基于时间驱动作业成本法与约束原理的配送中心成本优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景与意义 | 第10-13页 |
| ·选题背景 | 第10-12页 |
| ·课题的提出与研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状述评 | 第13-16页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要内容与结构 | 第16-18页 |
| ·本文的主要内容 | 第16-17页 |
| ·论文的结构 | 第17-18页 |
| 第2章 配送中心成本优化相关理论概述 | 第18-32页 |
| ·配送中心概论 | 第18-20页 |
| ·配送中心定义 | 第18页 |
| ·配送中心作业流程 | 第18-19页 |
| ·配送中心成本理论 | 第19-20页 |
| ·时间驱动作业成本法理论概述 | 第20-25页 |
| ·时间驱动作业成本法背景与定义 | 第20-22页 |
| ·时间驱动作业成本法的成本核算流程 | 第22-23页 |
| ·时间驱动作业成本法在配送中心成本核算中的应用 | 第23-25页 |
| ·约束原理 | 第25-30页 |
| ·TOC产生背景与原理 | 第25-26页 |
| ·瓶颈的定义与识别 | 第26-27页 |
| ·瓶颈优化流程与步骤 | 第27-30页 |
| ·信息熵原理 | 第30-32页 |
| ·信息熵的定义与原理 | 第30-31页 |
| ·信息熵在配送中心的应用 | 第31-32页 |
| 第3章 配送中心成本优化模型构建 | 第32-40页 |
| ·模型问题描述与假设 | 第32-33页 |
| ·问题描述 | 第32页 |
| ·模型假设 | 第32-33页 |
| ·模型构建 | 第33-37页 |
| ·模型符号定义 | 第33-34页 |
| ·库存成本 | 第34-35页 |
| ·缺货成本 | 第35-36页 |
| ·订货成本 | 第36页 |
| ·未利用间接成本 | 第36-37页 |
| ·配送中心成本优化模型 | 第37-40页 |
| 第4章 模型算法设计 | 第40-46页 |
| ·算法步骤设计 | 第40-44页 |
| ·染色体编码 | 第41页 |
| ·产生初始种群与确定适应度函数 | 第41-42页 |
| ·适应度值评价与个体选择 | 第42页 |
| ·交叉与变异操作 | 第42-43页 |
| ·确定算法终止条件 | 第43-44页 |
| ·基于Mat lab遗传算法工具箱的算法编码 | 第44-46页 |
| ·Mat lab遗传算法工具箱简介 | 第44-45页 |
| ·主要M文件的代码编写 | 第45-46页 |
| 第5章 配送中心成本优化案例分析 | 第46-58页 |
| ·案例背景 | 第46-49页 |
| ·Q配送中心概况 | 第46-48页 |
| ·案例参数计算 | 第48-49页 |
| ·基于配送中心成本优化模型的案例优化 | 第49-56页 |
| ·优化前案例初始结果 | 第49-50页 |
| ·配送中心未分配间接成本C_W优化结果 | 第50-53页 |
| ·配送中心总直接成本优化G_γ结果 | 第53-55页 |
| ·基于约束原理对未分配间接成本优化结果的改进 | 第55-56页 |
| ·优化结果意义阐述 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文总结 | 第58-59页 |
| ·研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 M文件代码 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
