面向大宗商品电子批发市场的物流仓库和配送中心选址及车辆运输优化问题研究

发布时间：2017-06-05 17:23

  本文关键词：面向大宗商品电子批发市场的物流仓库和配送中心选址及车辆运输优化问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大宗商品不同于城市内可零售商品,相对的,在物流系统中仓库的定位,运输方案的选择,总的决策目标也不同。一般,“一车多地”的情况不会发生。相应的仓库以及运输方案的优化将产生更大的经济效益。如何合理地对设施选址、需求分派、运送方式和路线选择等进行决策,建立一套高效率的配送系统,从而降低配送成本,成为电子商务物流业发展面临的重要问题。值得深入和系统地对该类问题展开研究。目前已开发出大量的数学模型来解决物流配送问题,但关于仓储和配送中心选址的多目标优化问题的研究并不多见,这也激励了越来越多的学者去研究它。本文为针对多目标规划在大宗商品电子批发市场的仓储与配送中心选址及车辆路径优化方面完成了一系列研究工作,描述如下:1、建立了关于多产品、多阶段和多层级的供应链的混合整数规划模型,该模型包括一些位置固定的工厂,一些位置不明确的仓储和配送中心以及给定的客户区。考虑了不确定的市场需求并通过一些概率已知的离散场景来模拟不确定的需求。在平衡总成本和总运输时间目标基础上,建立仓储中心和配送中心模拟配送问题,最后找出最优解。本阶段的意义在于提高物流绩效,通过优化配送渠道使企业保持长时间的竞争优势。为了给供应链成员提供一个补偿方案,本文提出了一个两阶段的模糊决策模型。通过建立多目标混合整数规划模型平衡冲突目标,例如最小化总成本,增加决策在不同需求下的鲁棒性,增加当地激励,减少总运输时间。2、通过综合评价方法提出了电子商务背景下的物流仓储中心模型。此外,本文运用理想点法和线性加权法的基本原理克服模型的复杂性并求解该模型,并运用lingo和matlab仿真工具通过算例验证模型。结果表明多目标模型增加了物流成本,但却缩短了配送时间。通过比较传统模型与新多目标模型,发现新模型能得到更优的结果,适用性更强。本文对仓库选址问题进行全面、更深入的研究,通过增加时间成本并考虑存在多个供应商和多个客户的情况来模拟电子商务背景下的物流仓库选址问题。算例证明新模型对电子商务模式的销售成本更低且更有效。3、运用模糊综合评价法建立了物流选址模型。基于模糊方法提出新的解法,该方法对多目标选址问题可以获得更优的解,该方法的效果可以得到验证。最后通过算例研究验证模型,比较传统单目标模型和本模型的结果表明,本文提出的模型适用性和实用性更强,可以得到更优的解。4、运用提出的多种群粒子群算法(MPSA)解决了多目标问题。通过长时间的研究工作,发现MPSA可成功地解决大型的运输问题(有54个变量)。与单纯形法求解线性规划问题得到的结果相比,发现MPSA基本涵盖了变量域且可获得令人满意的收敛速度,还可以得到多目标问题中的Pareto包络线。粒子群优化算法的改进有助于解决现代物流智能系统中NP-Hard问题。5、在电子物流优化系统的框架下,基于效果较好和推广型强的MPSA算法,运用maltab-GUI完成了物流小软件E commerce logistics system的编写。在该程序下,决策者不仅可以得到静态的优化方案,而且可随时修改供应商,仓库,客户信息,获得动态的优化方案。本文主要创新研究成果如下:1.构建了多目标MILP算法的供应链计划模型来满足各种矛盾的目标,例如最小化总费用,提高不同产品需求的决策鲁棒性,提高当地激励和降低总运输时间。为了建立供应链中各方的补偿解决方案,提出了两阶段模糊决策方法。2.在求解多目标规划问题上,使用了线性加权方法,理想点发和模糊规划的方法。在改进传统粒子群算法的基础上,提出随机参数的多种群粒子群算法,适用性广,收敛性好,是一种有前途的算法。3.本文开发了一个电子商务平台软件,这对于之后研究大宗商品物流优化有一个借鉴意义,重要的是在企业中也可引入。
【关键词】：大宗商品电子批发市场 混合整数规划 多目标模糊决策 粒子群算法
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F252;TP18
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• Abbreviations14-15
• 1 Introduction15-64
• 1.1 Problem analysis20-31
• 1.2 The purpose and significance of research31-36
• 1.2.1 Purpose of research31-35
• 1.2.2 Significance of research35-36
• 1.3 Domestic and foreign research36-57
• 1.3.1 Summary of Domestic Research36-42
• 1.3.2 Summary of Foreign Studies42-57
• 1.4 Research Process57-58
• 1.5 Method Employed and Data Collection58-60
• 1.6 Structure of the thesis60-63
• Summary63-64
• 2 Application of MILP and fuzzy method in the location problem64-91
• 2.1 Model formulations under demand uncertainty66-80
• 2.1.1 Model Assumptions67
• 2.1.2 Model objective67-70
• 2.1.3 Model Indexes, Parameters, and Variables70-75
• 2.1.4 Model constraints75-80
• 2.2 Multi-objective optimization with uncertain demands80-83
• 2.3 Warehouse location model under electronic commerce83-86
• 2.4 Logistic location model under comprehensive evaluation86-87
• 2.5 Research on Logistic Location model and Fuzzy Comprehensive Evaluation87-89
• 2.5.1 Multi objective under fuzzy goal87-89
• Summary89-91
• 3 A Multi-Population Particle Swarm Algorithm for Multi-objective VehicleTransportation Problem91-100
• 3.1 The model of multi-objective programming of vehicle transportation91-94
• 3.2 The method of non-inferior solution94-97
• 3.2.1 The definition of non-inferior solution94-95
• 3.2.2 Fitness function Fit(x)95-96
• 3.2.3 Constraint handling96-97
• 3.3 Multi-Population Particle Swarm Algorithm with random parameters97-99
• Summary99-100
• 4 Model Simulation and Case Study100-139
• 4.1 Background of the case100-107
• 4.2 Case Introduction107-113
• 4.3 Solving by the method of mixed-integer linear program (MILP)113-121
• 4.4 Solving with fuzzy method121-127
• 4.5 Results of the multi-objective vehicle transportation problem127-129
• 4.6 Establishment of e-commerce logistics optimization system129-137
• Summary137-139
• 5 Conclusion & Future Research139-146
• 5.1 Conclusion139-144
• 5.2 Future research144-146
• References146-156
• Achievements during the Ph.D degree program156-157
• Acknowledgements157-158
• Appendix158-193
• Appendix I: parameters of an illustrative example158-163
• Appendix II163-171
• Appendix III : result of single TC (PP) by lingo171-183
• Appendix IV: Results of Comprehensive Evaluation Method183-188
• Appendix V:Results of Fuzzy method solutions188-193
• 附件193

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 徐杰,郑凯,田源,汝宜红;物流中心选址的影响因素分析及案例[J];北方交通大学学报;2001年05期

2 魏光兴;;物流配送中心选址的一个离散模型研究[J];重庆交通学院学报;2006年04期

3 蒋忠中,汪定伟;B2C电子商务中物流配送中心优化设计[J];东北大学学报;2005年08期

4 郎茂祥,胡思继;车辆路径问题的禁忌搜索算法研究[J];管理工程学报;2004年01期

5 张敏;杨超;杨s

本文编号：424251