基于模糊排序城市物流配送模式优化地研究

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1、基于模糊排序的城市物流配送模式优化研究摘要随着我国城市化进程不断加快,城市物流已成为我国现代物流研究的重点。良好的城市物流发展状况可以缓解城市交通拥堵、环境污染等诸多问题;可以促使我国城市经济快速、持续、健康的发展;可以积极推动我国城市产业结构调整和转型。近几年经济全球化日益加剧,我国城市物流配送发展呈现出比较强劲的态势,国家和政府在政策层面上也对城市物流配送业给予鼎立支持。城市物流配送已经在2009年中国发布的((物流业振兴规划》中被重点提到,并作为优先发展对象。但是我国城市物流配送业还存在许多问题,诸如:对发展城市物流配送的意识还比较薄弱;城市物流配送模式混乱;在货车

2、进入城市的时间和区域方面限制较多等。因此,选择和优化城市物流配送模式已经成为当今城市物流配送中的关键问题。本文在国内外学者关于城市物流配送模式研究成果的基础上,结合我国城市众多、城市间人流、物流、技术水平等差异较大的现状,对现有的城市自营配送模式进行改进优化,在该模式下尝试建立模型,旨在降低我国三线城市物流配送环节中的资源浪费。其详细内容如下:首先,从我国城市物流配送模式现状和存在的问题入手,通过分析我国现有的物流配送模式、比较我国各地区、各城市之间的差异。针对当前我国三线及以下城市物流配送管理不合理、物流配送模式混乱的现象,用“一个信息中心,多个节点"对原有城市自营配送

3、模式进行改进,使之更适合我国城市物流配送现状,并对其结构、流程、适用范围、优势作了阐述。其次,通过对城市物流配送影响因素的详细分析,结合实际配送情况,利用模糊理论和方法对成本、时间、供应量和需求量的模糊不确定性进行量化,并考虑城市对货车承载能力的限制,以配送成本最少(企业满意)T和配送时间最短(客户满意)为目标,建立多目标模糊线性规划模型。然后采用模糊量排序的方法对所建立得模型进行处理与求解。最后,以山西省晋中市某大型连锁企业对大米配送为例,建立了相应的多目标模糊线性规划模型。利用模糊排序思想和三种不同的模糊排序指标对模型约束条件和目标函数进行简化处理,运用mmlab软件

4、编程求解,得到比较合理的城市物流配送方案。最后通过对三种不同结果进行比较分析验证了该模式和模型的适用,陛与准确性。总之,通过本文的研究,把现有城市自营配送模式改进成“一个信息中心,多个节点”的城市配送模式,并对其结构、流程、适用范围和优势做了明确阐述;在方法上,将运筹学、模糊数学和物流理论相结合建立了多目标模糊线性规划模型,并创新性的运用模糊数排序思想对所优化的目标进行了处理,从而得出了符合实际情况的城市物流配送方案。关键词:物流;城市配送;模式;模糊数排序;指标11StudyontheOptimizationModelofULogisticsDeliveryBasedo

5、nRankingofQuantitiesrbanFuzzy,Abstract:Withtheacceleratingofurbanizationprocess,theurbanlogisticshasbecomeoneofimportantresearchareasofmodemlogisticsinChina.Thewell.developedcitylogisticscanhelpreducealotofproblemswhichlogisticsactivitiesmaycause,suchastrafficjamsandenvironmentalpollution

6、,guaranteetherapid,sustainedandhealthydevelopmentoftheurbaneconomyandplayanactiveroleinpromotingindustrialstructureadjustmentandtransformationofcitiesasaresult.Inrecentyears,theeconomicglobalizationandtheincreasingmarketcompetitionmakethedevelopmentofurbanlogisticsinChinademonstrateaninte

7、nsetrend.Thepolicymadebystateandgovernmentalsogivestheutmostsupporttothedevelopmentofurbanlogisticsdistribution.IntherevitalizationplanoflogisticsreleasedbyChinain2009,urbanlogisticswasconsideredasapriorityfieldfordevelopment.However,thereexistanumberofproblemsinthe

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