基于PI-PSO的煤炭产品物流园区动态选址的优化方法及应用

发布时间：2017-03-18 15:00

  本文关键词：基于PI-PSO的煤炭产品物流园区动态选址的优化方法及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：煤炭作为重要能源之一,与社会生产和人民生活息息相关,虽然现如今煤炭的重要地位逐渐被石油所取代,但由于石油资源再生周期长,而煤炭储量巨大,随着煤炭汽化等新加工技术日趋成熟,煤炭终将在人类生产生活中占有重要的一席之地。而我国作为煤炭的生产和消费大国,逐渐形成了一定规模的煤炭物流供应链体系,但近年来煤炭产业受市场需求下降、煤炭工业转型升级滞后等因素影响,煤炭行业在不断发展中出现了产能过剩、企业亏损、价格下跌等问题,因而转变现有经营模式,加快煤炭企业转型成为当务之急,而物流供应链作为煤炭企业转型的关键环节,更加有效的优化配置物流资源,高效的利用物流通道,对于减轻煤炭产业在物流供应链上的负担十分重要,然而整个煤炭物流供应链缺乏具有调度协调作用的核心物流组织,导致煤炭产品物流成本一路攀升,因此有效整合物流资源,建设大型煤炭物流园区势在必行。而有效实现节约成本,提高效率,对物流园区进行科学选址尤为重要。论文从国内外学者对煤炭物流和配送中心选址的研究出发,整理分析了现有研究的侧重点及薄弱点,提出了本文研究的重点并阐明了基于改进的粒子群算法对物流园区选址方法优化的意义。整理了物流管理、煤炭供应链、粒子群算法的相关概念及理论,收集整理了大量数据和资料,调查了当前煤炭物流管理现状,根据现状分析了煤炭物流管理中存在的问题,包括物流园区选址方面的问题,以及因选址而受影响的相关问题,明确了建设协调调度功能的物流园区的必要性和科学选址的重要性以及亟待解决的问题。参考其他行业物流园区选址的原则,并结合煤炭物流的特点,制定了煤炭物流园区选址的原则,按照此原则来衡量最终的设计方案是否符合标准,是否具有可行性。论文构建了以整体成本最小、订单响应时间最短、客户需求满足率最高为目标的多目标模型,在此基础上,应用MATLABR2014a仿真平台,采用寄生免疫机制嵌入粒子群优化算法的混合型算法,构建了多目标仿真模型。利用调研收集到的山西XX集团的需求数据、成本数据等对动态选址模型进行了模拟仿真,并从静态选址和动态选址、传统算法和改进算法、煤炭物流园区选址原则这三个角度对仿真结果进行分析。结果表明,动态选址方法与改进的粒子群算法相结合能够更好的实现物流园区的选址优化。由于粒子群算法中存在显参数和隐参数,通过对参数的调整,能够实现算法搜索问题空间方式的变化,对选址方法的优化产生了积极的作用。因此论文通过调节惯性权重和学习因子,来仿真优化其对物流园区选址的影响。仿真结果说明,基于改进的粒子群算法的煤炭产品物流园区动态选址的模型和优化方法是科学可行的。根据结果结合煤炭产品物流的管理现状对煤炭物流园区的选址和管理提出了有针对性的建议。
【关键词】：煤炭物流 寄生免疫 改进粒子群算法 动态选址
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.21
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-13
• 1 绪论13-25
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-21
• 1.2.1 国内外煤炭物流研究现状15-18
• 1.2.1.1 国内学者对煤炭物流的研究15-17
• 1.2.1.2 国外学者对煤炭物流的研究17-18
• 1.2.2 国内外配送中心选址的研究现状18-20
• 1.2.2.1 国内学者对配送中心选址的研究18-20
• 1.2.2.2 国外学者对配送中心选址的研究20
• 1.2.3 国内外研究现状评述20-21
• 1.3 研究的主要内容与方法21-24
• 1.3.1 研究的主要内容21-22
• 1.3.2 研究方法22-23
• 1.3.3 研究技术路线图23-24
• 1.4 研究的重难点及创新点24-25
• 1.4.1 研究的重点及难点24
• 1.4.2 研究的创新点24-25
• 2 相关理论基础25-31
• 2.1 相关概念25-26
• 2.1.1 物流25
• 2.1.2 煤炭物流25-26
• 2.2 物流管理理论26
• 2.2.1 物流管理的定义26
• 2.2.2 物流管理涉及的内容26
• 2.3 煤炭供应链理论26-27
• 2.4 粒子群算法理论27-31
• 2.4.1 粒子群算法的定义27
• 2.4.2 粒子群算法的原理27-28
• 2.4.3 粒子群算法的步骤28
• 2.4.4 粒子群算法的应用28-31
• 3 煤炭产品物流管理现状及园区选址的原则31-37
• 3.1 煤炭产品物流管理现状31-32
• 3.1.1 物流组织多、规模小且分散31
• 3.1.2 物流成本偏高31
• 3.1.3 运输效率低,交货时间得不到保证31-32
• 3.1.4 物流园区的定点不明确32
• 3.2 煤炭企业产品物流的特点32-33
• 3.2.1 物流路径长32
• 3.2.2 物流中转结点多32-33
• 3.2.3 供应物流成本比重大33
• 3.2.4 作业场所方式变动大33
• 3.3 煤炭物流园区选址原则33-37
• 3.3.1 区位因素原则33-34
• 3.3.2 边缘化原则34
• 3.3.3 通达性原则34
• 3.3.4 自然环境适宜原则34-35
• 3.3.5 经济合理性原则35-37
• 4 煤炭物流园区的多目标动态选址优化模型构建37-43
• 4.1 问题的描述37
• 4.2 模型的建立37-43
• 4.2.1 基本假设37-38
• 4.2.2 参数描述38-39
• 4.2.2.1 已知常量38
• 4.2.2.2 基本变量38-39
• 4.2.2.3 决策变量39
• 4.2.3 目标函数39-41
• 4.2.3.1 目标1—整体成本最低39-40
• 4.2.3.2 目标2—订单响应时间最短40
• 4.2.3.3 目标3—客户需求满足率最高40-41
• 4.2.4 约束条件41-43
• 5 粒子群算法的优化与改进43-49
• 5.1 传统粒子群算法43-44
• 5.1.1 基本模型43
• 5.1.2 基本参数43-44
• 5.2 改进的粒子群优化算法44-49
• 5.2.1 寄生免疫机理分析45
• 5.2.2 算法的改进45-49
• 5.2.2.1 寄生免疫机制粒子群优化算法原理45-46
• 5.2.2.2 寄生免疫机制粒子群优化算法步骤46-49
• 6 基于PI-PSO的煤炭产品物流园区动态选址方法的应用49-67
• 6.1 应用企业概况及物流管理现状49-51
• 6.2 算例数据51-54
• 6.2.1 成本类数据51-52
• 6.2.2 距离类数据52-53
• 6.2.3 需求类数据53-54
• 6.3 算法设置54-55
• 6.4 结果分析55-63
• 6.4.1 从静态选址与动态选址角度55-58
• 6.4.1.1 静态选址结果55-56
• 6.4.1.2 动态选址结果56-57
• 6.4.1.3 对比分析57-58
• 6.4.2 从原始算法与改进算法角度58-62
• 6.4.2.1 原始算法结果59-60
• 6.4.2.2 改进算法结果60
• 6.4.2.3 对比分析60-62
• 6.4.3 从煤炭物流园区选址原则角度分析62-63
• 6.5 动态选址方法的仿真优化63-67
• 6.5.1 调整惯性权重对算法的影响64-65
• 6.5.2 调整学习因子对算法的影响65-67
• 7 煤炭企业物流园区选址的配套措施67-71
• 7.1 转变传统物流管理理念,提升企业经营效率67-68
• 7.2 建立信息化网络平台,促进信息合作协同68
• 7.3 政府应加大对煤炭物流园区建设的扶持力度68-69
• 7.4 增加资金投入,建立健全物流运输体系69
• 7.5 提高科技人员素质,应用科学选址方法69-71
• 8 结论与展望71-73
• 8.1 研究结论71-72
• 8.2 研究展望72-73
• 参考文献73-77
• 致谢77-79
• 攻读硕土学位期间的研究成果79-81
• 附录：源程序81-84

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