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物流工程与管理
物流工程与管理

张学明

月刊

1674-4993

whsczz@126.com

027-82619220

430019

湖北省武汉市江岸区黄孝河路特1号同安大厦3F

物流工程与管理/Journal Logistics Engineering and Management
查看更多>>我刊为中国创办最早、最富盛名的物流期刊，属国内贸易部优秀科技期刊，我国仓储养护行业核心期刊。
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    基于熵权TOPSIS的区域公路物流综合评价研究——以宁波市为例

    张灵源胡振崑徐樨沈艺...
    1-4,9页
    查看更多>>摘要：我国物流业发展迅速，公路物流作为基础承载了大量社会物流量。宁波为港口城市，公路运输对港口物流的发展至关重要。文中通过构建经济基础、基础设施、物流数字化能力等5 个二级指标，采用熵权TOPSIS法评价了宁波近几年的公路物流综合能力，发现其呈稳步上升趋势，展现出较好的经济韧性，基础设施成熟度较高。为助推宁波公路物流向更高层次、更高效的方向发展，进一步提升公路物流综合能力，文中提出加快数字化转型，加强产业链协同，培养人才队伍，推进绿色物流发展，优化基础设施运营建设等建议。

    区域公路物流熵权TOPSIS综合评价宁波市

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    基于改进布谷鸟算法的物流配送中心选址研究

    吕炜彬何利力郑军红
    5-9页
    查看更多>>摘要：近年来，物流行业不断发展壮大，配送中心作为物流系统中承上启下的关键节点，在减少物流配送成本、提高服务响应效率上具有十分重要的战略价值。针对供应链环节中因多源多点造成的配送成本增加、库存周转率低等痛点，文中提出了一种改进的布谷鸟算法用于解决物流配送中心选址问题。该算法在传统的布谷鸟算法的基础上，引入粒子群优化算法，将两者有效地组合起来进行求解，并在求解过程中增加自适应参数，以避免出现局部最优现象，增加全局搜索能力。实验表明，相较于其他启发式算法，在解决配送中心选址问题上，改进布谷鸟算法能够有效降低物流配送成本，加快求解速度，提高库存周转次数，为企业物流的预算方案提供参考依据。

    改进布谷鸟算法物流配送中心选址自适应参数库存周转次数

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    LSTM和GRU模型对湖北省物流需求预测性能比较研究

    王泽宇张志清
    10-14页
    查看更多>>摘要：预测物流需求是提高和优化物流供应链效率和降低成本的关键因素。文中以湖北省物流需求为应用场景，采用LSTM和GRU网络对湖北省物流需求量进行预测，根据误差对比发现，LSTM网络的性能显著优于GRU网络，拥有更高的预测精度。

    物流预测LSTM网络GRU网络

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    基于改进麻雀搜索算法的物流配送路径优化研究

    张成何利力郑军红
    15-18页
    查看更多>>摘要：在当前竞争激烈的市场环境中，优化物流配送路径成为企业控制供应链成本、提高服务效率和客户满意度的关键。针对供应链环节中物流配送成本高和时间长等痛点，文中构建了一个物流配送路径优化模型，旨在最大程度地减少配送时间和成本。以麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)为基础框架，引入Cubic混沌映射来初始化种群，旨在增进种群初始位置的多样性，并促进算法跳出局部最优解。在迭代过程中，模型通过重心反向学习机制对麻雀个体进行适时变异，从而提升了算法的全局搜索能力并有效防止了早熟收敛的问题。随后，引入粒子群技术以提高算法的寻优精度和稳定性。最后，经过一系列实验验证，该算法在优化搜索方面有较好的优越性。

    物流配送路径优化麻雀搜索算法粒子群技术

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    考虑碳排放的社区团购生鲜产品配送路径优化

    张梦佳朱涛
    19-23页
    查看更多>>摘要：社区团购生鲜产品冷链配送具有碳排放高、客户点多等特点，同时受社区团购生鲜产品易变质属性的影响，社区团购配送问题是较为复杂的优化问题。文中以总成本最小为目标，构建了考虑碳排放的社区团购配送路径优化模型，并设计了灰狼优化算法求解，通过改进灰狼的参数更新公式、引入遗传算法变异策略，提高算法的有效性，获得全局最优解。最后通过实际算例进行求解，结果显示，文中建立的模型及设计的算法对解决社区团购低碳物流问题具有一定的实用性。

    社区团购低碳物流车辆路径问题灰狼优化算法

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    贝叶斯优化下SARIMAX和LSTM模型在日照港货物吞吐量预测中的应用

    徐浩帆
    24-28页
    查看更多>>摘要：在全球贸易活动中，精确预测港口货物吞吐量对物流和供应链管理具有重要意义。为更好地捕捉吞吐量数据中的季节性周期和长期趋势，文中采用SARIMAX模型和LSTM神经网络，同时综合考虑了GDP、进出口贸易总额等宏观经济指标。首先利用SARIMAX模型捕捉吞吐量数据中季节性和趋势成分，并结合贝叶斯优化来细致调整模型超参数。然后引入结合贝叶斯优化的LSTM网络，对SARIMAX模型的预测值和实际值间的误差序列进行修正。实证结果表明，相比于传统单一模型，考虑多种影响因素的组合模型能够更加有效地提高对未来货物吞吐量的预测准确度。该研究不仅丰富了时间序列预测的理论，也为港口和物流行业提供了一种实用的决策支持工具。

    时间序列预测SARIMAXLSTM贝叶斯优化货物吞吐量

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    论人工智能货运

    乐烨陈亚杰
    29-31页
    查看更多>>摘要：人工智能货物运输是一种利用AI技术改进和自动化货物运输过程的方法。这种技术适用于多种形式的运输，包括海运、空运、公路和铁路运输。人工智能在货物运输领域发挥着越来越重要的作用。它可以应用于多个环节，提高运输效率和安全性。文中系统介绍了人工智能货运的现状，剖析了人工智能货运的基本原理和工作步骤，论述了人工智能货运的应用与优缺点，对人工智能货运的发展方向做出了设想，并提出了人工智能货运今后发展中需要思考的若干问题，为运输行业或物流公司提供了一些有益的建议与参考。

    人工智能货运发展思考

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    动态规划在优化运输路径中的应用

    李佳
    32-35页
    查看更多>>摘要：BG商城股份有限公司是SJZ市零售行业的龙头企业，旗下BG高科技物流产业园是一家以满足企业内需为主的物流企业，同时在满足企业内需的情况下向上下游供应链延伸。三年来，随着BG物流园业务量的增加和业务形式的深入展开，配送车辆的配送次数及客户数量也在不断增加，而运输成本的高低成为了大家日益关注的主要问题。动态规划作为运筹学的一个重要分支，是通过数学方法来选择最优决策过程的一种分析方法，在交通运输领域有着广泛的应用，而最短路径的问题是动态规划在管理领域的一个重要应用，文中结合BG高科技物流产业园实例说明动态规划在运输方面分析最短路径的方法。

    配送车辆动态规划最短路径

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    考虑成本下降和策略型消费者行为的供应链动态定价研究

    王桦陈宇康
    36-42页
    查看更多>>摘要：考虑一个具有技术进步和生产学习的制造商和一个零售商组成的供应链在两时期动态地向策略型消费者销售的情形。技术进步和生产学习导致了制造商第二期单位成本的降低。因此，研究了技术进步水平、生产学习水平和策略型消费者行为对零售商和制造商定价和利润的影响。此外，比较了有无成本下降时技术进步水平、生产学习水平以及消费者耐心水平对制造商、零售商和供应链利润的影响。结果表明:首先，技术进步和生产学习对零售商和制造商利润产生正影响;此外，当技术进步高于临界值时，策略型消费者行为对零售商与制造商利润产生正影响。其次，对于零售商、制造商和供应链而言，技术进步或生产学习具有正的价值，且技术进步或生产学习水平越高，技术进步或生产学习价值越大。最后，当生产学习水平较低时，策略型消费者行为提高了成本下降对零售商、制造商和供应链的价值，而当技术进步较低且生产学习较高时，策略型消费者行为降低了这些价值。

    成本下降动态定价策略型消费者技术进步生产学习

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    基于组态分析的数字技术对制造企业供应链韧性的影响路径研究——以供应链创新与应用制造企业为例

    郑宇峰王友发
    43-48页
    查看更多>>摘要：数字技术是提升供应链韧性的重要手段和工具，能够帮助制造企业实现供应链的可视化、智能化、协同化和灵活化，从而提高供应链的效率、效果和抗风险能力。由于不同的数字技术具有不同的特点与效果，其作用于制造企业供应链韧性的机理与路径也不尽相同，若盲目运用，则容易陷入数字化悖论的困境。因此，如何合理且针对性地组合运用数字技术对供应链韧性进行提升成为了研究的焦点与方向。文中采用质性分析与量性分析相结合的方法，通过已有文献提炼出数字技术影响制造企业供应链韧性的前因变量，进而基于扎根理论和模糊集定性比较分析方法对所获得的影响因素进行条件组态分析。研究发现:①数字基础设施与平台的建设、企业内外信息共享与收集、产业与业务链的数字化进展、制造企业各部门层级数字化能力、供应链电子化整合能力是数字技术影响制造企业供应链韧性的主要前因变量;②单一变量对提升制造企业供应链韧性解释力弱，不同条件耦合形成的适应型策略、更新型策略、突破型策略三种组态均可提升供应链韧性。文中所得研究结论有助于加深数字技术影响制造企业供应链韧性过程中本质的理性认知，同时对不同制造企业结合自身资源与特性选择合理高效的数字技术组合路径具有重要的理论与实践意义。

    数字技术组态分析供应链韧性fsQCA

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