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博碩士論文
| 論文名稱 | 考量需求不確定性與上游運輸整合之物流中心選址問題 |
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| 年別 | 107 |
| 學位 | 碩士 |
| 學校系所 | 交通大學 運輸與物流管理學系 |
| 作者 | 吳宇晴 |
| 指導教授 | 黃寬丞 |
| 論文摘要 | 企業進入新興市場時，一般會先由代理商協助進口開始拓展客源，再進一步尋找適合之供應商、並於當地設立工廠製造產品以滿足需求，供需穩定後便會思考是否需著手建立物流服務系統(如：物流中心)，本論文將以此為研究背景，假設企業已知其供應商、製造工廠與下游零售商位置的前提下，決策物流中心設置地點的問題。 然而，供應鏈體系中，若無法善用運輸資源，將產生大量空車回程並造成資源浪費，此外，由於物流中心的使用期限較長，若在選址問題的決策中，無法將零售商需求量的不確定性一併納入考量，將導致物流中心使用後期效果不彰。基於上述考量，本研究擬整合上游「供應商－工廠」及「工廠－物流中心」兩段運輸流程，並同時考量下游零售商的需求不確定性，希望能藉此有效降低運輸成本並減少隨機性造成的決策誤差。本研究透過建構混合整數規劃之隨機規劃模型與基因演算法求解物流中心選址之最佳化問題，利用數值測試檢驗求解品質與效率，並利用完整資訊之期望價值(EVPI)與隨機解價值(VSS)來評估隨機規劃結果的優劣。 由數值測試的結果可以發現，若在決策物流中心地點的同時，能整合上游運輸並考量下游需求的隨機性，便能夠有效降低運輸成本，進而增加企業利潤；此外，基因演算法的近似解與最佳解間的差距平均為 1%，且能節省超過 80%的求解時間。 |
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