本站原创学士学位论文
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管理科学与工程学院
申请学位级别士专业名称论文提交日期201年6月论文答辩日期201年6月
学位授予单位和日期南京财经大学201年6月答辩委员会主席___2016年6月
摘 要1
关 键 词1
一、引言2
(一)研究背景2
(二)研究意义2
(三)LRP及危险品配送的国内外研究现状3
二、危险品特性和配送类型分析6
(一)危险品的特性分析6
(二)LAP,,LRP定义及区别8
三、危险品的选址—配送模型10
(一)参数符号及变量含义10
(二)模型检测设及约束条件11
(三)危险品物流系统优化目标分析13
四、模型应用及求解15
(一)算例描述15
(二)模型求解及结果分析16
五、结束语17
6)X(8,1,13)X(13,1,14)X(1,14,4)X(4,5,8)X(9,3,6)X(14,7,4)X(15,3,2)X(16,15,2)X(17,3,10)X(18,9,6)Z(1)Z(3)同理可得其它路径,从而可得出该算例的最终选址和调运方案,如表6所示:表6最终选址和调运方案
选址点车次路线
F1
1
2
3
4
5F1F1
F1F1
F1F1
F1F1
F1F1
F31
2
3
4F314F3
F387F3
F31312F3
F3156F3由表5,6可以看出,在三个候选配送中心中,选择建造候选点1和候选点3,一共使用了9辆配送车辆,其中配送中心1发出5个车次,配送中心3发出4个车次.通过计算可以发现,15个需求点的总需求量为607万单位,而任意两个配送中心的容量都可以满足该需求,因此,配送中心的容量不会对决策结果产生影响.另外通过比较可以发现,配送中心2的容量小于配送中心1,但其建造成本却比1高,而且配送中心2周围的居民数量也高于1,因此可以认为配送中心2很可能靠近城市的中心区域,建造成本中的土地使用费较高或者对附近居民危害的社会成本较高.在费用方面,除了选址费用外(880万元),车辆购写费用(450万元)最多,其次是危险事件发生造成的费用(380万元),再其次是运输费用(257万元),而暴露人口数量造成的费用最少(239.3万元).
结束语危险品在运输过程中需要考虑的因素要比一般物品多,尤其是它们所带来的风险.因此以往仅仅以成本作为决策依据,并没有全面的反应出其真实的社会成本,尤其是它对居民和环境所造成的负的外部性.本文提出的将风险和危害转化为成本进行考虑,从经济学的角度看对整个社会更有利,即外部性内在化.同时,由于lingo语言中使用集合概念,所以当求解规模变化时,求解程序结构并不变,只需修改数据即可,所以对从事物流规划的实际工作者有一定的参考价值.但是文中风险如何衡量以及风险到底会对企业造成多大的损失,这些并没有统一的标准,所以应客观的分析各种风险的具体影响以及它们的真实成本.由于选址和路线选择问题自身的难度,两者的集成问题求解起来更加困难.在本文有3个候选设施点,15个需求点,在配送时最多一辆车对一个需求点进行配送,基于此种考虑,最多不会超过15辆候选车辆,在此种情况下模型中的变量个数至少在18*18*15(4860)个左右,而且这还没有考虑到额外引入的变量.而在现实中,18个节点的物流系统已经是比较小的系统了,如果要求解更大规模的物流系统,应该设计更为有效地算法,例如启发式算法,以求在有限时间内得到近似的最优解.
参考文献
[1]王刊良.有害危险物品后勤学的研究动态[J].系统工程理论与实践,2000,7:
112-117.
[2]王刊良,张朋柱.有害危险物品运输风险的量化模型[C].第五届全国青年管理科学与系统科学论文集,天津:南开大学出版社,1999.
[3]张敏,杨超,杨珺,马云峰.危险品集成物流管理系统选址—选线模型研究[J].管理科学学报,2016,2(1):1-3.
[4]魏强.基于层次分析法的危险品储运模式决择和改造策略研究[D],西南交通大学,2004.
[5]王迎春.配送中心动态选址-路线安排问题研究[D].哈尔滨工业大学.
[6]郎茂祥.配送车辆优化调度模型与算法[M].北京:电子工业出版社,2016.
[7]张潜.物流派送路径优化调度建模与实务[M].北京:中国物资出版社,2006.
[8]左元斌.物流派送中心选址问题的理论,方法与实践[M].北京:中国铁道出版社,2007.
[9]李军,郭耀煌.物流配送车辆优化调度理论[M].北京:中国物资出版社,2001.
[10]汪寿阳,赵秋红,夏国平.集成物流管理系统中定位—运输路线安排问题的研究[J].管理科学学报,2000,3(2):69-75.
[11]郭晓峰,郑棣华,叶耀华.基于最优配送路线的选址方法研究[J].物流技术.
2001,109(4):28-30.
[12]张静,刘鲁,陈安."选址-路线"问题的建模与算法研究[J].北京航空航天大学学报(社会科学版),2002,15(1):33-37.
[13]章海峰,张敏,杨超.一类运输工具带双重能力约束的LRP问题[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2006,30(2):220-223.
[14]韩中庚.实用运筹学:模型,方法与计算[M].北京:清华大学出版社,2007.
[15]袁新生,邵大宏,郁时炼.LINGO和EXCEL在数学建模中的应用[M].北京:科学出版社,2007.
[16]MichaelG.H.Bell.MixedRouteStrategieortheRisk-AverseShipment
ofHazardousMaterials[J].NetwSpatEcon,(2006)6:253–265.
[17]ErkutE,IngolfssonA(2000)Catastropheoidancemodelorhazardouaterialsrouteplanning.TranspSci[J],34:165–179.
[18]DreznerA,WeslowskyGO.Locationofobnoxiousroute[J].JournalofOperationalResearchSociety,1989,40(11):1011–1018.
[19]GlickmanTS.Benchmarkestimatesofreleaseaccidentratesinhazardouaterialstransportationofrailandtruck[J].TransportationResearchRecord,1988,1193:270-279.
[20]汝宜红,物流学[M].中国铁道出版社,2006.2.
[21]田绍军,张钦,周爱前.层次分析法在危险品配送中心选址决策中的应用[J].物流科技,2016年第12期.
[22]舒辉.政府对物流产业管制问题的探讨.商业研究[J],2004.23.
[23]曲衍国.危险品物流安全风险及其管理.物流技术[J],2016,27(7).
[24]news.sina../c/2007-02-02/092711148952s.s.
[25]xjaqjy./news.aspid等于2426.
[26]xmfwl./wuliubaike/InfoContent/3071/42212..
附录1:lingo求解程序
MODEL:
！集合定义部分,
SETS:
facility/1,2,3/:F,Z,H,P,！定义候选设施点集合及其属性,
demand/1..18/:q,u,！定义需求点集合及其属性,
vehicle/1..15/,！定义车集,
links1(demand,demand):D,R,P1,Dr,！定义点对点间的联系及属性,
links2(demand,demand,vehicle):X,！定义车集与点对点间的联系,
ENDSETS
！数据段部分,
DATA:
F等于400,450,480,P等于2.8,3.8,3.5,H等于400,320,350,T等于100,
q等于0,0,0,40,39,45,38,53,36,42,38,35,45,34,36,43,47,36,
C0,C1,Q1,A,B,R1,N等于50005,80,102,3,15,
D,R,P1,Dr等于@OLE('shuju','distance','risk','population','disofpop'),
！从EXCEL表格中导入数据,
ENDDATA
！定义目标函数,
MIN等于(@SUM(links2(i,j,k)|i#LE#3#AND#j#GE#4:X)*C0
+T*@SUM(links2(i,j,k):X(i,j,k)*D(i,j))*C1
+@SUM(facility:F*Z))！总成本最小,
+(@SUM(facility:Z*P)+T*@SUM(links2(i,j,k)|i#NE#j#AND#j#GE#4
:X(i,j,k)*P1(i,j)/Dr(i,j)))*B
！暴露的人口数量最小,并转化为经济指标,
+T*@SUM(links2(i,j,k)|j#GE#4:X(i,j,k)*R(i,j))*A,
！事故发生风险最小,同时转化为经济指标,
！生成约束条件,
@FOR(demand(j)|j#GE#4:@SUM(links2(i,j,k)|i#NE#j:X(i,j,k))等于1),
！每个顾客仅被一辆车怎么写作,
@FOR(vehicle(k):@SUM(links2(i,j,k)|j#GE#4#AND#I#NE#J
:X(i,j,k)*q(j))<,等于Q1),！每辆车的容量限制,
@FOR(facility(r):@SUM(links2(r,j,k)|j#GE#4:X(r,j,k)*Q1)<,等于H(r)),
！配送中心容量限制,
@FOR(demand(p):@FOR(vehicle(k):@SUM(links2(i,p,k)|i#NE#p
:X(i,p,k))-@SUM(links2(p,j,k)|p#NE#j:X(p,j,k))等于0),),
！车辆从同一点进,同一点出,
@FOR(vehicle(k):@SUM(links2(i,j,k)|i#LE#3#AND#j#GE#4
:X(i,j,k))<,等于1),！每辆车最多从一个配送中心驶出,
@FOR(facility(r):@FOR(facility(m):@SUM(links2(r,m,k)
:X(r,m,k))+Z(r)+Z(m)<,等于2)),！各配送中心无联系,
@FOR(facility(r):@SUM(links2(r,j,k)|j#GE#4:X(r,j,k))-Z(r)>,等于0),
！若某配送中心建立,则必有车辆驶出该点,
@FOR(facility(r):@FOR(vehicle(k):@SUM(links2(r,j,k)
:X(r,j,k))-Z(r)<,等于0)),！若某配送中心未建立,则无车辆驶出该点,
@FOR(demand(i)|i#GE#4:@FOR(demand(j)|j#GE#4#AND#i#NE#j
:U(i)-U(j)+(N+R1)*@SUM(vehicle(k):X(i,j,k))<,等于R1+N-1),),
！限制车辆从一个配送中心出发并返回该中心,
@FOR(links2:@BIN(X)),
@FOR(facility:@BIN(Z)),！限制X和Z为0-1变量,
@FOR(demand(i):U(i)<,等于R1+N-1),！限制引入变量U的上限,
renkou等于(@SUM(facility:Z*P)+T*@SUM(links2(i,j,k)|i#NE#j:
X(i,j,k)*P1(i,j)/Dr(i,j)))*B,
shigu等于T*@SUM(links2(i,j,k):X(i,j,k)*R(i,j))*A,
yunfei等于T*@SUM(links2(i,j,k):X(i,j,k)*D(i,j))*C1,
cheliang等于(@SUM(links2(i,j,k)|i#LE#3#AND#j#GE#4:X))*C0,
END
附录2:数据
表1各节点距离(千米)
F1F2F3123456789101112131415F1036401769123318102735202434274244F23603554392119123626810361819346038F3403506040324438232222331391510241511754600152630502030395333455251516026394015012193515173048263054525258392132261201325211315331722363548494121944301913018353020363833344150455331238503525180463618185136334248426183623201521354601331481518452730427102622301713303613018331220301833408278223930152018311801528151625413093510335348333618483315037241336513010203613332617385115122837016301220301124189453022333618201524160131230251234191552543634334530161330130162236132734105152354142271825361212160152814426024515248504830334151203022150311544381560584945424240303030253628310表2各节点连线附近居民数量(单位:万人)
F1F2F3123456789101112131415F10001.81.52.12.632.81.62.42.73.31.43.22.30.61.3F20000.82.11.73.23.642.21.61.92.83.11.20.60.91.3F30000.81.12.42.63.22.73.41.83.54.23.61.92.22.51.610.80.80.801.42.32.53.21.832.31.52.73.23.61.41.90.621.52.11.11.402.53.22.41.62.12.43.12.73.43.61.31.60.732.11.72.42.32.503.63.22.83.12.51.82.42.81.21.60.81.242.63.22.62.53.23.604.23.43.12.72.41.81.52.81.21.31.4533.63.23.22.43.24.2043.63.42.62.31.41.82.41.21.662.842.71.81.62.83.4403.23.42.52.42.81.51.71.92.171.62.23.432.13.13.13.63.202.32.63.11.41.83.11.72.282.41.61.82.32.42.52.73.43.42.302.52.81.61.82.43.12.792.71.93.51.53.11.82.42.62.52.62.501.82.12.41.40.80.5103.32.84.22.72.72.41.82.32.43.12.81.802.12.332.11.3111.43.13.63.23.42.81.51.42.81.41.62.12.101.41.72.11.2123.21.21.93.63.61.22.81.81.51.81.82.42.31.402.32.51.1132.30.62.21.41.31.61.22.41.73.12.41.431.72.300.81.2140.60.92.51.91.60.81.31.21.91.73.10.82.12.12.50.800.5151.31.31.60.60.71.21.41.62.12.22.70.51.31.21.11.20.50表3居民中心到节点连线的垂直距离(单位:千米)
F1F2F3123456789101112131415F101.32.92.62.12.51.22.22.11.51.72.51.532.31.61.21.9F21.302.22.41.91.92.92.11.92.222.51.72.22.62.22.92.6F32.92.202.61.81.82.22.71.52.52.52.31.52.22.52.42.82.512.62.42.6031.11.52.81.52.11.62.82.92.62.41.42.61.722.11.91.8301.51.61.82.82.31.52.71.31.12.62.21.62.532.51.91.81.11.501.71.82.11.111.92.11.11.51.71.91.641.22.92.21.51.61.70312.52.41.92.52.51.21.41.52.252.22.12.72.81.81.8301.92.41.31.91.92.82.81.831.162.11.91.51.52.82.111.901.21.71.92.332.41.52.92.971.52.22.52.12.31.12.52.41.202.52.12.81.81.62.91.7181.722.51.61.512.41.31.72.502.92.52.42.32.92.82.292.52.52.32.82.71.91.91.91.92.12.902.62.41.11.22.62.4101.51.71.52.91.32.12.51.92.32.82.52.6021.41.51.92.31132.22.22.61.11.12.52.831.82.42.4202.11.71.22.1122.32.62.52.42.61.51.22.82.41.62.31.11.42.102.632.3131.62.22.41.42.21.71.41.81.52.92.91.21.51.72.6021.2141.22.92.82.61.61.91.532.91.72.82.61.91.23201.8151.92.62.51.72.51.62.21.12.912.22.42.32.12.31.21.80表4节点连线的道路风险(%)
F1F2F3123456789101112131415F10000.010.020.040.050.030.040.080.050.030.060.040.070.050.040.06F20000.040.030.020.010.030.020.050.040.060.040.030.050.070.030.06F30000.050.040.060.030.040.020.050.040.020.030.010.030.020.040.0210.010.040.0500.010.020.040.010.040.050.050.030.060.040.050.060.060.0720.020.030.040.0100.010.020.040.030.050.030.060.030.040.060.050.030.0430.040.020.060.020.0100.020.030.020.040.050.030.060.040.070.030.050.0440.050.010.030.040.020.0200.020.040.030.050.060.040.020.070.030.020.0450.030.030.040.010.040.030.0200.030.040.020.050.030.020.050.040.060.0360.040.020.020.040.030.020.040.0300.040.050.030.030.020.050.060.030.0270.080.050.050.050.050.040.030.040.0400.030.020.040.030.020.040.030.0580.050.040.040.050.030.050.050.020.050.0300.030.040.020.050.020.040.0390.030.060.020.030.060.030.060.050.030.020.0300.020.030.040.030.020.04100.060.040.030.060.030.060.040.030.030.040.040.0200.010.020.030.020.01110.040.030.010.040.040.040.020.020.020.030.020.030.0100.020.010.020.03120.070.050.030.050.060.070.070.050.050.020.050.040.020.0200.010.020.01130.050.070.020.060.050.030.030.040.060.040.020.030.030.010.0100.010.03140.040.030.040.060.030.050.020.060.030.030.040.020.020.020.020.0100.01150.060.060.020.070.040.040.040.030.020.050.030.040.010.030.010.030.010
南京财经大学本科毕业论文(设计)
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