前置仓模式兴起 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 数据来源 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献研究法 |
| 1.4.2 数学建模法 |
| 1.4.3 实地调研法 |
| 1.5 创新点 |
| 2 理论基础及研究综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 前置仓相关理论 |
| 2.1.2 物流设施选址相关理论 |
| 2.1.3 竞争选址相关理论 |
| 2.2 研究综述 |
| 2.2.1 前置仓模式相关 |
| 2.2.2 物流设施选址问题 |
| 2.2.3 竞争选址问题 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 D公司选址现状分析 |
| 3.1 D公司选址情况概述 |
| 3.1.1 D公司选址战略 |
| 3.1.2 D公司供应链流程现状 |
| 3.2 D公司市场竞争情况分析 |
| 3.2.1 模式对比分析 |
| 3.2.2 竞争对手网点分布 |
| 3.3 D公司选址需求的确定 |
| 3.3.1 需求点的确定 |
| 3.3.2 需求量预测方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于前置仓的竞争选址模型构建与求解 |
| 4.1 选址模型说明 |
| 4.1.1 模型考虑要素说明 |
| 4.1.2 双目标模型的说明 |
| 4.1.3 分品类的意义 |
| 4.2 问题描述与模型假设 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 模型假设 |
| 4.3 基于前置仓的竞争选址模型构建 |
| 4.3.1 符号定义 |
| 4.3.2 需求分配 |
| 4.3.3 生鲜电商企业利润分析 |
| 4.3.4 消费者满意度分析 |
| 4.4 基于前置仓的竞争选址模型求解 |
| 4.4.1 多目标优化 |
| 4.4.2 NSGA-II的关键优势 |
| 4.4.3 本文NSGA-II算法设计步骤 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 D公司选址结果分析 |
| 5.1 相关数据准备 |
| 5.1.1 供应侧 |
| 5.1.2 前置仓侧 |
| 5.1.3 需求侧 |
| 5.1.4 其他参数 |
| 5.2 选址结果分析 |
| 5.2.1 pareto最优解分析 |
| 5.2.2 方案6中各前置仓需求分配方案 |
| 5.2.3 方案6的各项成本对比 |
| 5.2.4 方案6中各前置仓人员配置 |
| 5.2.5 方案6中各企业市场份额对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 2013-2019年城镇常住居民家庭平均购买商品数量 |
| 附录B 南京市各需求点坐标 |
| 附录C |
| 附录D GM(1,1)预测代码-以蔬菜类为例 |
| 附录E K-means聚类及可视化代码 |
| 附录F NSGA-Ⅱ程序代码 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）企业物流配送站点选址优化算法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 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 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文结构 |
| 第二章 企业物流相关概念 |
| 2.1 企业物流配送业务特点 |
| 2.2 企业物流配送网络模型 |
| 2.3 企业物流配送站点选址理论分析 |
| 2.3.1 站点的概念及功能 |
| 2.3.2 站点选址的影响因素 |
| 2.3.3 站点选址的遵循原则 |
| 2.3.4 站点选址的常用方法 |
| 2.3.5 站点选址的步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 企业物流配送站点选址模型构建 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 目标概述 |
| 3.3 相关配送站点选址模型 |
| 3.3.1 单配送站点选址模型 |
| 3.3.2 多配送站点选址模型 |
| 3.4 选址模型构建 |
| 3.4.1 模型的描述 |
| 3.4.2 模型的条件 |
| 3.4.3 模型的建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 模型应用与算法设计 |
| 4.1 模型求解思路 |
| 4.1.1 下层模型求解思路 |
| 4.1.2 上层模型求解思路 |
| 4.2 改进的K-Means算法 |
| 4.2.1 K-Means算法 |
| 4.2.2 算法的优化思想 |
| 4.2.3 算法的实现步骤 |
| 4.3 改进的SA算法 |
| 4.3.1 SA算法 |
| 4.3.2 算法的优化思想 |
| 4.3.3 算法的实现步骤 |
| 4.4 融合改进K-Means和SA的物流站点选址算法 |
| 4.4.1 物流站点选址算法的理论研究 |
| 4.4.2 物流站点选址算法的设计 |
| 4.4.3 物流站点选址算法的实现步骤 |
| 4.5 路径规划算法 |
| 4.5.1 路径规划算法的设计 |
| 4.5.2 路径规划算法的实现步骤 |
| 4.6 模型求解步骤 |
| 4.6.1 下层模型求解步骤 |
| 4.6.2 上层模型求解步骤 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 应用案例分析 |
| 5.1 案例背景描述 |
| 5.2 案例数据 |
| 5.3 算法结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（5）基于合作覆盖的物流服务设施动态选址优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究内容、方法和结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究结构安排 |
| 第2章 国内外相关研究现状 |
| 2.1 决策评价法选址研究现状 |
| 2.2 重心法选址研究现状 |
| 2.3 集合覆盖选址研究现状 |
| 2.4 最大覆盖选址研究现状 |
| 2.5 合作覆盖选址研究现状 |
| 2.6 动态覆盖选址研究现状 |
| 2.7 多目标选址研究现状 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 实时需求驱动的服务设施合作选址优化 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 模型构建与仿真求解 |
| 3.2.1 符号说明 |
| 3.2.2 合作覆盖分析 |
| 3.2.3 系统动态性分析 |
| 3.2.4 模型构建 |
| 3.2.5 仿真求解 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.3.1 数据描述 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.3.3 灵敏性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 面向多目标的服务设施多时段选址优化 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 模型构建与求解 |
| 4.2.1 符号说明 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.2.3 模型求解 |
| 4.3 实例分析 |
| 4.3.1 数据描述 |
| 4.3.2 不同优化目标之间的决策权衡 |
| 4.3.3 灵敏性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）电力物联下电网技改物资配送中心选址及路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配送中心选址方法研究现状 |
| 1.2.2 路径规划方法研究现状 |
| 1.2.3 选址-路径问题研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和方法 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 电网技改配送中心选址与路径规划相关理论 |
| 2.1 配送中心选址的相关理论 |
| 2.2 路径规划的相关理论 |
| 2.3 选址与路径规划的相关理论 |
| 2.4 选址与路径规划的相关算法 |
| 2.4.1 精确算法 |
| 2.4.2 传统启发式算法 |
| 2.4.3 现代启发式算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电力物联下电网技改物资配送应用分析 |
| 3.1 电网技改物资配送内容及存在的问题 |
| 3.1.1 电网技改物资配送工作内容 |
| 3.1.2 当前电网技改物资配送存在的问题分析 |
| 3.2 电力物联网数据空间及在电网技改物资配送管理中的应用分析 |
| 3.2.1 电力物联网下电网技改物资配送数据空间的构建 |
| 3.2.2 地理信息系统技术的应用分析 |
| 3.2.3 全球定位系统技术的应用分析 |
| 3.2.4 智能交通系统技术的应用分析 |
| 3.3 电力物联网环境下电网技改物资配送管理优化的解决思路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 电力物联环境下的双层规划模型 |
| 4.1 配送中心选址与路径建模的基本步骤 |
| 4.2 模型假设及符号说明 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 符号说明 |
| 4.3 模型各项成本的设定 |
| 4.3.1 配送中心的建设成本和经营成本 |
| 4.3.2 碳排放成本 |
| 4.3.3 运输成本和车辆成本 |
| 4.3.4 惩罚成本 |
| 4.4 双层规划模型的构建 |
| 4.4.1 上层模型的构建 |
| 4.4.2 下层模型的构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于遗传算法结合电力物联环境信息下的算例分析 |
| 5.1 基于遗传求解算法的选择和设计 |
| 5.2 算例分析 |
| 5.2.1 基本数据信息 |
| 5.2.2 基于matlab编程的求解 |
| 5.3 AGV算例求解比对分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果及结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（7）基于地铁运输系统的城市配送中心选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市规模快速扩张 |
| 1.1.2 城市物流需求不断增加 |
| 1.1.3 城市地面交通资源受限 |
| 1.1.4 绿色共享成为物流行业的发展趋势 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市配送模式研究 |
| 1.2.2 地下物流系统研究 |
| 1.2.3 配送中心选址研究 |
| 1.2.4 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 本文的创新之处 |
| 1.4.4 研究技术路线 |
| 第二章 城市物流配送及相关理论 |
| 2.1 物流配送概述 |
| 2.1.1 城市物流配送 |
| 2.1.2 地铁物流配送 |
| 2.1.3 配送中心 |
| 2.2 物流需求分析与预测方法 |
| 2.2.1 影响因素灰色关联分析方法 |
| 2.2.2 物流需求预测GM(1,1)模型 |
| 2.3 配送中心选址理论 |
| 2.3.1 配送中心选址目标和原则 |
| 2.3.2 配送中心选址程序 |
| 2.3.3 常用配送中心选址模型与算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 地铁城市配送系统性分析 |
| 3.1 基于地铁运输系统的城市物流配送模式研究 |
| 3.1.1 地铁配送的优劣势分析 |
| 3.1.2 基于地铁的物流配送模式设计 |
| 3.2 地铁配送的物流资源分析 |
| 3.2.1 地铁基础设施建设情况分析 |
| 3.2.2 地铁可配送时段分析 |
| 3.3 城市配送的物流需求分析与预测 |
| 3.3.1 需求影响指标灰色关联分析 |
| 3.3.2 城市物流需求量预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于地铁的配送中心选址模型及算法设计 |
| 4.1 地铁站点重要度评价模型 |
| 4.1.1 节点重要度评价指标 |
| 4.1.2 综合重要度评价模型 |
| 4.2 基于地铁的配送中心选址模型构建 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 基本假设与符号说明 |
| 4.2.3 选址模型构建 |
| 4.3 选址结果分析评价模型 |
| 4.3.1 影响因素分析 |
| 4.3.2 DEA分析评价模型 |
| 4.4 算法设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于地铁运输系统的城市配送中心选址实证研究 |
| 5.1 地铁站点重要度评价 |
| 5.1.2 地铁网络节点的度 |
| 5.1.3 地铁网络节点的H-index |
| 5.1.4 地铁网络节点介数 |
| 5.1.5 地铁网路节点重要度综合评价 |
| 5.2 基于地铁的配送中心选址分析 |
| 5.2.1 基础数据 |
| 5.2.2 算例求解 |
| 5.2.3 选址分析 |
| 5.3 选址方案物流效益分析 |
| 5.3.1 配送中心选址方案分析 |
| 5.3.2 物流环境效益分析 |
| 5.3.3 物流综合效益评价分析结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）基于物流配送中心选址-车辆配送路径问题优化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 既有研究成果的统计分析 |
| 1.2.2 国内研究现状综述 |
| 1.2.3 国外研究现状综述 |
| 1.2.4 国内外研究现状述评 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章总结 |
| 2 基于二次指派的选址--路径问题理论基础 |
| 2.1 选址--路径问题概述 |
| 2.1.1 选址--路径问题定义 |
| 2.1.2 选址--路径问题组成要素 |
| 2.2 二次指派问题的相关理论 |
| 2.2.1 二次指派问题的定义 |
| 2.2.2 二次指派问题的一般模型 |
| 2.2.3 二次指派问题在选址问题中的应用 |
| 2.3 基于二次指派的选址问题求解算法设计 |
| 2.3.1 蚁群算法 |
| 2.3.2 改进蚁群算法 |
| 2.3.3 算法性能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 随机需求下可拆分配送的物流配送中心选址--运输路径优化 |
| 3.1 问题描述与基本假设 |
| 3.2 随机需求下客户订单可拆分配送的多目标优化模型的建立与分析 |
| 3.2.1 客户订单可拆分配送的两种情况 |
| 3.2.2 目标分析 |
| 3.2.3 相关模型参数变量的定义 |
| 3.2.4 CLRP-SDSD模型的构建 |
| 3.3 求解算法设计 |
| 3.3.1 快速非支配排序 |
| 3.3.2 拥挤度的评价 |
| 3.3.3 具有QAP特点的状态转移策略设计 |
| 3.3.4 具有QAP特点的信息素更新策略 |
| 3.3.5 具有QAP特点的局部搜索策略 |
| 3.3.6 初始解的构造设计 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例生成 |
| 3.4.2 算例结果及算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 两级开放型服务物流配送中心选址--车辆运输路径优化 |
| 4.1 问题描述与分析 |
| 4.2 2E-OLRP混合整数规划模型的建立 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 相关模型参数及变量的定义 |
| 4.2.3 模型建立 |
| 4.3 改进的CW节约算法 |
| 4.4 算法设计 |
| 4.4.1 初始解的构造和表示 |
| 4.4.2 初始解的构造方法 |
| 4.4.3 配送中心位置确定及第一级配送路径优化考虑 |
| 4.4.4 第二级配送路径优化考虑 |
| 4.5 算例试验及结果分析 |
| 4.5.1 数据的设置 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 论文创新 |
| 5.3 论文的不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）M公司物流配送中心选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容、技术路线和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 2 相关理论与方法 |
| 2.1 物流配送中心概述 |
| 2.1.1 物流配送中心定义 |
| 2.1.2 物流配送中心功能 |
| 2.1.3 物流配送中心分类 |
| 2.1.4 物流配送中心的组织管理方法 |
| 2.2 物流配送中心选址要素 |
| 2.2.1 物流配送中心选址的目标 |
| 2.2.2 物流配送中心选址的原则 |
| 2.2.3 物流配送中心选址影响因素 |
| 2.2.4 物流配送中心选址程序 |
| 2.3 一般配送中心选址问题 |
| 2.3.1 单配送中心选址 |
| 2.3.2 双配送中心选址 |
| 2.3.3 多配送中心选址 |
| 2.4 物流配送中心选址方法 |
| 2.4.1 定性分析方法 |
| 2.4.2 定量分析方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 物流配送中心选址方法 |
| 3.1 问题概述 |
| 3.2 Mean-shift聚类算法 |
| 3.2.1 聚类分析概述 |
| 3.2.2 聚类算法类别 |
| 3.2.3 Mean-shift聚类算法概述 |
| 3.3 选址模型构建 |
| 3.3.1 基本假设 |
| 3.3.2 符号说明 |
| 3.3.3 构建模型 |
| 3.3.4 约束条件 |
| 3.4 粒子群优化算法 |
| 3.4.1 算法概述 |
| 3.4.2 算法步骤 |
| 3.4.3 算法特点 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 M公司现状和问题分析 |
| 4.1 M公司行业物流发展现状 |
| 4.2 M公司自身物流发展现状 |
| 4.3 M公司物流配送问题分析 |
| 4.3.1 物流配送节点位置 |
| 4.3.2 各城市需求点的货物量 |
| 4.3.3 备选物流配送中心相关费用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 M公司物流配送中心选址方案 |
| 5.1 基于Mean-shift聚类算法的区域划分 |
| 5.2 M公司配送中心选址数学模型构建 |
| 5.3 基于粒子群算法的模型求解 |
| 5.4 物流配送中心选址方案选择 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学硕士学位论文修改情况确认表 |
（10）基于改进DPC算法的多级物流中心选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 物流选址问题的研究现状 |
| 1.2.2 聚类算法研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 主要创新点 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 2 相关理论分析 |
| 2.1 选址问题研究 |
| 2.1.1 选址的P-中位问题 |
| 2.1.2 选址的P-中心问题 |
| 2.1.3 选址的其他问题 |
| 2.1.4 物流配送中心的选址研究 |
| 2.2 聚类算法研究 |
| 2.2.1 聚类算法的分类研究 |
| 2.2.2 相似度衡量策略 |
| 2.2.3 聚类算法的评价指标 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于新型流形距离的DPC算法的构建与验证 |
| 3.1 算法的构建 |
| 3.1.1 密度峰值聚类算法 |
| 3.1.2 兼顾全局与局部特性的相似度衡量策略 |
| 3.1.3 小尺度类的距离补偿策略 |
| 3.2 改进DPC算法的整体流程 |
| 3.3 算法计算复杂度分析 |
| 3.4 算法的实验及分析 |
| 3.4.1 实验数据集与对比算法的选取 |
| 3.4.2 仿真结果 |
| 3.4.3 评价指标与结果评价 |
| 3.4.4 算法的参数分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 实例分析 |
| 4.1 多层级物流选址模型 |
| 4.2 实验数据与实验设计 |
| 4.2.1 实验数据的获取 |
| 4.2.2 改进算法对实例的处理结果 |
| 4.3 对比实验与结果分析 |
| 4.3.1 与经典密度峰值聚类算法的结果对比分析 |
| 4.3.2 与其他类型聚类算法的结果的对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学 硕士学位论文修改情况确认表 |
四、城市物流配送中心选址问题刍议（论文参考文献）
- [1]全渠道模式前置仓选址与配送路径优化[D]. 黄纪凯. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]生鲜农产品冷链物流配送中心选址研究[D]. 李晶晶. 中北大学, 2021(09)
- [3]考虑分品类的D生鲜电商前置仓竞争选址研究[D]. 解妮妮. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]企业物流配送站点选址优化算法研究与应用[D]. 杨晓波. 西安石油大学, 2021(09)
- [5]基于合作覆盖的物流服务设施动态选址优化研究[D]. 刘一麟. 江西财经大学, 2021(09)
- [6]电力物联下电网技改物资配送中心选址及路径优化研究[D]. 潘俊南. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]基于地铁运输系统的城市配送中心选址研究[D]. 张秋星. 北京邮电大学, 2021(01)
- [8]基于物流配送中心选址-车辆配送路径问题优化的研究[D]. 张长泽. 兰州交通大学, 2021(02)
- [9]M公司物流配送中心选址研究[D]. 武明帅. 东北林业大学, 2021(09)
- [10]基于改进DPC算法的多级物流中心选址研究[D]. 郭文杰. 东北林业大学, 2021(08)