考虑客户价值的冷链物流多目标LRPTW问题优化研究

发布时间：2020-04-01 20:22

【摘要】：近年来,我国经济高速发展、市场竞争环境激烈、生活方式越来越多元化,人们对食品多样化、安全性和快捷性的要求不断提高,食品冷链物流快速发展起来。我国冷链物流运输作为一种特殊的物流形式,存在冷链系统不甚完善、冷链运输时间较长、物流运输成本高、运输过程中易产生食品腐坏变质等问题,直接影响冷链产品的销售和客户满意度,难以保证客户对冷链产品新鲜度的要求。在冷链物流选址配送中,选址的合理性和配送效率的高低直接影响配送时间、冷链产品的新鲜度以及对客户的服务水平和客户满意度,因此,冷链选址配送对满足人们对冷链产品的新鲜度要求具有重要作用。传统的冷链物流选址路径问题(LRP,Location Routing Problem)大多数仅仅考虑最小化冷链物流运输成本,很少考虑到客户的服务质量和满意度,以及客户能为企业带来的价值。本文旨在改善冷链物流运输系统配送过程中存在的食品新鲜度、腐损率、客户满意度较低等问题,提高客户为企业带来的价值,建立带时间窗的冷链物流选址路径优化模型(LRPTW,Location Routing Problem with Time Window)。针对传统冷链物流选址路径模型忽略客户价值这一现状,本文在对客户价值的构成进行分析的基础上,综合考虑冷链物流的成本、客户对配送时间的满意度以及客户能为企业带来的价值,提出以最大化客户价值和客户满意度、最小化冷链物流成本为目标的多目标选址路径模型。其中,冷链物流成本在考虑传统仓储成本、运输成本的基础上,增加了冷链产品运输过程中的制冷成本、货损成本和惩罚成本。客户价值包括当前价值以及潜在价值,客户价值越大,则其为企业带来的利润也就越大,越有利于企业长期发展。由于货损成本约束产品质量问题,本文的客户满意度采用客户对配送时间的满意度来衡量。本文采用加权法将多目标模型转化为单目标模型求解,使用Lingo软件计算小规模算例,并对比考虑和不考虑客户价值时的求解结果,突出模型的准确性、有效性和实用性。最后,设计了遗传算法,采用Solomom标准数据进行验证,实验结果证明了本文算法具有良好的稳定性、求解精度和求解效率。
【图文】：

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采用线性加权法将成本和客户价值整合，由于客户价值相当于企，与成本加权后变为负值，使客户价值与成本具有相同优化方向4 1 3CZCstore ZC ZCenergy ZClost penalty j NZ Z Z C C C C C C 针对2 4Z ,Z 采用主要目标法，将多目标优化问题转化为单目标问标，将客户满意度设置一个最低值，添加到模型约束中，求解模度最低值设为minS ，并把客户满意度最大转化为约束条件：2 minCjj NZ s S （3.47）添加到模型约束中，以最小为目标函数求解模型。如。在实际案例中，也可以根据企业预算的最大成本设为maxC 进行验证

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第三章考虑客户价值的冷链多目标 LRP 模型构建成本和客户价值的单位具有一致性，故在本文中假设 =1，将客户满意度添加到模型约束中，取值客户满意度最低值为 85%[52]。图 3.4 表明，本文户价值的冷链多目标 LRPTW 模型为整数非线性规划模型（INLP），求解优解（GlobalOpt），由于目标函数为成本与客户总价值的差值。由于此差负的情况，经过多次运算，，发现在求解时为目标值加上 100，可以保证差权目标函数值约为 18.332，迭代次数为 454216 次，求解时间为 3 分 51 秒策变量 X , Y ,Z 的求解结果界面如图 3.5-3.7 所示。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F259.2

【参考文献】