第三方物流企业物流节点布局方法研究

前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 一体化供应链思想的流行 1
1.1.2 第三方物流的产生与发展 2
1.1.3 第三方物流的研究领域 5
1.2 物流网络规划问题研究综述 6
1.2.1 问题认识 6
1.2.2 选址-分配问题模型 9
1.2.3 选址-指派问题求解方法 14
1.2.4 研究评价 16
1.3 第三方物流企业物流节点布局问题研究综述 18
1.3.1 问题认识 18
1.3.2 相关研究成果 21
1.3.3 研究存在的问题 24
1.4 本书研究方向 25
1.5 研究问题 25
1.5.1 问题的来源 25
1.5.2 问题的提出 29
1.6 基本概念 30
1.6.1 第三方物流 30
1.6.2 第三方物流企业 31
1.6.3 物流节点 32
1.7 研究范围与 33
1.8 研究内容与结构 36
第2章 物流节点布局规划框架设计 38
2.1 引言 38
2.2 物流节点布局规划特点 38
2.2.1 物流节点布局内涵 38
2.2.2 物流节点布局内容 40
2.2.3 物流节点布局特点 41
2.3 物流节点布局规划过程 42
2.3.1 物流设施系统规划相关研究 42
2.3.2 物流节点布局过程 44
2.4 物流节点布局过程的IDEFO功能建模 47
2.4.1 IDEFO原理 47
2.4.2 物流节点布局的IDEFO功能模型 48
2.5 小结 55
第3章 候选物流节点的评价与选择 56
3.1 引言 56
3.2 候选物流节点的多指标评价问题分析 56
3.2.1 指标权重的确定 57
3.2.2 指标的集成 58
3.3 方法原理与评价思路 58
3.3.1 品质机能展开法基本原理 58
3.3.2 模糊测度与模糊积分原理 60
3.3.3 候选物流节点的评价思路 60
3.4 物流节点布局需求因素与评价指标 62
3.4.1 3PLS的布局需求因素 62
3.4.2 客户的布局需求因素 63
3.4.3 候选物流节点的评价指标 64
3.4.4 需求因素与评价指标确定的原则和方法 66
3.5 候选物流节点的评价步骤 67
3.6 案例分析 70
3.6.1 案例描述 70
3.6.2 候选物流节点的评价与结果分析 72
3.7 小结 77
第4章 物流节点布局单目标模型的建立 78
4.1 引言 78
4.2 问题描述及假设 79
4.3 符号、物流成本、空间需求 80
4.3.1 符号 80
4.3.2 物流成本 81
4.3.3 空间需求 83
4.4 模型 84
4.5 模型分析 85
4.5.1 模糊线性规划 85
4.5.2 模型确定性转化 85
4.6 仅有正向物流需求的单目标模型 88
4.7 小结 89
第5章 物流节点布局多目标模型的建立 90
5.1 引言 90
5.2 物流成本与客户服务 91
5.2.1 两者关系 91
5.2.2 客户服务水平的衡量 92
5.3 问题及模型 92
5.3.1 问题与假设 92
5.3.2 模型 92
5.4 模型分析 93
5.4.1 目标处理 94
5.4.2 模型确定型转化 96
5.5 小结 99
第6章 物流节点布局模型的求解算法设计 100
6.1 引言 100
6.2 遗传算法概述 101
6.3 单目标模型的遗传算法设计 102
6.3.1 混合遗传算法框架 102
6.3.2 编码方式 102
6.3.3 运输决策模块 103
6.3.4 适应度评价 104
6.3.5 遗传操作 105
6.3.6 整体算法步骤 106
6.4 多目标模型的遗传算法设计 107
6.4.1 混合遗传算法框架 107
6.4.2 适应度评价 107
6.4.3 遗传算法整体过程 109
6.5 单目标模型求解算例1 110
6.5.1 问题描述 110
6.5.2 参数分析 112
6.5.3 计算结果与分析 114
6.6 单目标模型求解算例2 116
6.6.1 问题描述 116
6.6.2 参数设置 119
6.6.3 计算结果与分析 120
6.7 多目标模型求解算例 124
6.7.1 问题描述 124
6.7.2 计算结果与分析 125
6.8 小结 127
第7章 物流节点布局方案的评价与选择 129
7.1 引言 129
7.2 评价指标 130
7.2.1 评价指标相关文献 130
7.2.2 评价指标体系的建立 131
7.3 方法原理 132
7.3.1 DEA模型 132
7.3.2 模糊DEA模型 134
7.3.3 模糊DEA模型转化 134
7.3.4 模糊DEA应用过程 135
7.4 算例分析 136
7.4.1 问题描述 136
7.4.2 计算结果 141
7.5 小结 142
第8章 结论与展望 143
8.1 主要研究成果和结论 143
8.2 研究展望 145
参考文献 147