汽车服务备件供应链网络优化问题研究
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在高速发展的市场经济时代,供应链管理是企业提高竞争力非常重要的环节之一。现阶段,产品的供应链管理已经足够成熟,但是服务备件作为售后市场的主体,它在企业供应链中占据着越来越重要的地位,尤其是现阶段产品利润并不高,产品售后服务已成为制造商增加效益的关键。网络优化是供应链管理中重要的一部分,通过对库存、物流、建设费用等因素的综合考虑,合理地分配服务备件供应链网络,能够使整个服务备件供应链网络的经营总成本达到最小值,从而使企业的利益最大化。对于供应链网络优化问题的研究,大多数人考虑的因素不够全面,例如单产品单供应商的模式已经不能正确反应实际供应链的模式。本文提出了基于多产品多供应商的模式,并综合考虑了库存成本、物流成本、固定建设成本、需求量等多方面因素,建立了服务备件供应链网络优化模型。力求使整个网络分配均衡合理,在整体上实现最优化。供应链网络优化问题是典型的NP问题,在模型的求解方面,主要以启发式算法为主,本文选择的是免疫遗传算法。该算法在遗传算法的基本上加入了免疫算子,有效地防止了遗传算法“早熟”现象的出现并且避免陷入局部最优解。最后,通过实例验证,免疫遗传在求解模型过程中比遗传算法具有更快的收敛性和更好的最优解。本文研究的服务备件供应链网络优化问题,能够最小化供应链网络的经营成本,对于企业的决策提供了战略性的支持。
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 课题来源 | 第10页 |
1.2 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2.1 课题背景 | 第10页 |
1.2.2 课题研究目的和意义 | 第10-11页 |
1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.3.1 服务备件供应链概述 | 第11-13页 |
1.3.2 服务备件供应链模式 | 第13-14页 |
1.3.3 服务备件供应链网络优化问题 | 第14-15页 |
1.4 课题主要研究内容 | 第15-16页 |
1.5 论文结构 | 第16-18页 |
第2章 遗传算法和免疫遗传算法 | 第18-27页 |
2.1 遗传算法概述 | 第18-21页 |
2.1.1 遗传算法的基本流程 | 第18页 |
2.1.2 遗传算法的优点 | 第18-20页 |
2.1.3 遗传算法的缺点 | 第20-21页 |
2.2 免疫遗传算法概述 | 第21-25页 |
2.2.1 免疫遗传算法主要特征 | 第22页 |
2.2.2 免疫遗传算法基本步骤 | 第22-24页 |
2.2.3 免疫遗传算法的改进 | 第24-25页 |
2.2.4 免疫遗传算法收敛性 | 第25页 |
2.3 本章小结 | 第25-27页 |
第3章 服务备件供应链网络优化模型建立 | 第27-33页 |
3.1 问题描述 | 第27-28页 |
3.2 服务备件供应链网络优化流程 | 第28-29页 |
3.3 问题假设 | 第29-30页 |
3.4 符号说明 | 第30-31页 |
3.5 建立数学模型 | 第31-32页 |
3.6 本章小结 | 第32-33页 |
第4章 基于免疫遗传算法的备件供应链网络优化 | 第33-38页 |
4.1 免疫遗传算法求解模型 | 第33-37页 |
4.1.1 编码 | 第33-34页 |
4.1.2 初始化种群 | 第34-35页 |
4.1.3 提取疫苗 | 第35页 |
4.1.4 计算适应度 | 第35页 |
4.1.5 遗传操作 | 第35-36页 |
4.1.6 免疫操作 | 第36-37页 |
4.2 本章小结 | 第37-38页 |
第5章 应用实例 | 第38-43页 |
5.1 问题描述 | 第38-40页 |
5.2 模型优化结果 | 第40-41页 |
5.3 结果分析与对比 | 第41-42页 |
5.4 本章小结 | 第42-43页 |
结论 | 第43-44页 |
参考文献 | 第44-48页 |
攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第48-49页 |
致谢 | 第49页 |
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