發(fā)布時(shí)間：2020-10-08 19:57

　　 根據(jù)規(guī)劃,2022年冬奧會(huì)將在北京市、延慶區(qū)、張家口市布局賽區(qū),由三地聯(lián)合舉辦奧運(yùn)賽事。以?shī)W運(yùn)蔬菜供應(yīng)為例,其涉及從奧運(yùn)生產(chǎn)基地采摘,到物流中心加工配送等環(huán)節(jié)�？紤]到冬季潛在的惡劣天氣環(huán)境,未來(lái)蔬菜供應(yīng)商的供應(yīng)能力和運(yùn)輸配送途中的道路通行能力充滿(mǎn)著不確定性。因此,面對(duì)多地的奧運(yùn)需求,在設(shè)計(jì)物流網(wǎng)絡(luò)時(shí),如何結(jié)合潛在的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)情境,科學(xué)合理地選擇供應(yīng)商和物流中心,并解決其中涉及的訂單分配以及道路通行量分配等問(wèn)題,用合理的成本投入制定好應(yīng)急計(jì)劃,以確保奧運(yùn)期間的需求供應(yīng),無(wú)疑是奧組委關(guān)心的課題,也是本文研究中要解決的問(wèn)題。由此,結(jié)合冬奧會(huì)背景,本文研究了基于“供應(yīng)商-物流中心-需求點(diǎn)”三層級(jí)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)商選擇、物流中心選址,以及其中涉及的訂單分配和道路通行量分配等多變量的集成優(yōu)化問(wèn)題。在構(gòu)建不考慮供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的集成優(yōu)化模型基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步結(jié)合供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)和供應(yīng)保障率要素,構(gòu)建含帶應(yīng)急計(jì)劃的兩階段隨機(jī)混合整數(shù)規(guī)劃模型。并結(jié)合遺傳算法,貪婪算法和輪盤(pán)賭等機(jī)制,設(shè)計(jì)了遺傳+貪婪的組合啟發(fā)式算法。借助MATLAB,對(duì)比了 MATLAB+YALMIP+CPLEX環(huán)境下的分支定界精確算法和遺傳+粒子群的啟發(fā)式算法,測(cè)試表明本文算法能在較短時(shí)間內(nèi)找到高質(zhì)量解決方案。尤其在求解大規(guī)模問(wèn)題方面,文本算法優(yōu)勢(shì)更為明顯。最后,本文通過(guò)收集2022年冬奧會(huì)的相關(guān)資料和數(shù)據(jù),模擬了奧運(yùn)蔬菜物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃場(chǎng)景。研究發(fā)現(xiàn)(1)考慮供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因素后,盡管會(huì)增加初期投入,但投入增幅遠(yuǎn)小于未來(lái)供應(yīng)保障率的增幅。且考慮供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)后,所得規(guī)劃方案對(duì)需求波動(dòng)呈現(xiàn)一定魯棒性。(2)有時(shí)選擇風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)高的供應(yīng)商反而有助提高供應(yīng)保障率。提醒決策者在選擇供應(yīng)商時(shí),要重點(diǎn)關(guān)注供應(yīng)商之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)性,而非獨(dú)立關(guān)注供應(yīng)商本身的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。(3)物流中心的選址數(shù)量對(duì)供應(yīng)保障率,供應(yīng)商選擇以及訂單分配的影響較小,但對(duì)運(yùn)輸時(shí)間的影響很大。具體到2022年冬奧會(huì)的物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃,本文認(rèn)為多物流中心協(xié)調(diào)配送的模式要優(yōu)于單物流中心的統(tǒng)一配送模式。雖然本文是基于冬奧會(huì)背景,但所構(gòu)建的兩階段隨機(jī)混合整數(shù)規(guī)劃模型及算法思路對(duì)解決企業(yè)的物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題而言同樣具有借鑒意義。對(duì)有供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)管理需求的決策者而言,研究發(fā)現(xiàn)的上述3個(gè)結(jié)論同具參考性。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：F326.6;O221
【部分圖文】：

結(jié)論與展望�？偨Y(jié)全文的研究工作和主要結(jié)論，啟發(fā)后續(xù)研究思考。逡逑１．３．２研究技術(shù)路線(xiàn)逡逑全文技術(shù)路線(xiàn)如圖１－３所示：逡逑供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)下的供應(yīng)商選擇和物流中心選址逡逑集成優(yōu)化研[傚義螻逡逑研究背景及意義逡逑１逡逑理論基礎(chǔ)與研宄現(xiàn)狀逡逑邐１邐￣￣邐Ｉ邐逡逑供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理邐Ｉ考慮供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的供Ｉ考慮供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的物流中逡逑相關(guān)理論基礎(chǔ)邐應(yīng)商選擇研宄邐心選址研究逡逑Ｉ邐邐邋Ｉ逡逑邐邋N邐￣邐逡逑不考慮供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的決策模型一Ｈ供應(yīng)商選擇與物流中心選址集成優(yōu)化研宄一考慮供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的決策模型逡逑邐邋＇￣邐N邐￣邐逡逑對(duì)照組１：邋ＣＰＬＥＸ精確算法邋Ｕ供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)下的供應(yīng)商選擇和物流中心選址Ｕ邐、蟲(chóng)彳＃替社＋＾？林皆、ａ：逡逑對(duì)照組２：遺傳＋粒子群算法—邐＿優(yōu)化模型的算法與設(shè)＃邐—邐＆逡逑N逡逑２０２２年冬奧

每種情境中的實(shí)際供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，倒推理論分配方案，包括分配給供應(yīng)商的訂單逡逑量和各節(jié)點(diǎn)間的預(yù)留道路通行量。最后計(jì)算分配方案費(fèi)用，輸出結(jié)果至流程Ａ２。逡逑上述算法思路匯總?cè)鐖D４－１所７ＪＫ。逡逑＃r戜出規(guī)會(huì)幗案P?邐逡逑｜邐￣邐ｉ邐｜逡逑流程Ａ４：交叉、變異操作＾Ｉ逡逑Ｉ邋４邋霍邐Ｊ邋！逡逑｜邋塊異邋邐Ｉ邐邋邐邐逡逑法邋｜流程Ａ１：確定供應(yīng)商和物邋｜流程Ａ２：計(jì)算規(guī)劃方案的預(yù)期總逡逑！邐流中心的位置及容量邐費(fèi)用并記錄最優(yōu)值逡逑Ｉ邐！逡逑ｊ邋Ｒ邋貪邋邐：：邐邐ｊ逡逑！植婪邐流程Ｂ１？？制定每種情境下＿＿＾流程Ｂ２：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)反推訂單分配丨逡逑＝算邐應(yīng)采取的應(yīng)急方案邐方案及預(yù)留運(yùn)輸?shù)缆吠ㄐ辛垮义希慑宸ㄟ姡义�！邐Ｉ逡逑圖４－１本文智能啟發(fā)式算法設(shè)計(jì)思路圖逡逑Ｆｉｇ．邋４－１邋Ｔｈｅ邋ｉｄｅａ邋ｏｆ邋ｏｕｒ邋ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ邋ａｌｇｏｒｉｔｈｍ逡逑４．１．１遺傳算法設(shè)計(jì)思路逡逑不同于其他傳統(tǒng)優(yōu)化算法利用單個(gè)初始值迭代求最優(yōu)的做法，遺傳算法是從逡逑問(wèn)題的解決方案群開(kāi)始搜索，同時(shí)處理種群中的多個(gè)個(gè)體。由此，擴(kuò)大搜索覆蓋逡逑面積，實(shí)現(xiàn)并行化運(yùn)算，利于全局擇優(yōu)。由于在遺傳算法中，個(gè)體（染色體）常逡逑用０－１編碼，與文本供應(yīng)商和物流中心的決策變量形式一致，直觀(guān)明了，易于解碼。逡逑且該套編碼方式在求解整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題時(shí)具備的優(yōu)勢(shì)早已得到Ｙｅｈ和Ｃｈｕａｎｇ，逡逑Ｒａｈｍａｎｉ和Ｍｉｒｈａｓｓａｎｉ等多位學(xué)者證實(shí)。因此，本文選擇遺傳算法。逡逑此外，遺傳算法在求解過(guò)程中，還可基于編者給定的規(guī)則，完成個(gè)體間的交逡逑叉和變異

圖４－４變異遺傳操作示意圖逡逑Ｆｉｇ．邋４－４邋Ａ邋ｓａｍｐｌｅ邋ｏｆ邋ｍｕｔａｔｉｏｎ邋ｏｐｅｒａｔｉｏｎ逡逑４．１．２貪婪算法設(shè)計(jì)思路逡逑貪婪算法，又叫貪心算法，它是一種可以降低求解問(wèn)題復(fù)雜度的算法。因?yàn)殄义显撍惴ú皇菑膯?wèn)題整體最優(yōu)出發(fā)，而是先把求解問(wèn)題拆解成若干個(gè)子問(wèn)題，利用逡逑貪心的思想，在每一子問(wèn)題中都做最有利的選擇，最后把子問(wèn)題的局部最優(yōu)解合逡逑３７逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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2 付德強(qiáng);陳煜舟;萬(wàn)曉榆;;自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下區(qū)域應(yīng)急儲(chǔ)備設(shè)施選址可靠性研究[J];運(yùn)籌與管理;2015年03期

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本文編號(hào)：2832688