我國(guó)醫(yī)藥物流行業(yè)正處于快速發(fā)展的階段。醫(yī)藥物流企業(yè)在醫(yī)藥制造商、配送中心、分銷(xiāo)渠道和客戶(hù)醫(yī)療場(chǎng)所之間的運(yùn)輸協(xié)調(diào)工作方面發(fā)揮著突出作用。醫(yī)藥物流企業(yè)除了追求經(jīng)濟(jì)效益,還要追求高效、高服務(wù)水平,在醫(yī)藥物流中醫(yī)藥配送服務(wù)的路徑規(guī)劃優(yōu)化環(huán)節(jié)越來(lái)越受到重視,合理的規(guī)劃方案可以減少醫(yī)藥物流企業(yè)的配送成本及服務(wù)水平,有利于醫(yī)藥物流行業(yè)以及醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。本文中對(duì)醫(yī)藥物流行業(yè)進(jìn)行研究,根據(jù)我國(guó)醫(yī)改狀況和推進(jìn)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整計(jì)劃,研究物流行業(yè)中推進(jìn)城市綠色配送行動(dòng),結(jié)合碳排放權(quán)交易機(jī)制、醫(yī)藥物流客戶(hù)的配送時(shí)間要求構(gòu)建了多模糊時(shí)間窗路徑優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。本文研究?jī)?nèi)容主要包括:（1）針對(duì)醫(yī)用耗材物流配送中車(chē)輛路徑的構(gòu)成要素,分析了碳排放成本和模糊時(shí)間窗,構(gòu)建了以運(yùn)輸成本最低和客戶(hù)滿(mǎn)意度最高為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。（2）研究多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題與單目標(biāo)優(yōu)化的本質(zhì)區(qū)別,分析對(duì)于目標(biāo)問(wèn)題的求解方法。（3）使用Python語(yǔ)言編程,使用非支配排序遺傳算對(duì)模型進(jìn)行求解,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),與普通現(xiàn)實(shí)情況劃分區(qū)域就近優(yōu)先配送的方法進(jìn)行對(duì)比和分析,并對(duì)模型和算法的性能進(jìn)行驗(yàn)證和分析。（4）通過(guò)使用云服務(wù)和并行計(jì)算方式,充分利用計(jì)算資源,提... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：94 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＶＲＰ問(wèn)題解決示例??Ｆｉｇ．?２．１?ＶＲＰ?Ｅｘａｍｐｌｅ?Ｓｃｅｎａｒｉｏｓ??

??大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???參?春??６０?－?？?？?？??５０?－?？?＃??４０?－?？??３０?－?？?？?？??參??２０?？?參?？春??參??１０?－?？?？??參?？???１?Ｉ?Ｉ?ｒ?Ｉ?＇?＊?１??１０?２?０?３０?４０?５０?６０??圖５．１配送中心和客戶(hù)位置分布圖??Ｆｉｇ．?５．１?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?Ｃｅｎｔｅｒ?ａｎｄ?Ｃｕｓｔｏｍｅｒ?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?Ｍａｐ??５．２實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定??實(shí)驗(yàn)中需要根據(jù)上述的客戶(hù)坐標(biāo)和時(shí)間窗，對(duì)車(chē)．輛路徑進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，對(duì)客戶(hù)滿(mǎn)意??度和配送成本進(jìn)行優(yōu)化。其中，路徑規(guī)劃模型中的相關(guān)參數(shù)設(shè)定依據(jù)實(shí)際情況對(duì)算例參??數(shù)進(jìn)行合理假設(shè)如表５．２所示。??表５．?２模型參數(shù)??Ｔａｂ．?５．２?Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ??參數(shù)?參數(shù)值??運(yùn)輸車(chē)最大載重量?噸?１５??運(yùn)輸車(chē)輛自重?噸?３??每輛車(chē)輛固定費(fèi)用?元／輛?５０??車(chē)輛的單位運(yùn)輸成本?元／公里．噸?０．５??平均車(chē)速?公里／小時(shí)?５０??滿(mǎn)載時(shí)油耗?升／公里??空載時(shí)油耗?升／公里?０．１６??每單位碳排放的碳稅?元千克??二氧化碳排放系數(shù)?ｋｇ－ｃｏ２／ｋｇ?３??１１??

最優(yōu)解和運(yùn)行時(shí)間??通常在５０－２００之間，因此本文將對(duì)多組種群規(guī)模進(jìn)行模擬求解，觀察收斂速度和最終求??解的目標(biāo)函數(shù)值。為了觀察收斂過(guò)程和確保算法求得最優(yōu)解，此處設(shè)置迭代次數(shù)為１５００??次，交叉率為０．９，變異率為０．１。??本算法中有兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)，分別是車(chē)輛運(yùn)輸成本的目標(biāo)函數(shù)和超出客戶(hù)時(shí)間窗的總??時(shí)間目標(biāo)函數(shù)。由于求解為Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)集，不存在單個(gè)最優(yōu)解。此處主要觀察Ｐａｒｅｔｏ集??中運(yùn)輸成本最低解和Ｐａｒｅｔｏ集中客戶(hù)滿(mǎn)意度最高的解的隨著迭代次數(shù)增加的收斂情況。??如圖５．２，分辨測(cè)試了種群規(guī)模為１００，?１５０，?２００，?２５０的收斂情況，通過(guò)觀察在迭代次??數(shù)１５００的時(shí)候基本收斂完成。通過(guò)圖５．２，可以看出當(dāng)種種群為２００和時(shí)候最終的運(yùn)輸??成本是比較低的，種群１００和２００的時(shí)候都不錯(cuò)的滿(mǎn)意度，由于下圖是單次實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)??結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的波動(dòng)比較大，不足以判斷哪個(gè)種群大小會(huì)更好，需要多次進(jìn)行實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步??分析結(jié)果。??ｔｏｔａｌ?ｃｏｓｔ?ｃｕｓｔｏｍｅｒ?ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ??４５００?－?Ｉ?—ｎ＝ｉｏｏ?｜??－－Ｎ＝１５０?ｇｊ（｜ＣｙＵ?１??—＾■．丄．」?Ｌ－一．???Ｎ＝２００?通—－ＪＬ—々ｉ—丨丨????４０００?－?—?Ｎ＝２５０?，??ｇ?３５００?－?Ｉ?｜?０．８－??ｇ?３０００?－?＆?｜??■．?０７?二：??＞１?０?６?－???Ｎ＝２００??２０００?－???Ｎ＝２５〇??０?２００?４００?６００?８００?１０００?１２００?１４００?０?２００?４００?６００?８００?１０００?１２００?１４００?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]需求不確定的車(chē)輛路徑問(wèn)題模型與算法研究[D]. 李陽(yáng).大連海事大學(xué) 2018
[2]中國(guó)碳排放測(cè)算分析與減排路徑選擇研究[D]. 樊星.遼寧大學(xué) 2013

碩士論文
[1]帶模糊時(shí)間窗的冷鏈物流車(chē)輛配送路徑優(yōu)化[D]. 張金鳳.武漢理工大學(xué) 2013
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[3]第三方醫(yī)藥物流企業(yè)的運(yùn)作模式及物流配送網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 裴娟.重慶大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3348185