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[物流行業(yè)知識(shí)]基于改進(jìn)K-means算法的物流配送中心選址研究[ 2024-06-25 09:32 ]: 針對(duì)傳統(tǒng)K-means算法需要主觀設(shè)定K值及無法處理類別型數(shù)據(jù)問題，文章運(yùn)用肘部法及輪廓系數(shù)法確定合理K值，對(duì)類別型數(shù)據(jù)采取獨(dú)熱編碼（One-Hot Encoding）轉(zhuǎn)換為可以處理的連續(xù)型數(shù)據(jù)，并將其運(yùn)用到在物流配送中心選址中；并綜合考慮多種類別的影響因素，構(gòu)建了相應(yīng)的影響因素指標(biāo)體系，提出的模型能夠識(shí)別輸入數(shù)據(jù)的數(shù)值型及類別型數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)樣本的有效聚類。相關(guān)的案例分析結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)K-means聚類，文章的改進(jìn)K-means算法選址結(jié)果可使物流總成本降低8.76%，運(yùn)營(yíng)成本降低14.85%，固定成本降低8.09%，效果顯著。; http://71855.cn/Article/jygjkmeanssfdwlpszxx_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]煙草物流配送中心配送精細(xì)化管理體系建設(shè)[ 2024-06-25 09:28 ]: 近年來,隨著交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的日益完善,以及信息化物流管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,物流行業(yè)得到了快速發(fā)展。其中,煙草作為一種特殊的商品,在物流配送管理體系方面與傳統(tǒng)商品有著一定的區(qū)別。本文以煙草物流配送中心物流配送精細(xì)化管理體系為研究?jī)?nèi)容,在簡(jiǎn)要論述煙草物流配送中心業(yè)務(wù)構(gòu)成的基礎(chǔ)上,指出精細(xì)化管理體系建設(shè)的意義,并圍繞傳統(tǒng)煙草物流配送中心所面臨的實(shí)際問題,提出具有可行性的物流配送精細(xì)化管理體系建設(shè)思路,以期能夠?yàn)闊煵菸锪髋渌凸芾砉ぷ魈峁﹨⒖肌?/dd>; http://71855.cn/Article/ycwlpszxpsjxhgltxjs_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于社區(qū)電商的社區(qū)物流發(fā)展策略研究[ 2024-06-25 09:25 ]: 近些年來伴隨著人們消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變以及消費(fèi)水平的提升，社區(qū)電子商務(wù)逐漸擴(kuò)大自身的市場(chǎng)規(guī)模，在人們生活中發(fā)揮著不可忽視的作用。社區(qū)電子商務(wù)主要是指利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的架構(gòu)和優(yōu)勢(shì)，在社區(qū)當(dāng)中向居民提供各項(xiàng)商品的銷售和服務(wù)。目前社區(qū)電子商務(wù)主要包括社區(qū)020模式以及電商模式，極大的豐富和方便了居民的購(gòu)物與生活，同時(shí)也能夠促進(jìn)社區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。因此本文主要基于社區(qū)電商進(jìn)一步研究物流發(fā)展策略。; http://71855.cn/Article/jysqdsdsqwlfzclyj_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于改進(jìn)麻雀搜索算法的物流配送路徑優(yōu)化研究[ 2024-06-24 09:22 ]: 在當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，優(yōu)化物流配送路徑成為企業(yè)控制供應(yīng)鏈成本、提高服務(wù)效率和客戶滿意度的關(guān)鍵。針對(duì)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中物流配送成本高和時(shí)間長(zhǎng)等痛點(diǎn)，文中構(gòu)建了一個(gè)物流配送路徑優(yōu)化模型，旨在最大程度地減少配送時(shí)間和成本。以麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)為基礎(chǔ)框架，引入Cubic混沌映射來初始化種群，旨在增進(jìn)種群初始位置的多樣性，并促進(jìn)算法跳出局部最優(yōu)解。在迭代過程中，模型通過重心反向?qū)W習(xí)機(jī)制對(duì)麻雀?jìng)€(gè)體進(jìn)行適時(shí)變異，從而提升了算法的全局搜索能力并有效防止了早熟收斂的問題。隨后，引入粒子群技術(shù)以提高算法的尋優(yōu)精度和穩(wěn)定性。最后，經(jīng)過一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法在優(yōu)化搜索方面有較好的優(yōu)越性。; http://71855.cn/Article/jygjmqsssfdwlpsljyhy_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于改進(jìn)布谷鳥算法的物流配送中心選址研究[ 2024-06-24 09:20 ]: 近年來，物流行業(yè)不斷發(fā)展壯大，配送中心作為物流系統(tǒng)中承上啟下的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，在減少物流配送成本、提高服務(wù)響應(yīng)效率上具有十分重要的戰(zhàn)略價(jià)值。針對(duì)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中因多源多點(diǎn)造成的配送成本增加、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率低等痛點(diǎn)，文中提出了一種改進(jìn)的布谷鳥算法用于解決物流配送中心選址問題。該算法在傳統(tǒng)的布谷鳥算法的基礎(chǔ)上，引入粒子群優(yōu)化算法，將兩者有效地組合起來進(jìn)行求解，并在求解過程中增加自適應(yīng)參數(shù)，以避免出現(xiàn)局部最優(yōu)現(xiàn)象，增加全局搜索能力。實(shí)驗(yàn)表明，相較于其他啟發(fā)式算法，在解決配送中心選址問題上，改進(jìn)布谷鳥算法能夠有效降低物流配送成本，加快求解速度，提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)次數(shù)，為企業(yè)物流的預(yù)算方案提供參考依據(jù)。; http://71855.cn/Article/jygjbgnsfdwlpszxxzyj_1.html

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