鋼鐵企業(yè)作為典型的流程型企業(yè),其生產(chǎn)和分銷過程受諸多風險因素的影響,導(dǎo)致大部分企業(yè)在此環(huán)節(jié)上出現(xiàn)成本過高、客戶滿意度差等問題。因此,研究考慮風險水平的生產(chǎn)-分銷聯(lián)合決策問題,可使企業(yè)有效的進行風險規(guī)避、為企業(yè)制定科學的生產(chǎn)-分銷計劃給出相應(yīng)的對策、對企業(yè)的進一步發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。本課題以某鋼鐵企業(yè)為研究對象。首先,界定了流程型企業(yè)在生產(chǎn)-分銷過程中存在的主要風險因素及每個主要風險因素各自的水平,闡述了某鋼鐵企業(yè)冷軋無取向電工鋼現(xiàn)有的生產(chǎn)與分銷模式和在該模式下出現(xiàn)的問題,并分析了問題產(chǎn)生的原因,進而提出考慮風險水平的生產(chǎn)-分銷問題改善對策。其次,針對生產(chǎn)設(shè)備的運行狀態(tài)這一風險因素,提出切合企業(yè)實際的維護策略,將其作為部分約束以建立考慮生產(chǎn)設(shè)備維護的生產(chǎn)-分銷模型;在考慮生產(chǎn)設(shè)備維護的生產(chǎn)-分銷模型的兩個目標函數(shù)中分別引入置信水平以構(gòu)建考慮決策者態(tài)度的生產(chǎn)-分銷模型,來解決生產(chǎn)決策者對訂單交付順序態(tài)度不定這一風險因素。第三,針對傳統(tǒng)雞群算法易陷入局部最優(yōu)解的缺點,引入煙花算法中的高斯變異算子以設(shè)計改進的雞群算法,用于求解考慮決策者態(tài)度的生產(chǎn)-分銷模型,運用田口實驗設(shè)計對算法參數(shù)進行篩...

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【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 研究內(nèi)容
第2章 某鋼鐵企業(yè)現(xiàn)狀及問題分析
    2.1 相關(guān)理論概述
        2.1.1 風險因素的內(nèi)涵
        2.1.2 相關(guān)理論基礎(chǔ)
        2.1.3 企業(yè)風險水平的界定
    2.2 某鋼鐵企業(yè)現(xiàn)狀分析
        2.2.1 企業(yè)簡介
        2.2.2 生產(chǎn)流程及工藝特點
        2.2.3 企業(yè)生產(chǎn)與分銷模式
        2.2.4 企業(yè)存在的問題及原因分析
    2.3 考慮風險水平的生產(chǎn)-分銷問題改善對策
        2.3.1 設(shè)備維護策略的制定
        2.3.2 解決方案的提出
    2.4 本章小結(jié)
第3章 考慮風險水平的某鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)-分銷模型建立
    3.1 問題描述與假設(shè)
    3.2 符號定義
    3.3 模型各項成本設(shè)定
        3.3.1 生產(chǎn)成本設(shè)定
        3.3.2 運輸成本設(shè)定
        3.3.3 設(shè)備維護成本設(shè)定
        3.3.4 懲罰成本設(shè)定
    3.4 考慮風險水平的生產(chǎn)-分銷模型建立
        3.4.1 考慮生產(chǎn)設(shè)備維護的生產(chǎn)-分銷模型建立
        3.4.2 考慮決策者態(tài)度的生產(chǎn)-分銷模型建立
    3.5 本章小結(jié)
第4章 改進的雞群算法設(shè)計及決策模型構(gòu)建
    4.1 基于高斯變異算子的改進雞群算法設(shè)計
        4.1.1 位置更新策略及超出界限的映射規(guī)則
        4.1.2 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)定
        4.1.3 改進的雞群算法流程
    4.2 基于田口方法的參數(shù)設(shè)計
        4.2.1 田口方法原理
        4.2.2 田口實驗設(shè)計
    4.3 基于累積前景理論的決策模型構(gòu)建
        4.3.1 決策問題描述
        4.3.2 決策模型構(gòu)建
    4.4 算法有效性驗證
    4.5 本章小結(jié)
第5章 實例研究
    5.1 企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集及算法參數(shù)設(shè)定
        5.1.1 企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集
        5.1.2 算法參數(shù)設(shè)定
    5.2 模型求解和決策結(jié)果
        5.2.1 模型求解
        5.2.2 決策結(jié)果
    5.3 結(jié)果對比分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
在學研究成果
致謝



本文編號：3742309