物流技术
物流技術
물류기술
LOGISTICS TECHNOLOGY
2014年
3期
300-302,305
,共4页
物流企业%服务定价决策%收益率%人工鱼群算法%混沌运动%反馈策略
物流企業%服務定價決策%收益率%人工魚群算法%混沌運動%反饋策略
물류기업%복무정개결책%수익솔%인공어군산법%혼돈운동%반궤책략
logistics enterprise%service pricing decision%yield return%artificial fish swarm algorithm%chaotic motion%feedback strategy
在物流资金既定的情况下，不同的定价方案，物流企业的获利不同，为了获得更优的物流服务定价决策方案，提高收益率，提出一种改进人工鱼群算法的物流服务定价决策模型。首先建立物流服务定价决策数学模型，模型对物流企业各环节设置参数，定量地衡量这些指标对资金的消耗，然后采用人工鱼群算法对模型进行求解，在求解过程中，利用混沌运动的遍历性，对物流车辆的增加、仓库动态容量的优化、物流人员培训的最佳人数进行了混沌遍历分析，解决了人工鱼群算法对这些物流参数分析时易陷入局部最优的难题，并结合反馈策略，提高了人工鱼群算法对物流参数的求解效率，节约了成本，实现了利益最大化。仿真结果表明，改进人工鱼群算法可以获得使物流企业更加满意的服务定价决策方案，提高了收益率，降低了风险。
在物流資金既定的情況下，不同的定價方案，物流企業的穫利不同，為瞭穫得更優的物流服務定價決策方案，提高收益率，提齣一種改進人工魚群算法的物流服務定價決策模型。首先建立物流服務定價決策數學模型，模型對物流企業各環節設置參數，定量地衡量這些指標對資金的消耗，然後採用人工魚群算法對模型進行求解，在求解過程中，利用混沌運動的遍歷性，對物流車輛的增加、倉庫動態容量的優化、物流人員培訓的最佳人數進行瞭混沌遍歷分析，解決瞭人工魚群算法對這些物流參數分析時易陷入跼部最優的難題，併結閤反饋策略，提高瞭人工魚群算法對物流參數的求解效率，節約瞭成本，實現瞭利益最大化。倣真結果錶明，改進人工魚群算法可以穫得使物流企業更加滿意的服務定價決策方案，提高瞭收益率，降低瞭風險。
재물류자금기정적정황하，불동적정개방안，물류기업적획리불동，위료획득경우적물류복무정개결책방안，제고수익솔，제출일충개진인공어군산법적물류복무정개결책모형。수선건립물류복무정개결책수학모형，모형대물류기업각배절설치삼수，정량지형량저사지표대자금적소모，연후채용인공어군산법대모형진행구해，재구해과정중，이용혼돈운동적편력성，대물류차량적증가、창고동태용량적우화、물류인원배훈적최가인수진행료혼돈편력분석，해결료인공어군산법대저사물류삼수분석시역함입국부최우적난제，병결합반궤책략，제고료인공어군산법대물류삼수적구해효솔，절약료성본，실현료이익최대화。방진결과표명，개진인공어군산법가이획득사물류기업경가만의적복무정개결책방안，제고료수익솔，강저료풍험。
In this paper, we proposed the pricing decision model for the logistics services on the basis of the improved artificial fish swarm algorithm. First we built the mathematic model of the pricing decisions for logistics services, then solved it using the artificial fish swarm algorithm after improving it by correcting its tendency toward local optimization, and next in connection with the feedback strategy, improved the efficiency of the artificial fish swarm algorithm in solving the logistics parameters to reduce cost and realize maximum revenue. At the end, through a simulation, we found that the artificial fish swarm algorithm could satisfactorily provide service pricing solutions for the logistics enterprises.
