碳排放约束下承运商选择与任务量分配模型研究

发布时间：2017-06-16 15:07

  本文关键词：碳排放约束下承运商选择与任务量分配模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：经过哥本哈根联合国气候大会后,全球已经迈入低碳经济时代。企业为了顺应发展潮流,必须面对节能减排的新挑战。其中,物流业作为能源消耗大户,对生态环境影响越来越明显。因此,对物流企业进行节能减排成为我国碳减排的关键。目前,随着经济的快速发展,我国的物流企业已经出现了集成化趋势,即以物流集成商为核心,整合物流承运商的资源,为需求方提供物流服务。通过对物流承运商进行低碳综合评价与任务量分配,不仅可以提高集成商的效益,而且能够降低物流企业的碳排放。所以,低碳物流承运商的选择与任务量分配是非常值得研究的问题。本文主要内容如下：首先,本文分别从物流承运商的评价指标,评价方法及任务量分配三个方面进行了详细的文献回顾,梳理了物流承运商评价指标的变迁与低碳指标的现状。在传统的物流承运商评价指标的基础上,增加了低碳评价指标,建立了物流承运商的低碳综合评价指标体系。评价体系由服务成本、服务质量、服务能力、风险水平与低碳水平五个方面共16个指标构成,更具完整性。其次,本文对低碳物流承运商选择问题进行了研究,建立了DEMATEL-ANP-TOPSIS评价模型。该模型由DEMATEL、ANP口TOPSIS三种数学方法组成。在物流承运商的低碳评价指标体系的基础上,通过DEMATEL方法揭示指标之间的内部关系及相互影响程度,结合ANP方法计算指标权重,通过TOPSIS方法计算出承运商的排名。其中,基于DEMATEL-ANP方法确定的指标权重,不仅考虑了指标内部的相互影响,而且修正了传统ANP法中权重相同的问题,使评价结果更符合实际情况。最后,本文对低碳物流承运商的任务量分配问题进行了研究,建立了模糊多目标线性规划模型。模型依据重要性与简便性原则,选取了服务成本、服务质量、供应商满意度与低碳水平四个目标,考虑了模糊的环境,建立了基于模糊多目标线性规划的低碳物流承运商任务量分配模型。同时由于各目标的重要程度不同,文中参考Tiwari学者的赋权方法,通过梯形模糊数,把决策者的语言变量转化成模型各准则的权重,更好的体现各准则在决策过程中的重要程度。这种方法由较少的计算步骤有效得出各因素的权重,具有很强的实用性。
【关键词】：低碳物流 供应商选择 任务量分配 DEMATEL-ANP-TOPSIS方法 模糊多目标线性规划
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O221.6;F259.23
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-34
• 1.1 研究背景12-15
• 1.2 研究目的与意义15-16
• 1.2.1 研究目的15
• 1.2.2 研究意义15-16
• 1.3 国内外研究现状16-30
• 1.3.1 供应商选择指标体系17-22
• 1.3.2 供应商选择的决策方法22-27
• 1.3.3 供应商任务量分配27-30
• 1.4 研究内容与结构30-32
• 1.5 研究方法32-33
• 1.6 研究创新点33
• 1.7 本章小结33-34
• 第二章 低碳物流承运商选择理论34-48
• 2.1 供应商评价与选择理论34-40
• 2.1.1 供应商关系管理34-35
• 2.1.2 供应商评价目的与原则35-36
• 2.1.3 供应商评价的方法与流程36-40
• 2.2 低碳物流承运商评价与选择40-47
• 2.2.1 低碳供应链理论40-43
• 2.2.2 低碳排放与承运商选择43-46
• 2.2.3 低碳承运商评价需要解决的问题46-47
• 2.3 本章小结47-48
• 第三章 低碳物流承运商评价与选择模型48-77
• 3.1 低碳承运商选择的背景48-49
• 3.2 低碳承运商评价指标体系49-53
• 3.3 基于DEMATEL-ANP-TOPSIS的低碳承运商选择模型53-59
• 3.3.1 DEMATEL方法53-55
• 3.3.2 ANP方法55-57
• 3.3.3 TOPSIS方法57-59
• 3.4 模型应用59-75
• 3.4.1 DEMATEL方法阶段：指标关系构建60-65
• 3.4.2 ANP方法阶段：指标权重确定65-71
• 3.4.3 TOPSIS方法阶段：候选者排序71-75
• 3.5 本章小结75-77
• 第四章 低碳物流承运商任务量分配模型77-88
• 4.1 低碳物流承运商任务量分配的意义77-78
• 4.2 基于多目标模糊线性规划模型分配方法78-80
• 4.2.1 多目标线性规划方法78-79
• 4.2.2 模糊集理论79-80
• 4.3 低碳物流承运商任务量分配模型80-83
• 4.3.1 模型建立80-81
• 4.3.2 权重计算81-82
• 4.3.3 模型求解82-83
• 4.4 模型应用83-87
• 4.5 本章小结87-88
• 结论88-90
• 参考文献90-99
• 攻读学位期间发表的论文99-101
• 致谢

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本文编号：455701