【摘要】：由于互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的迅速發(fā)展與普及應(yīng)用,電子商務(wù)在如今的經(jīng)濟生活中扮演者越來越重要的角色。而當今擺在林副產(chǎn)品物流業(yè)面前的關(guān)鍵問題,就是怎樣以最優(yōu)策略來選擇林副產(chǎn)品物流配送中心的建設(shè)地址、運送方式、需求分派和線路,使物流配送系統(tǒng)的效率達到最高,服務(wù)質(zhì)量提到最優(yōu),配送成本降到最低。不論是從理論價值的角度還是從實用價值的角度,本課題的研究將具有深遠重大的意義。 林副產(chǎn)品配送中心選址模型及涉及到的評價方法將在文中有所闡述。建立在林副產(chǎn)品配送中心選址問題的特點和應(yīng)滿足的條件基礎(chǔ)上的模型有兩種：以配送成本最低和最優(yōu)服務(wù)水平為目標的融合型和以配送時間最短和配送成本最低為目標的集散型。前者采用基于分解-過濾的組合啟發(fā)式算法,主要是因為其約束條件和0-1變量較多；后者采用模擬退火算法。配送中心選址這項工作繁瑣、復雜,如果要將這個系統(tǒng)工程順利的進行下去,僅定量分析是不夠的,還需進行定性分析。針對此問題,本文設(shè)計了多準則模糊評價模型,其中各權(quán)重的獲取途徑為：期望值法計算子指標的權(quán)重；模糊層次分析法計算準則層的權(quán)重；前兩者權(quán)重的組合對應(yīng)選址方案評價指標權(quán)重。然后再依據(jù)兩種分析方法所得出的結(jié)論,綜合運用評價指標分析方法來確定出最后的最優(yōu)選址方案。 其次,在本文中,對林副產(chǎn)品物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度問題進行了深入研究。為了滿足客戶個性化和多樣化的需求,依據(jù)企業(yè)的管理人員對客戶服務(wù)水平的要求,同時又考慮到企業(yè)的資源有限的情況,將帶有時間窗的配送車輛優(yōu)化調(diào)度問題分為硬時間窗的配送車輛優(yōu)化調(diào)度的問題和軟時間窗的配送車輛優(yōu)化調(diào)度的問題兩大類。對于硬時間窗的配送車輛優(yōu)化調(diào)度的問題,設(shè)計了基于Sweep算法和PMX算子的組合遺傳算法進行求解。通過對實驗數(shù)據(jù)進行比較,結(jié)果證明本文設(shè)計的組合遺傳算法,不論在尋找最優(yōu)解,所求得的解的質(zhì)量及運算的速度上,還是文中所采用的算法的平穩(wěn)性方面都優(yōu)于獨自采用啟發(fā)式算法或遺傳算法。而對于軟時間窗配送車輛優(yōu)化調(diào)度問題,本文設(shè)計了并行遺傳算法進行求解,通過和其他相關(guān)算法進行比較,實驗結(jié)果表明該算法具有更為良好的性能。另外,本文將車輛路徑和服務(wù)水平相結(jié)合提出了物流配送模糊車輛調(diào)度的方案,以提高服務(wù)水平和降低配送總成本為目標,設(shè)計了相應(yīng)的數(shù)學模型,同時設(shè)計了組合遺傳算法對其進行求解。 對于集貨與配送一體化的定位-運輸線路安排問題,本文設(shè)計了遺傳算法。此算法解決了傳統(tǒng)算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷。該方法的運算高效性、良好尋優(yōu)性及強收斂性能也已經(jīng)被仿真證明。啟發(fā)式算法在本文的有時間窗的定位-運輸線路安排問題中有所應(yīng)用,該算法彌補了其他優(yōu)化方法的不足且其高效性、穩(wěn)定性、尋優(yōu)性亦被仿真實例所證明。 綜上所述,本文對林副產(chǎn)品物流配送系統(tǒng)優(yōu)化問題給出了模型及相應(yīng)算法的實例分析,研究結(jié)果證明了文中所提及的這些模型和算法的實用性和有效性。
【學位授予單位】：中南林業(yè)科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F259.2;F326.2

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本文編號：2681431