1) discrete warehouse location
离散仓库选址
1.
The authors establish a discrete warehouse location model from a genetic algorithm approach and an example is offered.
本文在考虑规模经济的因素下,基于遗传算法,将仓库选址决策中的总成本进行适当分解和表示,建立了一个离散仓库选址模型,给出了算法的实现过程,并给出一个运算实例。
2) warehouse location
仓库选址
1.
Aiming at the expense constitution in warehouse location, the paper establishes a mathematical model for warehouse location in the process of dynamic decision-making in order to select the location by stages.
为了合理选择约束理论生产模式下的仓库选址,以仓库重新选址的费用结构为研究目标,通过建立动态决策过程中的仓库选址数学模型,分阶段的对仓库地址进行选择。
2.
Based on the factors of mass economy,the paper establishes a multi-warehouse location model which takes the sum of minimized supply costs,transport costs and fixed costs as the goal and within which supply costs are expressed by piecewise linear cost function,solves the model with a genetic algorithm and shows an example.
在考虑规模经济的因素下,以最小化项目的供货成本、运输成本与固定成本之和为总目标建立了一个多仓库选址模型,其中把供货成本用分段线性函数表示,体现了厂商存在的规模经济效应,并采用遗传算法对模型进行求解。
3.
To help the 3PL companies make the right decision on the warehouse location,on the basis of the lowest-cost company object and former data and experience,this paper utilizes WSMP,GA and AHP to solve the warehouse location problem.
为了提高选址决策的科学性和正确性,结合企业追求成本最小化的目标以及以往选址经验、历史数据,论文提出基于WSMP(仓库策略管理规划)、遗传算法和层次分析法的第三方物流企业仓库选址决策算法,运用定性和定量分析的方法多次迭代求得模型的解,以最经济的物流成本实现最高的客户服务水平和物流网络的覆盖率,从而为企业在低毛利、充分竞争的市场环境中创造可观的利润。
4) bulk store
散放仓库
6) CFS (Container Freight Station)
散货仓库
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条