發(fā)布時(shí)間：2020-04-01 20:22

【摘要】：近年來,我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境激烈、生活方式越來越多元化,人們對(duì)食品多樣化、安全性和快捷性的要求不斷提高,食品冷鏈物流快速發(fā)展起來。我國(guó)冷鏈物流運(yùn)輸作為一種特殊的物流形式,存在冷鏈系統(tǒng)不甚完善、冷鏈運(yùn)輸時(shí)間較長(zhǎng)、物流運(yùn)輸成本高、運(yùn)輸過程中易產(chǎn)生食品腐壞變質(zhì)等問題,直接影響冷鏈產(chǎn)品的銷售和客戶滿意度,難以保證客戶對(duì)冷鏈產(chǎn)品新鮮度的要求。在冷鏈物流選址配送中,選址的合理性和配送效率的高低直接影響配送時(shí)間、冷鏈產(chǎn)品的新鮮度以及對(duì)客戶的服務(wù)水平和客戶滿意度,因此,冷鏈選址配送對(duì)滿足人們對(duì)冷鏈產(chǎn)品的新鮮度要求具有重要作用。傳統(tǒng)的冷鏈物流選址路徑問題(LRP,Location Routing Problem)大多數(shù)僅僅考慮最小化冷鏈物流運(yùn)輸成本,很少考慮到客戶的服務(wù)質(zhì)量和滿意度,以及客戶能為企業(yè)帶來的價(jià)值。本文旨在改善冷鏈物流運(yùn)輸系統(tǒng)配送過程中存在的食品新鮮度、腐損率、客戶滿意度較低等問題,提高客戶為企業(yè)帶來的價(jià)值,建立帶時(shí)間窗的冷鏈物流選址路徑優(yōu)化模型(LRPTW,Location Routing Problem with Time Window)。針對(duì)傳統(tǒng)冷鏈物流選址路徑模型忽略客戶價(jià)值這一現(xiàn)狀,本文在對(duì)客戶價(jià)值的構(gòu)成進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,綜合考慮冷鏈物流的成本、客戶對(duì)配送時(shí)間的滿意度以及客戶能為企業(yè)帶來的價(jià)值,提出以最大化客戶價(jià)值和客戶滿意度、最小化冷鏈物流成本為目標(biāo)的多目標(biāo)選址路徑模型。其中,冷鏈物流成本在考慮傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)成本、運(yùn)輸成本的基礎(chǔ)上,增加了冷鏈產(chǎn)品運(yùn)輸過程中的制冷成本、貨損成本和懲罰成本�？蛻魞r(jià)值包括當(dāng)前價(jià)值以及潛在價(jià)值,客戶價(jià)值越大,則其為企業(yè)帶來的利潤(rùn)也就越大,越有利于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展。由于貨損成本約束產(chǎn)品質(zhì)量問題,本文的客戶滿意度采用客戶對(duì)配送時(shí)間的滿意度來衡量。本文采用加權(quán)法將多目標(biāo)模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)模型求解,使用Lingo軟件計(jì)算小規(guī)模算例,并對(duì)比考慮和不考慮客戶價(jià)值時(shí)的求解結(jié)果,突出模型的準(zhǔn)確性、有效性和實(shí)用性。最后,設(shè)計(jì)了遺傳算法,采用Solomom標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文算法具有良好的穩(wěn)定性、求解精度和求解效率。
【圖文】：

采用線性加權(quán)法將成本和客戶價(jià)值整合，由于客戶價(jià)值相當(dāng)于企，與成本加權(quán)后變?yōu)樨?fù)值，使客戶價(jià)值與成本具有相同優(yōu)化方向4 1 3CZCstore ZC ZCenergy ZClost penalty j NZ Z Z C C C C C C 針對(duì)2 4Z ,Z 采用主要目標(biāo)法，將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問標(biāo)，將客戶滿意度設(shè)置一個(gè)最低值，添加到模型約束中，求解模度最低值設(shè)為minS ，并把客戶滿意度最大轉(zhuǎn)化為約束條件：2 minCjj NZ s S （3.47）添加到模型約束中，以 最小為目標(biāo)函數(shù)求解模型。如。在實(shí)際案例中，也可以根據(jù)企業(yè)預(yù)算的最大成本設(shè)為maxC 進(jìn)行驗(yàn)證

第三章 考慮客戶價(jià)值的冷鏈多目標(biāo) LRP 模型構(gòu)建成本和客戶價(jià)值的單位具有一致性，故在本文中假設(shè) =1，將客戶滿意度添加到模型約束中，取值客戶滿意度最低值為 85%[52]。圖 3.4 表明，本文戶價(jià)值的冷鏈多目標(biāo) LRPTW 模型為整數(shù)非線性規(guī)劃模型（INLP），求解優(yōu)解（GlobalOpt），由于目標(biāo)函數(shù)為成本與客戶總價(jià)值的差值。由于此差負(fù)的情況，經(jīng)過多次運(yùn)算，，發(fā)現(xiàn)在求解時(shí)為目標(biāo)值加上 100，可以保證差權(quán)目標(biāo)函數(shù)值約為 18.332，迭代次數(shù)為 454216 次，求解時(shí)間為 3 分 51 秒策變量 X , Y ,Z 的求解結(jié)果界面如圖 3.5-3.7 所示。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F259.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2610909