【摘要】：隨著市場競爭的加劇,供應(yīng)鏈處于一個復(fù)雜多變的動態(tài)環(huán)境中,對多周期動態(tài)下的供應(yīng)鏈配送系統(tǒng)的優(yōu)化,成為供應(yīng)鏈配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的發(fā)展趨勢�；旌线\輸(供應(yīng)商與客戶的匹配運輸與非匹配運輸相結(jié)合)作為一種全新的配送模式,有效地解決了供應(yīng)鏈配送中的空車運輸問題,降低了供應(yīng)鏈配送的成本。但在已有的研究中,都是將混合運輸模式應(yīng)用在供應(yīng)鏈單周期運營的情況下,忽略了在不同時間里系統(tǒng)的動態(tài)連續(xù)性,這可能會導(dǎo)致最優(yōu)結(jié)果在實際應(yīng)用中出現(xiàn)偏差。因此,研究動態(tài)多周期環(huán)境下的混合運輸配送網(wǎng)絡(luò)問題更加具有現(xiàn)實意義。另外,在現(xiàn)實的配送環(huán)境中,存在著大量不可預(yù)知的因素,這些不確定因素對配送車輛的到達(dá)時間造成干擾和影響,導(dǎo)致配送網(wǎng)絡(luò)中存在模糊的客戶預(yù)約時間和模糊的車輛配送時間。但現(xiàn)有研究中,多數(shù)只考慮了客戶的模糊時間窗,極少考慮車輛配送時間的模糊性。因此,將模糊時間理論與配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題相結(jié)合,更符合現(xiàn)實,具有一定的研究價值。本文對多周期下的混合運輸配送網(wǎng)絡(luò)問題進(jìn)行研究,并將該問題與模糊時間理論相結(jié)合,從多個角度出發(fā),綜合考慮了供應(yīng)鏈配送系統(tǒng)的動態(tài)性、配送時間和客戶時間窗的模糊性、配送車型的多樣性,提出了帶有模糊時間約束的多周期多車型混合運輸配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題。同時,將這一問題應(yīng)用到多工廠、多客戶點、多供應(yīng)商的供應(yīng)鏈三級配送網(wǎng)絡(luò)中,建立了兩個0-1整數(shù)優(yōu)化對比模型：一是帶有模糊時間約束的單周期多車型混合運輸配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型,二是帶有模糊時間約束的多周期多車型配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型�；谝陨纤悸方⒌哪Ｐ�,更加符合物流配送活動的實際情況。對于模型的求解,本文采用效率和準(zhǔn)確性都較高的微粒群智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解。通過算例驗證了微粒群算法的有效性和兩個模型的實用性。同時,在對比實驗中,分別對算法的重要參數(shù)和車輛單位運輸費用進(jìn)行設(shè)置,驗證了參數(shù)對算法性能的影響和模型的穩(wěn)定性,穩(wěn)定的模型對企業(yè)做出長期決策具有良好的指導(dǎo)作用。算例的結(jié)果表明多周期下的供應(yīng)鏈配送模型要比單周期下的供應(yīng)鏈配送模型更加優(yōu)越,可以有效的對企業(yè)資源進(jìn)行合理配置和規(guī)劃,使得到的優(yōu)化成本更低。
[Abstract]:With the aggravation of the market competition, the supply chain is in a complex and changeable dynamic environment. The optimization of the supply chain distribution system under the multi-cycle dynamic condition has become the development trend of the supply chain distribution network optimization. As a new distribution mode, hybrid transportation (the combination of supplier and customer matching transport and mismatched transport) effectively solves the problem of empty car transportation in supply chain distribution and reduces the cost of supply chain distribution. However, in the existing research, the hybrid transport mode is applied in the case of supply chain single cycle operation, and the dynamic continuity of the system is ignored in different time, which may lead to the deviation of the optimal result in the practical application. Therefore, it is of practical significance to study the mixed transportation distribution network in dynamic multi-cycle environment. In addition, in the actual distribution environment, there are a large number of unpredictable factors, these uncertain factors on the delivery vehicle arrival time caused interference and impact, There are fuzzy customer reservation time and fuzzy vehicle delivery time in distribution network. However, most of the existing studies only consider the fuzzy time window of the customer, and rarely consider the fuzziness of the vehicle delivery time. Therefore, the combination of fuzzy time theory and distribution network optimization is more in line with the reality and has certain research value. In this paper, the problem of mixed transportation and distribution network under multi-period is studied, and combining this problem with fuzzy time theory, the dynamic of supply chain distribution system is considered synthetically from many angles. Due to the fuzziness of distribution time and customer time window and the diversity of distribution models, the optimization problem of multi-cycle and multi-vehicle hybrid transportation distribution network with fuzzy time constraints is proposed. At the same time, this problem is applied to the three-level distribution network of multi-factory, multi-customer and multi-supplier supply chain. Two 0-1 integer optimization models are established: one is the single cycle multi-vehicle hybrid transportation network optimization model with fuzzy time constraints, the other is the multi-cycle multi-vehicle distribution network optimization model with fuzzy time constraints. Based on the above ideas, the model is more in line with the actual situation of logistics distribution activities. For the solution of the model, the particle swarm optimization algorithm with high efficiency and accuracy is used to solve the problem. The effectiveness of PSO and the practicability of the two models are verified by an example. At the same time, in the contrast experiment, the important parameters of the algorithm and the unit transportation cost of the vehicle are set respectively, which verifies the influence of the parameters on the performance of the algorithm and the stability of the model. The stable model has a good guiding effect on long-term decision-making. The results show that the multi-cycle supply chain distribution model is more superior than the single-cycle supply chain distribution model, which can effectively allocate and plan the enterprise resources, and make the optimization cost lower.
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F274;TP18

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本文編號：2383863