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随机库存—运输联合优化问题研究

作　者: 袁庆达
导　师: 杜文
学　校: 西南交通大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 库存控制运输组织联合优化随机需求决策层次
分类号: U292.7
类　型: 博士论文
年　份: 2002年
下　载: 1154次
引　用: 44次
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内容摘要

现代物流管理更强调物流系统中各环节的协调和物流系统整体性能的提高，但国内现有的研究多侧重于宏观物流，即便是对微观物流的研究也仅是只集中于具体某一领域中的某一方面。因此本文将物流系统中最重要的两个环节，即库存控制和运输组织融合到一个大问题中，去寻求这个联合问题而非其中某一个问题的最优解决方案。虽然对这两个问题中任一个的理论研究都已经比较成熟，但由于运输优化和库存管理之间存在已知的“效益背反”性，将它们合成为一个大问题后，在理论上如何分析和如何用数学语言刻划问题的特征还有许多工作有待于进一步研究，而如何使理论研究成果更易于应用到实际的物流管理中无疑是很有意义和很有必要去讨论的问题。以这些为研究出发点，运用系统分析方法，本文重点讨论了在配送物流管理的不同决策层次中库存一运输联合优化问题的特点和求解技巧。首先，基于对大量相关文献的分析和总结以及对实际物流系统管理中一些应用案例的提炼，本文从宏观上给出了库存一运输联合优化问题的定义、特点和分类，同时指出了已有研究中存在的不足和一些潜在的研究领域，这些都有利于对此类问题的研究的进一步深入和扩展。具体到单供货方多客户的公路配送物流系统，本文从决策的三个层次一一即战略层、战术层和作业层——分别对随机需求情况下库存—运输联合优化问题展开了研究。在关于战略层联合优化问题的研究部分，本文以车辆数和客户的存储能力为决策变量，以使系统将来投入运行时平均的库存和运输相关费用之和最小为优化目标，详细讨论了数学模型的建立和启发式算法的设计过程。其中，关于随机需求的处理和客户分组方法的应用都是对求解这类复杂问题的一种尝试。战术层的随机联合优化问题主要是以确定配送时间间隔、配送量和最优配送路线为目标。基于一种客户分组方法，首先讨论了目标函数的建立、目标值下界的构造和证明，然后借鉴通讯领域中约束集中器选址问题的一些成熟理论设计了求解所研究问题的启发式算法，同时证明了所设计算法的渐进最优性。模拟算例的运行结果表明所设计的求解过程是非常合理和有效的。由于作业层的随机联合优化问题几乎是系统决策者每天都要面对的问题，本文用两章篇幅分别讨论了两种应用背景下解决这类问题的过程。一种应用背景被假设为R-System，通过对联合优化问题在这种系统下的特征的分西南交通大学博士研究生学位论文第11 页析，提出了“合一分一合”的求解思想，即首先以系统单周期运行费用最小为目标建立目标函数，然后采用一些技术处理将联合优化问题分解为随机库存分配问题和车辆路线问题分别求解，最后将两个算法融人到一个动态调节过程中达到获取原问题最优解的目的。所设计的处理随机库存分配问题的近似算法具有很强的实用性。当具体应用背景被假设为D七ystem时，本文给出了一个4阶段求解过程，即：l）随机客户选择；2）客户指派；3）随机车辆路线优化；4）改进问题解质量的整体算法设计。具体算例验证了这个求解思路对解决此种应用背景下的随机库存一运输联合优化问题是非常有效的。总之，论文不仅着重如何分析此类问题和如何用数学语言刻划它们，同时也对如何有效的求解它们进行了讨论。

全文目录

第1章绪论  11-29
  1．1 问题的提出  11-13
  1．2 库存—运输联合优化问题的描述  13-17
  1．3 国内外研究现状综述  17-25
    1．3．1 国内研究现状  17-18
    1．3．2 国外研究现状  18-25
  1．4 已有研究中存在的不足  25-27
  1．5 本文的主要研究内容  27-29
第2章战略层随机库存—运输联合优化问题  29-46
  2．1 问题的提出  29-31
    2．1．1 引言  29
    2．1．2 战略ITIO问题介绍  29-30
    2．1．3 本章研究内容和方法  30-31
  2．2 One-One配送方式分析  31-34
    2．2．1 库存和运输费用分析  31-33
    2．2．2 One-One方式下目标函数的表示和求解方法设计  33-34
  2．3 分组客户  34-36
    2．3．1 客户分组方法介绍  34-35
    2．3．2 径—环切割方法  35-36
  2．4 系统模型的建立  36-39
    2．4．1 每组客户的运输费用分析  36-37
    2．4．2 每组客户的库存费用分析  37-38
    2．4．3 系统目标函数的建立  38-39
  2．5 启发式算法的设计  39-44
    2．5．1 设计思路介绍  39-42
    2．5．2 算法的具体过程  42
    2．5．3 算例分析  42-44
  2．6 小结  44-46
第3章战术层随机库存—运输联合优化问题  46-68
  3．1 问题的提出  46-48
    3．1．1 引言  46-47
    3．1．2 问题介绍和符号说明  47-48
  3．2 数学模型的建立  48-51
    3．2．1 随机需求的确定化处理  48-49
    3．2．2 系统模型  49-51
    3．2．3 目标值下界的构造  51
  3．3 算法设计  51-60
    3．3．1 约束集中器选址问题（CCLP）介绍  51-53
    3．3．2 问题的转化和算法框架结构  53-54
    3．3．3 设计算法的渐进最优性证明  54-60
  3．4 算法步骤及算例分析  60-67
    3．4．1 算法中一些关键组件介绍  60-63
    3．4．2 算法实现步骤  63-64
    3．4．3 算例分析  64-67
  3．5 小结  67-68
第4章单周期作业层库存—运输联合优化问题  68-91
  4．1 问题的提出  68-70
    4．1．1 引言  68-69
    4．1．2 问题介绍和求解路线  69-70
  4．2 模型的建立和分析  70-73
    4．2．1 符号说明  70-71
    4．2．2 系统模型  71-73
  4．3 库存分配问题的求解  73-80
    4．3．1 问题转化  73-75
    4．3．2 算法过程  75-80
  4．4 最优行驶路线的确定  80-86
    4．4．1 初始解构造  80-83
    4．4．2 TS算法设计  83-85
    4．4．3 适应性记忆过程  85-86
  4．5 算法描述和算例分析  86-90
    4．5．1 算法描述  86-88
    4．5．2 算例分析  88-90
  4．6 小结  90-91
第5章多周期作业层库存—运输联合优化问题  91-110
  5．1 问题的提出  91-93
    5．1．1 引言  91
    5．1．2 问题描述  91-93
  5．2 客户选择  93-99
    5．2．1 客户选择方法  94-97
    5．2．2 客户选择过程  97-99
  5．3 客户指派  99-101
    5．3．1 指派模型  99-100
    5．3．2 指派问题的求解  100-101
  5．4 每天运输计划的确定  101-104
  5．5 改进算法的设计  104-109
    5．5．1 算法描述  104-107
    5．5．2 算例分析  107-109
  5．6 小结  109-110
结论  110-113
致谢  113-114
参考文献  114-123
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果  123-124

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