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题名B2C电子商务模式下的物流配送研究
被引量：12
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作者
高海霞
龙虹
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机构
北京理工大学
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出处
《物流科技》
2006年第10期17-19,共3页
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文摘
物流配送是电子商务运作的一个重要环节,在整个商务活动中起着举足轻重的作用。目前,在线交易中的信息流已通过互联网基本实现,资金流的安全也在一定程度上得到了解决,但物流仍是电子商务开展的一大瓶颈。B2C作为电子商务的运作模式之一,存在着配送不及时、配送成本高、无法送货等问题。不解决物流配送的问题,B2C模式就难以快速发展。本文针对B2C模式的特点和对物流配送的要求,提出了B2C电子商务模式下建立物流配送系统的解决思路。
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关键词
电子商务
B2C
物流配送
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Keywords
E-commerce
B2C
logisitics distribution
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分类号
F253.4
[经济管理—国民经济]
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题名Matlab应用于物流配送中心选址问题的研究
被引量：1
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作者
黄亚晨
况志军
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机构
华东交通大学经济管理学院
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出处
《物流科技》
2013年第7期59-61,共3页
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文摘
基于Matlab软件优化工具箱与带时效性的物流配送中心选址模型,通过优化工具箱中的有约束非线性规划函数对模型进行求解。并通过实例所分析出的结果,体现出模型与工具对物流企业或供应链优化选址具有积极意义。
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关键词
物流配送中心
选址中心
模型
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Keywords
logisitics distribution center
location center
model
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分类号
F224
[经济管理—国民经济]
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题名基于CAS理论的改进PSO算法
被引量：13
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作者
刘举胜
何建佳
李鹏飞
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机构
上海理工大学管理学院
上海理工大学超网络研究中心(中国)
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期57-63,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.71171135)
上海市一流学科建设项目(No.S1201YLXK)
+3 种基金
上海市高原学科(管理科学与工程)建设项目
上海高校青年教师培养资助计划项目(No.slg14020)
上海理工大学国家级项目培育课(No.15HJPY-QN09)
上海市哲学社会科学规划课题(No.2016EGL007)
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文摘
针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优,发生早熟这一问题,借鉴复杂适应系统(CAS)理论,将混沌和自适应引入到基本PSO中,形成一种双重自适应PSO算法(DAPSO)。该算法在初始化种群时,采用Logisitic方程产生混沌序列;在迭代过程中,通过非线性动态调整策略调整粒子个体学习因子和社会学习因子的大小,采用(0,1)随机均匀分布代替惯性权重递减的方法对w进行自适应取值来更新粒子的速度和位移,最终实现算法求解全局最优的目标。最后运用六个高维单模态和多模态Benchmark测试函数对该算法进行仿真,并与PSO,2PSO,KPSO算法进行对比。对比结果表明,该算法在求解全局最优解时,效果明显优于其他粒子群算法,在精确性和寻优效率上较其他算法表现尤为突出。
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关键词
复杂适应系统(CAS)理论
双重自适应粒子群优化(DAPSO)算法
logisitic方程
非线性动态调整策略
(0
1)随机均匀分布
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Keywords
theory of complex adaptive system
Dual Adaptive Particle Swarm Optimization(DAPSO)algorithm
Logistic equation
nonlinear dynamic adjustment strategy
(0, 1)random uniform distribution
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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