基于需求预测的连锁便利店鲜食生产计划与调度研究

目录

声明

致谢

1 引言

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 研究内容与方法

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法

1.4 预期成果与创新点

1.4.1 预期成果

1.4.2 创新点

1.5 技术路线

2 相关理论与文献综述

2.1 相关理论

2.1.1 生产计划

2.1.2 生产调度

2.2 鲜食易腐品生产计划与调度

2.2.1 生产计划相关研究

2.2.2 生产调度相关研究

2.2.3 生产计划与调度集成研究

2.3 生产计划与调度问题相关求解算法

2.3.1 遗传算法

2.3.2 粒子群算法

2.4 便利店需求预测与生产相关研究

2.4.1 需求影响因素

2.4.2 需求预测方法

2.4.3 需求预测的种类

2.4.4 需求预测与生产

2.5 小结

3 连锁便利店鲜食需求与生产问题分析

3.1 连锁便利店与鲜食供应链的特点

3.1.1 连锁便利店特点分析

3.1.2 便利店鲜食特点分析

3.1.3 日配鲜食供应链运作流程

3.2 鲜食需求变化规律与特点分析

3.2.1 需求数量

3.2.2 需求品类

3.3 鲜食生产计划与调度的特点

3.3.1 鲜食生产计划

3.3.2 鲜食生产调度

3.4 鲜食需求变化对生产计划与调度的影响

3.4.1 对生产计划的影响

3.4.2 对生产调度的影响

3.4.3 对生产计划与调度集成问题的影响

3.5 本章小结

4 基于需求概率密度预测的鲜食生产计划与调度模型构建与

4.1 基于QRF-E的需求概率密度预测

4.1.1 QRF-E模型框架

4.1.2 分位数回归森林预测

4.1.3 需求影响因素特征工程

4.1.4 Epanechnikov核密度估计

4.2 生产计划-生产调度集成问题描述

4.2.1 双层决策问题描述

4.2.2 总成本构成

4.2.3 总时间构成

4.3 生产计划-生产调度双层规划模型构建

4.3.1 模型参数

4.3.2 目标函数

4.3.3 约束条件

4.4 基于PSO-GA混合算法的双层规划模型求解

4.4.1 模型求解思路

4.4.2 PSO-GA混合算法设计

4.4.3 上层粒子群算法(PSO)设计

4.4.4 下层遗传算法(GA)设计

4.4.5 PSO-GA混合算法求解步骤

4.5 本章小结

5 北京BLF连锁便利店实证研究

5.1 北京BLF连锁便利店背景

5.2.1 模型参数设置

5.2.2 模型训练与实现

5.2.3 预测结果及性能评价

5.2.4 需求特征重要性分析

5.3 鲜食生产计划-生产调度模型求解

5.3.1 模型参数设置

5.3.2 模型求解结果

5.3.3 模型结果分析

5.4 模型效果分析

5.4.1 需求变化对生产计划的影响

5.4.2 鲜食保质期对生产计划的影响

5.4.3 生产计划-生产调度的集成效果

5.5 本章小结

6 结论

6.1 研究成果

6.2 研究不足与展望

参考文献

附录 A

附录 B

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

独创性声明

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