基于蚁群算法的闭环供应链回收过程关键技术的研究

发布时间：2017-05-16 07:16

  本文关键词：基于蚁群算法的闭环供应链回收过程关键技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：这些年以来,中国国内各大城市都消耗掉了大量可利用资源,为了节约资源,中共中央开始大力号召各个省市做好资源回收再利用的相关工作。随后,各个省市的环保部门相继颁布了“回收条例”。在这样的背景下,全国的企业都在为了达成这一目标而努力,其中联想集团的做法是：当客户某种配件损坏时,客户需要跟集团联系,集团随即安排送货员工把客户需要的配件送到客户手里。与此同时,送货员工从客户手里把已经损坏了的配件取回后视情况再利用。为了更加有效的将产品回收再利用,各家企业都慢慢把闭环供应链当成充分带动企业内部循环经济的一条关键途径。闭环供应链也叫做闭环物流,由两个基本部分组成：一是正向物流,二是逆向物流。在该系统中,车辆路径优化策略是极其关键的一个问题。因为在车辆运输的过程中,车辆所走的路线是否处于最优化状态跟服务的整体质量、配送的总成本都密切相关。本论文的研究从阐述国外、国外对本课题的相关研究情况开始,对大量课题相关的资料、文献做了较为细致地分析。分析中,本文阐明了闭环供应链涉及到的一系列理论知识,这给论文的后续写作奠定了深厚的基础。在闭环供应链的整条链路系统中,回收系统是极其重要的一个链路环节。于是,本文接着对回收系统做了一系列阐述与分析：一是理论知识；二是模型的搭建；三是关键核心的技术；四是组成的具体要素。在模型搭建完成以后,以此为基础并以某车灯厂回收废旧车灯为实际背景完成网络模型的具体构建,本文首先将阐述物流网络的几种分类方式。其次,本文将阐述物流网络的具体构成方式。再次,本文将选用TOC这种方法来完成搭建。然后,本文将用蚁群算法这种算法来实际解决废旧车灯产品回收路径这个问题。本文认为：蚁群算法不仅能在很大程度上压缩回收需要的时间,还能在很大程度上提升回收的操作效率。为了证明这个观点,本文将在最后借助MATLAB这种方式做仿真运算。由仿真中的数据来实际证明：本文搭建的这个网络模型,在借助了蚁群算法这种算法之后,有效的解决了车辆回收中涉及到的路径问题。这是本文的最主要部分。最后,将产品的回收因素纳入到单供货商和多销售商联合的生产库存模型,并且对某车灯厂家回收产品和处理费用做出假设,从而从多个销售商订购策略出发联合生产库存和订购计划做出实际指导。这才完成了完整的闭环供应链的分析。
【关键词】：网络模型 TOC 蚁群算法 车辆路径优化 闭环供应链
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;TP18
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第一章 绪论7-14
• 1.1 本课题的选题意义与选题背景7-8
• 1.2 本课题的国内外研究状况8-11
• 1.2.1 本课题的国外研究状况8-10
• 1.2.2 本课题的国内研究状况10-11
• 1.3 本课题研究的内容11
• 1.4 本课题的具体研究方法与研究路线11-13
• 1.4.1 本课题的研究路线11-12
• 1.4.2 本课题的具体研究方法12-13
• 1.5 本章内容小结13-14
• 第二章 闭环供应链回收系统模型研究14-21
• 2.1 闭环供应链涉及的理论知识14-16
• 2.1.1 生命周期的理论14-15
• 2.1.2 可持续发展与循环经济的理论15
• 2.1.3 生产者责任的理论15-16
• 2.2 闭环供应链中的回收系统16-19
• 2.2.1 回收系统所具备的特征17
• 2.2.2 回收系统所具备的功能要素17-18
• 2.2.3 对回收系统的主体选择18-19
• 2.2.4 回收系统所对应的回收对象和目标19
• 2.3 构建闭环供应链中的回收系统模型19-20
• 2.4 本章内容小结20-21
• 第三章 闭环供应链中的物流网络模型21-29
• 3.1 物流网络模型的方法选择21-23
• 3.1.1 启发式数学方法21
• 3.1.2 最优化规划方法21-22
• 3.1.3 TOC法22-23
• 3.2 混合类型的回收产品物流网络23-25
• 3.2.1 网络的具体组成23-25
• 3.2.2 网络所具备的特点25
• 3.3 基于TOC法的回收网络模型25-28
• 3.4 本章内容小结28-29
• 第四章 带时间窗的随机需求VRPSDP问题建模与优化研究29-38
• 4.1 随机需求VRPSDP问题描述29-30
• 4.1.1 随机需求VRPSDP29
• 4.1.2 VRPSDP数学模型29-30
• 4.2 混合蚁群系统算法的优化设计30-36
• 4.2.1 路径构建规则相关因子的设计方案34-36
• 4.2.2 路径构建规则的建立36
• 4.3 带时间窗的VRPSDP问题算法的仿真分析36-37
• 4.3.1 带软时间窗的随机需求VRPSDP算法分析36-37
• 4.4 本章内容小结37-38
• 第五章 单制造商多销售商产品回收库存模型38-42
• 5.1 回收库存模型介绍38-39
• 5.2 模型建立与求解39-40
• 5.3 数值的算法举例与灵敏度分析40-41
• 5.4 本章小结41-42
• 第六章 全文总结与研究展望42-43
• 致谢43-44
• 参考文献44-46
• 作者简介46
• 攻读硕士学位期间研究成果46-47

【参考文献】

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  本文关键词：基于蚁群算法的闭环供应链回收过程关键技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：370192