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嘉吉物流是我国最大的物流企业之一，但调查发现其中仍然存在很多问题，制约了嘉吉物流的发展。 重要因素之一是配送中心的位置。 为了克服这一困难，科学地利用了嘉吉物流的区位，也有助于中国物流业的发展。 首先，本文通过对国内外相关文献的配送中心位置进行分析，根据自己掌握的主数据情况，选择Baumov模型作为主题。 然后，选择影响嘉吉物流配送中心的因素，并通过逐次逼近法获得最优解。 最终结果将是配送中心的容量，位置，数量分配等。 鲍莫夫模型的改进模型对嘉吉物流的选址有很大帮助，从而降低了嘉吉物流的成本。

管理后台部分原型（包含社区管理、商品管理、订单管理、优惠管理、广告管理、配送费模板、专题管理等）

在考虑商品供应成本因素的基础上,结合B2C电子商务企业物流配送网络的特点,建立了混合0-1整数规划的配送中心选址优化模型.该模型是一种特殊形式的选址-分配模型,具有NP难性质。为求解上述模型，开发了嵌入表上作业法的遗传算法。实例研究表明，该算法能高效求得模型的优化解，是求解物流配送中心选址这类复杂优化问题的一个较好方法.

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物流配送与我们的生活密切相关，而“最后一公里”是物流中的瓶颈。如何 合理的安排配送任务和设计配送路线是快递公司面临的一个实际难题。 试针对某市区的鲜牛奶配送需求，建立数学模型分析解决下面的问题： （1）附件 1 中给出了某城区 92 个牛奶配送点的坐标、需求量及相互之间的连接道路。假设牛奶站的位置坐标为原点，牛奶配送车的载货量为 400 瓶，速度是 20 公里/小时，每个需求点的下货时间为 1 分钟，配送车辆送完牛奶后需返回牛奶站。请设计一个运输成本最低的配送方案。 （2）由于鲜奶的保鲜要求，需要尽快的完成配送。请在考虑成本的前提下， 设计一个最快的配送方案。

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牛奶配送问题中包含访问次数不同的节点，该问题可以当做两阶段旅行商问题进行求解。为有效地求解节点个数处于平衡条件下的牛奶配送问题的两阶段旅行商问题，提出了一种启发式优化求解方法，有助提高目标问题的求解效率和性能。针对节点数量平衡性和节点访问次数不同的特点，提出一种基于节点划分的动态规划优化。通过对实例进行计算和比较，结果验证了所提方法的有效性和优越性。