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物流包裝租賃共享系統(tǒng)的庫存路徑問題優(yōu)化研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-14 01:05
  一次性物流包裝的大量使用不但消耗了資金,也給社會(huì)和環(huán)境造成了巨大的損害。建設(shè)物流包裝租賃共享系統(tǒng)(簡稱包裝租賃系統(tǒng),英文簡稱LPRSS,以下同),可以很好的解決這個(gè)問題。設(shè)施選址、庫存控制和車輛路徑問題是建設(shè)包裝租賃系統(tǒng)中需要解決的三大重要問題。在這三個(gè)問題中,對客戶和服務(wù)中心的物流包裝的庫存控制和運(yùn)輸車輛路徑問題是包裝租賃系統(tǒng)建立后,在日常運(yùn)作層面需要頻繁解決的問題,將庫存控制與車輛路徑問題結(jié)合在一起進(jìn)行庫存路徑問題的研究是一個(gè)重要趨勢。然而,現(xiàn)階段關(guān)于這方面的研究較少。因此,本文針對包裝租賃系統(tǒng)的庫存路徑問題進(jìn)行優(yōu)化具有一定的現(xiàn)實(shí)和理論意義。本文研究的主要內(nèi)容包括:1.總結(jié)了包裝租賃系統(tǒng)的組成、運(yùn)作模式、運(yùn)作流程的基礎(chǔ)上,本文基于云計(jì)算架構(gòu)建立了包裝租賃系統(tǒng)的信息平臺(tái)框架。針對平臺(tái)框架中核心的庫存路徑優(yōu)化模塊,設(shè)計(jì)了其總體架構(gòu)和運(yùn)作流程,對其中的核心模型和算法在后文中進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。2.針對回收的物流包裝不能直接配送給有需求的客戶使用,而是需要將空包裝的配送和回收過程分開進(jìn)行考慮的情況:分別建立了包裝租賃系統(tǒng)的空包裝配送庫存路徑模型和空包裝回收庫存路徑模型。利用CPLEX軟件結(jié)合精確算...

【文章頁數(shù)】:156 頁

【學(xué)位級別】:博士

【文章目錄】:
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究對象界定與研究目標(biāo)
        1.2.1 研究對象
        1.2.2 研究目標(biāo)
    1.3 研究意義
    1.4 國內(nèi)外物流包裝租賃共享系統(tǒng)及庫存路徑問題研究綜述
        1.4.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.4.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.4.3 現(xiàn)有研究存在的不足
    1.5 主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
2 物流包裝租賃共享系統(tǒng)分析及其信息平臺(tái)框架
    2.1 相關(guān)概念
        2.1.1 物流包裝
        2.1.2 共享經(jīng)濟(jì)及其三種模式
        2.1.3 租賃的概念及其內(nèi)涵
        2.1.4 物流包裝租賃共享系統(tǒng)
    2.2 物流包裝租賃共享系統(tǒng)運(yùn)作模式
        2.2.1 靜態(tài)租賃
        2.2.2 動(dòng)態(tài)租賃
    2.3 物流包裝租賃共享系統(tǒng)運(yùn)作流程及功能
    2.4 物流包裝租賃共享系統(tǒng)信息平臺(tái)框架
        2.4.1 物流包裝租賃共享系統(tǒng)云平臺(tái)的需求分析
        2.4.2 基于云計(jì)算的物流包裝租賃共享系統(tǒng)信息平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.4.3 庫存路徑問題優(yōu)化模塊總體架構(gòu)與流程設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
3 物流包裝租賃共享系統(tǒng)空包裝配送庫存路徑問題優(yōu)化
    3.1 問題描述
    3.2 模型建立
        3.2.1 模型假設(shè)及變量、參數(shù)定義
        3.2.2 數(shù)學(xué)模型
    3.3 精確算法求解與數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析
        3.3.1 基本結(jié)論
        3.3.2 初始庫存對費(fèi)用和路線的影響
        3.3.3 客戶點(diǎn)庫存能力對費(fèi)用的影響
        3.3.4 車輛容量對回收量的影響
        3.3.5 保持庫存再平衡的優(yōu)化方案
    3.4 遺傳算法設(shè)計(jì)求解及數(shù)值實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 染色體的編碼及空包裝配送數(shù)量的計(jì)算
        3.4.2 初始種群的產(chǎn)生
        3.4.3 適應(yīng)度函數(shù)值和種群評價(jià)
        3.4.4 交叉算子
        3.4.5 變異算子
        3.4.6 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及與精確算法比較
    3.5 微進(jìn)化算法設(shè)計(jì)及其數(shù)值實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 微進(jìn)化算法概述
        3.5.2 優(yōu)勢基因結(jié)構(gòu)的確定
        3.5.3 微進(jìn)化算法流程及步驟設(shè)計(jì)
        3.5.4 微進(jìn)化算法實(shí)驗(yàn)及算法性能對比
    3.6 兩種啟發(fā)式算法性能比較
    3.7 本章小結(jié)
4 物流包裝租賃共享系統(tǒng)空包裝回收庫存路徑問題優(yōu)化
    4.1 問題描述
    4.2 模型建立
        4.2.1 模型假設(shè)及變量、參數(shù)定義
        4.2.2 數(shù)學(xué)模型
    4.3 精確算法求解與數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.1 基本結(jié)論
        4.3.2 客戶點(diǎn)及回收服務(wù)中心庫存能力對費(fèi)用的影響
        4.3.3 車輛容量對總費(fèi)用的影響
    4.4 改進(jìn)遺傳算法設(shè)計(jì)及算法性能對比
        4.4.1 染色體編碼及回收量、庫存量計(jì)算
        4.4.2 初始種群的產(chǎn)生
        4.4.3 適應(yīng)度值和種群評價(jià)
        4.4.4 改進(jìn)的交叉算子
        4.4.5 改進(jìn)的變異算子
        4.4.6 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及算法性能對比
    4.5 改進(jìn)微進(jìn)化算法設(shè)計(jì)及性能對比
        4.5.1 改進(jìn)微進(jìn)化算法設(shè)計(jì)
        4.5.2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及算法性能對比
    4.6 兩種啟發(fā)式算法性能比較
    4.7 本章小結(jié)
5 空包裝取送混合庫存路徑問題優(yōu)化
    5.1 問題描述
    5.2 模型假設(shè)及變量、參數(shù)定義
    5.3 數(shù)學(xué)模型
    5.4 精確算法設(shè)計(jì)與數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析
        5.4.1 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及分析討論
        5.4.2 基本結(jié)論
        5.4.3 初始庫存對費(fèi)用和路線的影響
        5.4.4 車輛容量對回收量的影響
    5.5 禁忌改進(jìn)遺傳算法設(shè)計(jì)及算法性能對比
        5.5.1 染色體的編碼及空包裝配送、回收數(shù)量、庫存量的計(jì)算
        5.5.2 初始種群的產(chǎn)生
        5.5.3 適應(yīng)度值和種群評價(jià)
        5.5.4 交叉算子
        5.5.5 變異算子
        5.5.6 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及算法性能對比
    5.6 禁忌改進(jìn)微進(jìn)化算法設(shè)計(jì)及算法性能對比
        5.6.1 禁忌改進(jìn)微進(jìn)化算法設(shè)計(jì)
        5.6.2 禁忌改進(jìn)微進(jìn)化算法數(shù)值實(shí)驗(yàn)及性能對比
    5.7 兩種啟發(fā)式算法性能比較
    5.8 本章小結(jié)
6 多服務(wù)中心空包裝取送混合庫存路徑問題優(yōu)化
    6.1 問題描述
    6.2 模型假設(shè)及變量、參數(shù)定義
    6.3 數(shù)學(xué)模型
    6.4 精確算法設(shè)計(jì)及數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析
        6.4.1 數(shù)值算例
        6.4.2 基本結(jié)論
        6.4.3 客戶點(diǎn)及服務(wù)中心庫存能力對費(fèi)用的影響
        6.4.4 初始庫存對費(fèi)用和路線的影響
        6.4.5 車輛容量對回收量的影響
    6.5 啟發(fā)式算法設(shè)計(jì)及算法性能對比
        6.5.1 二階段啟發(fā)式算法設(shè)計(jì)及流程
        6.5.2 二階段禁忌改進(jìn)遺傳算法數(shù)值實(shí)驗(yàn)及其性能比較
        6.5.3 二階段禁忌改進(jìn)微進(jìn)化算法數(shù)值實(shí)驗(yàn)及其性能比較
        6.5.4 兩種啟發(fā)式算法性能比較
    6.6 本章小結(jié)
7 案例分析
    7.1 案例背景
        7.1.1 煙草行業(yè)卷煙包裝箱循環(huán)利用情況及其問題
        7.1.2 YCZL公司及其租賃服務(wù)中心服務(wù)情況
    7.2 YCZL公司卷煙包裝箱配送、回收庫存路徑問題優(yōu)化
        7.2.1 卷煙包裝箱配送庫存路徑問題優(yōu)化
        7.2.2 卷煙包裝箱回收庫存路徑問題優(yōu)化
        7.2.3 卷煙包裝箱取送混合庫存路徑問題優(yōu)化
        7.2.4 多服務(wù)中心包裝箱取送混合庫存路徑問題優(yōu)化
    7.3 本章總結(jié)
8 結(jié)論與展望
    8.1 研究結(jié)論
    8.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    8.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
作者簡歷及攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號:3993915

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