第四方物流弹复性网络设计研究

发布时间：2019-03-01 10:45

【摘要】：随着竞争的加剧,企业为了专注于自己的核心业务,进而开始将其物流业务外包给专业的物流公司。与此同时,作为供应链集成商的第四方物流开始得到人们的关注。第四方物流依靠较强的供应链整合能力,在很大程度上提高了物流的运作效率,降低了物流成本。因此,对第四方物流的相关研究具有十分重要的意义。因为物流服务网络对于提高第四方物流的物流效率,降低物流成本起到关键作用,所以它对第四方物流系统的有效运作至关重要。此外,各种外部中断的发生可能导致网络不能正常运作,对第四方物流网络系统的安全构成威胁。因此,研究如何设计安全、有效的物流服务网络对于第四方物流来说具有重大意义。本文在对第四方物流、物流网络设计、元启发式算法等相关的问题和方法进行概述之后,基于弹复性的思想,对第四方物流网络设计的若干问题进行了研究。研究第四方物流单周期弹复性网络设计问题。首先,研究以总成本最小化为目标的第四方物流弹复性网络设计问题。建立了一个第四方物流网络设计问题的数学模型,在网络的弹复性满足一定的水平的约束条件下,最小化网络的总成本。针对问题的NP特性设计了一个嵌入迭代局部搜索的粒子群优化(PSO_ILS)算法,并用随机生成的算例对算法的性能进行了测试。实验验证了模型的有效性,而且表明了PSO ILS算法的性能明显优于经典的PSO算法,且对主要参数具有一定的鲁棒性。然后,研究以弹复性最大化为目标的第四方物流弹复性网络设计问题。建立以网络构建成本为约束,弹复性为目标的优化模型。针对问题模型设计了基于最优计算预算分配的混合概率解发掘算法。最后,通过随机产生的不同规模问题,对混合概率解发掘算法进行性能评估并将实验结果与传统的概率解发掘算法进行比较。实验结果说明了模型与算法的有效性。研究第四方物流多周期弹复性网络设计问题。建立了第四方物流多周期网络设计问题的优化模型,在各个周期满足一定的弹复性水平条件下最小化网络的总成本。根据模型的特点,设计了一种带邻域搜索的全局最好和声搜索算法。最后,通过随机生成的算例对算法的性能进行了测试,实验结果证明模型的合理性和算法的有效性。研究第四方物流单周期正/逆向集成弹复性网络设计问题。构建了一个第四方物流集成网络设计优化模型,在正向和逆向网络满足一定的弹复性水平下,最小化网络总成本。根据模型特点,设计一种嵌入邻域搜索策略的差分进化算法。最后,通过随机生成的算例对模型和算法进行测试。实验结果表明了模型的合理性和算法的有效性。研究第四方物流多周期的正/逆向集成弹复性网络设计问题。构建了在满足弹复性约束条件下,使总成本最小化的网络设计优化模型,在考虑多个运营周期条件下同时优化正向和逆向网络。鉴于该问题的NP-hard特性,设计了一种改进的蚁群算法。最后,通过数据随机产生的算例来测试模型的合理性,并且改进的蚁群算法的性能优于标准的蚁群算法。研究考虑蓄意攻击的第四方物流弹复性网络设计问题。建立一个双层的4PL网络设计优化模型：上层模型确定网络结构,并在一定弹复性水平下最小化网络成本,下层模型则通过选择攻击策略来最大化网络的攻击效果。根据问题特点,设计了双层优化算法：上层概率解发掘算法求解网络设计问题,下层迭代局部搜索算法求解最优的攻击策略。最后,仿真实验结果表明模型的合理性和算法的有效性。
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【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F259.2;TP18

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