基于状态空间的物流配送系统干扰管理决策方法研究

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时间:2018-04-27

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1、基于状态空间的物流配送系统干扰管理决策方法研究中国科技论文在线//.paper.edu基于状态空间的物流配送系统干扰管理决策方法研究#黄敏芳*5(华北电力大学经济与管理学院,北京102206)摘要:针对物流配送系统发生干扰事件后,需快速生成系统扰动最小的调整方案这一难题,以缩减可行的调整方案数量为突破口,引入状态空间搜索理论,提出了一种新的物流配送系统干扰事件实时决策方法。首先根据干扰事件演变过程的特点,构建基于状态空间的多阶段10决策模型。然后建立扰动发生时各决策点的扰动估价函数,提出基于启发式知识的状态空间图的搜索算法,以快速得到扰动最小的调整方案。最后应用算例验证了决策方法的有效性。

2、关键词:物流管理;干扰管理;状态空间;决策模型中图分类号:TP30115AStateSpace-basedSolutionApproachtoDisruptionManagementintheDistributionSystemHUANGMinfang(SchoolofEconomicsandManagement,NorthChinaElectricPowerUniversity,Beijing102206)Abstract:Inthispaper,wepresentanewsolutionprocedurefordealingwithdisruptioneventsin20thedist

3、ributionindustry.Itaimstosupportthereal-timedecision-makingofdisruptionmanagementandachievethecopingstrategiesquicklyandautomatically.Thesolutionapproachiscomposedof2steps.Inthefirststep,accordingtothecharacteristicsofthedisruptioneventevolutionlaw,aStateSpace-basedmodelformulti-stagedecision-maki

4、ngisestablished.Inthesecondstep,disturbanceevaluationfunctionformeasuringeachstate’sdisturbancesisconstructed,25andaknowledge-basedheuristicsearchalgorithmisdeveloped.Keywords:StateSpace;Decisionmodel;Disruptionmanagement;Distributioneyword0引言物流配送系统存在着不确定性和随机性,干扰事件(如客户要求的配送时间、地点、数30量的变更、车辆故障、交通事故等

5、)频繁发生,使原有物流配送计划变得不可行,必须快速形成新的调整方案,并使得整个物流配送系统受到的扰动最小,这是近年来国内外物流干扰管理研究聚焦的科学问题。干扰管理方法处理干扰事件得到的是扰动最小的调整方案,而非成本最小的方案。B2C电子商务环境下的物流配送活动相较于传统商务物流,具有客户点多、分布面广、35送货批量小、成本高、送货时间要求严格、客户需求信息动态变化(即订单的改变,包含交货时间、订购数量、交货地点的变化,订单的新增和取消)等特点。因此现代的物流配送问题随着实际应用需求(例如,配送方案的多目标动态优化、订购请求的实时处理、物流配送的实时调度等)的变化,问题求解的难度不断增大。B

6、2C电子商务环境下的物流配送干扰管理属于动态多目标实时优化问题,其决策过程可能同时涉及定性和定量决策因素。如何实时40处理干扰事件并快速获得调整方案是该领域的求解难点。由于干扰事件的发生发展有其自身的演变规律。在这一演变过程当中,会存在若干个关键点和转折点,如果决策者能在这些关基金项目:教育部高校博士点基金(新教师类)资助项目(No.20100036120010)作者简介:黄敏芳(1976-),女,讲师,主要研究方向:物流管理.E-mail:hmf1006@1634>>-1-中国科技论文在线//.paper.edu键点和转折点适时地作出应对策略,将能改变干扰事件的发展历程,以便有益于获得扰

7、动尽量小的调整方案。因此,有必要结合干扰事件的演变规律来研究物流配送系统的干扰管理问题,以提高决策者应对干扰事件的能力。451国内外研究综述物流配送干扰管理的研究起步较晚,其研究成果主要体现在客户需求信息、行车时间产生扰动的研究上。在客户需求信息的扰动方面,Yang等[1]针对配送过程中不断到达的客户需求建立离线模型,并用仿真方法比较了多种处理策略。Potvin等人[2]针对包裹速递服务中客户需求的新增以及旅行时间的干扰

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