發(fā)布時(shí)間：2021-05-07 07:54

　　由于回收產(chǎn)品在數(shù)量、時(shí)間與質(zhì)量的高度不確定性,以及存在多個(gè)可替代的供應(yīng)源,逆向物流的庫(kù)存管理相當(dāng)困難與復(fù)雜。簽于傳統(tǒng)庫(kù)存優(yōu)化問(wèn)題的定量研究的局限性,論文采用馬可夫決策過(guò)程（MDP）理論在對(duì)逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化特性分析的基礎(chǔ)上對(duì)隨機(jī)庫(kù)存問(wèn)題進(jìn)行定量研究。基于產(chǎn)品回收之后的形態(tài)變化,論文提出了逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的兩種基本類(lèi)型：回收產(chǎn)品直接重用,回收產(chǎn)品再制造。在此基礎(chǔ)上,論文將所研究的隨機(jī)庫(kù)存優(yōu)化策略問(wèn)題擴(kuò)展至回收產(chǎn)品生命周期。首先,論文分析了回收產(chǎn)品直接重用的逆向物流庫(kù)存系統(tǒng),其中只有一個(gè)庫(kù)存點(diǎn),假設(shè)需求與回收之間是相互獨(dú)立的,且對(duì)回收產(chǎn)品不進(jìn)行廢棄處置。針對(duì)單位需求與回收的情況,通過(guò)一維連續(xù)時(shí)間馬爾可夫模型證明了庫(kù)存成本函數(shù)與采用（s,Q）的傳統(tǒng)“前向物流”庫(kù)存模型的庫(kù)存成本函數(shù)具有完全相同的結(jié)構(gòu)。然后,針對(duì)需求與回收服從一般性隨機(jī)分布的情況,分別采用貼現(xiàn)成本法與平均成本法證明了逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的庫(kù)存量可以被分解為兩部分,一部分的動(dòng)態(tài)特性與傳統(tǒng)庫(kù)存系統(tǒng)是相同的,另一部分則是獨(dú)立的對(duì)外訂購(gòu),此時(shí)逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的最優(yōu)庫(kù)存策略是（s,S）庫(kù)存策略。由于在一定條件下逆向物流庫(kù)存模型可以轉(zhuǎn)... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：157 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 逆向物流系統(tǒng)的特性
        1.2.1 逆向物流的特性
        1.2.2 逆向物流的驅(qū)動(dòng)因素
        1.2.3 逆向物流的不確定因素
    1.3 研究范圍與研究目標(biāo)
        1.3.1 逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的一般性模型
        1.3.2 逆向物流產(chǎn)品的處理方式
        1.3.3 研究范圍
        1.3.4 研究目標(biāo)
    1.4 研究方法
        1.4.1 庫(kù)存問(wèn)題的研究方法
        1.4.2 隨機(jī)庫(kù)存的研究方法
        1.4.3 馬可夫決策過(guò)程
    1.5 本文主要內(nèi)容
2 逆向物流庫(kù)存管理的研究進(jìn)展
    2.1 庫(kù)存管理的研究現(xiàn)狀
        2.1.1 庫(kù)存的定義
        2.1.2 庫(kù)存系統(tǒng)的特性
        2.1.3 庫(kù)存控制策略
    2.2 逆向物流的庫(kù)存特性
        2.2.1 逆向物流的物品類(lèi)型
        2.2.2 逆向物流庫(kù)存管理的復(fù)雜性
        2.2.3 逆向物流庫(kù)存模型的分類(lèi)
    2.3 逆向物流的確定性庫(kù)存模型
        2.3.1 逆向物流的靜態(tài)庫(kù)存模型
        2.3.2 逆向物流的動(dòng)態(tài)庫(kù)存模型
        2.3.3 文獻(xiàn)述評(píng)
    2.4 逆向物流的隨機(jī)性庫(kù)存模型
        2.4.1 逆向物流的定期盤(pán)點(diǎn)模型
        2.4.2 逆向物流的連續(xù)盤(pán)點(diǎn)模型
        2.4.3 文獻(xiàn)述評(píng)
    2.5 本章小結(jié)
3 回收產(chǎn)品直接重用的逆向物流庫(kù)存優(yōu)化策略
    3.1 系統(tǒng)描述與符號(hào)定義
        3.1.1 研究目標(biāo)
        3.1.2 系統(tǒng)假設(shè)
        3.1.3 符號(hào)定義
    3.2 單位需求與回收的逆向物流最優(yōu)庫(kù)存策略
        3.2.1 庫(kù)存量的隨機(jī)分布
        3.2.2 前置時(shí)間內(nèi)需求量的隨機(jī)分布
        3.2.3 庫(kù)存成本函數(shù)的結(jié)構(gòu)
        3.2.4 逆向物流基本庫(kù)存模型的動(dòng)態(tài)特性
    3.3 基于貼現(xiàn)成本的逆向物流最優(yōu)庫(kù)存策略
        3.3.1 有限計(jì)劃期貼現(xiàn)成本的庫(kù)存策略
        3.3.2 有限計(jì)劃期貼現(xiàn)成本的收斂性
        3.3.3 最優(yōu)庫(kù)存策略的收斂性
    3.4 基于平均成本的逆向物流最優(yōu)庫(kù)存策略
        3.4.1 庫(kù)存量的演變進(jìn)程
        3.4.2 凈庫(kù)存量的隨機(jī)分布
        3.4.3 逆向物流庫(kù)存模型的轉(zhuǎn)換
        3.4.4 平均庫(kù)存成本函數(shù)
    3.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 數(shù)值實(shí)驗(yàn)的設(shè)置
        3.5.2 回收率對(duì)平均庫(kù)存成本的影響
        3.5.3 需求率對(duì)平均庫(kù)存成本的影響
        3.5.4 回收信息對(duì)平均庫(kù)存成本的影響
    3.6 本章小結(jié)
4 回收產(chǎn)品再制造的逆向物流庫(kù)存優(yōu)化策略
    4.1 系統(tǒng)描述與符號(hào)定義
        4.1.1 研究目標(biāo)
        4.1.2 系統(tǒng)假設(shè)
        4.1.3 研究方法
        4.1.4 符號(hào)定義
        4.1.5 逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的穩(wěn)定性方程
    4.2 基于貼現(xiàn)成本的逆向物流最優(yōu)庫(kù)存策略
        4.2.1 問(wèn)題定義
        4.2.2 參數(shù)消減
        4.2.3 逆向物流庫(kù)存模型的建立
        4.2.4 最優(yōu)性方程的推導(dǎo)
        4.2.5 單值化與離散化
        4.2.6 最優(yōu)性方程的分析
        4.2.7 最優(yōu)庫(kù)存策略的結(jié)構(gòu)
    4.3 基于平均成本的逆向物流最優(yōu)庫(kù)存策略
        4.3.1 問(wèn)題定義
        4.3.2 參數(shù)消減
        4.3.3 逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的行為特性
        4.3.4 逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的最優(yōu)庫(kù)存策略
        4.3.5 極端情況下逆向物流系統(tǒng)的行為特性
    4.4 逆向物流馬爾科夫鏈庫(kù)存模型的穩(wěn)態(tài)概率
        4.4.1 二維馬爾科夫鏈模型的建立
        4.4.2 邊界值的計(jì)算
        4.4.3 狀態(tài)空間的截?cái)?br>        4.4.4 穩(wěn)態(tài)概率的計(jì)算
    4.5 本章小結(jié)
5 回收產(chǎn)品再制造的逆向物流庫(kù)存策略數(shù)值實(shí)驗(yàn)
    5.1 最優(yōu)庫(kù)存策略的參數(shù)值求解
        5.1.1 平均庫(kù)存成本函數(shù)
        5.1.2 最優(yōu)初始庫(kù)存量的完全枚舉法
        5.1.3 最優(yōu)初始庫(kù)存量的精確計(jì)算
    5.2 最優(yōu)初始庫(kù)存量的啟發(fā)式算法
        5.2.1 符號(hào)定義
        5.2.2 啟發(fā)式算法1
        5.2.3 啟發(fā)式算法2
        5.2.4 啟發(fā)式算法3
    5.3 數(shù)值測(cè)試平臺(tái)的創(chuàng)建
    5.4 數(shù)值分析
        5.4.1 敏感性分析
        5.4.2 三種啟發(fā)式的性能比較
        5.4.3 三種最優(yōu)平均庫(kù)存成本求解方法的對(duì)比
    5.5 穩(wěn)態(tài)概率求解算法的性能比較
        5.5.1 矩陣幾何算法與線(xiàn)性搜索法的對(duì)比
        5.5.2 矩陣幾何算法與動(dòng)態(tài)規(guī)劃法的對(duì)比
        5.5.3 矩陣幾何算法的運(yùn)算性能分析
    5.6 本章小結(jié)
6 回收產(chǎn)品生命周期的逆向物流庫(kù)存優(yōu)化策略
    6.1 系統(tǒng)描述與符號(hào)定義
        6.1.1 研究目標(biāo)
        6.1.2 系統(tǒng)假設(shè)
        6.1.3 符號(hào)定義
        6.1.4 研究步驟
    6.2 逆向物流庫(kù)存系統(tǒng)的馬爾科夫庫(kù)存模型
        6.2.1 狀態(tài)空間
        6.2.2 決策空間
        6.2.3 轉(zhuǎn)移概率
        6.2.4 報(bào)酬函數(shù)
    6.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        6.3.1 隨機(jī)分布函數(shù)形式
        6.3.2 相關(guān)庫(kù)存成本參數(shù)設(shè)置
        6.3.3 回收產(chǎn)品生命周期的庫(kù)存策略集合
    6.4 數(shù)值結(jié)果分析
        6.4.1 回收產(chǎn)品生命周期不同階段的最優(yōu)庫(kù)存策略
        6.4.2 拉式庫(kù)存策略與馬爾科夫庫(kù)存策略的性能比較
        6.4.3 有限計(jì)劃期內(nèi)馬爾科夫庫(kù)存策略的性能分析
        6.4.4 有限計(jì)劃期內(nèi)多種庫(kù)存策略的性能分析
    6.5 本章小結(jié)
7 結(jié)束語(yǔ)
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間主要的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]供應(yīng)鏈環(huán)境下含逆向物流的庫(kù)存控制問(wèn)題研究[J]. 張姣.  商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2011(15)
[2]二次循環(huán)下逆向物流庫(kù)存控制模型探討[J]. 李常洪,馬佳,石磊.  物流科技. 2011(03)
[3]逆向物流研究現(xiàn)狀綜述與展望[J]. 孫華麗,呂帥兒,薛耀鋒.  科技管理研究. 2011(02)
[4]基于蒙特卡羅的逆向物流庫(kù)存控制研究[J]. 江瑋璠,李文.  南昌工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2010(03)
[5]基于多產(chǎn)品的動(dòng)態(tài)回收系統(tǒng)庫(kù)存優(yōu)化研究[J]. 操露,韓瑞珠.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2010(02)
[6]一種面向逆向物流的庫(kù)存控制策略[J]. 歐陽(yáng)惠卿,朱向陽(yáng).  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2010(03)
[7]基于定期處理的多品種逆向物流庫(kù)存控制研究[J]. 江瑋璠.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2010(06)
[8]缺貨的模糊需求回收物流庫(kù)存控制模型及算法[J]. 陳玲麗.  系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2010(01)
[9]面向內(nèi)外部逆向物流的庫(kù)存控制模型[J]. 董景峰,周燕,許恒勤.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2010(01)
[10]一次逆向物流循環(huán)的庫(kù)存控制模型探討[J]. 李常洪,石磊.  物流技術(shù). 2009(10)

博士論文
[1]易逝品逆向物流的庫(kù)存控制及車(chē)輛路徑問(wèn)題的優(yōu)化研究[D]. 孟麗君.浙江大學(xué) 2009
[2]面向逆向物流的供應(yīng)鏈規(guī)劃問(wèn)題研究[D]. 董景峰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008
[3]閉環(huán)供應(yīng)鏈庫(kù)存優(yōu)化研究[D]. 隋明剛.同濟(jì)大學(xué) 2008
[4]面向家電產(chǎn)品的逆向物流關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 宋守許.合肥工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3173033