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基于GIS和I.E-ACO的商业企业物流配送系统优化研究

作　者: 何洪娟
导　师: 郭章林
学　校: 河北工程大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 物流配送 GIS I.E-ACO 配送中心选址风险分析
分类号: F252
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

配送系统是商业企业物流系统的重要组成部分,如何研究和规划配送系统也成为了商业企业物流系统规划的重要内容。由于没有涉及生产环节,因此商业企业物流系统最重要的部分就是配送中心。本文通过分析我国商业企业物流系统的发展趋势,指明了商业物流系统规划的特点。在借鉴国内外规划方法的基础上,在商业物流配送中心布局优化过程中利用GIS缓冲区分析功能进行配送中心选址的方法,结合I.E-ACO算法建立了I.E-ACO和GIS结合上的配送中心布局优化模型。该模型中考虑到了信息的动态性和不确定性,在前人指标研究基础上,采用交通网布局、经济效益和成本费用等有代表意义的指标通过算例形式来对配送中心选址进行优化,体现物流配送系统的科学化、效率化和信息化的特点。针对商业企业物流配送特点对物流配送进行了风险分析;引入基于未确知测度的配送中心选址模型研究,对配送中心选址风险程度进行度量,为决策者进行风险管理提供依据;指出了预测在防范风险管理中的作用,建立风险损失与发生概率模型,并进行风险管理规划从而针对不同的风险因素进行相应的管理和规划。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-20
  1.1 选题背景  10-15
    1.1.1 国外的配送系统发展现状  10-12
    1.1.2 国内的配送系统现状  12-13
    1.1.3 我国商业企业发展物流配送的难题  13-15
  1.2 国内外物流配送系统规划模型及方法研究  15-18
  1.3 本文研究内容  18
  1.4 技术路线  18-19
  1.5 本章小结  19-20
第2章商业企业物流配送系统概述  20-32
  2.1 物流概述  20-22
    2.1.1 物流的相关概念  20-21
      2.1.1.1 物流的概念  20
      2.1.1.2 供应链与物流  20
      2.1.1.3 3PL 和4PL  20-21
      2.1.1.4 绿色物流和回收物流  21
    2.1.2 物流的分类  21-22
      2.1.2.1 宏观物流  21-22
      2.1.2.2 微观物流  22
      2.1.2.3 社会物流  22
      2.1.2.4 企业物流  22
  2.2 物流配送概述  22-26
    2.2.1 物流配送的概念  22-24
    2.2.2 配送与物流和运输间的关系  24-26
      2.2.2.1 配送与物流的关系  24
      2.2.2.2 配送与运输的关系  24-26
  2.3 商业企业物流配送  26-29
    2.3.1 商业企业物流配送概述  26-27
    2.3.2 各类型商业企业物流配送特点  27
      2.3.2.1 连锁商业配送特点  27
      2.3.2.2 批发企业配送特点  27
    2.3.3 商业企业物流配送模式选择  27-29
  2.4 物流配送在商业企业中的作用  29-31
    2.4.1 统一配送在商业企业经营中的作用  29-30
    2.4.2 配送中心在商业企业中的作用  30-31
  2.5 本章小结  31-32
第3章 GIS 在物流配送领域的应用  32-45
  3.1 配送中心选址基本方法及选址条件  32-33
    3.1.1 传统物流配送中心选址方法介绍  32-33
    3.1.2 配送中心选址的基本条件  33
  3.2 配送中心选址的原则及影响因素  33-36
    3.2.1 配送中心选址的基本原则  33-35
    3.2.2 配送中心选址的影响因素  35-36
  3.3 GIS 在物流配送系统中的应用  36-39
    3.3.1 概述  36
    3.3.2 GIS 在物流配送中心选址中的应用  36-39
  3.4 本文采用的GIS 物流分析原理  39-41
    3.4.1 空间查询  39
    3.4.2 缓冲区分析与查询  39-40
    3.4.3 利用GIS 进行配送中心选址的优点  40-41
  3.5 利用GIS 进行配送中心选址的步骤  41-44
    3.5.1 传统选址步骤  41-42
    3.5.2 利用GIS 进行配送中心选址的步骤  42-44
  3.6 本章小结  44-45
第4章基于I.E-ACO 的配送中心选址模型研究  45-60
  4.1 蚁群算法简介  45-47
    4.1.1 基本蚁群算法的原理  45-46
    4.1.2 基本蚁群算法的模型  46-47
  4.2 信息熵在配送系统中的应用  47-48
  4.3 I.E-ACO 方法介绍  48-51
    4.3.1 I.E -ACO 方法说明  48-49
    4.3.2 算法具体应用步骤  49-51
  4.4 I.E-ACO 在配送中心选址中的应用  51-59
    4.4.1 I.E-ACO 应用概述  51-53
    4.4.2 GIS 与I.E-ACO 结合在物流配送中应用实例  53-59
      4.4.2.1 电子地图设计与工作流程  53-54
      4.4.2.2 算例分析  54-59
  4.5 本章小结  59-60
第5章商业企业物流配送系统风险分析  60-74
  5.1 商业企业配送系统主要风险因素识别  60-62
    5.1.1 配送中心风险分析  60-61
      5.1.1.1 项目本身风险  60
      5.1.1.2 项目资金风险  60-61
    5.1.2 商业企业自身体系风险  61
    5.1.3 配送渠道风险  61-62
    5.1.4 信息风险  62
    5.1.5 其他方面的风险  62
  5.2 商业企业物流配送风险分析  62-67
    5.2.1 商业企业物流配送风险分析概述  62-63
    5.2.2 物流配送系统风险分析思路  63-64
    5.2.3 物流配送系统风险分析的未确知测度模型  64-67
  5.3 防范风险措施  67-70
    5.3.1 预测在防范物流配送系统风险中的应用  67-69
    5.3.2 风险管理规划  69-70
  5.4 零售企业和批发企业在降低配送风险发展中的策略  70-73
    5.4.1 零售企业的策略  70-71
    5.4.2 批发企业的策略  71-72
    5.4.3 商业企业物流配送系统降低风险的总体策略  72-73
  5.5 本章小结  73-74
结论  74-76
参考文献  76-79

基于GIS和I.E-ACO的商业企业物流配送系统优化研究

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