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原文传递零部件供应循环包装箱需求预测与调度方法研究

论文题名：	零部件供应循环包装箱需求预测与调度方法研究
关键词：	零部件供应包装箱;需求预测;优化调度;信息融合;图卷积
摘要：	零部件供应是生产制造启动的基础和条件，零部件供应包装箱作为零部件供应的必要附属物一直存在制造成本高、生命周期短，环境污染重、资源浪费大等问题。在国务院《关于推进电子商务与快递物流协同发展的意见》提出物流绿色发展理念、探索建立包装回收和循环利用体系等各类政策的要求和指引下，以一对多的模式提供第三方循环包装箱服务成为行业关注的热点，也是物流细分领域的重要发展方向。在这种服务模式下，以尽量少的包装箱为尽量多的客户提供服务是成本进一步降低、服务质量提升的前提和关键条件。为此，及时、准确地获取包装箱需求量并使包装箱在多节点间高效地流转和循环起来成为包装箱提供商的核心任务。然而，随着包装箱需求量的逐渐增多、被服务主体和物流节点愈加庞大、相关的业务数据的指数级增长，现有依靠人工经验和传统统计的方法已难以为继。在大规模数据和多节点需求网络环境下，循环包装箱需求的快速、准确预测和调度方案的高效、精确规划已成为困扰循环包装箱提供商的两大难点问题。　　为此，本文以国家重点研发计划课题“支持开放生态化的企业级云ERP平台研制与应用示范”(课题编号：2019YFB1704104)和“分布式设计制造运维平台研制与示范应用”(课题编号：2021YFB3302104)为背景，根据课题提出的建立跨领域业务模型融合的云ERP服务响应机制的目标，围绕开展跨领域多主体业务协同融合技术，以及支撑大数据和AI技术驱动的增值服务领域模型两项研究任务，针对供应链及物流协同业务需求，重点研究零部件供应链中循环包装箱需求预测方法和多需求节点配送调度方法。本文主要的研究内容如下：　　（1）根据第三方循环包装箱提供商业务模式，分析其包装箱动态租赁业务的特点和问题。在此基础上，重点围绕循环包装箱需求预测问题和多节点配送调度问题两个方面进行研究，并设计整体的技术方案。　　（2）针对循环包装箱需求预测任务中业务数据利用不充分、预测不准确等问题，提出一种基于信息融合的循环包装箱需求预测模型。该模型主要包括时序特征信息提取模块、全局特征信息提取模块和特征信息融合模块，模型通过时序特征和全局特征的融合增强了模型任务相关特征的抽取能力。以课题支持的三种型号循环包装箱收发记录为数据基础，通过实验证明该模型在循环包装箱需求预测任务上的有效性。　　（3）针对多节点调度工作存在的求解精度低、求解耗时长、大规模问题难以求解等问题，提出一种基于图卷积的多节点配送调度求解模型。该模型整体为编码器-解码器结构，以序列决策过程求解多节点配送调度问题。模型采用强化学习方式进行训练，通过实验和应用验证证明了该模型的有效性和可用性。
作者：	曹阳
专业：	机械工程
导师：	廖伟智
授予学位：	硕士
授予学位单位：	电子科技大学
学位年度：	2022