烟草商业企业物流网络优化系统设计与实现

论文摘要

近年来,随着烟草行业的迅速发展和国际国内竞争形势的日益激烈,烟草行业作为一个长期的国家垄断体系愈来愈感到了改革创新的危机感和责任感。烟草行业具备物流网络优化的先天优势条件和迫切诉求。物流运作上,卷烟物流具备运输量大和单位商品价值高的特点,而卷烟商品的标准化使烟草物流计量单位统一、数量-成本转换核算准确,从而使得物流效率与成本管理的提升空间很大。物流网络布局上,烟草物流网络具备网点密布,网络层次多,长期受限于行政层级区划的特点。全国烟草企业都面临着如何在降低物流成本的同时提高服务水平和运作效率的关键技术难题。在保证消费者利益和服务水平的前提下,物流网络优化作为烟草系统现代物流建设的核心环节,成为烟草企业提高物流服务效率和降低运作成本的有效手段。目前国内针对烟草商业企业物流网络优化的研究还相对薄弱,各烟草物流企业还没有形成先进、高效的优化技术和方法,如何有效而稳定的实现卷烟物流网络优化是烟草物流企业亟待解决的问题。本文综合考察烟草商业企业物流的行业特点和实际运作中的问题,提出了一套物流网络优化选址问题与物流网络节点连接路径优化问题相结合的烟草商业企业物流网络优化解决方案。着重研究了烟草物流网络优化的配送中心选址、配送层级划分、节点连接路径优化、库存及运营成本核算等问题,同时将多配送中心的复杂网络模型分解成单配送中心的简单网络模型的复合,建立起基于多因素成本约束的烟草商业企业物流网络模型。针对模型的求解,本文设计了一套基于改进密度聚类筛选的遗传算法。首先,基于密度聚类提出一种改进的筛选算法,对待选区域配送中心进行层次上的初步划分,筛选出在当前运算中可作为上层配送中心的待选点和退化为底层节点的待选点,从而在配送路线选择上降低了计算复杂度,缩小了遗传算法的搜索空间,使其之后的运算更高效的取得全局最优解;在遗传算法的求解过程中,借助遗传种群分类的思想对染色体分类,根据不同适应性的种群采用不同概率的交叉率和变异率对交叉算子和变异算子进行相应调整,以满足不同种群的需要;最后使用模拟退火的方法控制种群更新,加速算法收敛,对陷入局部收敛的子群进行扰动,使最优解跳出局部最小区域,最终实现解决方案。最后,作者应用上述模型及方法对国内某烟草商业企业的实际物流运作系统进行了物流网络优化设计,取得了比较满意的结果,证明了优化技术的有效性和科学性。本文立足于烟草商业企业卷烟物流这一专业领域,从实际问题的必要性和现实性出发,阐述了烟草商业企业物流网络优化技术的主要目的;随后,通过对国内外物流网络优化技术的深入分析,归纳和总结了烟草商业企业物流网络优化设计与实现的理论、方法与工具;接着,为适应烟草商业企业实际业务需要,提出物流网络布局优化与网络节点连接路径优化相结合的物流网络模型;进而,针对模型求解设计了一种基于改进密度聚类筛选的遗传算法,并实现了一套烟草商业企业物流网络优化决策系统,在实际项目中运行业务数据得到了令人满意的优化方案;最后,本文对研究过程及成果进行了回顾总结,分析了不足之处,提出了有待进一步研究的问题,并对今后的研究目标和方向做出了展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 背景意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文研究内容与取得成果
• 1.3.1 研究内容与所做工作
• 1.3.2 本文的创新之处
• 1.4 论文结构
• 2 烟草商业企业物流网络优化的技术分析
• 2.1 烟草商业企业物流网络优化研究综述
• 2.1.1 烟草商业企业物流网络优化技术研究综述
• 2.1.2 烟草商业企业物流网络优化算法模型研究综述
• 2.2 烟草商业企业物流网络优化存在的问题分析
• 2.3 本文的技术路线
• 2.4 相关理论与技术简介
• 2.4.1 物流网络优化的经济学
• 2.4.2 基于密度的聚类算法
• 2.4.3 遗传算法
• 2.4.4 模拟退火算法
• 3 烟草商业企业物流网络优化的研究与设计
• 3.1 烟草商业企业物流网络优化整体设计
• 3.1.1 烟草商业企业物流网络优化模式分析
• 3.1.2 烟草商业企业物流网络优化初步设计
• 3.2 烟草商业企业物流网络拓扑结构
• 3.3 烟草商业企业物流网络优化模型设计
• 3.3.1 运输成本分析
• 3.3.2 仓储成本分析
• 3.3.3 服务惩罚成本分析
• 3.3.4 模型建立
• 3.4 基于改进密度聚类筛选的遗传算法
• 3.4.1 基于改进密度聚类筛选的遗传算法的规划框架
• 3.4.2 一种改进密度标记聚类的筛选算法
• 3.4.3 基于改进密度聚类筛选的遗传算法的各步骤优化
• 3.4.4 基于改进密度聚类筛选的遗传算法的实现流程
• 4 烟草商业企业烟草物流网络优化系统设计与实现
• 4.1 总体架构及算法架构
• 4.2 系统基本用例说明
• 4.3 系统实现与实例分析
• 4.3.1 实例问题的描述
• 4.3.2 基础数据的准备
• 4.3.3 算法参数的设置
• 4.3.4 业务参数的设置
• 4.3.5 生成待评估方案
• 4.3.6 实例结果的分析
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 附录
• 实例系统基础数据
• 致谢
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文
• 攻读硕士学位期间参与的项目
• 附件