【摘 要】
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可持续物流设施选址问题的多目标优化方法研究具有十分重要的理论意义和应用价值.由于客户满意度是物流公司的一种潜在价值,对公司的可持续性发展作用重大,因此提高客户的满意度问题成为可持续物流设施选址问题中的关键问题之一.本文首先针对Tang等人提出的可持续物流设施选址多目标优化模型进行改进,通过引入满意度函数衡量客户对物流公司提供服务的满意程度及企业的可持续发展能力,构建以成本最小、客户平均满意度最大和
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可持续物流设施选址问题的多目标优化方法研究具有十分重要的理论意义和应用价值.由于客户满意度是物流公司的一种潜在价值,对公司的可持续性发展作用重大,因此提高客户的满意度问题成为可持续物流设施选址问题中的关键问题之一.本文首先针对Tang等人提出的可持续物流设施选址多目标优化模型进行改进,通过引入满意度函数衡量客户对物流公司提供服务的满意程度及企业的可持续发展能力,构建以成本最小、客户平均满意度最大和碳排放量最低为目标的多目标优化模型对可持续物流设施选址问题进行研究.进而利用改进的贪婪算法进行数值实验.然后在其基础上考虑物流设施的容量限制,建立新的多目标优化模型并分析解的性质,最后利用遗传算法进行数值实验.第一章主要给出多目标优化问题、无容量的可持续物流设施选址问题和带容量限制的可持续物流设施选址问题的一些研究现状,提出本文的主要研究内容.第二章主要对Tang等人提出的可持续物流设施选址多目标优化模型进行改进.由于Tang等人在模型中采用Minmax形式,这会导致模型的计算变得复杂,且Tang建立的多目标优化模型中未考虑物流公司在给客户提供服务时,客户对其所提供的服务是否满意甚至是满意程度等问题,这对于物流公司的可持续性发展非常不利.本章通过引入满意度函数,刻画客户对物流配送服务中心为其提供服务的满意度问题.通过构建最大化客户平均满意度目标,对Tang等人提出的可持续物流设施选址多目标优化模型进行改进,并利用改进的贪婪算法进行数值实验.第三章在第二章模型的基础上考虑容量限制.由于在实际生活中,物流配送中心都有容量约束,若针对每个候选物流设施都有不同的容量限制进行研究,所构建的模型一般非常复杂,对于模型的高效求解等都会带来很大障碍.本章首先将容量限制进行合理假设,其次,构建带有容量限制的可持续物流设施选址多目标优化模型.基于此,分析多目标优化模型解的性质.数值实验结果表明:本文所提出带有容量限制的可持续物流设施选址多目标优化模型可有效地用于可持续物流设施选址问题中,针对可持续物流设施选址问题而构建的多目标优化模型有较好的数值实验效果.
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