基于物联网的回收物流管理与车辆配置及路径优化研究

发布时间：2017-09-18 21:48

  本文关键词：基于物联网的回收物流管理与车辆配置及路径优化研究

  更多相关文章： 回收物流 物联网 信息化平台 车辆配置 路径优化

【摘要】：科学技术发展使产品更新换代频率加快,使回收物流业务面临更好的机遇和更大的挑战。回收物流通过对废弃产品的回收、合理检测拆解、妥善再处理和有效再利用,成为提高资源利用率和保护环境的有效途径。但回收物流业务需求不确定性和流程、网络结构的复杂性,导致回收效率低,运营成本高；同时回收行业整体信息化程度低,业务和环节难以管控。这些无疑都阻碍了回收物流进一步发展。利用物联网技术出色的智慧感知能力、信息交互能力和数据处理能力,通过与回收物流业务融合的方式,能够提高流程信息化和运营信息化,解决回收物流无序、低效和成本高的问题,因此本文对基于物联网的回收物流进行研究具有一定研究价值和实际意义。本文基于以上背景,首先对回收物流运作流程、网络结构和业务环节进行分析,结合物联网技术特点,提出利用物联网技术实现作业流程优化和管理系统优化的可行性；其次,从回收物流涉及对象、业务流程和物联网技术角度分析回收物流管理信息化建设实际需求,以业务功能需求为出发点,设计回收物流信息化平台框架；并结合实际废旧铅蓄电池回收业务,依据框架进行信息化平台实践开发,进行平台在实际回收业务中应用测试并取得较好效果；再次回收物流信息平台下回收网点向回收中心集中运输作业为背景,结合平台功能提出车辆配置及路径优化问题,通过分析回收过程特点,构造模型、设计算法、根据业务场景构造算例、最后进行求解,从而验证问题模型及算法合理性和有效性；最后根据信息平台反馈结果,提出关于物联网和回收物流进一步融合应解决的问题。
【关键词】：回收物流 物联网 信息化平台 车辆配置 路径优化
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-19
• 1.1 论文研究背景与研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 回收物流管理13-14
• 1.2.2 物联网技术14-15
• 1.2.3 车辆路径问题15-16
• 1.2.4 现状评述16-17
• 1.3 论文主要研究内容17-19
• 2 回收物流管理和物联网应用19-30
• 2.1 回收物流管理发展现状及问题分析19-20
• 2.2 回收物流系统特点及运作流程和网络结构分析20-24
• 2.2.1 回收物流特点20-21
• 2.2.2 回收物流运作流程分析21-23
• 2.2.3 回收物流网络结构分析23-24
• 2.3 物联网对回收物流管理作用24-27
• 2.3.1 物联网对回收物流管理流程优化25-26
• 2.3.2 物联网对回收物流管理系统优化26-27
• 2.4 基于物联网的回收物流管理需求分析27-29
• 2.5 本章小结29-30
• 3 回收物流信息化平台设计及部分实现30-54
• 3.1 回收物流信息化平台设计30-39
• 3.1.1 平台目标定位30-31
• 3.1.2 平台需求分析31-35
• 3.1.3 平台业务体系设计35-36
• 3.1.4 平台总体框架设计36-39
• 3.2 回收物流信息化平台建设及部分实现39-53
• 3.2.1 废旧铅蓄电池回收物流信息平台建设背景39-40
• 3.2.2 废旧铅蓄电池回收物流信息平台建设40-41
• 3.2.3 废旧铅蓄电池回收物流信息平台部分功能分析41-53
• 3.3 本章小结53-54
• 4 回收物流信息化平台下车辆配置及路径优化问题54-80
• 4.1 问题提出54-55
• 4.1.1 回收物流信息化平台下车辆配置及路径优化问题特点54-55
• 4.1.2 务背景分析55
• 4.2 模型构建55-60
• 4.2.1 模型基本假设55-56
• 4.2.2 模型参数及变量定义56-57
• 4.2.3 回收估值和成本分析与计算57-58
• 4.2.4 目标函数及约束条件58-60
• 4.3 算法选择60-65
• 4.3.1 算法比较60-61
• 4.3.2 遗传算法特点61-62
• 4.3.3 遗传算法工作流程62-65
• 4.4 算法设计65-70
• 4.5 算例分析70-79
• 4.5.1 算例背景70-73
• 4.5.2 算例计算过程及结果分析73-79
• 4.6 本章小结79-80
• 5 基于物联网的回收物流管理相关建议80-82
• 5.1 推进物联网在回收物流管理中运用80
• 5.2 推进回收物流管理信息化建设80-82
• 6 总结与展望82-84
• 6.1 论文主要工作与结论82
• 6.2 需要进一步研究的问题82-84
• 参考文献84-87
• 附录A87-91
• (1) 遗传算法主程序源代码87-88
• (2) 时间窗代码部分88-89
• (3) 车辆路径搜索部分89-91
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果91-93
• 学位论文数据集93

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本文编号：877708