考虑需求满足风险的第四方物流网络优化
[Abstract]:Logistics is a process that combines the functions of transportation, storage, loading and unloading, handling, packaging, information processing and so on in the process of the circulation of goods from the place of supply to the place of receipt according to the actual needs. With the advancement of economic globalization and the continuous improvement of the social and economic requirements for logistics services, the traditional third party logistics (The third party Logistics,3PL) has been unable to meet the requirements of enterprises. Therefore, the fourth party logistics (The fourth party Logistics,) has been unable to meet the requirements of enterprises. 4PL) came into being. The fourth party logistics supplier provides customers with a complete set of supply chain solutions, which organically integrates the different resources, capabilities and technologies of the customer, the third party logistics, and improves the efficiency of the supply chain. The fourth party logistics pays close attention to all aspects of the supply chain, breaks through the limitation of the third party logistics, realizes the sharing of resources and information, and can make the supply chain run efficiently and at low cost. In this paper, the optimization of the fourth party logistics network with demand satisfaction risk is considered, and the influence of random demand on the experimental results is analyzed. According to the examples of the fourth party logistics, this paper extracts the relevant attributes, constraints and research objectives of network optimization. Through the idea of multi-graph, a model of the fourth-party logistics network optimization problem considering the risk of demand satisfaction is established. An equivalent deterministic model is established for the case where the requirement distribution function is known, and the CPLEX solution model is used; for the case where the demand distribution function is unknown, an improved particle swarm optimization algorithm is designed by using its historical data. Through the comparison of the results of the fourth-party logistics network optimization problems with different scales, the applicability of the improved particle swarm optimization algorithm to different-scale problems is verified. Compared with the traditional particle swarm optimization algorithm, the superiority of the improved particle swarm optimization algorithm is verified. The fourth party logistics network optimization problem with different scale is simulated and analyzed, and the experimental results under the condition of known distribution function and unknown distribution function are compared. The influence of the variation coefficient of demand distribution and the confidence level of customer requirements on network optimization is verified and the influence of the number of historical data on the accuracy of the improved particle swarm optimization algorithm is also considered.
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F253
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 贾正源;宫立华;;考虑次关键路线的基于粒子群算法工期-费用优化研究[J];技术经济;2008年10期
2 吴睿;程红萍;;利用改进的粒子群算法求解二层非线性规划问题[J];中国证券期货;2011年09期
3 李雪佳;;基于改进粒子群算法的多因素环境下配送中心成本优化[J];物流技术;2014年03期
4 任锐;;带有梯度加速的粒子群算法在边坡稳定分析中的应用[J];中国高新技术企业;2009年14期
5 彭文敏;胡书;张莉;谭周田;;基于粒子群算法的无人机航迹规划问题[J];中国高新技术企业;2010年04期
6 胡书;张莉;彭文敏;;改进的离散粒子群算法在配送问题中的应用[J];物流科技;2010年03期
7 徐波;;一种新型量子粒子群算法[J];价值工程;2011年01期
8 林菁;江琳;;免疫粒子群算法下向量机参数选择及金融应用[J];福建金融管理干部学院学报;2012年03期
9 罗芳琼;吴春梅;;基于粒子群算法的投影寻踪模型在项目投资决策中的应用[J];现代计算机;2013年17期
10 赵喜;吴阳清;李芳芳;马倩;张树梅;于勇涛;;粒子群算法工具箱在函数寻优中的应用[J];技术与市场;2012年12期
相关会议论文 前10条
1 朱童;李小凡;鲁明文;;位置加权的改进粒子群算法[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(上)[C];2012年
2 陈定;何炳发;;一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用[A];2009年全国天线年会论文集(上)[C];2009年
3 陈龙祥;蔡国平;;基于粒子群算法的时滞动力学系统的时滞辨识[A];第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2009年
4 于颖;李永生;於孝春;;新型离散粒子群算法在波纹管优化设计中的应用[A];第十一届全国膨胀节学术会议膨胀节设计、制造和应用技术论文选集[C];2010年
5 刘卓倩;顾幸生;;一种基于信息熵的改进粒子群算法[A];系统仿真技术及其应用(第7卷)——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年
6 熊伟丽;徐保国;;粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
7 方卫华;徐兰玉;陈允平;;改进粒子群算法在大坝力学参数分区反演中的应用[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年
8 熊伟丽;徐保国;;单个粒子收敛中心随机摄动的粒子群算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
9 马向阳;陈琦;;以粒子群算法求解买卖双方存货主从对策[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年
10 赵磊;;基于粒子群算法求解多目标函数优化问题[A];第二十一届中国(天津)’2007IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C];2007年
相关博士学位论文 前10条
1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大学;2006年
2 安镇宙;家庭粒子群算法及其奇偶性与收敛性分析[D];云南大学;2012年
3 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
4 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年
5 胡成玉;面向动态环境的粒子群算法研究[D];华中科技大学;2010年
6 张静;基于混合离散粒子群算法的柔性作业车间调度问题研究[D];浙江工业大学;2014年
7 张宝;粒子群算法及其在卫星舱布局中的应用研究[D];大连理工大学;2007年
8 刘宏达;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
9 杨轻云;约束满足问题与调度问题中离散粒子群算法研究[D];吉林大学;2006年
10 冯琳;改进多目标粒子群算法的研究及其在电弧炉供电曲线优化中的应用[D];东北大学;2013年
相关硕士学位论文 前10条
1 张忠伟;结构优化中粒子群算法的研究与应用[D];大连理工大学;2009年
2 李强;基于改进粒子群算法的艾萨炉配料优化[D];昆明理工大学;2015年
3 付晓艳;基于粒子群算法的自调节隶属函数模糊控制器设计[D];河北联合大学;2014年
4 余汉森;粒子群算法的自适应变异研究[D];南京信息工程大学;2015年
5 梁计锋;基于改进粒子群算法的交通控制算法研究[D];长安大学;2015年
6 杨伟;基于粒子群算法的氧乐果合成过程建模研究[D];郑州大学;2015年
7 李程;基于粒子群算法的AS/RS优化调度方法研究[D];陕西科技大学;2015年
8 樊伟健;基于混合混沌粒子群算法求解变循环发动机数学模型问题[D];山东大学;2015年
9 陈百霞;考虑风电场并网的电力系统无功优化[D];山东大学;2015年
10 戴玉倩;基于混合动态粒子群算法的软件测试数据自动生成研究[D];江西理工大学;2015年
,本文编号:2456878
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/gongyinglianguanli/2456878.html