一种基于成长的物流网络建模方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com华南理工大学学报(自然科学版)第36卷第5期JournalofSouthChinaUniversityofTechnologyVo1.36No.52008年5月(NaturalScienceEdition)Mav2008文章编号:1000—565X(2008)05—0024—06一种基于成长的物流网络建模方法术陈国荣鄢萍彭军邓菊丽王琦峰(1.重庆大学制造工程研究所,重庆400044;2.重庆科技学院电子信息工程学院,重庆400020;3.重庆工商大学环境与生物工程学院,重庆406000;4.浙江万里学院商学院,浙江宁

2、波315100)摘要:为解决目前物流网络动态建模中存在的难题,分析了当前流行的物流理论及其建模方法,结合复杂网络理论的最新应用,提出了一种基于成长特性的物流网络基本建模方法NGM.在建模的过程中,首先建立一个原始模型,然后考虑实际物流网络的成长特性、优先连接特性和赋权边特性等,对原始模型进行了修正和优化,并结合物流配送中心的需要分析了优化后模型的一些特性.仿真结果表明:基于NGM的物流网络能够按照节点的富集程度,形成“一个核心节点,少量中心节点,大量外围节点”的层次型物流网络结构.该结构在经济性、时效性、安全性、沟通性和方便性方面都能使网络的性能动态地达到最优.关

3、键词:物流网络;动态建模;小世界网络中图分类号:TP393.02文献标识码:A物流一直是经济发展和产业规划中需要考虑的是物流中心的选择,例如,文献[4]中提出使用权重一个重要问题,目前国内的有关调查表明:由于物流因素分析方法把定量数据和定性比率结合起来进行网络布局的不合理,我国已有物流中心和物流园区选址的方法;文献[5]中应用Hopfield人工神经网的利用率非常低,尽管如此,不经过详细调查研究就络进行物流配送中心选址优化,为企业有效地配送盲目投资兴建各种功能大而全的物流中心的情况还决策提供了一种手段.时有发生.倘若不从全局的角度来考虑和规划物流上述方法在改进物流

4、系统的建模和物流中心的网络的布局,不仅浪费社会资源,还会影响该行业甚选择方面都提出了许多可行的解决方案,但是对于至是区域经济的健康发展.网络的规划和研究基本上仍停留在物流节点数量保国内外学者为解决物流过程中出现的问题,已持固定不变的状态,随着网络规模的不断扩大,上述经从两个方面进行了大量的研究.一是物流网络的方法将失去作用.对于基于成长的动态建模,国内外建模,例如,文献[1]中以时间、领域、影响和组合运的研究甚少.为了解决成长型物流网络的建模问题,输为基准,运用系统工程理论思想设计出一种4维文中首先提出了一种基于节点增长的物流网络建模的物流量影响因素模型;文献[2

5、]中从第三方物流方法NGM(NodeGrowingMode1);然后结合复杂网企业的角度研究了在不确定环境下物流网络的建模络理论的最新发展和物流网络固有的一些特性和求解算法;文献[3]中研究了一对多配送网络中(如成长性、优先连接特性和赋权边特性),对该模库存/运输联合优化(ITIO)问题的建模与算法.二型进行了优化和改进;最后,通过仿真实验对该模收稿日期:2007—09—04基金项目:国家“863”重点项目(2007AA040701);重庆市科技攻关项目(CSTC2007AA2013)作者简介:陈国荣(1974一),男,博士生,主要从事网络化制造、制造系统工程方面

6、的研究.E—mail:ewcgr@126.corn维普资讯http://www.cqvip.com第5期陈国荣等:一种基于成长的物流网络建模方法型进行了验证.(3)随机化增加节点.根据异地市场需求的进一步增加,产生更多的节点.每个节点通过边与其它1物流网络建模方法节点以概率P(P为保证连通性前提下介于0和11.1基于成长特性之间的纯小数)随机连接起来,任意两个不同节点物流网络是极其复杂的大系统,直接对它研究之间至多只有一条边,并且每个节点都不允许有边需要了解网络的全局状态,而要做到这一点在实际与自身连接.情况中几乎是不现实的,建立其成长模型对简化问(4)优先连接.

7、新节点与节点i相连接的概率题的研究是非常必要的.目前基于固定节点数的静P与节点i的度k和网络中所有节点度之和满足态网络研究比较多,如Watts等提出的基于近邻耦P:,·.合环网随机化加边的WS模型j、Newman等提出的∑J1基于近邻耦合环网随机化重连的NW模型.新节点与原有网络(节点数为n)中节点的连接优先但是,物流网络的建立基础不是近邻耦合环网,序为P从大到小的顺序.边的增长对网络的优化虽然有一定的好处,但对网通过此改进算法构造的网络分布具有明显的无络的成长不具有实质性的意义.物流网络的成长依标度特性:在度的平均值处有一峰值,然后随着赖于异地需求的增加,即网络

8、的成长主要

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