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基于随机服务过程的铁路物流服务系统可靠性研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 论文研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.2.3 国内外研究现状述评

1.3 论文主要研究目的、内容与思路

1.3.1 研究目的

1.3.2 研究内容

1.3.3 研究思路

第二章 铁路物流服务系统构成及特性分析

2.1 铁路客货分流对货运物流化发展的影响

2.1.1 国外铁路客货分流对货运物流化发展的影响

2.1.2 国内铁路客货分流对货运物流化发展的影响

2.2 铁路物流服务系统的概念界定

2.2.1 系统的概念及特征

2.2.2 物流系统的概念及特征

2.2.3 铁路物流服务系统的概念

2.3 铁路物流服务系统的构成分析

2.3.1 铁路物流服务员工

2.3.2 铁路物流节点和铁路物流网络

2.3.3 铁路物流信息系统

2.4 铁路物流服务系统的特性及对系统可靠性研究的启示

2.4.1 铁路物流服务系统的系统性

2.4.2 铁路物流服务系统的服务性

2.4.3 铁路物流服务系统的随机性

2.4.4 对系统可靠性研究的启示

2.5 本章小结

第三章 铁路物流服务系统排队模型及可靠性指标

3.1 随机服务系统构成及描述

3.1.1 随机服务系统的构成

3.1.2 随机服务系统的表示

3.1.3 铁路物流服务系统参数及可靠性的衡量指标

3.2 典型的M/M/1/∞排队模型

3.2.1 系统排队模型

3.2.2 系统可靠性的衡量指标

3.3 一般的GI/G/n/∞排队模型

3.3.1 系统排队模型

3.3.2 系统可靠性的衡量指标

3.4 串联排队模型

3.5 可靠性指标所需数据资料的采集方法

3.5.1 现场调研观测

3.5.2 从信息系统数据库获取

3.5.3 计算机模拟

3.6 本章小结

第四章 铁路物流节点排队系统的服务可靠性

4.1 问题描述

4.1.1 铁路物流节点的定义

4.1.2 铁路物流节点排队系统

4.2 模型构建

4.2.1 铁路物流节点排队模型

4.2.2 排队系统的到达流与服务流

4.3 模型求解

4.3.1 排队系统可靠性指标的确定

4.3.2 一个服务台排队系统的求解

4.3.3 多个服务台排队系统的求解

4.4 计算实例及计算机模拟

4.4.1 计算实例

4.4.2 计算机模拟

4.4.3 结果分析

4.5 本章小结

第五章 铁路物流网络排队系统的服务可靠性

5.1 问题描述

5.1.1 物流单元网络图

5.1.2 物流单元网络的定义

5.1.3 铁路物流网络排队系统

5.2 模型构建

5.2.1 铁路物流单元网络模型

5.2.2 排队系统的到达流

5.2.3 排队系统的服务流

5.3 模型求解

5.3.1 排队系统可靠性指标的确定

5.3.2 排队系统工作平稳的充要条件

5.3.3 系统可靠性指标的求解

5.3.4 最少而必需服务台数的确定

5.4 计算实例

5.5 本章小结

第六章 铁路物流服务系统可靠性优化的技术

6.1 可靠性优化技术概述

6.2 可靠性优化技术对排队系统的影响

6.3 结果及效益分析

6.4 本章小结

第七章 案例研究——大秦铁路

7.1 选择大秦铁路作案例研究的背景和意义

7.2 大秦铁路物流服务系统分析

7.3 大秦铁路某物流节点排队系统的服务可靠性

7.3.1 已知参数

7.3.2 计算求解

7.3.3 系统可靠性及效益

7.3.3 结论分析

7.4 大秦铁路物流网络排队系统的服务可靠性

7.4.1 已知参数

7.4.2 计算求解

7.4.3 系统可靠性及效益

7.4.4 结论分析

7.5 本章小结

第八章 主要研究结论与展望

8.1 主要研究结论

8.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读博士学位期间主要的研究成果

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摘要

铁路作为我国经济体系的大动脉和综合运输体系的骨干,是社会物流服务系统中的重要环节。在市场经济条件下,人们对货物的需求、货物对物流服务(装卸、运输、配送、流通加工等)的需求是随机的。同样,作为社会物流服务系统重要环节的铁路货运系统的进货、运输等物流需求是随机的。在运能紧张时期,铁路主要按计划运输,缺乏对物流市场随机需求提供随机服务的研究。面对铁路客货分流、铁路潜在运能释放的重要转型期和发展机遇,如何提高物流服务质量,提供高效、可靠的物流服务,满足市场经济下社会的随机性需求,提高市场竞争力,是铁路企业急需解决的重要问题。本文借助随机服务理论和信息技术等相关理论和方法,构建了铁路物流服务系统可靠性的排队模型,研究铁路物流节点可靠性和铁路物流网络可靠性;通过对可靠性衡量指标对比,得到服务效率较优、服务可靠性较高的系统;进而借助信息系统降低系统随机性带来的不可靠性,从而为铁路企业的运营管理提供辅助决策支持。本文从如下几方面对铁路物流服务系统可靠性问题进行系统研究和探索:
   (1)铁路物流服务系统构成及特性分析。用系统论方法,对铁路物流服务系统分析,得出铁路物流服务系统是物流化形势下由铁路员工、铁路物流节点与铁路物流网络,铁路物流信息系统等子系统构成的具有系统性、服务性和随机性特征的有机整体,通过铁路物流服务系统概念的界定,分析其构成及特性,构建适应其构成及特性的一种理论模型,提炼出当前铁路物流服务系统可靠性研究的基本理论框架。
   (2)铁路物流服务系统排队模型及可靠性评价指标体系研究。根据铁路物流服务系统随机性特点,构建基于随机服务系统理论的排队模型,并给出系统可靠性的衡量指标体系,进而在分析典型的M/M/1/∞排队模型的基础上,给出一般服务、一般到达的GI/G/n/∞排队模型,在已有的定性推导的基础上,根据铁路物流服务系统的特性,给出了不同模型可靠性的定量分析。
   (3)铁路物流节点排队系统的服务可靠性研究。将连续排队论理论引入铁路物流节点服务可靠性的研究,得出一般服务分布的铁路物流节点M/G/n/∞排队模型,通过对服务时间间隔分布为爱尔朗流、调整流和泊松流的分类讨论,对系统的效率分别求解,进而得出铁路物流节点的服务可靠性效率较优、服务可靠性较高的系统是服务时间间隔为调整流的系统。进而比较理论结果和计算机模拟结果的一致性。
   (4)铁路物流网络排队系统的服务可靠性研究。在推导并完善物流单元网络理论的基础上,结合物流节点排队模型M/G/1/∞的研究结论,构建铁路物流网络排队模型M/G/1/∞/N。分别对服务时间间隔分布为爱尔朗流、调整流及泊松流的铁路物流服务系统的服务可靠性、服务效率求解。通过对计算结果中排队系统的排队队长、排队等待时间等衡量指标的分析得出:在到达流为泊松流的前提下,服务时间间隔分布为调整流的M/G/1/∞/N排队模型比爱尔朗流的M/Ek/1/∞/N排队模型、泊松流的M/M/1/∞/N排队模型服务效率较优,服务可靠性更高。
   (5)铁路物流服务系统可靠性优化的技术。信息系统与外围物联网对接,利用数据挖掘技术、客户关系管理理论、供应链协同技术、物联网技术等理论及技术,对庞大复杂的物联网、TMIS与DMIS等产生的大量基础数据,及其相关信息中的有价值信息进行挖掘、分析和利用,实现信息共享、实时信息传递、信息协同管理、辅助决策支持等功能。从而将铁路物流服务系统的服务流优化为调整流,将M/M/n/∞/N排队模型优化为M/D/n/∞/N排队模型,降低系统因为随机性而带来的不确定性,达到提高效率、降低成本,提高系统可靠性的优化目标。信息系统还可以提高整个供应链系统的可靠性,更好地满足社会需求。

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