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面向JIT的港口集装箱拼箱货物配送问题研究

发布时间:2017-08-24 13:11

  本文关键词:面向JIT的港口集装箱拼箱货物配送问题研究


  更多相关文章: 港口物流 拼箱货物配送 车辆调度 JIT 遗传算法


【摘要】:随着区域间经济交互的加深及国际贸易合作的不断深入,以集装箱运输为基础的港口贸易得到快速发展。港口集装箱业务量不断上升,港口集装箱的存储总时间变长,致使港口运营成本的增加。信息的延时及缺损等因素导致以港口物流为核心业务的第三方物流企业的配送成本居高不下。港口和物流企业降低库存、减少生产成本的关键环节之一,是如何根据集装箱船舶到港时间制定集装箱货物配送计划,将一定数量和质量的商品在规定的时间和地点准确的配送到客户手中。本文从港口管理者和第三物流公司的角度出发,将准时化生产模式引入港口集装箱物流配送作业。首先,针对选题背景确定了研究的主要问题;对JIT(准时化生成方式,Just In Time)配送和港口集装箱配送的国内外研究现状进行了总结,明确了研究对象、内容及思路;对准时化生产模式的适用性进行了分析,从而确定将集装箱拼箱货物配送问题抽象为带时间窗口约束的配送调度问题。其次,通过对港口集装箱配送作业流程的分析,确定了港口集装箱拼箱配送的影响因素;站在港口管理者及第三方物流公司的角度,以拼箱配送影响因素分析及JIT对拼箱货物配送调度的要求为基础,构建了以运营成本最小和延误最小为目标的带有时间窗约束的拼箱货物配送模型。将客户对港口和物流企业的差异化重要程度引入模型当中,综合考虑了港口、客户及配送流程的约束,使模型可以描述实际配送中的限制条件,可以保证调度方案具有现实可操作性。然后,采用遗传算法进行模型求解,设计了拼箱货物配送模型的遗传算法求解流程,通过采取精英保留策略和改进适应度函数以保证解集的优良性。最后,通过案例分析检验了该模型和算法的有效性。面向JIT配送的港口集装箱拼箱货物配送问题研究对于港口及物流企业制定科学、高效的集装箱拼箱货物配送调度方案具有实践指导意义。
【关键词】:港口物流 拼箱货物配送 车辆调度 JIT 遗传算法
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F552;F252
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-16
  • 1.1 研究背景及意义8-9
  • 1.2 研究现状9-13
  • 1.2.1 JIT配送研究现状9-11
  • 1.2.2 港口集装箱货物配送问题研究现状11-13
  • 1.3 研究内容及技术路线图13-16
  • 1.3.1 研究内容13-14
  • 1.3.2 技术路线图14-16
  • 第2章 JIT配送与港口物流研究基础16-28
  • 2.1 JIT配送适应性分析16-20
  • 2.1.1 JIT配送的内涵16-18
  • 2.1.2 JIT配送实施条件18-19
  • 2.1.3 JIT配送合理化标志19-20
  • 2.2 港口集装箱拼箱货物配送问题20-28
  • 2.2.1 港口集装箱的分类20-21
  • 2.2.2 拼箱货物配送的混合装箱问题21-22
  • 2.2.3 拼箱货物运输问题22-25
  • 2.2.4 带有时间窗口的拼箱货物配送问题25-28
  • 第3章 面向JIT的拼箱货物配送调度模型28-38
  • 3.1 JIT模式下集装箱货物运输流程分析28-32
  • 3.1.1 传统集装箱货物运输流程分析28-31
  • 3.1.2 面向JIT的集装箱货物运输流程分析31-32
  • 3.2 集装箱拼箱货物配送影响因素分析32-33
  • 3.3 集装箱拼箱货物配送调度模型的构建33-38
  • 3.3.1 模型假设33-34
  • 3.3.2 模型目标34-35
  • 3.3.3 约束条件35-38
  • 第4章 基于改进遗传算法的配送调度模型求解38-44
  • 4.1 配送调度模型求解思路38-39
  • 4.2 改进遗传算法求解流程39-40
  • 4.3 初始种群的生成40
  • 4.3.1 编码40
  • 4.3.2 初始种群设置40
  • 4.4 改进适应度函数40-41
  • 4.5 遗传算子41-42
  • 4.5.1 选择算子41
  • 4.5.2 交叉算子41-42
  • 4.5.3 变异算子42
  • 4.6 终止规则42-44
  • 第5章 面向JIT的营口港集装箱拼箱货物配送案例44-56
  • 5.1 营口港概述44-45
  • 5.2 案例概述45-49
  • 5.2.1 A企业配送案例分析45-47
  • 5.2.2 B企业配送案例分析47-49
  • 5.3 案例求解49-56
  • 5.3.1 参数设置49-50
  • 5.3.2 求解过程50-52
  • 5.3.3 结果分析52-56
  • 第6章 总结与展望56-58
  • 6.1 结论56
  • 6.2 展望56-58
  • 参考文献58-62
  • 附录62-64
  • 作者简介及在学期间所取得的科研成果64-65
  • 致谢65

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本文编号:731472

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