目前各商家追逐的最新利益源泉已變成物流行業(yè),第三方物流在經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)著日益重要的位置,它將能有效地改善企業(yè)現(xiàn)有的物流現(xiàn)狀,為企業(yè)提供低成本、高效益及更加全面的專業(yè)物流服務(wù)。物流配送中心已經(jīng)成為第三方物流經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)中一個重要節(jié)點,也逐步地引起社會和企業(yè)的廣泛重視。在當(dāng)今物流網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,配送中心已然連接著需求點和供貨點,它有助于促進兩者的結(jié)合。第三方物流配送中心選址能很好地加強物流系統(tǒng)實現(xiàn)進一步優(yōu)化,在提升經(jīng)濟效益等諸多領(lǐng)域產(chǎn)生著無法比擬的效果。配送中心的選址在配送中心的布局規(guī)劃中具有重要的戰(zhàn)略意義,在一定程度上提高了第三方物流的經(jīng)濟效益,降低了社會物流成本,同時也決定了第三方物流配送中心的經(jīng)營成果及未來發(fā)展。因此,如何合理選擇配送中心的位置,對于降低第三方物流的總成本、促進企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展具有明顯的現(xiàn)實意義。本文地對于第三方物流配送中心的研究進行深入的研究及討論,包括當(dāng)前該問題的研究背景、理論及現(xiàn)實意義、該領(lǐng)域目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀等諸多方面,與此同時還對配送中心選址問題的影響因素、循遵循的原則等方面進行詳細(xì)地論述。在考慮配送中心選址影響因素的前提下,依照選址原則基礎(chǔ)上構(gòu)建了第三方物流配送中心選址數(shù)學(xué)模型,同時進行相應(yīng)的仿真研究。采用免疫優(yōu)化算法和遺傳算法對同一模型的目標(biāo)函數(shù)分別對同一問題進行分析,并將兩次仿真實驗結(jié)果進行對比。最后將聚類算法與免疫優(yōu)化算法進行融合,對配送中心選址研究的算法做進一步改進。結(jié)果表明:采用聚類算法和免疫優(yōu)化算法進行融合可以顯著降低迭代次數(shù),優(yōu)化運算結(jié)果,可以為第三方物流配送中心的選址提供新的研究思路。
【學(xué)位單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：F252.1
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 第三方物流發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 配送中心選址研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 創(chuàng)新點
2 相關(guān)理論
    2.1 第三方物流
        2.1.1 第三方物的概念
        2.1.2 第三方物流的發(fā)展優(yōu)勢
    2.2 配送中心概述
        2.2.1 配送中心的分類
        2.2.2 第三方物流配送中心的重要性
3 第三方物流配送中心選址
    3.1 配送中心選址
        3.1.1 配送中心選址的原則及影響因素
        3.1.2 配送中心選址流程
    3.2 配送中心選址方法
        3.2.1 免疫優(yōu)化算法
        3.2.2 聚類算法
4 配送中心選址模型的構(gòu)建
    4.1 構(gòu)建模型
    4.2 實驗數(shù)據(jù)的獲取
5 免疫優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟及結(jié)果分析
    5.1 免疫優(yōu)化算法的實現(xiàn)步驟
        5.1.1 初始抗體群的產(chǎn)生
        5.1.2 親和度的計算
        5.1.3 抗體濃度計算
        5.1.4 期望繁殖概率計算
        5.1.5 免疫操作
    5.2 仿真實驗結(jié)果
    5.3 免疫優(yōu)化算法的結(jié)果分析
6 對免疫優(yōu)化算法的改進應(yīng)用
    6.1 使用K-means算法進行聚類分析
    6.2 對于免疫優(yōu)化算法的改進結(jié)果分析
7 總結(jié)與展望
附錄
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝

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本文編號：2878413