物流科学是一门新兴的综合性学科,它对国民经济的发展和生产经营水平的提高起着极为重要的作用。随着社会经济与科学技术水平的提高,物流已被认为是继降低原材料消耗和提高劳动生产率之后的“第三利润源”。如何有效的优化和配置物流运作,降低物流成本,无论是对于增强企业的国际竞争能力,还是促进整个国民经济的快速发展,都具有十分重要的意义。 本论文共分六章,分别研究了物流系统中的五个优化问题,内容涉及易腐物品的存贮、随机需求条件下兼有资金与库容约束的订购批量、反向物流系统的优化调整、随机装卸工问题、物流客户服务水平以及物流绩效评价等。 第一章介绍了物流基本概念、分类以及一些与论文研究相关的理论知识,其中涉及到组合最优化、计算复杂性、启发式算法以及随机规划等内容。另外在物流系统的优化研究中,可以使用不同的方法来对其进行规划和设计,使其达到整体目标最优的要求。归纳起来,主要有解析方法、启发式方法和仿真方法,本章对这三种方法也进行了简要介绍。 第二章研究了三类改进的易腐物品EOQ模型。在经典的具有时变需求和短缺的易腐物品EOQ模型中,经常假设短缺量完全拖后或失去销售。最近在[11]中提出了一个更为实际的模型,假设拖后率是依赖于等待时间的变量。本章第二节将对此给出一个改进的最优补货策略,具有常数变质率、时变需求率和依赖于时间的部分短缺拖后。与[11]中仅考虑以缺货开始的最优补货策略相比,本节提出的改进模型在每个时段末还以缺货结束。在理论上证明了对于计划期内任意给定的补货次数,这种新型补货策略具有比[11]中策略更小的存贮成本,通过两个数值算例进一步验证了改进策略的有效性。 第三节对[45][46]中的模型进行了改进,在变库存费和存货影响销售率的条件下,针对Ramp型需求分别考虑无短缺量拖后和部分拖后对库存系统的影响。通过数值算例对两个目标下的最大平均利润以及最佳订购批量等进行了比较,