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J大米集团有限公司配送和库存持有成本问题及优化设计

目录

J大米集团有限公司配送和库存持有成本问题及优化设计 1

摘要 2

第1章绪论 2

1.1研究背景及意义 2

1.1.1研究背景 2

1.1.2研究意义 4

1.2研究内容与技术路线 4

1.2.1研究内容 4

1.2.2技术路线 5

1.3国内外研究现状 6

1.3.1快消品库存管理与配送研究 6

1.3.2库存与配送联合优化研究 6

1.4研究方法 6

第2章相关概念与理论综述 7

2.1库存管理 7

2.2配送 7

第3章J集团袋装大米库存与配送现状 7

3.1J集团发展现状 7

3.2J集团大米的库存与配送管理现状 8

3.2.1J集团大米运输特点 8

3.2.2J集团大米库存管理现状 9

3.2.3J集团袋装大米配送现状 10

3.3J集团袋装大米库存与配送存在的问题 11

3.3.1库存持有成本高 11

3.3.2配送运力过剩 12

3.4J集团袋装大米库存与配送联合优化的内容 12

3.5本章小结 12

第4章库存与配送联合优化模型及算法设计 12

4.1问题描述 12

4.2模型假设 13

4.3数学模型相关参数以及符号说明 13

4.4模型构建 14

4.4.1库存成本分析 14

4.4.2配送成本分析 15

4.4.3库存与配送联合优化模型 15

4.5库存与配送联合优化模型算法设计 18

4.5.1模型求解思路 18

4.5.2库存问题求解方法 18

2

4.5.3基于细菌觅食的蚁群算法求解配送模型算法设计 19

4.6本章小结 20

第5章J企业浙江分公司实证分析 20

5.1浙江分公司基本概况 20

5.2算例求解 21

5.2.1数据整理 21

5.2.1计算过程 22

5.2.3结果分析 25

5.3本章小结 25

结论 25

摘要

新中国成立至今，我国完成了从满足温饱到全面迈进小康的转变，人们对生活质量的追求也越来越高，大米作为我国居民的主食来源，其质量问题也关乎着大家的生命安全。目前，我国大米市场产能过剩，大米产业链利润不断下滑，以防大米企业出现为提高利润而放宽对大米质量的监管，如何降低库存、提高利润已成为亟需解决的问题。

本文以J大米集团有限公司(简称J集团)为例，对其中转仓库存和配送情况进行分析，发现其存在配送成本和库存持有成本较大的问题。为降低J集团成本和提高其利润，本文提出了基于BFO-ACO算法来求解最优配送方案，最后以J集团浙江分公司为实例，将库存与配送单独决策的结果与联合决策的结果进行对比，证明了本文模型和算法的有效性。

关键词：库存与配送；联合优化；迭代法；细菌觅食一蚁群算法

第1章绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

大米作为我国居民的主要口粮，全国近三分之二的人口将大米作为主食，大米的供应安全一直是我国粮食安全的重要组成部分。尽管我国的大米产业已经取

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得了较大的发展，但截至目前，大米结构性过剩问题仍然存在，结构的转型升级需加快进度。

(1)种植面积持续下降

近两年稻谷价格持续下跌、种植成本的增加，再加上稻谷产量偏低、效益不好，削弱了农民种植的积极性，使得稻谷种植面积下降，如图1.1所示。

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3100

3076.53078.43074.63074.7

3080

3047.6

3033.8

3040

3018.9

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2969.4

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2010201120122013201420152016201720182019

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图1.1中国稻谷播种面积(2010—2019年)(单位：万公顷)

(2)种植结构仍处于过剩状态

我国在近两年重点调整稻谷的种植结构，虽然种植面积在2018年开始出现下降趋势，但随着不断提升的种植技术，稻谷单产量却在持续上升，稻谷总产量暂时没有大幅度的下跌。具体情况如图1.2和1.3所示。

2.15

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2.12

2.10

2.06

2.03

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