钢铁原料采购物流优化问题与列生成算法研究

摘要

该文以中国有代表性的大型钢铁企业原料采购问题为背景,对钢铁企业原料采购物流相关问题做了分析和研究.全文内容主要包含两部分:问题研究部分和算法研究部分.问题研究部分包括五个子问题:钢铁物流问题研究、原料采购计划问题、原料采购批量问题、供应商选择问题及带数量折扣的原料采购问题.算法研究部分的主题是列生成算法.该文的主要研究工作包括:1.钢铁企业物流研究特点分析该文在这一部分针对国内外钢铁企业物流研究情况给出一个综述和分析,指出钢铁企业物流问题的未来研究方向主要应是面向供应链,特别是由于钢铁市场国际化,要求不但企业内部物流最优,而且要使和企业生产环境紧密相连的外部物流一起达到最优,包括原材料获取的供应端-供应物流即采购物流,以及交付产品给客户的销售端-销售物流全体达到最优.2.原料采购计划问题该文在这一部分首先分析得出钢铁企业原料需求的特点是:品种多、数量大、费用高、物流过程复杂.指出原料采购计划问题的难点是:品种选择和资源平衡.然后建立了原料计划问题数学模型.3.原料采购批量问题该文以大型钢铁原料采购问题为背景,建立了多资源、多品种的原料采购批量优化模型.该文提出两种新的基于列生成的优化算法-列生成与GUB相结合方法及分支定价(Branch-and-Price)算法.4.供应商选择问题该文建立了一个多目标的原料采购模型,在求解方法上,提出使用点估计加权和方法求解,计算结果表明该模型和算法的有效性.它能给企业管理者提供供应商选择指导.5.带数量折扣的原料采购问题该文在这一部分的工作是基于钢铁原料采购问题背景,建立了一个带数量折扣的原料采购批量问题模型.6.列生成算法研究该文针对列生成算法进行了研究.详细说明了列生成算法起源、原理、发展并举例说明算法实现,特别创造性地提出可借助列生成求解思想建立应用问题模型.

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1问题定义

1.2选题背景及特点

1.3问题研究目的及意义

1.4本文的主要工作及研究路线

1.5本文章节组织与安排

第二章列生成算法数学基础

2.1基本概念

2.1.1凸集

2.1.2极点

2.1.3方向和极方向

2.1.4 NP-hard问题

2.2基本定理和方法

2.2.1表示定理

2.2.2对偶理论

2.2.3 Dantzig-Wolfe分解原理

2.2.4集划分问题

2.3 小结

第三章列生成算法研究

3.1基本思想与原理

3.2整数规划模型与列生成求解技术

3.2.2为什么使用列生成求解？

3.2.3如何利用列生成求解？

3.3列生成算法构成与实现技术

3.4基于列生成的建模技术

3.5解整数规划-列生成算法中的分支策略研究

3.6列生成应用

3.6.1解大规模线性规划

3.6.2解广义分配问题(GAP)

3.6.3解钢铁原料采购批量问题

3.7小结

第四章钢铁企业物流研究特点分析

4.1现代物流管理思想

4.2钢铁企业物流研究

4.3.1典型钢铁企业物流过程

4.3.2钢铁企业物流特点

4.3.3研究状况

4.3.4钢铁企业未来物流研究方向

4.4小结

第五章钢铁原料采购计划问题

5.1问题背景

5.2问题描述

5.2.1实际业务流程

5.2.2编制计划难点

5.3原料采购计划模型

5.3.1建模基本出发点

5.3.2符号定义

5.3.3模型公式

5.4列生成求解算法与步骤

5.5实例计算

5.6小结

第六章钢铁原料采购批量问题

6.1问题背景

6.2原料采购批量问题

6.3模型公式

6.3.1符号意义

6.3.2模型公式

6.4模型一般形式

6.5求解方法

6.5.1列生成与GUB相结合求解算法

6.5.2 Branch-and-Price求解方法

6.6本章小结

第七章原料采购与供应商选择

7.1问题提出

7.2原料采购问题

7.3原料采购多目标模型

7.4点估计加权和求解方法

7.5数值计算实例

7.6本章小结

第八章带数量折扣的钢铁原料采购批量问题

8.1问题描述

8.1.1高炉炼铁工艺

8.1.2铁前原料物流能力平衡

8.1.3采购量与价格

8.2模型

8.2.1问题假设

8.2.2符号说明

8.2.3模型公式

8.3分支定价方法

8.3.1原问题模型的集划分变形

8.3.2算法结构

8.4计算结果

8.5结论

结束语

致 谢

参考文献

作者在攻博期间撰写的论文

作者简介