随机需求下冷链品城市物流配送优化研究

发布时间：2017-05-29 22:01

  本文关键词：随机需求下冷链品城市物流配送优化研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济发展和消费水平的不断提升,消费者对生鲜农产品等冷链品的需求越来越大,给冷链品城市物流配送带来了巨大的机遇和挑战。一方面,在城市冷链物流配送中,满足消费者随机性需求和配送时间窗等一系列要求的能力是考量冷链物流服务水平的关键指标。另一方面,由于冷链品的易腐特性,在生产流通环节很难避免货物损失,如何基于实际城市道路的交通情况,缩短配送时间,降低货物损失并提高冷链品送达的质量,保证消费者对冷链品品质和安全的要求,是实现配送成本最小化亟需解决的重要问题。基于以上分析,本文通过建立随机需求下冷链品城市物流配送优化模型来解决目前面临的冷链品城市配送优化问题。首先,通过大量文献阅读与国内外现状研究,对冷链物流、城市物流配送的基础理论进行分析与阐述；然后在理论基础上,对随机需求下冷链品城市物流配送优化问题进行分析研究。通过对冷链品城市物流配送的流程、主体、节点和业务的分析,并结合冷链品城市物流配送模式分析和存在的问题,对冷链品城市物流配送的主要因素进行优化分析,其中包括顾客的随机性需求量、时间窗因素、基于实际交通网络的行驶时间因素、行驶和卸货过程的货物损失因素以及制冷因素；而后提出了随机需求下冷链品城市物流配送优化模型。模型以实际交通网络为背景,充分考虑包括固定成本、行驶成本、制冷成本、货损成本、惩罚成本和缺货成本在内的六部分冷链品配送成本；最后,选择遗传算法对模型进行求解,并以Q集团城市乳制品配送为例,验证了本文所提出的模型和算法的科学性和有效性。
【关键词】：冷链品 配送优化 随机需求 遗传算法
【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11-17
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 国内研究现状12-14
• 1.2.2 国外研究现状14-15
• 1.3 研究内容及框架15-17
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 研究框架16-17
• 2 冷链物流及配送优化相关理论研究概述17-28
• 2.1 冷链物流研究概述17-22
• 2.1.1 冷链物流概念与内涵17-18
• 2.1.2 冷链物流的分类和特点18-20
• 2.1.3 冷链物流的运营条件和流程20-22
• 2.2 城市物流配送问题研究概述22-27
• 2.2.1 车辆路径问题定义及分类22-23
• 2.2.2 车辆路径问题的构成要素23-25
• 2.2.3 车辆路径优化相关算法研究25-27
• 2.2.4 城市配送车辆行驶时间问题理论及分析27
• 2.3 本章小结27-28
• 3 随机需求下冷链品城市物流配送优化分析28-43
• 3.1 冷链品城市物流配送分析28-32
• 3.1.1 冷链品城市物流配送流程分析28-29
• 3.1.2 冷链品城市物流配送主体分析29-30
• 3.1.3 冷链品城市物流配送节点分析30-31
• 3.1.4 冷链品城市物流配送业务分析31-32
• 3.2 冷链品城市物流配送模式分析及存在问题32-37
• 3.2.1 冷链品城市物流配送模式分析32-36
• 3.2.2 冷链品城市物流配送存在问题36-37
• 3.3 冷链品城市物流配送因素优化分析37-43
• 3.3.1 顾客需求因素优化分析37-38
• 3.3.2 行驶时间因素优化分析38-40
• 3.3.3 货物损失因素优化分析40-41
• 3.3.4 制冷成本因素优化分析41-43
• 4 随机需求下冷链品城市物流配送优化模型构建43-50
• 4.1 随机需求下冷链品城市物流配送优化模型的目标43-44
• 4.2 问题描述44-45
• 4.3 模型的假设和参数描述45-46
• 4.3.1 模型的假设45
• 4.3.2 模型参数和变量45-46
• 4.4 模型构建46-49
• 4.4.1 优化目标设定46-48
• 4.4.2 优化模型设定48-49
• 4.5 本章小结49-50
• 5 随机需求下冷链品城市物流配送优化模型求解50-57
• 5.1 遗传算法的思想50-51
• 5.2 遗传算法的求解步骤51-52
• 5.3 遗传算法的设计52-56
• 5.3.1 编码52-53
• 5.3.2 初始种群生成53-54
• 5.3.3 适应度函数54
• 5.3.4 遗传操作54-56
• 5.4 本章小结56-57
• 6 算例设计与分析57-69
• 6.1 算例概述57-59
• 6.2 算例求解59-68
• 6.2.1 参数设定与分析59-60
• 6.2.2 模型求解60-66
• 6.2.3 模型结果分析66-68
• 6.3 本章小结68-69
• 7 总结与展望69-71
• 7.1 总结69
• 7.2 展望69-71
• 参考文献71-74
• 附录A74-76
• 附录B76-86
• 作者简历86-88
• 学位论文数据集88

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 ;全程实时在线的冷链[J];IT经理世界;2007年20期

2 吴宏;;上海将进一步加大冷链建设[J];专用汽车;2007年12期

3 ;壮大冷链产业刻不容缓[J];保鲜与加工;2008年01期

4 陆静;;药品冷链:山芋或鸡肋?[J];运输经理世界;2010年04期

5 张俭;;冷链:正在崛起的市场[J];中国物流与采购;2010年10期

6 余锋;;深入细分市场 提供冷链服务[J];物流技术与应用(货运车辆);2010年03期

7 张景涛;;“冷链不冷”[J];物流技术（装备版）;2010年14期

8 ;武汉肉联迈向全国冷链巨头[J];肉类工业;2010年12期

9 王婕;;冷链市场的调研分析[J];食品研究与开发;2013年08期

10 刘丽琴;;河南省冷链宅配模式浅析[J];物流工程与管理;2013年07期

中国重要会议论文全文数据库 前4条

1 何兴伟;吴明勋;吴亦农;纪国林;曲晓萍;;冷链的研制及其热传导性能的试验研究[A];上海市制冷学会2005年学术年会论文集[C];2005年

2 刘斌;苏芸;殷辉;;基于供冷能力条件下的农超对接冷链模式探讨[A];走中国创造之路——2011中国制冷学会学术年会论文集[C];2011年

3 钟彦骞;胥义;吕娅;王丽萍;曾静;;基于GPRS和ZigBee传输技术的血液冷链及信息化监管系统的设计[A];第七届全国食品冷藏链大会论文集[C];2010年

4 ;大连三洋冷链有限公司[A];走进新世纪的中国商业[C];2002年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 本报记者 瞿长福;我国稳步推进农产品冷链建设[N];经济日报;2009年

2 记者王向荣 实习生冯晓芹;我国食品行业将出首部《中国冷链年鉴》[N];中国食品报;2009年

3 主讲嘉宾:刘培军 北京快行线食品物流有限公司董事长 本报记者 郑伟伟;完整的冷链保证完整的品质[N];中国食品报;2011年

4 晓飞;300余企业申城共推冷链产业升级[N];中国食品安全报;2011年

5 本报记者 黄蔚;我省启动10万吨级冷链食品流通平台建设[N];贵州日报;2011年

6 欧阳明辉;全程冷链控制 保障鲜奶质量[N];中国畜牧兽医报;2013年

7 本报记者 刘颖;如何升温冷链宅配市场[N];现代物流报;2013年

8 湖北物流发展研究中心 谭支雄;城镇化背景下的冷链发展仍须迈三道坎[N];现代物流报;2013年

9 本报记者 李佳;医药冷链建设的取舍[N];医药经济报;2013年

10 本报记者 刘颖;如何推进冷链标准的落地?[N];现代物流报;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 陈颢;基于随机Petri网的冷链物流配送流程建模及优化研究[D];重庆工商大学;2015年

2 吴娜;基于RFID和WSN的冷链仓储管理系统设计[D];电子科技大学;2015年

3 刘敏;随机需求下冷链品城市物流配送优化研究[D];北京交通大学;2016年

4 高山;多种冷链产品的三级库存策略研究[D];烟台大学;2014年

5 任立停;多温共配冷链物流配送优化研究[D];烟台大学;2011年

6 李丹;基于多色集合的冷链物流仓储流程优化研究[D];陕西科技大学;2014年

7 田丽娜;考虑碳排放的水果单级冷链效益优化分析[D];西南交通大学;2012年

8 贾腾飞;生鲜农产品冷链配送质量控制研究[D];石家庄铁道大学;2014年

9 刘钗;基于RFID的药品冷链监控与信息管理系统研究[D];哈尔滨商业大学;2014年

10 陈健敏;盒装米饭热链储运及冷链微波复热品质变化和控制[D];华南理工大学;2014年

  本文关键词：随机需求下冷链品城市物流配送优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：405740