基于多属性决策的第四方物流路径优化问题的研究

论文摘要

面对物流的全球化进程不断加快,某些第三方物流(the 3th Party Logistics,简称3PL)企业、信息技术企业以及咨询公司结成服务商联盟,为客户提供更加全面的供应链物流服务,从而形成了第四方物流(the 4th Party Logistics,简称4PL)公司。第四方物流作为有领导力量的物流服务提供商,具有强大的信息及服务网络优势,通过整合最优秀的第三方物流服务供应商,规划整个供应链及物流系统,实施与公司战略相适应的物流发展战略,大大降低了运行成本。因此,第四方物流相关问题的研究显得尤为重要。第四方物流供应商在整合外界资源进行优化决策时,路径和第三方物流供应商的选择是它的重中之重。以往的研究中,大多将物流网络抽象为一张多重图,以成本或时间最少等约束为条件,选择一条从起点到终点的连通路径,在路径上选择两节点之间的供应商。这些研究已经取得了很多进展,但是多数研究只考虑了确定性的因素,没有考虑实际变化对问题的影响,特别是只站在第四方物流的角度考虑问题,与3P’L供应商合作时必然会损害对方的利益,非常不利于长期合作。实际情况中,我们应该注意到第三方物流作为一个实体公司,在为第四方物流服务时,无疑要首先考虑到自己的利益情况,才会和第四方物流公司合作。所以在已有研究的基础上,为了使问题的研究更具有实际意义,本文站在双方的角度,同时考虑第四方物流和第三方物流供应商的利益,在选择从起点到终点的连通路径的同时选择第三方物流供应商。总体上,在对第四方物流路径问题研究的基础上,本论文主要完成了以下工作：首先,第四方物流对可以选择的3PL供应商从完工时间、服务质量、和供应商的整体信誉度等三个方面做了评价,估算对某家3PL供应商提供的多种服务方案的重视程度,进而估算对等结点间各3PL供应商的重视程度,以确定选择各3PL供应商的优先级程度,为4PL一体化选择3PL供应商提供重要依据。其次,通过多重图建立基于多属性决策的单点到单点的问题模型。模型中,将节点参数归并到边参数中,将4PL与3PL供应商各自的总体效用最大化作为目标,形成多目标问题的求解,并将第三方物流供应商的信誉指标、总体完工时间(运输的时间限制)等因素作为约束条件。最后,根据问题特点,分别设计了枚举算法、嵌入Dijkstra算法的遗传算法、嵌入Dijkstra的免疫遗传算法对问题进行求解。对算例的仿真分析表明,枚举算法可以找到小规模问题的最优解,对于十五节点和三十节点的大规模问题,枚举算法显得无能为力：遗传算法在求解大规模问题时,容易陷入局部最优解,且稳定性很不理想；而免疫遗传算法与上两种算法相比,表现出了比较优良的性能。本论文的研究工作为现实生活中的第四方物流路径选择提供了有效的工具。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的目的与意义
• 1.2 第四方物流概述
• 1.2.1 物流的起源与发展
• 1.2.2 4PL供应链解决方案
• 1.3 第四方物流基本路径问题
• 1.4 本论文主要工作
• 第2章 相关理论概述
• 2.1 第四方物流路径问题的研究
• 2.1.1 基本路径问题
• 2.1.2 VRP问题
• 2.1.3 4PL路径问题
• 2.1.4 4PL的发展趋势
• 2.2 算法概述
• 2.2.1 遗传算法
• 2.2.2 免疫遗传算法概述
• 2.2.3 Dijkstra算法
• 2.3 多目标优化问题
• 2.4 小结
• 第3章 基于多属性决策的4PL路径优化问题
• 3.1 问题描述
• 3.2 评价机制的建立
• 3.2.1 评价函数
• 3.2.2 综合评价函数
• 3.3 模型的建立
• 3.3.1 多目标决策分析
• 3.3.2 数学模型
• 3.4 模型的特点
• 3.5 小结
• 第4章 多属性决策模型算法设计
• 4.1 枚举算法
• 4.2 遗传算法
• 4.3 免疫遗传算法
• 4.4 小结
• 第5章 算法对比分析
• 5.1 实例描述
• 5.2 三种算法的参数分析
• 5.2.1 枚举算法
• 5.2.2 遗传算法参数分析
• 5.2.3 免疫遗传算法参数分析
• 5.3 三种算法的对比分析
• 5.4 小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 参加项目
• 附录