基于WebGIS与遗传禁忌算法集成技术的木材物流决策优化答辩最终

基于 集成技术的木材物流决策优化 答辩人： 导 师： 2017/8/5 2 研究意义 供需矛盾日益突出 木材物流相对落后 木材物流决策效率低 3 目 录 现有研究中存在的主要问题 2 研究方法和步骤 4 主要决策问题及研究现状 3 1研究目标、内容及创新之处 3 研究工作基础 3 54 木材 物流 是从原木的生产、供应、加工到销售，以及木材产品废旧物的回收利用一系列的实体流通过程。它既有所有物流的 共性 ，又有其 特殊性 。 5 1)木材为可再生性材料 2)木材物流全程受到政府监管 3)木材物流运输过程复杂 4)木材物流运输单向性 5)木材物流节点多 6)木材储存条件简易 木材物流的主要特征 1 主要决策问题及研究现状 材物流运输方案优化决策 材物流库存控制决策 材物流节点选址决策 1)主要包括伐区楞场选址和木材物流中心选址 2)相关研究： 邱荣祖：基于 林雅惠：基于遗传算法的木材物流中心选址研究 陈小春：伐区楞场位置决策研究 8 材物流运输方案优化决策 1)主要包括 木材流向与流量 的确定 和运输路径优化 2)相关研究： 刘娜翠，邱荣祖：基于遗传算法的木材运输方案优化技术 张淑芬：基于 周新年：人工林伐区木材运输作业模式选优 9 1)如何在既定的条件下，拟定贮木场或木材物流中心的最优库存量 2)相关研究： 景林 ： 南方集体林区贮木场原木库存随机预报模型的研究 陈同英 ： 原木随机存贮策略的最优化问题 一智能算法求解存在局限性 机版 乏系统思想，整体效益不高 现有研究中存在的主要问题 11 乏系统思想，整体效益不高 木材物流节点设施选址 、 库存控制优化与运输优化 ， 作为物流决策的重要环节 ， 彼此之间是 相互影响和制约 的 ， 在进行决策时不可顾此失彼 、 分开研究 ， 而应该结合起来 ，以 系统的观点 进行选址 、 库存和运输的研 究 。 12 一智能算法求解存在局限性 考虑到木材物流选址和运输问题的复杂性 ， 学者已经开始研究各种智能优化算法的应用 。 但单 一的智能优化算法在求解模型 时 ， 往 往存在各种不同的缺陷 ， 因此可将多种智能算法 取长补短混合 使 用 。 13 随着互联网的迅速发展 ， 人们对于地理信息的分布式获取 、 存储 、 处理 、 分析 、 查询 、 显示和输出等提出了更高的要求 ， 使得具有 研究成为当前热点 ， 同时也是 究目标 以系统的思想 ， 对木材物流决策活动进行整合，通过木材运输量预测，根据木材流向及流量，建立木材物流中心选址、运输方案优化及库存控制的数学模型，并用 理论上使 得 木材物流系统的总成本最低 。 1) 研究并开发基于 合利用各种计算机技术进行辅助决策， 提高企业决策效率和物流管理水平 ， 实现为木材物流互联网用户提供决策支持和 2) 究内容 木材运输量预测的模型建立及求解 1） 构建基于 4） 用 3） 将木材物流中心选址、运输和库存联合优化，建立相应的模型 2） 课题创新之处 1 提出用 系统的思想 ，在木材运输量预测的基础上，将 选址、运输及库存联合研究 2 研究 成技术 的求解策略，得出系统优化方案 3 构建 基于 现资源共享、分布式数据处理等功能 2017/8/5 17 4 研究方法和步骤 2017/8/5 18 5 研究工作基础 1) 在物流预 测 、 选址 、 运输及库存控制等方面有一 定理 论基 础 2) 熟悉 对决策