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《东南大学》 2006年
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第三方物流企业物流结点布局方法研究

张永  
【摘要】: 随着一体化供应链思想的流行和物流市场的发展,第三方物流企业(3PLS)已成为承担正、逆向物流需求的重要物流提供者。与客户签定服务合同之后,3PLS需要在一定的服务水平下以最小的成本将客户的产品送至指定的市场区域,在许多情况下还需同时负责逆向物流的运作过程,这需要有高效的物流设施网络来保证。3PLS物流设施网络有别于以往传统的物流网络,它具有整合性、模糊性、客制化等特点,直接关系到企业的运作效率与竞争力。然而第三方物流企业的发展历史较短,许多相关问题的研究尚在探索性阶段,特别是针对第三方物流企业物流设施网络设计的相关研究尤为不足。 本文以3PLS物流结点的布局方法为研究主题,在回顾物流选址的历史、模型、求解方法及第三方物流系统设计等相关文献的基础上,建立了3PLS物流结点布局规划的框架,并对候选物流结点的评价与选择、模糊环境下物流结点布局模型的建立与求解及物流结点布局方案的评价与选择等关键问题进行了重点研究,为不确定环境下有着正逆向物流需求的3PLS物流设施系统规划提供了决策支持。 规划框架设计是对3PLS物流结点布局的相关步骤、内容及相互关系进行系统化、结构化的描述。文章通过研究分析3PLS物流结点布局的内涵、特点和内容,提出了完善的3PLS物流结点布局过程,并应用系统设计工具IDEF0描述了该过程。 候选物流结点的评价与选择是3PLS物流结点布局过程中的重要一环,它不仅可保证进入优化模型的物流结点具有相对有效性,同时能降低问题建模的规模。针对候选物流结点评价的多角度、多指标特性,文章应用模糊品质机能法、群体决策方法、模糊测度、模糊积分和模糊集理论提出了一个模糊环境下3PLS候选物流结点的评价与选择框架。通过对物流结点布局需求因素、评价指标的归纳与总结,确定了布局需求因素和评价指标体系,应用灰色统计法来确定需求因素和评价指标。 建模是3PLS物流结点布局过程中初始方案产生的关键环节。文章以3PLS的两阶段单层物流网络为建模对象,应用三角模糊数表示模糊运输费率和模糊需求,建立了多客户、多产品、有容量限制的正、逆向物流设施一体化布局的单目标模型和多目标模型,分别是:(1)以成本为目标的模糊线性模型;(2)以成本和客户满意度为目标的模糊目标模型。为求解模糊模型,文章应用模糊机会约束规划和可能度理论将模糊线性模型转化为确定型模型,而利用模糊截集理论和可扩展原理将模糊多目标模型转化为单目标确定型模型。通过对模糊模型的确定型转化,模型便可采用常规的精确算法和启发式算法进行求解。 求解大规模的物流结点布局模型需要采用合适的算法。文章在比较分析各类确定型或启发式算法的基础上,为经确定型转化后的物流结点布局单目标模型和多目标模型分别设计了混合遗传算法框架,并应用VB6.0语言设计了相应的程序。最后通过算例的测试分析和与分枝界定法的比较,验证了混合遗传算法的有效性。 物流结点布局方案的评价与选择是从若干初始方案中为3PLS确定最终的布局方案。文章在简要归纳物流系统方案评价的相关研究的基础上,建立了3PLS物流结点布局方案评价的指标体系。最后,针对3PLS物流结点布局方案评价问题的同质性、模糊性和多指标等特征,提出了基于可能度理论的模糊数据包络评价框架。
【关键词】:第三方物流企业 物流结点布局方法 布局框架 IDEF0 候选物流结点评价 方案评价 模糊品质机能法 模糊积分 模糊模型 混合遗传算法 模糊数据包络
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:F253
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 绪论10-21
  • 1.1 研究背景10-13
  • 1.1.1 一体化供应链思想的流行10
  • 1.1.2 第三方物流的产生与发展10-13
  • 1.1.3 第三方物流的研究领域13
  • 1.2 研究问题13-16
  • 1.2.1 问题的来源13-15
  • 1.2.2 问题的提出15-16
  • 1.3 基本概念16-18
  • 1.3.1 第三方物流16-17
  • 1.3.2 第三方物流企业17
  • 1.3.3 物流结点17-18
  • 1.4 研究范围与限制18-20
  • 1.5 研究内容与结构20-21
  • 第二章 文献综述21-36
  • 2.1 物流网络规划问题研究综述21-30
  • 2.1.1 问题认识21-23
  • 2.1.2 选址-分配问题模型23-27
  • 2.1.3 选址-指派问题求解方法27-28
  • 2.1.4 研究评价28-30
  • 2.2 第三方物流企业物流结点布局问题研究综述30-35
  • 2.2.1 问题认识30-32
  • 2.2.2 相关研究成果32-34
  • 2.2.3 研究存在的问题34-35
  • 2.3 本文研究方向35
  • 2.4 本章小结35-36
  • 第三章 物流结点布局规划框架设计36-49
  • 3.1 引言36
  • 3.2 物流结点布局规划特点36-39
  • 3.2.1 物流结点布局内涵36-37
  • 3.2.2 物流结点布局内容37-38
  • 3.2.3 物流结点布局特点38-39
  • 3.3 物流结点布局规划过程39-42
  • 3.3.1 物流设施系统规划相关研究39-40
  • 3.3.2 物流结点布局过程40-42
  • 3.4 物流结点布局过程的IDEF0 功能建模42-48
  • 3.4.1 IDEF0 原理42-43
  • 3.4.2 物流结点布局的IDEF0 功能模型43-48
  • 3.5 本章小结48-49
  • 第四章 候选物流结点的评价与选择49-65
  • 4.1 引言49
  • 4.2 候选物流结点的多指标评价问题分析49-50
  • 4.2.1 指标权重的确定49-50
  • 4.2.2 指标的集成50
  • 4.3 方法原理与评价思路50-53
  • 4.3.1 品质机能展开法基本原理50-51
  • 4.3.2 模糊测度与模糊积分原理51-52
  • 4.3.3 候选物流结点的评价思路52-53
  • 4.4 物流结点布局需求因素与评价指标53-57
  • 4.4.1 3PLS的布局需求因素53-54
  • 4.4.2 客户的布局需求因素54-55
  • 4.4.3 候选物流结点的评价指标55-56
  • 4.4.4 需求因素与评价指标确定的原则和方法56-57
  • 4.5 候选物流结点的评价步骤57-60
  • 4.6 案例分析60-64
  • 4.6.1 案例描述60-61
  • 4.6.2 候选物流结点评价与结果分析61-64
  • 4.7 本章小结64-65
  • 第五章 物流结点布局单目标模型的建立65-75
  • 5.1 引言65-66
  • 5.2 问题描述及假设66
  • 5.3 符号、物流成本、空间需求66-70
  • 5.3.1 符号66-68
  • 5.3.2 物流成本68-69
  • 5.3.3 空间需求69-70
  • 5.4 模型70-71
  • 5.5 模型分析71-73
  • 5.5.1 模糊线性规划71
  • 5.5.2 模型确定性转化71-73
  • 5.6 仅有正向物流需求的单目标模型73-74
  • 5.7 本章小结74-75
  • 第六章 物流结点布局多目标模型的建立75-84
  • 6.1 引言75
  • 6.2 物流成本与客户服务75-77
  • 6.2.1 两者关系75-76
  • 6.2.2 客户服务水平的衡量76-77
  • 6.3 问题及模型77
  • 6.3.1 问题与假设77
  • 6.3.2 模型77
  • 6.4 模型分析77-83
  • 6.4.1 目标处理78-80
  • 6.4.2 模型确定型转化80-83
  • 6.5 本章小结83-84
  • 第七章 物流结点布局模型的求解算法设计84-110
  • 7.1 引言84
  • 7.2 遗传算法概述84-85
  • 7.3 单目标模型的遗传算法设计85-90
  • 7.3.1 混合遗传算法框架85-86
  • 7.3.2 编码方式86-87
  • 7.3.3 运输决策模块87
  • 7.3.4 适应度评价87-88
  • 7.3.5 遗传操作88-89
  • 7.3.6 整体算法步骤89-90
  • 7.4 多目标模型的遗传算法设计90-92
  • 7.4.1 混合遗传算法框架90-91
  • 7.4.2 适应度评价91-92
  • 7.4.3 遗传算法整体过程92
  • 7.5 单目标模型求解算例192-98
  • 7.5.1 问题描述92-95
  • 7.5.2 参数分析95-97
  • 7.5.3 计算结果与分析97-98
  • 7.6 单目标模型求解算例298-105
  • 7.6.1 问题描述98-101
  • 7.6.2 参数设置101-103
  • 7.6.3 计算结果与分析103-105
  • 7.7 多目标模型求解算例105-109
  • 7.7.1 问题描述105-106
  • 7.7.2 计算结果与分析106-109
  • 7.8 本章小结109-110
  • 第八章 物流结点布局方案的评价与选择110-122
  • 8.1 引言110-111
  • 8.2 评价指标111-112
  • 8.2.1 评价指标相关文献111
  • 8.2.2 评价指标111-112
  • 8.3 方法原理112-116
  • 8.3.1 DEA 模型112-113
  • 8.3.2 模糊DEA 模型113-114
  • 8.3.3 模糊DEA 模型转化114-115
  • 8.3.4 模糊DEA 应用过程115-116
  • 8.4 算例分析116-121
  • 8.4.1 问题描述116-120
  • 8.4.2 计算结果120-121
  • 8.5 本章小结121-122
  • 第九章 结论与展望122-124
  • 9.1 主要研究成果和结论122-123
  • 9.2 研究展望123-124
  • 致谢124-125
  • 参考文献125-134
  • 攻读博士学位期间发表论文及参与科研情况134

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