循環(huán)取貨物流配送路徑優(yōu)化及車輛數(shù)預(yù)測系統(tǒng)實現(xiàn)
發(fā)布時間:2021-02-11 21:06
循環(huán)取貨是廣泛應(yīng)用于汽車零部件入廠物流的一種物流策略,該策略能確保車輛準(zhǔn)時完成小批量、高頻次的取送貨。隨著精益生產(chǎn)思想的發(fā)展,循環(huán)取貨在第三方物流公司、汽車制造企業(yè)以及其他制造業(yè)領(lǐng)域都具有較大的應(yīng)用需求。具有小批量、高頻次特點的物流配送路徑優(yōu)化仍處于探索發(fā)展階段,許多學(xué)者對該問題的研究忽略了一些實際約束,導(dǎo)致循環(huán)取貨模式在實際應(yīng)用中并未取得預(yù)期的成果,循環(huán)取貨車輛路徑規(guī)劃算法依然無法解決車輛裝載率低、物流成本高的問題。目前大多數(shù)學(xué)者對循環(huán)取貨的研究都集中于車輛路徑規(guī)劃,而對車輛數(shù)的預(yù)測問題卻很少研究。車輛數(shù)的需求預(yù)測仍是依賴人工經(jīng)驗進(jìn)行預(yù)測,無法匹配高信息化水平的循環(huán)取貨車輛路徑規(guī)劃。本文研究的循環(huán)取貨車輛路徑優(yōu)化可以歸約為一個NP難題,對該問題的研究不僅可以為組合優(yōu)化問題提供理論基礎(chǔ)建設(shè),還能將理論研究成果應(yīng)用于實際生活;同時對車輛數(shù)預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)也能彌補當(dāng)前循環(huán)取貨調(diào)度系統(tǒng)較少的不足。針對當(dāng)前物流配送仍存在車輛裝載率低、物流成本居高不下的實際情況,本文引入物流配送中實際存在的多訂單配送約束,對基于多訂單約束的循環(huán)取貨車輛路徑問題進(jìn)行研究。為解決該路徑優(yōu)化問題,本文提出了基于鄰...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
貨量預(yù)測前處理發(fā)貨接口表
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表,是供應(yīng)鏈匹配主要合作對象物料需求的預(yù)計生產(chǎn)數(shù)量,包括15個屬性,數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)如圖4-3所示,其中有4個主要字段(排產(chǎn)日期,交付對象名稱,排產(chǎn)數(shù)量,集成批次號)。排產(chǎn)日期指物料的預(yù)計供應(yīng)時間,時間跨度為歷史90天的數(shù)據(jù)以及未來15天的數(shù)據(jù);交付對象名稱指物料的預(yù)計運送目的地;排產(chǎn)數(shù)量指預(yù)計生產(chǎn)的物料個數(shù);集成批次號用于獲取最近更新的數(shù)據(jù)。圖4-3物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表未來物料貨量數(shù)據(jù)表,主要存儲未來物料貨量的預(yù)測結(jié)果,用來指引車輛數(shù)的預(yù)測。該表一共包括21個屬性,屬性名稱及其特性如圖4-4所示,有4個主要字段(日期、FROM地點組、TO地點組、棧板數(shù)量,批次號)。日期是預(yù)測物料發(fā)貨的時間,F(xiàn)ROM、TO地點組與貨量預(yù)測前處理發(fā)貨接口表中的from、to保持一致,棧板數(shù)量是調(diào)用預(yù)測算法對歷史數(shù)據(jù)建模得到的預(yù)測值。圖4-4未來物料貨量數(shù)據(jù)表-38-
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表,是供應(yīng)鏈匹配主要合作對象物料需求的預(yù)計生產(chǎn)數(shù)量,包括15個屬性,數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)如圖4-3所示,其中有4個主要字段(排產(chǎn)日期,交付對象名稱,排產(chǎn)數(shù)量,集成批次號)。排產(chǎn)日期指物料的預(yù)計供應(yīng)時間,時間跨度為歷史90天的數(shù)據(jù)以及未來15天的數(shù)據(jù);交付對象名稱指物料的預(yù)計運送目的地;排產(chǎn)數(shù)量指預(yù)計生產(chǎn)的物料個數(shù);集成批次號用于獲取最近更新的數(shù)據(jù)。圖4-3物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表未來物料貨量數(shù)據(jù)表,主要存儲未來物料貨量的預(yù)測結(jié)果,用來指引車輛數(shù)的預(yù)測。該表一共包括21個屬性,屬性名稱及其特性如圖4-4所示,有4個主要字段(日期、FROM地點組、TO地點組、棧板數(shù)量,批次號)。日期是預(yù)測物料發(fā)貨的時間,F(xiàn)ROM、TO地點組與貨量預(yù)測前處理發(fā)貨接口表中的from、to保持一致,棧板數(shù)量是調(diào)用預(yù)測算法對歷史數(shù)據(jù)建模得到的預(yù)測值。圖4-4未來物料貨量數(shù)據(jù)表-38-
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多元時間序列預(yù)測的智能交通系統(tǒng)[J]. 李家鑫,宋佳怡,李冠辰,宋琳,劉翰宸. 現(xiàn)代信息科技. 2019(12)
[2]改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路客運量預(yù)測[J]. 李萬,馮芬玲,蔣琦瑋. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報. 2018(12)
[3]基于改進(jìn)節(jié)約算法的汽車零部件循環(huán)取貨路線問題研究[J]. 魏宇. 內(nèi)燃機(jī)與配件. 2018(21)
[4]汽車供應(yīng)物流循環(huán)路徑實例研究[J]. 柴峰濤,劉榮莉. 科技與創(chuàng)新. 2018(20)
[5]基于時間序列的瓦斯?jié)舛葎討B(tài)預(yù)測[J]. 郭思雯,陶玉帆,李超. 工礦自動化. 2018(09)
[6]基于MILK RUN模式與C-W算法的車輛路徑規(guī)劃研究[J]. 劉榮莉,柴峰濤. 科技視界. 2018(20)
[7]汽車試驗場在場車輛總數(shù)趨勢預(yù)測[J]. 曾敬,向華榮. 汽車工程學(xué)報. 2018(03)
[8]汽車零部件入廠物流循環(huán)取貨路徑優(yōu)化的模型及算法[J]. 王雙金. 物流工程與管理. 2016(03)
[9]機(jī)場規(guī)劃所需地勤保障車輛最低數(shù)量預(yù)測[J]. 茍晶晶. 中國民航飛行學(xué)院學(xué)報. 2015(02)
[10]基于GRNN的主要編組站辦理車輛數(shù)的預(yù)測[J]. 李益民. 鐵道運輸與經(jīng)濟(jì). 2012(02)
本文編號:3029709
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
貨量預(yù)測前處理發(fā)貨接口表
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表,是供應(yīng)鏈匹配主要合作對象物料需求的預(yù)計生產(chǎn)數(shù)量,包括15個屬性,數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)如圖4-3所示,其中有4個主要字段(排產(chǎn)日期,交付對象名稱,排產(chǎn)數(shù)量,集成批次號)。排產(chǎn)日期指物料的預(yù)計供應(yīng)時間,時間跨度為歷史90天的數(shù)據(jù)以及未來15天的數(shù)據(jù);交付對象名稱指物料的預(yù)計運送目的地;排產(chǎn)數(shù)量指預(yù)計生產(chǎn)的物料個數(shù);集成批次號用于獲取最近更新的數(shù)據(jù)。圖4-3物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表未來物料貨量數(shù)據(jù)表,主要存儲未來物料貨量的預(yù)測結(jié)果,用來指引車輛數(shù)的預(yù)測。該表一共包括21個屬性,屬性名稱及其特性如圖4-4所示,有4個主要字段(日期、FROM地點組、TO地點組、棧板數(shù)量,批次號)。日期是預(yù)測物料發(fā)貨的時間,F(xiàn)ROM、TO地點組與貨量預(yù)測前處理發(fā)貨接口表中的from、to保持一致,棧板數(shù)量是調(diào)用預(yù)測算法對歷史數(shù)據(jù)建模得到的預(yù)測值。圖4-4未來物料貨量數(shù)據(jù)表-38-
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表,是供應(yīng)鏈匹配主要合作對象物料需求的預(yù)計生產(chǎn)數(shù)量,包括15個屬性,數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)如圖4-3所示,其中有4個主要字段(排產(chǎn)日期,交付對象名稱,排產(chǎn)數(shù)量,集成批次號)。排產(chǎn)日期指物料的預(yù)計供應(yīng)時間,時間跨度為歷史90天的數(shù)據(jù)以及未來15天的數(shù)據(jù);交付對象名稱指物料的預(yù)計運送目的地;排產(chǎn)數(shù)量指預(yù)計生產(chǎn)的物料個數(shù);集成批次號用于獲取最近更新的數(shù)據(jù)。圖4-3物料排產(chǎn)數(shù)據(jù)表未來物料貨量數(shù)據(jù)表,主要存儲未來物料貨量的預(yù)測結(jié)果,用來指引車輛數(shù)的預(yù)測。該表一共包括21個屬性,屬性名稱及其特性如圖4-4所示,有4個主要字段(日期、FROM地點組、TO地點組、棧板數(shù)量,批次號)。日期是預(yù)測物料發(fā)貨的時間,F(xiàn)ROM、TO地點組與貨量預(yù)測前處理發(fā)貨接口表中的from、to保持一致,棧板數(shù)量是調(diào)用預(yù)測算法對歷史數(shù)據(jù)建模得到的預(yù)測值。圖4-4未來物料貨量數(shù)據(jù)表-38-
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多元時間序列預(yù)測的智能交通系統(tǒng)[J]. 李家鑫,宋佳怡,李冠辰,宋琳,劉翰宸. 現(xiàn)代信息科技. 2019(12)
[2]改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路客運量預(yù)測[J]. 李萬,馮芬玲,蔣琦瑋. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報. 2018(12)
[3]基于改進(jìn)節(jié)約算法的汽車零部件循環(huán)取貨路線問題研究[J]. 魏宇. 內(nèi)燃機(jī)與配件. 2018(21)
[4]汽車供應(yīng)物流循環(huán)路徑實例研究[J]. 柴峰濤,劉榮莉. 科技與創(chuàng)新. 2018(20)
[5]基于時間序列的瓦斯?jié)舛葎討B(tài)預(yù)測[J]. 郭思雯,陶玉帆,李超. 工礦自動化. 2018(09)
[6]基于MILK RUN模式與C-W算法的車輛路徑規(guī)劃研究[J]. 劉榮莉,柴峰濤. 科技視界. 2018(20)
[7]汽車試驗場在場車輛總數(shù)趨勢預(yù)測[J]. 曾敬,向華榮. 汽車工程學(xué)報. 2018(03)
[8]汽車零部件入廠物流循環(huán)取貨路徑優(yōu)化的模型及算法[J]. 王雙金. 物流工程與管理. 2016(03)
[9]機(jī)場規(guī)劃所需地勤保障車輛最低數(shù)量預(yù)測[J]. 茍晶晶. 中國民航飛行學(xué)院學(xué)報. 2015(02)
[10]基于GRNN的主要編組站辦理車輛數(shù)的預(yù)測[J]. 李益民. 鐵道運輸與經(jīng)濟(jì). 2012(02)
本文編號:3029709
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