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文檔簡介
1、近年來,隨著市場競爭的日趨加劇和成本壓力的不斷增加,國內(nèi)整車物流企業(yè)普遍面臨著降低成本和提升服務(wù)的矛盾,通過優(yōu)化來達(dá)到物流成本和服務(wù)水平的最佳平衡點(diǎn),成為擺在所有整車物流企業(yè)面前最重要且緊迫的一項(xiàng)課題。倉儲網(wǎng)絡(luò)是整車物流的基礎(chǔ)與核心,直接關(guān)系到整車物流的成本、效率及服務(wù)水平,倉儲網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化屬于最重要且有效的整車物流優(yōu)化。但整車物流倉儲網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和多變性決定了其優(yōu)化工作的難度和風(fēng)險,目前國內(nèi)針對整車物流倉儲網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的研究還相對薄弱,各整車
2、物流企業(yè)尚未形成先進(jìn)、實(shí)用、可推廣的優(yōu)化技術(shù)和方法,如何實(shí)現(xiàn)倉儲網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的有效性和穩(wěn)定性是整車物流企業(yè)迫切需要解決的問題。 本文結(jié)合整車物流行業(yè)的特點(diǎn)和運(yùn)作實(shí)踐,提出了在定性分析與定量計算集成的整車物流倉儲網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法論指導(dǎo)下的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的建模和算法求解方案。首先,本文重點(diǎn)綜合考慮常規(guī)庫存,多式聯(lián)運(yùn),客戶服務(wù)滿意度等決策因素,建立基于決策因素的多成本制約的整車物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型;同時,將多客戶的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分解為單客戶相對簡單網(wǎng)絡(luò)的
3、復(fù)合;最后,針對這一NP-Hard問題,提出了混合遺傳算法,模擬退火算法的混合粒子群算法對模型進(jìn)行求解。其中在算法的解決中,采用多子群協(xié)同的同步優(yōu)化的策略,同時采用分層策略,對底層子群進(jìn)行同步隨機(jī)搜索,同時在上層子群對底層子群加以控制。另外又對粒子群的四個關(guān)鍵問題作了相應(yīng)的調(diào)整,借助遺傳算法中的變異算子,交叉算子,精英選擇算子對陷入局部最小的最優(yōu)粒子進(jìn)行擾動,使得該子群最優(yōu)粒子跳出局部最小區(qū)域。最后,利用模擬退火算法控制粒子的更新,從而
4、加速算法的收斂。隨后,本論文結(jié)合國內(nèi)某知名整車物流企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化實(shí)踐,對所提出的優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了實(shí)證研究,取得了令人滿意的效果,從而驗(yàn)證了技術(shù)的科學(xué)性和有效性。 論文首先立足于整車物流這一較為專業(yè)和個性的領(lǐng)域,從必要性和緊迫性的角度出發(fā),闡述了研究整車物流倉儲網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)的主要目的和意義,以及工作成果和創(chuàng)新點(diǎn)。隨后,通過查閱大量的文獻(xiàn)資料,學(xué)習(xí)了普通貨物的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)的國內(nèi)外研究和應(yīng)用成果,從中歸納出整車物流可參
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