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141610字硕士毕业论文基于潜在农民需求的农业物资运输管理研究

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:141610字
论点:农资,配送,模型
论文概述:

本文是优秀博士论文,本研究首先对考虑潜在农资需求的农资车辆调度问题进行描述,并给出模型假设,构建出了带有软时间窗的考虑农资需求车辆路线优化模型,接着通过釆用遗传算法对约束

论文正文:

简介

与目前中国城市物流发展相比,国内农村物流配送仍处于起步阶段。中国作为一个农业大国,农民人口众多,农村物流水平远低于国外发达国家。大力发展农村物流配送是当前“三农”问题的重点、热点和难点,是增加农民收入、实现全面小康社会的有力保障。尤其是农资流通关系到农业生产和农民收入,而目前传统的农资供应和物流存在诸多问题,难以满足实际需求。根据中国加入世贸组织的承诺,中国农业物资市场的全面开放将会给中国农业物资流通产业的环境带来根本性的变化,农业物资供应和物流产业的运行和发展将面临前所未有的挑战。农业材料简称为农业材料。农业材料是在农业生产过程中产生的,是农业的重要投入,也是改变和影响劳动对象的物质材料和重要物质条件。一般来说,农业生产资料包括种子、化肥、农药、畜禽、饲料、农业设备、生产加工设备及其原料、燃料等基本生产资料。然而,农资物流是一种为农业生产及时提供农资以保证农村经济顺利发展的物流形式。没有农业物资物流的前提,农民的生产和生活就无法正常有序地进行,农业物资物流是将工业生产的农业物资运输到农村的连接工农业的桥梁。加强农资物流管理,合理组织农资从生产到消费的全过程,实现农资小周期、高效率的优化目标。
……

2理论基础与文献综述

2.1理论基础
粗糖集理论是基于分类机制,不需要任何先验知识,利用自身原始数据集提供的信息,通过知识约简的方法直接从训练数据中获得分类规则;粗糙集能够很好地处理不完整的数据信息,在保留关键信息的基础上简化数据,获得知识的最小表达。粗糙集是一种软计算数学方法,可以从经验数据中提取规则知识,识别数据之间的各种依赖关系,并对其进行评价。在不可区分关系的前提下,粗糙集将知识视为分割数据,每个分割集称为一个概念。粗糙集理论通过分析对象的特征属性对对象进行分类,即粗糙集理论侧重于分类。在不同的范畴中,知识的意义也有许多不同的理解和表达形式。在认识论范畴内,知识是人类在生活实践中总结和提炼的经验和教训,具有普遍性和抽象性。在数学中,知识是各种字符、符号、概念等。在语言中,知识采取单词、句子等形式。然而,在粗糙集理论中,知识被认为是人类和其他物种固有的分类能力,真实或抽象世界中的个体(或对象)可以通过研究话语域中存在的知识来区分。如果两个人与现有知识无法区分,那么这两个人也就无法区分。因此,知识分类能力的本质是用某种等价关系来划分话语的宇宙。

2.2文献综述
在美国、日本等发达国家或地区,通过对物流的长期理论研究和实践,农业生产、仓储和运输实现了现代化,农业和工业物流的发展没有太大差异。因此,这些国家和地区没有对农业物流进行专门的研究。在欧洲,农业物流管理长期以来一直使用现代物流技术。同时,注重农业物流的社会化和专业化。荷兰是国际公认的物流中心,农业物流非常发达。农业物资物流是指在农业生产过程中,在购买、加工、储存、运输和销售农业生产资料的过程中形成的物流活动。它是从生产者到消费者、从城镇到乡村的产品流,是农民生产和生活的重要物质保障。基于遥感SVM的

3潜在农业需求预测研究.......47
3.1潜在农业需求预测指标体系的构建...................47
3.2潜在农业需求预测模型……54
基于遥感-SVM 4的考虑潜在农业需求的车辆调度优化模型及算法研究.......75
4.1相关基础……75
4.2考虑潜在农业需求的农用车辆调度优化模型……考虑潜在农户的85
5农用车调度干扰恢复模型及算法.......104
5.1相关基础……104

6实际应用研究

6.1企业概况
根据企业以往的农资配送经验,上述四种农资在向农民配送的过程中都有一定的增长需求。然而,由于配送过程中潜在需求的不确定性,往往只装载最初计划配送的农业物料,这往往导致一定程度的重复配送。同时,配送过程中也存在一些干扰事件,引起一些农民和配送人员的投诉,增加了处理这些干扰事件的成本。根据企业面临的实际问题,本研究从三个方面优化了其农资配送流程:一是通过对潜在农资需求的预测,优化了企业各配送点的车辆负荷,预测方法采用了基于遥感SVM的潜在农资需求预测方法;其次,通过优化每辆农资配送车辆的路线,缩短了车辆行驶的总距离和企业使用的车辆总数,主要采用考虑潜在客户的农资车辆调度优化模型和算法。第三,通过统计其农产品配送干扰数据,利用考虑潜在客户的农用车调度干扰管理模型和算法实时处理干扰事件,调整被干扰的农产品配送路线。

6.2应用程序和结果
从上述潜在农业需求预测结果来看,如果企业在配送过程中不考虑潜在农业需求,可能会导致车辆重复配送或农民流失。如果企业在进行计划配送和装载时考虑到每辆车覆盖区域内对新农业材料的可能需求,并提前为这些潜在农户装载一定量的农业材料,就可以及时满足潜在农户的需求,从而降低企业的配送成本,增加企业的销售额。根据农户对企业每次配送的需求数据,考虑到对农业物料的潜在需求,利用第4章建立的考虑农业物料潜在需求的车辆调度优化模型和算法,优化企业的50条配送路线(基本上与第3章的数值模型和算法参数设置相同,将相应的农业物料单位转化为吨,以符合模型中的最大承载能力)。具体优化结果见表6-2。请注意,这里的成本是模型的计算结果,没有单位。实际成本与模型设置相关。
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7研究结论

因此,本文的主要研究问题是:如何有效预测农业配送过程中的潜在农业需求?如何考虑农资配送的潜在需求,优化农资车辆的装载和调度?如何根据农资配送过程中可能发生的各种干扰事件实时调整配送路线?通过对这三个问题的研究,本文的主要贡献如下:针对农业物资配送过程中存在的困难,如潜在农业物资需求的影响因素复杂、各影响因素维度不同、预测指标数据难以获取等,本研究首先基于全面性、目的性、实用性和可操作性的原则。考虑到农用车实际配送过程中农民的购买行为相互影响,本文首先描述了考虑潜在农业需求的农用车调度问题,给出了模型假设,构建了考虑农业需求的软时间窗车辆路径优化模型,然后利用遗传算法优化了约束满足算法的优化机制,并通过数值实验验证了模型和算法的有效性。
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参考文献(省略)