一、构建现代企业问题求解环境（论文文献综述）
郭金凤[1]（2021）在《基于最小订单拆分原则的配送路径优化研究》文中进行了进一步梳理随着人们生活水平的提高,顾客需求日益多样化,以及电子商务的迅猛发展,顾客越来越倾向于网上购物,订单量大大增加,线上订单已占据全渠道订单的绝大部分市场份额,加之仓库布货无规律、存储的商品种类比较单一、单品商品数量较少,单仓往往不能满足顾客订单品类多或订单单品数量庞大（“一单多品”或“一单多量”）需求的现实情景,就需要多配送中心满足,由此产生多仓配送,当顾客购买了多品类或单品数量较多的商品,而它存储在多个仓库,这时就会面临订单拆分的问题。通过文献梳理和实际调研,大多数物流企业在面临订单拆分时,订单处理方法往往是采用最短距离原则进行订单拆分,这种拆单方法优先考虑距离最短因素,容易使车辆使用数增加、配送路径重复、配送时效性差,导致配送成本增多、顾客服务体验差,因此,如何有效的进行订单拆分,对订单处理方法进行研究,选择合理的订单拆分原则,从而有效地减少取货次数、配送次数、顾客取件次数,是本文研究的关键问题,并在此基础上进行后续的配送路径规划,降低物流企业配送成本及提升顾客服务体验。因此,本文提出采用最小订单拆分原则,考虑时间窗和车载量约束,构建以配送总成本最小为目标的数学模型,在遗传算法的基础上设计两阶段遗传算法,以P物流企业为例进行应用研究,运用MATLAB编程求解基于最小订单拆分原则的配送方案,并与最短距离订单拆分原则的配送方案进行对比,结果表明,基于最小订单拆分原则的配送方案更优,可以有效的减少车辆使用数、取货次数、配送次数、取件次数,提高配送时效性,实现降低配送总成本的目标,并对效果进行分析,验证了模型和算法的有效性,希望能对相关物流企业提供指导和借鉴。
党世红[2]（2021）在《流程工业调度模型与算法及其在造纸工业中的应用研究》文中提出流程工业是国民经济的重要基础产业,近年来,随着经济全球化迅猛发展,我国流程工业受到了巨大的挑战。流程工业企业经营环境日益复杂,市场竞争日趋激烈,企业需要寻求最佳的生产运营管理方案,以提高生产经营效率,增强竞争优势。生产调度是企业实现高效率、高柔性和高可靠性的关键技术之一,也是企业生产管理的核心,对生产调度的合理优化有助于提高企业的服务水平,能为企业带来显着的经济效益和社会效益。在“中国制造2025”,产业优化升级的大环境下,围绕生产调度方法和优化技术进行研究,对现代企业在实现智能生产提质增效方面来说,具有十分重要的理论价值和现实意义。本文以流程工业中的造纸企业生产过程优化调度为研究对象,开展了流程工业调度模型与算法的理论和应用技术研究,主要研究工作如下:（1）基于分解多目标演化算法的造纸企业生产调度研究在对主要生产卫生纸的某造纸企业的生产特点分析调研的基础上,以最小化最大完工时间、最小化总拖期数量和最小化生产切换次数为目标,在忽略材料的准备时间,忽略设备突发故障等情况,考虑加工顺序约束、设备可用性约束、材料约束等约束条件的情况下,研究和建立了具有造纸企业特色的生产调度数学模型,并提出一种基于自组织映射的分解多目标演化算法对所构建生产调度模型进行求解,所构建的自组织映射充分利用了问题的先验知识,使得算法能在更低的空间上搜索到待优化问题的近似Pareto最优解集,同时也有利于保持种群在决策空间中的多样性。实验结果表明,提出的算法无论是收敛性还是均匀性都实现了更好的优化性能。（2）基于负相关搜索算法的造纸企业立体仓库优化调度研究针对造纸企业成品存储中的自动化立体仓库货位分配问题,在阐述货架分区原则和货位分配策略的基础上,考虑货架稳定性和出入库效率两个因素,构建了以货架重心最低、出入库时间最短为优化目标的立体仓库货位分配双目标优化调度数学模型,提出了一种负相关搜索算法对所构建的调度模型进行求解。实验结果表明,提出的负相关搜索算法（Negatively Correlated Search,NCS）相比遗传算法（Genetic Algorithm,GA）,粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）,差分进化算法（Differential Evolution Algorithm,DE）,进化规划（evolutionary programming,EP）和万有引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）五种算法,无论是收敛精度还是收敛速度都实现了更好的优化性能。（3）基于量子进化算法的造纸企业项目调度研究针对造纸企业在智能制造环境下的多模式项目调度问题,结合多模式资源项目管理的问题以及实例,构建了多模式资源受限项目调度问题（Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem,MRCPSP）的数学模型,并提出了一种基于量子进化的启发式算法对模型进行优化求解。设计了量子比特的编码,解码,并对该问题的不可行解进行修复,对个体适应度进行评价,使用量子旋转门对种群进行进化,通过使用PSPLIB标准问题库（Project Scheduling Problem Library,PSPLIB）的数据对所提出的算法进行验证,使用随机函数生成随机案例,借助该算法求得最优解,证明了该算法的有效性,并对影响算法求解性能的参数进行逐一分析,为算法的进一步改进提供理论依据,丰富了资源受限项目调度问题（Resource Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP）的理论研究体系,为造纸企业项目管理提供了新的问题解决思路。（4）基于云平台的造纸企业智能MES系统的设计与实现基于上述研究成果,结合造纸企业的实际需求,给出了智能造纸企业的企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）、制造执行系统（Manufacturing Execution System,MES）和过程控制系统（Process Control System,PCS）的体系结构图,设计了基于云平台的造纸企业智能MES系统,给出了系统主要功能模块框图,对基于云平台的造纸企业智能MES系统进行了软、硬件配置,设计了相关的软件功能界面,对造纸企业智能MES系统的自主研发有一定的借鉴意义。
张晓辉[3]（2020）在《分布式阻塞流水车间调度方法研究》文中进行了进一步梳理在全球经济一体化的背景下,随着通用型工厂的优化以及同构生产线的整合,分布式制造已逐渐发展成为一种常见的制造模式。分布式制造可以使集团对下属多个企业或工厂的资源进行合理配置、优化组合及共享,统筹多个工厂建立协作关系,在低成本和低风险环境下采用分工和协作方式快速实现产品的高效生产。车间调度作为生产活动的重要环节,在分布式制造系统中占据着举足轻重的地位。不同于传统的单车间调度,分布式车间调度不仅需要考虑加工任务特性和生产约束的关联性,还需要考虑全局调度和各分布式工厂局部调度的耦合性,其求解过程更为复杂。因此,根据分布式制造特性构建调度优化模型,设计有效的优化方法,对推动分布式制造的调度理论研究具有重要意义。分布式车间调度问题有时优化单一生产目标,有时则需兼顾优化现代企业和国民宏观经济发展目标（如节能减排等环保政策）;有时决策空间仅受单一约束限制,有时则需要同时满足多个约束;有时调度环境是静态的,有时则受不确定因素的干扰。随着问题规模的扩大,在多项式时间内较难获得最优解。因此,开展分布式车间的调度研究具有较高的挑战性。本文以分布式阻塞流水制造为研究背景,设计了相应的分布式生产调度体系架构,围绕分布式阻塞流水车间静态调度、绿色调度和动态调度三个方面展开了深入研究,分别构建了静态调度、绿色调度和动态调度问题的数学模型,并基于不同问题特性提出了三类元启发式算法。最后,搭建了分布式阻塞流水车间调度原型系统,对理论研究进行了系统实现和应用验证。本文主要研究工作如下:（1）分析了一般流水阻塞车间调度问题特性,引入分布式制造概念,对分布式生产调度业务流程进行了分析。在此基础上,进一步研究了分布式阻塞流水车间调度业务的关键决策点,设计了面向分布式流水制造的生产调度体系架构,提出了云-边缘结合的生产调度管控模式。（2）研究了静态环境下分布式阻塞流水车间调度问题,在分析了分布式流水制造模式特点的基础上,以完工时间为优化目标,构建了调度问题的整数规划模型,提出了离散果蝇优化算法（Discrete fruit fly optimization algorithm,DFOA）。首先,针对阻塞流水约束特性,提出了三类种群初始化方法;在嗅觉搜索阶段,设计了四类有向邻域搜索算子,以扩大算法的搜索空间;随后,提出了包含两类插入式局部搜索的变邻域下降搜索框架;在视觉搜索阶段,改进了种群更新策略,确保算法的快速收敛。最后,在基准测例上验证了DFOA的有效性和优越性。（3）同时从生产效率和节能角度出发,研究了分布式阻塞流水车间绿色多目标调度问题,分析了加工周期和能耗的冲突关系,提出了基于Pareto理论的多目标分布估计算法（Multi-objective estimation of distribution algorithm,MOEDA）。首先,建立了基于贝叶斯网络的离散概率模型,通过概率模型更新加工排序;随后,设计了两类加工速度调整算子,改进了一类工件插入策略,实现了算法调整工件排序时工序加工速度的自适应调整,加速种群向Pareto前沿逼近。最后,通过对比实验验证了MOEDA对Pareto前沿的覆盖和逼近性能。（4）考虑了事件驱动的分布式制造模式,以机器故障为背景,研究了分布式阻塞流水车间动态调度问题。设计了故障模拟与修复机制,提出了面向分布式阻塞流水车间的动态调度策略,以完工时间和系统稳定性为优化目标,构建了分布式阻塞流水车间干扰管理模型,针对重调度工件设计了基于差分进化思想的离散Memetic算法（Discrete Memetic algorithm based on differential evolution,DMA）。首先,设计了基于工件权重位置的种群初始化策略;随后,引入差分进化思想对重调度的目标空间进行邻域搜索;之后,提出了基于工件块的随机参考局部搜索策略,避免算法陷入局部最优。最后,通过对比实验验证了重调度算法的有效性和优越性。（5）结合分布式阻塞流水车间生产调度体系架构,开发了云-边缘结合的调度原型系统,实现了调度算法在云端的部署和集团调度业务的运行。随后,在某技术密集型企业搭建了边缘侧调度控制平台,以多品种、小规模和定制化产品为应用对象,对动态调度策略和DMA重调度算法的有效性进行了实例验证。该论文有图77张,表24个,参考文献186个。
童超[4]（2020）在《绿色GDP核算的理论与方法重构》文中研究说明在资源和环境问题日益严峻的背景下,GDP作为核心经济指标,未体现资源环境因素的不足日益凸显。一些国际组织和国家陆续启动绿色GDP研究和实践,但在推进过程中遇到较大困难,绿色GDP探索一度进入低谷。近年来,我国生态环境政策日趋严格,生态文明建设取得显着成效,社会各界对绿色GDP的数据需求越来越迫切。2015年,环保部宣布重启绿色GDP研究,称为绿色GDP2.0。一些具有明显时代特征的研究成果陆续问世,但依然存在一些问题,多数研究侧重于技术评估层面,缺乏经济理论和核算理论支持,也缺乏统一的核算方法,导致核算结果不可加、不可比,存在一定争议。本文针对当前绿色GDP研究存在的问题,在国民经济核算框架里,按照绿色GDP研究范式,保持绿色GDP的国民经济核算和经济学本色,体现资源耗减、环境污染和环境改善等因素,构建指数并进行估价,最后以山西省为例计算出全省和各市绿色GDP。本文主要做了以下工作。一是重构绿色GDP核算理论框架。本文针对当前绿色GDP1.0和2.0研究存在的不足,根据核算理论,结合当前生态环境政策日趋严格的背景,提出理论框架的前提假设:污染物产生的同时即由企业自行无害化处理。在此基础上构建具有比较明确投入产出关系的绿色GDP核算理论框架,主要做法是:1.拓展核算范围,虚拟一个资源环境部门;2.重构投入产出关系,将资源耗减和公共环保支出视为该部门的投入,将环境污染视为负产出;3.考虑环境改善产出,将其作为一项因子体现在环境污染指数中;4.将资源和污染物价格作为内生变量,克服价格外生给定所导致的一系列问题。二是重构绿色GDP物量核算方法。构建统一的物量核算单元——资源耗减指数和环境污染指数。主要做法:1.采用最新研究成果拓展生态足迹方法的范围,解决现有方法难以度量矿产资源耗减的不足,将核算范围拓展到化石能源和矿产资源,以生态足迹为同度量因素,结合山西省涉及的主要资源类型,构建资源耗减指数。2.按照主要污染物的环境监测数据、规模以上工业产品产量和产排污系数计算污染物排放量,采用经验判断与熵值法等方法为25种环境污染物赋权,同时,充分考虑环境改善因素,以造林面积和固体废弃物综合利用量构建环境改善因子,构建体现环境改善因子的环境污染指数。三是重构绿色GDP的价值量核算方法。主要做法是:1.根据能源距离函数和拉格朗日原理,推导资源耗减指数影子价格公式,将资源耗减指数作为一项新的投入,与资本、劳动和产出等指标共同纳入超越对数能源距离函数,利用参数线性规划方法求解资源耗减指数的影子价格。2.根据方向性产出距离函数与利润函数的对偶性,推导环境污染指数影子价格公式,将资源耗减指数、资本和劳动作为投入要素,将环境污染指数和工业总产值作为负产出和正产出,纳入二次型方向性产出距离函数,利用参数线性规划方法求解环境污染指数的影子价格。3.直接求解出的影子价格是在最优化条件下的价格,本文根据非效率因素对其进行调整,并进一步根据工业品出厂价格指数和工业增加值率进行调整,得出可以直接用于调整GDP的实际价格。四是基于山西省数据,运用重构的核算框架和方法进行山西省绿色GDP的实证探索。从相关部门搜集整理山西省自然资源、环境污染、造林、工业生产和效益等数据,计算山西省资源、环境物量指数及其实际价格,并进一步计算2004-2017年山西省及各市资源耗减投入和环境污染负产出,结合整理搜集的公共环保投入,核算山西省及各市2004-2017年绿色GDP数据。经与相关研究对比并结合实际情况分析,本文计算的物量指数、实际价格以及绿色GDP,能够体现生态环境政策变化,能够比较客观的反映山西省绿色发展成果。本文创新点:一是重构绿色GDP核算的理论框架,与之前研究相比,本文核算框架改进之处是:引入负产出概念、重构投入和产出指标、符合投入产出一致性等核算原则,从流量角度进行资源投入和环境污染核算,可以得出一个有减有加,体现环境治理效果的绿色GDP指标。二是将指数方法引入绿色GDP的物量核算,与现有框架中碎片化的分项进行物量核算相比,将指数用于物量核算是统一的核算方法,具有较好的适用性,核算结果具有较好的稳定性,核算范围全面且易于拓展,新的资源和污染物类型可以很方便的纳入指数。三是将距离函数引入绿色GDP核算并进行统一估价,采用能源距离函数求解资源耗减指数影子价格,采用方向性产出距离函数求解污染物影子价格。影子价格优点是能够体现资源和环境服务稀缺性,方向性距离函数适用于解决负产出问题,因此,本文核算方法和核算理论框架具有一致性。四是数据创新,1.本文整理长达14个年度的省级与市级工业主要产品产量（506种产品）,并以此为基础计算资源耗减投入和环境污染负产出,包括10种资源和25种污染物,核算范围明显比当前相关研究更加全面;2.本文采用更加细分的企业数据,经梳理国内公开发表的绿色核算和资源影子价格等相关研究,其数据均由包含非采矿业产值的企业层面产值数据汇总得出,暂未发现采用更加细分的企业数据进行资源耗减和绿色GDP核算的研究,在企业多元化发展背景下,采用企业的采矿业产值,而非采矿企业总产值,可以更准确度量采矿业产出和核算资源价值;3.本文各指标均由相同的企业数据汇总得出,提升估价和核算的准确性。
李瀑[5]（2020）在《大型体育赛事食品冷链物流网络构建研究》文中进行了进一步梳理体育在提高人民身体素质和健康水平、丰富人民精神文化生活、推动经济社会发展方面,都有着不可替代的重要作用,而国际体育赛事的社会影响力更强,有利于国家形象的塑造,是综合国力的重要体现。随着赛事规模、影响力、参赛人员的不断增加,比赛所需食品的种类和数量也呈现快速增长趋势,这对赛事主办方提出新的挑战。在筹办时间长、赛事时间短、需求量大、比赛场地分散的条件下,基于物流成本及物流时效等多方面考虑,有必要建立一套完整的食品冷链物流网络体系,保障赛事安全。本文以大型体育赛事为研究背景,首先界定了大型体育赛事食品冷链物流网络的定义,通过构建四维概念模型,从每个维度展开探讨,并分析了全流程和特性等,在此基础上构建了多商品多车型的大型体育赛事食品冷链物流网络的基础模型,并进一步考虑食品的最佳储存期,对模型进行了升级和优化。同时考虑到赛事举办的过程中,可能会发生意外事件而导致物流中断风险,进而提出综合考虑物流道路抢修与配送路径重构的物流网络优化模型,分别针对三个模型设计了对应的求解方式。本文的研究内容、方法及成果如下:（1）大型体育赛事食品冷链物流网络构建的影响机理分析。通过设计该物流网络的多维概念模型,分析其网络构成的多重结构,绘制了物流网络流程图,对物流网络构建的特征做具体分析。揭示了赛事食品冷链物流运行规律,既丰富了赛事物流管理的研究成果,也为赛事物流网络的构建及优化提供了有力的研究基础。（2）考虑多商品多车型的大型体育赛事食品冷链物流网络构建。讨论大型体育赛事物流的独特性,通过问题描述与假设,构建多商品多车型的赛事食品冷链物流网络模型,其中考虑了多商品、多车型、分类储存及运输、装卸货对运输成本的影响等。为加快求解效率进行模型强化,减少决策变量个数,增加约束空间搜索限制,同时运用分支定界算法对实际案例-2022年北京冬奥会进行计算,得到最优选址-路径结果,并做相关参数的灵敏度分析,最后分析通用算法的求解规模,测试了 48个随机算例,根据测试结果提出可能的聚类分析方法,以降低单次计算的数据规模。满足了赛事物流筹备对成本和时间的高精度要求,构建了符合赛事特点的物流网络模型,为现实中赛事物流网络基础框架的构建提供了数学建模基础。（3）考虑食品最佳储存期的大型体育赛事食品冷链物流网络构建。考虑不同品类冷链食品的最佳储存期,从食品供应安全的角度考虑设置多周期储存,据此设计多周期多商品多车型的赛事食品冷链物流网络优化模型,运用Benders算法将原问题拆分为子问题和主问题,通过Gams进行编程求解,在合理时间内求出了较为满意的结果,同时直接运用Cplex进行暴力求解测试,并不能在预期时间内获得最优解,从而验证了 Benders算法的有效性,对于解决大型赛事的食品安全供应问题有较好的现实指导意义。（4）考虑中断风险的大型体育赛事食品冷链物流网络构建。首先从风险预警的角度出发,对物流网络中断风险要素做具体分析,并设计物流网络中断风险预警机制;其次通过构建双层规划模型,上层根据道路抢修紧迫性优先抢修关键道路,使得完成抢修计划的时间最小化,下层按照各个赛区的食品需求时间,使得完成所有赛区场馆所需食品配送时间最小化,并采用基于距离矩阵的变邻域算法对双层规划模型进行寻优,以整体赛事配送时间最小为目标,确定优先通行道路,该模型对于道路抢修和赛事配送具有现实使用价值。图29幅,表17个,参考文献167篇。
杨黎朝[6]（2020）在《基于电动物流车的京东生鲜食品物流配送路径优化研究》文中研究说明近年来,随着城市配送的快速发展和人们消费方式的升级,城市物流配送量及配送车辆猛增,带来的城市交通拥挤、能源消耗和环境污染问题尤为突出。面对这些问题,电动物流车以能耗低、污染小的节能环保特性能够在很大程度上改善城市配送过程中产生的“外部不经济”问题,进而受到社会各界的青睐,这也促使众多物流企业纷纷将城市配送中的交通工具由传统燃油车替换为电动物流车。京东在面临“降本增效”的同时,也受社会责任感的驱使,开始采用电动物流车进行城市物流配送,但是由于电动物流车目前在配送中仍存在续驶里程短、中途充电耗费时间长、充电技术不完善等问题,导致总的配送成本高且实际运营效率较低。因此本文以京东生鲜食品为研究对象,以优化京东生鲜食品电动物流车配送路径为目的,对京东生鲜食品电动物流车路径优化问题进行研究,进而有效解决电动物流车配送中存在的不足,提高车辆配送效率,降低京东电动物流车配送成本,论文主要工作如下:首先对京东生鲜食品物流配送模式、电动物流车实际应用特性以及电动物流车在城市配送中的应用现状进行分析,并从电动物流车发展需求和国家出台相关政策层面提出京东电动物流车城市配送的必要性。其次在分析电动物流车充电需求和各项成本的基础上,综合考虑电动物流车充电量、载重量、客户时间窗约束,以总配送成本最小为优化目标构建模型。之后设计了符合模型求解的插入算法和遗传算法,通过插入算法选择客户点、充电点插入位置,获得质量高的初始解,通过遗传算法求解最优配送路径,并对遗传算法的选择算子和交叉算子进行改进,以加快算法收敛速度。最后,选取京东首家上市的生鲜超市7fresh进行算例分析,利用MATLAB对部分充电策略和完全充电策略两个场景分别求解,验证模型和算法的可行性,并且通过对比两种充电策略下的路径优化结果,发现采用部分充电策略能够使电动物流车通过减少充电量的方式增加续驶里程,减少总配送时间,降低总的配送成本。这在一定程度上弥补了电动物流车配送中存在的充电难、续驶里程短等不足,提高电动物流车城市配送效率。图27幅,表20个,参考文献52篇。
兰奇[7]（2020）在《考虑车型类别的车辆路径问题研究》文中进行了进一步梳理近年来,我国的物流行业发展迅猛,但增长过快的物流费用会违背企业获得最大化利润的初衷,企业开始重视作为企业“第三利润点”的物流,如何更高效、低成本地完成物流是当前值得研究的问题。配送是物流系统的一个重要环节,随着物流配送的发展和完善,客户的需求趋于多元化,配送方的配送车型不再单一,多车型的配送问题随之产生。因此,本文对考虑车型类别的车辆路径问题展开研究。主要研究内容包括:（1）对车辆路径问题的基本描述、组成要素、分类以及基本模型进行了阐述,并梳理了车辆路径问题求解常用的现代启发式算法、传统启发式算法和精确算法。（2）由于客户对于配送车型是有最大车型限制的,所以将车辆固定使用成本和运输成本之和作为目标函数,以车辆装载约束、客户能接受的最大车型约束和车辆最大配送客户数量约束作为主要约束,构建了考虑车型类别的车辆路径问题模型。设计了小规模算例通过CPLEX求解验证了模型的正确性。（3）针对本文所构建的模型,选择遗传算法作为求解算法,并对遗传算法进行了相应的设计。将考虑车型类别的车辆路径问题中的车型选择放到了染色体解码的过程中,通过轮盘赌法结合最优保存策略加快种群的收敛速度,使用两点互换变异算子和改进的两点交叉算子。运用该算法对小规模算例求解并与CPLEX的求解结果对比分析验证了算法的有效性。（4）运用本文建立的考虑车型类别的车辆路径问题优化模型通过遗传算法对中国外运华北公司的实际配送问题进行了求解,求解结果相较实际的配送方案有较好的优化效果,验证了算法和模型的科学性和有效性,能够为实际的配送问题提供更经济合理的配送方案,并对比分析了车辆最大配送客户数以及车辆装载量这两种因素影响下的配送方案的变化。
周萍[8]（2020）在《考虑道路阻抗的生鲜食品冷链物流配送路径优化研究》文中认为随着生鲜食品质量安全政策的推广以及城市居民对绿色健康食品消费力度的增加,生鲜食品多元化需求逐步上升,消费者对生鲜食品的高品质要求促进了冷链物流的发展。生鲜食品的易腐性决定配送过程的温控性和时效性,而实际道路状况会延长配送时间导致食品腐败变质、发生货损,影响企业运营效益。为解决道路交通问题,需合理规划交通资源,提高道路利用率。其中,路阻函数可用来反映道路实际通行情况、衡量交通分配和路网规划程度,该函数利用车辆的行驶时间表征交通通畅程度,能够决定出行者对路径的选择和整个路网效率。同时,企业应选择制冷效果好,油耗较低的冷藏车完成配送任务。如何在考虑道路阻抗的影响下,合理控制配送时间、优化车辆配送线路,对企业提高配送效率、减少货损消耗、降低配送成本具有深刻意义。本文首先对国内外冷链物流以及配送路径优化问题的研究成果分类总结,阐述了冷链物流的配送特点以及运作流程,并对冷链物流的运营模式和配送路径问题的求解方法以及基本模型展开分析。接着对几种典型的道路阻抗函数进行介绍,掌握道路阻抗的表现形式,进一步分析道路阻抗的相关影响因素。通过分析传统BPR函数存在的问题,利用交通量与密度的关系式代替函数中的交通量对BPR路阻函数做出改进,由此反映实际交通状况,掌握配送车辆的实际行驶时间。然后在配送路径优化模型构建阶段引入BPR路阻函数,并将配送总成本最小作为模型优化目标,综合考虑固定成本、运输成本、人工成本、制冷成本、货损成本、违反时间窗惩罚成本以及碳排放成本构成,建立道路阻抗下带时间窗约束的生鲜食品冷链物流配送路径优化模型。其次,通过分析精确算法、传统启发式算法以及智能优化算法的特点,选择自适应和随机搜索能力较强的遗传算法求解配送路径优化问题。为提高遗传算法的局部搜索能力,在算法设计阶段结合模拟退火算法,将其内嵌入遗传算法设计混合遗传—模拟退火算法求解所建模型,避免遗传算法“早熟”问题,提高算法的整体并行寻优能力。最后,以永辉超市为背景案例,根据企业数据设定模型参数,采用MATLAB软件求解算例,得出考虑道路阻抗的最优化配送路径,并对遗传算法和混合遗传—模拟退火算法的运算结果进行对比分析,验证模型算法的有效性。
褚鑫[9]（2020）在《ZK集团煤炭物流中心选址规划研究》文中研究指明我国煤炭资源储量丰富,且主要分布于西北地区,煤炭消费主要集中于东部及南部,这使得煤炭往往需要经过长时间长距离运输,因此煤炭物流产业的发展进程必将成为促进煤炭行业稳步前进的重要支撑。随着国家的开放步调日益增速,特别是“一带一路”发展战略的实施,给煤炭物流产业提供了广阔的发展前景和前所未有的挑战。通过一系列整顿和优化,我国煤炭物流通道已经基本形成,目前对于煤炭物流节点的选址、优化和建设成为煤炭物流网络布局进程当中最大的短板。国内煤炭生产和开发格局正加速向西部地区迁移,西煤东调和北煤南运的格局愈发凸显,这给现代煤炭物流企业提出了艰巨的要求。为了探索煤炭物流企业物流设施选址问题,本文以淄博矿业集团（以下简称ZK集团）为依托开展研究。ZK集团是一个以煤为主的跨地区、跨所有制的大型现代煤炭企业,具有多年煤炭开采历史,同时在煤炭物流方面也具有天然的发展优势。如何运用煤炭、物流、大宗产品运输等政策优势,加快进行集团煤炭物流网络中物流节点的布局建设,对于ZK集团乃至全国煤炭物流产业的成长来说都意义重大。本文以煤炭物流设施选址为主要议题,围绕提出问题、分析问题、解决问题的总体思路,主要包含以下几部分内容:（1）提出了研究ZK集团煤炭物流中心选址的选题背景与意义,对煤炭物流、物流设施选址、相关研究方法与求解模型进行综述。并简要介绍了煤炭物流的相关情况,提出了煤炭物流的脆弱性特点,并对物流中心选址理论以及多目标规划理论进行相关介绍。（2）从ZK集团煤炭物流网络建设实际出发,分析ZK集团外部政策环境、煤炭产业发展环境以及煤炭物流发展形势,结合集团内部煤炭贸易与物流开展情况、煤炭矿产资源分布情况以及上下游客户资源分布等情况总结集团煤炭物流中心选址的建设环境实际,并以此概况本文研究ZK集团煤炭物流中心选址的基本情况。（3）结合ZK集团物流中心选址基本情况,利用AHP法和模糊综合评价法确定煤炭物流中心备选点范围;接下来构建总成本最小,客户费用最低以及时效性最高的多目标规划模型,利用传统遗传算法求解得出ZK集团在山东省内建设煤炭物流中心的最终选址结果,并针对集团现有问题提出今后发展煤炭物流的建议与对策,为集团后续煤炭物流节点建设乃至物流网络铺排提供参考依据。本论文有图19幅,表25个,参考文献70篇。
司昊[10]（2020）在《共同配送模式下末端设施选址及路径规划研究》文中提出近年来不断发展的共同配送模式,能够通过整合各个物流企业的配送业务来实现物流的统一配送,在有效降低配送成本的同时减少配送时间,已然成为解决末端配送诸多问题的有效途径之一。鉴于此,本文将共同配送模式引入到末端配送网络中,以末端共同配送设施选址和车辆配送路径为研究对象,在已知配送需求的基础上,构建末端物流设施选址和车辆配送路径模型,并结合案例对问题模型的可行性和求解算法的有效性进行验证分析,最后根据本文研究成果设计开发末端共同配送网络原型系统,本文具体进行了以下几方面的研究:（1）结合国内外相关研究,介绍了共同配送模式的定义、分类、物流企业实施共同配送模式所带来的优势以及推行共同配送可能发生的障碍;针对共同配送模式下的末端设施选址和车辆配送路径规划问题,概述了其问题定义、分类和基本的数学模型;最后对求解相关问题的算法进行了介绍。（2）构建了两层的末端共同配送设施选址网络,为获取更精确的选址数据,减少计算规模,将动态规划法的逆推思想应用于解决末端共同配送设施选址网络中。针对下层的末端共同配送自提点选址问题,考虑自提点每日运营成本与居民点距离满意度的协同优化,构建末端共同配送自提点选址模型,设计基于就近规则的启发式算法进行求解,并讨论自提点不同服务半径和不同目标权重对优化结果的影响;针对上层末端共同配送中心选址问题,结合房租系数,将最小化总配送路程与总配送量加权值作为优化目标,构建末端共同配送中心选址模型,并采用枚举法求解。（3）根据末端共同配送设施选址网络计算结果,以各车辆从配送中心到各自提点的配送总路程最短为优化目标,构建末端共同配送车辆路径规划模型,根据问题特征,设计两段式实数编码的遗传算法进行求解。（4）为实现本文问题研究的整合应用,简化问题和算法参数的赋值方式,优化操作流程,在Java Swing平台下设计开发末端共同配送网络原型系统。
二、构建现代企业问题求解环境（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、构建现代企业问题求解环境（论文提纲范文）
（1）基于最小订单拆分原则的配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究述评 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 车辆路径问题理论 |
| 2.1.1 车辆路径问题的定义 |
| 2.1.2 车辆路径问题的分类 |
| 2.1.3 车辆路径问题的求解算法 |
| 2.2 时间窗概述 |
| 2.2.1 时间窗的描述 |
| 2.2.2 时间窗的分类 |
| 2.3 需求可拆分问题概述 |
| 2.3.1 需求可拆分问题的描述 |
| 2.3.2 衍生类型 |
| 2.4 多配送中心问题概述 |
| 2.4.1 多配送中心问题的描述 |
| 2.4.2 多配送中心的配送方式 |
| 第三章 多仓配送现状及存在的问题 |
| 3.1 多仓配送现状 |
| 3.1.1 顾客购买特征 |
| 3.1.2 商家存货特征 |
| 3.1.3 配送特征 |
| 3.1.4 一地多仓 |
| 3.2 多仓配送存在的问题 |
| 3.2.1 配送成本高 |
| 3.2.2 顾客体验差 |
| 3.3 订单拆分的必要性及原则 |
| 3.3.1 订单拆分的必要性 |
| 3.3.2 订单拆分的原则 |
| 本章小结 |
| 第四章 基于最小订单拆分原则的配送路径优化模型 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基本假设及参变量定义 |
| 4.2.1 基本假设 |
| 4.2.2 参变量定义 |
| 4.3 配送总成本的构成 |
| 4.4 数学模型的构建 |
| 4.5 模型求解 |
| 4.5.1 多配送中心的转换 |
| 4.5.2 两阶段遗传算法设计 |
| 4.6 算法灵敏度分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 P物流企业应用研究 |
| 5.1 P物流企业概况 |
| 5.1.1 组织结构 |
| 5.1.2 综合能力 |
| 5.1.3 配送流程 |
| 5.1.4 配送现状 |
| 5.1.5 配送存在的问题 |
| 5.2 数据收集及整理 |
| 5.2.1 配送中心信息 |
| 5.2.2 客户信息 |
| 5.2.3 车辆信息 |
| 5.2.4 参数设置 |
| 5.3 计算结果 |
| 5.3.1 基于最小订单拆分原则的配送方案 |
| 5.3.2 基于最短距离订单拆分原则的配送方案 |
| 5.3.3 对比分析 |
| 5.4 效果分析 |
| 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 |
（2）流程工业调度模型与算法及其在造纸工业中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 主要的研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 2 生产调度基本概念及造纸企业生产调度中存在的问题 |
| 2.1 生产调度的提出 |
| 2.2 调度问题描述、分类及特性 |
| 2.2.1 调度问题的描述 |
| 2.2.2 车间调度问题的分类 |
| 2.2.3 车间调度问题的特点 |
| 2.3 流程工业生产调度 |
| 2.3.1 流程工业生产调度及其特点 |
| 2.3.2 流程工业生产调度的分类 |
| 2.3.3 流程工业生产调度的方法 |
| 2.4 造纸企业生产调度问题 |
| 2.4.1 订单与排产计划安排 |
| 2.4.2 排产计划与生产计划冲突 |
| 2.4.3 生产管理缺陷 |
| 2.4.4 质量管理 |
| 2.4.5 仓储管理 |
| 2.4.6 问题成因分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于分解多目标演化算法的造纸企业生产调度研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 造纸企业生产过程简述 |
| 3.2.1 第一阶段加工生产过程 |
| 3.2.2 第二阶段加工生产过程 |
| 3.3 生产调度模型的建立 |
| 3.3.1 造纸企业的生产调度流程描述 |
| 3.3.2 生产调度性能指标 |
| 3.3.3 造纸企业生产调度数学模型 |
| 3.4 生产调度模型的求解算法 |
| 3.4.1 基于分解的多目标演化算法 |
| 3.4.2 算法设计的关键步骤 |
| 3.4.3 实验数据 |
| 3.5 数值实验与结果分析 |
| 3.5.1 参数设置 |
| 3.5.2 评价指标 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于负相关搜索算法的造纸企业立体仓库优化调度研究 |
| 4.1 自动化立体仓库概述 |
| 4.1.1 自动化立体仓库的结构 |
| 4.1.2 自动化立体仓库的分类与特点 |
| 4.2 自动化立体仓库货位分配优化 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 数学模型的建立 |
| 4.3 立体仓库调度模型的求解算法 |
| 4.3.1 负相关搜索算法 |
| 4.3.2 算法设计的关键步骤 |
| 4.4 数值实验与结果分析 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 评价指标 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于量子进化算法的造纸企业项目调度研究 |
| 5.1 项目调度概况 |
| 5.2 多模式资源项目调度描述以及数学建模 |
| 5.3 基于量子进化算法的多模式资源项目调度问题实现 |
| 5.3.1 量子进化算法概述 |
| 5.3.2 编码方案 |
| 5.3.3 解码方案 |
| 5.3.4 不可行方案的修复 |
| 5.3.5 个体的适应度评价 |
| 5.3.6 量子种群更新 |
| 5.3.7 算法流程图 |
| 5.4 算例分析与结果评价 |
| 5.4.1 典型案例验证及结果分析 |
| 5.4.2 随机案例验证及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于云平台的造纸企业智能MES系统的设计与实现 |
| 6.1 MES系统概述 |
| 6.2 系统总体解决方案 |
| 6.2.1 造纸企业ERP、MES和PCS的体系结构 |
| 6.2.2 造纸企业智能MES系统构架 |
| 6.3 系统主要功能模块介绍 |
| 6.3.1 系统管理模块 |
| 6.3.2 信息查询模块 |
| 6.3.3 设备管理模块 |
| 6.3.4 生产管理模块 |
| 6.3.5 仓储管理模块 |
| 6.3.6 品质管理模块 |
| 6.3.7 数据分析模块 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 研究工作创新点 |
| 7.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
（3）分布式阻塞流水车间调度方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究目标 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 |
| 1.4 研究现状总结及问题分析 |
| 1.5 研究内容 |
| 2 分布式阻塞流水车间调度体系架构研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 分布式制造模式特点分析 |
| 2.3 分布式阻塞流水车间调度业务流程和关键决策点 |
| 2.4 分布式阻塞流水生产调度体系架构研究 |
| 2.5 分布式生产调度管控模式设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 分布式阻塞流水车间静态调度研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 分布式阻塞流水车间静态调度数学模型 |
| 3.3 标准果蝇优化算法介绍 |
| 3.4 离散果蝇优化算法流程描述 |
| 3.5 实验对比与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 分布式阻塞流水车间绿色调度研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 分布式阻塞流水车间绿色调度数学模型 |
| 4.3 标准分布估计算法介绍 |
| 4.4 多目标分布估计算法流程描述 |
| 4.5 实验对比与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 分布式阻塞流水车间动态调度研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 分布式阻塞流水车间动态调度流程关键问题研究 |
| 5.3 分布式阻塞流水车间动态调度数学模型 |
| 5.4 分布式阻塞流水车间动态调度策略 |
| 5.5 基于差分进化的Memetic算法流程 |
| 5.6 实验对比与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 分布式阻塞流水车间调度系统实现及应用 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 分布式阻塞流水车间调度系统框架 |
| 6.3 系统开发模式和配置 |
| 6.4 系统应用模块设计 |
| 6.5 系统功能框架设计 |
| 6.6 系统功能实现和界面展示 |
| 6.7 系统应用实例 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）绿色GDP核算的理论与方法重构（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标和拟解决的关键问题 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 拟解决的关键问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 绿色GDP定义和核算思路 |
| 2.1.1 定义 |
| 2.1.2 货币化核算思路 |
| 2.1.3 非货币化核算思路 |
| 2.1.4 各国核算研究与实践 |
| 2.2 资源耗减核算研究 |
| 2.2.1 资源耗减实物量和指数核算 |
| 2.2.2 资源耗减估价 |
| 2.3 环境降级核算研究 |
| 2.3.1 环境污染实物量和指数核算 |
| 2.3.2 环境降级估价 |
| 2.3.3 环境改善核算 |
| 2.4 环境保护支出核算研究 |
| 2.5 文献评述 |
| 2.5.1 核算理论评述 |
| 2.5.2 核算方法评述 |
| 2.5.3 核算数据评述 |
| 第3章 理论基础 |
| 3.1 国民经济核算理论 |
| 3.2 SEEA核算体系 |
| 3.3 弱可持续发展理论 |
| 3.4 福利经济学理论 |
| 3.5 外部性理论 |
| 3.6 边际成本理论 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 研究理论框架与方法重构 |
| 4.1 绿色GDP定义和相关界定 |
| 4.1.1 绿色GDP定义和公式 |
| 4.1.2 绿色GDP核算原则和时空界定 |
| 4.2 绿色GDP核算框架重构 |
| 4.2.1 SNA和 SEEA局限性 |
| 4.2.2 拓展生产范围 |
| 4.2.3 虚拟资源环境部门 |
| 4.2.4 纳入环境改善因素 |
| 4.2.5 引入负价值概念 |
| 4.2.6 重构投入和产出关系 |
| 4.2.7 改进的绿色GDP核算框架 |
| 4.3 绿色GDP核算指标体系构建 |
| 4.3.1 资源耗减投入 |
| 4.3.2 公共环保投入 |
| 4.3.3 包含环境改善因子的环境污染负产出 |
| 4.3.4 GDP和各科目的逻辑自洽性 |
| 4.3.5 绿色GDP核算指标体系 |
| 4.4 绿色GDP物量核算方法重构 |
| 4.4.1 指数在绿色GDP核算中的适用性 |
| 4.4.2 资源耗减指数构建 |
| 4.4.3 环境改善因子构建 |
| 4.4.4 体现环境改善因子的环境污染指数构建 |
| 4.5 绿色GDP价值量核算方法重构 |
| 4.5.1 构建估价机制 |
| 4.5.2 引入距离函数 |
| 4.5.3 采用线性规划方法 |
| 4.5.4 求解影子价格 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 山西省资源和环境物量指数构建 |
| 5.1 研究地区概况与数据 |
| 5.1.1 山西省资源和环境概况 |
| 5.1.2 数据来源 |
| 5.1.3 数据代表性、匹配性和全面性 |
| 5.2 资源耗减指数构建 |
| 5.2.1 资源耗减核算对象和范围 |
| 5.2.2 资源耗减指数计算公式 |
| 5.2.3 基于生态足迹的资源耗减指数 |
| 5.3 环境污染指数构建 |
| 5.3.1 环境污染核算对象和范围 |
| 5.3.2 环境污染指数计算公式 |
| 5.3.3 环境改善因子构建 |
| 5.3.4 环境污染指数权重计算 |
| 5.3.5 包含环境改善因子的环境污染指数 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 山西省资源和环境物量指数估价 |
| 6.1 资源耗减指数影子价格测度 |
| 6.1.1 生产可能性集和能源距离函数 |
| 6.1.2 指标选择、创新和描述性分析 |
| 6.1.3 模型设定和影子价格公式推导 |
| 6.1.4 影子价格求解 |
| 6.2 环境污染指数影子价格测度 |
| 6.2.1 环境生产技术和方向性产出距离函数 |
| 6.2.2 指标、方向向量选择和描述性分析 |
| 6.2.3 模型设定和影子价格公式推导 |
| 6.2.4 影子价格求解 |
| 6.3 资源耗减和环境污染指数影子价格调整 |
| 6.3.1 基于非效率因素调整的原理和方法概述 |
| 6.3.2 基于价格指数和增加值率调整的方法概述 |
| 6.3.3 经调整的资源耗减和环境污染指数实际价格 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 山西省绿色GDP核算与分析 |
| 7.1 绿色GDP各调整项目核算与分析 |
| 7.1.1 资源耗减投入核算与分析 |
| 7.1.2 公共环保投入核算与分析 |
| 7.1.3 环境污染负产出核算与分析 |
| 7.1.4 调整项目合计与分析 |
| 7.2 绿色GDP总量核算与分析 |
| 7.2.1 山西省绿色GDP总量核算与分析 |
| 7.2.2 山西省各市绿色GDP总量核算与分析 |
| 7.3 小结 |
| 第8章 结论和展望 |
| 8.1 研究结论和政策建议 |
| 8.1.1 研究结论 |
| 8.1.2 政策建议 |
| 8.2 研究不足和展望 |
| 8.2.1 研究不足 |
| 8.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 2004 -2017年山西省各市造林面积 |
| 附录2 2004 -2017年山西省各市工业固体废物综合利用量 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（5）大型体育赛事食品冷链物流网络构建研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国的全球体育影响力逐年上升 |
| 1.1.2 大型体育赛事对冷链食品的需求复杂 |
| 1.1.3 冷链物流是保障大型体育赛事食品安全的重要环节 |
| 1.1.4 构建大型体育赛事食品冷链物流网络十分必要 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 相关概念界定 |
| 1.3.1 大型体育赛事 |
| 1.3.2 体育赛事物流 |
| 1.3.3 食品冷链 |
| 1.3.4 物流网络 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 论文创新点 |
| 2 研究综述 |
| 2.1 大型体育赛事物流研究综述 |
| 2.1.1 理论研究 |
| 2.1.2 应用研究 |
| 2.2 食品冷链物流研究综述 |
| 2.2.1 食品冷链配送中心选址 |
| 2.2.2 食品冷链物流运输 |
| 2.3 物流网络研究综述 |
| 2.3.1 物流网络的概念 |
| 2.3.2 物流网络的构成 |
| 2.3.3 物流网络的构建 |
| 2.4 物流中断研究综述 |
| 2.4.1 网络弹性 |
| 2.4.2 网络中断恢复 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 大型体育赛事食品冷链物流网络构建的影响机理分析 |
| 3.1 大型体育赛事食品冷链物流网络构建的多维概念模型 |
| 3.1.1 质态维度 |
| 3.1.2 空间维度 |
| 3.1.3 量态维度 |
| 3.1.4 流程维度 |
| 3.2 大型体育赛事食品冷链物流网络构建的全流程分析 |
| 3.2.1 初级农产品物流网络的全流程 |
| 3.2.2 加工食品物流网络的全流程 |
| 3.3 大型体育赛事食品冷链物流网络构建的特征分析 |
| 3.3.1 物流对象复杂 |
| 3.3.2 配送中心硬件要求高 |
| 3.3.3 配送车辆购置和运营成本高 |
| 3.3.4 物流流向以正向为主 |
| 3.3.5 配送流程短、流速快 |
| 3.3.6 兼顾物流效率与效益 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 考虑多商品多车型的大型体育赛事食品冷链物流网络构建 |
| 4.1 考虑多商品多车型的研究背景 |
| 4.2 考虑多商品多车型的问题描述 |
| 4.3 多商品多车型赛事物流网络模型 |
| 4.3.1 符号说明 |
| 4.3.2 双目标分析 |
| 4.3.3 模型构建 |
| 4.3.4 模型强化 |
| 4.4 多商品多车型赛事物流网络构建的算法设计 |
| 4.4.1 多目标转化 |
| 4.4.2 分支定界求解 |
| 4.5 考虑多商品多车型的案例分析 |
| 4.5.1 案例背景 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 4.5.3 灵敏度分析 |
| 4.5.4 求解规模分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 考虑食品最佳储存期的大型体育赛事食品冷链物流网络构建 |
| 5.1 考虑食品最佳储存期的研究背景 |
| 5.2 考虑食品最佳储存期的问题描述 |
| 5.3 多周期赛事物流网络模型 |
| 5.3.1 符号说明 |
| 5.3.2 模型构建 |
| 5.4 BENDERS分解算法 |
| 5.4.1 Benders算法分析 |
| 5.4.2 多周期赛事物流网络构建的算法设计 |
| 5.5 考虑食品最佳储存期的案例分析 |
| 5.5.1 案例背景 |
| 5.5.2 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 考虑中断风险的大型体育赛事食品冷链物流网络构建 |
| 6.1 物流网络中断风险要素分析 |
| 6.2 物流网络中断风险预警机制设计 |
| 6.2.1 中断风险指标体系构建 |
| 6.2.2 中断风险预警系统设计 |
| 6.2.3 中断风险预控策略 |
| 6.3 考虑中断风险的赛事物流网络模型 |
| 6.3.1 考虑中断风险的研究背景 |
| 6.3.2 考虑中断风险的问题描述 |
| 6.3.3 符号说明 |
| 6.3.4 模型构建 |
| 6.4 基于距离矩阵的变邻域搜索算法 |
| 6.5 仿真测试分析与验证 |
| 6.5.1 算例设计 |
| 6.5.2 仿真结果及分析 |
| 6.6 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 |
（6）基于电动物流车的京东生鲜食品物流配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆路径优化问题研究现状 |
| 1.2.2 生鲜食品配送研究现状 |
| 1.2.3 电动物流车路径优化问题研究现状 |
| 1.3 研究现状总结 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 京东生鲜食品配送模式及电动物流车应用研究 |
| 2.1 京东生鲜食品物流配送模式研究 |
| 2.1.1 生鲜食品的内涵及特点 |
| 2.1.2 京东生鲜食品物流配送模式分析 |
| 2.2 电动物流车应用特性及充电模式分析 |
| 2.2.1 电动物流车概念及特性 |
| 2.2.2 电动物流车应用现状 |
| 2.2.3 电动物流车充电模式 |
| 2.3 京东电动物流车城市配送必要性分析 |
| 2.3.1 电动物流车发展需求分析 |
| 2.3.2 电动物流车政策支持 |
| 2.4 车辆路径优化问题概述 |
| 2.4.1 车辆路径优化问题基本概念 |
| 2.4.2 车辆路径优化问题主要类型 |
| 2.4.3 车辆路径优化问题求解算法 |
| 2.5 总结 |
| 3 京东生鲜食品电动物流车路径优化模型构建 |
| 3.1 传统VRP与 EVRP的区别 |
| 3.1.1 传统车辆路径优化问题 |
| 3.1.2 电动物流车路径优化问题 |
| 3.1.3 传统VRP与 EVRP的区别 |
| 3.2 模型构建思路 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 基本假设 |
| 3.2.3 模型参数及决策变量说明 |
| 3.2.4 重点参数介绍 |
| 3.3 京东生鲜食品电动物流车路径优化模型建立 |
| 3.3.1 充电需求分析 |
| 3.3.2 配送成本分析 |
| 3.3.3 模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 京东生鲜食品电动物流车路径优化算法研究 |
| 4.1 算法选择 |
| 4.1.1 遗传算法构成要素 |
| 4.1.2 遗传算法求解流程 |
| 4.2 模型求解算法设计 |
| 4.2.1 插入算法设计 |
| 4.2.2 遗传算法设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 算例分析 |
| 5.1 算例背景 |
| 5.1.1 京东7fresh介绍 |
| 5.1.2 京东7fresh电动物流车配送中存在问题分析 |
| 5.2 数据选取 |
| 5.2.1 基础数据 |
| 5.2.2 其他参数设置 |
| 5.3 模型求解及结果分析 |
| 5.3.1 部分充电策略求解结果(场景一) |
| 5.3.2 完全充电策略求解结果(场景二) |
| 5.3.3 两种充电策略优化结果对比分析 |
| 5.4 敏感性分析 |
| 5.4.1 充电策略对求解结果的影响 |
| 5.4.2 算法改进对求解结果的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）考虑车型类别的车辆路径问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 车辆路径问题国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆路径问题国外研究现状 |
| 1.2.2 车辆路径问题国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.4 技术路线与论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基础概念和相关理论概述 |
| 2.1 配送相关概述 |
| 2.1.1 配送的概念及特点 |
| 2.1.2 配送的分类概述 |
| 2.1.3 配送的作用和意义 |
| 2.2 车辆路径问题相关概述 |
| 2.2.1 车辆路径问题基本描述 |
| 2.2.2 车辆路径问题组成要素 |
| 2.2.3 车辆路径问题分类 |
| 2.2.4 车辆路径问题基本模型 |
| 2.3 车辆路径问题求解算法概述 |
| 2.3.1 精确求解算法 |
| 2.3.2 传统启发式算法 |
| 2.3.3 现代启发式算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 考虑车型类别的车辆路径问题模型构建 |
| 3.1 考虑车型类别的车辆路径问题描述 |
| 3.2 考虑车型类别的车辆路径问题模型假设 |
| 3.3 考虑车型类别的车辆路径问题模型构建 |
| 3.3.1 符号定义 |
| 3.3.2 目标函数及约束条件说明 |
| 3.3.3 模型建立 |
| 3.4 算例测试 |
| 3.4.1 算例数据 |
| 3.4.2 算例求解结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑车型类别的车辆路径问题算法设计 |
| 4.1 算法选择 |
| 4.2 遗传算法概述 |
| 4.2.1 遗传算法基本原理及操作 |
| 4.2.2 遗传算法基本运算流程 |
| 4.3 考虑车型类别的车辆路径问题遗传算法设计 |
| 4.3.1 染色体的编码和解码 |
| 4.3.2 种群初始化 |
| 4.3.3 适应度函数 |
| 4.3.4 选择算子 |
| 4.3.5 交叉算子 |
| 4.3.6 变异算子 |
| 4.3.7 设定终止条件 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实例验证与结果分析 |
| 5.1 实例情况概述 |
| 5.1.1 企业情况概述 |
| 5.1.2 实例数据 |
| 5.2 求解及结果分析 |
| 5.2.1 参数标定 |
| 5.2.2 求解结果及对比分析 |
| 5.3 影响因素分析 |
| 5.3.1 车辆最大配送客户数对配送方案的影响 |
| 5.3.2 车辆装载量对配送方案的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 节点距离表(km) |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）考虑道路阻抗的生鲜食品冷链物流配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 概念界定及相关理论研究 |
| 2.1 冷链物流基础理论 |
| 2.1.1 冷链物流的概念 |
| 2.1.2 冷链物流的配送特点 |
| 2.1.3 冷链物流的运作流程 |
| 2.1.4 冷链物流的模式分析 |
| 2.2 道路阻抗函数分析 |
| 2.2.1 道路阻抗函数类型 |
| 2.2.2 道路阻抗表现形式 |
| 2.2.3 道路阻抗影响因素 |
| 2.3 冷链物流配送路径优化问题概述 |
| 2.3.1 冷链物流配送路径优化问题的定义 |
| 2.3.2 冷链物流配送路径优化问题的分类 |
| 2.3.3 冷链物流配送路径优化问题基本模型 |
| 2.4 本章小节 |
| 3 考虑道路阻抗的生鲜食品冷链物流配送路径优化模型构建 |
| 3.1 道路阻抗BPR函数研究 |
| 3.1.1 传统BPR路阻函数 |
| 3.1.2 BPR路阻函数的不足 |
| 3.1.3 改进BPR路阻函数 |
| 3.2 考虑道路阻抗的冷链物流配送路径优化模型构建流程 |
| 3.2.1 问题描述与建模思想 |
| 3.2.2 优化目标确定 |
| 3.2.3 模型条件假设 |
| 3.2.4 模型符号设定 |
| 3.2.5 成本函数分析 |
| 3.3 考虑道路阻抗的冷链物流配送路径优化模型建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 模型求解算法设计 |
| 4.1 模型求解算法研究 |
| 4.1.1 求解算法分类 |
| 4.1.2 智能优化算法 |
| 4.2 遗传算法概述 |
| 4.2.1 遗传算法的概念 |
| 4.2.2 遗传算法求解要素 |
| 4.2.3 遗传算法基本步骤 |
| 4.3 混合遗传—模拟退火算法求解配送路径优化模型 |
| 4.3.1 模拟退火算法 |
| 4.3.2 模拟退火算法步骤 |
| 4.3.3 混合遗传—模拟退火算法流程 |
| 4.3.4 混合遗传—模拟退火算法设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 算例分析 |
| 5.1 算例背景 |
| 5.1.1 永辉超市基本情况 |
| 5.1.2 永辉超市配送模式 |
| 5.1.3 永辉超市地理位置 |
| 5.2 算例数据信息 |
| 5.2.1 基本数据来源 |
| 5.2.2 考虑道路阻抗的行驶时间 |
| 5.2.3 算法参数设定 |
| 5.3 优化结果分析 |
| 5.3.1 遗传算法结果 |
| 5.3.2 混合遗传算法结果 |
| 5.3.3 算例结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 论文研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）ZK集团煤炭物流中心选址规划研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 煤炭物流相关研究 |
| 1.2.2 物流设施选址研究 |
| 1.2.3 相关方法与模型研究 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 煤炭物流中心选址相关理论概述 |
| 2.1 煤炭物流概述 |
| 2.1.1 煤炭产业链及物流运作流程 |
| 2.1.2 煤炭物流运输方式 |
| 2.1.3 煤炭物流参与企业 |
| 2.2 煤炭物流的脆弱性 |
| 2.2.1 国内煤炭物流系统脆弱性分析 |
| 2.2.2 国内煤炭物流发展现状及趋势 |
| 2.3 煤炭物流中心选址概述 |
| 2.3.1 煤炭物流中心选址重要性 |
| 2.3.2 煤炭物流中心选址目标 |
| 2.3.3 煤炭物流中心选址原则 |
| 2.3.4 物流中心选址流程 |
| 2.4 多目标规划理论 |
| 2.4.1 多目标规划理论概述 |
| 2.4.2 多目标规划基本数学模型 |
| 2.4.3 多目标规划模型的求解算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 ZK集团煤炭物流中心建设环境分析 |
| 3.1 ZK集团煤炭物流中心选址外部环境分析 |
| 3.1.1 发展政策环境分析 |
| 3.1.2 煤炭产业形势分析 |
| 3.1.3 煤炭物流形势分析 |
| 3.2 ZK集团煤炭物流中心选址内部条件分析 |
| 3.2.1 ZK集团煤炭贸易与物流业务发展情况 |
| 3.2.2 ZK集团煤炭矿产资源情况 |
| 3.2.3 ZK集团煤炭贸易上下游客户资源情况 |
| 3.3 ZK集团煤炭物流中心选址基本情况 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 ZK集团煤炭物流中心备选点的确定 |
| 4.1 物流中心选址影响因素分析 |
| 4.2 ZK集团煤炭物流中心选址评价指标 |
| 4.3 基于层次分析法的各因素权重确定 |
| 4.3.1 AHP的基本原理 |
| 4.3.2 构建结构层次模型 |
| 4.3.3 准则层各因素权重确定 |
| 4.3.4 标准层各因素权重确定 |
| 4.4 基于模糊综合评价法的综合评分 |
| 4.4.1 标准层主观打分 |
| 4.4.2 标准层客观打分 |
| 4.4.3 各备选点综合得分 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 ZK集团煤炭物流中心选址模型构建与求解 |
| 5.1 多目标规划模型的构建 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 模型假设 |
| 5.1.3 符号说明 |
| 5.1.4 各目标函数构建 |
| 5.1.5 多目标规划模型 |
| 5.2 多目标规划模型的求解 |
| 5.2.1 遗传算法概述 |
| 5.2.2 遗传算法一般求解流程 |
| 5.2.3 多目标规划模型的求解算法设计 |
| 5.3 ZK集团煤炭物流中心选址模型的求解 |
| 5.3.1 数据准备 |
| 5.3.2 计算结果 |
| 5.4 ZK集团煤炭物流产业发展对策分析 |
| 5.4.1 打造智慧煤炭物流体系 |
| 5.4.2 强化人才引进与培养 |
| 5.4.3 完善集团治理结构 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要工作与结论 |
| 6.2 不足之处及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 物流中心选址各影响因素重要性调查问卷 |
| 附录 B 备选城市各主观因素打分调查问卷 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）共同配送模式下末端设施选址及路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 共同配送研究现状 |
| 1.2.2 设施选址问题研究现状 |
| 1.2.3 车辆路径问题研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究现状总结 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 本章小结 |
| 第二章 物流配送网络基础理论 |
| 2.1 理论概述 |
| 2.1.1 共同配送模式概述 |
| 2.1.2 设施选址问题概述 |
| 2.1.3 车辆路径问题概述 |
| 2.2 相关算法介绍 |
| 2.2.1 精确算法 |
| 2.2.2 启发式算法 |
| 本章小结 |
| 第三章 共同配送模式下自提点与配送中心选址问题研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 问题模型构建 |
| 3.2.1 基本假设 |
| 3.2.2 模型符号定义 |
| 3.2.3 模型建立 |
| 3.3 问题模型求解思路 |
| 3.4 问题求解的算法设计 |
| 3.4.1 自提点选址模型的算法设计 |
| 3.4.2 配送中心选址模型的算法设计 |
| 3.5 案例验证 |
| 3.5.1 案例背景 |
| 3.5.2 .数据获取 |
| 3.5.3 .案例计算与分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 共同配送模式下单配送中心的车辆路径问题研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 问题模型构建 |
| 4.2.1 基本假设 |
| 4.2.2 模型符号定义 |
| 4.2.3 模型建立 |
| 4.3 问题模型求解思路 |
| 4.4 问题求解的遗传算法设计 |
| 4.4.1 遗传算法的相关概念 |
| 4.4.2 遗传算法的设计 |
| 4.5 案例验证 |
| 4.5.1 案例背景及数据获取 |
| 4.5.2 算法参数设置 |
| 4.5.3 案例计算与分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 末端共同配送网络原型系统的设计与实现 |
| 5.1 原型系统设计 |
| 5.1.1 原型系统构成与工作流程 |
| 5.1.2 原型系统平台的选择与实现 |
| 5.2 原型系统运行实例 |
| 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 自提点与配送中心路程矩阵 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、构建现代企业问题求解环境（论文参考文献）
- [1]基于最小订单拆分原则的配送路径优化研究[D]. 郭金凤. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [2]流程工业调度模型与算法及其在造纸工业中的应用研究[D]. 党世红. 陕西科技大学, 2021(01)
- [3]分布式阻塞流水车间调度方法研究[D]. 张晓辉. 中国矿业大学, 2020(07)
- [4]绿色GDP核算的理论与方法重构[D]. 童超. 山西财经大学, 2020(04)
- [5]大型体育赛事食品冷链物流网络构建研究[D]. 李瀑. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]基于电动物流车的京东生鲜食品物流配送路径优化研究[D]. 杨黎朝. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]考虑车型类别的车辆路径问题研究[D]. 兰奇. 北京交通大学, 2020(03)
- [8]考虑道路阻抗的生鲜食品冷链物流配送路径优化研究[D]. 周萍. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]ZK集团煤炭物流中心选址规划研究[D]. 褚鑫. 北京交通大学, 2020(03)
- [10]共同配送模式下末端设施选址及路径规划研究[D]. 司昊. 大连交通大学, 2020(06)