本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)供應(yīng)鏈物流系統(tǒng)中閉環(huán)選址—庫存模型與算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,逐漸深入覆蓋了我們的日常生活,電子商務(wù)已經(jīng)成為我們無論是國家政府、企業(yè)單位、團(tuán)體,還是社會個(gè)人都無法拒絕的社會活動(dòng)。相比于傳統(tǒng)商務(wù),電子商務(wù)更容易產(chǎn)生退貨,而電商企業(yè)更加注重“以客戶體驗(yàn)為導(dǎo)向”來完善公司服務(wù),提升公司口碑,因而非常注重為客戶提供退貨服務(wù)。作為電子商務(wù)體系的重要支撐,物流系統(tǒng)也需要及時(shí)做出一些相應(yīng)的調(diào)整和改進(jìn),以滿足電子商務(wù)的退貨服務(wù)。目前學(xué)術(shù)界已經(jīng)對物流系統(tǒng)中商品中心選址(Location)、庫存控制(Inventory)和車輛路徑(Routing)規(guī)劃三個(gè)關(guān)鍵的要素做了很豐富的研究,企業(yè)界也在實(shí)際運(yùn)作中作了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,以此來適應(yīng)電子商務(wù)發(fā)展的需要。但對電子商務(wù)銷售中的商品退貨的研究還處于起步階段,尤其是在涉及選址、庫存問題的集成方面(LIP).選址、庫存作為物流系統(tǒng)的兩個(gè)核心要素,對他們的合理集成銜接能夠優(yōu)化物流系統(tǒng),提高物流運(yùn)作效率,減少物流成本。本文就是研究電子商務(wù)供應(yīng)鏈(e-Supply Chain, e-SC)環(huán)境下物流系統(tǒng)的新形式、新規(guī)律,建立B2B和B2C模式下設(shè)施選址、庫存控制動(dòng)態(tài)問題的兩兩集成優(yōu)化模型,借鑒已有的近似、啟發(fā)式和亞啟發(fā)式算法,為求解模型設(shè)計(jì)出有效的啟發(fā)式或混合亞啟發(fā)式算法,并進(jìn)行了模型驗(yàn)證、算法分析比較工作。 本文的研究結(jié)構(gòu)框架是分為五大章、十八小節(jié),具體研究展開如下： 本文第一章主要講述了本文選題的研究背景、研究意義、研究綜述、研究內(nèi)容和創(chuàng)新之處。 本文第二章介紹了設(shè)計(jì)改進(jìn)禁忌搜索算法和基于拉格朗日松弛算法的啟發(fā)式算法(LRCAC)求解本文中模型將會用到的一些算法的基本原理、起源等。 本文第三章引入了電子商務(wù)環(huán)境下來考慮無質(zhì)量缺陷退貨的LIP問題,建立了基于此的混合整數(shù)規(guī)劃模型,在原始禁忌搜索算法的基礎(chǔ)加以某些方面的改進(jìn)優(yōu)化,形成了一種新的改進(jìn)禁忌搜索算法來求解該問題,并且進(jìn)行了算法分析比較。 本文第四章是針對混合質(zhì)量缺陷退貨商品,統(tǒng)一考慮退貨商品對庫存決策的影響,建立了帶退貨的閉環(huán)LIP模型,設(shè)計(jì)了混合啟發(fā)式算法LRCAC來求解模型,求得最優(yōu)解,并進(jìn)行了算法分析,本節(jié)的算法較優(yōu)。 本文第五章總結(jié)陳述了全篇所做的研究,并指出衍生的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù)供應(yīng)鏈 選址-庫存問題 逆向物流 啟發(fā)式算法
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F713.36;TP301.6
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 1 緒論11-19
• 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 研究現(xiàn)狀分析13-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新15-19
• 1.3.1 本文的研究內(nèi)容15-17
• 1.3.2 本文的創(chuàng)新之處17-19
• 2 算法設(shè)計(jì)基本理論19-23
• 2.1 禁忌搜索算法19-20
• 2.1.1 算法起源及其基本思想19
• 2.1.2 算法的基本構(gòu)成19
• 2.1.3 算法的優(yōu)缺點(diǎn)19-20
• 2.2 拉格朗日松弛算法20-21
• 2.2.1 基本原理20
• 2.2.2 算法的一般求解過程20
• 2.2.3 拉格朗日松弛算法的優(yōu)缺點(diǎn)20-21
• 2.3 蟻群算法21-23
• 2.3.1 蟻群算法發(fā)展及其基本原理21-22
• 2.3.2 蟻群算法基本流程22
• 2.3.3 蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)22-23
• 3 無質(zhì)量缺陷退貨的LIP模型及求解算法23-35
• 3.1 無質(zhì)量缺陷退貨的LIP問題23-24
• 3.2 無質(zhì)量缺陷退貨的LIP數(shù)學(xué)模型24-27
• 3.2.1 模型假設(shè)24-25
• 3.2.2 符號定義25
• 3.2.3 模型公式25-27
• 3.3 改進(jìn)禁忌搜索算法27-29
• 3.3.1 禁忌搜索算法的相關(guān)運(yùn)算操作27
• 3.3.2 改進(jìn)禁忌搜索算法的改進(jìn)操作27-28
• 3.3.3 算法流程28-29
• 3.4 算法分析29-34
• 3.4.1 算例演算29-31
• 3.4.2 回流率對結(jié)果的影響31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 4 混合質(zhì)量缺陷退貨的LIP模型及求解算法35-49
• 4.1 混合質(zhì)量缺陷退貨的LIP問題35-36
• 4.2 混合質(zhì)量缺陷退貨的LIP數(shù)學(xué)模型36-39
• 4.2.1 假設(shè)條件36-37
• 4.2.2 符號定義37
• 4.2.3 模型公式37-39
• 4.3 求解模型的啟發(fā)式算法39-43
• 4.3.1 變換目標(biāo)函數(shù)39
• 4.3.2 求解最優(yōu)訂貨量和最優(yōu)訂貨次數(shù)39-40
• 4.3.3 尋找下界值40-41
• 4.3.4 尋求上界41
• 4.3.5 蟻群聚類優(yōu)化41-42
• 4.3.6 算法步驟42-43
• 4.4 算法分析43-47
• 4.4.1 實(shí)例演算43-46
• 4.4.2 算例比較46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 5 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 全文總結(jié)49-50
• 5.2 研究展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 碩士研究生期間發(fā)表的論文56-57
• 碩士研究生期間參與的項(xiàng)目57-58
• 致謝58

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 翟恩東,汪定偉;考慮庫存分配的多年度二級分銷網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào);2001年02期

2 朱道立,崔益明,陳姝妮;逆向物流系統(tǒng)和技術(shù)[J];復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年05期

3 唐凱;楊超;楊君;;通貨膨脹下的聯(lián)合庫存選址模型研究[J];管理學(xué)報(bào);2009年01期

4 唐凱;楊超;楊s

本文編號：266130