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基于多样化需求的订单指派问题研究

作　者: 周华南
导　师: 李波
学　校: 天津大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 生产配送协调 需求订单 分支定界法 禁忌搜索
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 57次
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内容摘要


快速消费品由于单品价值低,利润空间小,使得企业利润对物流成本非常敏感。随着企业生产地的不断增加,客户需求地的分布广泛且散乱,产品品项也呈多样化发展,这些使得企业生产配送协调变得十分困难。本文针对这一难题,研究了多生产地-多需求地-多产品品项的订单指派问题,研究的主要目的在于找到一种合理的订单指派方式,使企业能在有限的资源约束下,合理的安排生产计划和配送计划,在满足客户需求的同时,使企业获得最大的利润。多生产地-多需求地-多产品品项订单指派问题题涉及因素众多且复杂。针对客户需求多样化,订单频繁化等特点,本文在建模之前,首先对客户初始订单进行预处理。预处理包括三个部分,分别是时间批处理,客户位置聚类和产品品项聚类。随后,针对预处理得到的目标订单,本文建立了多生产地-多需求地-多产品品项的订单指派模型,模型的约束包括产能约束和车辆约束,目标为指派利润最大化。模型建立之后,本文提出了两类求解方法。首先是两种精确求解算法,分别是穷举式精确算法和队列式分支定界法。这类精确式算法被证明只能求解小规模或中小规模的指派模型。由于实际企业调度中的订单指派通常是大规模的,模型所涉及的变量数量级十分庞大,因此,本文又提出一种禁忌搜索启发式算法来求解,最后通过仿真实例,对分支定界法和禁忌搜索方法做了比较,仿真结果表明禁忌搜索方法在时间性能方面具有很大的优越性,并能得到满意的模型解。

全文目录


中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 问题背景  7
  1.2 国内外研究现状  7-10
    1.2.1 指派问题的发展  7-9
    1.2.2 启发式算法解决指派问题的发展  9-10
  1.3 本文思想和主要结构、工作  10-13
    1.3.1 本文的思想  10-11
    1.3.2 本文的主要结构和工作  11-13
第二章 指派问题的理论基础  13-26
  2.1 指派问题及其类型  14-18
    2.1.1 指派问题  14
    2.1.2 指派问题的类型  14-18
  2.2 指派问题常见数学模型  18-21
    2.2.1 经典指派问题模型  18-19
    2.2.2 广义指派问题模型  19
    2.2.3 多维度指派问题模型  19-21
  2.3 指派问题的求解方法  21-26
    2.3.1 精确求解方法  21-22
    2.3.2 启发式算法  22-26
第三章 多生产地-多需求地-多品项订单指派模型研究  26-42
  3.1 问题背景介绍  26-27
  3.2 问题的框架建立  27-29
  3.3 订单的预处理过程  29-32
    3.3.1 按调度周期的订单批处理  29-30
    3.3.2 按客户的位置进行聚类  30-31
    3.3.3 按照产品品项进行聚类  31-32
  3.4 模型的建立  32-35
    3.4.1 问题的描述和假设  32-33
    3.4.2 有车辆约束的调度模型建立  33-35
  3.5 模型的精确求解算法研究  35-42
    3.5.1 穷举精确解法  35-38
    3.5.2 分支定界算法研究  38-42
第四章 基于禁忌搜索的订单指派模型算法研究  42-54
  4.1 禁忌搜索算法概述  42-46
    4.1.1 禁忌搜索算法的基本思想  43
    4.1.2 禁忌搜索算法的流程  43-44
    4.1.3 禁忌搜索算法的关键参数  44-46
  4.2 基于禁忌搜索的订单指派模型算法研究  46-51
    4.2.1 算法参数设计  46-50
    4.2.2 算法流程设计及详细步骤  50-51
  4.3 仿真实验  51-54
    4.3.1 仿真1  51-52
    4.3.2 仿真2  52-54
第五章 总结与展望  54-56
  5.1 总结  54-55
  5.2 展望  55-56
参考文献  56-59
致谢  59-60
发表论文和参加科研情况说明  60-61
附录  61-69
  附录A 数据资料  61-69
    附录A1 数据资料1  61-62
    附录A2 数据资料2  62-64
    附录A3 数据资料3  64-66
    附录A4 数据资料4  66-69

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 经济计算、经济数学方法 > 经济数学方法
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