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扬州正帆货物代理有限公司物流配送线路优化开题报告

 2020-02-19 22:27:29  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)
1.1选题的背景及研究意义
20世纪70年代以来,世界产业结构调整,发达国家纷纷从高度集中的制造业模式向高度集中的生产性服务业模式转变,物流作为服务性行业也从中受益并得到发展。

随着经济全球化步伐的加快,科学技术尤其是信息技术、通讯技术的发展,电子商务快速兴起,带动着现代物流业进入蓬勃发展的新时期。

目前,我国物流企业的发展依然处于起步阶段,特别是一些大中型企业的内部物流在从传统储运向现代化物流转变的过程中进展缓慢,不能很好的适应现代化的物流信息网络,与发达国家相比都还存在着较大的差距。

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2. 研究的基本内容与方案

课题研究内容是通过对扬州正帆货物代理有限公司的物流配送现状进行分析,提出现有配送路线的存在的问题,建立路径优化模型,并选择合适的算法求解模型,得出优化的路径方案及解决现有问题的措施和建议。

具体技术方案路线图见附件。

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3. 研究计划与安排

第1-3周 查阅文献,撰写开题报告;
第4周 完成论文的研究背景、目的、意义以及研究方法;
第5周 对扬州正帆货物代理有限公司物流配送现状进行调研,分析配送路线并总结存在的问题,提出路径优化的必要性;
第6周 学习路径优化算法,综合拟定优化方法;
第7周 建立物流配送路径优化模型;
第8周 完成对优化方案的求解和结果分析;
第9周 完成扬州正帆货物代理有限公司物流发展的对策及建议;
第10周 撰写毕业论文、完成初稿;
第11—12周 整理、完善论文;
第13周 论文打印、装订、准备答辩。


4. 参考文献(12篇以上)

[1] 马明. 国大36524连锁便利店城市物流配送模式与线路优化研究[D].河北:河北科技大学,2015.
[2] 李秀邦. 青海省海东市农副产品物流配送线路优化研究[D]. 陕西:长安大学,2015.
[3] 崔少飞,邓露珊,孙延. 物流线路优化——启发式算法与0-1规划[J]. 管理世界, 2013(11).
[4] 孟升. 基于灰色运输模型的体育物流线路优化方法[J]. 技术与方法, 2013(9).
[5] 章惠民. 烟草商业系统物流线路优化研究与应用[J].中国烟草学报,2018,24(3).
[6] 邓必年. 基于蚁群优化算法的物流配送路径研究[J]. 现代电子技术, 2017,40(15).
[7] 杨超杰,裴以建,刘朋. 改进粒子群算法的三维空间路径规划研究[J/OL]. 计算机工程与应用, 2018.
[8] 贾冰新. 电子商务下物流公司配送系统优化问题研究[D]. 河南:郑州大学, 2018.
[9] 贺翔. 面向服务的物流线路优化系统的研究与开发[D]. 陕西:西安电子科技大学, 2018.
[10] 汪越,王向前,刘敏. 一种基于蚁群算法的带时间窗物流运输车辆路径优化方法[J]. 宿州学院学报, 2018,33(10).
[11] 陈成. 基于改进遗传算法的物流车辆路径问题优化[J]. 信息技术与信息化, 2018(9).
[12] 张倩,张悟移. 电商环境冷链物流路径优化研究[J].特区经济, 2018.
[13] Helena M. Stellingwerf, Argyris Kanellopoulos, Jacqueline M. Bloemhof et al. Quantifying the environmental and economic benefits of cooperation: A case study in temperature-controlled food logistics[J]. Transportation Research Part D, 65(2018) :178-193.
[14] Eric Hsu-Chan Lu, Ya Wen-Yang, Zeal Li-Tse Su. Ant Colony Optimization Solutions for Logistic Route Planning with Pick-up and Delivery[J]. IEEE SMC,2016..
[15] V.N.S.A. Kumar, V. Kumar, M. Brady et al. Resolving Forward-reverse logistics multi-period model using evolutionary algorithms [J]. Int. J. Production Economics 183(2017) :458-469.
[16]Alexander T. Richter, Sebastian Stiller. Robust Strategic Route Planning in Logistics[J]. Transportation Science, 2018, 52(1) :35-38.
[17] Jianquan Guo, Xinyue Wang, Siyuan Fan et al. Forward and reverse logistics network and route planning under the environment of low-carbon emissions: A case study of Shanghai fresh food E-commerce enterprises[J]. Computers&Industrial Engineering, 106(2017) :351-360.

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