随机需求下供应链库存控制与配送研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10-12页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-19页 |
| ·供应链管理的研究现状 | 第12-14页 |
| ·控制理论在供应链管理应用综述 | 第14-18页 |
| ·库存配送路径优化的研究现状 | 第18-19页 |
| ·研究目的和研究内容 | 第19-22页 |
| ·研究目的 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19-22页 |
| 2 固定提前期多级供应链库存控制 | 第22-46页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·库存控制 | 第23-31页 |
| ·供应链中的库存 | 第23-26页 |
| ·多级库存 | 第26-28页 |
| ·基于模型预测控制的供应链管理 | 第28-31页 |
| ·基于协作模型预测控制协作的库存控制 | 第31-34页 |
| ·问题描述 | 第31-32页 |
| ·需求预测 | 第32-33页 |
| ·预测模型 | 第33页 |
| ·目标函数 | 第33-34页 |
| ·程序设计 | 第34-35页 |
| ·仿真实例 | 第35-45页 |
| ·牛奶生产加工模型：生产能力未限 | 第35-36页 |
| ·牛奶生产加工模型：生产能力有限 | 第36-39页 |
| ·猪肉生产加工模型 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 3 随机订单提前期下多级供应链库存控制 | 第46-66页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·理论基础 | 第47-54页 |
| ·库存控制机制 | 第49-50页 |
| ·订单延迟和提前期 | 第50-53页 |
| ·时间戳模型预测控制算法 | 第53-54页 |
| ·控制策略 | 第54-57页 |
| ·不确定时间延迟 | 第54-55页 |
| ·时间戳预测控制 | 第55-57页 |
| ·控制函数 | 第57页 |
| ·算法设计 | 第57-58页 |
| ·仿真实例 | 第58-64页 |
| ·提前期服从正弦波分布 | 第58-60页 |
| ·提前期服从正态分布 | 第60-63页 |
| ·加权供应链模型 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 4 随机提前期下多级供应链库存控制 | 第66-80页 |
| ·引言 | 第66-70页 |
| ·模型描述 | 第70-72页 |
| ·多级库存模型 | 第70-71页 |
| ·订单延迟 | 第71-72页 |
| ·控制策略 | 第72-73页 |
| ·改进时间戳预测控制 | 第72-73页 |
| ·目标函数 | 第73页 |
| ·算法设计 | 第73-74页 |
| ·仿真实例 | 第74-78页 |
| ·库存控制分析 | 第74-77页 |
| ·长鞭效应 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 5 库存配送与路径优化 | 第80-102页 |
| ·库存控制的配送问题 | 第80-83页 |
| ·库存控制的配送 | 第80-81页 |
| ·配送问题描述 | 第81-82页 |
| ·数学模型描述 | 第82-83页 |
| ·多蚁协作学习模型 | 第83-89页 |
| ·蚁群算法 | 第83-86页 |
| ·多智能体学习 | 第86-88页 |
| ·多蚁协作学习模型 | 第88-89页 |
| ·基于后悔值的最优决策 | 第89页 |
| ·分布式多蚁解决带容量约束车辆配送问题 | 第89-93页 |
| ·树割算法 | 第89-91页 |
| ·分布式多蚁算法 | 第91-93页 |
| ·算法设计 | 第93-95页 |
| ·仿真实例 | 第95-100页 |
| ·实例1：基准问题 | 第95-97页 |
| ·实例2：ArcView 图数据 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 6 总结与展望 | 第102-106页 |
| ·总结 | 第102-103页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第103-106页 |
| 致谢 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-118页 |
| 附录 | 第118-119页 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第118-119页 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第119页 |
