基于分布鲁棒优化的库存路径问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及结构 | 第14-15页 |
| 1.4 论文创新点 | 第15-16页 |
| 2 基础知识 | 第16-30页 |
| 2.1 库存路径问题(IRP) | 第16-18页 |
| 2.1.1 IRP问题定义 | 第16页 |
| 2.1.2 IRP模型特征 | 第16-18页 |
| 2.2 模型描述 | 第18-22页 |
| 2.2.1 符号说明 | 第18页 |
| 2.2.2 确定型库存路径问题 | 第18-21页 |
| 2.2.3 随机库存路径问题 | 第21-22页 |
| 2.3 求解算法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 分支定界及割平面法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 列生成 | 第23-24页 |
| 2.3.3 Benders分解法 | 第24-26页 |
| 2.4 分布鲁棒优化(DRO) | 第26-30页 |
| 3 基于分布鲁棒优化的库存路径问题(RIRP) | 第30-50页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 模型建立 | 第31-36页 |
| 3.2.1 要求违反指数(RVI) | 第31-32页 |
| 3.2.2 目标函数构造-基于违反指数 | 第32-36页 |
| 3.3 模型求解 | 第36-40页 |
| 3.3.1 基于整数节点的子回路检测算法 | 第37页 |
| 3.3.2 基于全部节点的子回路检测算法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 Benders分解算法 | 第38-40页 |
| 3.4 数值模拟和分析 | 第40-48页 |
| 3.4.1 数据生成 | 第40-43页 |
| 3.4.2 数值结果 | 第43页 |
| 3.4.3 线性分段段数对目标函数影响 | 第43-44页 |
| 3.4.4 客户库存上限影响 | 第44-45页 |
| 3.4.5 鲁棒性测试 | 第45页 |
| 3.4.6 不同算法的效果比较 | 第45-48页 |
| 3.5 模型的延伸 | 第48-50页 |
| 3.5.1 不同的补货策略下的模型 | 第48-49页 |
| 3.5.2 多车辆下的模型 | 第49-50页 |
| 4 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 附录A 模型 | 第58-62页 |
| A.1 RIRP模型 | 第58-59页 |
| A.2 benders模型 | 第59-62页 |
| A.2.1 主问题 | 第59-60页 |
| A.2.2 子问题 | 第60-62页 |
| 附录B 代码片段 | 第62-74页 |
| B.1 算法1代码片段 | 第62-63页 |
| B.2 算法2代码片段 | 第63-64页 |
| B.3 算法3代码片段 | 第64-69页 |
| B.4 数值实验统计违反频率代码 | 第69-71页 |
| B.5 生成数据bash脚本 | 第71-72页 |
| B.6 批量运行数据bash脚本 | 第72-74页 |
