為了確保事情或工作得以順利進行,，通常需要預(yù)先制定一份完整的方案,，方案一般包括指導(dǎo)思想、主要目標(biāo)、工作重點、實施步驟,、政策措施,、具體要求等項目,。大家想知道怎么樣才能寫一篇比較優(yōu)質(zhì)的方案嗎,？下面是小編幫大家整理的方案范文，僅供參考,，大家一起來看看吧,。

設(shè)計方案的定義及組成篇一

據(jù)市場反映，客戶提出了如下問題,，急需總部進行改善：

1,、時效問題——近期客戶反映物流公司交貨時效較慢，延遲送達票數(shù)比率偏高,；

2,、送貨費用——對于客戶臨時決定送貨上門的，物流公司向客戶無理要求高額送貨費,；

3,、付費方式——對于金額達3萬元以上的訂單（一單多次發(fā)貨），客戶對送貨及運費支付方式不滿（總部在執(zhí)行公司月結(jié)或客戶到付政策時有偏差）,；

4,、服務(wù)態(tài)度——物流公司的服務(wù)態(tài)度不好，常出現(xiàn)不及時通知提貨的情況,；

5,、提貨路程——某些城市提貨點距客戶較遠,，提貨不方便。

■整改目的

1,、保證運期準(zhǔn)時,、可靠地達到客戶要求；

2,、使送貨與運費支付方式同時滿足公司相關(guān)規(guī)定與客戶的合理要求,；

3、提高公司運費付款速度,，增強物流公司與本司的合作信心,，從而提高服務(wù)質(zhì)量；

4,、改善公司相關(guān)部門自身的工作,。

■整改方式

1、重申公司送貨與運費付款方式的相關(guān)規(guī)定如下：

2,、提升物流公司的整體服務(wù)水平：

運輸時效方面 為提高運輸時效,，進行以下工作改善：

及時配送的規(guī)范化 嚴(yán)格要求承運方進行及時配送，不允許物流公司將我司貨物隨意滯留在江門或廣州延遲配送,；

承運方信息的公開透明化 把物流公司的運價/時效資料給市場部各總監(jiān)參考（目前有7-8家）,，

運輸時效的公開透明化 將與我司合作的物流公司到達各城市的時效公告各辦事處，由各辦事處與經(jīng)銷商共同監(jiān)督承運方是否按合同規(guī)定的到達時間到貨,；

異常反應(yīng)的快速化 要求與我司合作之物流公司,，在運輸過程中出現(xiàn)異常情況時要及時、快速地做出反饋與妥善處理措施,；

操作時間的公開透明化 要求物流公司向我司提供其出貨的常規(guī)時間安排的書面資料,，并在有變動前與我司進行充分的溝通，同時對資料及時更新與維護,，商務(wù)部將最新資料知會相關(guān)單位（各辦事處,、各出貨分廠），以便大家共同監(jiān)督與執(zhí)行,。

服務(wù)態(tài)度方面 為提高客戶滿意度,，使銷售渠道更暢通，要求物流公司在服務(wù)方面進行以下改善：

運輸過程中確保產(chǎn)品質(zhì)量不受損 承運方有義務(wù)為工廠運輸包裝提供專業(yè)的合理化建議,，裝車前對包裝不合格的貨物提出改進要求,，以保證產(chǎn)品在運輸途中不受損壞；

貨到目的地后及時通知收貨人 不管是送貨上門或是客戶自提,，都要及時通知收貨人,，以免延誤交貨時間；

不得亂收費 所有客戶自提的貨物,若客戶臨時需要承運方送貨上門的,其送貨費不得高于合同約定的額度(目前為40-50元/票)

交貨時要態(tài)度友好 承運方在與收貨人交接貨物時，要耐心,、熱情,、態(tài)度友好，如發(fā)現(xiàn)異常要及時與相關(guān)方進行溝通反饋,，切忌耍蠻或與收貨人爭吵,；

及時回傳簽收單 承運方要及時將客戶簽收單傳回發(fā)貨點，以免延誤收貨確認或結(jié)算時間,；

3,、改善公司相關(guān)運作：

縮短運費結(jié)算周期 目前，物流公司當(dāng)月的運費要在第二個月的25日以后（甚至更遲）方可到帳,，這是影響合作的重要原因之一,，現(xiàn)建議做出如下改善：

提高付款效率 現(xiàn)在公司對運費結(jié)算單據(jù)的審核時間達15天左右,建議今后規(guī)范各環(huán)節(jié)的審核停留時間,爭取在10天左右走完付款流程;

規(guī)定審單付款時間

每月初物流專員與物流公司對完單后，各環(huán)節(jié)停留時間規(guī)定如下：

共10天)

改善出貨狀況 目前,，分廠生產(chǎn)進度落后,，入倉時間很晚（晚上九、十點以后才陸續(xù)入倉）,，造成發(fā)出的貨無法在當(dāng)晚配送出去,，而是停留在承運方的貨運站檔口，要到第二天或第二天晚上才可配送出去,。故現(xiàn)做如下改善：

規(guī)范入倉與走車時間 要求出貨分廠務(wù)必在晚上

8：30前（周六在下午4點前）,，

將當(dāng)晚需出貨的產(chǎn)品入倉到國內(nèi)出貨倉，晚上9：30準(zhǔn)時走車離廠（周六在下午5點前）,，因延期入倉造成當(dāng)晚無法按期出貨所產(chǎn)生的損失由分廠承擔(dān),；

每天分兩次出貨 周一至周五，安排上午,、晚上各出一次貨：上午,，主要出前一天晚上來不及出貨的產(chǎn)品；需發(fā)空運,、快運的產(chǎn)品必須在當(dāng)晚按時出貨。

4,、改善與物流公司的合作：

1,、召集新邦、安泰物流公司的領(lǐng)導(dǎo)分開進行會談,，就如何改善現(xiàn)有的物流問題進行討論并制定出有效的處理方案和預(yù)防糾正措施,；

（落實到實處）

2、德邦物流在運輸時效和服務(wù)網(wǎng)點方面有一定的優(yōu)勢,，但德邦的價格較高且出貨時間要求較早,還有一些其它方面存在分歧,故試圖與德邦物流做進一步的洽談,。

3、華宇物流在服務(wù)網(wǎng)點方面有一定優(yōu)勢,價格略低于德邦,運輸時效稍遜于德邦,但要求每月月結(jié)在次月15日前付款,如果我司能做到這一點,便可與華宇簽約。

（與德邦或華宇簽約,，為上策）

設(shè)計方案的定義及組成篇二

１．用鋼筆描紅,。

２．看圖認識部首，再寫出屬于這個部首的字,。

３．詞語搭配,。

４．依照擬人手法造句。

５．熟記成語,。

６．讀讀背背三字經(jīng),。

７．口語交際；水里的火山,。

８．學(xué)寫毛筆字,。

3課時

1、用鋼筆描紅,。

2,、看圖認識部首，再寫出屬于這個部首的字,。

3,、詞語搭配。

（一）教學(xué)第一題,。

１．審題,。

２．指導(dǎo)。

（１）指名讀句子,。（２）理解句子的意思,。

（３）指導(dǎo)學(xué)生看清行款布局及每個字的間架。

３．練習(xí)：

（１）學(xué)生練習(xí)描紅,。

（２）根據(jù)描紅情況,，教師及時進行小結(jié)。

４．反饋：

（１）展示寫得好的字,，評點好在哪里,。

（２）指出不足，根據(jù)情況進行矯正性練習(xí),。

（二）教學(xué)第二題,。

１．審題。

２．指導(dǎo),。

（1）認識部首：攵,。

（2）生看圖，師提問：第一豎排有什么特點,？第二豎排有什么特點,？第三豎排有什么特點,？

（3）集體交流。

（4）學(xué)生說一說屬于這些部首的字,。

３．練習(xí)：

在表格中填寫分別屬于這些部首的字,。

教師巡回個別指導(dǎo)。同座位互相大聲朗讀所填的字,。

（三）教學(xué)第三題,。

1．審題。

2．指導(dǎo),。

（1）用小黑板出示豎線左邊的詞語.

（2）指名讀詞,。并說說這些詞有什么共同點。（表示動作）

（3）用小黑板出示豎線右邊的詞,，

（4）指名讀詞,，說說這些詞有什么共同點。（說明怎樣動作）

（5）將可以搭配的詞用線連起來,。

（6）將搭配好的詞語讀一讀,。

（7）教師歸納搭配詞語的方法步驟：一讀，二想,，三畫線,。

3．練習(xí)。

（1）讓學(xué)生用一讀,、二想,、三畫線的方法完成豎線右邊的詞語搭配。

（2）教師根據(jù)學(xué)生的自練情況,，進行針對性的輔導(dǎo),。

4．反饋。

（1）討論自練情況,，確定正確答案,。（2）讓學(xué)生修改自己的答案。

（3）同座位互查練習(xí)的情況,。（4）讓學(xué)生朗讀搭配好的詞語,。

1．依照擬人手法造句。

2．熟記成語,。

3．讀讀背背三字經(jīng),。

（一）教學(xué)第四題。

1．審題,。

2．指導(dǎo)。

（1）出示第一組的兩個句子,，指名學(xué)生朗讀,。

（2）讓學(xué)生比較兩個句子的不同。

（3）師啟發(fā)學(xué)生：兩個句子用詞不一樣，但句子的意思一樣不一樣呢,？

（4）師進一步啟發(fā)學(xué)生：兩個句子的意思一樣,，但用詞不同，請同學(xué)們讀一讀,，比較一下,，哪個句子寫得好呢？為什么,？

（5）練習(xí)朗讀句子,。

3．練習(xí)。

（1）出示第二組的兩個句子,。

（2）學(xué)生自己朗讀比較,。

（3）學(xué)生交流自己的看法。

（4）出示練習(xí)題：

出示句子：（根據(jù)句子的意思,，依照每組的后一個句子造句）

一陣微風(fēng)吹過,，小稻秧晃動起來。

一陣微風(fēng)吹過,，小稻秧高興得跳起舞來,。

一陣微風(fēng)吹過，小稻秧微微點頭,。

4．反饋,。

（1）學(xué)生依照第組的后一個句子造句。

（2）學(xué)生之間互相交流,。

（3）教師糾正學(xué)生造句中的錯誤,。

（二）教學(xué)第五題。

1．審題,。

2．指導(dǎo),。

（1）學(xué)生自由讀１２條成語。不認識的字可以查字典,。

（2）教師范讀,。

（3）學(xué)生自由讀。

（4）理解成語的意思,。

3．練習(xí),。

（1）學(xué)生大聲朗讀。

（2）同座位練習(xí)背誦,。

（3）教師巡回抽背,。

4．反饋。

（1）指名讀,。

（2）集體練讀,。

（3）集體齊背,。

（4）指名背。

（三）教學(xué)第六題,。

1．審題,。

2．指導(dǎo)。

（1）讓學(xué)生自讀從《三字經(jīng)》中選出的韻文,。

（2）指名試讀,。

（3）教師根據(jù)學(xué)生的情況進行范讀和領(lǐng)讀。

（4）教師分行講解《三字經(jīng)》的意思,。

（5）教師再次范讀三字經(jīng)的節(jié)選,。

3．練習(xí)。

（1）學(xué)生自由朗讀,，教師糾正學(xué)生讀錯的字音,。

（2）指名朗讀。

（3）在充分朗讀的基礎(chǔ)上,，讓學(xué)生練習(xí)背誦,。

4．反饋。

（1）檢查學(xué)生的朗讀情況,。

（2）指名背誦,。

1．口語交際；水里的火山,。

2．學(xué)寫毛筆字,。

（一）教學(xué)第七題。

1．審題,。

2．指導(dǎo),。

（1）仔細觀察老師做的實驗。

實驗材料：一只小瓶子,、一只裝滿水的大玻璃罐,、一根細繩子、紅墨水,。

用細繩系住小瓶子的瓶頸,，在小瓶子里裝滿冷水，再加上幾滴紅墨水,，將小瓶子慢慢放進大玻璃罐的熱水中,，安放在罐底。

（2）說說實驗經(jīng)過,。

教師提示：用“先……接著……最后……”的句式說一說實驗的過程,。

（3）說說實驗結(jié)果。

教師啟發(fā)學(xué)生：小瓶子放進大玻璃罐子里后,，出現(xiàn)了什么有趣的現(xiàn)象,？這是什么道理,？

（4）指名練說實驗的過程和自己的想法。

3．練習(xí),。

（1）學(xué)生先分組在小組內(nèi)練說。

（2）第組派代表到講臺前來說話,。

4．反饋,。

（1）教師對學(xué)生的說話進行評議。

（2）鼓勵學(xué)生大膽說出自己的想法,。

（二）練寫毛筆字

1,、分析寫法。

2,、練寫,。

設(shè)計方案的定義及組成篇三

配送中心是連接工廠與客戶的中間橋梁，其選址方式往往決定著物流的配送距離和配送模式,，進而影響著物流系統(tǒng)的運作效率,。因此，研究物流配送中心的選址具有重要的理論和現(xiàn)實應(yīng)用意義,。

本文對近年來國內(nèi)外有關(guān)物流配送中心選址方法的文獻進行了梳理和研究,，并對各種方法進行了比較。選址方法主要有定性和定量的兩種方法,。定性方法有專家打分法,、delphi法等，定量方法有重心法,、p中值法,、數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、多準(zhǔn)則決策方法,、解決np hard問題（多項式復(fù)雜程度的非確定性問題）的各種啟發(fā)式算法,、仿真法以及這幾種方法相結(jié)合的方法等。由于定性研究方法及重心法,、p中值法相對比較成熟,，因此，本文將主要分析定量方法中的數(shù)學(xué)規(guī)劃,、多準(zhǔn)則決策,、解決np hard問題的各種啟發(fā)式算法、仿真在配送中心選址中應(yīng)用的研究狀況,。

數(shù)學(xué)規(guī)劃算法包括線性規(guī)劃,、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃,、混合整數(shù)規(guī)劃和動態(tài)規(guī)劃,、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃算法等,。在近年來的研究中，規(guī)劃論中常常引入了不確定性的概念,，由此進一步產(chǎn)生了模糊規(guī)劃,、隨機規(guī)劃、模糊隨機規(guī)劃,、隨機模糊規(guī)劃等等,。不確定性規(guī)劃主要是在規(guī)劃中的c(價值向量)、a(資源消耗向量),、b(資源約束向量)和決策變量中引入不確定性,，從而使得不確定規(guī)劃更加貼近于實際情況，得到廣泛地實際應(yīng)用,。

國內(nèi)外學(xué)者對于數(shù)學(xué)規(guī)劃方法應(yīng)用于配送中心的選址問題進行了比較深入的研究,。姜大元(20xx)應(yīng)用baumol-wolf模型，對多物流節(jié)點的選址問題進行研究,，并通過舉例對模型的應(yīng)用進行了說明,，該模型屬于整數(shù)規(guī)劃和非參數(shù)規(guī)劃結(jié)合的模型。各種規(guī)劃的方法在具體的現(xiàn)實使用中,，常常出現(xiàn)np hard問題,。因此，目前的進一步研究趨勢是各種規(guī)劃方法和啟發(fā)式算法的結(jié)合,，對配送中心的選址進行一個綜合的規(guī)劃與計算,。

在物流系統(tǒng)的研究中，人們常常會遇到大量多準(zhǔn)則決策問題,，如配送中心的選址,、運輸方式及路線選擇、供應(yīng)商選擇等等,。這些問題的典型特征是涉及到多個選擇方案(對象),，每個方案都有若干個不同的準(zhǔn)則，要通過多個準(zhǔn)則對于方案(對象)做出綜合性的選擇,。對于物流配送中心的選址問題,，人們常常以運輸成本及配送中心建設(shè)、運作成本的總成本最小化,，滿足顧客需求,，以及滿足社會、環(huán)境要求等為準(zhǔn)則進行決策,。多準(zhǔn)則決策的方法包括多指標(biāo)決策方法與多屬性決策方法兩種,，比較常用的有層次分析法(ahp)、模糊綜合評判、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(dea),topsis,、優(yōu)序法等等,。

多準(zhǔn)則決策提供了一套良好的決策方法體系，對于配送中心的選址不管在實務(wù)界還是理論方面的研究均有廣泛的應(yīng)用與研究,。關(guān)志民等(20xx)提出了基于模糊多指標(biāo)評價方法的配送中心選址優(yōu)化決策,。從供應(yīng)鏈管理的實際需要分析了影響配送中心選址的主要因素，并建立相應(yīng)的評價指標(biāo)體系,，由此給出了一種使定性和定量的方法有機結(jié)合的模糊多指標(biāo)評價方法,。chen-tung chen(20xx)運用了基于三角模糊數(shù)的模糊多準(zhǔn)則決策對物流配送中心的選址問題進行了研究。文章以投資成本,、擴展的可能性、獲取原材料的便利性,、人力資源,、顧客市場的接近性為決策準(zhǔn)則，并對各個準(zhǔn)則采用語義模糊判定的方式進行了權(quán)重上的集結(jié),。

有關(guān)多準(zhǔn)則決策方法,，特別是層次分析法和模糊綜合評判的方法，在配送中心的選址研究中有著廣泛的應(yīng)用,。但是,，這兩種方法都是基于線性的決策思想，在當(dāng)今復(fù)雜多變的環(huán)境下,，線性的決策思想逐漸地暴露出其固有的局限性,，非線性的決策方法是今后進一步的研究的重點和趨勢。

啟發(fā)式算法是尋求解決問題的一種方法和策略,，是建立在經(jīng)驗和判斷的基礎(chǔ)上,，體現(xiàn)人的主觀能動作用和創(chuàng)造力。啟發(fā)式算法常常能夠比較有效地處理np hard問題,，因此,，啟發(fā)式算法經(jīng)常與其它優(yōu)化算法結(jié)合在一起使用，使兩者的優(yōu)點進一步得到發(fā)揮,。目前,，比較常用的啟發(fā)式算法包括：遺傳算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,；模擬退火算法,。

（一）遺傳算法

遺傳算法（genetic algorithm, ga）是在 20 世紀(jì) 60 年代提出來的，是受遺傳學(xué)中自然選擇和遺傳機制啟發(fā)而發(fā)展起來的一種搜索算法,。它的基本思想是使用模擬生物和人類進化的方法求解復(fù)雜的優(yōu)化問題,，因而也稱為模擬進化優(yōu)化算法。遺傳算法主要有三個算子：選擇,；交叉,；變異,。通過這三個算子，問題得到了逐步的優(yōu)化,，最終達到滿意的優(yōu)化解,。

對于物流配送中心的選址研究，國內(nèi)外有不少學(xué)者將遺傳算法同一般的規(guī)劃方法結(jié)合起來對其進行了研究,。蔣忠中等（20xx）在考慮各種成本(包括運輸成本等)的基礎(chǔ)上,，結(jié)合具體的應(yīng)用背景，建立的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型(混合整數(shù)規(guī)劃或是一般的線性規(guī)劃),。由于該模型是一個組合優(yōu)化問題,，具有np hard問題，因此,，結(jié)合了遺傳算法對模型進行求解,。通過選擇恰當(dāng)?shù)木幋a方法和遺傳算子，求得了模型的最優(yōu)解,。

遺傳算法作為一種隨機搜索的,、啟發(fā)式的算法，具有較強的全局搜索能力,，但是,，往往比較容易陷入局部最優(yōu)情況。因此,，在研究和應(yīng)用中,，為避免這一缺點，遺傳算法常常和其它算法結(jié)合應(yīng)用,，使得這一算法更具有應(yīng)用價值,。

（二）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural- network, ann)是由大量處理單元(神經(jīng)元)廣泛互連而成的網(wǎng)絡(luò)，是對人腦的抽象,、簡化和模擬,，反應(yīng)人腦的基本特征?？梢酝ㄟ^對樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),，形成一定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)結(jié)構(gòu)，從而可以對復(fù)雜的系統(tǒng)進行有效的模型識別,。經(jīng)過大量樣本學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類和評價中,，往往要比一般的分類評價方法有效。

對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何應(yīng)用于物流配送中心的選址,，國內(nèi)外不少學(xué)者進行了各種有益的嘗試,。韓慶蘭等（20xx）用bp網(wǎng)絡(luò)對物流配送中心的選址問題進行了嘗試性地研究，顯示出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于解決配送中心選址問題具有一定的可行性和可操作性。

這一研究的不足是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù),，在對數(shù)據(jù)的獲取有一定的困難的情況下,，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來研究是不恰當(dāng)?shù)摹Ｔ趹?yīng)用ann時,，我們應(yīng)當(dāng)注意網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度,、是否陷入局部最優(yōu)解、數(shù)據(jù)的前期準(zhǔn)備,、網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)解釋等問題,，這樣才能有效及可靠地應(yīng)用ann解決實際存在的問題。

（三）模擬退火算法

模擬退火算法(simulated annealing, sa)又稱模擬冷卻法,、概率爬山法等,，于1982年由kirpatrick提出的另一種啟發(fā)式的、隨機優(yōu)化算法,。模擬退火算法的基本思想由一個初始的解出發(fā),，不斷重復(fù)產(chǎn)生迭代解，逐步判定,、舍棄，最終取得滿意解的過程,。模擬退火算法不但可以往好的方向發(fā)展,也可以往差的方向發(fā)展,從而使算法跳出局部最優(yōu)解,達到全局最優(yōu)解,。

對于模擬退火算法應(yīng)用于物流配送中心選址的研究，大量的文獻結(jié)合其它方法（如多準(zhǔn)則決策,、數(shù)學(xué)規(guī)劃等）進行了研究,。任春玉(20xx)提出了定量化的模擬退火遺傳算法與層次分析法相結(jié)合來確定配送中心地址的方法。該方法確?？傮w中個體多樣性以及防止遺傳算法的提前收斂,，運用層次分析法確定 物流配送中心選址評價指標(biāo)權(quán)重，并與專家評分相結(jié)合進行了綜合評價,。該算法對于解決物流配送中心的選址具有較好的有效性和可靠性,。

除以上三種比較常用的方法之外，啟發(fā)式算法還包括蟻群算法,、禁忌搜索算法,、進化算法等。各種算法在全局搜索能力,、優(yōu)缺點,、參數(shù)、解情況存在著一定的差異,。各種啟發(fā)式算法基本上帶有隨機搜索的特點,，已廣泛地應(yīng)用于解決np hard問題，同時也為物流配送中心選址的智能化處理提供了可能。用解析的方法(包括線性規(guī)劃等)建立數(shù)學(xué)模型,，然后運用啟發(fā)式算法進行求解是目前以及未來研究物流配送中心選址的一種較為可行和可操作的研究方法,。

仿真是利用計算機來運行仿真模型，模擬時間系統(tǒng)的運行狀態(tài)及其隨時間變化的過程,，并通過對仿真運行過程的觀察和統(tǒng)計,，得到被仿真系統(tǒng)的仿真輸出參數(shù)和基本特征，以此來估計和推斷實際系統(tǒng)的.真實參數(shù)和真實性能,。國內(nèi)外已經(jīng)不少文獻將仿真的方法運用于物流配送中心選址或是一般的設(shè)施選址的研究,，研究結(jié)果相對解析方法更接近于實際的情況。

張云鳳等(20xx)對汽車集團企業(yè)的配送中心選址運用了仿真的方法進行了研究,。先確定了配送中心選址的幾種方案,，應(yīng)用了flexim軟件對各方案建立了仿真模型，根據(jù)仿真結(jié)果進行了分析和方案的選擇,。該方法為集團企業(yè)配送中心選址問題提供了一種較為理想的解決方法,。薛永吉等(20xx)通過建立數(shù)學(xué)模型對物流中心的最優(yōu)站臺數(shù)問題進行研究，在一定假設(shè)和一系列限制條件下,，求解最優(yōu)站臺數(shù)量,，并針對數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜性和求解的種種不足，以arena仿真軟件為平臺,，建立仿真模型確定了最優(yōu)化方案,。kazuyoshi hidaka等(97)運用仿真對大規(guī)模的倉庫選址進行了研究。該研究對倉庫的固定成本,、運輸成本,，和同時滿足6800名顧客進行了仿真，以求得臨近的最優(yōu)解(near-optimal solution),。在求解的過程中,，結(jié)合了貪婪－互換啟發(fā)式算法(greedy-interchange heuristics)和氣球搜索算法(balloon search)兩種啟發(fā)式算法進行求解。該算法能比較有效地避免陷入局部最優(yōu)解和得到比較滿意的選址方案,。但是,，研究的結(jié)果容易受到運輸車輛的平均速度變化的影響。

仿真方法相對解析的方法在實際應(yīng)用中具有一定的優(yōu)點,，但是,，也存在一定的局限性。如仿真需要進行相對比較嚴(yán)格的模型的可信性和有效性的檢驗,。有些仿真系統(tǒng)對初始偏差比較敏感,，往往使得仿真結(jié)果與實際結(jié)果有較大的偏差。同時,，仿真對人和機器要求往往比較高,，要求設(shè)計人員必須具備豐富的經(jīng)驗和較高的分析能力,，而相對復(fù)雜的仿真系統(tǒng)，對計算機硬件的相應(yīng)要求是比較高的,。關(guān)于未來的研究,，各種解析方法、啟發(fā)式算法,、多準(zhǔn)則決策方法與仿真方法的結(jié)合,，是一種必然的趨勢。各種方法的結(jié)合可以彌補各自的不足,，而充分發(fā)揮各自的優(yōu)點,，從而提高選址的準(zhǔn)確性和可靠性。

物流配送中心的選址決策對于整個物流系統(tǒng)運作和客戶滿意情況有著重要的影響,。本文在對國內(nèi)外有關(guān)物流配送中心選址方法文獻研究的基礎(chǔ)上,，對比分析了數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、多準(zhǔn)則決策,、啟發(fā)式算法,、仿真方法在配送中心選址中的應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法,、多屬性決策方法,、啟發(fā)式算法、仿真方法各自有自己的優(yōu)缺點和一定的適用范圍,，各種方法的組合研究是未來研究的一種趨勢,。同時，由于選址問題本身具有的動態(tài)性,、復(fù)雜性、不確定性等特性,，因此,，開發(fā)和研究新的模型與方法也是進一步解決配送中心選址問題的必需途徑。

設(shè)計方案的定義及組成篇四

為弘揚中華民族傳統(tǒng)文化,，進一步促使我校教師重視寫字教學(xué),，重視良好書寫習(xí)慣的培養(yǎng)，讓學(xué)生從小練就一手好字,，全面提高學(xué)生寫字水平,，結(jié)合新課標(biāo)精神和我校的寫字工作計劃要求，開展整班性寫字比賽活動,。

開展各班級團體賽,。

一至六年級全體學(xué)生。

評委組：z

監(jiān)考老師：各班主任

時間：20xx年1月12日（周二）下午第二節(jié)

地點：各班教室

教導(dǎo)處指定書寫內(nèi)容;

1,、監(jiān)考老師下發(fā)比賽用紙,，用ppt展示書寫內(nèi)容,，讓學(xué)生抄寫。

2,、監(jiān)考老師在學(xué)生比賽過程中,，要提醒學(xué)生注意寫字姿勢、握筆方法,。

1,、比賽用紙學(xué)校統(tǒng)一提供。

2,、本次比賽以班級為單位,，不得弄虛作假。

3,、比賽時間：35分鐘（以下課鈴聲為準(zhǔn)）

評出各年級段班級團體第一,、二名。

設(shè)計方案的定義及組成篇五

班級：中班

科目：語言科學(xué)

執(zhí)教人：李秋花

l 激發(fā)幼兒對數(shù)學(xué)的興趣,。

l 培養(yǎng)幼兒細致地觀察能力與初步的統(tǒng)計能力,。

l 引導(dǎo)幼兒學(xué)習(xí)10的形成，能手口一致地點數(shù)10個物體,，知道9添上1是10,。

l 花園背景圖，畫有9朵紅花,、9朵黃花,。

l 小蜜蜂移動卡片10張，紅花與黃花移動卡片各一張,。

l 幼兒統(tǒng)計表,。

教師出示花園背景圖，請幼兒數(shù)一數(shù)紅花有幾朵,？黃花有幾朵,？誰多誰少？還是一樣多,？

教師操作花朵卡片,，幫助幼兒理解9添上1是10，并認讀數(shù)字10,。

教師利用小蜜蜂到花園采蜜的情節(jié),，鞏固幼兒對9添上1是10的理解。

請幼兒自己數(shù)一數(shù)幼兒用書上的物品,，數(shù)一數(shù)哪些物品是9個,？哪些物品是10個？并用自己喜歡的符號記錄結(jié)果

組織幼兒交流統(tǒng)計的結(jié)果,，并集體想辦法讓物品一樣多,。

教師總結(jié),，講評幼兒表現(xiàn)。

區(qū)角活動中,，讓幼兒繼續(xù)觀察擺放的物品哪些是10種或10個,。