车辆限行条件下生产-配送联合决策的二阶段优化方法

摘要

在按单生产的供应链中，负责订单装配和物流配送的加工配送中心作为最核心的业务部门，其生产（订单的装配）和配送（订单配送）的过程联系紧密，且决策水平直接影响到企业的利润和服务质量，因此生产-配送联合决策供应链运营管理中的重要问题。然而，当前中国雾霾环境问题频发，许多城市颁布并执行重污染天气下的机动车限行措施，严重影响了加工配送中心日常作业任务的按时完成，影响到企业的生存和发展。因此，在车辆限行条件下对如何生产-配送进行联合决策是当前产业界亟待解决的难题。具体来说，车辆限行措施的执行和客户需求的波动，使得系统中生产配送资源的可用性和需求量变得不确定，对长期的资源优化和日常的作业调度决策产生影响。因此，车辆限行下的生产-配送联合决策需要同时考虑上述两个相互影响的决策过程，是-个不确定条件下动态的、非结构化的复杂决策问题，用现有的理论方法难以解决。本文以提高在不确定性环境下生产配送决策水平为目标，借鉴序贯决策思想，提出生产-配送联合决策的二阶段优化方法，将原有的分解为资源优化和作业调度两个相对独立的结构化问题，同时引入随机规划理论和联合调度方法，提出生产-配送资源优化的二阶段随机规划方法和给定资源下的生产-配送作业联合调度方法实现两阶段问题的整体决策，得到可以使供应链整体满意的生产配送资源优化方案和快速有效的日常生产配送作业计划生成方法，为按单生产供应链加工配送中心运营提供决策支持。本文的主要研究工作如下:
　　(1)车辆限行条件下生产-配送联合决策问题界定与决策过程分析。对车辆限行条件下生产-配送联合决策问题的研究对象和研究范围进行界定;对生产配送系统中的不确定性因素及其对决策影响进行分析;最后，对上述不确定性因素影响下决策过程进行分析，提出生产-配送联合决策的二阶段优化方法。
　　(2)车辆限行条件下生产-配送资源优化的二阶段随机规划方法。根据问题特征提出基于Monte Carlo的情景生成方法，并以最小化生产设备和配送车辆日均采购成本和后续生产配送作业期望成本为目标建立二阶段随机规划模型;针对上述具有情景规划和解空间大、随机参数波动剧烈特征的随机规划问题，提出改进的随机分支定界算法，并嵌入局部搜索算法和情景聚类算法以提高问题上界和下界的估计效率。
　　(3)车辆限行条件下包含装配作业的生产-配送作业联合调度方法。在资源优化决策的基础之上，根据车辆限行条件下按单生产供应链的日常作业特征，考虑订单允许商品自由组合的情况，建立包含资源配置决策的生产阶段具有“生产-组装”两个连续操作生产-配送作业联合调度整数规划模型;针对这一复杂的NP-hard问题，提出基于序贯决策的启发式迭代算法，将原问题分解为生产、组装和配送三个小问题并开发相应启发式算法分别求解，最后通过迭代实现整体求解提高决策效率，以快速有效地求解这一复杂的组合优化问题。
　　(4)算例分析与实例验证。结合根据北京市某生鲜蔬果在线零售商的实际运营数据和北京市的实际交通数据进行数据实验，验证本文提出的决策方法的有效性和求解效果，并基于数据实验结果为企业提供管理启示。
　　本研究融合序贯决策方法、随机规划理论和联合调度方法，对车辆限行条件下生产-配送联合决策难题进行了有益探索，为解决此类不确定条件下包含两个阶段（长期和短期）的多作业（生产和配送）联合决策动态的、非结构化的难题提供了新的理论方法，研究成果有利于丰富多阶段多作业联合决策的理论与方法，同时延展了随机规划和联合调度相关方法。从应用价值上，本研究成果可以为车辆限行这一新条件下中国按单生产的相关企业的生产配送过程提供决策支持，为解决当前雾霾频发下城市物流相关企业的生产-配送难题提供科学有效的解决办法，保障和促进中国相关产业的生存和发展。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外相关工作研究进展

1．2．1 二阶段随机规划方法的研究进展

1．2．2 生产-配送资源优化问题的研究进展

1．2．3 生产-配送作业联合调度问题的研究进展

1．2．4 相关研究小结

1．3 本文主要研究内容与思路

1．3．1 研究内容

1．3．2 研究思路

2 车辆限行条件下生产-配送联合决策问题界定与决策过程分析

2．1 车辆限行条件下生产-配送联合决策问题界定

2．2 车辆限行条件下生产配送系统中的不确定性因素分析

2．2．1 客户需求的不确定性因素分析

2．2．2 配送过程的不确定性因素分析

2．3 车辆限行条件下生产-配送联合决策过程分析

2．3．1 生产-配送联合决策原理分析

2．3．2 生产-配送资源优化决策分析

2．3．3 生产-配送作业调度决策分析

2．4 本章小结

3 车辆限行条件下生产-配送资源优化的二阶段随机规划方法

3．1．1 问题描述与建模思路

3．1．2 模型假设及参数变量说明

3．1．3 二阶段随机规划模型

3．2 模型特征分析与求解思路

3．3 改进的随机分支定界方法

3．3．1 算法框架

3．3．2 基于局部搜索的上界估计改进算法

3．3．3 基于情景分组的上下界估计改进算法

3．4 本章小结

4 车辆限行条件下包含装配作业的生产-配送作业联合调度方法

4．1．1 问题描述与建模思路

4．1．2 模型假设及参数变量说明

4．1．3 生产-配送作业联合调度模型

4．2 模型特征分析与求解思路

4．3 基于序贯调度的迭代启发式算法

4．4 本章小结

5 应用研究与方法验证

5．1 应用问题描述及抽象

5．2 方法验证

5．2．1 车辆限行条件下生产-配送联合决策模型有效性验证

5．2．2 改进的随机分支定界算法表现分析

5．2．3 基于序贯调度的迭代启发式算法表现分析

5．3 管理启示

5．4 本章小结

6 结论与展望

6．1 论文的主要创新性成果

6．2 展望

参考文献

附录

攻读博士学位期间科研项目及科研成果

致谢

作者简介