基于供应一体化的铁路燃油库存与运输联合优化研究

发布时间：2017-03-29 14:04

  本文关键词：基于供应一体化的铁路燃油库存与运输联合优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：铁路运输是主要运输方式之一,支持着国家经济快速稳定地发展。燃油是铁路运输的动力源,因此必须要保障燃油按时、按量、高品质地供应,并且还要积极探讨铁路燃油库存运输联合优化,减少运输成本和库存资金,降低整个燃油供应链的总成本。首先,本文梳理了国内外关于库存运输联合优化的研究概况,分析了传统的铁路燃油供应模式,包括流程分析和业务管理分析,总结了传统模式下存在的问题；然后对一体化的铁路燃油供应模式进行分析,包括流程分析、各主体的职能变革分析、库存管理分析和运输计划分析等,对比得出实施铁路燃油一体化供应模式的意义。其次,本文对铁路燃油一体化供应模式下的库存和运输进行合作博弈分析,在分析库存和运输存在“效益悖反”的基础上,运用划线法对二者进行合作博弈的一般性进行分析。接着运用讨价还价模型对铁路燃油库存和运输的合作博弈模型进行分析,通过一阶段、两阶段、三阶段和无限博弈分析证明为使得库存运输联合成本最小,实行库存和运输联合优化是降低铁路燃油供应总成本的合理选择。再次,基于铁路燃油供应一体化模式,本文建立库存和运输联合优化模型。该模型分两阶段进行,第一阶段建立铁路燃油采购模型,确定采购期内每月初各品类燃油的采购量,第二阶段是建立库存和运输联合优化模型,以库存和运输联合总成本最小为目标函数,确定采购期内每月的最佳订货批次、每批各上油点各品类燃油的配送量、最佳配送路线以及最低库存和运输联合成本。为了求解模型,确定出库存运输联合优化模型的求解思路和过程,并采用枚举法和遗传算法相结合的混合算法求解库存运输联合优化模型。最后,为了对建立的模型进行验证,本文运用C语言和C++语言编制了库存和运输联合优化模型的算法软件。通过实地调研和专家意见提炼出模型算例,求解出铁路燃油采购模型,并运用编制的算法软件求解库存运输联合优化模型,得出采购期内各月的最佳订货批次、每批各上油点各品类燃油的配送量、最佳配送路线以及最低库存和运输联合成本,并对结果进行分析,证明了该模型的有效性和实用性。
【关键词】：铁路燃油 供应一体化 合作博弈 库存运输联合优化
【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】：U294
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-14
• 1 绪论14-28
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 国外研究概况15-16
• 1.2.2 国内研究概况16-18
• 1.3 研究方法及理论基础18-24
• 1.3.1 库存和运输联合优化理论18-20
• 1.3.2 博弈论20-22
• 1.3.3 遗传算法22-24
• 1.4 研究内容和技术路线24-28
• 2 铁路燃油供应一体化模式分析28-44
• 2.1 传统的铁路燃油供应模式分析28-31
• 2.1.1 传统铁路燃油供应模式的流程分析28-29
• 2.1.2 传统的铁路燃油供应模式的业务管理29-31
• 2.2 铁路燃油供应一体化模式分析31-41
• 2.2.1 铁路燃油供应一体化模式流程31-32
• 2.2.2 各主体的职能变革32-33
• 2.2.3 铁路燃油一体化供应模式下的库存管理分析33-37
• 2.2.4 铁路燃油一体化供应模式下的运输计划分析37-39
• 2.2.5 铁路燃油一体化供应信息平台39-41
• 2.3 实施铁路燃油一体化供应模式的意义41-43
• 2.4 本章小结43-44
• 3 基于供应一体化的铁路燃油库存和运输的合作博弈分析44-54
• 3.1 铁路燃油库存与运输合作博弈的一般性分析44-48
• 3.1.1 库存和运输的“效益悖反”44-45
• 3.1.2 合作博弈的一般性分析45-48
• 3.2 铁路燃油库存和运输的合作博弈模型分析48-52
• 3.3 本章小结52-54
• 4 基于供应一体化的铁路燃油库存和运输联合优化模型54-74
• 4.1 铁路燃油采购模型54-57
• 4.1.1 符号解释55
• 4.1.2 模型建立55-57
• 4.2 库存运输联合优化模型57-72
• 4.2.1 模型描述57-58
• 4.2.2 模型假设58
• 4.2.3 符号解释58-60
• 4.2.4 模型建立60-65
• 4.2.5 模型求解65-72
• 4.3 本章小结72-74
• 5 库存运输联合优化模型的算例分析74-82
• 5.1 算例基本信息74-76
• 5.2 算例求解76-81
• 5.2.1 铁路燃油采购模型求解76-77
• 5.2.2 库存运输联合优化模型求解77-81
• 5.3 结果分析81
• 5.4 本章小结81-82
• 6 结论与展望82-84
• 6.1 研究结论82
• 6.2 研究展望82-84
• 参考文献84-90
• 附录A90-96
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果96-100
• 学位论文数据集100

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