京津冀区域物流网络节点优化模型及应用研究

发布时间：2017-07-27 03:21

  本文关键词：京津冀区域物流网络节点优化模型及应用研究

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【摘要】：京津冀一体化发展的大背景下,物流一体化成为物流产业和区域经济发展的重要内容。作为京津冀物流一体化发展的关键内容,物流网络优化的核心,也即物流网络节点优化布局,应当予以充分的关注和研究,这对于提升整个物流网络的运转效率和稳固性都至关重要。与传统的物流网络节点设施选址问题有所区别,本文针对从需求点到集货中心的物流活动过程中集货任务的实现,考虑集货中心设施失效因素的存在所带来的物流网络系统的不可靠性,通过对经典的无容量限制选址模型(UFL模型)进行扩展,构建了一个基于不完全信息的物流网络节点优化布局模型,从而有效减少因设施失效所导致的损失,提高整个物流网络系统的稳定性。同时考虑公路和铁路运输方式为京津冀货运的主要方式,对北京市、天津市、河北省的物流网络进行具体分析,构建三省市的物流网络模型,以此为基础选取节点优化布局模型的备选集货中心节点,并明确物流网络中集货的需求点；再利用Gurobi6.5.0软件的Java接口,针对京津冀物流网络的基础数据,进行优化布局模型的求解,分别从北京市的21个、天津市的22个、河北省的27个备选节点中各选出了14、13、11个待建节点,最后对模型中设施失效的损坏概率q、设施分配数目R进行敏感性分析,并对构建的模型及参数设置进行分析和检验。
【关键词】：京津冀区域 物流网络 节点优化 可靠性选址
【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】：F259.27
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 选题背景11-13
• 1.1.1 集货中心货运量大幅增长11-12
• 1.1.2 公路运输是京津冀货运主要方式12-13
• 1.1.3 物流节点设施的不可靠性13
• 1.2 研究意义13-15
• 1.3 国内外研究综述15-18
• 1.3.1 节点选址问题研究综述15-16
• 1.3.2 不确定型选址研究综述16-18
• 1.4 论文研究内容和框架18-21
• 2 物流网络设施选址相关理论21-28
• 2.1 物流网络优化相关理论21-23
• 2.1.1 物流网络概念21
• 2.1.2 物流网络的构成21-22
• 2.1.3 物流网络优化理论22-23
• 2.2 选址相关理论23-25
• 2.2.1 设施选址一般方法23-24
• 2.2.2 选址问题的分类24-25
• 2.3 无容量限制选址模型25-27
• 2.3.1 P-中值问题25-26
• 2.3.2 无容量限制选址模型26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 3 京津冀区域物流网络分析28-40
• 3.1 北京市物流网络28-32
• 3.1.1 北京市物流网络分析28-31
• 3.1.2 北京市物流网络模型31-32
• 3.2 天津市物流网络32-35
• 3.2.1 天津市物流网络分析32-34
• 3.2.2 天津市物流网络模型34-35
• 3.3 河北省物流网络35-39
• 3.3.1 河北省物流网络分析35-38
• 3.3.2 河北省物流网络模型38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 物流网络节点优化模型构建40-51
• 4.1 问题描述40-41
• 4.2 模型假设与符号说明41-43
• 4.2.1 模型假设41-42
• 4.2.2 符号说明42-43
• 4.3 模型构建43-49
• 4.3.1 目标函数建立44-47
• 4.3.2 模型转化47-49
• 4.4 模型求解49-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5 京津冀物流网络节点优化结果分析51-65
• 5.1 数据来源与处理51-53
• 5.1.1 数据来源51-52
• 5.1.2 数据处理52-53
• 5.1.3 参数设定53
• 5.2 节点优化结果分析53-61
• 5.2.1 北京市节点优化结果分析54-57
• 5.2.2 天津市节点优化结果分析57-58
• 5.2.3 河北省节点优化结果分析58-61
• 5.3 敏感度分析61-64
• 5.3.1 q的敏感度分析61-63
• 5.3.2 R的敏感度分析63-64
• 5.4 本章小结64-65
• 6 结论与展望65-67
• 6.1 研究结论65
• 6.2 研究展望65-67
• 参考文献67-70
• 附录A 北京铁路局货运营业站示意图70-71
• 附录B 备选地址原始数据71-73
• 附录C 区域几何中心计算MATLAB程序73-74
• 附录D 需求区域原始数据74-79
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果79-81
• 学位论文数据集81

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本文编号：579621