煤炭贸易物流企业供应链库存控制研究

发布时间：2017-09-16 20:26

  本文关键词：煤炭贸易物流企业供应链库存控制研究

  更多相关文章： 供应链 煤炭贸易物流企业 库存控制 模拟退火算法

【摘要】：煤炭贸易物流企业对于煤炭行业的发展起到至关重要的作用,其供应链库存的优化,不仅能带给企业更多的利润,也能有效的满足客户的能源需求。本文研究的煤炭贸易物流企业总部地区市场稳定成熟,而新拓市场的供应与需求的不确定性强,库存水平的控制一直是其开拓新市场,创造新利润源泉的难点之一。因此,对煤炭贸易物流企业供应链库存系统进行研究显得尤为重要。本文首先对煤炭贸易物流企业供应链库存相关概念进行界定。通过对国内外研究现状进行学习和阐述,发现针对煤炭贸易物流企业供应链库存问题研究较少,本文选择对其进行研究。随后,对煤炭贸易物流企业供应链库存、库存成本及库存控制方法进行阐述,并引入求解模型的模拟退火算法。结合煤炭贸易物流企业供应链结构特点,分析其库存现存问题,并提出稳定供需改进策略以期合理控制库存水平。随后,构建煤炭贸易物流企业库存成本及供应链总成本最优双目标优化模型,利用改进的模拟退火算法进行求解。最后以T企业为例,基于改进策略设计新业务,以T企业实际数据为基础,设计数值实验,分析计算结果,验证改进策略、模型及算法有效性。通过分析优化结果为T企业供应链库存控制提供有效对策和建议,在该类企业范围内具有一定的推广借鉴意义。
【关键词】：供应链 煤炭贸易物流企业 库存控制 模拟退火算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F426.21
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-13
• 1 绪论13-26
• 1.1 研究背景及意义13-18
• 1.1.1 相关概念界定14-15
• 1.1.2 研究现实需求15-17
• 1.1.3 研究意义17-18
• 1.2 国内外研究现状18-22
• 1.2.1 国外研究现状18-20
• 1.2.2 国内研究现状20-22
• 1.3 论文研究内容及方法22-24
• 1.3.1 论文研究内容22-23
• 1.3.2 论文研究方法23-24
• 1.4 创新性研究及论文结构24-26
• 1.4.1 创新性研究24-25
• 1.4.2 论文结构25-26
• 2 相关理论综述26-35
• 2.1 煤炭供应链26-27
• 2.2 煤炭贸易物流企业供应链库存及其成本27-29
• 2.2.1 煤炭贸易物流企业供应链库存27
• 2.2.2 煤炭贸易物流企业供应链库存成本27-29
• 2.3 煤炭贸易物流企业供应链库存控制方法29-32
• 2.3.1 煤炭企业管理库存29-30
• 2.3.2 协同规划、预测与补货管理库存30-32
• 2.4 模拟退火算法及其优越性32-35
• 3 煤炭贸易物流企业供应链库存控制分析35-45
• 3.1 煤炭贸易物流企业供应链结构及库存形成35-38
• 3.1.1 煤炭贸易物流企业供应链结构35-36
• 3.1.2 煤炭贸易物流企业供应链库存形成36-38
• 3.2 煤炭贸易物流企业供应链库存控制存在的问题38-41
• 3.2.1 不重视不确定因素对整条链库存影响39
• 3.2.2 缺乏供应链的整体意识39-40
• 3.2.3 信息共享不畅40
• 3.2.4 集成化效应不明显,储煤场网点建设混乱40-41
• 3.3 煤炭贸易物流企业供应链库存控制问题分析41-42
• 3.4 煤炭贸易物流企业供应链稳定供需改进策略42-45
• 4 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型构建及求解45-58
• 4.1 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型建立思想45-47
• 4.1.1 煤炭贸易物流企业供应链库存控制影响因素46-47
• 4.1.2 煤炭贸易物流企业供应链库存控制建模思想47
• 4.2 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型假设与参数符号47-50
• 4.2.1 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型假设48-49
• 4.2.2 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型参数符号49-50
• 4.3 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型的构建50-55
• 4.3.1 库存成本相关分析50-54
• 4.3.2 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型54-55
• 4.4 煤炭贸易物流企业供应链库存控制模型的求解55-58
• 5 T企业供应链库存控制实例研究58-71
• 5.1 T企业简介及基于改进策略的新业务58-61
• 5.1.1 T企业简介58
• 5.1.2 基于改进策略的T企业新业务设计58-61
• 5.1.3 结合T企业新业务的模型参数说明61
• 5.2 T企业供应链库存数值分析61-64
• 5.2.1 基于T企业市场现状的实验设计62-63
• 5.2.2 算法参数选取与实验情景设置63-64
• 5.3 T企业供应链库存控制优化结果分析64-70
• 5.3.1 无新业务时模型优化性分析64-66
• 5.3.2 考虑新业务时模型优化性分析66-70
• 5.4 对T企业供应链库存控制的对策建议70-71
• 6 结论与展望71-73
• 6.1 主要结论71
• 6.2 展望71-73
• 参考文献73-75
• 附录75-81
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果81-83
• 学位论文数据集83

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本文编号：865248