汽车零部件配送节点选址方法研究—以康众为例开题报告

1. 研究目的与意义

随着中国经济的发展，国内消费水平不断提升，商品流通活动日趋频繁和产业政策大力扶持双重因素推动下，我国物流业整体规模不断扩大，整体物流行业处于上升阶段。物流配送中心是现代物流系统成本控制中的一个重要环节,合理的配送中心能够减少货物的运输成本,降低运营成本，保证物流系统的平衡发展。但是目前发展过程中还存在着大量问题。比如，作为物流配送中心，对于位置的选址，很多企业并没有严格结合配送成本、人口聚集量、配送线路的选择以及是否可持续发展等问题，进行科学选址。

因此，本文将结合康众公司的发展现状以及南京市在汽车零部件公司选址位置进行分析。通过分析目前物流配送中心位置在实际现状中存在的问题，并结合康众公司的实际位置，利用蚁群算法进行智能优化，给出相应的计算结果。以此提高选址的可实施性性和合理性。

2. 课题关键问题和重难点

本课题研究的关键问题：

1.物流选址

2.中心节点

3. 国内外研究现状（文献综述）

随着互联网络的发展，网上购物也变得越来越受欢迎。网购在很大程度上带动了物流产业的发展。比如与京东购物平台一体的京东物流，京东物流的高效快速成为了它的一个亮点。物流作为促进经济增长的加速器，在国民经济中地位日益显著。物流节点作为物流系统的枢纽，有效的连接着物流系统中的资源，物流技术及服务效率，是物流业规模化和集约化发展的客观要求和必然产物，物流节点的选址在物流中有着举足轻重的地位。

物节点的选址不能只从理论上简单的以距离作为选址标准，还要考虑许多实际的因素，比如建造成本，运输成本，用户需求等。随着研究的深入，顾客满意度、配送时间、服务质量及可持续发展等因素也被考虑到对物流节点选址中。

物流节点选址的研究涉及因素众多，各种选址方法被引到物流节点选址中，以期选出最佳的位置。大量学者对这一问题展开过研究,提出了许多选址模型和选址算法,具体研究成果如下：

4. 研究方案

本文将蚁群算法运应用到物流选址中。分析蚁群算法在和实际物流问题的结合的合理性和可操作性。使用康众汽配在江苏等地的实际经营情况作为实验数据。综合考虑汽车配件的考虑因素，将其与蚁群算法和聚类算法融合在一起，提出一种高效可靠的节点选址策略。

研究方法：本文主要采用理论分析与实证分析相结合的方法、定性分析宇定量分析相结合的方法进行研究。首先根据南京等地的实际配送点的情况进行网上调研，后期与自己建立的模型进行仿真实验，验证模型和算法的可靠性。

本文主要框架：

5. 工作计划

1.查阅与与物流配送节点选址相关的资料；进行文献的阅读及整理，写出文献综述；

2.根据文献理论回顾，进行理论分析，初步建立分析框架；

3.进行实地调查及访谈；案例分析，比较分析；进行研究课题最终成果的撰写工作；