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物流工程硕士论文提纲范文
物流工程硕士论文提纲范文一
摘要 4-6
ABSTRACT 6-8
第一章 绪论 11-18
1.1 研究背景及意义 11-12
1.2 国内外研究现状 12-15
1.3 研究方法与主要内容 15-18
第二章 集中型供应链 18-26
2.1 模型假设与表述 18-20
2.2 供应链最优决策 20-24
2.2.1 非RFID环境下的供应链最优决策 20-22
2.2.2 RFID环境下的供应链最优决策 22-24
2.3 研究现象及解释 24-26
2.3.1 非RFID环境下的现象说明 24
2.3.2 RFID环境下的现象说明 24-26
第三章 单一供应链契约下的分散型供应链 26-40
3.1 保险契约 26-29
3.1.1 非RFID环境下的保险契约模型 27-28
3.1.2 RFID环境下的保险契约模型 28-29
3.2 收益共享契约 29-33
3.2.1 非RFID环境下的收益共享契约模型 30-31
3.2.2 RFID环境下的收益共享契约模型 31-33
3.3 销售回扣契约 33-36
3.3.1 非RFID环境下的销售回扣契约模型 33-35
3.3.2 RFID环境下的销售回扣契约模型 35-36
3.4 SRP契约 36-40
3.4.1 非RFID环境下的SRP契约模型 37-38
3.4.2 RFID环境下的SRP契约模型 38-40
第四章 组合契约下的分散型供应链 40-63
4.1 保险契约与收益共享契约组合 40-43
4.1.1 非RFID环境下的情况 40-42
4.1.2 RFID环境下的情况 42-43
4.2 保险契约与销售回扣契约组合 43-51
4.2.1 非RFID环境下的情况 44-47
4.2.2 RFID环境下的情况 47-51
4.3 保险契约与SRP契约组合 51-57
4.3.1 非RFID环境下的情况 51-54
4.3.2 RFID环境下的`情况 54-57
4.4 协调的效率 57-63
4.4.1 非RFID环境下的情况 58-60
4.4.2 RFID环境下的情况 60-63
第五章 数值分析 63-71
5.1 协调型组合契约对零售商最优决策的影响 63-66
5.1.1 零售商的最优订货量 63-65
5.1.2 零售商的最优销售努力水平 65-66
5.2 RFID技术对供应链最优决策的影响 66-68
5.2.1 供应链的最优生产量 66-67
5.2.2 供应链的最优销售努力水平 67-68
5.3 RFID技术对利润的影响 68-71
5.3.1 RFID技术对零售商利润的影响 68-69
5.3.2 RFID技术对供应商利润的影响 69
5.3.3 RFID技术对供应链利润的影响 69-71
第六章 结论 71-73
参考文献 73-75
致谢 75-76
作者攻读学位期间发表的学术论文目录 76
物流工程硕士论文提纲范文二
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
物流工程硕士论文提纲范文三
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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