本文選題：鮮活農(nóng)產(chǎn)品 + 配送中心��； 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：鮮活農(nóng)產(chǎn)品作為居民生活的必需品,市場(chǎng)需求量正在逐步提高,其物流服務(wù)水平受到了廣泛關(guān)注。合理解決鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送中心的選址-分配問題可以有效地提高物流效率,減少資源浪費(fèi),降低物流成本。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)選址-分配問題在物流設(shè)施選址和資源分配方面的應(yīng)用已經(jīng)有了比較成熟的研究成果,但是針對(duì)具體行業(yè),特別是像鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送這類具有產(chǎn)品特殊性的行業(yè)的研究還比較少,仍然存在有待研究之處。鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送中心具有采購(gòu)、集散、儲(chǔ)存、裝卸、搬運(yùn)等基礎(chǔ)性功能,揀選、流通加工、分揀、配送、銜接等核心功能以及信息處理、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)、信息咨詢等增值性功能。選址-分配問題的目的是確定設(shè)施的位置以及顧客對(duì)設(shè)施的分配,以使顧客與為他們提供服務(wù)的設(shè)施之間的距離之和最小。鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送中心選址-分配是在適應(yīng)性、協(xié)調(diào)性、經(jīng)濟(jì)性、戰(zhàn)略性的原則下追求成本最小化、服務(wù)最優(yōu)化、發(fā)展?jié)摿ψ畲蠡哪繕?biāo)。鮮活農(nóng)產(chǎn)品具有易腐壞、生命周期短的特性,其配送成本受交貨期、配送工具、配送品種和數(shù)量、自身易腐性、包裝密度、自身價(jià)值、配送距離、交通狀況等多方面因素的影響�？紤]到需求的不確定性,以鮮活農(nóng)產(chǎn)品物流系統(tǒng)總成本(包括運(yùn)輸成本、車輛制冷成本、變質(zhì)損耗成本、配送中心運(yùn)營(yíng)成本和配送中心建設(shè)成本等經(jīng)濟(jì)性指標(biāo))最小為目標(biāo),以滿足各需求點(diǎn)對(duì)鮮活農(nóng)產(chǎn)品的需求量、配送中心作業(yè)處理容量限制等為約束條件,構(gòu)建帶有模糊約束的鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送中心選址-分配模型,采用三角模糊數(shù)對(duì)模糊需求約束進(jìn)行清晰化處理。免疫優(yōu)化算法具較強(qiáng)的全局搜索能力,粒子群算法具有較高的收斂速度,將免疫優(yōu)化算法與粒子群算法相結(jié)合形成混合啟發(fā)式算法,由免疫優(yōu)化算法解決配送中心選址的問題,由粒子群算法解決需求點(diǎn)的分配問題,采用MATLAB軟件編程,對(duì)算例進(jìn)行求解,得到鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送中心的選址-分配方案,驗(yàn)證模型及算法的有效性。論文結(jié)合鮮活農(nóng)產(chǎn)品的特殊性構(gòu)建了鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送中心選址-分配模型,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的IA-PSO混合啟發(fā)式算法,對(duì)算例進(jìn)行了求解。希望可以為之后的理論研究提供新思路,為鮮活農(nóng)產(chǎn)品配送中心選址-分配實(shí)踐提供技術(shù)支持。
[Abstract]:Fresh - living agricultural products are the necessities of life , the demand of market is gradually increasing , and the logistics service level is paid more attention . The selection , circulation processing , sorting , distribution , transportation and other key functions , such as transportation cost , vehicle refrigeration cost , distribution distance , transportation situation and so on , are the most important targets for the selection , distribution , distribution , distribution and transportation . A hybrid heuristic algorithm is formed by combining immune optimization algorithm with particle swarm optimization algorithm . The problem of distribution center location is solved by immune optimization algorithm . The distribution of demand points is solved by particle swarm optimization algorithm . The location - distribution model of fresh live agricultural product distribution center is established by using MATLAB software , and the corresponding IA - PSO hybrid heuristic algorithm is designed .
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F326.6

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本文編號(hào)：1912860