發(fā)布時間：2017-12-21 00:13

  本文關(guān)鍵詞：某企業(yè)配送中心訂單分批及補貨路徑優(yōu)化　出處：《湖南大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近年來隨著企業(yè)競爭日益激烈,企業(yè)紛紛通過配送中心實現(xiàn)供應(yīng)與銷售的集中配送以降低企業(yè)的物流成本、滿足客戶多品種小批量多頻次的訂單需求、提高客戶服務(wù)水平。配貨作業(yè)是配送中心的核心業(yè)務(wù)流程,主要包括揀貨作業(yè)和補貨作業(yè),其作業(yè)效率及作業(yè)質(zhì)量直接影響到配送中心的的整體效益及服務(wù)質(zhì)量。配貨作業(yè)優(yōu)化尤其是訂單分批及補貨路徑優(yōu)化是提升配送中心作業(yè)效率、降低運營成本的重要途徑和手段。本文以D公司D配送中心為例,針對其以人工作業(yè)為主的揀貨作業(yè)訂單分批問題及補貨路徑問題進行了分析與優(yōu)化研究,并通過實例及與其他相關(guān)算法對比驗證了優(yōu)化方案的可行性及優(yōu)越性。論文主要內(nèi)容如下:(1)基于對D公司D配送中心訂單管理現(xiàn)狀的分析,在國內(nèi)外學(xué)者對人工分揀為主的配送中心揀貨訂單分批問題研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種計算路徑更加符合D公司D配送中心實際情況的訂單分批數(shù)學(xué)模型,并針對S型策略分揀路徑的儲位距離計算方法予以改善。(2)針對D公司配送中心Transit訂單分批問題,提出一種新的基于群智能的粒子群復(fù)分解反應(yīng)優(yōu)化算法,該算法可有效克服化學(xué)反應(yīng)算法中分子間缺乏信息傳遞和算法收斂慢的缺陷;同時通過構(gòu)建復(fù)分解反應(yīng)機制提升分子跳出局部最優(yōu)的能力以克服粒子群算法易早熟的缺陷,提高尋優(yōu)的能力;運用該算法對D公司Transit訂單分批問題進行優(yōu)化求解,并與粒子群算法、化學(xué)反應(yīng)算法進行對比,驗證了基于群智能的粒子群復(fù)分解反應(yīng)優(yōu)化算法在解決訂單分批優(yōu)化問題中的有效性和優(yōu)越性。(3)針對D公司配送中心整托存儲區(qū)補貨路徑優(yōu)化問題,構(gòu)建了雙區(qū)型補貨路徑優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型,探討了實現(xiàn)便捷準(zhǔn)確儲位距離計算的儲位編碼方式,提出階段初始化粒子群算法并運用該方法對模型進行求解,與基本粒子群算法、梯度粒子群算法、基于群智能的粒子群復(fù)分解反應(yīng)優(yōu)化算法對比,結(jié)果表明階段初始化粒子群算法在求解D公司補貨路徑優(yōu)化中表現(xiàn)優(yōu)越。論文研究成果對于以人工分揀作業(yè)方式為主的配送中心具有較為重要的借鑒意義。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F717;F252;TP18

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