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产业集群中物流一体化与运输协作研究

发布时间:2020-06-18 20:08
【摘要】: 产业集群是当代经济发展中的独特而广泛的现象,已经成为一个国家或地区获得竞争优势的途径。产业集群存在着资源和产品的“大进大出”,需要集群内部不同企业物流的协调一致。物流系统的服务效率和成本在很大程度上决定了产业集群的市场规模和竞争力。我国产业集群区域的物流服务提供方基本上是以中小企业为主,一定程度上阻碍了产业集群进一步发展。产业集群的动态发展、集群区域中物流总量不断增多、物流跨度逐步扩大等,对原有的物流运作模式提出了挑战。 从宏观的角度看,条块分割、部门分割、地区封锁是阻碍我国物流产业发展的主要体制束缚。为了消除物流部门间利益冲突、降低物流活动各项成本的交替损益、提高物流系统的物流管理运作效率与物流绩效、降低整个供应链成本、强化供应链核心竞争力、扩大企业竞争优势,有必要构建有效的产业集群中物流一体化运作模式与策略,并给出相关政策。 从微观的角度来看,运输成本在物流成本中占据绝大部分比例,降低运输成本可以提高物流企业竞争力。目前绝大部分物流企业采用的是车辆不协作的运输策略,即车辆在运输时,都是独立运输,车辆之间没有协作。当物流运输的客户需求或者道路信息为不确定信息时,不协作的运输策略可能会带来巨大的资源浪费,导致物流成本上升;而车辆相互协作运输不但能充分利用途中车辆的运输能力,还能缩短客户的服务时间,从而减少运输成本,提高服务质量。所以有必要设计更高效的车辆运输协作策略来进行协作运输,优化车辆路径。 基于以上原因,本文从如下几个方面研究产业集群中物流一体化与运输协作策略,期望能整合物流资源,实现整体优化,降低物流成本。 (1)提出了物流产业界定的(f,θ,D)动态相对性标准,以动态的观点来界定物流产业构成,认为物流系统应该拓展哪些业务,应该配置哪些设施,应该从物流服务的需要出发加以考虑。 (2)构建了产业集群中物流一体化运作模式与策略来整合不同物流企业的不同资源,通过不同职能部门之间或不同企业之间物流活动上的合作,期望打破我国物流产业发展的主要体制束缚,达到提高物流效率、降低物流成本的效果。 (3)研究了产业集群中的物流运输协作策略与优化问题。首先对产业集群中的小规模物流运输车辆协作策略进行了研究,在已有的一些车辆协作策略基础上提出了两辆车的LPBZS策略、三辆车的TVFDW策略与TVSD策略、四辆车的FVFD策略与FVSD策略,并对这些车辆协作策略进行了数学分析与算例分析,结果证明了这些策略能充分利用车辆在服务过程中的容量,减少了车辆因服务失败而返回车场重新装载货物后再去服务剩余顾客的装载次数,也减少了车辆服务完毕后因为有货物剩余而必须卸载的卸载次数,缩短了车辆行使距离,有效降低了物流运输成本。 (4)在上述研究的基础上设计了产业集群中的大规模物流运输车辆协作策略。设计了大规模模糊需求车辆路径问题的分区方法:基于客户需求属性的模糊聚类分区方法与改进的基地启发式分区方法,在此基础上提出了大规模模糊需求车辆路径问题的局部车辆协作策略与全局车辆协作策略,并设计了最优协作分区计算方法,还对这些分区方法与车辆协作策略进行了算例分析。结果证明分区的合理与否直接影响车辆协作优化效果,最优协作分区计算方法是非常有效的,全局协作策略要比局部协作策略效果更好。 (5)最后有针对性地研究了基于车辆运输协作策略的求解模糊需求车辆路径问题的有效算法。设计了求解该类问题的基于不同规模车辆协作策略下的混合禁忌搜索算法、混合遗传算法与混合蚁群算法,最后用不同客户数量、不同车辆容量的测试实例对这些算法的性能进行了算例分析,结果证明了这些算法的有效性,尤其对于物流企业降低运输成本、装载与卸载成本来说很有意义。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F224;F252
【图文】:

车辆路径问题


运用模糊集理论,可能可以成功解决包括 VRP 的建模向题。业集群中的模糊需求车辆路径问题(Vehicds,简称 VRPFD),应用模糊集理论设计了确并建立模糊机会约束规划模型,最后分别给证合理的决策者主观偏好值。的模糊需求车辆路径问题如下:某一运输网络中有一车场和 n 个待服,车辆从车场出发,服务一定数量的客户后车运输能力相同且为 Q ,客户 i 的需求量为一离已知且为ijc , i , j ∈ 0,1,...,n,求满足运输需

三角模糊数,表示方法,模糊数,物流一体化


产业集群中物流一体化与运输协作研究定客户需求的模糊数iD ,本文采用三角模糊示。其中,1id 与2id 分别表示该模糊数的左 1 的点。属度函数可表示如下:11 2 1 1 23 3 2 2 230,( ) /( ),( )( ) /( ),0,Dx dx d d d d x dxd x d d d x dx dμ ≤ ≤ < = ≤ < ≥

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本文编号:2719767

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