本文關鍵詞：煤炭物流園區(qū)多目標動態(tài)選址

  更多相關文章： 煤炭物流 動態(tài)選址 多目標多周期法 Lingo. 山西陽煤集團

【摘要】：為了有效整合物流資源,實現(xiàn)不同周期物流園區(qū)配送總成本和負效用的降低,構建了以煤炭物流網絡總成本最小和對大氣以及居民產生負效用最低為目標,多目標多周期煤炭物流園區(qū)的動態(tài)選址模型,并采用Lingo11.0進行多次迭代求解,最終得到全局最優(yōu)解。以山西陽煤集團2014年實際的銷售和運輸數(shù)據(jù)為依據(jù),選取了6個候選物流園區(qū),18個需求客戶,針對4個不同周期物流園區(qū)的選址和配送進行了差異化決策,使得成本節(jié)約了35%,最終驗證了模型的科學性。
【作者單位】： 太原理工大學經濟管理學院;
【關鍵詞】： 煤炭物流 動態(tài)選址 多目標多周期法 Lingo. 山西陽煤集團
【基金】：山西省軟科學資助項目(2014041054-01;2015041006-3)
【分類號】：F259.23;F426.21
【正文快照】： 我國是煤炭生產和消費的大國,且存在著“北煤南運、西煤東運”的特點,逐漸形成了一定規(guī)模的煤炭物流供應鏈體系,使得生產地、中轉地和消費地三網連成一體,物流、信息流、資金流貫穿其中,形成了多主體、多結點、多通道、跨地區(qū)的動態(tài)性復雜網絡體系[1]。但是,整個煤炭物流服務

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 胡偉;徐福緣;臺德藝;馬慶國;;基于改進粒子群算法的物流配送中心選址策略[J];計算機應用研究;2012年12期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 趙仁輝;楊麗娜;邵靜;;一種基于改進蟻群算法與GIS的多約束配送中心選址方法[J];地球信息科學學報;2015年02期

2 淦艷;魏延;楊有;;免疫算法在帶權值的物流配送中心選址中的應用[J];重慶師范大學學報(自然科學版);2015年05期

3 周尚意;羅夢婷;丁s，

本文編號：1002845