基于M/M/n排队模型的动态生产物流运输资源优化配置方法

摘要

生产物流指生产中发生的物流活动，是将多个生产活动进行前后关联的重要过程。近年来，市场需求朝着多样化、个性化的方向发展，企业为了快速响应市场需求，需要制定复杂的生产计划，并通过可实时调整的动态生产物流紧密衔接各生产环节，来保障生产计划的顺利执行。生产物流运输系统是决定生产物流过程执行效率的根本因素，因此，该系统资源合理配置具有至关重要的作用。传统的生产物流运输资源配置方法无法应对动态生产物流需求下的不确定性，因此难以满足物料配送的及时性和准确性要求。排队论是研究随机服务系统的理论，其中M/M/n排队模型用于到达服从泊松流，服务时间服从负指数分布的随机服务系统的系统指标求解。因此本文在借鉴已有研究成果的基础上，利用排队论方法对动态生产物流运输资源优化配置问题进行研究。
　　首先，本文对影响生产物流运输资源优化配置的因素进行分析，并结合某化工企业生产物流的最后一环——成品入库过程，分析其物流运输资源优化配置过程中所面临的需求动态性变化、入库过程不确定、入库过程对物流运输资源限制等特点。
　　其次，基于M/M/n排队模型建立了在全年物流运输需求动态变化下的运输资源优化配置模型。该模型以生产物流运输系统的年运营成本为优化配置目标，年运营成本主要包括物流运输资源的折旧成本、维修大修成本、动力成本、资源租赁成本以及由生产物流效率低下所导致的成品交付延迟损失成本，同时考虑了运输资源可替换性、工作时长、物流量、资源利用率等约束。
　　再次，针对上述物流运输资源优化配置模型，提出了一种改进的粒子群算法。通过设计算法的编码方式、适应度函数，将粒子群算法应用于离散型规划模型，根据算法搜索的适应度变化程度，设计粒子飞行过程中的小邻域内初始化策略。
　　最后，以某化工企业的实际生产物流过程为例，应用所建立的数学模型及改进的粒子群算法进行求解，获得了该企业生产物流过程在不同时间的物流运输资源配置方案。通过对求解结果的分析，验证了所提方法的有效性，并对物流运输资源的采购价格和租赁价格进行敏感性分析，得出了采购价格及租赁价格对资源配置的影响。
　　本文所建立的物流运输需求动态性变化下的生产物流运输资源优化配置模型和提出的改进粒子群算法弥补了现有生产物流运输资源配置方法的不足，同时为企业实际中的物流运输资源配置提供了指导和借鉴。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究来源

1．3 国内外研究现状

1．3．1 第三方物流公司运输资源配置

1．3．2 制造企业物流运输资源研究现状

1．3．3 排队论在资源配置方面研究

1．3．4 文献分析

1．4 研究目的及意义

1．4．1 研究目的

1．4．2 研究意义

1．5 研究内容及章节安排

1．5．1 研究内容

1．5．2 章节安排

1．6 小结

第二章 影响生产物流运输资源配置因素分析

2．1 配置问题描述

2．2 影响生产物流运输资源配置的主要因素

2．2．1 生产物流运输需求

2．2．2 物流运输资源购置、租赁及运营成本

2．2．3 资源寿命

2．2．4 资源利用率

2．2．5 其他因素

2．3 某化工企业“生产-物流”运作过程分析

2．3．1 “生产--物流”运作过程

2．3．2 生产物流运输资源配置难点

2．4 小结

第三章 基于排队论的资源配置模型

3．1 生产物流排队模型

3．1．1 排队论简介

3．1．2 产品入库排队模型

3．2 生产物流运输资源优化配置模型

3．2．1 配置目标

3．2．2 相关参数说明

3．2．3 模型构建

3．3 小结

第四章 改进的粒子群算法

4．1 粒子群算法简介

4．1．1 算法基本思想

4．1．2 粒子群算法实现步骤

4．1．3 算法参数分析

4．2 改进的粒子群算法

4．2．1 编码方式

4．2．2 评价函数

4．2．3 粒子飞行模式

4．2．4 算法终止条件

4．3 小结

第五章 案例研究

5．1 案例背景

5．2 数据收集与整理

5．2．1 任务到达的时间分布检验

5．2．2 叉车服务时间分布检验

5．2．3 物流运输任务分布

5．2．4 其他数据

5．3 案例求解

5．4 结果分析

5．4．1 配置结果分析

5．4．2 算法分析

5．4．3 关键参数敏感性分析

5．5 小结

总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

声明

致谢