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物流工程碩士論文提綱范文

發(fā)布時(shí)間:2024-08-11

物流工程碩士論文提綱范文(精選6篇)

物流工程碩士論文提綱范文 篇1

  摘要 3-4

  Abstract 4-5

  第1章 緒論 8-14

  1.1 研究背景與意義 8-9

  1.1.1 研究背景 8

  1.1.2 研究目的及意義 8-9

  1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 9-12

  1.2.1 港口集卡作業(yè)研究現(xiàn)狀 9-11

  1.2.2 國(guó)內(nèi)優(yōu)化方法研究現(xiàn)狀 11

  1.2.3 蟻群算法的研究現(xiàn)狀 11-12

  1.3 研究的內(nèi)容與技術(shù)路線 12-14

  1.3.1 研究的內(nèi)容 12-13

  1.3.2 研究的技術(shù)路線 13-14

  第2章 集裝箱港口作業(yè)流程及運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 14-23

  2.1 集裝箱港口作業(yè)流程 14-18

  2.1.1 進(jìn)口卸船作業(yè)流程 14-15

  2.1.2 出口裝船作業(yè)流程 15-16

  2.1.3 集裝箱港口裝卸工藝及相關(guān)設(shè)備配備 16-18

  2.2 運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法 18-22

  2.2.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的定義 18-19

  2.2.2 優(yōu)化方法分類 19-22

  2.3 本章小結(jié) 22-23

  第3章 ACO 算法的改進(jìn)及建立模型 23-44

  3.1 蟻群優(yōu)化(ACO) 23-27

  3.1.1 蟻群算法簡(jiǎn)介 23-26

  3.1.2 蟻群算法(ACO)的流程 26-27

  3.2 遺傳算法 27-29

  3.2.1 遺傳算法簡(jiǎn)介 27-28

  3.2.2 遺傳算法的主要流程 28-29

  3.3 建立港口集卡路徑成本優(yōu)化模型 29-34

  3.3.1 影響港口集卡作業(yè)因素 30-31

  3.3.2 成本優(yōu)化模型 31-34

  3.4 采用改進(jìn) ACO 對(duì)港口集卡路徑成本模型進(jìn)行優(yōu)化 34-43

  3.4.1 ACO與遺傳算法的融合 34-35

  3.4.2 ACO部分的詳細(xì)算法過(guò)程 35-41

  3.4.3 遺傳算法部分的詳細(xì)算法過(guò)程 41-43

  3.5 本章小結(jié) 43-44

  第4章 基于 ACO 天津港港口集卡作業(yè)調(diào)度優(yōu)化實(shí)例分析 44-58

  4.1 天津港集裝箱碼頭有限公司概況 44-45

  4.1.1 天津港集裝箱碼頭有限公司概況 44

  4.1.2 天津港集裝箱碼頭有限公司設(shè)施配備 44-45

  4.2 實(shí)證分析 45-55

  4.2.1 天津港港口集卡路徑成本優(yōu)化模型數(shù)據(jù)的采集 45-49

  4.2.2 港口集卡作業(yè)調(diào)度優(yōu)化路徑 49-52

  4.2.3 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比分析 52-55

  4.3 天津港港口集卡調(diào)度優(yōu)化建議 55-57

  4.4 本章小結(jié) 57-58

  第5章 結(jié)論與展望 58-60

  5.1 結(jié)論 58-59

  5.2 展望 59-60

  致謝 60-61

  參考文獻(xiàn) 61-64

物流工程碩士論文提綱范文 篇2

  致謝 5-6

  摘要 6-7

  ABSTRACT 7

  1 緒論 11-20

  1.1 研究背景 11-12

  1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 12-16

  1.2.1 需求預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀 12-13

  1.2.2 庫(kù)存分類研究現(xiàn)狀 13-14

  1.2.3 庫(kù)存控制研究現(xiàn)狀 14-16

  1.2.4 國(guó)內(nèi)外研究評(píng)述 16

  1.3 研究?jī)?nèi)容和意義 16-17

  1.3.1 研究?jī)?nèi)容 16-17

  1.3.2 研究意義 17

  1.4 研究方法和技術(shù)路線 17-20

  1.4.1 研究方法 17-18

  1.4.2 技術(shù)路線 18-20

  2 理論基礎(chǔ) 20-27

  2.1 需求預(yù)測(cè)相關(guān)理論 20-23

  2.1.1 物流需求預(yù)測(cè)概念 20-21

  2.1.2 預(yù)測(cè)誤差的度量 21-22

  2.1.3 溫特季節(jié)指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法 22-23

  2.2 兩種庫(kù)存控制方法 23-25

  2.2.1 多品種分組統(tǒng)一訂購(gòu)的庫(kù)存控制模型 23-25

  2.2.2 基本經(jīng)濟(jì)訂購(gòu)批量參照法 25

  2.3 考慮需求特性的ABC分類法 25-26

  2.4 本章小結(jié) 26-27

  3 D公司北京作業(yè)中心包裝物料庫(kù)存控制現(xiàn)狀與問(wèn)題分析 27-38

  3.1 D公司北京作業(yè)中心概況 27-30

  3.1.1 D公司概況 27

  3.1.2 D公司北京作業(yè)中心主要產(chǎn)品和服務(wù) 27-28

  3.1.3 D公司北京作業(yè)中心的日常運(yùn)作 28-30

  3.2 D公司北京作業(yè)中心包裝物料庫(kù)存控制現(xiàn)狀 30-35

  3.2.1 包裝物料的基本概況 30-32

  3.2.2 需求預(yù)測(cè)現(xiàn)狀 32-33

  3.2.3 訂購(gòu)策略現(xiàn)狀 33

  3.2.4 庫(kù)存水平和服務(wù)水平現(xiàn)狀 33-35

  3.3 D公司北京作業(yè)中心包裝物料庫(kù)存控制問(wèn)題分析 35

  3.4 D公司北京作業(yè)中心包裝物料庫(kù)存控制要求和影響因素分析 35-37

  3.4.1 包裝物料庫(kù)存控制要求 35-36

  3.4.2 包裝物料庫(kù)存控制影響因素 36-37

  3.5 本章小結(jié) 37-38

  4 D公司北京作業(yè)中心包裝物料庫(kù)存控制方案 38-57

  4.1 D公司北京作業(yè)中心包裝物料分類 38-42

  4.1.1 分類方法的選擇 38

  4.1.2 作業(yè)中心包裝物料分類 38-42

  4.2 基于分類的庫(kù)存控制方法選擇 42-45

  4.2.1 需求波動(dòng)較小的包裝物料庫(kù)存控制方法選擇 42-43

  4.2.2 需求波動(dòng)較大的包裝物料庫(kù)存控制方法選擇 43-45

  4.2.3 C類包裝物料庫(kù)存控制方法選擇 45

  4.3 D公司北京作業(yè)中心包裝物料需求預(yù)測(cè) 45-49

  4.3.1 需求預(yù)測(cè)方法選擇 45-46

  4.3.2 預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià) 46-48

  4.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果 48-49

  4.4 庫(kù)存控制方法的應(yīng)用 49-56

  4.4.1 需求波動(dòng)較小的包裝物料的庫(kù)存控制 49-52

  4.4.2 需求波動(dòng)較大的包裝物料的庫(kù)存控制 52-55

  4.4.3 C類包裝物料的庫(kù)存控制 55-56

  4.5 本章小結(jié) 56-57

  5 方案實(shí)施效果評(píng)價(jià) 57-65

  5.1 需求波動(dòng)較小的包裝物料庫(kù)存控制效果評(píng)價(jià) 57-61

  5.1.1 庫(kù)存水平控制效果評(píng)價(jià) 57-61

  5.1.2 服務(wù)水平控制效果評(píng)價(jià) 61

  5.2 需求波動(dòng)較大的包裝物料庫(kù)存控制效果評(píng)價(jià) 61-64

  5.2.1 庫(kù)存水平控制效果評(píng)價(jià) 61-63

  5.2.2 服務(wù)水平控制效果評(píng)價(jià) 63-64

  5.3 C類包裝物料庫(kù)存控制效果評(píng)價(jià) 64

  5.4 本章小結(jié) 64-65

  6 結(jié)論與展望 65-66

  6.1 結(jié)論 65

  6.2 展望 65-66

  參考文獻(xiàn) 66-69

  附錄A 69-77

  附錄B 77-80

  附錄C 80-83

  附錄D 83-87

  附錄E 87-91

  學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 91

物流工程碩士論文提綱范文 篇3

  摘要 4-6

  ABSTRACT 6-8

  第一章 緒論 11-18

  1.1 研究背景及意義 11-12

  1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 12-15

  1.3 研究方法與主要內(nèi)容 15-18

  第二章 集中型供應(yīng)鏈 18-26

  2.1 模型假設(shè)與表述 18-20

  2.2 供應(yīng)鏈最優(yōu)決策 20-24

  2.2.1 非RFID環(huán)境下的供應(yīng)鏈最優(yōu)決策 20-22

  2.2.2 RFID環(huán)境下的供應(yīng)鏈最優(yōu)決策 22-24

  2.3 研究現(xiàn)象及解釋 24-26

  2.3.1 非RFID環(huán)境下的現(xiàn)象說(shuō)明 24

  2.3.2 RFID環(huán)境下的現(xiàn)象說(shuō)明 24-26

  第三章 單一供應(yīng)鏈契約下的分散型供應(yīng)鏈 26-40

  3.1 保險(xiǎn)契約 26-29

  3.1.1 非RFID環(huán)境下的保險(xiǎn)契約模型 27-28

  3.1.2 RFID環(huán)境下的保險(xiǎn)契約模型 28-29

  3.2 收益共享契約 29-33

  3.2.1 非RFID環(huán)境下的收益共享契約模型 30-31

  3.2.2 RFID環(huán)境下的收益共享契約模型 31-33

  3.3 銷售回扣契約 33-36

  3.3.1 非RFID環(huán)境下的銷售回扣契約模型 33-35

  3.3.2 RFID環(huán)境下的銷售回扣契約模型 35-36

  3.4 SRP契約 36-40

  3.4.1 非RFID環(huán)境下的SRP契約模型 37-38

  3.4.2 RFID環(huán)境下的SRP契約模型 38-40

  第四章 組合契約下的分散型供應(yīng)鏈 40-63

  4.1 保險(xiǎn)契約與收益共享契約組合 40-43

  4.1.1 非RFID環(huán)境下的情況 40-42

  4.1.2 RFID環(huán)境下的情況 42-43

  4.2 保險(xiǎn)契約與銷售回扣契約組合 43-51

  4.2.1 非RFID環(huán)境下的情況 44-47

  4.2.2 RFID環(huán)境下的情況 47-51

  4.3 保險(xiǎn)契約與SRP契約組合 51-57

  4.3.1 非RFID環(huán)境下的情況 51-54

  4.3.2 RFID環(huán)境下的情況 54-57

  4.4 協(xié)調(diào)的效率 57-63

  4.4.1 非RFID環(huán)境下的情況 58-60

  4.4.2 RFID環(huán)境下的情況 60-63

  第五章 數(shù)值分析 63-71

  5.1 協(xié)調(diào)型組合契約對(duì)零售商最優(yōu)決策的影響 63-66

  5.1.1 零售商的最優(yōu)訂貨量 63-65

  5.1.2 零售商的最優(yōu)銷售努力水平 65-66

  5.2 RFID技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈最優(yōu)決策的影響 66-68

  5.2.1 供應(yīng)鏈的最優(yōu)生產(chǎn)量 66-67

  5.2.2 供應(yīng)鏈的最優(yōu)銷售努力水平 67-68

  5.3 RFID技術(shù)對(duì)利潤(rùn)的影響 68-71

  5.3.1 RFID技術(shù)對(duì)零售商利潤(rùn)的影響 68-69

  5.3.2 RFID技術(shù)對(duì)供應(yīng)商利潤(rùn)的影響 69

  5.3.3 RFID技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈利潤(rùn)的影響 69-71

  第六章 結(jié)論 71-73

  參考文獻(xiàn) 73-75

  致謝 75-76

  作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄 76

物流工程碩士論文提綱范文 篇4

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物流工程碩士論文提綱范文 篇5

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物流工程碩士論文提綱范文 篇6

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  [6]馮錦海,楊連賀,劉軍發(fā)等.基于WLAN移動(dòng)定位的個(gè)性化商品信總推薦平臺(tái)[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué).2019(10)

  [7]張寅寶,張威巍,孫衛(wèi)新.面向位置服務(wù)的室內(nèi)空間數(shù)據(jù)模型研宂[J].測(cè)繪與空間地理信息.2019(11)

  [8]ZhongLiang Deng, Weizheng Ren, Lianming Xu. Localization Algorithm Based onDifference Estimation for Wireless Sensor Networks in Pervasive Computing Environment.Pervasive Computing and Applications [C], 2019, p.479-484.

  [9]Stoyanova T, Kerasiotis F, Efstathiou K. Modeling of the RSS Uncertainty for RSS-BasedOutdoor Localization and Tracking Applications in Wireless Sensor Networks. Sensor Technologiesand Applications (SENSORCOMM) [C], 2019, 45 - 50

  [10]Jun-yong Yoon, Jae-Wan Kim, Won-Hee Lee. A TDoA-Based Localization Using PreciseTime-Synchronization. Advanced Communication Technology (ICACT) [C]3 2019 1266-1271

  [11]韓霜,羅海勇,陳穎等.基于TDOA的超聲波室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào).2019(03)

  [12]Hee-Joong Kim, Jihong Lee. Stereo AoA system for indoor SLAM [C]. Control,Automation and Systems (TCCAS), 2019 13th, 1164-1169

  [13]張明華.基于WLAN的室內(nèi)定位技術(shù)研究[D],上海,上海交通大學(xué),2019,36-38

  [14]Weston J L, Titterton D H. Modern Tnertial Navigation Technology and Its Application [J].Electronics & Communication Engineering Journal, 2019, 12(2):49-64

  [15] A.Taheri, A.Singh, A.Emmanuel. Location Fingerprinting on Infrastructure 802.11Wireless Local Area Networks (WLANS) Using Locus [C], Local Computer Networks, 2019. 29thAnnual IEEE International Conference on. IEEE, 2019, pp. 676-683.

  [16]王賽偉,徐玉濱,鄧志安等.基于概率分布的室內(nèi)定位算法研究[C].國(guó)際信息技與應(yīng)用論壇文集,2019.

  [17]寧?kù)o.采用紅外織網(wǎng)的室內(nèi)定位技術(shù)[J].激光與紅外.2019(07)

  [18]卜英勇,王紀(jì)嬋,趙海鳴等.基于單片機(jī)的高精度超聲波測(cè)距系統(tǒng)[J].儀表技術(shù)與傳感器.2019(03)

  [19]HyungSoo Lim, ByoungSuk Choi, JangMyung Lee. An Efficient Localization Algorithmfor Mobile Robots based on RFID System [C]. SICE-ICCAS,Oct. 2019 pp. 5945-5950

  [20]N4air N, Mahmoud Q.H. A collaborative Bluetooth-Based Approach to Localization ofMobile Devices [C]. Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing(CoIlaborateCom), 2019,363 - 371

  [21]Si nan Gezici, Zhi Tian, Georgios B. Biannakis, et al. Localization via Ultra-WidebandRadios [C]. IEEE Signal Processing Magazine July 2019.

  [22]陳文周.WiFi技術(shù)研究及應(yīng)用[J].數(shù)據(jù)通信.2019(02)

  [23]李紅,郭大群.WiFi技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與發(fā)展前景分析[J],電腦知識(shí)與技術(shù),2019(5)

  [24]石欣,印愛(ài)民,張琦.基于K最近鄰分類的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2019(10)

  [25]Christopher J.C. Burges. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J]. Data Mining and Knowledge Discovery. 1998 (2)

  [26]Asano S,Wakuda Y’ Koshizuka N. A robust Pedestrian Dead-Reckoning PositioningBased on Pedestrian Behavior and Sensor Validity [C]. PLANS’ 2019,328 - 333

  [27]Alvarez D, Gonzalez R.C, Alvarez J.C. Comparison of Step Length Estimators fromWearable Accelerometer Devices [C]. Proc.IEEE EMBS, 2019:5964-5967.

  [28]劉長(zhǎng)征,李緯,丁辰等.多種定位技術(shù)融合構(gòu)建LBS體系[J].地理信息世界.2019(03)

  [29]張世.基于慣性傳感器和WiFi的室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D],北京,北京郵電大學(xué),2019.

  [30]周傲英,楊彬,金澈清等.基于位置的服務(wù):架構(gòu)與進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào).2019(07)

  [31 ] W3C, Scalable Vector Graphics (SVG) [OL],

  [32] Eisa S, Peixoto J. Meneses F. Removing Useless APs and Fingerprints from WiFi IndoorPositioning Radio Maps [C]. Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2019, 1-7

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