物流配送系统中二级定位—路径问题研究

作     者：谢坚 

作者单位：大连海事大学 

学位级别：硕士

导师姓名：肖青;梁立刚

授予年度：2017年

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学] 

主      题：物流配送系统 定位—路径问题 免疫优化算法 蚁群算法 

摘      要：企业物流配送系统中的定位一路径问题(Location-Routing Problem,LRP)目标是将设施定位问题和车辆路径问题同时纳入考虑范围,最小化物流系统的总成本。市场的剧烈竞争和客户需求的多样性,使得物流配送系统的运作效率和它们对动态变化的适应性越来越受到重视。而设施定位和路径优化恰好是物流配送系统中的两个关键问题。在传统的物流系统模型中,定位—配给问题(LAP)和车辆运输路线问题(VRP)是非常重要的两个问题。但是在LAP模型中仅考虑设施的定位与货物配给关系,却对车辆路径不加以考虑;而在VRP模型中,虽然重点研究了车辆在各个客户点间的巡回访问,却没有分析设施的选址问题,这使得整个物流系统成本仍有进一步优化的可能。因此,物流系统中的设施定位配给和车辆路线组合优化问题—定位车辆路线问题(location routing problem,LRP)一时成为国内外研究的热点。当前已有的研究大多针对一级LRP问题,即假设货物从供应点直接到需求点,中间没有停留。然而,随着人们消费观念的转变,对某些货物的需求从少品种大批量逐渐变为多品种小批量,企业需要在供应点与需求点间增加中转站进行货物的拆包、拼装、配载等作业,这样就形成了二级定位—路径问题(Two Echelon-Location Routing Problem,2E-LRP)。本文在查阅大量国内外相关文献资料的基础上,以物流配送成本为主要考虑对象,分析了配送系统中的设施定位和路径优化问题的特性并构建了二级定位—路径问题的求解模型。由于2E-LRP问题属于NP-hard问题,精确算法对具有一定数量设施点的问题无法求得最优解,因此将免疫优化算法和蚁群算法相结合对定位—路径问题进行求解。本文将模型的求解分为两个阶段,采用自下而上的方式,先对中转站和顾客点之间的定位—路径问题进行求解,在对配送中心和中转站之间的定位—路径问题进行求解。最后以某企业在山东省的配送网络设计为案例,为企业合理规划物流配送系统提供参考意见。