基于改进SLP的铁路物流中心功能区布局方法_冯芬(6)
发布时间:2021-06-05
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表3 各功能区之间综合相互关系表
功能区编号1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
3 4 4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0-1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 3-1 2 0 0 2 2 0 0 1
20 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 2
0 1 1 1 0
0 0 0 0
0
1 2 3 4
3 4 2
3 0
3
5 0 0 0
6 0 0 0 2
7 0 0 0 0 0 -1
8 0 0 0 0 0 0 0
中 国 铁 道 科 学 第33卷
9012 1 1 10 0 0 0 0 1 0
2 0 3 0 0 1 0 0 0-1 0-1
12 0 0 2 0 0 1 0 0
2001020001
0-1 1-1
-1-1
图3 铁路物流中心功能区布局优化结果示意图(单位:m)
所得到的布局方案基本符合实际要求。在实际规划中还可以具体结合物流中心内部的道路规划、物流走向等,采用手工方法对布局方案进行调整,使其更加符合实际使用的要求。
表4 功能区之间邻接度量化表
数值区间划分
功能区邻接度bij
1.00.80.60.40.20.0
[)
dd
63)dd
32)d2d
23)2d5d
36)5d,
6dmax
max
max
max
max
max
max
max
max
max
dmax0,
6
4 结 语
根据铁路物流中心业务流程及各业务间的关联性,将物流中心划分为基本功能、增值功能和辅助功能三大类12个功能区;通过对影响功能区布局因素的定量化分析,用数学方法对SLP方法进行改进;按照改进的SLP方法,根据物流中心各功能区之间物流相互关系和非物流相互关系的密切程度,建立功能区综合相互关系表;据此在铁路装卸线位置固定、各功能区布局不相互重叠、各功能区的边界不得超出物流中心规划区域、物流中心出入口只能设置在物流中心规划区域的边界上等约束条件下,构建总搬运费用最小和总的综合关系最大的目标函数,然后经归一化处理得到功能区布局方案最优的单目标函数,运用遗传算法求解,从而得到功能区布局方案。算例验证表明,本文给出的铁路物流中心功能区布局方法削弱了规划者主观因素对功能区布局的影响,布局过程更加简单,得到的布局方案也更加科学、合理。文
献
项的权值ω0.5,综合相关度项的权值ω0.5。1=2=采用MATLAB数学软件编程对算例进行优化
(),计算,得到最好的染色体为{350.3,341.2,0,(,(501.1,337.4,0)425.9,157.4,0)
(),(),(121.2,343.7,0250.7,349.9,091.1,),(),(166.4,1752.3,213.7,0677.5,336.3,),(,(,(0778.3,90.1,0)400,10,0)563.8,),(},产生代数为3400,00,251.1,0)57,优化结果如图3。
由图3可以看出,
用本文给出的布局优化方法
参考
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116120.-
(,,YINChuanzhonBOLeiCHENGXuein.StudontheLocationPlanforLoisticsBaseandDistributionSites gqgyg
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