現(xiàn)代物流業(yè)是我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中的重要支柱產(chǎn)業(yè),當(dāng)前我國社會物流總費用與國民生產(chǎn)總值（Gross National Product,GDP）的占比逐步降低到14%左右,但仍遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國家約為10%的占比水平。居高不下的車輛空駛率是導(dǎo)致我國車輛利用率低、物流成本偏高的主要原因,低效化的車輛調(diào)度與優(yōu)化同樣還會產(chǎn)生迂回運輸和物流資源閑置等問題。近年來國家出臺了物流業(yè)降本增效等一系列政策,推進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)改革與高質(zhì)量發(fā)展。目前物流車輛調(diào)度與優(yōu)化問題的研究多集中在算法的設(shè)計方面,重點關(guān)注這一復(fù)雜的組合優(yōu)化問題的求解效率研究。事實上,實際的物流運輸系統(tǒng)中成本的控制主要依賴于物流車輛資源的整合管理與高效利用,因此單純依靠算法的研究已經(jīng)難以有效地降低車輛調(diào)度與優(yōu)化問題的運輸成本。鑒于此,本文在現(xiàn)有車輛調(diào)度與優(yōu)化問題的研究基礎(chǔ)上,從自營物流與第三方物流深度整合管理的角度進(jìn)行了研究,主要研究成果如下:（1）針對只有取貨需求的回收車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化問題,根據(jù)逆向物流網(wǎng)絡(luò)中客戶需求量較小并且分布較為分散的特點,提出了基于第三方物流資源整合的倉儲集貨運輸模式的物流車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化方法,并考慮路徑連通性約束對此類問題研... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 高昂的物流運輸費用制約了社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展
        1.1.2 現(xiàn)代物流運輸業(yè)降本增效問題備受關(guān)注
        1.1.3 深入研究物流車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化問題的必要性
    1.2 相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 物流資源整合相關(guān)研究
            1.2.1.1 物流資源整合基礎(chǔ)理論
            1.2.1.2 物流企業(yè)資源整合
            1.2.1.3 物流信息資源整合
            1.2.1.4 區(qū)域物流資源整合
        1.2.2 物流車輛調(diào)度與優(yōu)化相關(guān)研究
            1.2.2.1 多配送中心的車輛路徑問題
            1.2.2.2 開放式車輛路徑問題
            1.2.2.3 時間窗口約束車輛路徑問題
            1.2.2.4 動態(tài)需求車輛路徑問題
            1.2.2.5 帶集貨送貨需求的車輛路徑問題
        1.2.3 已有研究貢獻(xiàn)與不足
    1.3 研究目標(biāo)與研究意義
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究意義
    1.4 研究內(nèi)容、研究方法和技術(shù)路線
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 研究方法
        1.4.3 論文研究技術(shù)路線
    1.5 論文的主要創(chuàng)新性工作說明
第2章 物流車輛調(diào)度與優(yōu)化相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)
    2.1 物流資源整合相關(guān)理論
        2.1.1 資源基礎(chǔ)理論
        2.1.2 價值網(wǎng)理論
        2.1.3 核心競爭力理論
        2.1.4 交易費用理論
    2.2 第三方物流相關(guān)理論
        2.2.1 第三方物流的特點
        2.2.2 第三方物流的正面效應(yīng)
        2.2.3 第三方物流的負(fù)面效應(yīng)
        2.2.4 第三方物流的企業(yè)類型
        2.2.5 第三方物流在供應(yīng)鏈管理中的作用
    2.3 多式聯(lián)運調(diào)度相關(guān)理論
        2.3.1 多式聯(lián)運的網(wǎng)絡(luò)體系
        2.3.2 多式聯(lián)運的優(yōu)勢
        2.3.3 多式聯(lián)運的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
    2.4 車輛路徑問題相關(guān)理論
        2.4.1 標(biāo)準(zhǔn)車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型
        2.4.2 車輛路徑問題構(gòu)成要素及問題分類
        2.4.3 車輛路徑問題的求解方法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 路徑連通性約束與倉儲集貨模式下回收車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化
    3.1 問題描述
    3.2 不同運輸策略下回收車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化問題特征分析
        3.2.1 直通路徑模式
        3.2.2 開放式路徑模式
        3.2.3 倉儲集貨模式
    3.3 基于倉儲集貨模式的回收車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化模型構(gòu)建
    3.4 基于逆選擇操作蟻群算法的模型求解
        3.4.1 逆選擇操作蟻群算法設(shè)計思路
        3.4.2 基于雙結(jié)構(gòu)體的路徑編碼
        3.4.3 逆向概率選擇操作方式
        3.4.4 編碼解碼與信息素更新方法
        3.4.5 算法流程
        3.4.6 算法收斂性分析
    3.5 算例求解與結(jié)果分析
        3.5.1 物流車輛運輸策略對比分析
        3.5.2 逆選擇操作蟻群算法適用性分析
        3.5.3 逆選擇操作蟻群算法性能分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 自營與第三方資源整合的部分聯(lián)合運輸策略下配送車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化
    4.1 問題描述
    4.2 基于部分聯(lián)合運輸策略的配送物流車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化問題模型構(gòu)建
    4.3 基于變維數(shù)矩陣編碼的逆選擇操作蟻群算法的模型求解
        4.3.1 變維數(shù)矩陣編碼逆選擇操作蟻群算法設(shè)計思路
        4.3.2 基于變維數(shù)矩陣的路徑編碼
        4.3.3 第一類客戶點的逆向概率選擇操作
        4.3.4 第二類客戶點-β的逆向概率選擇操作
        4.3.5 編碼解碼與信息素更新方法
        4.3.6 算法流程
    4.4 算例求解與結(jié)果分析
        4.4.1 物流車輛運輸策略對比分析
        4.4.2 部分聯(lián)合運輸策略適用性分析
        4.4.3 逆選擇操作蟻群算法性能對比分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 倉儲集貨模式的改進(jìn)部分聯(lián)合運輸策略下取送貨車輛調(diào)度與路徑優(yōu)化
    5.1 問題描述
    5.2 不同運輸策略下取送貨車輛調(diào)度問題特征分析
        5.2.1 集群回程取貨策略
        5.2.2 混合回程取貨策略
        5.2.3 取貨業(yè)務(wù)完全外包策略
    5.3 基于倉儲集貨模式的改進(jìn)部分聯(lián)合運輸策略的取送貨物流車輛調(diào)度優(yōu)化模型構(gòu)建
    5.4 基于變維數(shù)矩陣編碼的逆選擇操作蟻群算法
    5.5 逆選擇操作蟻群算法改進(jìn)設(shè)計思路
    5.6 算例求解與結(jié)果分析
    5.7 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 本文的主要結(jié)論
    6.2 本文的主要貢獻(xiàn)
    6.3 未來研究工作展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[5]多目標(biāo)同時取送貨車輛路徑問題的改進(jìn)蟻群算法[J]. 陳希瓊,胡大偉,楊倩倩,胡卉,高揚.  控制理論與應(yīng)用. 2018(09)
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[7]鐵路物資資源整合與管理及其提升措施探討[J]. 劉益發(fā).  企業(yè)改革與管理. 2018(15)
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博士論文
[1]求解車輛路徑問題的蟻群優(yōu)化算法研究及應(yīng)用[D]. 葛斌.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
[2]車輛路徑問題的仿真優(yōu)化方法研究[D]. 孫中悅.北京交通大學(xué) 2012
[3]蟻群優(yōu)化算法在車輛路徑問題中的應(yīng)用研究[D]. 陳寶文.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009



本文編號：2919836