生鲜食品配送中心选址研究

发布时间：2017-10-24 14:27

  本文关键词：生鲜食品配送中心选址研究

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【摘要】：随着人们生活水平的不断提高,生鲜食品已经成为人们日常生活中必不可少的一部分,它们的新鲜度与安全性也成为人们关注的重点。众所周知,生鲜食品具有易腐败变质、保质期较短等特点,因此,为了保证消费者能够购买到新鲜安全的生鲜食品,有很多企业选择自建生鲜食品配送中心进行生鲜食品的统一配送以满足消费者对生鲜食品在质量与时间上的需求。基于此,本文对如何科学合理地选择生鲜食品配送中心建设点的问题进行了研究。 首先,文章描述了生鲜食品配送中心以及生鲜食品配送中心选址相关的基础理论,对生鲜食品配送中心的特点、类型、作用、运作模型以及生鲜食品配送中心选址的原则、影响因素和选址程序等进行了具体分析,并详细介绍了现阶段配送中心选址常用的几种方法与模型,为下文生鲜食品配送中心选址模型的建立奠定了基础。 然后,文中应用灰色预测模型和马尔可夫预测模型构成的组合预测模型对各需求点未来需求量的发展趋势进行预测,提高了预测精度,并在此基础上,改进现有生鲜食品配送中心选址的模型与方法,建立了包含设施成本、运输成本、因新鲜度降低造成的损失成本、能耗成本以及配送中心的中转成本在内的选址模型并设计了免疫克隆算法对其进行求解,得到最优选址地点。 最后,对案例进行应用分析。该部分首先运用文中提出的预测方法对各门店的需求量进行了比较精确的预测,然后应用本文提出的配送中心选址模型,为A公司湖北地区拟兴建的生鲜食品配送中心进行选址,并利用免疫克隆算法对模型进行求解,从初选候选地中选择出最优选址点,验证了本文模型与算法的可行性与科学性。此外,本文还对模型中各参数变化对最终成本和选址结果的影响作了灵敏度分析。
【关键词】：生鲜食品 配送中心选址 新鲜度 组合预测模型 免疫克隆算法 Matlab
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;F252
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 研究背景10-13
• 1.2 研究目的及意义13-14
• 1.2.1 研究目的13
• 1.2.2 研究意义13-14
• 1.3 国内外研究现状14-16
• 1.3.1 国外研究现状14-15
• 1.3.2 国内研究现状15-16
• 1.4 研究内容与框架16-18
• 1.4.1 主要研究内容16-17
• 1.4.2 论文研究框架17-18
• 1.5 论文研究方法18-20
• 2 生鲜食品配送中心选址相关理论20-32
• 2.1 生鲜食品配送中心概述20-23
• 2.1.1 生鲜食品配送中心特点20-21
• 2.1.2 生鲜食品配送中心类型21
• 2.1.3 生鲜食品配送中心的作用21-22
• 2.1.4 生鲜食品配送中心的运作模式22-23
• 2.2 生鲜食品配送中心选址概述23-27
• 2.2.1 生鲜食品配送中心选址的原则23-24
• 2.2.2 生鲜食品配送中心选址的影响因素24-25
• 2.2.3 生鲜食品配送中心选址的程序25-27
• 2.3 配送中心选址的常用方法27-31
• 2.3.1 单一配送中心的选址方法27-29
• 2.3.2 多配送中心的选址方法29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 3 生鲜食品配送中心选址模型构建32-46
• 3.1 生鲜食品需求量预测32-38
• 3.1.1 灰色系统预测方法34-37
• 3.1.2 马尔可夫预测方法37-38
• 3.1.3 灰色-马尔可夫组合模型预测方法38
• 3.2 生鲜食品配送中心选址模型的构建38-45
• 3.2.1 模型的基本假设39-41
• 3.2.2 模型参数的确定41-42
• 3.2.3 选址模型的建立42-45
• 3.3 本章小结45-46
• 4 生鲜食品配送中心选址模型的求解46-53
• 4.1 免疫克隆算法思想46-47
• 4.2 免疫克隆算法基本步骤47-49
• 4.3 免疫克隆算法设计49-52
• 4.4 本章小结52-53
• 5 实例应用53-68
• 5.1 企业情况介绍与需求量预测53-60
• 5.1.1 企业情况介绍53-55
• 5.1.2 生鲜食品需求量预测55-60
• 5.2 数学模型的求解60-67
• 5.2.1 选址模型的参数分析60-61
• 5.2.2 基于免疫克隆算法的Matlab求解61-64
• 5.2.3 结果的灵敏度分析64-67
• 5.3 本章小结67-68
• 6 结论与展望68-70
• 6.1 本文结论68
• 6.2 本文展望68-70
• 参考文献70-73
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果73-75
• 学位论文数据集75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1089172