冷鏈車輛路徑問題具有廣泛的現(xiàn)實基礎(chǔ)和應(yīng)用價值,一直是物流領(lǐng)域研究的熱點問題之一。在實際問題中客戶需求存在很多不確定性情況,現(xiàn)有研究主要集中在隨機(jī)不確定性和模糊不確定性方面,對灰色不確定性的研究較少。同時,由于冷鏈產(chǎn)品具有易腐易變質(zhì)的特性,客戶服務(wù)水平是冷鏈配送企業(yè)關(guān)注的重要指標(biāo)之一,在客戶服務(wù)水平的相關(guān)研究中,對客戶滿意度的研究已相當(dāng)豐富,關(guān)于客戶厭惡度的研究甚少。因此,考慮灰需求和客戶厭惡度的冷鏈車輛路徑問題的研究,具有較好的理論和實際意義。本文主要研究工作如下:（1）冷鏈優(yōu)化問題特征處理。①針對客戶需求量的不確定性問題,使用灰參數(shù)進(jìn)行描述;②冷鏈產(chǎn)品在初始采集階段品質(zhì)最優(yōu),隨著時間的推移,客戶因產(chǎn)品品質(zhì)下降導(dǎo)致的厭惡心理逐漸遞增,基于阿倫尼烏斯方程構(gòu)建冷鏈產(chǎn)品變質(zhì)函數(shù),進(jìn)而對客戶厭惡度函數(shù)進(jìn)行相關(guān)定義。（2）考慮灰需求的單目標(biāo)冷鏈VRP模型及算法設(shè)計。首先針對冷鏈物流中需求量具有灰色不確定性的問題,以包含固定成本、運輸成本、貨損成本和制冷成本在內(nèi)的總成本最小為目標(biāo),構(gòu)建帶灰需求的單目標(biāo)冷鏈車輛路徑優(yōu)化模型。其次,引入灰色機(jī)會約束規(guī)劃理論,將灰色優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換成灰色機(jī)會約束規(guī)劃模型。最... 

【文章來源】：福州大學(xué)福建省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 冷鏈物流的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 帶時間窗的冷鏈車輛路徑問題的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 帶不確定性需求的冷鏈車輛路徑問題的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 客戶厭惡行為的研究現(xiàn)狀
        1.2.5 研究現(xiàn)狀述評
    1.3 研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
    1.4 論文創(chuàng)新點
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)理論
    2.1 冷鏈物流
    2.2 冷鏈產(chǎn)品變質(zhì)函數(shù)
    2.3 灰色機(jī)會約束規(guī)劃
    2.4 粒子群算法
    2.5 灰關(guān)聯(lián)分析法
    2.6 層次分析法
第三章 帶灰需求的單目標(biāo)冷鏈VRP模型及算法
    3.1 模型構(gòu)建
        3.1.1 問題描述
        3.1.2 模型假設(shè)
        3.1.3 符號與變量說明
        3.1.4 成本分析
        3.1.5 數(shù)學(xué)模型
    3.2 模型轉(zhuǎn)換與處理
        3.2.1 轉(zhuǎn)換的灰色機(jī)會約束規(guī)劃模型
        3.2.2 灰色模擬技術(shù)檢驗機(jī)會約束
    3.3 基于灰色模擬技術(shù)的PSO算法
        3.3.1 粒子編碼
        3.3.2 約束條件的處理
        3.3.3 適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造
        3.3.4 粒子更新策略
        3.3.5 算法總流程
第四章 帶灰需求和客戶厭惡度的多目標(biāo)冷鏈VRP模型及算法
    4.1 問題描述
    4.2 符號與變量說明
    4.3 客戶厭惡度的測度
        4.3.1 客戶厭惡度假設(shè)
        4.3.2 客戶厭惡度測度函數(shù)的建立
    4.4 模型的構(gòu)建
    4.5 模型轉(zhuǎn)換與處理
    4.6 基于自適應(yīng)網(wǎng)格法的MOPSO算法
        4.6.1 非劣解密度信息估計
        4.6.2 基于AGA的帕累托最優(yōu)解搜索算法
        4.6.3 基于AGA的Archive集截斷技術(shù)
        4.6.4 求解多目標(biāo)的AGA-MOPSO算法總流程
    4.7 帕累托非劣解集的評價
        4.7.1 灰關(guān)聯(lián)分析法評價帕累托非劣解集
        4.7.2 層次分析法評價帕累托非劣解集
第五章 實驗結(jié)果分析
    5.1 測試算例
    5.2 實驗設(shè)計
        5.2.1 基礎(chǔ)實驗組設(shè)計
        5.2.2 對照實驗組設(shè)計
    5.3 實驗結(jié)果及分析
        5.3.1 基礎(chǔ)實驗組求解結(jié)果
        5.3.2 對照實驗一:考慮客戶厭惡度對冷鏈VRP的影響分析
        5.3.3 對照實驗二:灰色模擬技術(shù)求解灰色優(yōu)化模型的有效性分析
        5.3.4 對照實驗三:灰色模擬中置信水平的敏感性分析
        5.3.5 對照實驗四:灰關(guān)聯(lián)分析法和層次分析法評價結(jié)果對比分析
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個人簡歷及研究成果



本文編號：3164818