库存管理与车辆路线问题优化研究

摘要

该文根据供应商管理库存思想,以管理运筹学的角度出发来解决物流管理在作业操作层面上的计划职能必须回答的问题:如何制定合理的库存补充计划和车辆配送路线安排计划.从而为解决以往困扰供需双方的运输和库存效益相悖的矛盾提供了新的契机,使得进一步降低物流运作成本成为可能.该文首先对库存路线问题(IRP)的理论进行了归纳,简单地分析了目前国内外对库存路线问题(IRP)的研究情况,并且确立了该文所研究的库存路线问题(IRP)的模型类别及特性.在第二、第三部分中,以长期计划最优的角度出发,引入了客户分组方法和带有混合时间窗的车辆路线安排方法,分别确定了库存管理模型和车辆配送路线安排模型,从而建立了比较准确的库存路线问题模型.在第四部分中,该文引入了具有较强鲁棒性的遗传算法,对模型的求解方法做出了详细的分析,对算法中的各类算子和约束条件做出相应规定,并且给出了求解的详细步骤.最后,借助一个具体的物流运作案例,该文对之前所建立的模型和求解过程进行了验证和测算.

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1研究背景

1.2库存路线问题的研究意义

1.2.1库存路线问题(IRP)的定义

1.2.2库存路线问题(IRP)的研究特点

1.3库存路线问题(IRP)研究现状

1.4本文的主要工作

第2章库存管理部分

2.1库存路线管理模型假定

2.2现有库存路线管理模型分析

2.2.1单客户库存路线问题

2.2.2多客户库存路线问题

2.3确定本文库存管理模型

2.3.1客户补充库存设定

2.3.2配送方式设定

2.3.3客户分组设定

2.4确定库存管理的整数规划模型

第3章车辆配送管理部分

3.1车辆路线安排分析

3.2带有时间窗的车辆路线安排问题(VRPTW)

3.2.1时间窗的分类

3.2.2 VRPTW问题的结构

3.3确定带有时间窗的车辆路线安排问题(VRPTW)模型

3.3.1时间窗的说明

3.3.2惩罚函数的建立

3.3.3车辆配送管理模型的建立

第4章 IRP模型求解方法

4.1遗传算法

4.1.1遗传算法的介绍

4.1.2遗传算法的构成

4.1.3遗传算法的应用情况

4.2库存管理模型求解算法

4.2.1染色体编码设置

4.2.2初始群体设置

4.2.3遗传算子设置

4.2.4适应度函数设置

4.2.5算法过程

4.3车辆配送管理模型求解算法

4.3.1变量定义

4.3.2染色体编码设置

4.3.3初始群体设置

4.3.4遗传算子设置

4.3.5适应度函数设置

4.3.6解的检验和调整

4.3.7算法过程

第5章库存路线问题(IRP)案例分析

5.1案例基本信息

5.2确定客户分组

5.3第一阶段整数规划求解

5.4车辆路线安排计划

第6章结论及其未来研究方向

6.1结论

6.2未来研究方向

攻读学位期间公开发表的论文

致谢

参考文献

附录