發(fā)布時間：2017-09-03 21:04

  本文關(guān)鍵詞：多周期易腐品庫存路徑問題研究

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【摘要】：庫存和運輸是物流系統(tǒng)中實現(xiàn)“空間效用”和“時間效用”的兩大重要功能要素,是現(xiàn)代物流最重要的兩個環(huán)節(jié),二者的消耗約占物流總成本的三分之二。由于庫存和運輸存在“效益背反”關(guān)系,單獨的庫存控制或運輸優(yōu)化不利于從供應鏈整體上降低物流成本。庫存路徑問題將庫存和運輸整合優(yōu)化,從系統(tǒng)化的角度考慮配送中心向分散在不同地理位置的多個客戶按照其實際需求進行產(chǎn)品運輸,在計劃期內(nèi)滿足一定的約束條件,安排客戶補貨時間、數(shù)量以及車輛行駛路線等,使得系統(tǒng)內(nèi)平均總成本最小。本文首先對研究背景、研究意義加以分析,并從典型庫存路徑問題、典型庫存路徑問題、碳排放問題、求解算法四方面總結(jié)了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。然后對庫存路徑問題的相關(guān)經(jīng)典理論、概念及內(nèi)涵、影響因素作了簡要介紹,為全文打下了理論基礎(chǔ)。在多周期、客戶需求隨機狀態(tài)下,考慮庫存和路徑約束,以配送路徑、配送量作為決策變量,以物流系統(tǒng)中占比較大的庫存持有成本、貨損成本、車輛油耗成本、司機人力成本的總成本最小作為目標函數(shù),并通過降低油耗以減少碳排放,建立多周期易腐品庫存路徑問題模型。針對該模型,設(shè)計了一種成對編碼、交叉、變異的遺傳算法,通過對遺傳過程加以改進,充分保證了種群的優(yōu)越性和多樣性,具備較強的搜索最優(yōu)解的能力。最后通過一家農(nóng)業(yè)專業(yè)合作社及其位于周邊的20個銷售中心進行實例分析,驗證了算法的有效性和模型的先進性。
【關(guān)鍵詞】：庫存路徑問題 易腐品 遺傳算法 隨機需求 碳排放
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F252
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-21
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 典型庫存路徑問題研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 行業(yè)庫存路徑問題研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.3 碳排放問題研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.4 求解算法研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 研究內(nèi)容和方法18-21
• 1.3.1 研究內(nèi)容18-20
• 1.3.2 研究方法20-21
• 2 庫存路徑問題理論基礎(chǔ)21-27
• 2.1 傳統(tǒng)庫存路徑優(yōu)化理論21-22
• 2.1.1 庫存控制理論21
• 2.1.2 路徑優(yōu)化理論21-22
• 2.2 庫存路徑問題概念及其內(nèi)涵22-23
• 2.3 庫存路徑問題影響因素23-26
• 2.3.1 供需限制影響因素24-25
• 2.3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)影響因素25-26
• 2.4 庫存路徑問題數(shù)學模型26-27
• 3 多周期易腐品物流環(huán)節(jié)現(xiàn)狀分析及建模27-37
• 3.1 易腐品物流環(huán)節(jié)現(xiàn)狀27-28
• 3.1.1 易腐品流通主體現(xiàn)狀27
• 3.1.2 易腐品流通渠道現(xiàn)狀27-28
• 3.2 易腐品物流環(huán)節(jié)存在的問題28-29
• 3.2.1 易腐品經(jīng)營決策存在的問題28-29
• 3.2.2 易腐品物流環(huán)節(jié)研究的不足29
• 3.3 問題描述與假設(shè)條件29-32
• 3.3.1 問題描述30
• 3.3.2 假設(shè)條件30-31
• 3.3.3 符號定義31-32
• 3.4 成本分析32-34
• 3.4.1 庫存成本分析32-33
• 3.4.2 運輸成本分析33-34
• 3.5 約束條件分析34-36
• 3.5.1 庫存控制約束34
• 3.5.2 配送路徑約束34-35
• 3.5.3 決策變量約束35
• 3.5.4 隨機需求確定化35-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 4 求解算法設(shè)計37-49
• 4.1 庫存路徑問題求解方法37
• 4.2 庫存路徑問題求解算法37-41
• 4.2.1 啟發(fā)式算法介紹37-40
• 4.2.2 算法適應性分析40-41
• 4.3 求解易腐品多周期IRP模型的遺傳算法設(shè)計41-48
• 4.3.1 編碼規(guī)則及適應度計算42-45
• 4.3.2 染色體遺傳算子45-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 5 實例分析49-61
• 5.1 實例描述與賦值49-53
• 5.1.1 實例描述49
• 5.1.2 參數(shù)賦值49-53
• 5.2 模型求解53-57
• 5.2.1 配送路徑與配送量53-57
• 5.2.2 期望總成本與碳排放57
• 5.3 優(yōu)化結(jié)果評價57-61
• 5.3.1 算法魯棒性分析57-58
• 5.3.2 模型先進性分析58-60
• 5.3.3 參數(shù)靈敏度分析60-61
• 6 結(jié)論與展望61-63
• 6.1 研究結(jié)論與啟示61-62
• 6.2 研究展望62-63
• 參考文獻63-66
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果66-68
• 學位論文數(shù)據(jù)集68

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本文編號：787309