基于循环网络模型的渣土物流系统优化研究

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1、上海交通大学硕士学位论文基于循环网络模型的渣土物流系统优化研究硕士研究生:阮婷婷学号:1103519009导师:胡昊教授申请学位:管理学硕士学科:管理科学与工程所在单位:中美物流研究院答辩日期:2013年1月授予学位单位:上海交通大学万方数据DissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityinConformitywiththeRequirementsfortheDegreeofMasterofScienceSTUDYONOPTIMIZATIONOFCO

2、NSTRUCTIONWASTELOGISTICSSYSTEMBASEDONCYCLICOPERATIONSNETWORKMODELCandidate:TingtingRuanStudentID:1103519009Supervisor:Prof.HaoHuAcademicDegreeAppliedfor:MasterofManagementSpecialty:ManagementScienceandEngineeringAffiliation:Sino-USGlobalLogisticsInstitu

3、teDateofDefence:Jan,2013Degree-Conferring-Institution:ShanghaiJiaoTongUniversity万方数据万方数据万方数据万方数据上海交通大学硕士学位论文基于循环网络模型的渣土物流系统优化研究摘要随着我国城镇化的快速推进,工程建设中产生的大量渣土的运输带来很多问题,如渣土车排队占道,给城市交通带来严重影响。渣土物流系统由于运输过程的复杂,受到众多的随机因素影响,并且相关定量研究较少。由于其“循环”特性与施工作业相似,因而采用循环网络技术降低

4、其研究难度。本文以研究作为运输渣土载体的渣土车为对象,解决高密集城市下渣土物流系统的实际问题为目的,以减少渣土车排队占道和等待时间长为优化目标,进行仿真建模与优化分析。基于排队论和系统仿真理论知识,结合渣土物流的特点,建立改进型的循环网络模型。使用Arena作为仿真手段,研究渣土物流各个子系统特性,建立基本渣土物流系统的仿真模型。建立仿真结果的评判指标,并使用敏感性分析识别重要因素。结合RFID智能技术,对渣土物流系统进行分析,提供优化管理方案,以提高渣土车服务水平,解决社会中存在的排队挡道问题。通过

5、对实际工程进行系统分析,得到装载机服务时间是渣土物流系统的第一敏感因素,而在考虑一定经济成本情况下,渣土车到达分布是渣土物流系统的第一敏感因素,并最后评选出综合可行的优化方案。本文通过基于循环网络模型的系统仿真与敏感性分析,找出渣土物流系统的敏感因素和拥塞点,为解决城市渣土物流系统中渣土车排队挡道问题提供了有力分析方法、优化工具和改进方案。关键词:渣土物流;循环网络;系统仿真;敏感性分析;RFIDI万方数据上海交通大学硕士学位论文STUDYONOPTIMIZATIONOFCONSTRUCTIONWAS

6、TELOGISTICSSYSTEMBASEDONCYCLICOPERATIONSNETWORKMODELABSTRACTWithrapiddevelopmentofurbanization,ithascausedalotofproblemsinconstructionwastelogisticssystem,suchassedimentvehiclequeuingontheroadwhichcausingseriousimpactincitytraffic.Duetothecomplexityoftr

7、ansportprocessinconstructionwastelogisticssystemimpactedbyrandomfactors,ithaslittlerelevantquantitativeresearchinconstructionwastelogistics.ThethesishasstudiedconstructionwastelogisticssystembasedonCyclicOperationsNetwork,sincethemethodhasbeensuccessful

8、lyusedinconstructionjobs,whichalsohavethesamecyclecharacteristicsasthoseinthesystem.Inthethesis,constructionwastelogisticssystemissimulatedandanalyzedtosolvethepracticalprobleminhighdensitycitybystudyingsedimenttruckasobjectandre

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