多周期易腐品库存路径问题研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 典型库存路径问题研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 行业库存路径问题研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 碳排放问题研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.4 求解算法研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第20-21页 |
| 2 库存路径问题理论基础 | 第21-27页 |
| 2.1 传统库存路径优化理论 | 第21-22页 |
| 2.1.1 库存控制理论 | 第21页 |
| 2.1.2 路径优化理论 | 第21-22页 |
| 2.2 库存路径问题概念及其内涵 | 第22-23页 |
| 2.3 库存路径问题影响因素 | 第23-26页 |
| 2.3.1 供需限制影响因素 | 第24-25页 |
| 2.3.2 系统结构影响因素 | 第25-26页 |
| 2.4 库存路径问题数学模型 | 第26-27页 |
| 3 多周期易腐品物流环节现状分析及建模 | 第27-37页 |
| 3.1 易腐品物流环节现状 | 第27-28页 |
| 3.1.1 易腐品流通主体现状 | 第27页 |
| 3.1.2 易腐品流通渠道现状 | 第27-28页 |
| 3.2 易腐品物流环节存在的问题 | 第28-29页 |
| 3.2.1 易腐品经营决策存在的问题 | 第28-29页 |
| 3.2.2 易腐品物流环节研究的不足 | 第29页 |
| 3.3 问题描述与假设条件 | 第29-32页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第30页 |
| 3.3.2 假设条件 | 第30-31页 |
| 3.3.3 符号定义 | 第31-32页 |
| 3.4 成本分析 | 第32-34页 |
| 3.4.1 库存成本分析 | 第32-33页 |
| 3.4.2 运输成本分析 | 第33-34页 |
| 3.5 约束条件分析 | 第34-36页 |
| 3.5.1 库存控制约束 | 第34页 |
| 3.5.2 配送路径约束 | 第34-35页 |
| 3.5.3 决策变量约束 | 第35页 |
| 3.5.4 随机需求确定化 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 求解算法设计 | 第37-49页 |
| 4.1 库存路径问题求解方法 | 第37页 |
| 4.2 库存路径问题求解算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 启发式算法介绍 | 第37-40页 |
| 4.2.2 算法适应性分析 | 第40-41页 |
| 4.3 求解易腐品多周期IRP模型的遗传算法设计 | 第41-48页 |
| 4.3.1 编码规则及适应度计算 | 第42-45页 |
| 4.3.2 染色体遗传算子 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 实例分析 | 第49-61页 |
| 5.1 实例描述与赋值 | 第49-53页 |
| 5.1.1 实例描述 | 第49页 |
| 5.1.2 参数赋值 | 第49-53页 |
| 5.2 模型求解 | 第53-57页 |
| 5.2.1 配送路径与配送量 | 第53-57页 |
| 5.2.2 期望总成本与碳排放 | 第57页 |
| 5.3 优化结果评价 | 第57-61页 |
| 5.3.1 算法鲁棒性分析 | 第57-58页 |
| 5.3.2 模型先进性分析 | 第58-60页 |
| 5.3.3 参数灵敏度分析 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 研究结论与启示 | 第61-62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
