基于改进遗传算法的电煤供应链多级库存优化研究

发布时间：2017-04-11 16:02

  本文关键词：基于改进遗传算法的电煤供应链多级库存优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：煤炭是我国国民经济最重要的能源,它的供应情况对于国民经济能源的安全问题有着重要的影响。煤炭供应体系包括煤炭生产、储存、运输和发电等环节,如果某一个环节出现问题,整个体系就会受到影响。所以,中国煤炭行业的健康发展有利于国民经济的发展。目前为止,在我国的能源发展建设中,煤炭作为发电用煤一直占据主要的位置,大概有60%的煤炭是被当作发电用煤的。随着全社会的发展,社会经济需要的用电量不断增长,而且我国是煤炭生产大国,这些因素都注定电煤供应链的联动性是影响我国电力健康发展的关键。最近几年,火电的装机容量越来越大,对于煤炭的需求也越来越多,可是新增加的煤炭产能很低,运输运力增长缓慢,致使某些地区存在煤炭短缺的问题。由于需要考虑煤炭供需紧张的问题,大多数发电企业会提前设置相应的煤炭库存,但是煤炭库存的增加也会导致库存成本增加,发电企业越来越重视库存的设置问题。在当前,煤电关系不乐观,煤炭市场供应关系不平衡,煤炭库存问题随着市场需求变化而变化,煤炭库存问题会使得电煤行业健康发展收到阻碍这些都会影响我国电力行业的发展。在电煤供应链中,各个节点库存的有效管理才能保证电能行业的健康发展。本文首先研究了我国的电煤供应链中运输流程和相关发展现状,重点研究了电煤供应链中各个节点企业之间运输优化协调的问题,从电煤供应链中总的库存控制成本的角度出发,着重分析电煤供应链的上下游库存节点需要解决的问题,问题包括:需求流程时间问题、平均需求满足率问题、总库存成本问题。根据上述建立电煤供应链的多级库存优化模型,构建相应的目标函数,不仅建立电煤供应链总库存成本作为子目标,还把电煤需求流程时间和电煤平均需求满足率设为子目标,将三个子目标函数根据相关结合成为总目标函数,然后基于遗传算法进一步优化目标函数,求得最优解,并且验证电煤供应链多级库存的有效性。最后得出电煤供应链多级库存优化研究可以增加电煤供应链系统中的各个节点企业的效益,使得电煤供应链各个节点企业健康持续发展。
【关键词】：电煤供应链 多级库存 优化
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F426.21;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 选题背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究发展与现状12-15
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-15
• 1.3 论文研究内容15
• 1.4 本章小结15-16
• 第2章 相关基础理论16-22
• 2.1 供应链的概念16
• 2.2 供应链多级库存相关内容16-20
• 2.2.1 供应链多级库存理论16-19
• 2.2.2 供应链多级库存优化的内容和目标19-20
• 2.3 遗传算法20-21
• 2.3.1 遗传算法概念20
• 2.3.2 遗传算法步骤20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 电煤供应链多级库存分析22-34
• 3.1 电煤供应链相关理论22-28
• 3.1.1 电煤的概念22
• 3.1.2 电煤供应链多级库存的组成22-24
• 3.1.3 电煤供应链多级库存的结构24-25
• 3.1.4 电煤供应链多级库存节点现状25-27
• 3.1.5 电煤供应链库存现存问题27-28
• 3.2 我国电煤供应链多级库存现存问题28-30
• 3.2.1 需求旺盛,供给不足28-30
• 3.2.2 多级库存的可靠性较差30
• 3.2.3 物流成本过高30
• 3.3 电煤供应链多级库存设计30-32
• 3.3.1 电煤供应链多级库存的设计目标和原则30-31
• 3.3.2 电煤供应链多级库存系统31-32
• 3.4 电煤供应链多级库存优化目标32
• 3.5 本章小结32-34
• 第4章 电煤供应链多级库存模型构建34-40
• 4.1 问题的描述34
• 4.2 模型假设条件34-35
• 4.3 符号及变量说明35-36
• 4.4 建立电煤供应链多级库存模型36-39
• 4.4.1 目标函数的构建36-38
• 4.4.2 约束条件38
• 4.4.3 数学模型38-39
• 4.4.4 模型求解39
• 4.5 本章小结39-40
• 第5章 电煤供应链多级库存模型优化40-54
• 5.1 遗传算法在电煤供应链多目标模型中的应用40-41
• 5.2 电煤供应链多级库存模型的处理41-42
• 5.3 模型评价函数建立42-45
• 5.3.1 线性加权和法42-45
• 5.3.2 对本文中模型目标函数的处理45
• 5.4 算例分析45-51
• 5.4.1 案例背景45
• 5.4.2 相关数据资料45-51
• 5.5 案例结果分析51-53
• 5.6 本章小结53-54
• 第6章 研究成果和结论54-56
• 参考文献56-59
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况59-60
• 致谢60

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