物流工程硕士毕业论文提纲

时间:2020-11-11 10:22:55 论文提纲 我要投稿

物流工程硕士毕业论文提纲

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物流工程硕士毕业论文提纲

  物流工程硕士毕业论文提纲一

  致谢 5-6

  摘要 6-7

  ABSTRACT 7

  1 绪论 11-20

  1.1 研究背景 11-12

  1.2 国内外研究现状 12-16

  1.2.1 需求预测研究现状 12-13

  1.2.2 库存分类研究现状 13-14

  1.2.3 库存控制研究现状 14-16

  1.2.4 国内外研究评述 16

  1.3 研究内容和意义 16-17

  1.3.1 研究内容 16-17

  1.3.2 研究意义 17

  1.4 研究方法和技术路线 17-20

  1.4.1 研究方法 17-18

  1.4.2 技术路线 18-20

  2 理论基础 20-27

  2.1 需求预测相关理论 20-23

  2.1.1 物流需求预测概念 20-21

  2.1.2 预测误差的度量 21-22

  2.1.3 温特季节指数平滑预测法 22-23

  2.2 两种库存控制方法 23-25

  2.2.1 多品种分组统一订购的库存控制模型 23-25

  2.2.2 基本经济订购批量参照法 25

  2.3 考虑需求特性的ABC分类法 25-26

  2.4 本章小结 26-27

  3 D公司北京作业中心包装物料库存控制现状与问题分析 27-38

  3.1 D公司北京作业中心概况 27-30

  3.1.1 D公司概况 27

  3.1.2 D公司北京作业中心主要产品和服务 27-28

  3.1.3 D公司北京作业中心的日常运作 28-30

  3.2 D公司北京作业中心包装物料库存控制现状 30-35

  3.2.1 包装物料的基本概况 30-32

  3.2.2 需求预测现状 32-33

  3.2.3 订购策略现状 33

  3.2.4 库存水平和服务水平现状 33-35

  3.3 D公司北京作业中心包装物料库存控制问题分析 35

  3.4 D公司北京作业中心包装物料库存控制要求和影响因素分析 35-37

  3.4.1 包装物料库存控制要求 35-36

  3.4.2 包装物料库存控制影响因素 36-37

  3.5 本章小结 37-38

  4 D公司北京作业中心包装物料库存控制方案 38-57

  4.1 D公司北京作业中心包装物料分类 38-42

  4.1.1 分类方法的选择 38

  4.1.2 作业中心包装物料分类 38-42

  4.2 基于分类的库存控制方法选择 42-45

  4.2.1 需求波动较小的包装物料库存控制方法选择 42-43

  4.2.2 需求波动较大的包装物料库存控制方法选择 43-45

  4.2.3 C类包装物料库存控制方法选择 45

  4.3 D公司北京作业中心包装物料需求预测 45-49

  4.3.1 需求预测方法选择 45-46

  4.3.2 预测效果评价 46-48

  4.3.3 预测结果 48-49

  4.4 库存控制方法的应用 49-56

  4.4.1 需求波动较小的包装物料的库存控制 49-52

  4.4.2 需求波动较大的包装物料的库存控制 52-55

  4.4.3 C类包装物料的库存控制 55-56

  4.5 本章小结 56-57

  5 方案实施效果评价 57-65

  5.1 需求波动较小的包装物料库存控制效果评价 57-61

  5.1.1 库存水平控制效果评价 57-61

  5.1.2 服务水平控制效果评价 61

  5.2 需求波动较大的包装物料库存控制效果评价 61-64

  5.2.1 库存水平控制效果评价 61-63

  5.2.2 服务水平控制效果评价 63-64

  5.3 C类包装物料库存控制效果评价 64

  5.4 本章小结 64-65

  6 结论与展望 65-66

  6.1 结论 65

  6.2 展望 65-66

  参考文献 66-69

  附录A 69-77

  附录B 77-80

  附录C 80-83

  附录D 83-87

  附录E 87-91

  学位论文数据集 91

  物流工程硕士毕业论文提纲二

  摘要 3-4

  Abstract 4-5

  第1章 绪论 8-14

  1.1 研究背景与意义 8-9

  1.1.1 研究背景 8

  1.1.2 研究目的及意义 8-9

  1.2 国内外研究现状 9-12

  1.2.1 港口集卡作业研究现状 9-11

  1.2.2 国内优化方法研究现状 11

  1.2.3 蚁群算法的研究现状 11-12

  1.3 研究的内容与技术路线 12-14

  1.3.1 研究的内容 12-13

  1.3.2 研究的技术路线 13-14

  第2章 集装箱港口作业流程及运输网络优化方法 14-23

  2.1 集装箱港口作业流程 14-18

  2.1.1 进口卸船作业流程 14-15

  2.1.2 出口装船作业流程 15-16

  2.1.3 集装箱港口装卸工艺及相关设备配备 16-18

  2.2 运输网络优化方法 18-22

  2.2.1 网络优化的`定义 18-19

  2.2.2 优化方法分类 19-22

  2.3 本章小结 22-23

  第3章 ACO 算法的改进及建立模型 23-44

  3.1 蚁群优化(ACO) 23-27

  3.1.1 蚁群算法简介 23-26

  3.1.2 蚁群算法(ACO)的流程 26-27

  3.2 遗传算法 27-29

  3.2.1 遗传算法简介 27-28

  3.2.2 遗传算法的主要流程 28-29

  3.3 建立港口集卡路径成本优化模型 29-34

  3.3.1 影响港口集卡作业因素 30-31

  3.3.2 成本优化模型 31-34

  3.4 采用改进 ACO 对港口集卡路径成本模型进行优化 34-43

  3.4.1 ACO与遗传算法的融合 34-35

  3.4.2 ACO部分的详细算法过程 35-41

  3.4.3 遗传算法部分的详细算法过程 41-43

  3.5 本章小结 43-44

  第4章 基于 ACO 天津港港口集卡作业调度优化实例分析 44-58

  4.1 天津港集装箱码头有限公司概况 44-45

  4.1.1 天津港集装箱码头有限公司概况 44

  4.1.2 天津港集装箱码头有限公司设施配备 44-45

  4.2 实证分析 45-55

  4.2.1 天津港港口集卡路径成本优化模型数据的采集 45-49

  4.2.2 港口集卡作业调度优化路径 49-52

  4.2.3 优化结果对比分析 52-55

  4.3 天津港港口集卡调度优化建议 55-57

  4.4 本章小结 57-58

  第5章 结论与展望 58-60

  5.1 结论 58-59

  5.2 展望 59-60

  致谢 60-61

  参考文献 61-64


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