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物流工程碩士畢業論文提綱
論文提綱的設計需要按照論文原有的設計思路與邏輯順序進行整體的設計與書寫，下面是小編搜集整理的物流工程碩士畢業論文提綱，歡迎閱讀查看。
物流工程碩士畢業論文提綱一
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 國內外研究現狀 12-16
1.2.1 需求預測研究現狀 12-13
1.2.2 庫存分類研究現狀 13-14
1.2.3 庫存控制研究現狀 14-16
1.2.4 國內外研究評述 16
1.3 研究內容和意義 16-17
1.3.1 研究內容 16-17
1.3.2 研究意義 17
1.4 研究方法和技術路線 17-20
1.4.1 研究方法 17-18
1.4.2 技術路線 18-20
2 理論基礎 20-27
2.1 需求預測相關理論 20-23
2.1.1 物流需求預測概念 20-21
2.1.2 預測誤差的度量 21-22
2.1.3 溫特季節指數平滑預測法 22-23
2.2 兩種庫存控制方法 23-25
2.2.1 多品種分組統一訂購的庫存控制模型 23-25
2.2.2 基本經濟訂購批量參照法 25
2.3 考慮需求特性的ABC分類法 25-26
2.4 本章小結 26-27
3 D公司北京作業中心包裝物料庫存控制現狀與問題分析 27-38
3.1 D公司北京作業中心概況 27-30
3.1.1 D公司概況 27
3.1.2 D公司北京作業中心主要產品和服務 27-28
3.1.3 D公司北京作業中心的日常運作 28-30
3.2 D公司北京作業中心包裝物料庫存控制現狀 30-35
3.2.1 包裝物料的基本概況 30-32
3.2.2 需求預測現狀 32-33
3.2.3 訂購策略現狀 33
3.2.4 庫存水平和服務水平現狀 33-35
3.3 D公司北京作業中心包裝物料庫存控制問題分析 35
3.4 D公司北京作業中心包裝物料庫存控制要求和影響因素分析 35-37
3.4.1 包裝物料庫存控制要求 35-36
3.4.2 包裝物料庫存控制影響因素 36-37
3.5 本章小結 37-38
4 D公司北京作業中心包裝物料庫存控制方案 38-57
4.1 D公司北京作業中心包裝物料分類 38-42
4.1.1 分類方法的選擇 38
4.1.2 作業中心包裝物料分類 38-42
4.2 基于分類的庫存控制方法選擇 42-45
4.2.1 需求波動較小的包裝物料庫存控制方法選擇 42-43
4.2.2 需求波動較大的包裝物料庫存控制方法選擇 43-45
4.2.3 C類包裝物料庫存控制方法選擇 45
4.3 D公司北京作業中心包裝物料需求預測 45-49
4.3.1 需求預測方法選擇 45-46
4.3.2 預測效果評價 46-48
4.3.3 預測結果 48-49
4.4 庫存控制方法的應用 49-56
4.4.1 需求波動較小的包裝物料的庫存控制 49-52
4.4.2 需求波動較大的包裝物料的庫存控制 52-55
4.4.3 C類包裝物料的庫存控制 55-56
4.5 本章小結 56-57
5 方案實施效果評價 57-65
5.1 需求波動較小的包裝物料庫存控制效果評價 57-61
5.1.1 庫存水平控制效果評價 57-61
5.1.2 服務水平控制效果評價 61
5.2 需求波動較大的包裝物料庫存控制效果評價 61-64
5.2.1 庫存水平控制效果評價 61-63
5.2.2 服務水平控制效果評價 63-64
5.3 C類包裝物料庫存控制效果評價 64
5.4 本章小結 64-65
6 結論與展望 65-66
6.1 結論 65
6.2 展望 65-66
參考文獻 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
學位論文數據集 91
物流工程碩士畢業論文提綱二
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 國內外研究現狀 9-12
1.2.1 港口集卡作業研究現狀 9-11
1.2.2 國內優化方法研究現狀 11
1.2.3 蟻群算法的研究現狀 11-12
1.3 研究的內容與技術路線 12-14
1.3.1 研究的內容 12-13
1.3.2 研究的技術路線 13-14
第2章 集裝箱港口作業流程及運輸網絡優化方法 14-23
2.1 集裝箱港口作業流程 14-18
2.1.1 進口卸船作業流程 14-15
2.1.2 出口裝船作業流程 15-16
2.1.3 集裝箱港口裝卸工藝及相關設備配備 16-18
2.2 運輸網絡優化方法 18-22
2.2.1 網絡優化的定義 18-19
2.2.2 優化方法分類 19-22
2.3 本章小結 22-23
第3章 ACO 算法的改進及建立模型 23-44
3.1 蟻群優化(ACO) 23-27
3.1.1 蟻群算法簡介 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化模型 29-34
3.3.1 影響港口集卡作業因素 30-31
3.3.2 成本優化模型 31-34
3.4 采用改進 ACO 對港口集卡路徑成本模型進行優化 34-43
3.4.1 ACO與遺傳算法的融合 34-35
3.4.2 ACO部分的詳細算法過程 35-41
3.4.3 遺傳算法部分的詳細算法過程 41-43
3.5 本章小結 43-44
第4章 基于 ACO 天津港港口集卡作業調度優化實例分析 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施配備 44-45
4.2 實證分析 45-55
4.2.1 天津港港口集卡路徑成本優化模型數據的采集 45-49
4.2.2 港口集卡作業調度優化路徑 49-52
4.2.3 優化結果對比分析 52-55
4.3 天津港港口集卡調度優化建議 55-57
4.4 本章小結 57-58
第5章 結論與展望 58-60
5.1 結論 58-59
5.2 展望 59-60
致謝 60-61
參考文獻 61-64
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