物流系统库存成本和运输配送的优化模型和最优策略研究

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1、上海交通大学硕士学位论文物流系统库存成本和运输配送的优化模型和最优策略研究姓名：夏静申请学位级别：硕士专业：系统理论指导教师：周国际20041201上海交通大学硕士学位论文物流系统库存成本和运输配送的优化模型和最优策略研究摘要当前现代物流已被公认为是企业在降低物资消耗提高劳动生产率以外的创造利润的第三个重要源泉也是企业降低生产经营成本提高产品市场竞争力的重要途径据专家测算现代物流成本约占企业经营成本的30~50%当一个有效的物流系统与企业主要商业系统集成后可以使仓储量降低50%准时交货率提高40%营业收入增加10%以上在经济发达国家和一些经济水平较高的发展中国家现代

2、物流水平已成为影响企业竞争力的关键因素仓储和运输是物流系统的两个中心环节在物流系统中起着关键的作用且两者的成本占整个物流成本60%左右那么研究合理的库存订货存货策略以降低库存成本以及研究合理的物流配送路径来降低运输成本对于降低整个物流成本是切实可行的因此本文的研究的课题是有理论意义和实践价值的本文的工作集中在上述两个方面所取得的成果如下1.本文提出了一个考虑多种影响库存成本实际因素的库存模型根据实际情况该模型在需求率为一般的连续函数基础上考虑了货物在存储过程的损坏率qq(01<<)及由于损坏导致的损失而且允许每个循环都可以缺货在缺货时该模型考虑了由于缺货引起的客户取

3、消部分订货而导致的失去销售机会的损失以及未取消部分由于延迟交货而引起的成本损失当参数a=0时表示客户不会因为缺货而取消订货a=¥时表示客户如果不能当场取货就会取消订货即不允许缺货的情况I上海交通大学硕士学位论文当q=0时表示不考虑货物在存储过程中的损坏或者变质当l=0时表示不考虑由于失去销售机会而引起的损失当s=0时表示由于缺货而延迟交货时不考虑给客户打折当p=0时表示不考虑由于货物在存储过程中损坏或变质而引起的损失2.本文所研究的库存模型属于一个混合组合优化问题决策变量有离散变量也有连续变量本文针对成本函数的结构提出了一个启发式全局优化算法并证明了该算法优良的全局

4、优化性能更有价值的是该模型及其全局优化算法也适用于需求率是非单调的时间函数的库存模型3.本文提出一个物流配送路径的优化模型该模型研究的运输成本受载重量和路程影响考虑了车辆的最大行驶距离以及最大载重量的限制把客户的时间要求当作一个软时间窗处理作为一个惩罚函数加在目标函数当中提出一个不对称的MTSP多路径旅行商问题的模型4.本文简单分析了该问题的计算复杂性其计算复杂度随问题的规模成指数增长属于强NP问题一般的精确算法难以求解出该问题的最优解所以本文针对该模型提出一个具有混合求解区域即把可行解和不可行解都作为父代参与交叉复制的遗传算法并通过算例证明该算法是有效的关键词库存

5、模型最优策略运输配送MTSP遗传算法II上海交通大学硕士学位论文OptimizedModelandOptimalStrategyResearchofInventoryCostandDistributiononLogisticsSystemsABSTRACTNowadaysthemodernlogisticsdistributionisconsideredtobethethirdimportantsourcetomakeprofitinenterprises,afterthereductionofmaterialconsumptionandtheriseofprodu

6、ctivity.Accordingtoprofessionalcalculation,modernmaterialcirculationcosttakes30-50%oftotalbusinesscostinanenterprise.Whenaneffectivematerialcirculationsystemandmainbusinesssystemintegrationareestablishedinanenterprise,theinventorywillreduce50%,punctualdeliveryratewillrise40%,businessin

7、comewillincreasemorethan10%.Indevelopedcountriesandsomedevelopingcountrieswithhighereconomiclevels,themodernlogisticsdistributiongradeisakeyfactorinfluencingontheenterprise’scompetitiveness.Inventoryandtransportation,twokeylinksinalogisticsdistributionsystem,playcruxrolesinthesystem.