低碳物流配送网络设计优化研究

发布时间：2017-12-23 12:29

  本文关键词：低碳物流配送网络设计优化研究　出处：《北京科技大学》2016年博士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 碳排放 物流配送 网络设计 评价 优化

【摘要】：随着电子商务的飞速发展,物流配送服务需求日益多样化,适应城市可持续发展的低碳物流配送网络设计面临着重要发展机遇。加之当前物流配送存在着日益激烈的行业竞争,不合理的物流网络布局和对城市环境污染、城市交通拥堵、城市能源消耗、城市土地资源的无序占用等负面影响的加重,大大小小的专业化物流公司不断涌现,物流配送网络呈现混乱与不经济状态,导致“现代城市病”日益凸显。解决上述问题的根本在于对物流配送网络设计进行科学的优化和低碳水平评价。本文的研究思路沿着从单层级物流配送网络设计优化到多层级物流配送网络设计优化,从确定需求下的物流配送网络设计优化到不确定需求下的物流配送网络设计优化,从运营优化到物流配送网络系统低碳水平评价的路线,具体研究内容及创新点如下：(1)研究碳排放约束的单层级物流配送网络设计优化问题。不仅考虑物流运营成本,而且考虑物流配送过程中产生的碳排放和配送中心产生的碳排放,构建考虑物流成本和碳排放量最小化的单层级物流配送网络设计多目标优化模型,运用组合权重法将多目标问题转化成单目标问题,通过算例验证了模型的有效性,并对碳排放量和成本进行权重组合设置,进而得出物流成本和碳排放量之间的关系。最后对需求、固定成本和单位运输距离碳排放进行了敏感参数分析,并研究了敏感参数的变化对配送中心服务超市方案的影响。(2)研究碳排放约束的多层级物流配送网络设计优化问题。不仅考虑物流运营成本,而且考虑物流配送过程中产生的碳排放和配送中心产生的碳排放,以及考虑每个配送中心分配给每个需求节点的车辆类型和车辆数量,构建考虑碳排放约束的多层级物流配送网络设计优化模型。然后,应用组合权重法将多目标问题变成单目标问题；接着,设计了一个求解资源配置优化模型的改进的遗传算法,在求解中为提高遗传算法的搜索性能,提出将染色体过滤和邻域搜索算法引入到交叉变异中提高遗传算法的搜索质量和效率；通过算法比较证明本文改进的遗传算法求解速度较快和最佳个体函数值效率较高；最后,通过一个算例验证了模型的有效性,对需求、固定成本和单位运输距离碳排放进行了敏感参数分析,并研究了敏感参数的变化对配送中心服务需求节点方案的影响。(3)研究模糊需求下低碳物流配送网络设计多目标优化问题。首先,针对客户需求具有模糊性的特点,利用二角模糊来估计每个超市的需求量：接着,考虑物流成本和碳排放量最小化,构建模糊需求下低碳物流配送网络设计多目标优化模型：然后,运用最可能值法对模型去模糊化,将模型转变为确定需求下的模型：最后,设计遗传算法对模型进行求解,并通过实例分析验证模型的有效性。(4)物流配送网络包含产生碳排放的集散基地、配送中心和运输车辆,集散基地和配送中心在处理货物中使用的设备、加工包装水平以及企业在低碳方面的技术投入、战略制定、管理能力都会影响物流配送网络系统的碳排放。因此,有必要对物流配送网络系统进行科学的低碳水平评价,通过评价确定企业低碳水平,并对低碳水平不高的指标提出改进措施。通过选取影响物流配送网络系统低碳评价指标,并从管理水平、信息化水平、技术创新水平和流程低碳水平以及其它评价指标五个方面构建物流配送网络系统低碳水平评价指标体系；通过层次分析法和信息熵确定评价指标的主观和客观权重,并对二者进行拟合得到综合评价权重：最后利用模糊综合评价方法对第五章H企业的物流配送网络系统的低碳水平进行评价,并根据评价指标提出提高该企业物流配送网络系统低碳水平的对策。
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F252

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本文编号：1323876