企业物流配送系统中若干定位—路径问题的建模与调度方法

发布时间：2020-08-02 11:55

【摘要】： 企业物流配送系统中的定位一路径问题(Location-Routing Problem, LRP)是目前国内外学术研究的热点。同现代物流系统的集成化目标一致,LRP的目标是集成企业物流系统中的设施定位问题和车辆路径问题,最小化物流系统的总成本。同时,在企业实际运作中,因为市场竞争的加剧和客户需求的不确定性,导致企业的决策者们越来越关注企业物流配送系统的运作效率及它们适应动态变化的灵活性,而企业物流配送系统中的两个关键问题就是设施定位和路径优化。因此,本论文的选题具有很重要的理论意义和实践价值。本论文的工作侧重于中大型企业的物流配送系统若干定位-路径问题研究。从企业全局角度出发,在企业运作的各个层次上来探索物流配送系统设施定位、配送路径选择及其它们之间关系等诸多问题,包括模型建立和求解算法的讨论及其仿真实验验证、比较和分析的过程。具体的工作包括: 首先,以战略的视角实现了企业物流配送系统全局建模的过程。具体采用了连续近似值法中的平滑函数来描述系统的参数变量和决策变量,考虑了企业从生产地到客户需求地之间所有可能的定位设施点和配送路径,根据它们不同的特点,如考虑了不同类型的设施定位结点和不同运输的模式,选择不同的参数表示方式,建立了一个具有普适性的模型。这种模型不同于目前很多基于详细运营数据建立的模型或基于网格点、离散点建立的模型,而是一种在物流配送系统空间内进行连续近似的新颖方法,建立的模型将比其它方法更具有客观性和实际指导意义。其次,进一步针对企业区域内物流配送系统的定位-路径问题进行了研究,包括基于企业在一个区域内的具体运营数据来进行区域客户的需求预测、区域设施定位的建模及其相应配送路径的确定等问题。综合应用了多种方法,如径向基函数网络预测方法、定性定量相结合的随机约束规划方法及启发式方法等,建模过程采用了顺序决策思想,就是一种分段递推建模的方法。考虑了客户需求的不确定性和随机性,并辅助精确求解和智能启发式结合的求解方法,使得模型具有更好的灵活性。第三,探索了企业物流配送系统中一个结点上的空间-路径问题,即货物在配送中心的仓储空间(仓库)中的空间定位和进出库路径的协调调度问题。这种问题对于每日进出货物众多、货物周转速度很快、同时资源有限的企业仓库、配送中心是很重要的问题,属于运作层面的问题。本论文在分析企业物流仓库或配送中心运作特点的基础上,总结了目前进出货物路径与仓储存储方法之间的关系。通过模拟企业日常动态调度的过程,设计了一个基于遗传算法的货物仓储空间定位与调度方法。该问题涉及时间、空间因素及多种约束类型,发展的方法很好地表达了系统运作的动态性(时间)和进行仓储空间定位(空间)的全局优化能力,较好地处理了由于运作的连续性,遗传算法的优化过程需要不断面对变化的仓储空间进行空间位置编码和遗传进化的问题,发挥了遗传算法在动态调度问题中的全局优化效能。第四,基于文献资料和企业实际调研分析,企业物流系统的设施定位分析中考虑的因素大多为定性指标。由此,本文进一步研究了基于模糊理论的物流配送系统评价决策方法。评价的对象可以是具有不同集成度的物流系统方案,如企业物流系统整体水平级的,或是区域水平级的、或是某个结点运作水平级的。本方法通过采用梯形模糊隶属度的一致化表征方式把决策者面对评价问题中的主观因素和客观因素的影响很好地融合在一个评价体系下,为综合应用定性定量信息进行物流系统的决策评价打下基础。进一步引入梯形模糊数大小的可能度概念,构建了模糊互补判断矩阵,可依据决策者的风险偏好计算来得出按照单项指标的评价结果排序和综合评价指标的结果排序,辅助决策者进行决策过程。本文对发展的各种建模理论与方法都进行了仿真实验分析,实验的数据来自实际企业,并和已有的相关理论成果进行了比较验证,实验结果进一步支持了本文相关理论和分析的研究成果。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F224;F274
【图文】：

示意图,配送路径,月没,月相

由插入算法得出的配送路径示意图

位空间,遗传算法,情况

第一个仓储单位空间布局时遗传算法的收敛情况

【参考文献】