闭环物流问题的模型及算法

发布时间：2017-12-19 02:04

  本文关键词：闭环物流问题的模型及算法

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【摘要】：闭环物流网络包含两个方面,一是产品从产地运到销售地再运往客户区的正向物流,二是可回收产品从客户区经销售地再运回工厂的逆向物流.闭环物流网络问题在产品运输方面最常见,所以它一直是人们研究的热点问题.本文从以下四个方面研究了非确定环境下的闭环物流网络问题.一.基于不确定理论,提出了不确定闭环物流网络的期望-方差模型投资者一般利用均值—方差准则来权衡期望收益与风险,一方面考虑期望投入总成本最少,另一方面还要使成本方差达到最小.首先,假设客户的产品需求量,产品回收率以及每个设备成本为不确定的变量,本文提出了一个期望花费总成本最少,且具有方差约束的闭环物流网络期望-方差模型;然后,利用不确定理论把此模型转化成具体模型,并用已有的经典算法检验该模型的有效性.二.提出了不确定闭环物流网络的?-悲观值的测度约束模型为保证模型的可靠性,对于不确定变量,除了使用期望值以外,还可以使用?-悲观值来度量,即不确定变量?至少以不确定测度?小于或等于?悲观值.于是提出了不确定闭环物流网络的?-悲观值的测度约束模型,并研究了该模型的性质.三.基于机会理论,提出了不确定随机闭环物流网络的测度约束模型及算法根据机会理论,假设生产地到销售地的单位运输支出是随机变量(带有概率分布),客户区到销售地单位运输支出和客户的需求量是不确定变量(带有不确定分布).通过产销平衡与客户需求产品量的测度约束,以整个闭环物流的总花费成本期望最小为目标,提出了一个闭环物流新模型,即不确定随机闭环物流网络的测度约束模型.并在特殊分布下对模型进行性质转化,得到与其等价的具体形式,并用给出的算法进行了求解验证.四.基于机会理论,对于闭环物流网络问题提出了带有不确定随机变量的机会约束模型及算法通过产销平衡,运输费用和客户产品需求量的机会约束,对于闭环物流网络问题,以闭环物流的总花费的期望最小为目标,提出了带有不确定随机变量的机会约束新模型.并在特定分布下进行性质转化.综合解运输问题模型的VOGEL法和随机模拟法,提出了一种近似的新算法,并简单介绍了经典遗传算法.最后,通过一个算例,利用两种算法进行求解并对比,展现了该模型和算法的有效性.
【学位授予单位】：聊城大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O212.1

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本文编号：1306449