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物联网环境下面向闭环供应链的库存管理问题研究
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物联网环境下面向闭环供应链的库存管理问题研究
论文目录
致谢
第1-10页
摘要
第10-12页
ABSTRACT
第12-21页
第一章 绪论
第21-27页
1.1 研究背景
第21-23页
1.2 研究意义
第23页
1.3 系统框架
第23-24页
1.4 研究内容与论文结构安排
第24-27页
1.4.1 论文研究内容
第24-25页
1.4.2 论文结构安排
第25-27页
第二章 文献综述
第27-36页
2.1 物联网中信息处理方法综述
第27-29页
2.1.1 数据清洗
第27-28页
2.1.2 物联网中的复杂事件检测
第28-29页
2.2 闭环供应链库存管理问题综述
第29-32页
2.2.1 闭环供应链产品库存问题研究
第29-30页
2.2.2 闭环供应链可回收容器库存问题研究
第30-31页
2.2.3 备用品库存管理问题研究
第31-32页
2.3 库存与物流联合优化问题综述
第32-35页
2.3.1 车辆路径问题研究
第33页
2.3.2 库存与物流联合优化问题研究
第33-34页
2.3.3 闭环供应链中的库存与物流联合优化问题研究
第34页
2.3.4 大规模邻域搜索算法的应用
第34-35页
2.4 本章小结
第35-36页
第三章 基于复杂事件的智能互联产品信息处理方法
第36-51页
3.1 引言
第36-37页
3.2 检测过程
第37-41页
3.2.1 符号
第37页
3.2.2 定义
第37-39页
3.2.3 加权不确定有限自动机
第39-40页
3.2.4 检测算法
第40-41页
3.3 监督学习模型
第41-43页
3.3.1 非线性处理过程
第41页
3.3.2 选择过程
第41页
3.3.3 学习过程
第41-43页
3.3.4 系统框架
第43页
3.4 可靠度计算算法
第43-46页
3.4.1 算法的基本结构
第44-45页
3.4.2 局部搜索
第45页
3.4.3 摄动机制
第45-46页
3.5 仿真实验
第46-50页
3.5.1 检测算法的检测速度性能
第46-47页
3.5.2 可靠度计算算法的性能
第47-48页
3.5.3 系统的检测准确性能
第48-50页
3.6 本章小结
第50-51页
第四章 物联网环境下带有容器回收信息的闭环供应链库存管理问题
第51-68页
4.1 引言
第51-52页
4.2 模型描述
第52-54页
4.2.1 符号
第52-53页
4.2.2 假设
第53页
4.2.3 决策过程建模
第53-54页
4.3 短视策略
第54-57页
4.3.1 完全信息情况下的短视策略
第55-56页
4.3.2 部分信息情况下的短视策略
第56-57页
4.3.3 无信息条件下短视策略
第57页
4.4 短视策略的最优性和性能分析
第57-64页
4.4.1 单周期分析
第57-61页
4.4.2 多阶段分析
第61-63页
4.4.3 利用选择性抛弃行为扩展模型
第63-64页
4.5 仿真实验
第64-67页
4.5.1 信息价值的结果
第64-65页
4.5.2 不准确信息的影响
第65-66页
4.5.3 具有平均分布使用时间的信息价值
第66-67页
4.6 本章小结
第67-68页
第五章 物联网环境下带有产品使用信息的产品服务系统备用品库存管理问题
第68-89页
5.1 引言
第68-69页
5.2 模型描述
第69-72页
5.2.1 符号
第69页
5.2.2 模型描述
第69-70页
5.2.3 马尔科夫决策过程模型
第70-72页
5.3 启发式解法
第72-78页
5.3.1 针对单顾客的替换策略模型
第72-75页
5.3.2 多顾客系统的启发式替换策略
第75-77页
5.3.3 多顾客系统的启发式库存策略
第77-78页
5.4 数值实验
第78-84页
5.4.1 基本案例
第79-80页
5.4.2 最优控制策略
第80页
5.4.3 (s,S)策略和局部最优策略
第80页
5.4.4 启发式策略与参考策略的偏差
第80-82页
5.4.5 成本分析
第82-84页
5.5 敏感度分析
第84-87页
5.5.1 单位库存成本的影响
第84-85页
5.5.2 替换成本的作用
第85页
5.5.3 单位服务收益的影响
第85-86页
5.5.4 衰退率的影响
第86-87页
5.6 本章小结
第87-89页
第六章 物联网环境下闭环供应链库存与物流联合优化问题
第89-115页
6.1 引言
第89-90页
6.2 模型描述
第90-93页
6.2.1 混合整数规划模型
第91-92页
6.2.2 模型的数学表达式
第92-93页
6.3 求解算法
第93-103页
6.3.1 算法的基本结构
第94页
6.3.2 构建初始解
第94页
6.3.3 改进邻域结构
第94-98页
6.3.4 改进的摄动算法
第98-101页
6.3.5 自适应选择机制
第101页
6.3.6 递送和回收子问题
第101-103页
6.3.7 接受和终止条件
第103页
6.4 仿真实验
第103-114页
6.4.1 构建案例
第103-105页
6.4.2 算法设定
第105-106页
6.4.3 下界
第106页
6.4.4 上界
第106-107页
6.4.5 最优解与下界和上界的计算结果
第107-110页
6.4.6 递送和回收子问题的启发式算法的性能
第110页
6.4.7 新型邻域结构的作用
第110-111页
6.4.8 对于车辆运载能力的敏感度分析
第111-112页
6.4.9 对惩罚成本和采购成本敏感度分析
第112-114页
6.5 本章小结
第114-115页
第七章 结论与展望
第115-117页
7.1 本文结论
第115-116页
7.2 未来研究的展望
第116-117页
参考文献
第117-129页
附录 第五章中数值实验的参数值与概率分布
第129-132页
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况
第132页
1) 参加的学术交流与科研项目
第132页
2) 攻读博士期间撰写的论文
第132页
本篇论文共
132
页,
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