本文是工程硕士论文，工程硕士论文是指工程师硕士论文，工程管理硕士论文与工程硕士论文发表的工程论文。工程硕士论文涵盖集建筑、结构、电气、暖通空调、水利、园林、市政、路桥、给排水、装修、施工、造价、节能、监理、房地产、环保、规划、岩土、林业，工程师，软件工程，工程硕士，林业工程师，电力工程， 化工工程， 控制工程，工业工程， 系统工程， 电气工程， 水利工程，工程师职称，公路工程，软件工程， 建筑工程，土木工程，工程类杂志 咨询、考试、其他等共42个类别的专业。。（以上内容来自百度百科）今天为大家推荐一篇工程硕士论文，供大家参考。
2018年工程硕士论文范文精选篇一
第 1 章 绪 论
1.1 研究背景与意义
中国玩具行业，始于 20 世纪 80 年代中后期；在 20 世纪 90 年代得到飞速发展；20 世纪 90 年代中至今，玩具行业趋于成熟阶段。是一个多品种小批量生产、季节波动性强、自动化水平低、劳动密集型行业，据 2008-2012 年的数据显示，中国玩具企业的销售额平均增长速度高达 16.70%，其中在 2011 年，玩具制造业销售额共 1452.768 亿元，同比增长 18.23%[1]。2012 年上半年，我国玩具制造业的销售额达 571.67 亿元，同比增长 9.92 %[2]。玩具产业蕴含着巨大商机，然而在这些利润分成中，玩具制造企业只占总利润 10%。中国是玩具制造大国，全球 80%以上的玩具都产至中国。在内地，玩具企业大约有 26000 多家，其中玩具制造企业 15000 多家，然而这些制造企业大部分都是中小型 OEM 企业，这些企业尤其是 OEM 企业的利润是及其低下的，一些国际玩具公司通过对创新技术的垄断，使得中国玩具企业很难在这样背景下得到发展。随着国际和国内对玩具质量要求的越来越高，使得玩具制造成本呈直线增长，这些玩具行业的利润也越来越低。生产物流作为制造业第三方利润源泉已经越来越受企业的关注，提高生产物流的水平是我国中小型玩具企业发展的唯一出入。生产物流是伴随着生产过程中的一系列物流活动总称，其目的就是为了保障生产能够高效的低成本的运作，也可以称为现场物流。在精益生产中对生产物流的描述为将正确的在制品在正确的时间以正确的方式按照正确的数量以正确的成本送到正确的地方交给正确的人[3]，在研究中我们发现在一个生产周期内，生产物流所耗费的资源成本（时间、人员、机器）都远多于实际加工的资源成本，如何提高生产物流的资源使用率，对企业成本管理控制的意义重大。
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1.2 国内外研究现状
企业的生产物流和生产过程相伴相生，在对于“多品种小批量”的生产问题中，有大批的研究人员人围绕着如何改善其生产物流做了很多研究和尝试[4-5]。本论文主要是对生产物流控制与优化以及生产物流系统建模与仿真两个方面进行研究分析。国外学者对生产控制运用的方法进行了不断的改进和优化，主要的研究方向包括有智能排产与物料控制，库存控制与配送优化等方面。在对智能排产与物料控制方面：Mohsenian 提出一种在有限生产资源、物料定期到达情况下的订单排产和生产控制方法[6]；Wassick 研究了在不确定性的物料到达时间情况下，制定出一种基于订单服务水平的订单排产模型[7]；Sara 研究了离散型生产企业的生产调度问题，建立了一种在不同的订单、物料、生产任务等多线程生产情况下的多重网络模型[8]；Doganis 提出了一种多品种生产排期解决方案，实现了以最小化的物料提前期、最短的生产周期为优化目标的混流生产排期和启发式物料控制方法[9]；Karima 等研究了在多个生产任务、资源有限存在生产冲突情况下的复杂生产系统，提出一种基于模糊控制理论和模糊运算时间间隔的物料控制方法[10-12]。在国内对智能排期和物料控制研究中，黄刚研究了一种关于多品种物料供应的混流装配生产线计划排序问题，并应用一种混合的算法来求解模型[13]；管在林等对多品种小批量生产环境下如何通过约束理论来控制生产工序的瓶颈管理，以及在生产过程中如何实现动态平衡，并对混合路径优化问题展开研究[14]；李浩等通过建立一种虚拟订单的模式，应用瓶颈识别理论体系和启发式智能算法，对混合生产过程中的物料控制进行深入的研究[15]。在库存控制和配送优化方面：Hsien提出了一个多目标定位的库存管理模型，并研究了一种改进的遗传算法来进行优化[16]；Mirandaa 以提高服务水平和库存最小化为目标，提出了一个两阶段的启发式算法来实现库存控制和配送优化的求解[17]；Roser C 等分析比较了分类存储、随机存储和基于容量存储在人工作业中效率的差异情况[18-20]；Pei-Chun 提出了一种在不确定供货时间和供货数量的情况下，通过改进的蚁群算法，以最大的配送能力和最小的库存水平为目标的算法模型[21]。
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第 2 章 生产物流相关理论研究
2.1 生产物流的组成形式
在实际中，大部分生产企业都具有产品的多样性和离散型生产等特点，因此在生产过程中存在着很多的不确定性因素，如何能够有效的控制这些不确定性因素，是企业生产控制的一个难点。因此要对企业的生产物流类型进行分类，根据不同的物流类型特点，采用不同的方法来对企业物流进行控制优化。一般将企业生产物流分为：“V”、“A”和“T”三种类型，如图 2-1 所示。“V”型物流企业是由一种原材料加工成多品种的产品的企业，“A”型物流企业是由多品种的原材料加工成的一种成品的企业；而“T”型物流企业则是“A”型物流的扩展，其成品是多品种的企业。V 型企业（炼钢厂、石油厂等）的生产工艺流程简单明了，成品单一，生产提前期较短，因此企业的生产物流协同控制相对简单，系统环节中的瓶颈识别与节拍控制也相对容易。相比 A 型（造船厂、制衣厂等）或 T 型企业（汽车厂、玩具厂等），由于产品的多样性和生产的离散性，需要通过物料清单（BOM）进行排期生产，生产过程随机且复杂，生产与物流不协同，各个子生产环节间的节拍平衡也不好控制，瓶颈也会漂移，导致在制品库存水平高、生产周期变长、资源浪费等一系列问题。
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2.2 典型的生产物流控制管理系统
生产物流控制是指在生产计划执行时，对相关的资源进行协调控制，来保证其顺利完成生产的过程。对生产物流的高效低成本的控制，是衡量一个企业生产管理好坏的重要指标，主要类型有：计划式物流管理系统，是通过一些智能算法，根据订单需求和生产资源的情况，在保证客户的订单交货期情况下，对整个生产任务进行合理的排期。生产车间根据人员、设备、工位等资源的实际情况，在满足计划中心安排的生产任务的前提下，来自行的安排生产，物流部门同时根据 PPC 部门的计划任务来对供应商进行订料安排和生产车间的物料供应，同时各生产部门将本部门的生产情况通过系统反馈到计划部门，计划部门根据反馈意见从而来更新相应的计划任务。整个过程中，计划中心占主导地位，而其他部门只有执行功能。从上述的描述不难看出这种计划式的管理系统有很多缺点。比如说，在这些计划式管理系统中，计划中心是整个系统的大脑，其他部门只负责完成相应的计划任务，然而实际生产中往往会出现各种生产问题，而这些问题则必须首先信息反馈给计划中心，信息才能流到其他生产部门，必然导致整个系统的资源大量浪费，同时为了避免这些问题导致生产任务未按时完成，生产部门往往会自行的多生产相关的零部件，导致大量的在制品库存水平，这也就必然导致企业的生产管理成本过大。
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第 3 章 典型中小型玩具企业生产物流分析............18
3.1 中小型玩具企业的生产物流模式......... 18
3.2 L 玩具企业生产物流分析 .... 24
3.3 L 玩具企业生产物流存在的问题 .......... 31
第 4 章 基于 MAS 的玩具企业生产物流建模..........33
4.1 建模需求分析 ..... 33
4.2 基于 MAS 的玩具企业生产物流模型描述 .... 38
4.3 基于瓶颈识别的生产与物流协同策略研究............ 46
第 5 章 基于 Anylogic 的生产物流仿真优化实现 ............51
5.1 仿真实现与初始设置 .......... 51
5.2 基本实验与数据分析 .......... 61
5.3 模型在实际生产中的应用 ........... 66
5.4 本章小结 ............ 68
第 5 章 基于 Anylogic 的生产物流仿真优化实现
5.1 仿真实现与初始设置
本模型在 Anylogic6.4 仿真平台中实现，而基于多 Agent 的玩具生产物流仿真系统，要求系统具有有效的智能型、灵活性、交互性和柔性等。因此 AnyLogic仿真平台强大的数据分析和表达功能完美的支持基于 MAS 的仿真建模要求，能够有效的满足本文的仿真需求和数据统计需求。生产物流系统是一个庞大的离散型系统，首先根据之前的 Agent 建模分析，在仿真中创建各类基础 Agent，通过使用活动对象类(Active Object Class)定义Agent 的内部结构；其次对系统中的每个子流程进行封装模块化，便于实现业务流程的动态模拟、流程重构以及敏捷建模；再次根据第 3 章中 Agent 建模中的交互行为建模，通过使用功能函数、动态事件、延迟触发事件或通讯端口的数据传递等方法，对 Agent 之间的端口通讯和仿真中的看板数据传递进行建模，使得仿真按照需求有序的实现数据流分析，从而实现基于离散型事件仿真的公共模型库的玩具生产物流分析建模过程，便于后期的延续开发和优化。具体的设计思路如图 5-1 所示。
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总结
本课题在对某典型的多品种小批量玩具生产企业进行充分调研分析的基础上，结合生产物流协同与控制理论进行研究分析。应用多 Agent 协同技术、TOC理论、Anylogic 仿真平台等对中小型玩具企业的生产物流进行深入的分析与研究。本研究运用 TOC 理论对整个生产过程中的瓶颈工序进行分析，从而达到各个子生产模块的平衡运作；结合多 Agent 建模方法和玩具原材料可追溯性的特点，提出一种新的生产物流模式；通过 AnyLogic 仿真工具中 Agent 仿真工具对新的生产物流模式进行分析和评价。重点研究从原材料采购入库、生产车间加工生产，以及工艺装配 、包装等整个生产物流过程，通过对生产物流的改进，达到提升企业管理水平、提高企业运营效率、减少企业物流成本的目的。主要的研究内容如下：
1）在调研的基础上，针对中小型玩具制造企业的生产物流特征，以某企业为案例，从价值流、工艺流程、设施布局等角度对此公司整个生产物流过程进行分析研究；
2）对生产物流协同、控制理论知识和模型进行研究。结合玩具可追溯的特点运用价值流分析、TOC 理论，对生产物流过程中的瓶颈进行识别，找出瓶颈后，通过多 Agent 协同技术进行生产与物流的协同控制；
3）根据上述各关键点的研究，采用多 Agent 建模方法，对各个生产环节进行 Agent 的抽象定义，对各个功能模块进行设计，并对各 Agent 之间的交互进行详细的规划设计。最后通过多属性的瓶颈识别方法计算出系统的瓶颈，并以此瓶颈为基准进行 Agent 交互，各 Agent 通过招标投标机制来分配和接受任务，以此来设计出一种新型玩具企业生产与物流协同控制模型。
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参考文献（略）
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第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
交通运输业是社会众多产业的基础，在当今世界各个国家和地区中占有非常重要的经济地位。经济的快速发展要求各个国家和地区作出产业结构的调整，对于交通运输的安全和高效的管理迅速引起了各个国家和地区的重视。汽车作为人类活动不可替代的运输和代步工具，显得越来越重要。但是，迅速增加的车辆，日益凸显了因汽车给当今世界各个国家和地区带来的道路交通问题。一方面，交通事故的频繁发生导致巨大的经济损失和人员伤亡。根据美国运输统计局的预测，到 2020 年，美国每天的交通事故将达到近 3 万起，每年会造成超过 1500 亿美元经济损失。另一方面，道路越来越拥挤，堵车情况越来越严重，因此造成更多时间和能源的浪费。土地资源是有限的，导致道路的建设不能无限制的扩展和延伸，再加上车辆的增多，道路情况会因此造成更多人的出行困扰。据日本建设省统计，每年因交通拥堵造成 53 亿小时的时间损失和 12 万亿日元的经济损失。为了解决这种问题，各个国家开始研究综合考虑车辆和交通道路因素，并应用各种现代技术手段系统地解决道路交通问题，加强对道路交通系统的科学管理，即智能交通系统（ITS）。这种技术的发展直接对交通工程领域造成深刻影响。智能交通系统（ITS）[1]，是在较完善的基础设施（包括道路、港口、机场和通信等）上，将先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感器技术和系统综合技术有效地集成，并应用于地面运输系统，从而建立一种实时、准确、高效的运输系统。目前，世界各个国家和地区对于智能交通系统的划分一般包含四个部分[2]：中心子系统、路边子系统、车辆子系统和路边子系统，其系统结构和应用如图 1-1 所示，
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1.2 ITS 的国内外研究概况
随着车辆定位系统研究和应用的发展和成熟，其在解决交通问题方面发挥着不可替代的作用。车辆定位系统作为智能交通系统的重要组成部分，从其概念的提出开始就受到许多国家和地区的关注。不少国家和地区早在二十世纪七十年代就开始关于车辆定位导航的研究[3]，其中以美国、日本和欧洲一些国家（如德国，法国）的应用和研究最具有代表性。美国。美国最早进行基于航位推算技术的车辆定位导航系统的应用研究，这种技术是后来车辆导航的雏形，但由于自身存在累计误差大、成本高昂等缺点，最终退出了在车辆定位导航中的应用。八十年代中期[4]，Etack Navigator 汽车导航系统结合推算定位、数字地图匹配和数据库等技术，实现了车辆位置的可视化。八十年代末，随着 GPS 卫星定位技术开始应用在车辆定位导航中[5]，大大提高了定位技术在实际应用中的定位精度。但是，在某些环境下无法接收到 GPS 信号，导致 GPS 单点定位不能满足车辆定位的要求。九十年代，美国Oldsmobile 公司为了弥补 GPS 单点定位存在的问题，将 GPS 与地图匹配起来，推出了第一款组合定位导航系统 Guide star，实用性得到极大提高。日本。上世纪八十年代初，日本市场上出现一种由 CD-ROM 来存储数字地图的自主导航系统。八十年代，随着卫星定位技术应用的推广和日本政府高度重视，许多知名公司，如宏达、本田、三菱、松下等都陆续开发 GPS 相关产品并投放市场。欧洲。欧洲一些国家在八十年代开始研究的车辆信息和导航系统 CARIN（Car Information and Navigation[6][7]是第一个将光盘作为地图存储介质的车辆定位导航系统，它主要是运用推算定位来辅助地图匹配，并借助彩色监视器来显示地图。而 1983 年出现的道路交通信息评估体系 EVA（Evaluation process forRoad Transport Informatics[8]除了具有推算定位、地图匹配和实时的路径引导等性能以外，还可以为驾驶员提供图像显示和合成的声音引导指令。
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第 2 章 系统实现关键技术及应用
2.1 北斗定位技术及应用
北斗卫星导航系统（BDS）是基于双星定位原理的区域性有源三维卫星定位与通信系统[26]，由我国自行研制和运营的。因此，我国是世界上第三个将卫星定位系统投入运营的国家。北斗导航系统最初的建设目标是在完全独立自主的前提下，将其建设成为开放兼容、技术先进的卫星定位系统，并采用分步建设的策略最终覆盖全球。目前，“北斗一号”系统已经组网完成，并投入运营，其服务的范围包括中国大陆、台湾、南沙及其岛屿及我国部分周边地区，“北斗二号”卫星导航系统正在加紧建设和组网中，它将在海、陆、空全方位为用户提供全球范围的卫星导航定位服务。与 GPS 系统或其他卫星定位系统相比，我国的北斗系统具有如下的优势[27-29]：
（1）系统的研发到投入运营整个过程实现了完全的独立自主。北斗定位系统的研发团队初始只是一个 3 人“手工作坊式课题组”，后来经过发展，成为拥有200 多人的卫星导航技术国家级专题组，实现了完全的自主研发。系统经过高强度加密设计，安全、可靠、稳定，适合关键部门的应用。
（2）建设周期短、投资少，系统定位时具有高仰角覆盖的特点，适合于我国多高山的地理地形。美国的 GPS 从建设到投入运营耗时 16 年，总投资达 120亿美元，服务范围虽已覆盖全球，但由于其卫星高度在 20000km，属于中低轨道卫星，轨道高度低，使得其在山区时会产生信号遮蔽，使用受到限制。我国的北斗卫星导航试验系统，即北斗一代系统从国家批准到建成总共不到 10 年时间（“北斗二代”系统正在加速组网中，预计 2020 年将形成全球覆盖），且由于卫星位于我国上空静止轨道，轨道高度约在 36000km，地面用户在收发卫星信号时，其基本状态都保持高仰角，特别适合我国多高山地理特性。北斗导航系统的建设按照“先试验、再区域、后全球”的三步走发展战略，预计 2020 年实现全球覆盖，总投资将耗资 100 亿人民币。
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2.2 GIS 技术及 MapX 控件
GIS（Geographic Information System），即地理信息系统。它是结合地理学、测量学、几何学、计算机科学，并利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统[34]，广泛应用于资源调查、国土管理、城市规划、交通运输、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。地理信息系统的最大作用是将地球表面空间事物的地理位置及其特征进行数据化，经过计算机处理系统进行数据处理，并通过计算机图形显示系统直观表达出这些信息。1963 年，加拿大首先实现了把常规地图变成数字形式地图存入计算机，并建立了世界上第一个地理信息系统（CGIS）。早期开展地理信息技术研究的国家和地区还包括美国、澳大利亚、欧洲、日本，这些国家和地区在地理信息技术领域的研究和应用也比较成熟。地理信息系统组成。地理信息系统的组成主要包括硬件系统和软件系统两个方面。硬件系统一般由计算机和一些计算机外围设备构成：计算机主要用作对数据和信息的处理、计算，外围设备一般包括数字化仪、扫描仪等，用来采集数据信息。软件系统作为 GIS 的核心部分，主要完成对数据的分析加工和管理，最终利用计算机显示系统直观的表达出来。
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第 3 章 系统总体结构设计 ..... 20
3.1 系统物理框架设计 ...... 20
3.2.1 车载终端设备 .......... 21
3.2.2 监控中心系统 .......... 22
3.2 系统工作原理 ....... 23
3.3 本章小结 ........ 25
第 4 章 监控中心管理软件设计 .... 26
4.1 本文设计与开发的主要内容..... 26
4.2 监控中心数据库开发 ......... 27
4.3 监控中心 GIS 软件开发 ..... 30
4.3.1 基于 MapX 的电子地图 ........ 30
4.3.2 可视化开发软件 ...... 33
4.4 串口通信及数据解析 ......... 34
4.4 本章小结 ........ 40
第 5 章 系统介绍与仿真测试 ........ 41
5.1 系统介绍 ........ 41
5.2 地图管理设计与功能实现 ........ 42
5.3 串口通信仿真与定位功能测试 ........ 51
5.4 本章小结 ........ 57
第 5 章 系统介绍与仿真测试
5.1 系统介绍
本文设计的车辆监控系统监控中心软件是基于操作方便，运行可靠、系统可扩展性强等要求设计。为此，本人在设计时将监控中心软件划分成菜单栏、工具栏、地图显示窗口地图、鹰眼图、属性栏等，该系统的主界面如图 5-1 所示：菜单栏：菜单栏的设计主要是为了便于对电子地图数据库和电子地图数据库的管理和操作，包括地图图层操作和查询、车辆数据库编辑和查询等，将菜单栏分为文件、地图操作、图层控制、地图查询和车辆数据库等 6 个模块，并且设置了常用功能的快捷键。地图显示区：该区域是电子地图显示区，通过菜单栏对电子地图的各种操作，都能在该区域直观的显示。属性栏：属性栏设计的主要目的是显示时间和日期，以及鼠标位置的经纬度。经纬度显示区域信息会随着鼠标在电子地图上位置的变化而变化。鹰眼图：鹰眼图的设置主要用于了解地图显示区在全图中的位置，还包括简单的功能，如单击鹰眼图任何区域，地图显示区会相应的显示单击区域的放大图。查询窗口：该窗口的主要作用是显示对地图查询的结果。通信仿真窗口：该功能区设计的主要目的是对于串口通信的仿真需要，在实际的应用中，该区域也很重要，主要用于显示通信信息和定位的操作等。
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总结
随着车辆不断增加、交通问题日益严重，车辆的安全和高效的管理逐渐引起人们的重视，结合国家信息安全和产业发展方面考虑，建立基于我国北斗定位导航的通讯产业具有重要的意义。本文介绍了一种基于我国自主研发的北斗定位导航的车辆定位监控系统的监控中心软件的开发和设计方法和思路，围绕这种设计方法，根据具体的功能要求对监控中心软件进行了研究工作，并对部分功能进行展示，主要研究内容和成果如下：
（1）详细研究和分析了国内外关于车辆定位监控系统的应用研究现状，包括基于 GPS 的研究历史和现状和基于北斗定位的应用研究现状，在此研究背景提出了基于北斗定位的车辆定位监控系统的设计和开发的意义和必要性。
（2）深入研究了车辆定位监控系统的关键技术：对北斗定位技术组成及定位原理进行了研究和分析，并重点总结了北斗定位技术对车辆监控系统的重要意义；对 GIS 软件进行了深入研究，包括 MapInfo 格式的电子地图、GIS 控件等相关内容，确定了以 MapX 组件式开发作为电子地图的显示平台，Visual Basic6.0 作为开发环境的开发方式。
（3）提出了基于北斗定位的车辆定位监控系统的总体构架及工作原理，并将整个系统划分为三个主要的功能模块，并系统分析了架构中各个功能模块的组成及功能；
（4）重点开发设计了基于北斗定位的车辆定位监控系统的监控中心管理软件，进行了监控中心管理软件界面的开发和功能设计，实现了专题地图查询、图层操作、数据库的嵌入等功能；
（5）利用 RS-232 通信串口仿真采用本文设计的北斗通信协议格式的语句对系统进行测试，实现了包括定位、轨迹回放等功能，得到了预期的效果。
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参考文献（略）
2018年工程硕士论文范文精选篇三
第1章绪论
1.1课题背景及研究的目的和意义
电力是助推经济发展的主要动力，近年来，随着我国经济持续的高速发展，电力己经出现明显的供不应求的现象。当前我国发电企业面临燃煤价格FI益高涨、煤炭资源供给紧张的严峻形势，多地出现燃煤库存告急、用电紧张的情况。如何充分利用有限的燃煤资源发挥最大的效益，确保电厂安全、稳定、经济运行成为重中之重。火力发电作为最主要的发电方式在全社会的总发电量中占70%以上，为全社会提供源源不断的动力，而煤是火力发电的主要能源供给形式⑴。在现今的火力发电企业的发展中，火力发电企业面临着“厂网分开，竞价上网”的市场环境，自国家明确不再对燃煤价格进行干预，而由供需双方在政府监控条件下协商确定电煤价格以来，我国电煤供应已经由原來的计划调拨供应方式逐渐转变成独立的经济实体、自主经营、自负盈亏的市场竞争，发电企业之间的竞争円益激烈，而随着电力建设的大力发展，对有限资源尤其是煤炭资源开发的竞争将更加激烈。因此，随着整个煤炭供应形势的变化，电煤市场的供求变得十分紧张，目前燃煤市场的主要特点有：燃煤供应紧张，局部地区、个别品种缺煤严重。目前，燃煤电厂普遍面临着煤炭供应紧张的状况，特别是贫瘦煤品种。贫瘦煤是火电厂的主要燃煤，前几年，由于市场疲软，这些品种销路不好，致使企业的生产经营面临困境，缺乏后劲，生产能力受到限制。如今，市场需求大增，煤炭企业一时难以大幅度地提高产量，满足市场的需要。发电企业的燃煤库存持续下降，危及安全生产。据中能屯力工业燃煤公司统计，在冬季和夏季的用电高峰期，华中、华东、谁北地区电厂的燃煤库存量都只有正常水平的50%左右，不少电厂的存煤已接近警戒线。想方设法增加库存量，已成为电厂的当务之急。
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1.2国内外研究现状
物料的存储现象由来己久，但是把存储问题作为一门学科来研究还是进入20世纪以后的事情。在全球化制造和市场经济浪潮的条件下，现代企业对库存控制的必要性推动着国内外学者对库存控制进行大量的研究。而由于电力市场对人民生活举足轻重的地位，对于发电企亚库存成本的控制及库存优化的问题也受到了国内外很多学者的关注。Jobs探讨了 EDI对于牛鞭效应和供应链库存的影响，仿真结果表明，EDI可以有效缓解牛鞭效应，降低供应链库存成本[6]。Stenross F M和Billington C在他们的研究中认为，库存控制方法会随着生产经营环境和科学技术的发展不断变化，供应链管理环境下的库存控制已经变成了一个新的课题，供应链在企业库存控制方面的应用会使库存水平降低25%[7]。Dominey和Hill建立了一种举个顾客需求为独立随机变量，整体需求近似服从复合泊松分布的单周期库存模型[8]。Musalem与Dekker在提供了一个联合补充案例，利用定性分析和定量模型想结合的方法分析了最小订购量的效用以及关于库存的复杂运输成本结构[9]。对于动态存储问题，H.Wagner等人在1958年就提出了一种适用于单周期阶段费用变动的存储问题。
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第2章发电企业燃煤库存管理现状分析
2.1库存管理的基本理论
库存作为企业生产经营的重要环节，在企业生产过程中有着重要职能。库存的作用主要体现在以下几方面：第一，能够获取规模经济效益。企业要获取规模经济效益、降低成本只有按照一定规模来组织生产，批量采购可以减少平均订货费用，也可以降低准备费用。第二，调节供求差异，保证正常生产经营需要。企业的生产经营活动是持续不断的，但需求与供应在时间、数量上是不同步的，因此持有一定数量的存货能保证企业正常的生产经营的需要。第三，库存能防止不确定因素，避免造成的损失。一般来说，不确定因素主要是供货时间和需求量的变化。但同时，库存既是一种占用资金、引起企业现金流紧张的闲置资源，又增加了仓储成本。它实际上是企业为了应对无法预知的市场未来需求变化而不得己设置的，常常导致成本过高、周转率低等问题。因此，为了保证企业生产活动的if.常运营、实现供应链整体运作的协同，对生产经营中的库存进行管理显得至关重要。库存管理的目的就是实现对企业整体经营的有效与有益的监控和控制，以维持客户服务水平和库存占用资金的最佳平衡，亦即投入较少的库存资金而保持生产过程的持续性与平衡，提供较高的客户服务水平，同时防止超储和缺货的发生。也就是说库存管理必须解决以下几个问题：如何优化库存成本如何平衡生产与销售计划，满足一定的交货需求，怎样避免浪费及不必要的库存，怎样避免需求损失和利润损失。归结起来，库存管理也就是要明确库存检查周期、订货批量及需求预测等问题。
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2.2发电企业库存成本分析
由于目前火电企业采购煤炭签订的合同是以质计价，因此化验值的准确与否，直接关系到成本的高低。随着火电工业的迅速发展和煤炭市场的完全放开，煤炭竞争急剧激烈，煤质波动起伏不定，变化无穷；各火力发电企业的煤质监督、煤质控制任务也就随着煤炭市场的完全放开和竞争越来越繁重、艰巨。发电是将煤炭的热能转变为电能的过程，利用的是煤炭的发热量。由于不同煤种具有不同的发热量，其燃烧释放的热值不同，煤的热值越高，消耗煤的数量越少；煤的热值越低，消耗煤的数量越多。所以煤质与库存量密切相关的,若煤的热值偏低，库存量则相应增加。燃煤是一种组合十分复杂的有机质和无机质的混合物，在长期储存过程中不断受到自然力（风、雨、雪）的作用及温度变化的影响，容易发生氧化和自然，造成煤炭挥发分降低和點结性变差，产生化学损耗或机械损耗，使其使用价值降低。因此，需要对煤场存煤进行科学管理。然而山于影响煤质的因素很多，只有通过对不同矿区煤的实际堆存经验进行不断总结，才能摸索出较好的量体裁衣式的堆存方法。
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第3章发电企业燃煤库存优化方案..........18
3.1改善需求预测提高计划准确率.......... 19
3.2灵活多样储存形式 ..........20
3.3建立战略合作伙伴..........21
3.4以信息棒术为支撑.......... 21
3.5选择和建立优化模型.......... 22
第4章发电企业燃煤库存优化模型.......... 23
4.1燃煤需求计划模型.......... 23
4.2燃煤库存成本最小化模型.......... 25
4.2.1问题描述和假设条件.......... 25
4.2.2模型的建立.......... 26
第5章实例分析.......... 30
5.1陡河发电厂简介.......... 30
5.2陡河发电厂库存控制模型应用.......... 30
5.3陡河发电厂库存管理优化.......... 33
第5章实例分析
5.1陡河发电厂简介
陡河发电厂隶属于大唐国际发电股份有限公司，它坐落于河北省唐山市，始建于1973年，先后经历了震后重建和扩建。到1987年10月，八台机组全部建成投产，总装机容量155万千瓦，年发电量近百亿千瓦时。建厂40多年来，陆河电厂始终坚持以安全生产为基础，以经济效益为中心，以优质服务为宗旨的方针，企业综合实力不断提高。曾先后荣获“全国先进集体”、“全国节能先进集体”、“全国节水先进企业”、“全国一流火力发电厂”等荣誉称号。本文第四章中建立了燃煤库存控制最小费用模型和燃煤需求计划模型，本节将通过陆河发电厂的实际情况，确定相关的模型参数，对模型进行实例研究。为进一步说明模型的构建过程与验证模型的有效性和可行性，这里以新海发屯有限公司煤炭需用、采购、库存为实例进行验证，计划期为6个月。首先，应用计划需用量模型计算陆河发电厂2014年前六个月的燃煤需求量。由于电力是国家统一控制的必需物质，一般而言单个电厂的发电量保持相对稳定。查阅陆河发屯厂2013年发电量统计，2013年全年发电量为113.89亿千瓦时。设定2014年全年发电量和发热量保持2013年的数据不变，并假定无其它需用计划，发电标准煤耗、供热标准煤耗、原煤发热量参照往年的平均值，按照4.2.3中的计划需用量计算公式（4-14)、（4-15)、(4-16)可求得各阶段煤炭需用量，数值如表5-1。
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结论
针对当前燃煤价格不断上涨、煤炭资源供给紧张的严峻形势，发电企业的燃煤库存控制不管从发电企业的稳定安全生产还是保持经济运行的角度来考虑都是至关重要的。决策者应该坚定以保障安全生产为前提,以降低燃料成本为手段,以质量合格为基础来保证决策燃料采购和存储的合理性。本文通过分析传统发电企业燃煤库存管理存在的问题,得出了燃煤库存优化的必要性，然后通过对燃煤库存控制理论及库存成本的分析，明确优化目标和方向。基于此目标，本文建立了多来源、多品种燃煤的库存成本最小化模型，最后以陡河发电厂为实例、应用遗传算法对模型求解。本论文的研究成果主要有以下几点：
(1)在深入研究大量火力发电企业库存的参考文献和实际调研的基础上，分析发电厂燃煤库存的特点和存在问题，充分考虑燃煤库存成本对企业运营成本的影响。
(2)根据发电企业燃煤库存管理的特点，提出与之相对应的具体优化方案，为发电企业的燃煤库存提供一种合理的优化思路。
(3)介绍了几种综合考虑发电企业燃煤的采购、运输、存储三个环节的库存优化模型，并对供应量和安全库存进行分析。
(4)以陡河发电厂作为实例，运用实际数据，对优化模型进行求解。并将陡河发电厂的实际情况与发电企业的普遍特点相结合，有针对性的提出陡河发电厂的库存管理优化方案，很有实用价值。
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参考文献（略）
2018年工程硕士论文范文精选篇四
第一章 绪论
1.1 研究背景
本论文基于上海交通大学无锡研究院专项基金项目《基于物联网技术的奶牛综合服务平台（简称：牛联网）》（项目编号：2011JDZX010）的支持，基于物联网技术的奶牛综合服务平台是物联网技术、服务型制造思想、工业工程理论在畜牧业领域的典型应用，平台综合应用了传感器技术、无线通讯技术、生物科学技术等，通过安装在牛只身体上的体征数据采集终端设备和 RFID 标签，实现对奶牛身份的识别和奶牛状态信息的实时采集。系统平台以服务型制造的思想和服务科学的方法为指导，按照工业工程的理论建立针对牛只的体征分析模型、饲养优化模型、育种优化模型、全生命周期管理模型等，通过一系列的科学方法实现对奶牛的综合管理及增值服务。如图 1-1 所示，奶牛综合服务平台的关键技术涉及到了生物体征数据采集技术，基于 WIFI、GPRS、3G 等多种无线通讯模式的综合技术，物联网移动终端中间件开发技术，硬件终端和软件后台的集成技术，以及进行系统数据分析的数学模型构建技术和快速优化算法技术等。通过基于物联网技术的奶牛综合服务平台，实现对农户和养牛机构的远程的专业技术支持和科学管理服务。实现对农户和养牛机构从选择品种、科学饲养、发情监测、优化配种到饲料供应等一系列的规范操作和科学管理，通过牛只健康远程诊断专家系统，用户在线就可以得到牛只疾病诊断结果和治疗方案。
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1.2 研究目标和意义
深入分析奶牛育种任务的特征，研究在物联网技术的支持下，奶牛的优化选配策略，以及奶牛人工授精任务调度问题的特点和理论分析框架，建立优化选配和优化调度模型；分析模型的特征，开发高效的混合求解算法，通过仿真案例对模型进行求解和结论分析。本文的研究是物联网环境下的奶牛育种优化问题，从理论、方法和应用三个方面进行研究。具体研究目标如下：
（1）理论方面：首先，针对奶牛优化选配工作，建立 0-1 线性规划模型，在有效避免近交和确保牛群具有较宽血缘的前提下，选择出使后代综合育种值最高的交配方案。其次，根据奶牛的生理特性建立奶牛人工授精调度模型。物联网环境下，奶牛人工授精任务的到达可以实时检测并且预测最佳的授精时间，考虑奶牛人工授精任务经常集中到达和具有最佳人工授精时间的特性，本文把 JIT 调度问题中的并行多机提前/拖期调度理论方法引入到奶牛人工授精任务调度问题的研究。
（2）方法方面：从成本最小化角度建立调度模型，奶牛人工授精任务的提前/拖期惩罚成本函数兼顾任务的时间属性和价值属性。同时，采用禁忌搜索算法和二次规划方法相结合的混合算法对模型进行求解，并与其他算法求解结果的对比，证明了混合算法的有效性。
（3）运用方面，通过对奶牛优化选配方案和人工授精任务调度问题的模型建立和求解，结合奶牛场实际生产情况的仿真测算，能够为奶牛场的奶牛育种管理提供理论依据和决策支持。
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第二章 文献综述
2.1 物联网技术在奶牛育种管理中的应用
1999 年美国麻省理工学(MIT)的 Auto-ID Center 开始涉及和推广跨企业的无线射频标识（RFID）架构，使得物联网的概念开始普及。2002 年该中心创始人及前主任 KevinAshton在 Forbes Magazine 以“物联网”为标题的文章中提出“我们需要一个物联网，一个计算机理解真实世界的标识方法”，从而正式提出“物联网”一词[5]。从不同的角度考量，物联网的定义不尽相同。从网络的角度，物联网是指由物质世界(physical world)中的智慧化物体(Smart things)构成的大规模网络，包括无线传感和执行器构成的网络(wireless sensor and actuator networks)，嵌入式装置和标记物体等(embedded devices, tagged objects)[6]；从信息的角度，物联网使得物体（physicalobjects）无缝地集成到信息网络，在这里物体主动地介入业务过程，可利用服务与“智慧物体”在网络中交互，查询其状态以及与其关联的任何信息，但是要考虑安全和隐私性问题[7]。欧洲物联网战略研究项目群计划给出最为完整的物联网定义[8]：“物联网是未来互联网一个集成部分，她可以定义为全球网络基础设施，具有基于标准的互操作通讯协议的自配置功能，物理和虚拟的“物（things）”具有标识、物理属性、以及虚拟映射和智能接口，并无缝地接入信息网络。在物联网中，“物”要主动地参与业务、信息和社会流程，它们能够相互之间交互并与环境交互，交换感知环境的数据与信息，自治地响应真实/物理世界中事件，并且在有或无人为干预条件下触发动作和实现服务，通过执行处理来施加影响。以服务形式提供的接口易于实现与这些互联网上“智慧物”的交互，查询和改变它们的状态以及与之关联的任何信息，并且考虑安全和隐私性。”
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2.2 提前/拖期调度的相关理论
由于本文研究的奶牛人工授精任务有最佳的任务完成时间，任务提前完成和拖后完成都会降低奶牛的受孕率，都会增加育种成本，类似于作业车间准时制调度（Just in Time, JIT）问题中的并行多机提前/拖期调度（Earliness/Tardiness, E/T）。随着计算机等信息技术在制造业的广泛运用，涌现出了许多创新的制造模式。在制造全球化的背景下，敏捷制造、生物制造、智能制造以及服务型制造等先进的制造模式加剧了制造企业之间的竞争。制造企业不仅要保证企业所制造的产品能够满足不同客户的多样性需求，从而为企业赢得信誉和客户；同时，企业在产品生产过程中，还应尽量缩短产品的提前完工时间，减小库存，提高资金利用率，降低企业的生产成本[24]。在这种背景下，JIT（Just in time）生产模式应运而生，JIT 生产模式强调在现有基础上持续地强化和消除所有的浪费。JIT 调度作为 JIT生产模式的重点，关注工序和工件的准时交货，强调工序、工件的提前完工和拖期完工都会造成生产成本的上升。提前/拖期（Earliness and Tardiness，ET）生产计划方法是准时化(JIT)生产思想与制造资源计划(MRP-II)相结合的产物，为了适应准时生产模式的需要，提前/拖期（Earliness and Tardiness，ET）调度问题受到越来越多的关注[25]。提前/拖期调度是以工件（或订单）满足交货期的准时交付为目标，工件的完工时间提前或滞后于交货期，都会产生相应的惩罚成本或者效益的减少。若工件提前完工，则会增加企业的库存成本；若工件拖后完成，误工会带来客户的合同惩罚或者客户流失的损失。
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第三章 物联网环境下奶牛优化选配策略..........21
3.1 物联网环境下的奶牛育种流程 ..........21
3.2 奶牛育种改良和个体选配概述 ..........21
3.3 物联网环境下奶牛优化选配方案 ..........22
3.4 本章小结 ..........26
第四章 奶牛人工授精任务调度模型与算法 ..........27
4.1 问题描述 ..........27
4.2 奶牛人工授精任务调度模型 ..........27
4.3 模型求解 ..........30
4.4 仿真实验 ..........34
4.5 本章小结 ..........36
第五章 结束语..........37
5.1 论文主要工作与创新点..........37
5.1.1 本文的主要工作..........37
5.1.2 本文的创新点 ..........38
5.2 后续研究工作............39
第四章 奶牛人工授精任务调度模型与算法
4.1 问题描述
规模化、集约化养殖环境下，牧场每天都有大量的奶牛发情，且由于热应激等对奶牛的影响，奶牛群经常表现出在夜间集中发情的特征。对于大型奶牛场来说，由于育种工作者的上班时间是固定的，所有的奶牛都在恰当的时间进行人工授精还是很困难的，这也是奶牛受孕率不高的原因。目前，电子项圈和计步器等检测记录了奶牛每天的运动量，根据牛只运动量来提示哪些奶牛发情，然后由配种工作者根据奶牛生理发情症状、个体生产记录等再确认是否发情及配种的最佳时间。现有文献没有对奶牛人工授精任务调度进行研究，但是当牛只集中发情时，如果没有运用系统的规划对奶牛人工授精任务进行科学调度，这将导致人工授精效率的降低和成本的损失。由于本文研究的奶牛人工授精任务有最佳的任务完成时间，任务提前完成和拖后完成都会降低奶牛的受孕率，类似于作业车间准时制调度（Just in Time, JIT）问题中的并行多机提前/拖期调度（Earliness/Tardiness, E/T）。在 JIT 调度环境中，作业提前完成和拖期完成都会受到惩罚。因此，一个理想的作业调度计划为所有作业都在其到期日完成。E/T 调度问题求解的是总惩罚成本最小，本文的调度问题求解的是人工授精任务的惩罚成本最小化。高效的物联网发情检测技术实时检测发情奶牛并上报奶牛人工授精任务，牧场配种人员需在恰当的时间对发情奶牛进行人工授精，人工授精任务调度涉及到人工授精任务集中到达和任务特有的属性，需研究奶牛人工授精任务的优化调度策略，综合提高奶牛人工授精效率。
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结论
论文针对物联网环境下的奶牛育种优化问题进行了研究。主要的研究工作包括：
（1）对物联网技术在奶牛育种管理中的应用进行了分析和总结。物联网技术通过 RFID、传感器等设备，利用无线网络进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、监控和管理。物联网技术在奶牛发情检测、良种登记和个体选配、生产性能测定中具有广泛的应用，基于物联网技术的奶牛育种管理实现了奶牛育种过程的信息化、智能化，物联网技术实现奶牛育种流程的科学管理；提前/拖期调度模型和算法研究综述，目前提前/拖期调度建模优化目标主要考虑提前/拖期惩罚函数为一次和二次的，求解算法主要运用启发式算法，如遗传算法和禁忌搜索算法，以及数学规划方法等；总结了目前育种管理研究中存在的问题，为本文的核心研究内容明确了方向和提供理论依据。
（2）物联网技术的奶牛育种管理实现了奶牛育种过程的信息化、智能化，研究了基于物联网技术实现奶牛育种流程；研究了物联网环境下奶牛的优化选配流程，物联网技术采集了奶牛的系谱资料等信息，估算出奶牛与待选种公牛的近交系数，然后选择后代的育种改良指标，通过奶牛优化选配方案选出适合对母牛授精的种公牛。针对奶牛优化选配工作，建立 0-1 线性规划模型，在有效避免近交和确保牛群具有较宽血缘的前提下，选择出使后代综合育种值最高的交配方案，增强奶牛改良的效果，加快奶牛遗传改良的进展。
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参考文献（略）
2018年工程硕士论文范文精选篇五
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
现代物流管理是物流领域的新兴学科，它将诸多物流环节综合化、一体化，包括仓储、搬运、包装、运输、配送、装卸、流通加工、物流信息管理等，成为一套崭新的理论方法体系。计算机及通信技术的更新换代同时推动着现代物流信息化，使之成为世界经济发展的热点问题。加入了计算机及通信领域的先进技术之后，数字化的物流信息能够通过网络，实现自动获取、传输、处理、存储及交换，这是一种高效的信息资源共享方式，不但能提升物流效率，更减少了物流成本[1]。随着物流信息化程度不断加深，现代物流企业开始拥有越来越繁杂的软件及内部系统，包括物流信息平台、电子办公系统、仓储管理系统、财务管理系统等。这些系统的信息和数据往往数量庞大，重复繁杂，并且系统与系统之间有着交叉关系，然而相互之间的信息共享和交互却障碍重重。不同企业信息系统的异构现状阻碍了企业之间的信息交流和系统共享，无法满足企业之间日益加剧的合作需求。Web 服务是在电子商务 B2B（Business To Business，企业对企业）拉动下涌现出来的 Internet 环境下分布式系统的开发技术。它适应了分布式环境中开放的、动态的互操作模式，并能够充分支持跨平台应用。相比普通的信息系统，物流信息系统在一些方面具有更高要求，例如，它要求供应链中的各个环节能够实现无缝的集成。而供应链上下游企业往往处在不同的地区，并且采用不同的系统开发环境，这就需要应用 Web 服务来完成 Internet 环境下物流信息系统的集成，在系统的开发阶段适应以上两种差异。另外，Web 服务具有完全开放、松散耦合、标准协议规范等特征[2]，使得物流信息系统具有良好的可扩充性。Web 服务支持开放的互操作模式，它同时也要求互操作具备一致性以及可靠性[3]。Web服务应用往往需要与若干相关应用相互通信，在此过程中必须对出现的错误进行及时的处理，从而确保多个 Web 服务的执行结果具有一致性及可靠性。而将事务技术应用到 Web 服务中，可以有效地保证操作结果的一致性，提高系统运行的可靠性[4-5]。近年来，通过集成多个不同来源的 Web 服务来获得功能更强大的 Web 服务应用是建设 Web 服务的重点工作之一。例如，将 Web 服务应用到物流领域中，就需要针对物流业务流程的长期运行的特点，集成多个 Web服务实现完整的物流信息系统。在此过程中，可能需要若干事务操作的集合来完成应用程序集成，这就需要灵活的事务协调机制来控制系统的整个执行流程。
……….
1.2 国内外研究现状
Web服务技术的使用能够降低软件的开发风险，并帮助企业花费更少的开发成本和更短的开发周期，因为该技术充分提高了数据及软件的可复用性[6]。因此采用 Web服务构建物流信息系统，是近年来物流企业所迫切盼望的。如何将物流信息系统同Web服务更有效地相结合，是当前国内外研究者所研究的热点问题。主要研究方向包括利用Web服务技术实现物流信息系统的集成，物流信息系统中的Web服务智能组合问题等。一些研究是针对如何利用Web服务技术解决物流信息系统的集成问题。文献[7-9]探讨了Web服务技术的基本特征，并应用Web服务和SOAP（Simple Object Access Protocol，简单对象访问协议）的开放特性，解决企业异构的信息系统间信息交流和系统共享的问题，从而开发集成了综合业务的物流信息系统。文献[10]设计了应用于基于GIS（Geographic Information System，地理信息系统）的物流运输系统的Web服务平台，将面向地理定位的服务、面向后勤优化的服务等集成在同一环境中。另一些研究侧重于应用在物流信息系统中的Web服务的关键技术。文献[11]对基于agent(代理)的Web服务组合开展研究，提出一种基于agent的Web服务组合模型，分析了基于agent的第三方物流信息系统中Web服务智能组合问题。文献[12] 针对物流行业中运输服务查询所存在的问题，研究了Web服务查询与组合的智能化方法，实现了通过JSP（Java Server Pages，Java服务器网页技术）页面进行面向物流场景的Web服务发布与查询。文献[13]将语义Web服务技术应用到物流供应链管理系统中，能够处理包括服务选择，服务执行在内的服务生命周期的各个阶段；该系统采用协议调解的方法，允许服务请求者采用动态方式与服务提供者进行交互。
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第二章 基于 Web 服务的物流信息系统相关技术
2.1 面向服务的物流信息系统
SOA(Service Oriented Architecture, 面向服务体系结构)是一种架构形式，其目的是在交互的服务中实现松耦合[25]。服务是由服务提供者为了实现服务请求者所期望的结果而设计的工作单元。SOA 采用两项架构约束来实现交互服务的松耦合。一是一组为所有参与系统的服务所定义的简单而普遍的接口，需对所有服务均通用，使得服务间的通信具有统一的标准方式。二是在接口间传递的由一种可扩展模式所约束的描述性消息，描述性消息指定了最基本的系统行为，而可扩展模式支持引入新版本的服务。而 SOA 信息系统是解决服务间松耦合的一个重要形式。SOA 信息系统的关键就在于服务，基于原有的企业系统资源，把企业的各类业务以标准化的服务的形式实现，根据需要组合这些服务便能获得所需的企业应用。传统企业应用系统采用端到端的形式，而基于 SOA 架构的企业应用由于基于服务模块，每个服务独立实现某一或某些功能，而各模块间又通过定义良好的通用接口传递消息，因此可适用于绝大部分企业内部系统。另一方面，由于接口间传递的消息采用可扩展模式，可以方便地引入新的服务，因而可以灵活地支持企业业务的变化。同时，由于 SOA 的设计具有编程语言及平台独立的特点，因此基于 SOA 的系统集成开发方案能够有效解决不同系统间的异构问题，完成企业系统间的无缝集成。
………
2.2 Web 服务概述
Web 服务是一种 Web 应用，是应用程序的构建单元，可由其他应用通过 Web 访问。Web服务具有自包含、业务模块化、互操作的特点，并且具有开放的、面向 Internet 的、基于标准的接口[26]。一旦 Web 服务在 Internet 上发布后，其他应用程序能够通过 HTTP（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）、XML（Extensible Markup Language，可扩展标记语言）、SMTP（Simple Mail Transfer Protocol，简单邮件传输协议）等协议组合而成的标准 Internet 协议，查找、定位并调用 Web 服务。每个 Web 服务可以完成单一的功能，例如一个单独的请求，也可以完成复杂功能，例如一个业务过程。Web 服务提供了一个支持 SOA 的互操作方式。SOA 架构的设计中，应用程序提供的功能具有三个要素，即发布、查找和绑定。首先要将功能发布到网络上，然后通过网络这一信息平台，其他应用程序可以找到需要的功能，即查找，接着连接、调用功能，即绑定。而 Web服务的体系结构中，包含三个角色，与上述三种功能一一对应。对应于发布功能的是 Web 服务提供者；对应于查找功能的是 Web 服务请求者；而对应于绑定功能的是 Web 服务注册处。Web 服务使用动态绑定。也就是说，对于调用 Web 服务的应用程序，可以采用动态方式设计，在应用程序运行时，才将服务请求者同服务提供者相关联，而不是在开发、部署时，就确定关联关系。由于 Web 服务具有平台无关、语言中立的特点，以 Web 服务形式实现功能时可以采用任意编程语言。Web 服务体系结构允许发布者发布能被 Web 服务请求者发现的服务功能，也允许发布者从根本上改变他们所提供的服务功能。以往的应用程序由于没有采用Web 服务技术，只有使用统一编程语言的应用程序之间才能够相互通信，因此只能采用静态方式完成关联，导致集成的系统往往缺少灵活性且维护难度大。
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第三章 Web 服务事务协调技术.... 18
3.1 事务概述 ...... 18
3.2 Web 服务事务处理协议 .... 19
3.3 Web 服务事务的恢复策略 ....... 23
3.4 本章小结 ...... 25
第四章 基于抽象服务的 Web 服务事务协调模型（AS-WSTC）...... 26
4.1 补偿分类 ...... 26
4.2 AS-WSTC 模型描述.......... 27
4.3 补偿规则 ...... 30
4.4 内部补偿的事务处理过程 ...... 32
4.5 外部补偿的事务处理过程 ...... 37
4.6 本章小结 ...... 41
第五章 AS-WSTC 在物流信息系统中的应用实现......... 42
5.1 系统框架 ...... 42
5.2 抽象服务模块实现 .... 43
5.3 适配器模块实现 ........ 44
5.4 协调器模块实现 ........ 46
5.5 具体服务实现 ..... 47
5.6 应用实例 ...... 48
5.7 系统测试 ...... 50
5.8 性能测试 ...... 58
5.9 本章小结 ...... 60
第五章 AS-WSTC 在物流信息系统中的应用实现
5.1 系统框架
如图 5.1 所示，系统采用 NetBeans[38]作为实现平台，在该平台上使用 Java 语言进行开发。NetBeans 是一个软件开发工具，由 Sun 公司开发而成，可以作为 Java、C 语言、C++、PHP等程序的开发平台，还可以通过安装插件来扩展其本身的功能。另外，系统采用的基础平台为GlassFish V2 和 Axis1.4[39]，采用的后台数据库为 Mysql[40]，日志数据库采用 Berkeley DB[41]。其中，GlassFishV2 是 Sun 微系统公司所研发的开放源代码应用服务器，以 Java 编写，增加了跨平台性，发布和部署服务通过它来完成。Axis1.4 是一个开源的、基于 XML 的 Web 服务架构，它包含了 Java 和 C++语言实现的 SOAP 服务器，以及各种公用服务及 API 以生成和部署 Web 服务应用，用于创造可互操作的，分布式的计算应用。Mysql 是一个开放源代码的关系数据库管理系统，可通过 JDBC 方式与 Java 程序进行连接。Berkeley DB 是一个高效的嵌入式数据库，以日志形式保存事务执行过程。抽象服务是向前恢复事务处理模型中的核心部件，它主要实现以下功能：（1）定义一系列 Web 服务，这些服务都能实现同一功能；（2）调用列表中的服务以处理客户端发来的请求；（3）用列表的另一个服务替换失败的服务，避免整个事务的失败；（4）在事务运行过程中处理外部补偿。图 5.2 为抽象服务 Abstract Service 的类图。
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结论
本文研究了在面向服务的物流信息系统中适用的事务协调机制。首先介绍了Web服务相关技术以及物流信息系统相关知识，同时分析了基于Web服务的物流信息系统的体系结构。然后介绍了常用的Web服务事务的规范和协议，对协议内容分析比较，并且概述了Web服务事务中两种基本的恢复处理策略。接着在物流场景下设计了一种基于抽象服务的Web服务事务协调模型AS-WSTC，该模型具有处理内部补偿以及外部补偿的功能。在该模型中，定义了抽象服务组件，它对外表现为一个普通的Web服务，在内部管理一组具有相同功能的Web服务，可以通过调用这些服务来完成服务请求，同时在服务执行出现异常时能通过重试或服务替换的方式进行向前恢复。另外，它还提供一个补偿接口，客户端可以通过该接口发起外部补偿请求，对人为的错误进行事务恢复处理。该模型还定义了适配器组件，它与事务协调器共同充当协调者角色。在参与者消息到达协调器之前，适配器可以对失败的消息进行拦截，并配合抽象服务提前进行补偿处理，从而避免不必要的事务中止。在该模型中，还为抽象服务定义了灵活、多样化的补偿规则，可供抽象服务进行补偿评估，并且有助于在将来的扩展中加入新的补偿策略。接着，针对该模型进行系统实现，详细描述了模型中各模块的功能及具体实现方法。最后提出了一个物流实例，将上述模型应用在该实例中进行实现，并通过内部补偿测试和外部补偿测试验证了系统的有效性。同时将该模型与传统的Web服务集成事务模型比较，从事务执行时间和事务成功率两个角度分析了其性能。
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参考文献（略）
2018年工程硕士论文范文精选篇六
第 1 章绪论
1.1 研究背景
随着科技的迅速发展，目前，同类产品，企业之间在外部的竞争如降低产品价格、提高产品质量、提供更好的售后服务等已经达到了炽热化程度，在这些方面增加企业的效益已经非常困难，而在目前产品饱和的情况下，研发新产品一方面需要投入更高的科技水平，另一方面，新产品也未必会受到大众人的青睐。所以，大多数制造型企业通过加强内部管控来降低生产成本，从而获得利润的增加。在制造企业的生产成本中，库存成本无疑所占的比重最大，如何对库存进行有效的管理与控制，降低企业的库存成本成了企业之间关注的话题[2]。有效的库存管理在当代企业的正常生产、运作以及供应链的流通过程中发挥着非常重要的作用[3]，库存管理在企业中起着缓冲的作用，可以用来调节需求不平衡以及特殊应急情况，如供应商供货不及时、供应商来料出现质量问题等[4]。有效的进行库存管理的意义在于：它能保障库存流通顺畅，促进企业的发展，使企业繁荣兴旺。不管什么企业，不管什么行业，都要储备一定的物资：1）制造企业，储备一定数量的原材料、机器设备等，以维持其正常生产；2）服务性行业，要准备一定数量的设备以及相应的服务用品；3）一般的事业单位，要储备一些必要的办公物品。各行各业都需要对库存进行管理，库存管理的重要性也就不言而喻了。目前，在库存管理方面，国内外知名学者通过自己不断的学习研究，得出了很多经典的库存模型和理论。
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1.2 研究意义
制造企业在生产过程中需要储存大量的零部件、原材料等以备正常的生产、客户的需求以及其他应急情况所用。如何有效对这些零件进行运输、包装、仓储是每个制造企业都要面对的重要问题。由于运输、保管零件等需要支出大量的成本，因此，合理的安排零件的补货策略，每次补货多少以及什么时候补货，可以有效的控制企业的运输成本和持有成本。对于制造企业来说，一旦出现缺货的情况，意味着停线或者损失大量的客户，因此，企业在正常的生产中应该备有一定量的安全库存，防止公司停线，以免给公司造成巨大的损失。库存系统对于企业的日常生产来讲，起着至关重要的作用。因此，若能有效的对库存进行控制，寻找一种合理的补货策略，使得企业在保证正常生产的同时确保运输成本和持有成本最低，增加企业的竞争力，降低资金占用量，对于一个企业来说，带来的经济收益前景是非常乐观的。在当今社会科技很发达的情况下，不同企业间在市场价格、物料成本方面的竞争都已经达到白热化程度，想在这些方面赚取更多利润是难而又难。由于企业需要留有大量的库存以备需求所用，库存成本对于企业来说所占的份量还是很重的。企业在实际运作中需要花费的库存成本有很多，如运输货物造成的成本、保管货物所需要的成本以及由于缺货造成的惩罚成本等。库存控制是否有效合理直接影响企业的利润，在当今全球经济一体化的环境中，顾客的需求更加的不稳定、波动情况很大，使库存控制变的更加困难[11]。对企业来说，如果没有有效的库存控制方法降低库存成本，那每天需要多付出的成本将会是很大的一笔开销。久而久之，对企业的发展将会造成不利的影响。因此，如何有效的管理库存显得格外重要，企业的竞争也逐渐趋向于降低库存成本方面。运用合适的方法，可有效的减少库存成本，增加企业的竞争力，从而使企业获得更大的发展空间。本文旨在寻找一种或多种方法，通过对企业库存成本进行分析和对比，使得企业的库存成本达到最低。
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第 2 章 文献综述
2.1库存管理概述
库存，是指企业为了正常的生产以及未来的需求而储备的资源。库存有狭义和广义之分：所谓狭义的库存，就是指存储在仓库中的货物或零配件；所谓广义的库存，是指现在或未来能用到的所有的库存，它可以在仓库中，也可以在运输车辆如汽车、火车、轮船、飞机上，还可以在生产线旁以及石油管道中[13]。整个供应链的流通过程中，不管是供应商，还是制造商或分销商，每个部分都有自己的库存。供应商作为生产企业，需要留有大量的库存以备制造商正常生产所用；制造商为了确保生产线的流畅，需要备有大量的库存；分销商也需要保留一定量的库存来应对外界需求的不确定性[16]。JMI 模式是在 VMI 的基础上发展起来的一种供应链所有节点共同合作、管理库存、承担风险的一种模式。由于供应链的所有环节都参与协调控制库存管理，因此很好的抑制了各个节点相互独立运作导致的需求放大现象（即牛鞭效应[18]），一方面提高了供应链的稳定性，另一方面提高了供应链的运作效率，降低了供应链的库存成本[19]。
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2.2文献综述
由于库存管理是否有效严重影响着企业的生产效益，因此很多著名的专家、学者专注于研究库存问题，并且得出了很多经典的库存理论以及数学模型。Hau.Lee[20]教授根据自己多年的研究，找出了供应链生产与流通过程中存在的一些库存管理问题，分析了供应链中的需求放大现象-牛鞭效应的原因以及解决方法[19]。Mahmut Parlar[21](1997) 以标准的(q, r)模型为基础，考虑了需求和前置时间随机的情况下，并且考虑了前置时间可能会由于机器故障，罢工或其他随机发生的事件导致中断的连续检查库存问题；A. BENSOUSSAN,M. C AKANYILDIRIM 和ANDS. P. SETHI[22](2006)在(s, S)库存策略的基础上，考虑了两种信息延迟（一种是恒定时间的延迟，一种是随机时间的延迟）问题，定义了一个参考库存水平，并制定了最优订货策略。徐文亮等(2002)[23]以整个供应链环节作为研究的基础，建立了共同补货期的模型，分析了供应链各个环节在彼此合作的情况下带来的优点。库存控制模型，根据需求关系的不同可分为需求确定性库存模型和需求不确定性库存模型两种，对这两类库存模型介绍如下。EOQ（经济订货批量）模型是需求确定性库存模型的典型代表。它属于固定订货批量模型，在确定一次企业订货数量时，这种方法具有不错的效果[24]。不足之处在于没有考虑相关资源约束，也没有考虑准备阶段的费用。Sana 和Chaudhuri[25]，他们基于 EOQ 模型，增加了两个限制条件：一是零售商可以延期付款给供应商；而是供应商根据延期时间的长短对零售商采取不同折扣利率。该模型充分结合小企业资金周转紧张的实际情况，更具有现实意义，但没有考虑零售商缺货的情况。需求不确定性库存模型主要有报童问题、(s, S)库存策略模型和(r, Q)库存策略模型等。报童问题是供应链管理中的经典模型，它主要研究的单周期的库存问题[26]。Mostard 和 Teunter[27]，他们以报童问题作为模型的基础，增加了顾客在购买产品后的某一段时间内可以退换的限制条件；Alfares 和 Elmorra[28]，他们同样基于报童问题模型，考虑了不满足客户需求时产生惩罚成本的报童模型。这两篇文献都是在报童模型的基础上加以改进，单周期对库存成本进行考虑，然而由于当前企业库存面临的都是多周期问题，单周期库存模型不能很好的解决企业库存管理问题。
………
第 3 章均衡（s, S）库存控制策略模型.........11
3.1 严格（s, S）库存策略.........11
3.2 带参数 r 的(s, S)库存策略........18
3.3 选择性执行（s, S）库存策略....23
第 4 章动态（s, S）库存控制策略模型.........28
4.1 严格（s, S）库存策略.........29
4.2 带参数 r 的（s, S）库存策略....34
4.3 选择性执行（s, S）库存策略....38
第 5 章仓储空间有限的多种零件库存控制模型....43
5.1 库存策略描述...........43
5.2 实例研究............46
第 5 章仓储空间有限的多种零件库存控制模型
5.1库存策略描述
本文第三章、第四章都研究的是只有一种零件需要补货时的情况，在企业中，实际上常遇到的是多种零件需要同时补货的情形，这就需要充分考虑零件的体积以及企业仓储容量的大小[37]。以本文 3.3 章节带参数 r 的(s, S)库存策略作为本章节的基础，研究制造企业所有的零件在同一阶段都需要补货时的情况。设制造企业有 n1 类零件需要补货，分别记为 A1、A2、A3、……、An1，每类零件每次在同一个供应商处订货。每类零件在每阶段的期末检查库存，一旦发现库存量小于订货点水平 s，立刻发一补货订单，并且瞬时补货。现将制造企业的零件按上述进行分类。假设每个零件都按照上述带参数 r 的（s,S）库存策略进行补货，对于所有的零件，参数 r 都为固定值 0.4，即只有当零担库存量占整车库存量的 0.4 倍以上时才会多增加一辆车来运输。设该企业仓储空间为 S，企业所有零件的加权S 之和大于仓储空间 S，因此，在所有零件或者大部分零件同时需要补货时，会造成企业溢库。由于每类零件包括很多种不同的零件，它们是由不同的供应商生产的，为简化，只考虑车辆启动成本，不考虑与供应商的距离。
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结论
本文主要对(s, S)库存策略进行优化和推广及制造企业库存成本进行研究，重点关注于怎样制定合理的库存策略有效的降低制造企业库存成本。以下是本文的研究成果：本文在原有(s, S)库存策略模型基础之上，以制造企业的库存成本为应用背景，建立了多周期严格(s, S)库存策略模型，并且在严格(s, S)库存策略的基础之上加以改进，得出带参数 r 的(s, S)库存策略和选择性执行(s, S)库存策略。带参数 r 的(s, S)库存策略：充分结合实际，考虑了装载容量限制的情况，加入了参数 r (0 r 1)来控制运输车辆数，对于除去整车运量后的零担量，不再死板的多发一辆车来运输，而是通过零担量和整车运量的比值与 r 的大小关系来判断是否进行运输零担量：如果零担量和整车运量的比值大于等于 r，多发一辆车来运输零担量；如果零担量和整车运量的比值小于 r，则不运输零担量。相比严格(s, S)库存策略，该策略在一定程度上合理的减少了库存成本。选择性执行(s, S)库存策略：以带参数 r 的(s, S)库存策略为基础，并加以推广，对于单个计划周期内的每个阶段，增加状态“0”、“1”来控制该阶段是否需要补货：状态“0”表示该阶段不需要补货，状态“1”表示该阶段按照带参数 r 的(s, S)库存策略来进行补货。由于该库存策略是带参数 r 的(s, S)库存策略的推广并且包含了带参数 r 的(s, S)库存策略的所有情况，因此，在某些情况下，运用该库存策略得出的库存成本优于带参数 r 的(s, S)库存控制策略。
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参考文献（略）
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第一章 绪 论
1.1 研究背景
众所周知，无论在制造业还是服务业，越来越多的企业开始关注顾客满意度的问题，并且不断寻求一些新的方式提升和改善这一重要指标，因为这已经成为众多不同行业竞争的一个重要优势。良好的顾客满意度有利于提高顾客的忠实度，以及减少一些相关的成本。对于当下比较热门的供应链管理，顾客满意度更是十分重要的，因为它有利于提高供应链上的合作方的道德意识，有利于促进彼此之间的互相合作，有助于形成一个良性循环和合作共赢的局面。对于供应链上的各个成员，其上游能否按时按质交货是其满意度的重要影响因素。从生产排序及调度的角度来说，订单的按时交货是一个重要的顾客满意度指标。在现代制造业供应链中，顾客所关注的不只是产品销售价格和质量，更重要的是与顾客满意度紧密相关的服务水平，其中，及时、优质的交货日益为顾客所重视。有关的一些经济和市场研究表明：提前期较长会对顾客需求产生负面的影响。从八十年代开始，很多运营管理的文献就提出了较短的交货期和低价都会很大程度地提高顾客的需求。实际的市场中，顾客有时会愿意多付钱来尽快地提货。例如，亚马逊公司的快递服务，顾客可以选择更高的费用来尽快拿到货物。这些都说明越来越多的顾客对提前期日益敏感，而企业也愈发重视对自己产品的提前期管理问题。在按订单制造的生产环境中，顾客被问询的交货提前期的长短和交货是否准时很大程度上影响着顾客所感知的服务水平。在按订单生产中，制造商能否在向顾客所承诺的提前期之内交货，已经成为当今各大企业取得竞争优势的重要方面。由于产能等限制，企业不可能满足所有顾客的订单要求，只能拒绝部分订单。企业通过对问询给顾客的提前期来控制订单的接收，例如：企业可以对利润较高的订单安排较短的提前期；反之，则给予较长提前期。因此，考虑提前期的条件下如何对供应链中的生产活动进行合理的排序以及调度，以提升企业的综合效益，是一个不容忽视的关键问题。
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1.2 研究内容
本文的问题背景是一个在线单阶段的订单生产系统。所谓在线是指订单的到达时刻和种类是无法预先得知的。每一个到来的订单都存在一个处理的时间区间，即订单可得时间区间，对应于其在系统中允许存在的最大时间段。这一可得时间区间是订单加工时间的函数，并且也决定了可以向某时刻到来的订单所问询的最迟开工时刻。问题中不同种类的订单类的加工时间是确定的。具体来说，本文所研究的是一个考虑提前期问询的在线生产排序问题，生产商有权利决定是否接收订单，而顾客有权利决定是否确认订单。所谓在线的排序问题，是指当下时刻并不知道未来到来订单的信息，需要对已有的到来的订单进行生产排序，并且最优化一些长期的目标。关于提前期的定义有很多种类，比如生产提前期，交货提前期，不同的研究有时定义都不尽相同，但是本文所定义的提前期是指订单到达的时刻至这一订单被开始加工的时刻之间的时间段，这一含义的提前期也在很多的研究论文中出现过，这里可以理解为顾客需要等待的时间。虽然这与一般所提的交货提前期不同，但是并没有本质的不同，它们之间只是相差一个订单的加工时间，所以这里的提前期的不同意义并不影响问题的本质。本文假设顾客对于等待时间非常敏感，这一假设也十分符合现实情况。本文问题属于确定性调度问题，所问询的提前期是严格的，加工的机器是没有中断的，所以只要没有违背任何已经问询的提前期，生产者有权去改变等待加工的序列。在目标函数中，没有和延误相关的项，因为这里的提前期是严格的。本文所研究的问题属于通过提前期问询进行订单选择的订单管理问题。假设所问询的提前期影响着顾客确认订单与否的决策，那么生产商通常会尽力向那些对提前期很敏感的顾客问询一个合适的提前期，来优化目标函数。在一家企业中，如果提前期是由市场部门决定的，或者说是由销售部和顾客协商得出的，而生产调度的排序是由生产部门决定的，那么公司就不会认为提前期的决策是一个问题。因为在这样的情境下，销售部门只能基于一些粗略的分析来简单给出提前期的决策，而无需考虑实际的生产部门的产能情况。但是，如果企业将提前期的决策和实际生产条件相结合，旨在将其生产的产能和市场的机会相结合考虑，那么提前期的问询就不再是一个可以直接得出的简单结果了。
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第二章 考虑提前期问询的排序与调度问题研究综述
2.1 订单管理和提前期管理
过去的 20 多年中，订单接收在生产调度领域的研究中得到了广泛关注。在公司的层面，订单的管理往往是销售部门的事务，而生产调度则是生产计划部门的职责，每个部门都有自己的目标，他们的目标可能会是矛盾的，但是作为公司的管理者，他们总是希望将不同部门的工作协调好以取得最大的整体效益，所以如何将订单的管理和生产联合起来做出正确的决策至关重要。从 70 年代开始，人们日渐关注收益管理，对其理论的研究也取得了较为深入的成果。订单管理是收益管理中的一个重要方面，是当今企业非常关注的供应链管理中的一个重要环节，订单管理的水平也对提升企业的总体利润有着比较重要的意义。关于一个特定的订单，它会带来收益，它也会带来生产排序方面的加工成本，这个成本包括接收该订单所造成的其它订单的延误成本，也包括这个订单自身若被延误所造成的惩罚成本，故而如何对订单的收益做出通盘的考虑，做出最优的全局决策，是这一问题的关键，为此，很多研究都围绕此目标设计了许多模型和算法。Slotnick (2011)在一篇关于订单接收与排序的研究综述中具体介绍了目前该领域的一些重要研究成果以及可以作为未来研究方向的一些问题，总结了主要的研究是关于设计一些方法机制来对订单接收及排序的两种决策做出权衡；文章对相关研究进行了系统的主题分类，包括从目标函数、求解方法以及问题本身的特征来进行主要的分类；文章最后对于这一领域未来的研究给出了一些思路，鉴于目前的研究大部分是属于确定性的模型，所以未来对于随机模型的研究是很有意义的，例如将随机的单机模型扩展到多机、考虑其它的随机参数或者更复杂的目标函数等[1]。目前，结合供应链管理、订单管理和提前期管理以及排序与调度的研究还很少，而这是按订单制造的供应链中一个关键的问题。目前这一领域比较主要的研究工作有以下几篇。
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2.2 提前期问询和生产排序
在提前期问询的一系列研究中，研究者提出了许多不同的模型来探讨提前期问询的重要性。生产排序问题考虑交货期因素的研究十分广泛，生产排序中考虑交货期因素，大致可分为两种，即交货期已知和交货期未知。有关的一些文献综述研究包括：第一，如何对于顾客给定交货期的订单，进行合理的排序[7][8]；第二，交货期未知，且由制造商决定，则制造商需对订单设定公共的交货期或者各自不同的交货期[9]。在此两类情形下，可以考虑不同的生产环境，即单机、平行机或流水线作业等，以及其它各种条件，来最优化所考虑的目标函数。在生产排序的研究中，当交货期未知，且需要决策，那么这一类研究就是考虑提前期问询的调度问题，此类问题中会考虑和交货期相关的一些函数，作为优化的目标。这类研究的文献综述可以参考 Keskinocak 和 Tayur(2004) 给出了较为详细的有关模型仿真与理论分析的综述，是这方面研究中比较全面的研究总结，在该文章的第六部分讨论了考虑交货期的订单接收的管理，也包括价格制定的决策问题[10]。此外，其它较为系统的总结和论述如下：Kaminsky 和 Hochbaum (2004)对于各类交货期模型进行了系统的归纳和总结[11]；Cheng 和 Gupta (1989)对考虑提前期问询的排序与调度模型进行了较为详细的综述[12]；Brucker(2007) 用一章讨论了与提前期相关的模型和算法[13]。
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第三章 问题的描述及其模型.......13
3.1 问题的描述及模型的建立.....13
3.2 模型的求解........16
3.3 模型的启发式算法..........23
3.4 本章小节.....26
第四章 实验设计及分析........27
4.1 优化算法有效性分析......27
4.1.1 参考问题设计.......27
4.1.2 SPM 与 FCFS 的结果对比.........28
4.2 参数灵敏度分析........29
4.3 正交试验设计及分析....37
4.3.1 正交表的使用.......37
4.3.2 正交实验的方差分析.........40
4.4 本章小节.....42
第五章 总结与展望.........43
第四章 实验设计及分析
4.1 优化算法有效性分析
对于市场中的某一个生产商而言，其订单种类在某段时间内是相对确定的。依据加工时间和单位时间收益，本文的实验将订单分为较为典型的四类订单，分别为：加工时间较短而单位时间收益很高的一类订单、加工时间较长而单位时间收益一般的一类订单、加工时间较适中而单位收益一般的一类订单，加工时间较长而单位时间收益较差的一类订单。鉴于到来的顾客是不确定的，即订单数是随机的，故本实验假设订单的到达过程服从泊松分布。为了验证算法的有效性，本文设计了一个包含四类订单的算例，订单参数信息见表 4-1。在本文中的 3.4.1 小节中，对于模拟订单优先级的设定给出了方案，此处的试验是对有限种类的订单而言，故可以直接得出订单的优先级，具体参看表 1 中所注明的优先级一列。为了对 SPM 优化算法进行有效性的验证，更改算法中的K 和 PA 的值，得到不同的算法结果，将 SPM 优化算法的结果与含相同拒绝机制的FCFS算法进行比较，将 SPM 相对于 FCFS 的效益提升百分比作为评判标准。在不同的到达率下，找到 K 和 PA 的最优设定值，使得效益提升百分比最大。当到达率较高时，优化算法和 FCFS 算法得到的收益都会提高，但是比较 1倍、2 倍、3 倍到达率的收益结果，发现并非到达率越高，优化算法对收益的提升越显著。关于问题中的到达率对算法的具体影响将作为参数在下一小节具体讨论。
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结论
本文主要是研究生产商对提前期比较敏感的顾客进行提前期问询下的生产排序问题，且各类订单存在可得时间区间，而顾客有权对所被问询的提前期给与拒绝或者确认订单的决策，生产商的决策目标是最大化长期的收益。本文建立了一个启发式的算法来研究这一问题，设计了一个近似机制来评估接收一个订单并对其问询一个提前期对于未来收益的影响。算法的基本思想是将不同层次的决策都结合起来，同时对其做出权衡，从而取得最大化整体效益。这些决策包括订单接收/拒绝、提前期问询、排序，算法中最为关键的是同时衡量接收一个订单带来的即时收益和其所带来的未来损失收益。本文第四章的试验部分对优化算法和包含相同拒绝水平的 FCFS 算法进行比较。从第四章的实验设计和数据分析的结果来看，SPM 优化算法的有效性需要较为适中的参数水平，但是作为生产商，进行订单管理和提前期问询时，这些外部因素是无法控制的，他们只能通过算法本身所包含的控制参数来调节算法所能取得的效果。决策者需要通过已有订单的参数信息来动态地改变算法中的控制参数，从而使得其效益得到最大化的提升。参数的灵敏度分析结果说明，SPM 优化算法相对于 FCFS 有其明显的优势，而这一优势受到多方面的因素的影响，包括算法本身的控制参数以及问题本身的订单的各类参数。文章通过数值试验得到问题的不同参数水平下的未来权重参数K 的最优取值范围，表 4-3 可以为管理决策者提供参考，当订单信息中某些参数水平改变了，应该根据其对算法的影响来有针对性的改变控制参数的值，使得算法发挥最优的效益，也即采取合适的措施去减少效益的降低。
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参考文献（略）
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第1章 引言
1.1选题背景
糖厂现在所辖的种植区共有 137 个自然村。图 1.2 是甜菜种植区域分布图。图中的红点即是甜菜种植点，图 1.2 中上部一个大红点是糖厂所在地。通过调研，得到了每个自然村的种植面积和产量。因此，本文的主要任务就是通过合理进行目标选择、模型建立、模型求解，来解决收购站的个数及选址问题。
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1.2 研究意义
设施选址就是指如何科学地确定设施的位置，以达到提高企业效益、降低物流成本、提高社会效益的目的。在企业整个物流系统中，设施选址处于基础性的地位。设施的地点对于以后的生产经营状况具有很大的影响，如果设施选址得当，可以有效降低企业的配送等物流成本和运营成本，进而提高企业的运行效率和经济效益。并且，设施的一次性投入大、选址一旦确定下来后不易变动，因此，如何科学、有效、快速的进行选址决策，成为一个非常关键的问题。设施选址通常需要考虑人口、经济、政治、交通、环境、竞争、成本、政策、企业发展战略等多种因素，而通过一定的模型和数学方法，快速的为企业提供一些初步候选方案，对企业的决策具有很强的参考意义。本文正是以此为出发点，以某糖业有限公司原料收购站的选址为例，通过对糖厂收购站的选址问题进行分析，建立了覆盖范围最大和企业总物流成本最小的双目标设施选址模型、集合覆盖模型和 P-中心模型，并通过遗传算法求解和后期的优化，为企业提供了较好的设施选址推荐方案，并为类似的问题提供了方法参考。同时，这类问题是一个具有较大现实意义和较强的可拓展性的问题。它与连锁超市的选址、物流公司的仓库选址问题等都有着较大的共通性和相异性。通过在本问题的基础上，对设施选址问题进行进一步的研究和分析。
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1.3 论文结构
本文首先确定研究对象，进行实地调研，对糖业公司的原料收购物流体系进行分析研究，并取得种植区、产量、坐标等数据信息。随后依据研究对象的实际情况，建立覆盖范围最大和公司物流总成本最小的双目标模型并利用多目标遗传算法求出帕累托最优解集，同时，本文还建立了集合覆盖模型和 P-中心模型，为随后推荐解的选择提供精确解的参考。接下来，本文用 NSGA-II 求解双目标设施选址模型,得到近似 Pareto 最优解集。用 ILOG Cplex 求解集合覆盖模型和 P-中心模型。本文以公司利润最大化为目标，在 NSGA-II 求得的近似 Pareto 最优解集中找出初步推荐解。随后，在与初步推荐解具有相同的设施数目的条件下，分别用集合覆盖模型和 P-中心模型求解，发现得到的精确解在设施覆盖度、公司利润上较遗传算法得到的近似解更优，P-中心模型较集合覆盖模型更好。最后，本文通过对 P-中心模型得到的精确解进行进一步人工分析，取消了在最南端的一个种植点建立收购站的方案，改由企业支付一定的运费补贴。再对经过人工调整的方案进行最终的对比，此方案被确定为最终的推荐方案。
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第 2 章设施选址文献综述
2.1 设施选址模型
设施选址就是指如何科学地确定设施的位置，以达到提高企业效益、降低物流成本、提高社会效益的目的。根据时间的发展，设施选址问题的研究可以根据不同时期的研究重点，分为三个时期：
1）零散研究阶段此阶段起源于 20 世纪初，持续到 20 世纪六十年代。1909 年，德国学者 Weber发表了关于仓库选址的第一篇论文，这篇论文提出了著名的 Weber 问题[1]：确定某个仓库的位置，使得多个需求点到仓库的加权距离之和最小；其后，将单个仓库扩展到多个仓库，就得到了多源 Weber 问题。1929 年，Hotelling[2]提出了两个冰淇淋摊贩在一条大街上的选址问题。1941 年，Smithies[3]对 Hotelling 的模型进行了更深入的探讨。20 世纪 50 年代以来，消防站选址、铁路货运编组站选址、固体废弃物处理中心选址等开始进入研究者的视野，设施选址研究开始偏重于实际应用。
2）系统研究阶段20 世纪六十年代以来，运筹学、拓扑学开始大量运用于选址研究中。1964 年，Hakimi[4]研究了在通信网络中设置交换机和在高速路上设置警察站的位置的问题，为以后的一系列研究奠定了基础。此后，急救设施的选址、变电站的选址等问题相继成为研究对象。1975 年，Goldman, Dearing[5]研究了半期望设施的选址，有害设施的选址开始成为研究热点。1981 年，Revelle, Cohon, Shobrys[6]认为在选址问题具有多目标属性，这些属性除了最大化利润、最小化费用之外，还有其他的目标。多目标选址开始进入研究者的视野，并获得了蓬勃发展。据 Hale 在文献[7]中统计，截止到 2004 年 3 月，共有 3400 多篇相关文献对此进行了研究。
3）不确定性问题和竞争设施选址理论研究阶段随着实际问题的需要和科研的进展，不确定性问题和竞争设施选址理论从 20世纪八十年代以来吸引了很多学者的目光。静态的、确定性的选址模型被随机选址、竞争设施选址模型所替代。很多学者在运输时间的随机性、需求的随机性、排队和交通的随机性等方面进行了研究。随着社会的激烈竞争，竞争选址模型也得到很多关注。
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2.2 设施选址模型求解算法
设施选址模型的求解方法可以分为定量方法和定性方法。定量方法包括精确解法、启发式算法、仿真法等；定量方法一般指多准则决策法。精确解法包括以重心法为代表的解析法和最优化规划法。1974 年，Francis,White[12]提出了解决欧式距离选址的重心法。重心法主要采用迭代法，是单设施选址模型的常用解法。但重心法也有一些缺陷：由于适用于连续选址模型，故得到的解往往与实际的地理、环境、交通等状况不尽适合，需要人工进行干预。最优化规划法包括运筹学中的线性规划（LP）、整数规划（IP）、非线性规划（NLP）、动态规划（DP）等。能获得精确解是最优化规划法的明显优势，但在实际应用中，建立合适的模型比较困难，并且在求解中常出现 NP 难问题。Baumol和 Wolfe[20]建立了 Baumol- Wolfe 整数规划模型。该模型用来求解使运输费用及可变费用最低，来求解多配送中心选址问题。杨茂盛[21]认为该模型没有考虑设施的固定费用，且较难求得最优解，他将目标函数更改为固定费用、管理费用和运输费用、库存费用的总费用最小，将中心个数限制和容量限制加入约束，建立了混合 0-1 整数规划模型。单纯性法、表上作业法、割平面法、分支定界法、Dantzig-Wolfe算法、Karmarkar 方法、二次规划法等被用来求解此类问题。
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第 3 章设施选址模型的建立........... 17
3.1 多目标设施选址模型 .......... 17
3.2 集合覆盖模型 ........ 21
3.3 P-中心模型............. 22
第 4 章求解算法.......... 24
4.1 NSGA-II 解双目标设施选址模型 .... 24
4.2 Cplex 解集合覆盖模型........ 32
4.3 Cplex 解 P-中心模型 ........... 34
第 5 章推荐解的选择......... 36
5.1 公司利润极大化求初步推荐解 ........ 36
5.2 最终推荐解的确定 ....... 38
第 5 章推荐解的选择
得到 Pareto 最优解集后，需要选出一个合适的解给决策者。Deb(2008)提出两种策略[4]，一种策略是运行进化算法后，找出一个最适合的解；一种策略是在计算过程中加入某种偏好，最后可以得到适合这种偏好的解集， Deb 和 Sundar 等(2006)介绍了几种求这种偏好解集的方法[5]。此外，数据包络分析（DEA）、优劣解距离法（TOPSIS）等也在实践中得到了广泛应用。数据包络分析就是对“费效比分析”的扩展：当存在多个输入变量和多个输出变量时，可以使用 DEA 方法来评价多个方案之间的相对有效性。详细流程可以参考文献[39]；优劣解距离法（TOPSIS）的基本思想是在空间中先找到两个参考极致点：最优解和最劣解。找出与最劣解距离较远、与最优解距离较近的点作为推荐解。详细流程可以参考文献[40][41]。本文采用公司利润极大化来选择初步推荐解，随后在与推荐解拥有相同的设施个数条件下，用集合覆盖模型和 P-中心模型进行进一步寻优，并根据所得到的结果，建议用“对种植点 12 给予一定的运输补贴”的方式来取消“在种植点 12设立收购站”。
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结论
对于企业来说，设施选址处于非常重要的地位。设施的地点对于以后的生产经营状况具有很大的影响，并且设施的一次性投入大、选址一旦确定下来后不易变动，因此，如何科学、有效、快速的进行选址决策，成为一个非常关键的问题。设施选址通常需要考虑人口、经济、政治、交通、环境、竞争、成本、企业的发展战略等多种因素，而通过一定的模型和数学方法，快速的为企业提供一些初步候选方案，对企业的决策具有很强的参考意义。本文以某糖厂收购站为例，通过对糖厂收购站的选址问题进行建模和分析，为企业提供了较好的设施选址推荐方案，并为类似的问题提供了方法参考。本文首先介绍了选题背景，并对糖厂的物流配送状况进行了介绍。随后介绍了设施选址研究的发展历程，并按照选址问题的研究顺序，介绍了设施选址问题的模型和求解方法。之后根据企业的实际情况，确定了覆盖范围在最大覆盖距离和最小覆盖距离之间按照 Huff 模型进行衰减的引力函数，并建立了覆盖范围最大和企业总物流成本最小的双目标设施选址模型。同时，本文还建立了集合覆盖模型和 P-中心模型，为随后推荐解的选择提供精确解的参考。接下来，本文用 NSGA-II 求解双目标设施选址模型,得到近似 Pareto 最优解集。用 ILOG Cplex 求解集合覆盖模型和 P-中心模型。本文以公司利润最大化为目标，在 NSGA-II 求得的近似 Pareto 最优解集中找出初步推荐解。随后，在与初步推荐解具有相同的设施数目的条件下，分别用集合覆盖模型和 P-中心模型求解，发现得到的精确解在设施覆盖度、公司利润上较遗传算法得到的近似解更优，P-中心模型较集合覆盖模型更好。最后，本文通过对 P-中心模型得到的精确解进行进一步人工分析，取消了在最南端的一个种植点建立收购站的方案，改由企业支付一定的运费补贴。再对经过人工调整的方案进行最终的对比，此方案被确定为最终的推荐方案。实际决策时，决策者可根据其布局出发点、预算或交通等因素，在 Pareto 非支配解集、集合覆盖解集和 P-中心模型解集中选择合适的选址方案，本文经过调整后的最终推荐方案作为一个推荐解供决策者参考。对本文的问题可以进行进一步的研究，比如在实际应用中，可以根据当地的经济发展水平和实际交通状况确定合适的覆盖比例衰减模型，也可以考虑引入心理学的相关知识，对运输距离增加对人积极性敏感性的影响的效用形式进行更深层次的分析。
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参考文献（略）
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第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
道路运输业是交通运输业的主体之一，是国民经济的重要基础行业，道路货运业作为道路运输业的重要组成部分，是市场货运资源的有力载体，掌握着道路货运生产力构成中重要的资源要素，通过一定经营方式下的组织和管理，实现这些资源要素的优化组合和有效配置，满足消费者不同的货物运输需求[1]。在道路货物运输系统中，每个环节的信息流量都十分巨大，道路货物运输业统计工作记录了道路运输行业的发展变化过程，通过对统计数据的分析，为各级管理部门和经营者决策提供实了大量决策依据，取得了有目共睹的成效[2]。但是目前对统计数据的分析只是体现道路货物运输业所取得的表面成绩，不能深入发掘问题存在的原因，在经济活动分析系统方面存在一些缺陷[3]。经济活动分析是加强行业经营管理的重要环节，因此，如何充分有效地把统计数据资源应用于经济活动分析，找出数据中隐含的丰富知识，让数据透彻的反映企业经济活动规律，这是摆在管理者面前的问题。为了让道路货运管理者了解行业生产情况，为统计、分析和辅助决策提供依据，充分利用数据资源，是提高道路货运市场竞争能力的一项重要任务。数据仓库技术是决策支持系统发展的必然产物，它将历史数据从操作型数据库中分离，并结合其他与分析有关的外部数据建立起面向主题的、一致的、集成的、与时间有关的分析型数据集合[7]。数据仓库不是简单的数据堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其转换为新的存储格式，发掘有用信息。货物运输是一个单向过程，和反复的生产过程相比，更需要依靠这些数据分析，使管理者在货物运输活动开始之前更科学地做好决策，以得到更高的效率。数据仓库技术对改变目前道路货运行业经济活动分析工作效率、提供全面决策数据问题，为决策人员提供数据支持，为从海量数据中获取知识提供理论和技术支持等方面具有十分重要的意义。
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1.2 国内外研究现状
在我国，经济活动分析作为科学的知识体系是建国后形成和发展起来的。近年来，随着经济体制改革的深入发展，各行业对开展经济分析工作越来越重视，下面分别从经济活动分析的指标体系、分析方法及模型、分析的方式手段等方面分析国内外经济活动分析的研究现状[9]。经济活动分析指标体系起源于西方企业财务分析，主要是对财务报表中的数据进行财务分析，最初是运用到银行对企业的信用分析。在 20 世纪初，托马斯•乌德针对财务报表中的财务指标进行了财务报表的分析，此后，亚历山大•乌尔又提出了比率分析体系，增加了经济活动分析的指标[10]。在以后的发展中，学者们又对财务指标进行了补充，提出了损益分析和趋势分析等方面的指标。接着分析目标又进入投资分析阶段，主要对企业进行盈利性分析，加入了投资分析方面的指标，例如资产负债率、投资收益率等。我国经济活动分析发展相对较晚，但随着经济活动分析内容的增多，经济活动分析指标也不断扩大，从财务分析指标扩展到了生产经营指标，指标体系也在不断完善中。李勇[11]等以成本和利润指标建立了电力市场下适合发电企业经济活动分析的指标体系。孙冠中[12]从主营业务收入、发电燃料成本、利润、发展能力等方面建立了发电企业经济活动分析模型，选用基于财务报表的分析指标。安小琼[13]针对热电企业各项指标的特点和现有指标体系指标选取不够全面、各级指标细化程度较低的问题，提出了建立多层次热电企业经济活动分析指标体系的基本思想，并根据分析内容的不同，分别建立财务分析和生产技术经济分析的指标体系。在财务分析指标中加入了生产指标，增加了指标体系的深度，并细化了生产技术经济分析指标，加入了影响重要生产指标的因素指标。
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第 2 章 论文相关理论与方法概述
2.1 经济活动分析基本理论
经济活动分析是正确认识企业经济活动过程和经营成果，并对企业进行管理的重要方法，是指通过对一定时期内企业经济活动的过程和生产经营成果进行研究和分析，以便正确认识企业经济活动，找出企业存在的主要问题，加强管理提高经济效益的一种管理方法[27]。在以往的研究中，经济活动分析的对象主要是针对企业，在本文中经济活动分析的对象是货运企业和货运车辆，得到的结果为道路货运行业管理者、货运企业和个体经营者提供服务。随着货运体制改革的深入和市场环境的变化，道路货运业必须全面了解道路货物运输的生产、运营状况，正确把握道路货物运输系统自身的发展特点和规律，从社会经济发展需要的角度，分析道路货物运输与经济活动指标之间的关系，并对道路货运行业的生产经营实行科学的管理，为道路货物运输的规划、建设、管理、运营等各方面提供决策依据。当前市场经济的大环境，要求道路货运企业必须尽快挖掘潜力、降低成本、提高效益，通过经济活动分析，道路货运行业管理者和经营者可以运用现代化手段和方法管理企业，改善和加强经营管理，并且能准确、及时分析市场信息和生产经营活动，提高竞争力。
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2.2 数据仓库
经济活动分析是加强行业经营管理的重要环节，因此，如何充分有效地把统计数据资源应用于经济活动分析，找出数据中隐含的丰富知识，让数据透彻的反映企业经济活动规律，这是摆在管理者面前的问题。为了让道路货运管理者了解生产情况，进行统计、分析、查询和辅助决策提供依据，开发这些宝贵的信息资源，服务于货运营销决策，是提高道路货运市场竞争能力的一项重要任务，数据仓库体系结构的提出是为了使数据仓库方案的设计、实现和管理简单化。通常是对许多不同结构数据源的有效集成，然后按照主题进行组合和分类。数据仓库中的数据通常不做修改，主要用于做进一步的分析型数据处理。根据各部分的功能，数据仓库的体系结构可以划分为三个部分：数据源层、数据存储和管理层、数据分析工具层[28]。数据仓库的体系结构图如图 2.1 所示。数据源层：是数据仓库的数据基础，为数据仓库提供数据来源。数据仓库的经济活动分析是加强行业经营管理的重要环节，因此，如何充分有效地把统计数据资源应用于经济活动分析，找出数据中隐含的丰富知识，让数据透彻的反映企业经济活动规律，这是摆在管理者面前的问题。 数据存储和管理层：是数据仓库的核心部分。它存储管理来自数据源的历史数据，并将元数据保留下来。元数据是数据的数据，即能生成其他数据的基本数据。在元数据的指导下，根据分析目标，对数据进行抽取、清理、转换和集成等操作，按照分析主题对数据进行重组，最终得到数据仓库的存储结构，并提供数据检索支持。
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第 3 章 经济活动分析方案需求分析及具体设计....17
3.1 需求分析 ........17
3.2 数据分析模型的整体设计思路 .......18
3.3 数据仓库设计 .......18
3.4 数据挖掘设计 .......25
3.5 本章小结 ........27
第 4 章 数据仓库建立及数据多维分析......29
4.1 数据预处理 ...........29
4.2 数据仓库的建立 ..........29
4.3 数据的多维分析 ..........33
4.4 本章小结 ........45
第 5 章 数据挖掘算法实现 .....47
5.1 超载车辆分类算法实现 .....47
5.2 车辆收入预测算法实现 .....53
5.3 货运车辆聚类分析实现 .....56
5.4 本章小结 ........58
第 5 章 数据挖掘算法实现
5.1 超载车辆分类算法实现
经济活动分析是加强行业经营管理的重要环节，因此，如何充分有效地把统计数据资源应用于经济活动分析，找出数据中隐含的丰富知识，让数据透彻的反映企业经济活动规律，这是摆在管理者面前的问题。为了让道路货运管理者了解生产情况，进行统计、分析、查询和辅助决策提供依据，从道路货物运输出现以。因此，管理部门采用了各种方式来对车辆的重量进行测试。但是很多本身已经超载的车辆都采用各种的方法来逃避各种各样的检测，如果可以根据一些调查数据对超载的车辆进行预测，然后产生一些对道路管理者有用的信息，使管理者可以把这些信息运用到道路货物运输的管理当中去，提高管理的效率，防止超载车辆逃避各种对超载车辆的检测。所以，在本系统当中把道路货物运输当中超载的车辆作为分析的目标，利用数据挖掘的分类算法对原始数据进行分析得出一些相应的分类规则。在这个系统当中，分类方法主要是对车辆的各种信息进行分类，最终获得超载车辆相关信息的分类。这个设计的过程主要是从建立的道路货物运输业数据库中选择车辆的信息（车型，吨位和车轴数等信息），在对这些数据进行了数据预处理（前文中己经介绍）之后。根据这些处理好的数据进行分类算法的处理。它是对车辆的信息进行分类的处理，然后建立数据挖掘的模型，根据这个模型对车辆超载与否进行预测。这种规则主要是根据分类算法对数据仓库中的历史数据进行处理而得到的，可以用以下例子来描述，例子如表 5.1 所示。
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总结
本文在建立数据仓库的基础上，运用 OLAP 技术对数据进行分析研究，运用数据挖掘方法探索统计数据中存在的规律，最后以吉林省道路货物运输业统计数据为研究对象，主要研究了数据仓库的建立，多维数据分析和数据挖掘算法的实现，运用 OLAP 技术和数据挖掘技术对统计数据进行数据分析和处理。本文主要研究内容如下：
（1）综合研究分析了经济活动分析、数据仓库、联机分析技术和数据挖掘技术理论，利用 SQL Server 2012 数据库平台，根据道路货物运输业的需求确定主题，对数据仓库和数据挖掘算法进行设计，探讨了道路货物运输业统计数据的数据仓库模型和数据挖掘模型。
（2）在建立的数据仓库的基础上，对数据进行多维分析设计，以吉林省道路货物运输的统计数据为基础实现对货运行业数据进行多角度，多方位的查看，并采用数据钻取、切片等方法对数据进行分析，以图表的形式形象直观地展现了道路运输经济活动分析数据多维分析结果。
（3）对数据挖掘算法进行具体实现，主要包括运用决策树算法对超载车辆进行分类、运用线性回归算法对收入金额进行预测以及用聚类分析算法对货运车辆进行分析，探索统计数据中存在的潜在规律。
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参考文献（略）
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第1章绪论
1.1研究背景及意义
城市一直以来就占据着重要的经济地位，与政治舞台和文化生活息息相关。城市作为生产消费中心和商品的集散地，它的吸引能力，福射能力和综合服务能力都非常突出。而城市物流又是承接城市综合竞争力的重要载体，对推动城市的经济发展起着关键性作用，因此，能否科学合理的对城市物流发展水平进行评价，对优化物流系统，完善城市物流服务水平来说至关重要，同时也是促进商品流通，提升城市整体竞争力的优良保障。ZG市地处四川省川南经济区的中心地段，是著名的“龙之乡、盐之都、灯之城”。ZG市以现有的国家新材料产业化基地、国家科技创新基地和板仓工业集中区、晨光工业集中区为产业基础，积极承接产业转移，建设以机械、盐和新材料为主的三大产业集群，以此推进新型工业化。同时依靠工业城市的内涵，完善基础设施，依托盐，龙，灯这三个文化品牌，建设区域性中心城市，促进城市物流。ZG市具有很好的区位地理优势，但在经济发展中一定不及川南五市中的庐州，宜宾等市，物流行业作为21世纪的新兴行业，朝阳行业，对经济的影响能力十分巨大，而且新型工业化和区域中心城市目标的实现都需要积极发挥现代物流的作用，因此有必要对ZG市物流的发展现状以及发展水平进行分析研究，建立ZG市的物流发展水平评价体系。研究的意义表现为不单能为ZG市的经济发展提供促进作用，以此改善物流发展中的缺陷和不足，使城市的综合竞争力大幅提升，还能够为其他城市提供一个值得参考的物流评价体系。基于物流业对城市经济与城市居民生活的深远意义，本文希望通过全面研究ZG市的物流发展现状，选取定量与定性分析的指标，建立一套科学合理的城市物流发展水平评价体系，以使相关人员能够更好的把握ZG市的物流发展水平，为政府和企业提供决策参考。同时，深入的了解ZG市物流发展中的障碍和不足滞后，才能更进一步地达到完善城市物流发展，提高城市的经济、环境和居民生活质量的目的。
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1.2国内外研究现状
国外学者对城市物流的研究主要是依照自然规律和市场竞争来寻求技术路径，以发展城市物流。国外物流更偏向于企业微观层面上的研究，即通过先进的物流技术，提高企业的物流效率，加快资源的流通和转移，最终达到降低企业的物流成本的目的。虽然欧美和日本的物流业比较发达，学者们研究城市物流也比较早，但在物流水平评价这方面研究并不太多，而且都主要倾向于城市物流发展规划方面的研究，其中尤以物流园区的建设研究为甚。因此，国外研究现状主要集中在了以下四个方面：城市物流系统研究。T Nemoto, J Visser, R Yoshimoto提出在信息和通讯技术的价格大幅度下降的时候，这两个因素会对城市物流系统造成什么样的影响；同时创建了以互联网、信息通讯技术以及移动环境、评估信息和通信技术为基础的城市物流系统影响研究架构，对其中的影响信息和通信技术进行了描述，确定了利益相关者关心的城市物流系统。J Mufiuzuri，J Larraneta, L Onieva,P Cort6s建立了一个可以提升城市社区之间城市货物运输的通用解决方案，该方案研究了城市的物流状况，并且能为地方行政机构实施提供参考[2]。
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第2章城市物流及综合评价的相关理论
2. 1城市物流的含义和特点
根据国家标准的《物流术语》定义中我们可以得到：物流是物品从供应商到消费者的实体流动过程，将运输、储存、采购、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能有机结合起来，满足客户的实际需要。20世纪70年代，个别国外学者指出，负外部性的影响应该纳入城市物流的研究领域，目前，对城市物流概念的定义，不同的学者有不同的解释，至今没有达成共识。1999年澳大利亚首次召幵了城市物流国际会议，其间，日本学者谷口荣一提出了关于城市物流的概念，他指出"在市场经济下，城市物流必须综合考虑能源消耗，交通拥堵和环境污染等因素，对城市内的物流企业和运输活动进行优化的过程”。这一概念是从管理的角度出发来提出的，可以认为是对城市物流管理的一个明确定义。但尽管如此，从这一概念中还可以看出，谷口荣一认为城市物流是城市内的物流和运输活动，对城市与城市之间和城镇类的外部物流活动还没有进行明确的定义。国内文献可以查到的是王之泰首次明确提出城市物流，他认为“城市物流研究，主要是对物资流入城市的生产和生活问题的研究，是如何使所需者更有效的获得物资，如何组织物流企业处理城市物流形成的污染和废弃物等问题”。中国物流与采购联合会对城市物流的定义是“城市物流是城市内部的的实体流动过程，还包括城市与城市外部的货物配送和城市垃圾的处理过程”。崔介何指出“城市物流是在特定的规划条件下，能够满足城市经济发展和城市发展的要求和特点而组织的区域性物流”。谭清美、王子龙认为“传统定义的城市物流只是发生在城市范围内，显然这个定义相对狭窄，应该把城市物流的概念扩大到所有生产要素和产品的流动和交换，以及城市内外生产要素的交换流通”。而夏春玉则明确指出“城市物流是发生在城市内的物流，由于城市也是一个空间区域，因此，城市物流也是一种区域物流”。这对于后来的城市物流和区域物流的联系与区别提供了理论依据。吕璞持有同样的观点，她认为“城市物流是满足城市和城市地区内人们的生活和经济活动所需的物流服务，在城市与城市内外的各类货物从供应商到消费者之间有效的实体流动”。
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2. 2城市物流的发展趋势
2014年9月12日，由党中央国务院印发的关于《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》提出到2020年为止，要从根本上构造一个拥有合理布局、先进技术、高速快捷、健康环保、井然有序的现代物流服务体系。9月24日，商务部公开颁布了《对于促进商贸物流发展的实施意见》，激励生产和商贸流通企业整合或外包其物流业务，促进商贸物流企业的规模化和专业化，加强第三方企业在物流服务方面的能力（有条件的企业也可以向第四方物流发展），逐步发展提升在这个基础上的企业物流国际化水准，提倡加大电子商务物流的发展，加强冷链物流的整体建设，同时加快生产资料物流企业的转型和升级，并且政府将在土地征收、财务税收等政策方面加大支持力度。
1.随着各大城市空气质量污染指数相继爆表，雾霾问题再次引起社会各界的广泛关注，激起了人们的环保意识。随着现代产业的升级，传统的“高投入、高消耗、高污染、低质量、低效益、低产出”经济运行模式已经显得格格不入，我国经济急需从以前粗放型经济发展模式向绿色物流经济、节能减排中发展。各级政府和企业要坦然面对发展绿色物流即将带来的困难和挑战，充分利用本地区的优势资源，抓住机遇，在绿色物流战略的引导下，积极转型，才能最终完成经济效益、社会效益和环境效益的统一。
2.近年来电子商务的快速发展，人们的消费习惯、消费模式已经发生了很大的变化，阿里巴巴和京东作为中国两大电商巨头完成上市，使得电子商务物流成为全国焦点，这对中国电商快递业乃至整个物流行业都有很大的影响。移动和产业互联网的发展大潮推动了云计算、大数据、物联网与物流自动化等技术的成熟，同样的这些新兴技术和产业也促进了物流业的新一轮洗牌，物流业即将进入物流互联网时代。在这个电商业务爆发的阶段，国内和国外的跨境电商当然不能错过，随着跨境业务的政策支持的增加，跨境电商已经成为了我国对外贸易经济中新的增长点。
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第3章ZG市的物流发展概况........... 20
3.1 ZG市物流发展现状分析.......... 20
3.2 ZG市物流发展规划.......... 22
3.3 ZG市物流发展的问题.......... 25
第4章ZG市物流发展水平的评价体系构建..........27
4.1城市物流发展水平指标的评价原则..........27
4.2 ZG市物流发展水平评价体系的建立..........29
4.3评价体系中各级指标的阐释.......... 32
4.4评价方法的的选择.......... 33
第5章ZG市物流发展水平的评价..........37
5.1 ZG市物流发展水平的评价.......... 37
5.2对ZG市物流发展的对策建议.......... 42
第5章ZG市物流发展水平的评价和建议
5.1 ZG市物流发展水平的评价
为比较ZG市物流的发展水平，并根据前一章所构建的评价指标体系和提出的评价方法对ZG市的物流发展水平进行评价。经过对大量相关资料和年鉴等的查阅，主要包括《自贡市统计年鉴》（2010-2014)，《四川统计年鉴》2010-2014，自贡市统计公报2009-2013年等，搜集到ZG市2009年至2013年物流发展水平原始数据资料（见表5-1)。对于物流企业服务水平（X12)、公共信息平台建设水平（X16)、政府政策导向（X17)、法律法规健全制度ai8)这四个指标，由于这些指标是定性指标，所以无法对其直接取得定量数据，本文主要通过发放调查问卷（见附录）的方式，将其水平划分为9个等级，采用专家打分的途径使这些指标得以量化，最后对收回的问卷进行统计分析，得出相关指标的专家评估值，整理得原始数据见表5-1。第一个主成分的特征值为24. 211，解释了 80. 703%的数据：第二个主成分的特征值为3. 238,累计解释了 91. 498%的数据；第三个主成分的特征值为1.565，累计解释了 96. 714%的数据。根据主成分个数的提取原则，取主成分对应的特征值大于1，且成分累计贡献率>85%的前m个主成分，所以本文提取了前三个主成分，其累计贡献率达到了 96. 714%,说明能够很好的反映变量信息。由表5-4可知，经过旋转后的每个主成分的方差贡献值、方差贡献率和累计方差贡献率，和未经旋转相比，每个主成分的方差贡献值有变化，但最终的累计方差贡献率不变。
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结论
本文在现有国内外文献的参考基础上，理论探讨与实证分析相结合，运用主成分分析法对ZG市的物流发展水平进行综合评价研究，得出了以下结论：
1.通过分析ZG市的物流发展现状、规划以及问题，发现ZG市的物流发展水平与川南五市还是存在一定的差距。
2.通过构建ZG市的物流发展水平的评价指标体系，运用主成分方法对评价体系进行评价，显示ZG市的物流发展水平在2009年到2013年间总体呈现稳步上升的趋势。
3.根据评价结果,经过一段时间的大力建造物流基础设施规模和提高经济水平这类硬件措施，ZG市的物流人力资源，信息化水平和环境保护这类软件措施远远没有跟上节奏，所以我们现阶段的发展重点应该是大力提升ZG市的物流人力资源，信息化水平，环境保护这类软性指标，同时保证政策法规的积极支持，这样才能对提髙ZG市的物流发展水平有更切实的作用。
4.最后，针对性的提出了提高当前发展ZG市城市物流水平的建议。
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参考文献（略）