本文關鍵詞：基于PI-PSO的煤炭產品物流園區(qū)動態(tài)選址的優(yōu)化方法及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：煤炭作為重要能源之一,與社會生產和人民生活息息相關,雖然現(xiàn)如今煤炭的重要地位逐漸被石油所取代,但由于石油資源再生周期長,而煤炭儲量巨大,隨著煤炭汽化等新加工技術日趨成熟,煤炭終將在人類生產生活中占有重要的一席之地。而我國作為煤炭的生產和消費大國,逐漸形成了一定規(guī)模的煤炭物流供應鏈體系,但近年來煤炭產業(yè)受市場需求下降、煤炭工業(yè)轉型升級滯后等因素影響,煤炭行業(yè)在不斷發(fā)展中出現(xiàn)了產能過剩、企業(yè)虧損、價格下跌等問題,因而轉變現(xiàn)有經營模式,加快煤炭企業(yè)轉型成為當務之急,而物流供應鏈作為煤炭企業(yè)轉型的關鍵環(huán)節(jié),更加有效的優(yōu)化配置物流資源,高效的利用物流通道,對于減輕煤炭產業(yè)在物流供應鏈上的負擔十分重要,然而整個煤炭物流供應鏈缺乏具有調度協(xié)調作用的核心物流組織,導致煤炭產品物流成本一路攀升,因此有效整合物流資源,建設大型煤炭物流園區(qū)勢在必行。而有效實現(xiàn)節(jié)約成本,提高效率,對物流園區(qū)進行科學選址尤為重要。論文從國內外學者對煤炭物流和配送中心選址的研究出發(fā),整理分析了現(xiàn)有研究的側重點及薄弱點,提出了本文研究的重點并闡明了基于改進的粒子群算法對物流園區(qū)選址方法優(yōu)化的意義。整理了物流管理、煤炭供應鏈、粒子群算法的相關概念及理論,收集整理了大量數(shù)據(jù)和資料,調查了當前煤炭物流管理現(xiàn)狀,根據(jù)現(xiàn)狀分析了煤炭物流管理中存在的問題,包括物流園區(qū)選址方面的問題,以及因選址而受影響的相關問題,明確了建設協(xié)調調度功能的物流園區(qū)的必要性和科學選址的重要性以及亟待解決的問題。參考其他行業(yè)物流園區(qū)選址的原則,并結合煤炭物流的特點,制定了煤炭物流園區(qū)選址的原則,按照此原則來衡量最終的設計方案是否符合標準,是否具有可行性。論文構建了以整體成本最小、訂單響應時間最短、客戶需求滿足率最高為目標的多目標模型,在此基礎上,應用MATLABR2014a仿真平臺,采用寄生免疫機制嵌入粒子群優(yōu)化算法的混合型算法,構建了多目標仿真模型。利用調研收集到的山西XX集團的需求數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)等對動態(tài)選址模型進行了模擬仿真,并從靜態(tài)選址和動態(tài)選址、傳統(tǒng)算法和改進算法、煤炭物流園區(qū)選址原則這三個角度對仿真結果進行分析。結果表明,動態(tài)選址方法與改進的粒子群算法相結合能夠更好的實現(xiàn)物流園區(qū)的選址優(yōu)化。由于粒子群算法中存在顯參數(shù)和隱參數(shù),通過對參數(shù)的調整,能夠實現(xiàn)算法搜索問題空間方式的變化,對選址方法的優(yōu)化產生了積極的作用。因此論文通過調節(jié)慣性權重和學習因子,來仿真優(yōu)化其對物流園區(qū)選址的影響。仿真結果說明,基于改進的粒子群算法的煤炭產品物流園區(qū)動態(tài)選址的模型和優(yōu)化方法是科學可行的。根據(jù)結果結合煤炭產品物流的管理現(xiàn)狀對煤炭物流園區(qū)的選址和管理提出了有針對性的建議。
【關鍵詞】：煤炭物流 寄生免疫 改進粒子群算法 動態(tài)選址
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F426.21
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-13
• 1 緒論13-25
• 1.1 研究背景及意義13-15
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀15-21
• 1.2.1 國內外煤炭物流研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1.1 國內學者對煤炭物流的研究15-17
• 1.2.1.2 國外學者對煤炭物流的研究17-18
• 1.2.2 國內外配送中心選址的研究現(xiàn)狀18-20
• 1.2.2.1 國內學者對配送中心選址的研究18-20
• 1.2.2.2 國外學者對配送中心選址的研究20
• 1.2.3 國內外研究現(xiàn)狀評述20-21
• 1.3 研究的主要內容與方法21-24
• 1.3.1 研究的主要內容21-22
• 1.3.2 研究方法22-23
• 1.3.3 研究技術路線圖23-24
• 1.4 研究的重難點及創(chuàng)新點24-25
• 1.4.1 研究的重點及難點24
• 1.4.2 研究的創(chuàng)新點24-25
• 2 相關理論基礎25-31
• 2.1 相關概念25-26
• 2.1.1 物流25
• 2.1.2 煤炭物流25-26
• 2.2 物流管理理論26
• 2.2.1 物流管理的定義26
• 2.2.2 物流管理涉及的內容26
• 2.3 煤炭供應鏈理論26-27
• 2.4 粒子群算法理論27-31
• 2.4.1 粒子群算法的定義27
• 2.4.2 粒子群算法的原理27-28
• 2.4.3 粒子群算法的步驟28
• 2.4.4 粒子群算法的應用28-31
• 3 煤炭產品物流管理現(xiàn)狀及園區(qū)選址的原則31-37
• 3.1 煤炭產品物流管理現(xiàn)狀31-32
• 3.1.1 物流組織多、規(guī)模小且分散31
• 3.1.2 物流成本偏高31
• 3.1.3 運輸效率低,交貨時間得不到保證31-32
• 3.1.4 物流園區(qū)的定點不明確32
• 3.2 煤炭企業(yè)產品物流的特點32-33
• 3.2.1 物流路徑長32
• 3.2.2 物流中轉結點多32-33
• 3.2.3 供應物流成本比重大33
• 3.2.4 作業(yè)場所方式變動大33
• 3.3 煤炭物流園區(qū)選址原則33-37
• 3.3.1 區(qū)位因素原則33-34
• 3.3.2 邊緣化原則34
• 3.3.3 通達性原則34
• 3.3.4 自然環(huán)境適宜原則34-35
• 3.3.5 經濟合理性原則35-37
• 4 煤炭物流園區(qū)的多目標動態(tài)選址優(yōu)化模型構建37-43
• 4.1 問題的描述37
• 4.2 模型的建立37-43
• 4.2.1 基本假設37-38
• 4.2.2 參數(shù)描述38-39
• 4.2.2.1 已知常量38
• 4.2.2.2 基本變量38-39
• 4.2.2.3 決策變量39
• 4.2.3 目標函數(shù)39-41
• 4.2.3.1 目標1—整體成本最低39-40
• 4.2.3.2 目標2—訂單響應時間最短40
• 4.2.3.3 目標3—客戶需求滿足率最高40-41
• 4.2.4 約束條件41-43
• 5 粒子群算法的優(yōu)化與改進43-49
• 5.1 傳統(tǒng)粒子群算法43-44
• 5.1.1 基本模型43
• 5.1.2 基本參數(shù)43-44
• 5.2 改進的粒子群優(yōu)化算法44-49
• 5.2.1 寄生免疫機理分析45
• 5.2.2 算法的改進45-49
• 5.2.2.1 寄生免疫機制粒子群優(yōu)化算法原理45-46
• 5.2.2.2 寄生免疫機制粒子群優(yōu)化算法步驟46-49
• 6 基于PI-PSO的煤炭產品物流園區(qū)動態(tài)選址方法的應用49-67
• 6.1 應用企業(yè)概況及物流管理現(xiàn)狀49-51
• 6.2 算例數(shù)據(jù)51-54
• 6.2.1 成本類數(shù)據(jù)51-52
• 6.2.2 距離類數(shù)據(jù)52-53
• 6.2.3 需求類數(shù)據(jù)53-54
• 6.3 算法設置54-55
• 6.4 結果分析55-63
• 6.4.1 從靜態(tài)選址與動態(tài)選址角度55-58
• 6.4.1.1 靜態(tài)選址結果55-56
• 6.4.1.2 動態(tài)選址結果56-57
• 6.4.1.3 對比分析57-58
• 6.4.2 從原始算法與改進算法角度58-62
• 6.4.2.1 原始算法結果59-60
• 6.4.2.2 改進算法結果60
• 6.4.2.3 對比分析60-62
• 6.4.3 從煤炭物流園區(qū)選址原則角度分析62-63
• 6.5 動態(tài)選址方法的仿真優(yōu)化63-67
• 6.5.1 調整慣性權重對算法的影響64-65
• 6.5.2 調整學習因子對算法的影響65-67
• 7 煤炭企業(yè)物流園區(qū)選址的配套措施67-71
• 7.1 轉變傳統(tǒng)物流管理理念,提升企業(yè)經營效率67-68
• 7.2 建立信息化網絡平臺,促進信息合作協(xié)同68
• 7.3 政府應加大對煤炭物流園區(qū)建設的扶持力度68-69
• 7.4 增加資金投入,建立健全物流運輸體系69
• 7.5 提高科技人員素質,應用科學選址方法69-71
• 8 結論與展望71-73
• 8.1 研究結論71-72
• 8.2 研究展望72-73
• 參考文獻73-77
• 致謝77-79
• 攻讀碩土學位期間的研究成果79-81
• 附錄：源程序81-84

【相似文獻】

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