时变路网环境下易腐品配送优化及生产—配送集成调度研究

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1、国内图书分类号：F252,F224密级：公开国际图书分类号：116西南交通大学研究生学位论文时变路网环境下易腐品配送优化及生产-配送集成调度研究年级2013级姓名吴瑶申请学位级别管理学博士专业管理科学与工程指导老师马祖军教授二零一八年一月ClassifiedIndex:F252,F224U.D.C:116SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeDissertationOptimizationofTime-DependentDeliveryProblemandIn

2、tegratedProduction-DeliveryProblemforPerishableProductsGrade:2013Candidate:YaoWuAcademicDegreeAppliedfor:Ph.D.Speciality:ManagementScienceandEngineeringSupervisor:Prof.ZujunMaJanuary.2018西南交通大学博士研究生学位论文第I页摘要易腐品广泛存在于人们的生产、生活之中，其易变质特性给企业的经营决策带来诸多困难。作为易腐品

3、供应链的两个关键环节，生产和配送一直是供应企业决策的难题。本论文从配送环节入手，研究大批量生产情况下易腐品的配送问题，以及生产与配送衔接紧凑的强时效性易腐品的生产-配送集成调度问题。考虑到企业的生产和运输能力制约着客户订单的完成情况，进一步对能力水平进行细分，从收益角度研究能力受限时基于订单选择的两类优化问题。在易腐品需求量占绝对比重的城市，早晚高峰已成常态，因此在配送过程中均考虑路网的时变动态性，以提高决策的可靠性和产品交付客户的及时性。具体研究内容如下：（1）研究时变路网环境下易腐品配送路径优化

4、和配送延迟干扰下的路径重优化。在初始路径规划中，以运输成本和产品价值损耗总和最小为目标，基于多重图建立带时间窗的易腐品配送时变路径优化模型。在途车辆发生配送延迟情况下，以车辆剩余载货量与客户未满足需求量相等为前提，建立分批交付模式下易腐品配送延迟干扰管理模型。设计具有不同邻域结构和操作算子的禁忌搜索算法求解上述模型，并基于改进solomon标准测试算例的计算结果，与蚁群算法和全局重调度方法进行比较，验证模型和算法的有效性。结果表明，干扰恢复措施对降低较早时刻发生的干扰事件的最长延迟时间和总延迟时间更

5、加有效。（2）针对运输能力受限情形下的易腐品配送问题，研究时变路网环境下易腐品配送订单选择与路径优化。基于路网时变走行时间的线性化近似，以总期望收益最大为目标，建立含两类时间窗且发车时间待优化的订单选择与配送路径集成模型。设计嵌入多种改进算子的混合蚁群算法求解模型，基于改进Solomon标准测试算例的计算结果，与ILOGCPLEX软件和带不同算子的混合蚁群算法进行比较，验证模型和算法的有效性。参数分析表明，较小的订单拒绝惩罚系数能体现对重要客户的重视；建议在交通畅通区域的配送中采用较多大容量车辆，拥

6、堵区域采用较多小容量车辆，以提高供应商收益。（3）研究强时效性易腐品在时变路网环境下的生产-配送集成调度优化。建立以配送车辆调用成本和行驶成本以及产品价值损耗总和最小为目标的非线性混合整数规划模型。设计混合遗传算法对模型进行求解，通过模拟现实构造的算例，验证了模型第II页西南交通大学博士研究生学位论文和算法的有效性。参数分析表明，不考虑路网的时变特性会导致配送过程违背服务时间窗的客户数量随路网时变强度呈上升趋势；适当增加投入配送的车辆数，可以有效降低系统总成本和产品价值损耗。（4）针对强时效性易腐品

7、多工厂联合生产且生产能力受限的情形，研究时变路网环境下考虑订单选择的易腐品分布式生产-配送集成调度优化。建立以总收益最大为目标的非线性混合整数规划模型，并根据模型特点设计混合迭代局部搜索算法进行求解，嵌入的动态规划算法用于优化各工厂订单的选择和产品配送批次。基于改进的Solomon标准测试算例，验证了模型和算法的有效性。参数分析表明，车辆固定成本对服务订单的收益和投入使用的车辆数量有较强的敏感性。综上所述，本文在时变路网环境下研究了易腐品配送和生产-配送集成调度问题，并基于能力细分，研究运输能力受限

8、情形下的订单选择和配送路径集成，以及生产能力受限情形下考虑订单选择的生产-配送集成调度问题。这不仅完善了现有易腐品配送和生产-配送集成调度模型，也从收益管理视角拓宽了原问题的研究方向。关键词：易腐品；生产调度；车辆路径；订单选择；时变西南交通大学博士研究生学位论文第III页AbstractTherearemanytypesofperishableproductsinoursocialpracticesandlives,whichdeteriorateovertimea