多周期易腐品库存路径问题研究

发布时间：2017-09-03 21:04

  本文关键词：多周期易腐品库存路径问题研究

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【摘要】：库存和运输是物流系统中实现“空间效用”和“时间效用”的两大重要功能要素,是现代物流最重要的两个环节,二者的消耗约占物流总成本的三分之二。由于库存和运输存在“效益背反”关系,单独的库存控制或运输优化不利于从供应链整体上降低物流成本。库存路径问题将库存和运输整合优化,从系统化的角度考虑配送中心向分散在不同地理位置的多个客户按照其实际需求进行产品运输,在计划期内满足一定的约束条件,安排客户补货时间、数量以及车辆行驶路线等,使得系统内平均总成本最小。本文首先对研究背景、研究意义加以分析,并从典型库存路径问题、典型库存路径问题、碳排放问题、求解算法四方面总结了国内外研究现状。然后对库存路径问题的相关经典理论、概念及内涵、影响因素作了简要介绍,为全文打下了理论基础。在多周期、客户需求随机状态下,考虑库存和路径约束,以配送路径、配送量作为决策变量,以物流系统中占比较大的库存持有成本、货损成本、车辆油耗成本、司机人力成本的总成本最小作为目标函数,并通过降低油耗以减少碳排放,建立多周期易腐品库存路径问题模型。针对该模型,设计了一种成对编码、交叉、变异的遗传算法,通过对遗传过程加以改进,充分保证了种群的优越性和多样性,具备较强的搜索最优解的能力。最后通过一家农业专业合作社及其位于周边的20个销售中心进行实例分析,验证了算法的有效性和模型的先进性。
【关键词】：库存路径问题 易腐品 遗传算法 随机需求 碳排放
【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】：F252
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 典型库存路径问题研究现状13-14
• 1.2.2 行业库存路径问题研究现状14-16
• 1.2.3 碳排放问题研究现状16-17
• 1.2.4 求解算法研究现状17-18
• 1.3 研究内容和方法18-21
• 1.3.1 研究内容18-20
• 1.3.2 研究方法20-21
• 2 库存路径问题理论基础21-27
• 2.1 传统库存路径优化理论21-22
• 2.1.1 库存控制理论21
• 2.1.2 路径优化理论21-22
• 2.2 库存路径问题概念及其内涵22-23
• 2.3 库存路径问题影响因素23-26
• 2.3.1 供需限制影响因素24-25
• 2.3.2 系统结构影响因素25-26
• 2.4 库存路径问题数学模型26-27
• 3 多周期易腐品物流环节现状分析及建模27-37
• 3.1 易腐品物流环节现状27-28
• 3.1.1 易腐品流通主体现状27
• 3.1.2 易腐品流通渠道现状27-28
• 3.2 易腐品物流环节存在的问题28-29
• 3.2.1 易腐品经营决策存在的问题28-29
• 3.2.2 易腐品物流环节研究的不足29
• 3.3 问题描述与假设条件29-32
• 3.3.1 问题描述30
• 3.3.2 假设条件30-31
• 3.3.3 符号定义31-32
• 3.4 成本分析32-34
• 3.4.1 库存成本分析32-33
• 3.4.2 运输成本分析33-34
• 3.5 约束条件分析34-36
• 3.5.1 库存控制约束34
• 3.5.2 配送路径约束34-35
• 3.5.3 决策变量约束35
• 3.5.4 随机需求确定化35-36
• 3.6 本章小结36-37
• 4 求解算法设计37-49
• 4.1 库存路径问题求解方法37
• 4.2 库存路径问题求解算法37-41
• 4.2.1 启发式算法介绍37-40
• 4.2.2 算法适应性分析40-41
• 4.3 求解易腐品多周期IRP模型的遗传算法设计41-48
• 4.3.1 编码规则及适应度计算42-45
• 4.3.2 染色体遗传算子45-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 实例分析49-61
• 5.1 实例描述与赋值49-53
• 5.1.1 实例描述49
• 5.1.2 参数赋值49-53
• 5.2 模型求解53-57
• 5.2.1 配送路径与配送量53-57
• 5.2.2 期望总成本与碳排放57
• 5.3 优化结果评价57-61
• 5.3.1 算法鲁棒性分析57-58
• 5.3.2 模型先进性分析58-60
• 5.3.3 参数灵敏度分析60-61
• 6 结论与展望61-63
• 6.1 研究结论与启示61-62
• 6.2 研究展望62-63
• 参考文献63-66
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果66-68
• 学位论文数据集68

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本文编号：787309