一、配送中心规划(之二)（论文文献综述）
张红丽,王焰[1]（2022）在《基于理实深度融合的《配送中心规划与管理》课程改革与实践研究》文中进行了进一步梳理《配送中心规划与管理》课程是物流管理与工程类专业的核心、高阶课程,其专业性、实践性、综合性强的特点决定了该课程教与学都要达成理实深度融合的目标。文章在分析该课程的特点及当前教学存在问题的基础上,从优化课程内容、组织课堂教学、构建考核体系三个方面指出了理实深度融合的途径,并从高质量教材、高水平师资队伍、行之有效的实践教学基地角度提出了建设策略。
黄纪凯[2]（2021）在《全渠道模式前置仓选址与配送路径优化》文中研究说明电子商务是我国第三产业的重要组成部分,其快速发展对新冠肺炎疫情期间国内经济的发展发挥了巨大促进作用。消费需求的不断升级与市场竞争的加剧推动电商前置仓从仓储型转化到全渠道模式。全渠道模式前置仓的高速发展重塑了电商末端配送网络。因此,研究全渠道模式前置仓选址与配送路径优化问题具有现实意义。不仅可以大力推动全渠道模式前置仓业务由高速向高质量转型,亦可有效满足消费者不断升级的需求以及日益加剧的市场竞争环境,进而促进电商零售企业向高质量发展的转变。本文综合采用系统动力学、多目标规划、分布式鲁棒优化、整数规划方法,基于调研和相关文献研究,通过定性与定量相结合的方式,从商业运营的角度出发研究前置仓运营模式的特征,从全渠道模式前置仓配送网络设计的角度出发研究前置仓选址和配送路径规划,从全渠道模式前置仓配送网络优化的角度出发研究选址-路径集成优化。（1）基于系统动学的前置仓运营模式仿真分析。首先,本文界定了全渠道模式前置仓的运营模式、特性及问题。其次,从全渠道模式和仓储模式前置仓运营模式视角出发,构建系统动力学模型,结合实证企业的案例数据,使用VENSIM软件对前置仓的运营模式进行仿真分析。结果表明,全渠道模式前置仓在消费者、订单量、营业收入、服务能力方面均优于仓储模式前置仓,而在总成本方面高于仓储模式前置仓。因此,降低全渠道模式前置仓总成本成为优化全渠道模式前置仓选址与配送路径规划的首要目标。（2）全渠道模式前置仓选址与能力设计联合优化。基于消费画像对确定性需求的刻画,本文不仅考虑配送服务,还结合全渠道模式的特点引入到店购方式,综合考虑前置仓容量限制、总成本、到店购时间、配送时间等要素,利用多目标优化方法构建了分别以总成本最小和服务时间最小的双目标规划模型。通过分析模型结构特点,设计基于精英策略的多目标模拟退火算法。应用MATLAB软件,使用实证企业脱敏的案例数据验证了模型的正确性和算法的有效性。结果表明,增加前置仓选址数量和模型考虑配送和到店购的方式会提高帕累托最优解的数量,增加选址方案组合。帕累托最优解数量受前置仓配送能力降低影响明显且选址方案组合提高较少。（3）全渠道模式前置仓车辆路径分布式鲁棒优化。基于需求参数及其分布的双重不确定性,综合全渠道模式前置仓的特点:配送、到店购或自提的方式、到店购客户的成本、配送成本、车辆固定成本,构建最坏情形下期望总成本和条件风险值（CVa R）最小的分布式鲁棒优化模型。由于模型属于半正定规划问题,所以构造盒子非精确集,推导等价可求解形式。利用实证企业案例数据,应用CPLEX软件对等价模型进行求解,通过与随机规划模型对比分析验证模型的有效性。结果表明,分布式鲁棒方法比随机规划方法具有更好的稳定性,并且可提供更多种鲁棒的配送服务策略。（4）全渠道模式前置仓选址-路径集成优化。在全渠道模式的背景下,前置仓不仅提供配送服务,还引入到店购的全渠道模式特点,综合考虑前置仓建设成本、车辆使用的固定成本、区域仓至前置仓的干线运输成本、前置仓至客户的配送成本等要素,利用整数规划的方法,构建总成本最小的全渠道模式前置仓选址-路径优化模型。应用JAVA语言实现了改进后的遗传算法设计,结合实证企业的案例数据对模型进行了求解和验证。结果表明,设置适当的最大配送距离和优化配送车辆的性能有助于企业总成本的控制。图51幅,表35个,参考文献178篇。
温召成[3]（2021）在《快递配送中心多目标选址和配送路线优化研究》文中认为
韩岩峰[4]（2021）在《基于深度强化学习的无人物流车队配送路径规划研究》文中提出随着自动驾驶和人工智能技术的发展,无人物流车队在城市区域内的配送货物发挥了越来越重要的作用。针对传统算法在求解城市末端区域内无人物流车队配送中面临的时效性差,往往陷入次优解,配送规模扩大时间成本指数增加等亟待解决的问题,本文提出了一种改进的基于注意力机制和深度强化学习算法的方法,并将其应用于带时间窗的无人物流车队的配送路径规划问题和考虑区域拥堵的带时间窗的无人物流车队的配送路径规划问题。本研究面向城市“最后一公里”无人物流车队配送路径规划问题,以带时间窗的无人物流车队配送路径和考虑区域拥堵的带时间窗的无人物流车队配送路径成本最优化,用车数量成本最小化为目标,从人工智能的方向挖掘对城市区域物流车队配送问题的求解方法。通过遵守软时间窗约束和配送车容量约束,满足配送客户随机需求,完成对无人物流车队的配送路线规划。模型代表了一个参数化的策略和一个参数化的价值评判网络,应用强化学习算法基于序列奖励通过回合更新方式来训练优化模型。本文主要工作如下:（1）提出了一种改进的基于深度强化学习算法的注意力机制模型。该模型基于端到端的思想,一端是将带时间窗的物流车队路径问题输入训练好的模型中,另一端可以快速有效率的给出整个车队路线调度。通过设计深度神经网络模型,搭建强化学习状态信息融合模块、注意力机制模块和递归神经网络模块作为策略网络,搭建价值网络,设计奖励函数、状态转移函数、屏蔽函数,构建强化学习算法并应用该算法训练模型。（2）将搭建的基于深度强化学习算法的注意力机制模型应用于城市末端区域内无人物流车队配送的路径规划问题,重点研究了带软时间窗的无人配送车队在城市末端区域内的配送路径问题。为了提高模型收敛速度、求解效率、求解质量,本文通过对奖励函数不断调整改进,在奖励函数中加入相应惩罚;改进顾客节点屏蔽方案;优化强化学习状态转移函数等主要三个方面优化改进模型。（3）在上述研究的基础上,将区域拥堵因素加入带时间窗的无人配送车队配送路径问题,将基于深度强化学习算法的注意力机制模型应用于考虑区域拥堵的无人物流车队配送路径规划问题。通过对模型进一步修改和改进,增加模型对拥堵区域信息（拥堵半径,拥堵中心,拥堵强度）的信息处理,将其作为深度强化学习的状态考虑因素。数值实验表明,模型能够快速解决不同顾客节点规模的带时间窗车辆路径问题,特别是在顾客节点配送规模扩大时能够高效地给出良好的车队规划路线;在小规模问题的求解方面模型在采用贪婪解码策略时和遗传算法的解相差不大,但对于顾客规模扩大时本文模型表现相对较好,在路径成本和用车数量成本方面要优于遗传算法;通过对比顾客节点两种解码策略,分析发现训练阶段顾客节点采用随机解码策略,使得模型尝试探索更多解空间,有效避免陷入局部最优,测试阶段采用贪婪解码方式,可有效提高模型在车队总路径成本,车队数量规模,时间效率等方面的效果。此外,基于深度强化学习算法的改进模型能够快速高效率处理城市区域拥堵的无人车队配送路径规划问题。
李鸿超[5]（2021）在《面向城市末端共同配送的电动物流车路径—定价博弈联合决策研究》文中研究说明在邮政行业高质量发展的时代要求下,城市末端配送绿色化、平台化、智慧化成为快递企业重要发展方向。同时,互联网经济的快速发展催生出了各式各样的共享经济,共同配送成为快递发展的重要趋势之一,其内涵在于通过整合资源降低成本,提高效率,同时减少环境污染。然而,共同配送企业在实际运营中存在一些问题亟需解决,比如:共同配送模式的选择、共同配送背景下电动车路径规划、共同配送下的定价博弈、以及电动车路径-定价博弈联合决策。因此本文基于上述市场环境,聚焦于城市末端共同配送环境,对电动物流车路径-定价博弈联合决策进行深入研究,具体研究内容如下:首先,从降低配送成本和减少污染的角度出发,研究电动车使用特性,根据电动车的使用特性,设计了成本导向+里程焦虑的综合充电策略;考虑到进行共同配送后存在多个共配中心的情况,基于客户优先级差别,并引入多车型、时间窗等影响因素,建立了最小化配送成本+惩罚成本的电动车配送路径规划模型。同时,针对大规模问题的求解需求,设计了考虑工作量平衡的“聚类+大邻域搜索”二阶段算法,设计了需求点和客户点的邻域搜索结构,提高路径搜索的范围,可高效求解模型。最后,通过实例分析了模型可行性和算法的求解效果。其次,从共同配送的模式出发,以包含一个快递企业和一个合作企业的共配联盟为研究对象,建立了分散决策和集中决策下的定价博弈模型。针对分散决策情景,考虑了固定支付模式、按件支付模式、收益共享模式、技术水平补偿模式、收益共享与成本共担模式五种不同的利润分配方法。在构建博弈模型时,考虑了快递员提成比例、同行竞争、技术水平对需求和成本的影响,以利润最大化为目标,给出了快递企业和合作企业的最佳决策。研究结果表明:收益共享与成本共担模式能使联盟获得最佳利润,实现帕累托改进,并且能更灵活地调节利润分配比例。最后,通过求解实例,分析在不同模式下联盟的技术水平、价格、利润变化,验证了命题的准确性。最后,在电动车路径规划问题与定价博弈问题的研究基础上,建立了电动车路径-定价博弈联合决策的单层、双层规划模型。在大规模问题下,为单层规划模型设计了遗传算法和二阶段算法,分别搜索最优价格和最优路径,以达到联合决策的目的,同时,单层规划模型能针对不同区域进行定价。双层规划模型可以更好地划分联盟内部的成本。最后,通过实例分析验证两种规划模型的可行性和优缺点。
李玉晨[6]（2021）在《考虑次生灾害的应急物流网络优化研究》文中进行了进一步梳理近年来,自然灾害和公共卫生事件频发,给人类生命财产带来了巨大损失,对社会稳定和经济发展造成了巨大影响。尽管突发事件下的应急救援问题受到诸多学者和管理者的关注,但目前在实际应急救援工作中仍然存在诸多不足之处,如响应速度慢、救援效率低等。与此同时,许多重特大灾害往往会引发次生灾害,且资料显示,次生灾害所带来的危害和造成的损失有可能会超过原生灾害,因此为了避免造成更大规模的经济损失和人员伤亡,次生灾害的影响不可忽视。研究表明在应急救援过程中物流相关的活动占比高达80%,作为灾后应急救援行动开展的重要保障,科学高效的应急物流网络能够加快物流进程,减少救援时间,进而减轻灾民痛苦。但灾害的突发性、不确定性、动态变化等特点极大的增加了应急物流网络优化设计的难度。因此如何应对不确定因素及次生灾害对应急物流网络的影响,建立稳健性较高的应急物流网络是应急救援中亟需解决的问题。基于此,本文对考虑次生灾害的应急物流网络优化问题进行了研究,旨在提高应急物流网络灾后响应速度和救援能力。运用随机优化、鲁棒优化及分布式鲁棒优化等运筹学方法根据不确定参数分布信息的掌握情况分别进行建模求解,并在考虑次生灾害的单周期优化模型的基础上扩展到多周期优化模型以应对持续性灾害。在模型求解方面,根据模型和问题自身特点分别运用改进的Benders分解算法、逐步对冲算法、滚动时域等方法提高模型求解效率。主要内容包括以下三个方面:（1）研究了不确定参数概率分布信息已知情况下的应急物流网络随机优化问题。构建了考虑次生灾害的随机优化模型,采用条件概率场景树的方法描述不确定参数以及原生灾害与次生灾害之间的关系,并在此基础上以最小化期望救援成本为目标优化灾前设施选址及库存决策、原生灾害及次生灾害后的物资分配决策。并将单周期决策问题扩展到多周期应急物流网络优化问题,根据动态更新的不确定参数相关信息,周期性地制定设施的选址、库存及物资分配计划。针对所构建的基于场景的混合整数规划模型,在Benders分解算法的基础上,结合问题特点通过添加有效不等式、强化割平面等加速策略对算法进行改进,以加快其收敛速度,提高求解效率。数值实验表明考虑次生灾害的随机优化模型能够改善应急物流网络的救援能力,同时也验证了改进的Benders分解算法与直接求解的方法相比,在计算效率上的明显优势。（2）研究了不确定参数概率分布信息未知情况下的应急物流网络鲁棒优化问题。提出基于范围估计的条件概率场景树,通过随机场景和不确定集合相结合的方法描述不确定参数,建立考虑次生灾害的应急物流网络鲁棒优化模型。在此基础上,针对动态不确定参数,提出基于预测-决策制定-动态调整的多周期应急物流网络优化方法,建立了多周期鲁棒优化决策模型。根据模型特点,分别运用逐步对冲算法和滚动时域算法求解模型,并提出了相应的加速策略。数值实验不仅验证了基于随机场景的鲁棒优化方法在提高决策抗干扰性上的优势,而且表明了多周期鲁棒优化方法在不确定参数动态变化下能够合理配置资源,减小资源浪费。另外,结果分析也验证了改进的模型求解算法在大规模问题下的求解性能。（3）研究了不确定参数概率分布信息不完备情况下的应急物流网络分布式鲁棒优化问题。充分利用现有不确定参数的相关数据,从中提取出概率分布相关的信息构建模糊集合,建立单周期分布式鲁棒优化基础模型,提出了基于对偶理论的模型转化和基于线性决策法则的模型近似方法以提高其可处理性,并将模型扩展到考虑次生灾害的多阶段决策形式。针对灾情信息动态更新的持续性灾害,提出基于模糊集合动态调整的多周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型,并运用滚动时域的方法进行求解。数值实验验证了分布式鲁棒优化所得解决方案的稳定性,并且说明了增加不确定参数相关的数据规模能够通过修正概率分布模糊集合减小决策方案的保守性、提高决策的经济性。另外,结果表明面对持续性灾害时,多周期分布式鲁棒优化在需求满足率、总救援成本等方面优于单周期决策模型。本文立足于提高灾后应急物流网络响应速度和救援能力,针对优化过程中的不确定参数及次生灾害带来的影响,运用不同的决策方法设计和优化了应急物流网络,在丰富应急管理理论方法的同时又可以从实践上对应急管理提供决策建议,对于提高灾后应急物流网络优化与设计具有一定的指导意义。
徐光灿[7]（2021）在《城市交通能源供应网络优化研究》文中研究表明交通能源供应网络是交通运输系统的重要组成部分,其为保障交通运行和城市运转提供了坚实基础。其中,成品油供给在交通能源供应网络中占主导地位,从某种程度上说,成品油供给系统的运作效率决定了交通运输系统的运行效率。当前,成品油供给系统存在资源配置不合理、运作效率低下、服务质量亟待提升等问题,政府相关部门和成品油经营企业急需找到优化成品油供给系统运作、提升成品油供给网络服务质量的方法和路径。因此,本论文的选题具有重要的理论意义和实践意义。成品油供给系统可分为成品油二次配送和成品油终端服务两个阶段,这两个阶段既有相对的独立性又有密切的关联。当前对成品油供给系统相关问题的研究多集中在单一油库向加油站配送成品油及单一加油站服务优化等问题,而缺乏从区域成品油供给资源配置和加油站服务网络优化等方面进行研究。为此本文试图从区域成品油供给系统的角度出发,研究多油库供给网络中的合作配送优化问题,多油库合作配送车辆路径资源配置优化问题,多油库合作配送的合作机制与收益分配问题和加油站服务网络优化问题,进而为区域成品油供给系统资源配置优化和管理决策提供理论和技术支撑。本文的主要研究工作和成果如下:（1）分析研究多油库成品油供给共同配送网络优化问题。首先根据聚类算法把区域内的加油站进行了重新划分,从而重新界定了每个油库服务的加油站集合;然后,以区域多油库成品油供给网络总运作成本最小为目标函数,建立优化数学模型;再次,结合GA和PSO算法各自的优点,提出GA-PSO混合启发式算法来求解所提优化数学模型;最后,以中国重庆的区域成品油供给系统为例,对比分析了优化前后的系统运作总成本、配送车辆使用数等指标,验证了上述优化模型及其算法的有效性,从而为多油库成品油合作共同配送的网络优化问题提供了一种有效的研究方法。（2）研究多油库成品油共同配送车辆路径问题的资源优化配置。同样,首先对不同油库所负责配送的加油站进行了重新的聚类,即每个油库形成了新的客户群;然后,基于多舱车辆共享、时间窗协调和车辆路径优化等机制,以系统运作总成本最低和使用配送车辆数最少为目标函数,建立了多油库成品油共同配送车辆路径的双目标混合整数规划模型;接着设计了考虑遗传变异的多目标粒子群算法来求解所提优化数学模型;最后,通过一个小规模案例和一个大型实例来验证所提优化模型及算法在解决多油库成品油共同配送车辆路径问题时的有效性和合理性。（3）研究多油库成品油供给共同配送网络中的合作机制与收益分配问题。首先介绍了常用的几种收益分配方法及严格单调路径策略;接着,提出了考虑参与合作主体业务量、投资额和风险量等因素的Shapley值修正模型来决定成品油共同配送中的收益分配;最后,以多油库成品油供给共同配送网络优化问题为基础,应用Shapley值方法和SMP策略来分析多油库成品油合作供给系统的利益分配和各油库的最佳入盟序列。成品油供给系统多主体合作机制与收益分配方法为区域合作联盟的形成和联盟的稳定性提供了理论支撑,其也是多油库成品油合作供给在实践中应用的前提和基础。（4）研究加油站网络补能车辆排队优化。首先,介绍排队理论,分析排队的基本特征及在相关领域的应用;然后,分有信息引导和无信息引导两种情况,将排队论用于分别由两个M/M/1/2、M/M/1/3、M/M/2/3组成的典型加油站布局系统的补能车辆排队分析,并从数学上严格证明了两种情况下排队系统的不同性态指标;最后,通过数值计算,直观比较有信息引导和无信息引导两种状况下相关排队指标值变化的情况,并将排队系统扩展到两个M/M/1/4、M/M/2/4组成的加油站服务网络,通过数值模拟,验证结果的一致性。上述研究一方面为政府相关部门和成品油经营企业优化交通能源供应网络运作效率,提升成品油供给服务质量提供有益参考建议,另一方面进一步丰富和发展了交通能源供应链相关理论与方法体系,具有重要的理论和实践意义。
李晶晶[8]（2021）在《生鲜农产品冷链物流配送中心选址研究》文中进行了进一步梳理“民以食为天”,显然生鲜农产品是国民赖以为生的饮食来源。“食以鲜为先”,表明鲜活程度对生鲜农产品品质价值的影响之大。当前,伴随生鲜行业的发展以及国民生活条件的改善,消费者对生鲜农产品的市场需求也日渐增大,同时人们的消费观念也在逐渐改变,不再单纯地满足于“进食解饥”,而是更加重视生鲜农产品的品质价值。然而,生鲜农产品不仅保鲜期短,还极易腐败进而影响顾客的购买需求,这时为解决上述问题就需建立合适的冷链物流配送中心。冷链物流配送中心不但连接着农产品生产基地和终端零售网点,而且能有效减缓生鲜农产品的腐败、降低变质风险,故其选址问题是整个物流网络设计规划的核心,具有很高的研究价值和意义。同时,其选址的优劣还对产品质量、运输效率和配送成本等产生重要影响。首先,本文在分析总结前人选址研究成果的基础上,论述了需求量预测的重要性,以及结合生鲜农产品特性对传统选址模型进行改进的必要性,明确了本文的研究方向和主体内容。之后,对生鲜农产品的特点、冷链物流的模式、配送中心及其选址的相关基础理论进行了全面且详细的介绍。其次,确定了选址目标、原则及相应的流程步骤,并阐述了需求量预测的相关理论和方法,在此基础上结合生鲜农产品易腐败的特性,对传统选址模型进行完善补充,分析了新鲜度降低和打折销售对顾客购买需求的影响,描绘新鲜度函数并引入了相应的损失成本,建立了以满足需求为前提、总成本最小为目标的冷链配送中心选址模型。最后,开展实例分析,根据太原市H连锁超市的生鲜农产品历史数据,运用灰色GM（1,1）模型预测其未来五年的需求量,然后结合太原市周边的实际情况筛选出若干备选点,之后套用所构建的选址模型开展选址应用,并以LINGO软件求解,明确最终选址位置,证实了模型的科学性和可行性。此外,文章的结尾还对模型中的相关变量参数进行了灵敏度分析。
章俊哲[9]（2021）在《物流配送中心系统效率优化研究》文中研究表明传统的自动化立体仓库已经无法满足全流程自动、定制化和高作业效率的应用需求,为此物流配送中心在各个行业中得到广泛应用,以解决高速收发货物、自动化仓储、订单分拣和自动配送等全流程自动化和信息化的需求。在自动化物流配送中心的方案设计和实施过程中,如何确定关键子系统中单机设备的数量尤为重要,这个问题关系到物流系统的运行效率和应用方的投入产出比,设备数量太少,会引发货物积压,造成各系统堵塞,无法满足效率需求;设备数量太多,并不会带来较大的效率提升,反而导致投入的资源浪费。除前期规划设计外,系统间货物输送的调度算法也是需要重点研究的问题,在多输入源头和输出源头的输送系统中,如何统筹和规划货物上线的去向分配至关重要,合理的去向分配算法可以减少输送等待次数,提高物流系统的货物输送效率,反之,会造成子系统输送等待次数过多,同时影响整个物流系统的运行效率。将排队理论引入物流配送中心的方案设计中,对其码垛系统、出入库系统、环形输送线系统和拆垛系统的效率进行分析,建立各子系统的数学模型,通过排队理论及相应算法,得出合理的设备数量,以解决前期设计过程中,关键子系统中单机设备的数量的选取问题。为得出优化的货物输送算法,通过改良型单亲遗传算法对调度算法建立模型,介绍了调度算法的编码、适应度函数建立、遗传算子设计等操作,从而优化货物输送的调度原则。最后,对各子系统通过排队理论建立的数学模型和通过改良型单亲遗传算法建立调度算法模型进行仿真验证。通过理论算法研究及仿真,可以得出排队理论能很好的解决设计阶段关键设备数量的确定问题;改良型单亲遗传算法对解决货物输送的拥堵问题以及提高输送效率有明显的优化作用。
王雪兵[10]（2021）在《基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究》文中研究表明随着经济的发展,人们生活水平的提高,物流配送服务的需求逐渐多样化,对配送服务的效率、时间准确性等有更高的要求。配送业务是物流企业的重要业务,配送业务的成本占总成本的主要部分。在企业物流配送的管理工作中,配送路径优化是很重要的问题。科学合理的规划车辆的配送路径,能够减少企业的配送成本、增加车辆装载量、提高客户的满意度,增加物流企业的利润和行业竞争力。本文以Y物流公司为研究对象,Y物流公司是以提供配送服务作为公司的主要业务,但是在配送的过程中存在着一些问题。根据公司配送的实际情况,对配送线路进行科学合理的优化,能够有效解决Y物流公司在配送过程的问题。本文以车辆路径问题的相关理论文献为指导,结合Y物流公司配送的实际情况,发现存在的问题是配送成本高、车辆的装载率低、配送服务水平低,分析产生问题的原因主要为配送计划时间不合理和路径规划缺乏科学方法。根据Y物流公司的配送情况,构建带软时间窗的车辆路径优化问题模型,以配送成本和违反时间窗产生的成本最小为目标,以车辆装载容量、客户服务的时间窗、客户的需求量等为约束条件,采用遗传算法对构建模型进行求解,并使用matlab作为遗传算法实现的工具。最后对Y物流公司的配送路径进行优化,首先分析了遗传算法的选择、交叉和变异算子对求解最优解的影响,得到使用遗传算法能够快速高效的求得模型的最优解;其次对路径优化前和优化后的结果进行对比分析,其中配送总成本下降了39%,需要使用的车辆减少了7辆,车辆的装载率提高了49%,配送车辆的行驶的总里程减少了41%,配送的时间减少了38%,使用遗传算法求解的最优解能够有效的减少配送成本、增加配送车辆的装载率、减少车辆行驶路程,提高Y物流公司的服务水平和客户的满意度。通过对Y物流公司车辆路径优化问题的研究,说明对Y物流公司和相同类型的公司具有一定借鉴意义。
二、配送中心规划(之二)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、配送中心规划(之二)（论文提纲范文）
（1）基于理实深度融合的《配送中心规划与管理》课程改革与实践研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1《配送中心规划与管理》课程的特点及当前教学中存在的问题 |
| 1.1《配送中心规划与管理》课程的特点 |
| 1.2 当前《配送中心规划与管理》课程教学中存在的问题 |
| 1.2.1 课程内容体系中“新技术、新产业、新业态”体现不足 |
| 1.2.2 教学方法和手段不能达成学生理实深度融合的要求 |
| 1.2.3 考核形式单一不能多元化地评价学生理论和技能的掌握程度 |
| 2《配送中心规划与管理》课程理实深度融合的途径 |
| 2.1 以“工作过程导向、任务驱动”的原则优化课程内容 |
| 2.2 以“提升实践技能”为目标组织课堂教学 |
| 2.3 以“全过程、多元化”为准则构建课程考核体系 |
| 3《配送中心规划与管理》课程理实深度融合实施策略 |
| 3.1 统编高质量教材并统一使用 |
| 3.2 培养与引进并举构建课程高水平师资队伍 |
| 3.3 校企通力合作建设行之有效的实践教学基地 |
| 4 结论 |
（2）全渠道模式前置仓选址与配送路径优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 全渠道模式应用研究 |
| 1.2.2 仓储设施选址研究 |
| 1.2.3 仓配路径选择研究 |
| 1.2.4 仓配网络优化研究 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究内容与结构 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 2 全渠道模式前置仓运营模式与问题分析 |
| 2.1 全渠道零售模式与前置仓的发展 |
| 2.1.1 全渠道零售模式的产生和发展 |
| 2.1.2 前置仓的产生和发展 |
| 2.2 前置仓特性与问题分析 |
| 2.2.1 前置仓运营模式特性 |
| 2.2.2 前置仓存在的问题 |
| 2.3 全渠道模式前置仓仓配系统分析 |
| 2.3.1 全渠道模式前置仓仓配系统的网络特性 |
| 2.3.2 全渠道模式前置仓仓配系统问题分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于系统动力学的前置仓运营系统仿真分析 |
| 3.1 问题背景 |
| 3.2 系统动力学在前置仓仿真中的适用性分析 |
| 3.2.1 系统动力学适用于动态系统问题 |
| 3.2.2 系统动力学适用于结构性问题 |
| 3.2.3 系统动力学适用于内容性问题 |
| 3.3 前置仓运营系统的系统动力学模型构建 |
| 3.3.1 系统边界与流程 |
| 3.3.2 因果关系图 |
| 3.3.3 系统动力学模型 |
| 3.3.4 模型检验 |
| 3.4 前置仓运营系统仿真 |
| 3.4.1 消费者数量分析 |
| 3.4.2 订单量分析 |
| 3.4.3 营业收入分析 |
| 3.4.4 总成本分析 |
| 3.4.5 服务能力分析 |
| 3.4.6 仿真结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 全渠道模式前置仓选址与能力设计联合优化 |
| 4.1 问题背景 |
| 4.2 前置仓选址与能力设计联合优化模型构建 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 参数定义与符号说明 |
| 4.2.3 双目标规划模型建立 |
| 4.3 多目标模拟退火算法设计 |
| 4.3.1 算法介绍 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.3.3 中心确定与邻域构造 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.4.1 案例背景 |
| 4.4.2 数据来源 |
| 4.4.3 计算结果与量化分析 |
| 4.4.4 灵敏度分析 |
| 4.4.5 结果讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 全渠道模式前置仓车辆路径分布式鲁棒优化 |
| 5.1 问题背景 |
| 5.2 前置仓车辆路径分布式鲁棒优化模型构建 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 参数定义与符号说明 |
| 5.2.3 分布式鲁棒优化模型建立 |
| 5.3 模型分析与等价转化 |
| 5.3.1 非精确集构造 |
| 5.3.2 模型等价形式 |
| 5.3.3 模型复杂性分析 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 数据来源与参数设置 |
| 5.4.2 计算结果与量化分析 |
| 5.4.3 模型对比分析 |
| 5.4.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 全渠道模式前置仓选址-路径集成优化 |
| 6.1 问题背景 |
| 6.2 前置仓选址-路径集成优化模型构建 |
| 6.2.1 模型假设 |
| 6.2.2 参数定义与符号说明 |
| 6.2.3 整数规划模型建立 |
| 6.3 遗传算法设计 |
| 6.3.1 算法适用性分析 |
| 6.3.2 算法流程 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 数据来源与参数设置 |
| 6.4.2 计算结果与量化分析 |
| 6.4.3 灵敏度分析 |
| 6.4.4 结果讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于深度强化学习的无人物流车队配送路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 无人车队城市“最后一公里”配送问题 |
| 1.3 无人车队路径规划问题 |
| 1.3.1 车辆路径问题及其变种问题 |
| 1.3.2 车辆路径问题求解算法 |
| 1.3.3 带时间窗的无人物流车队路径问题 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 无人物流车路径问题研究现状 |
| 1.4.2 带时间窗车辆路径问题国内研究现状 |
| 1.4.3 带时间窗车辆路径问题国外研究现状 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 深度强化学习理论 |
| 2.1 深度学习思想原理概述 |
| 2.1.1 LSTM长短时记忆神经网络 |
| 2.1.2 Encoder Decoder框架 |
| 2.1.3 Attention注意力机制原理 |
| 2.2 强化学习思想 |
| 2.2.1 马尔科夫决策过程 |
| 2.2.2 策略梯度法 |
| 2.2.3 Actor Critic算法框架 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 带时间窗无人物流车队路径问题及其求解模型 |
| 3.1 基于深度强化学习的VRPTW问题 |
| 3.2 无人配送车队路径规划模型 |
| 3.2.1 顾客状态信息融合模块 |
| 3.2.2 注意力机制模块 |
| 3.2.3 长短时记忆神经网络模块 |
| 3.2.4 价值网络模型 |
| 3.2.5 顾客屏蔽方案 |
| 3.2.6 解码策略 |
| 3.3 深度强化学习环境设计 |
| 3.3.1 奖励函数设计 |
| 3.3.2 状态转移函数 |
| 3.4 深度强化学习算法的训练 |
| 3.4.1 目标函数 |
| 3.4.2 梯度估计 |
| 3.4.3 强化学习算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 带时间窗无人车队配送路径规划实验 |
| 4.1 训练准备 |
| 4.1.1 训练验证软硬件 |
| 4.1.2 训练集验证测试集数据集生成 |
| 4.1.3 车辆信息 |
| 4.1.4 模型参数 |
| 4.2 数值实验 |
| 4.2.1 VRPTW-10 训练验证测试分析 |
| 4.2.2 VRPTW-20 训练验证测试分析 |
| 4.2.3 VRPTW-50 训练验证测试分析 |
| 4.2.4 VRPTW-100 训练验证测试分析 |
| 4.3 实验结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 考虑区域拥堵的无人配送车队路径规划 |
| 5.1 考虑区域拥堵的车辆路径问题 |
| 5.2 区域拥堵原因及对无人物流车队配送的影响 |
| 5.2.1 区域拥堵原因 |
| 5.2.2 区域拥堵对无人物流车队配送的影响 |
| 5.2.3 区域拥堵相关指标 |
| 5.3 区域拥堵相关设置 |
| 5.4 考虑区域拥堵的无人配送车队行驶时间 |
| 5.5 考虑区域拥堵的无人配送车队路径规划模型 |
| 5.6 考虑区域拥堵的无人配送车队路径规划实验 |
| 5.6.1 训练准备 |
| 5.6.2 数值实验 |
| 5.7 考虑区域拥堵的无人配送车队路径规划汇总分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）面向城市末端共同配送的电动物流车路径—定价博弈联合决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 城市末端共同配送 |
| 1.3.2 电动车路径规划 |
| 1.3.3 城市末端共同配送下的定价博弈与利益分配 |
| 1.3.4 国内外研究现状总结 |
| 1.4 研究结构和创新点 |
| 1.4.1 研究结构 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 共同配送与电动车路径规划相关理论 |
| 2.1 城市末端共同配送 |
| 2.1.1 城市末端共同配送内涵 |
| 2.1.2 共同配送发展背景 |
| 2.1.3 共同配送模式分析 |
| 2.2 电动车应用 |
| 2.2.1 电动车发展环境 |
| 2.2.2 电池放电特性 |
| 2.2.3 电池充电特性 |
| 2.2.4 电池充电模式 |
| 2.3 车辆路径问题 |
| 2.3.1 车辆路径问题组成要素 |
| 2.3.2 车辆路径问题优化目标 |
| 2.3.3 车辆路径问题研究侧重点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向城市末端共同配送的电动车路径规划问题研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 假设条件及符号定义 |
| 3.2.1 假设条件 |
| 3.2.2 符号定义 |
| 3.3 面向城市末端共同配送的电动车路径规划模型构建 |
| 3.3.1 优化目标设计 |
| 3.3.2 条件约束分析 |
| 3.4 “聚类+大邻域搜索”二阶段算法设计 |
| 3.4.1 二阶段算法流程分析 |
| 3.4.2 聚类算法设计 |
| 3.4.3 大邻域搜索算法设计 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 参数设置 |
| 3.5.2 算法可行性与性能分析 |
| 3.5.3 算法适用性分析 |
| 3.5.4 算法图形化结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 面向城市末端共同配送的定价博弈问题研究 |
| 4.1 基本定价模型 |
| 4.1.1 参数说明 |
| 4.1.2 价格因素 |
| 4.1.3 服务质量因素 |
| 4.1.4 竞争因素 |
| 4.1.5 基本定价模型构建 |
| 4.2 共建末端配送中心的定价博弈模型 |
| 4.3 与第三方合作的定价博弈模型 |
| 4.3.1 固定支付模式 |
| 4.3.2 按件支付模式 |
| 4.3.3 收益共享模式 |
| 4.3.4 技术水平补偿模式 |
| 4.3.5 收益共享与成本共担模式 |
| 4.4 不同模型的比较分析 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 数值设定 |
| 4.5.2 算例分析 |
| 4.5.3 参数灵敏度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 面向城市末端共同配送的电动车路径-定价博弈联合决策问题研究 |
| 5.1 面向城市末端共同配送的电动车路径-定价博弈的单层决策模型构建 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 模型建立 |
| 5.1.3 模型求解 |
| 5.2 面向城市末端共同配送的电动车路径-定价博弈的双层决策模型构建 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 模型建立 |
| 5.2.3 模型求解 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 单层决策模型的可行性分析 |
| 5.3.2 单层决策模型的图形化结果 |
| 5.3.3 双层决策模型的可行性分析 |
| 5.3.4 两种模型优缺点比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）考虑次生灾害的应急物流网络优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念及研究范围界定 |
| 1.3.1 应急物流网络优化中的不确定因素 |
| 1.3.2 本研究所面向灾害类型的界定 |
| 1.3.3 多阶段决策与多周期决策概念界定 |
| 1.4 研究内容与论文框架 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 主要创新点 |
| 第2章 研究综述 |
| 2.1 应急物流网络优化中不确定参数的处理方法 |
| 2.1.1 基于场景的随机优化相关研究 |
| 2.1.2 基于不确定集合的鲁棒优化相关研究 |
| 2.2 应急物流网络设施选址及资源分配相关研究 |
| 2.3 考虑次生灾害的应急物流网络优化相关研究 |
| 2.4 模型求解方法 |
| 2.5 研究现状总结 |
| 第3章 应急物流网络优化模型构建及求解方法 |
| 3.1 ELNO中不确定参数的处理方法 |
| 3.1.1 随机优化决策方法 |
| 3.1.2 鲁棒优化决策方法 |
| 3.1.3 分布式鲁棒优化决策方法 |
| 3.2 应急物流网络优化建模思路 |
| 3.2.1 应急物流网络联合优化基本模型 |
| 3.2.2 考虑次生灾害的应急物流网络优化基本模型 |
| 3.3 模型优化求解方法 |
| 3.3.1 混合整数规划模型求解:BD算法 |
| 3.3.2 多周期随机规划模型求解:PH算法 |
| 3.3.3 参数动态更新的模型求解:RH方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑次生灾害的应急物流网络随机优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单周期应急物流网络随机优化模型构建及求解 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 基于场景的三阶段随机优化模型 |
| 4.2.3 基于场景分解的BD算法 |
| 4.2.4 数值实验 |
| 4.2.5 结果分析 |
| 4.3 多周期应急物流网络随机优化模型构建及求解 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 多周期随机优化模型 |
| 4.3.3 数值实验 |
| 4.3.4 结果分析 |
| 4.4 本章小结与管理启示 |
| 第5章 考虑次生灾害的应急物流网络鲁棒优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 基于场景的应急物流网络鲁棒优化模型 |
| 5.2.3 PH算法及加速求解策略 |
| 5.2.4 数值实验 |
| 5.2.5 结果分析 |
| 5.3 多周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 基于短期需求估计的动态应急物流网络模型 |
| 5.3.3 基于动态调整策略的RH方法 |
| 5.3.4 数值实验 |
| 5.3.5 结果分析 |
| 5.4 本章小结与管理启示 |
| 第6章 考虑次生灾害的应急物流网络分布式鲁棒优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 单周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 分布式鲁棒优化模型构建与分析 |
| 6.2.3 模型理论目标函数上下界分析 |
| 6.2.4 分布式鲁棒优化模型求解方法 |
| 6.2.5 考虑次生灾害的分布式鲁棒优化模型 |
| 6.2.6 数值实验 |
| 6.2.7 结果分析 |
| 6.3 多周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 多周期分布式鲁棒优化模型 |
| 6.3.3 模型求解方法 |
| 6.3.4 数值实验 |
| 6.3.5 结果分析 |
| 6.4 本章小结与管理启示 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间的研究成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）城市交通能源供应网络优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题背景及意义 |
| 1.2 研究目标与内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 主要贡献与研究局限性 |
| 1.4.1 主要贡献 |
| 1.4.2 研究局限性 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关研究回顾及评述 |
| 2.1 成品油供应网络问题研究进展 |
| 2.1.1 成品油供给系统 |
| 2.1.2 成品油二次配送 |
| 2.1.3 加油站服务 |
| 2.2 成品油供应网络资源配置相关问题研究进展 |
| 2.2.1 客户聚类问题 |
| 2.2.2 配送资源配置问题 |
| 2.2.3 配送需求时间窗问题 |
| 2.2.4 配送主体合作相关问题 |
| 2.3 成品油供给终端服务网络优化相关问题研究进展 |
| 2.3.1 排队论 |
| 2.3.2 排队论在交通问题中的应用 |
| 2.4 相关算法概述 |
| 2.4.1 精确算法 |
| 2.4.2 启发式算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 城市交通能源供应网络优化框架研究 |
| 3.1 成品油供应网络分析 |
| 3.2 成品油供应网络资源要素分析 |
| 3.2.1 成品油二次配送资源要素 |
| 3.2.2 加油站终端服务资源要素 |
| 3.3 成品油供给系统服务形式与特征 |
| 3.3.1 成品油供给系统服务形式 |
| 3.3.2 成品油供给系统服务特征 |
| 3.4 成品油供应网络优化决策因素及实施步骤 |
| 3.4.1 成品油供应网络资源配置决策因素 |
| 3.4.2 成品油供应网络优化实施步骤 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多油库供给共同配送网络优化研究 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 数学模型 |
| 4.2.1 符号及定义 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.3 求解算法设计 |
| 4.3.1 GA-PSO混合算法设计 |
| 4.3.2 混合算法求解流程 |
| 4.4 实例分析及数值模拟 |
| 4.4.1 实例引入及参数设置 |
| 4.4.2 客户聚集分析 |
| 4.4.3 多舱车辆共享分析 |
| 4.4.4 运作总成本分析 |
| 4.4.5 算法合理性检验 |
| 4.4.6 模型比较 |
| 4.5 管理启示 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 多油库供给车辆路径问题优化研究 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 数学模型 |
| 5.2.1 符号及定义 |
| 5.2.2 模型构建 |
| 5.3 考虑遗传变异的多目标粒子群算法 |
| 5.3.1 粒子群算法基本理论 |
| 5.3.2 多目标粒子群算法求解 |
| 5.3.3 考虑遗传变异的多目标粒子群算法 |
| 5.4 实例分析及数值计算 |
| 5.4.1 小规模实例分析 |
| 5.4.2 大规模实例对比分析 |
| 5.4.3 不同算法有效性比较 |
| 5.5 管理启示 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 多油库供给合作机制与收益分配研究 |
| 6.1 收益分配方法及严格单调路径策略 |
| 6.1.1 核心(Nucleolus)法 |
| 6.1.2 Shapley值法 |
| 6.1.3 GQP法 |
| 6.1.4 MCRS法 |
| 6.1.5 严格单调路径策略(SMP) |
| 6.2 基于Shapley值改进的多油库供给收益分配模型 |
| 6.2.1 考虑不同因素的Shapley值修正 |
| 6.2.2 综合改进Shapley值模型应用算例 |
| 6.2.3 Shapley值综合修正模型应用分析 |
| 6.3 多油库供给中的合作机制与收益分配 |
| 6.3.1 联盟稳定性 |
| 6.3.2 Shapley值法应用 |
| 6.3.3 入盟序列选择 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 成品油供给系统服务网络优化研究 |
| 7.1 方法简介 |
| 7.2 模型与分析 |
| 7.2.1 模型描述 |
| 7.2.2 假设与符号 |
| 7.2.3 模型构建与分析 |
| 7.3 数值模拟 |
| 7.4 加油站服务网络信息共享机制 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论和展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（8）生鲜农产品冷链物流配送中心选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关于生鲜农产品冷链物流的研究现状 |
| 1.2.2 关于配送中心选址问题的研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与研究意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 生鲜农产品冷链物流概述 |
| 2.1.1 生鲜农产品的范围和特点 |
| 2.1.2 生鲜农产品冷链物流的概念和模式 |
| 2.2 配送中心概述 |
| 2.2.1 配送中心的概念与流程 |
| 2.2.2 配送中心的功能 |
| 2.2.3 配送中心的分类 |
| 2.2.4 生鲜农产品冷链物流配送中心的特殊性 |
| 2.3 配送中心选址的常用方法 |
| 2.3.1 定性评价分析方法 |
| 2.3.2 定量建模分析方法 |
| 3 生鲜农产品冷链物流配送中心选址模型构建与求解 |
| 3.1 生鲜农产品冷链物流配送中心选址概述 |
| 3.1.1 选址目标 |
| 3.1.2 选址原则 |
| 3.1.3 选址程序 |
| 3.2 生鲜农产品需求量预测理论 |
| 3.2.1 需求预测概述 |
| 3.2.2 灰色系统预测方法 |
| 3.3 生鲜农产品冷链物流配送中心选址模型构建 |
| 3.3.1 问题描述与基本思路 |
| 3.3.2 模型假设与符号说明 |
| 3.3.3 选址模型构建 |
| 3.4 选址模型求解 |
| 4 实例分析-以太原市H连锁超市为例 |
| 4.1 H连锁超市概况 |
| 4.1.1 H连锁超市集团简介 |
| 4.1.2 太原市H连锁超市发展规划 |
| 4.2 太原市H连锁超市生鲜农产品市场供需分析 |
| 4.2.1 生产基地现状及供应分析 |
| 4.2.2 门店现状及需求预测 |
| 4.3 备选点的确定 |
| 4.4 选址模型应用及求解 |
| 4.4.1 相关数据准备 |
| 4.4.2 选址模型应用 |
| 4.4.3 求解结果及分析 |
| 4.5 参数灵敏度分析 |
| 4.5.1 新鲜度损失率θ的灵敏度分析 |
| 4.5.2 折扣系数l的灵敏度分析 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）物流配送中心系统效率优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究状况和发展趋势 |
| 1.2.1 国内外研究状况 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 论文研究内容和论文结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 物流配送中心简介 |
| 2.1 物流配送中心概述 |
| 2.2 物流配送中心特点 |
| 2.3 物流配送中心设施和系统介绍 |
| 2.3.1 物流配送中心设施 |
| 2.3.2 物流配送中心系统介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 物流配送中心效率分析 |
| 3.1 各环节效率分析 |
| 3.1.1 拆码垛机器人效率 |
| 3.1.2 出入库效率 |
| 3.2 物流配送中心方案规划 |
| 3.3 影响物流配送中心效率的因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 排队理论优化设备数量 |
| 4.1 排队理论概述 |
| 4.2 排队理论基本规则 |
| 4.3 排队理论建立 |
| 4.3.1 排队理论模型约束松弛条件和计算公式 |
| 4.3.2 两种排队理论模型比较 |
| 4.4 结合实际情况分析需求 |
| 4.5 A厂物流配送中心各环节输入参数确定 |
| 4.5.1 码垛系统输入参数确定与数据分析 |
| 4.5.2 入库和出库系统输入参数确定与数据分析 |
| 4.5.3 环形输送线系统输入参数确定与数据分析 |
| 4.5.4 拆垛系统输入参数确定与数据分析 |
| 4.6 排队理论模型仿真验证 |
| 4.6.1 仿真技术在物流配送中心的运用 |
| 4.6.2 排队理论模型仿真建立 |
| 4.6.3 排队理论模型仿真与分析 |
| 4.6.4 置信区间 |
| 4.6.5 对各环节数据分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 遗传算法优化调度方法 |
| 5.1 遗传算法概述 |
| 5.1.1 遗传算法描述 |
| 5.1.2 遗传算法流程 |
| 5.2 货物调度系统优化模型 |
| 5.3 改进单亲遗传算法设计 |
| 5.3.1 染色体编码 |
| 5.3.2 初始化种群 |
| 5.3.3 适应度函数 |
| 5.3.4 遗传算子设计 |
| 5.3.5 终止条件 |
| 5.4 调度算法模型仿真验证 |
| 5.4.1 调度算法模型仿真建立 |
| 5.4.2 调度算法仿真与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（10）基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆路径问题的研究 |
| 1.2.2 带时间窗车辆路径问题的研究 |
| 1.2.3 车辆路径优化算法的研究 |
| 1.2.4 遗传算法的研究 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 研究的方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关的基础理论 |
| 2.1 车辆路径问题 |
| 2.1.1 车辆路径问题的一般描述 |
| 2.1.2 车辆路径问题的分类 |
| 2.1.3 车辆路径问题要素 |
| 2.1.4 时间窗的相关理论 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 遗传算法的定义 |
| 2.2.2 遗传算法的特点 |
| 2.2.3 遗传算法的步骤 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 Y物流公司车辆配送的现状及问题分析 |
| 3.1 Y物流公司简介 |
| 3.2 Y物流公司车辆配送的运行现状 |
| 3.2.1 Y物流公司车辆、运价信息 |
| 3.2.2 Y物流公司车辆配送路径的情况 |
| 3.3 Y物流公司车辆配送存在的问题及原因 |
| 3.3.1 Y物流公司车辆配送存在的问题 |
| 3.3.2 Y物流公司车辆配送存在问题的原因 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 Y物流公司车辆路径优化模型构建 |
| 4.1 Y物流公司车辆路径优化建模 |
| 4.1.1 Y物流公司车辆路径问题描述 |
| 4.1.2 模型假设与参数设定 |
| 4.1.3 模型构建 |
| 4.2 遗传算法设计与求解流程 |
| 4.2.1 遗传算法求解设计 |
| 4.2.2 遗传算法的求解流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 模型求解及优化结果分析 |
| 5.1 遗传算法求解对模型最优解的影响分析 |
| 5.2 优化结果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、配送中心规划(之二)（论文参考文献）
- [1]基于理实深度融合的《配送中心规划与管理》课程改革与实践研究[J]. 张红丽,王焰. 物流科技, 2022
- [2]全渠道模式前置仓选址与配送路径优化[D]. 黄纪凯. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]快递配送中心多目标选址和配送路线优化研究[D]. 温召成. 辽宁大学, 2021
- [4]基于深度强化学习的无人物流车队配送路径规划研究[D]. 韩岩峰. 大连理工大学, 2021(01)
- [5]面向城市末端共同配送的电动物流车路径—定价博弈联合决策研究[D]. 李鸿超. 北京邮电大学, 2021
- [6]考虑次生灾害的应急物流网络优化研究[D]. 李玉晨. 山东大学, 2021(11)
- [7]城市交通能源供应网络优化研究[D]. 徐光灿. 重庆交通大学, 2021(02)
- [8]生鲜农产品冷链物流配送中心选址研究[D]. 李晶晶. 中北大学, 2021(09)
- [9]物流配送中心系统效率优化研究[D]. 章俊哲. 机械科学研究总院, 2021(01)
- [10]基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究[D]. 王雪兵. 中北大学, 2021(09)