物流工程硕士论文提纲范文

详细内容

物流工程硕士论文提纲范文一

摘要4-6

ABSTRACT6-8

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

2.2.2RFID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

2.3.2RFID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

3.1.2RFID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

3.2.2RFID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

3.3.2RFID环境下的销售回扣契约模型35-36

3.4SRP契约36-40

3.4.1非RFID环境下的SRP契约模型37-38

3.4.2RFID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

4.1.2RFID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

4.2.2RFID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

4.3.2RFID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

4.4.2RFID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

5.2RFID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

5.3RFID技术对利润的影响68-71

5.3.1RFID技术对零售商利润的影响68-69

5.3.2RFID技术对供应商利润的影响69

5.3.3RFID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

ABSTRACT7

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

3D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

3.1D公司北京作业中心概况27-30

3.1.1D公司概况27

3.1.2D公司北京作业中心主要产品和服务27-28

3.1.3D公司北京作业中心的日常运作28-30

3.2D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

3.3D公司北京作业中心包装物料库存控制问题分析35

3.4D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

4D公司北京作业中心包装物料库存控制方案38-57

4.1D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

4.2.3C类包装物料库存控制方法选择45

4.3D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

4.4.3C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

5.3C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A69-77

附录B77-80

附录C80-83

附录D83-87

附录E87-91

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

Abstract4-5

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

3.4.1ACO与遗传算法的融合34-35

3.4.2ACO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