【摘要】：高速公路服務(wù)區(qū)作為高速公路上的重要組成部分,伴隨著高速公路路網(wǎng)的快速發(fā)展,其本身對于配送的需求已具有一定的規(guī)模。由于高速公路特有的封閉性限制了車輛的出入,離供應(yīng)商的距離較遠(yuǎn)從而導(dǎo)致過長的配送路線等原因,制約了服務(wù)區(qū)的物流配送水平,阻礙了高速公路服務(wù)區(qū)企業(yè)的快速發(fā)展。根據(jù)服務(wù)區(qū)的自身需求,建立共同配送中心并進(jìn)行科學(xué)合理的選址決策,不僅能夠提高服務(wù)區(qū)的物流配送效率,而且將為高速公路服務(wù)區(qū)進(jìn)一步轉(zhuǎn)型發(fā)展及優(yōu)化服務(wù)區(qū)整體配送網(wǎng)絡(luò)提供助力。本文首先總結(jié)了之前學(xué)者關(guān)于高速公路服務(wù)區(qū)拓展物流配送的研究,并闡述了相關(guān)的基礎(chǔ)理論。在基于對服務(wù)區(qū)的配送模式的選擇探討之后,闡述了高速公路服務(wù)區(qū)發(fā)展共同配送的重要意義。接下來從模型的建立和實(shí)證分析兩個(gè)方面來進(jìn)行研究探討,以建立服務(wù)區(qū)共同配送中心為目標(biāo),從更切合實(shí)際的角度來構(gòu)建了考慮多供應(yīng)商多商品的配送成本、庫存成本和建造成本的的多配送中心選址模型。針對之前建立的模型,利用Python來進(jìn)行編程。在算法方面,首先采用Dijkstra算法對服務(wù)區(qū)之間以及供應(yīng)商到服務(wù)區(qū)之間的最短路進(jìn)行求解;因?yàn)閭鹘y(tǒng)遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解,本文采用自適應(yīng)遺傳算法求解最終的選址結(jié)果。實(shí)證分析部分,選取LN省的65對高速公路服務(wù)區(qū)作為實(shí)證分析的樣本,并相應(yīng)的給出了LN省服務(wù)區(qū)共同配送中心的選址結(jié)果,以及供應(yīng)商的選擇和所配送服務(wù)區(qū)的分配,確定了所選配送中心的經(jīng)濟(jì)訂貨批量,驗(yàn)證了模型和算法選擇的有效性。本文的結(jié)論:在建設(shè)模型時(shí)假設(shè)服務(wù)區(qū)對商品的日需求量服從正態(tài)分布,而在后期驗(yàn)證模型是否可行時(shí),運(yùn)用SPSS軟件對需求量數(shù)據(jù)是否滿正態(tài)分布給予了驗(yàn)證,并確定數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布;采用自適應(yīng)算法對模型進(jìn)行求解后,最終選定3號、6號、38號、44號、51號作為LN省的高速公路服務(wù)區(qū)配送中心的選址地點(diǎn)。
[Abstract]:As an important part of expressway service area, with the rapid development of highway network, the demand for distribution has a certain scale. Because of the unique closure of freeway, which restricts the access of vehicles and the distance from suppliers, it leads to the long distribution route, which restricts the level of logistics distribution in service area and hinders the rapid development of enterprises in expressway service area. According to the demand of the service area, the establishment of the joint distribution center and the scientific and reasonable location decision can not only improve the efficiency of logistics distribution in the service area. Furthermore, it will help to develop and optimize the whole distribution network of expressway service area. Firstly, this paper summarizes the previous research on extending logistics distribution in expressway service area, and expounds the relevant basic theory. After discussing the choice of distribution mode of service area, this paper expounds the significance of developing joint distribution in expressway service area. Then from the establishment of the model and empirical analysis to study and discuss, to establish a service area distribution center as the goal, from a more realistic point of view to build a multi-supplier and multi-commodity distribution costs. Inventory cost and construction cost of multiple distribution center location model. According to the previous model, the use of Python to program. In the aspect of algorithm, firstly, Dijkstra algorithm is used to solve the shortest path between service areas and between suppliers and service areas. Because the traditional genetic algorithm is easy to fall into the local optimal solution, the adaptive genetic algorithm is used to solve the final location result. In the part of empirical analysis, 65 pairs of expressway service area in LN province are selected as the sample of the empirical analysis, and the location results of the joint distribution center of LN province service area are given, as well as the selection of suppliers and the distribution of the distribution service area. The economic order batch of the selected distribution center is determined, and the validity of the model and algorithm selection is verified. The conclusion of this paper is that the daily demand for goods in service area is normally distributed when the model is constructed, and when the model is feasible or not, the SPSS software is used to verify the full normal distribution of demand data. And determine the data from the normal distribution; After solving the model with adaptive algorithm, the location of distribution center of expressway service area in LN province is selected as No. 3, No. 6, No. 38, No. 44 and No. 51.
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;F542.6;F252

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本文編號：2309219