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第四方物流共同配送模式下的车辆路径优化研究

发布时间:2017-05-28 18:02

  本文关键词:第四方物流共同配送模式下的车辆路径优化研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着经济一体化和知识经济全球化时代的到来,跨国界的企业经营趋势愈来愈明显,整个市场明确的呈现出国际化和一体化现象,这对于整个世界的经济结构和产业链接都产生了重大的影响。当随着第四方物流发展的不断完善,无论是各国内企业还是跨国企业都对配送的时限问题表现的比较在意。由于限制条件的增加对物流活动的要求越来越严格,供应链下游的企业和客户为实现“零库存”和“低压力”,都有快速的市场反应机制以及解决自身资金压力等情况,因此对供应链上游的企业会提出多品种、小批量、高频率、快速度、多样化的配送需求,同时消费者对产品消费存在多样化、个性化、差异化的需求导致配送的多品种、小批量、快速度、高频率的现象,因此上游企业需要建立能对不断变化的市场做出快速反应的配送模式和路径优化选择。无论是大型企业还是中小型企业都有配送量不规律情况,在配送量与计划或者是日常情况达不到一定规模的时候,这必将导致企业出现“小而全”的模式,将会浪费大量的物流设施设备能力,大大加大配送成本或者导致配送的不可实现。若此时企业采取第四方物流所提出的配送模式,在市场快速变化的时代,将会大大降低企业的风险成本,增加企业的市场竞争力。面对以上情况可知,第四方物流在共同模式下提供相应的路径配送运输方式,这将会是企业在满足了降低物流成本并保证配送服务水平的前提下,适合自身条件的物流配送模式。论文在基于国内外研究现状进行深入分析的基础上,将研究对象确定为第四方物流共同配送模式下的车辆路径问题。首先,针对深圳信兴盐保物流公司分析了公司的配送现状,并指出问题存在的原因,通过第四方物流的研究得到相应的解决办法。通过层次分析法筛选出公司配送现状的影响因素,并以主要影响因素为中心对路径进行优化研究。其次,构造了根据主要影响因素建立的相应的目标结构模型,通过启发式算法中的节约法最终确定共同配送的路径。最后,结合信兴盐保物流公司对所构造的模型进行了算例分析进行进一步对于这种方法的理解。由于启发式算法所具有的特点,为共同模式下的路径选择的判定与选择提供了有效的模式,利用启发式算法的分析结果,对其在共同配送的要求下来说,是一项十分有价值的参考。本文只选择了一些有代表性的影响因素进行了分析,在现实操作过程中,仍要结合具体的情况对车辆路径作出评价与选择此方法。
【关键词】:第四方物流 共同配送 启发式算法 路径优化
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U116.2;F259.2
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 研究背景、目的8-11
  • 1.1.1 研究背景8-10
  • 1.1.2 研究目的10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-13
  • 1.2.1 国内研究现状11-12
  • 1.2.2 国外研究现状12-13
  • 1.3 论文创新点13-14
  • 第二章 第四方物流共同配送模式下的车辆路径问题理论综述14-23
  • 2.1 第四方物流14-17
  • 2.1.1 第四方物流的概念和特点14-15
  • 2.1.2 第四方物流的运作模式15-17
  • 2.2 共同配送17-21
  • 2.2.1 共同配送的概念17-18
  • 2.2.2 共同配送的组织方式18-19
  • 2.2.3 共同配送的特点19-21
  • 2.3 车辆路径优化21-23
  • 2.3.1 车辆路径优化的概念和内容21
  • 2.3.2 车辆路径优化的类型21-23
  • 第三章 第四方物流共同配送模式下的车辆路径问题分析23-27
  • 3.1 第四方物流问题分析23-24
  • 3.2 第四方物流对共同配送的要求及约束24-25
  • 3.3 车辆路径问题分析25-27
  • 第四章 第四方物流共同配送模式下的车辆路径优化模型27-41
  • 4.1 第四方物流共同配送路径问题概述27
  • 4.2 共同配送路径优化模型的建立27-35
  • 4.2.1 优化模型假设及约束条件27-28
  • 4.2.2 优化模型的参数分析28-33
  • 4.2.3 优化模型的建立33-35
  • 4.3 共同配送路径优化模型求解35-41
  • 4.3.1 算法研究35-37
  • 4.3.2 模型求解37-41
  • 第五章 模型验证41-53
  • 5.1 案例概况41-44
  • 5.1.1 第四方物流公司配送现状分析41-43
  • 5.1.2 第四方物流公司配送问题及原因分析43-44
  • 5.2 案例求解44-52
  • 5.2.1 优化模型求解44-50
  • 5.2.2 模型验证分析50-52
  • 5.3 公司发展对策52-53
  • 第六章 结论53-54
  • 致谢54-55
  • 参考文献55-58
  • 作者简介58
  • 攻读硕士学位期间研究成果58

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