● 摘要
随着科学技术的发展和扩散，产品日趋同质化，企业之间的竞争变得日益激烈，在这样大背景下，要赢得市场，提高客户满意度显得尤为重要；另一方面，企业及其所在的物流系统本能地要求降低各方面的成本，以获取更大的经济利润。因此，从全局优化角度，对系统的各个参与者即生产商、分销商以及零售商决策进行集成优化，以保证产品在合适的时间、合适的地点进行交付，同时减少整个系统的总成本，这就是现代企业生存的关键。基于此，本文首先探讨了不确定需求下，制造商-分销中心-零售商多级物流系统受到服务水平约束的分销中心选址和库存集成优化决策问题。随后，针对物流集成优化研究的另一热点，考虑有预算约束多购买商联合补货问题，本文提出了一种基于改进RAND方法的启发式算法。最后我们对于低碳政策下的物流集成优化问题进行了研究。 论文主要工作如下： 1、提出了随机需求下满足客户服务水平的集成了选址和库存政策的物流优化模型及其有效的求解算法 考虑了随机需求下包含制造商，分销中心和零售商的多级物流系统，依照供应商管理库存(VMI)的模式，将零售终端的客户服务水平和分销中心的建设费用、库存成本、运输费用等各项成本均考虑在内，对库存和选址决策进行了集成优化。所建立的选址模型一方面充分考虑了选址决策、库存决策和客户服务水平三者之间相互联系和影响，另一方面，由于考虑了运输的固定和变动费用以及需求的离散性特征，补货决策中的目标函数为非凸函数，从而使得提出的选址模型更具合理性和实用性，为复杂物流系统的集成优化提供了有效的分析思路与解决方法。 2、基于购买商联合补货问题最优解的特点，提出了一种改进RAND方法的算法 研究MJRP的一种扩展情形——考虑有预算约束的MJRP，在建立了问题的数学模型之后，提出了一种基于改进RAND方法的启发式算法。为了对所提出的算法的性能进行分析比较，给出了原问题的一个拉格朗日对偶问题的下界。计算分析结果表明，所提出的基于RAND方法的启发式算法具有较好的性能。 3、提出两种低碳政策下的物流集成优化模型并给出对应的解析解。 从全局优化的角度出发，站在企业的立场上，将低碳政策引入到传统物流集成优化模型中，分别分析了在碳税政策和强制碳排放政策下，企业在各自决策和联合决策的情形下，各自的最优生产策略，最后，提供了一个数值算例，证明了在联合决策时整个物流系统的成本确实能够降低，并简单分析了碳税税率和总成本之间的关系。