1 / 109

物流系统工程

物流系统工程. Logistics System Engineering. Contents. 1. 物流系统优化问题的分类和程序. 2. 物流系统优化问题的设计方法. 3. 物流网络优化的设计方法. 4. 物流运输方案的选择与优化方法. 5. 物流配送路线的优化. 6. 供应链库存管理优化策略. Contents. 了解. 了解. 掌握. 物流系统优化问题的分类和程序. 物流系统优化问题的设计方法. 物流网络优化的设计方法. 掌握. 掌握. 掌握. 物流配送路线的优化方法. 物流运输路线的选择与优化方法. 供应链库存管理的优化策略.

filia
Télécharger la présentation

物流系统工程

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. 物流系统工程 Logistics System Engineering

  2. Contents 1.物流系统优化问题的分类和程序 2.物流系统优化问题的设计方法 3.物流网络优化的设计方法 4.物流运输方案的选择与优化方法 5.物流配送路线的优化 6.供应链库存管理优化策略

  3. Contents 了解 了解 掌握 • 物流系统优化问题的分类和程序 • 物流系统优化问题的设计方法 • 物流网络优化的设计方法 掌握 掌握 掌握 • 物流配送路线的优化方法 • 物流运输路线的选择与优化方法 • 供应链库存管理的优化策略

  4. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 物流系统是指在一定的时间和空间里，由所需位移与服务的物、提供服务的设备、组织服务的人和信息等若干相互制约的动态要素所构成的具有特定功能的有机整体。 视频——美宜佳物流系统介绍

  5. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.1 物流系统优化问题的分类

  6. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.1 物流系统优化问题的分类 1)运输系统优化 运输系统的优化一般包括以下几个部分。 (1)运输方式的优化 基本的运输方式可分为5种：铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输、管道运输等。 (2)运输路线的优化

  7. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.1 物流系统优化问题的分类 2)储存系统优化 3)包装系统优化 4)装卸搬运系统优化 视频——01物流erp介绍-耐克物流中心作业演示

  8. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.1 物流系统优化问题的分类 5)配送系统优化 一般而言，配送系统可通过以下3个措施得到优化。 (1)提供完善的物流配送功能 (2)建立配送中心 (3)建立配送事业部 校园里的快递站

  9. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.1 物流系统优化问题的分类 6)流通加工系统优化 7)信息处理系统优化 视频——物流寄递渠道信息管理系统

  10. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.2 物流系统优化的程序 1)物流系统优化的层次 (1)决策层 决策层是物流系统的最高层次，主要从战略角度对物流系统进行优化。 例如：物流系统整体的长期发展目标

  11. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.2 物流系统优化的程序 1)物流系统优化的层次 (2)中间层 中间层是物流系统的中间层次，处于决策层和执行层之间，中间层的优化主要是对策略的综合优化，其主要任务是依据决策的指示，优化本层的物流系统，细化决策层的任务，监督执行层的运转情况。 管家——将上层管理者的物流系统长期发展目标细分为不同阶段以及不同环节的子目标，并制定具体的实施步骤，监督实施过程。

  12. 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.2 物流系统优化的程序 1)物流系统优化的层次 (3)执行层 执行层是物流系统的最底层，是物流任务的具体执行者和物流系统目标的落实者。

  13. 建立目标与约束条件 A B 制订解决问题及实现目标的方案 对制订的方案进行评价、选择与修订 D E 评估 方案实施 C 1. 物流系统优化问题的分类和程序 1.2 物流系统优化的程序 2)物流系统优化的步骤 物流系统的优化需对每个子系统进行规划，并使它们能与整体物流系统优化相协调。物流系统优化大体可划分为以下几个阶段

  14. 基本 原则 人员 计算 目标 模型 表述 算法 回报 集成 数据 过程 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.1 物流系统优化的基本原则

  15. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.2 物流系统优化问题的设计方法 1)运筹学方法 一般常用的运筹学方法有：线性规划法、网络与图论法、库存论、排队论等。 (1)网络与图论法

  16. 1 2 1 6 7 3 3 4 8 5 4 5 2 最小树问题 公路连接问题:某一地区有若干个主要城市，现准备修建高速公路把这些城市连接起来， 使得从其中任何一个城市都可以经高速公路直接或间接到达另一个城市. 假定已经知道了任意两个城市之间修建高速公路的成本，那么应如何决定在哪些城市间修建高速公路，使得总成本最小？

  17. 6 B D 6 5 4 A 4 F 7 5 1 C E 3 最短路问题 一名货柜车司机奉命在最短的时间内将一车货物从甲地运往乙地. 从甲地到乙地的公路网纵横交错，因此有多种行车路线，这名司机应选择哪条线路呢？ 假设货柜车的运行速度是恒定的，那么这一问题相当于需要找到一条从甲地到乙地的最短路. 第二章 动态规划？

  18. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.2 物流系统优化问题的设计方法 1)运筹学方法 (2)库存论 库存论的模型与以下几个要素有关： ①需求方式，即库存物资的输出方式——无货才订货，按期订货？ ②补充方式，即物资的输入方式——随订随到还是有延迟？ ③有关生产、库存、订货、缺货的费用。 ④存储策略，可以控制的是输入方式，控制订货时间和订货数量，形成库存控制的策略。常用的策略有经济批量策略、(β、S)策略和(γ、Q)策略即订货点策略等。

  19. 第一节 库存管理的基本原理和方法 • ( Q, R)策略 发出固定的订货量 库存降低到 订货点水平R 对库存进行 连续性检查 需求量大、缺货费用较高、需求波动性很大

  20. 第一节 库存管理的基本原理和方法 2. ( R, S)策略 该策略和( Q, R)策略一样, 是连续性检查类型的策略, 当发现库存降低到订货点水平R 时, 开始订货, 订货后使最大库存保持不变, 即为常量S , 若发出订单时库存量为I , 则其订货量即为S- I。 该策略和( Q, R)策略的不同之处在于其订货量是按实际库存而定, 因而订货量是可变的。

  21. 第一节 库存管理的基本原理和方法 3. ( t, S)策略 该策略是每隔一定时期检查一次库存, 并发出一次订货, 把现有库存补充到最大库存水平S, 如果检查时库存量为I , 则订货量为S- I。 不设订货点, 只设固定检查周期和最大库存量。该策略适用于一些不很重要的、或使用量不大的物资。

  22. 第一节 库存管理的基本原理和方法 订货量 库存量 订货提前期 可以为随机变量) 固定的检查期t 发出订货

  23. 第一节 库存管理的基本原理和方法 4. ( t, R, S)策略 有一个固定的检查周期t、最大库存量S、固定订货点水平R。 库存低于订货点 则订货 订货量= 最大库存量-当时的库存量 固定的检查期t

  24. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.2 物流系统优化问题的设计方法 1)运筹学方法 (3)排队论 排队论研究的内容有3个方面： ①系统的性态，即与排队有关的数量指标的概率规律性。 ②系统的优化问题。 ③统计推断，根据资料合理建立模型，其目的是正确设计和有效运行各个服务系统，使之发挥最佳效益。

  25. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.2 物流系统优化问题的设计方法 2)智能优化算法 (1)模拟退火算法(Simulated Annealing，SA) 模拟退火算法是1983年由Kirk Patrick首次提出的一种组合优化算法，它是模拟对金属进行加热处理的退火过程。 将热力学的理论套用到统计学上，将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子；分子的能量，就是它本身的动能；而搜寻空间内的每一点，也像空气分子一样带有“能量”，以表示该点对命题的合适程度。算法先以搜寻空间内一个任意点作起始：每一步先选择一个“邻居”，然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。

  26. 智能优化计算 华东理工大学自动化系 2007年 3.1.1 物理退火过程 3.1 模拟退火算法及模型 • 算法的提出 模拟退火算法最早的思想由Metropolis等（1953）提出，1983年Kirkpatrick等将其应用于组合优化。 • 算法的目的 解决NP复杂性问题； 克服优化过程陷入局部极小； 克服初值依赖性。

  27. 智能优化计算 华东理工大学自动化系 2007年 3.1.1 物理退火过程 3.1 模拟退火算法及模型 • 物理退火过程 什么是退火： 退火是指将固体加热到足够高的温度，使分子呈随机排列状态，然后逐步降温使之冷却，最后分子以低能状态排列，固体达到某种稳定状态。

  28. 智能优化计算 华东理工大学自动化系 2007年 3.1.1 物理退火过程 3.1 模拟退火算法及模型 • 物理退火过程 加温过程——增强粒子的热运动，消除系统原先可能存在的非均匀态； 等温过程——对于与环境换热而温度不变的封闭系统，系统状态的自发变化总是朝自由能减少的方向进行，当自由能达到最小时，系统达到平衡态； 冷却过程——使粒子热运动减弱并渐趋有序，系统能量逐渐下降，从而得到低能的晶体结构。

  29. 智能优化计算 华东理工大学自动化系 2007年 3.1.2 组合优化与物理退火的相似性 3.1 模拟退火算法及模型 • 相似性比较

  30. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.2 物流系统优化问题的设计方法 (2)禁忌搜索算法(Tabu Seach，TS) 禁忌搜索算法最早由F.Glove提出，几乎同时P.Hansen也做了类似的研究。它是一个著名的智能启发搜索算法。 (3)遗传算法(Genetic Algorithm，GA) 遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，它是由美国密歇根大学的J.Holland教授于1975年首先提出的。

  31. 基本特点 • 简单易懂、通用、鲁棒性强、适合并行处理，可用于解决各种复杂优化问题 • 鼻祖 • 美国 密歇根(Michigan)大学 • John Holland教授

  32. 遗传算法与自然进化的比较 自然界 遗传算法 染色体 字符串 基因 字符，特征 等位基因(allele) 特征值 染色体位置(locus) 字符串位置 基因型(genotype) 结构 表现型(phenotype) 参数集，译码结构

  33. 生物遗传概念 遗传算法中的作用 适者生存 算法停止，最优值被留住 个体(individual) 解 染色体(chromosome) 解的编码(字符串，向量等) 解中每一分量特征(编码单元) 基因(gene) 适应性(fitness) 适应函数值 群体(population) 搜索空间中选定的一组有效解 种群(reproduction) 根据适应函数值选定的一组解 交叉(crossover) 交换部分基因产生一组新解的过程 变异(mutation) 编码的某一分量发生变化

  34. 其中 为整数。 例1 用遗传算法求解优化问题 产生群体: 适应函数

  35. 交叉 变异 的第一个基因发生变异

  36. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.2 物流系统优化问题的设计方法 (4)人工神经网络技术(Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机制认识理解的基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 (5)人工免疫算法(Artificial Immune Algori-thm，AIA)

  37. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.2 物流系统优化问题的设计方法 (6)群智能算法 群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimiza-tion，PSO)。

  38. 什么是蚁群算法 • 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。

  39. 蚂蚁如何找到最短路径 • 信息素：信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。 • 正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。

  40. 蚁群算法的基本思想 • 当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来，这样，短的路蚂蚁来回一次的时间就短，这也意味着重复的频率就快，因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多，洒下的信息素自然也会多，自然会有更多的蚂蚁被吸引过来，从而洒下更多的信息素……；而长的路正相反，因此，越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来，最短的路径就近似找到了。

  41. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.3 物流系统优化问题设计方法的比较 1)解析法的优势——线性规划、动态规划等 它具有以下的优势： (1)解析法的计算精度较高 (2)解析法耗时较少 劣势： 需要多种前提假设， 不能很好适用于动态化 对随机、不确定信息的处理能力不强 对NP问题处理能力差

  42. 2. 物流系统优化问题的设计方法 2.3 物流系统优化问题设计方法的比较 2)仿真方法的优势——GA\PSO\ACO\ANN\AIA 它具有以下的优点： (1)动态的、瞬时的影响 (2)随机因素 (3)非标准分布 (4)随机活动的交叉作用 劣势： 模型复杂，求解困难 模型中参数的优化也是个问题

  43. 3. 物流网络优化的设计方法 3.1 物流网络的组成要素 1)各种运输方式 运输方式一般包括铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输和管道运输这5种。 2)物流节点 本节内容参见物流 系统规划与设计第四章

  44. 4. 物流运输方案的选择与优化方法 4.1 运输在物流系统中的地位和作用 物流运输提供了两大主要功能：第一功能是产品转移，运输的主要功能是产品在价值链中的来回移动；第二功能是产品储存，在运输过程中将运输车辆作为储存设施来利用。

  45. 4. 物流运输方案的选择与优化方法 4.4.2 物流运输方案的选择与优化方法 1)运输方式的选择与优化方法 (1)运输方式的选择

  46. 运输 方式 优点 缺点 铁路 1.可以满足大量货物一次性高效率运输。 2.运输运费负担较小的货物时，单位运费较低，比较经济。 3.事故相对较少，安全性高 4.受天气影响小。 1.近距离运输费用较高。 2.不适合紧急运输的要求。 3.长距离运输的情况下，由于需要进行货物车配车，中途停留时间较长。 公路 1.可以进行门对门运输。 2.适合于近距离运输，比较经济3.使用上灵活，可以满足用户的多种需求。 1.运输单位小，不适合大量运输。 2.长距离运输运费较高。 水运 1.适合运费负担能力较小的大量货物的运输。 2.适合于宽大、重量大的货物运输。 1.运输速度较慢。 2.港口的装卸费用较高。 3.受天气的影响较大。运输的正确性和安全性较差。 空运 1.运输速度快。 2.适合于运费负担能力大的少量货物的长距离运输。 1.运费高，不适合低价值货物和大量货物的运输。 2.重量受到限制。 3.机场所在地以外的城市在利用上受到限制。 管道 1.运输效率高，适合于自动化管理。 2.适合于气体、液体货物的运输。 运输对象受到限制

  47. 4. 物流运输方案的选择与优化方法 4.4.2 物流运输方案的选择与优化方法 (2)运输方式优化方法 2)车辆路径问题的一般描述

  48. 4. 物流运输方案的选择与优化方法

  49. 4. 物流运输方案的选择与优化方法 4.4.2 物流运输方案的选择与优化方法 3)常见的运输路线选择与优化方法 (1)遗传算法 遗传算法广泛应用于物流运输路线选择优化中，特别在解决多级定位优化问题方面贡献巨大。

  50. 4. 物流运输方案的选择与优化方法 4.4.2 物流运输方案的选择与优化方法 3)常见的运输路线选择与优化方法 (2)图论优化法 图论用于运输方案就是从图与网络的角度，对运输线路的通行能力进行分析计算，取得最大通行量、最小运输费用的优化方案 ①模型基本假设。 ②问题的图论表示。 图4.1 运输线路图

More Related