多源约束下成品烟调运车辆需求计划研究

摘要

在中国烟草行业，烟草工业企业正面临着严峻的竞争形势，而行业内也已经明确了“烟草物流”是行业的核心业务，因此烟草工业企业必须运用先进的管理理念和物流技术来提升自身物流水平，从而在竞争中获得优势。
　　本文针对浙江中烟物流现状，以效率最大化为目标，选取峰值调运期间车辆需求计划安排这一关键点进行研究。采用0-1整数规划模型，提出了多源约束下成品烟调运车辆需求计划模型，通过遗传算法对模型进行了求解研究，并应用信息系统对模型进行了实现，有效的提升了仓储运行效率。
　　每章内容如下:
　　第一章:绪论。本章阐述了论文研究的背景、意义以及论文研究内容，包括烟草行业的背景、烟草企业物流技术的应用现状、以及浙江中烟成品物流现状和存在的问题。
　　第二章:文献综述。车辆需求计划问题本质上是组合优化问题，本章对0-1规划问题、飞机着陆调度问题以及智能算法进行了文献综述与分析。
　　第三章:问题调研与数据分析。本章分析了浙江中烟供应链与物流系统的特征，并对具体仓储流程从信息流和物流两个角度进行了解析。对作业能力数据进行了采集和处理。
　　第四章:车辆需求计划模型与算法研究。以出库贡献最大为目标函数，月台、叉车工、装卸组三类资源为约束，建立了车辆需求计划模型。并通过遗传算法对模型进行求解，详细描述了算法的完整流程。
　　第五章:实例运算与模型实现。本章通过实例运算证明了算法的有效性，并介绍了模型的实现情况与效果。
　　第六章:总结与展望。本章对本文的研究内容进行了总结，并提出了模型的改进与发展方向。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1．研究背景

1．2．烟草行业物流技术发展现状

1．3．浙江中烟物流现状和存在问题

1．3．1．浙江中烟物流现状

1．3．2．浙江中烟仓储物流现状

1．3．3．存在的问题

1．4．研究内容

1．5．研究方法与技术路线

1．5．1．研究方法

1．5．2．技术路线

1．6．论文框架

第二章 文献综述

2．1．0-1规划

2．2．飞机着陆调度问题

2．3．智能算法

第三章 问题调研与数据分析

3．1．物流体系现状分析

3．1．1．浙江中烟供应链与物流系统

3．1．2．东洲成品仓库物流及业务体系

3．2．数据流分析

3．2．1．信息流与信息系统

3．2．2．物流协同

3．2．3．业务流程事务分析

3．2．4．业务流程信息流数据分析

3．3．数据采集

3．3．1．基础数据统计

3．3．2．月台能力数据采集

3．3．3．叉车工能力数据采集

3．3．4．装卸工能力数据采集

第四章 车辆需求计划模型与求解算法研究

4．1．多源约束下的车辆需求计划模型

4．1．1．问题分析

4．1．2．约束条件分析

4．1．3．模型的建立

4．2．遗传算法介绍

4．2．1．遗传算法的基本概念

4．2．2．基本遗传操作

4．2．3．遗传算法中的一些控制参数

4．2．4．遗传算法的流程

4．3．车辆计划问题遗传算法完整流程

4．3．1．资源参数设置

4．3．2．数据导入与处理

4．3．3．遗传算法的染色体编码设计

4．3．4．适应度函数设计

4．3．5．设定算法参数

4．3．6．初始种群的产生

4．3．7．迭代寻优

4．3．8．解码并生成装车计划方案

第五章 实例运算与模型实现

5．1．实例运算

5．2．模型实现

5．2．1．参数设定

5．2．2．数据获取

5．2．3．生成车辆需求计划

5．2．4．效果对比分析

第六章 总结与展望

参考文献

附录

致谢

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