JIT供應(yīng)模式下短駁合并運輸集成優(yōu)化模型.pdf

1、隨著物流管理意識的增強和現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展，企業(yè)對于物流成本的關(guān)心日漸重視。降低物流成本是企業(yè)物流管理實踐的首要任務(wù)。
　　供應(yīng)物流是物流系統(tǒng)中獨立性較強的子系統(tǒng)，和生產(chǎn)系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)等制造企業(yè)各部門以及企業(yè)外部的資源市場、運輸部門有密切的聯(lián)系，對企業(yè)生產(chǎn)的正常、高效運作發(fā)揮重要作用。企業(yè)供應(yīng)物流不僅要實現(xiàn)保證供應(yīng)的目標，而且要在低成本、少消耗、高可靠性的限制條件下來組織供應(yīng)物流活動，組織管理難度較高。因此，如何降低供應(yīng)物流的成本，

2、提高物流服務(wù)的水平，實現(xiàn)供應(yīng)鏈整體優(yōu)化成為制造企業(yè)提升競爭力的關(guān)鍵因素之一。
　　針對及時化(Just in time，JIT)模式的供應(yīng)物流短駁合并優(yōu)化問題，建立了供應(yīng)物流系統(tǒng)的短駁合并運輸優(yōu)化模型，同時利用基于遞降最佳適合(Best Fit Decreasing，BFD)思想的啟發(fā)式算法和改進的單親遺傳算法(Partheno Genetic algorithm，PGA)分別求解，并分析了此運作模式下的供應(yīng)物流的成本和效率。單親

3、遺傳算法沒有采用傳統(tǒng)遺傳算法的交叉算子，僅僅在一條染色體上進行基因換位操作，即使種群中各個個體均相同，它也可以通過基因換位、基因倒位等遺傳算子來實現(xiàn)遺傳迭代，初始群體不需具有廣泛多樣性，“早熟收斂”的現(xiàn)象也就不會存在，因此該算法具備一定優(yōu)勢。以某汽車制造廠的供應(yīng)物流數(shù)據(jù)為例進行計算機仿真實驗。仿真結(jié)果表明，PGA算法求出的供應(yīng)成本明顯降低，比BFD啟發(fā)式算法和TGA算法更具優(yōu)勢。該算法在解決供應(yīng)物流中短駁合并運輸問題時更加快速有效，可有