随机库存—运输联合优化问题研究

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1、西南交通大学博士学位论文随机库存—运输联合优化问题研究姓名:袁庆达申请学位级别:博士专业:交通运输规划与管理指导教师:杜文2001.12.1西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要,(现代物流笪盟望强调物流系统一I·符环竹的阱凋和物流系统整体性能的提高,但国内现有的研究多侧重于宏观物流,即便是对微观物流的研究也仅是只集q-于具体某一领域中的某一方面。因此雏文将物流系统中最重要的两个环节,即库存控制和运输组织融合到一个大问题中,去寻求这个联合问题丽非其中某一个问题的最优解决方案。虽然对这两个问题中任一个的理论研究都已经比较成熟,但由于运输优化

2、和库存管理之间存在已知的“效益背反”性.将它们合成为一个大问题后,在理论上如何分析和如何用数学语言孩0划问题的特征还有许多工作有待于进一步研究,而如何使理论研究成果更易于应用到实际的物流管理中无疑是很有意义和很有必要去讨论的问题。以这些为研究出发点,运用系统分析方法,本文重点讨论了在配送物流管理的不同决策层次中库存一运输联合优化问题的特点和求解技巧。f首先,基于对大量相关文献的分析和总结以及对实际物流系统管理中一些应用案例的提炼,本文从宏观上给出了库存一运输联合优化问题的定义、特点和分类,同时指出了已有研究中存在的不足和一些潜在的研究领域,

3、这些都有利于对此类问题的研究的进一步深入和扩展。具体到单供货方多客户的公路配送物流系统,本文从决策的三个层次一一即战略层、战术层和作业层一一分别对随机需求情况下库存一运输联合优化问题展开了研究。在关于战略层联合优化问题的研究部分,本文以车辆数和客户的存储能力为决策变量,以使系统将来投入运行时平均的库存和运输相关费用之和最小为优化目标,详细讨论了数学模型的建立和启发式算法的设计过程。其中,关于随机需求的处理和客户分组方法的应用都是对求解这类复杂问题的一种尝试。战术层的随机联合优化问题主要是以确定配送时间间隔、配送量和最优配送路线为目标。基于一

4、种客户分组方法.首先讨论了目标函数的建立、目标值下界的构造和证明,然后借鉴通讯领域中约束集中器选址问题的一些成熟理论设计了求解所研究问题的启发式算法,同时证明了所设计算法的渐进最优性。模拟算例的运行结果表明所设计的求解过程是非常合理和有效的。山于作业层的随机联合优化问题几乎是系统决策者每天都要面对的问题,本文用两章篇幅分别讨论了两种应用背景下解决这类问题的过程。一种应用背景被假设为R.System,通过对联合优化问题在这种系统下的特征的分西南交通大学博士研究生学位论文第1I页析,提出了“合一分一合”的求解思想,即首先以系统单周期运行费用最小

5、勾目标建立目标函数,然后采用一些技术处理将联合优化问题分解为随机库存分配问题和车辆路线问题分别求解,最后将两个算法融入到一个动态调节过程中达到获取原问题最优解的目的。所设计的处理随机库存分配问题的近似算法具有很强的实用性。当具体应用背景被假设为D.System时,本文给出了一个4阶段求解过程,即:1)随机客户选择:2)客户指派:3)随机车辆路线优化;4)改进问题解质量的整体算法设计。具体算例验证了这个求解思路对解决此种应用背景下的随机库存一运输联合优化问题是非常有效的。总之,论文不仅着重如何分析此类问题和如何用数学语言刻划它们,同时也对如何

6、有效的求解它们进行了讨论。、“关键词库存控制;运输组织;联合优化;随机需求;决策层次ABSTRACTThecoordinationofallsectorsandtheimprovementofthewholeperformancearethemaincharactersofmodernlogistics,buttheexistingdomesticresearchesaremainlyaboutthemacro.109istics,evenifaboutthemicro-logistics,theyfocusonthesinglesecto

7、ronly·Forthesereasons,thisdissertationintegratestwoprincipalproblemsnamedtheInventoryControlproblemandtheTransportationOrganizationproblemintooneproblem,andthenseekstheoptimalsolutionofthiscombinedprobleminsteadofeachsingleproblem.Althoughthetheoreticalinvestigationsofthes

8、etwoproblemsarerelativelymature,themixedproblem。forthesakeofknownviolationofbenefitbetwee

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