选址-库存-路径问题模型与集成优化算法研究

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21世纪是科技高速发展、充满各种竞争的世纪。激烈的市场竞争及客户的多样化需求对企业生产经营提出了更高的要求。物流作为“第三利润源泉”对提高企业的市场竞争力有至关重要的作用。集成物流管理是物流管理发展的趋势,而选址-库存-路径问题是其核心问题,因此选址-库存-路径问题模型及集成优化算法研究势在必行。   本研究以物流系统为研究对象,进行了定量定性分析。主要进行了以下研究:   (1)带软时间窗的选址-库存-路径问题模型与算法研究。在零售商需求时间约束下对选址、分配、路径和库存四个问题进行决策,建立了带软时间窗的选址-库存-路径问题模型,设计开发了改进的遗传算法对模型进行一阶段整体优化。   (2)选址-库存-路径问题集合覆盖模型及算法研究。以供应链二级分销网络为研究对象,建立了一个随机型选址-库存-路径问题优化模型。在将非线性混合整数规划转化为线性整数集合覆盖模型的基础上,采用列生成算法求解集合覆盖模型的线性规划松弛来获得一个近似最优解,再用分支定价算法对初始解进行改进,以实现对整个问题“完全集成”的优化。   以上模型及算法均进行了实例验证,证明了模型的合理性及算法的有效性。最后对研究所做的工作进行概括,同时指出本研究的不足及以后的研究方向。   论文的研究成果丰富了选址-库存-路径问题数学模型与算法的研究,为决策者进行实际的物流系统优化提供理论依据,具有实际应用价值。
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