隨著經(jīng)濟全球化以及電子商務(wù)的快速發(fā)展,全球競爭日益激烈加劇,企業(yè)必須有效地優(yōu)化供應(yīng)鏈,才能以最低的成本來滿足當(dāng)前嚴(yán)峻的市場需求。如何更好地對供應(yīng)鏈進(jìn)行優(yōu)化已經(jīng)成為了企業(yè)迫切需要面對和解決的重要問題之一。在目前商品成本難以壓縮的大前提下,運輸調(diào)度環(huán)節(jié)作為供應(yīng)鏈系統(tǒng)核心環(huán)節(jié),是解決問題的方向之一。由此可見,對供應(yīng)鏈物流運輸進(jìn)行正確調(diào)度決策是有必要的,對供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度問題(Vehicle Routing Problem in Supply Chain,VRPSC)進(jìn)行研究具有重大的實際意義。因此,基于不同數(shù)量的供應(yīng)商、制造商以及零售商的情況下,考慮不同的約束條件,建立了幾類VRPSC模型。同時,針對不同模型的特點,構(gòu)造相應(yīng)的算法進(jìn)行求解。本文所做的主要工作如下:(1)提出了多車型供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度問題的混沌煙花算法�；趩喂⿷�(yīng)商、多零售商的情況,考慮多車型、車輛容量、車輛油耗、車輛最大配送距離等約束條件,以最小油耗、最短配送距離為目標(biāo),建立多車型供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度模型(Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain,MTVRPSC),...

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 多車型供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度問題
    2.1 引言
    2.2 模型建立
        2.2.1 問題描述
        2.2.2 數(shù)學(xué)模型
    2.3 混沌煙花算法設(shè)計
        2.3.1 煙花算法
        2.3.2 編解碼方案
        2.3.3 適應(yīng)度函數(shù)
        2.3.4 混沌初始化
        2.3.5 算法步驟
    2.4 實驗與分析
        2.4.1 算例設(shè)計
        2.4.2 實驗環(huán)境與算法參數(shù)設(shè)置
        2.4.3 實驗結(jié)果分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 帶多時間窗的供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度問題
    3.1 引言
    3.2 建立數(shù)學(xué)模型
    3.3 量子煙花算法設(shè)計
        3.3.1 算法思路
        3.3.2 量子進(jìn)化算法
        3.3.3 量子空間與煙花空間轉(zhuǎn)換
        3.3.4 量子初始化策略
        3.3.5 量子進(jìn)化策略
        3.3.6 編解碼方案
        3.3.7 適應(yīng)度函數(shù)
    3.4 實驗與分析
        3.4.1 實驗環(huán)境與算法參數(shù)設(shè)置
        3.4.2 算例設(shè)計
        3.4.3 實驗結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 帶中轉(zhuǎn)的供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度問題
    4.1 引言
    4.2 問題描述及數(shù)學(xué)模型
    4.3 離散蝙蝠算法設(shè)計
        4.3.1 算子設(shè)計
        4.3.2 編解碼方案
        4.3.3 適應(yīng)度函數(shù)
        4.3.4 算法步驟
    4.4 實驗與分析
        4.4.1 算例設(shè)計
        4.4.2 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 帶加工的供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度問題
    5.1 引言
    5.2 問題描述及建立模型
        5.2.1 問題描述
        5.2.2 基本假設(shè)
        5.2.3 數(shù)學(xué)模型
    5.3 雙層變鄰域離散蝙蝠算法設(shè)計
        5.3.1 雙層蝙蝠位置
        5.3.2 適應(yīng)度函數(shù)
        5.3.3 雙層蝙蝠的更新操作
        5.3.4 變鄰域局部搜索策略
        5.3.5 算法步驟
    5.4 實驗與分析
        5.4.1 算例設(shè)計
        5.4.2 實驗環(huán)境與算法參數(shù)設(shè)置
        5.4.3 實驗結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 復(fù)雜產(chǎn)品的供應(yīng)鏈物流運輸調(diào)度問題
    6.1 引言
    6.2 問題模型
        6.2.1 問題描述
        6.2.2 數(shù)學(xué)模型
    6.3 雙層變鄰域混沌離散蝙蝠算法設(shè)計
        6.3.1 參數(shù)與算子定義
        6.3.2 編解碼方案
        6.3.3 混沌初始化策略
        6.3.4 適應(yīng)度函數(shù)
        6.3.5 變鄰域局部搜索策略
        6.3.6 算法步驟
    6.4 實驗與分析
        6.4.1 算例設(shè)計
        6.4.2 實驗環(huán)境
        6.4.3 實驗結(jié)果分析
    6.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果
致謝



本文編號：3754101