基于“库前移”模式的铁路商品车物流基地分层动态选址优化研究

铁路商品车物流基地选址问题对于拓展铁路商品车运输业务具有重要意义。本文结合商品车运输"库前移"模式的运作特点,提出由商品车主机制造厂、区域物流基地、地区物流基地、客户构成的四级物流网络。以该网络为研究对象,构建铁路商品车物流基地分层级、多周期动态选址的0-1混合整数规划模型。该模型将铁路客户的变化状态作为多周期的划分依据,以降低成本、提高既有资源利用率为优化目标。在求解方法上,设计遗传-禁忌算法求解单周期静态选址模型,并将多周期动态选址问题转化为最短路问题进行求解。通过9-152-152-293四级物流网络的实际数据,验证模型的合理性及算法在求解大规模问题的有效性。     

物流节点动态布局优化模型及其求解算法研究

在分析物流节点定义及其布局内涵的基础上,针对本文所研究的物流节点系统结构特点,构建了多时期、多物流节点、多种类型物流的物流节点系统动态布局优化模型,该模型考虑物流节点建设固定成本、物流处理费用和物流节点的规模经济效益等因素.针对该模型的特点,设计了基于扩展最小费用最大流的混合遗传算法.     

基于低碳与随机需求的多目标车辆路径优化

考虑B2B电商环境下随机需求以及低碳要求对物流配送环节的影响,以配送总成本最小、车队规模最小以及客户时间满意度最大为目标,建立基于低碳与随机需求的多目标模型,针对该模型特点,设计基于Pareto最优的多目标遗传算法.最后以步步高集团云通物流为实际配送优化案例,对上述优化模型及其求解算法的有效性进行验证.研究结果表明:从政府管理的角度,碳税额定为70元/t最优,从物流配送行业的角度,碳税额定为40元/t最优.配送企业的不同优化目标偏好与配送优化决策方案的选择密切相关.本模型可为政府制定合理的碳税政策以及企业制定合理的配送决策提供理论依据.     

基于拆分运输的低碳车辆路径优化

基于拆分运输问题的特征,考虑运输过程中CO_2排放的成本,构建需求可拆分的低碳车辆路径优化模型;针对该模型的特点设计基于禁忌搜索的2阶段启发式算法。并以祁东县生物质发电厂的燃料运输为例,验证上述模型和求解算法的有效性。仿真结果表明:1)最短路径不一定是最小CO_2排放路线;2)距离发电厂最短的客户点最后访问有利于减少总碳排量;3)在考虑道路通行能力容许条件下,载重量大的车型有利于减排。     

基于CO_2排放的车辆路径优化模型及其算法研究

物流不仅是能源消耗大户,同时也是CO2排放的重要来源。在分析配送车辆燃油消耗和CO2排放因素的多种车辆类型车辆路径问题特点的基础上,构建其相应的优化模型,并给出基于遗传算法的启发式求解算法。最后,针对该模型和求解算法进行数值算例仿真,研究结果显示:路径最短的路线不一定是能耗最小的路线;与传统基于路径最短的车辆路径对比,基于CO2排放的车辆路径总行驶里程较长,但其综合成本较低;遗传算法是解决绿色车辆路径问题的一个有效的求解算法。     

启发式算法在物流配送中心选址中的应用

针对物流企业配送中心的选址问题，综合考虑物流系统的运输、配送成本及配送中心的可变和固定运营成本等因素，提出以物流系统总成本最低为目标的区域物流配送中心选址模型。通过建立数学模型进行分析、分解和过滤，并结合实际情况，运用启发式算法求解。该模型在实际应用中取得了较好的效果。     

基于煤炭储配基地的区域循环准时制班列组织模式及其机车周转模型研究

为提高煤炭市场响应速度和产品供给时效,降低全程物流成本和创造衍生价值,提出固定车底并基于煤炭储配基地的区域循环准时制班列的煤炭运输组织模式;以完成所有配送任务所需的机车数量最少为优化目标,构建基于煤炭储配基地的区域循环准时制固定车底班列的机车周转模型,设计基于蚁群算法的模型求解算法;结合河南济源区域实际的煤炭货源OD数据及铁路运营数据,验证了区域循环准时制班列机车周转模型和求解算法的可行性,以及该煤炭运输组织模式的效果。     

基于联合介数中心度的铁路货运嵌入社会大物流系统网络结构优化

社会大物流系统是一个无标度网络,存在明显的集群现象.铁路货运系统作为另一个群体嵌入社会大物流系统,需要在优化网络结构的同时,考虑群体之间的连接和群体内部的连接.基于Barabási-Albert算法的无标度网络生成机制,通过理论推导和实验仿真,分析联合介数中心度及其标准差与网络货流量的关系.研究认为,铁路货运系统节点嵌入社会大物流系统时,应当选择联合介数中心度较大而其标准差较小的节点进行嵌入,通过增加捷径路径可改善中枢节点的连接性,以及减轻和均衡中枢节点的负荷,使得整个物流系统更高效地运作和降低网络优化的成本.     

快递服务中心的排班规则设计——以贵州交通职业技术学院为例

对贵州交通职业技术学院快递服务中心的人力资源配置和排班进行案例研究。通过调研获取数据,然后采用时间序列模型预测出下一年的快递收派量,结合快递收派量计算出每天所需工时数;考虑实际的轮班情况,以人力成本最小为目标,构建了相应的数学模型;基于Excel对模型进行优化求解,并给出了实际排班规则。优化方案在满足相关需求的同时节约了人力成本投入,为校园快递服务中心的实际人力资源配置提供了借鉴。     

基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化

建设高效、绿色、可持续的城市物流系统是我国中长期发展战略的重要内容,而目前我国大城市物流配送中存在交通拥堵和物流能耗高等亟待解决的现实难题。基于此,研究基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化问题。从可持续城市物流体系视角出发,研究基于“外集内配”的超大型城市物流网络布局与小运转列车路径优化问题,构建总成本最小化为优化目标的两阶段物流配送网络布局与服务路径优化模型。针对该优化模型特征,设计基于改进的遗传算法求解。以北京市绿色物流配送网络布局与路径优化为例,进行相应的实证分析,验证上述优化决策模型及其求解算法的有效性,并对模型关键参数进行灵敏度分析。研究发现：1)基于“外集内配”的物流配送体系是解决超大型城市供应物资物流网络布局问题的有效方案;2)二级节点的运转能力对“外集内配”物流系统的运营效率有重要影响,当其转运能力比例达到70%左右时,总成本最低;3)小运转列车的开行频率对城市物流系统总成本有重要影响。研究结果可为我国超大型城市绿色物流布局与服务路径优化决策提供相应理论依据,助力超大型城市高效可持续绿色物流体系建设。     

在时变速度下的车辆出行时刻和路径联合优化

基于分析大中型城市的道路拥挤状况和早晚高峰期与非高峰期的车流速度变化规律,得到大型城市道路网络中车速的阶梯型变化分段函数,并结合相关车辆能耗和CO_2排放规律研究,构建考虑CO_2排放成本的配送车辆出发时刻安排和配送路径联合优化模型。针对该优化模型的特点,应用遗传算法搜索车辆最佳出行时间以及最佳配送路径。通过数值算例验证上述优化模型和求解算法的有效性。仿真结果显示:最短路径不一定是最小CO_2排放路线;出发时刻的选择对车辆CO_2排放有重要影响;最优出行时间安排比最差出行时刻安排,节约近8.5%的CO_2排放量。     

高铁货运专列与城市车辆多站点协同的配送模式及路径优化

在高附加值、高时效要求的快递日益激增的需求驱动下,高铁货运专列运营常态化越来越成为可能.由于超大城市快递量多、城市面积大,高铁快运通过单个站点停靠再衔接城市车辆进行快递配送时,快递的高时效性往往得不到有效保障.基于此,创新提出"去配送中心"的"高铁货运专列多站停靠+城市车辆多点协同"越库配送模式,并对该模式的运行条件进行讨论.在考虑高铁货运专列运输时间表、客户服务时间窗等限制条件的基础上,建立高铁货运专列多点协同城市车辆配送路径优化模型.以超大城市上海市为例,对该配送模式的应用进行讨论,设计模拟退火算法进行求解.研究结果表明:"高铁货运专列多站停靠+城市车辆多点协同"的越库配送模式配送成本更低、准时性更高,能够更高效地完成快递配送.     

第三方物流的逆向物流网络随机规划模型及其算法

以不确定环境下的第三方物流的逆向物流网络设计为背景,提出一个再制造逆向物流网络随机规划模型,不确定性条件包括回收产品的数量、质量以及客户的需求量;针对客户需求的变动,考虑正向物流网络上的配送中心供货以平衡客户的需求,通过将期望值方法和机会约束规划方法相结合,设计了该模型的求解方法,并且通过算例中的数值仿真和对置信水平波动的分析,验证了模型的有效性和稳定性.     

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。     

基于负载量均衡的AGV快递分拣系统布局优化

随着我国AGV快递分拣系统中物流量不断增加,优化AGV快递分拣系统布局,成为提高其分拣系统效率的关键。首先,在分析造成基于AGV分拣系统拥堵的关键影响因素基础上,研究基于AGV快递分拣系统中取货口和投递口布局优化问题,构建相应的整数规划优化模型,该优化模型以整个分拣系统负载量均衡为优化目标。其次,针对该优化模型特征设计了相应的改进遗传算法。最后,以某快递分拣中心布局优化为例,进行相应数值仿真研究,以验证上述优化模型及其算法的有效性。研究结果表明:1)本文提出的改进遗传算法,能有效降低系统的负载量标准差;2)四向四站式布局策略和对角四站式布局策略优化后的负载量标准差相比双向四站式布局策略分别减少了22.89%和55.7%。     

面向SaaS模式的铁路货运物流信息平台的安全认证技术研究

针对铁路货运物流行业模式的转变,采用面向SaaS模式的铁路货运物流信息平台,为众多用户提供定制服务,分析SaaS模式中安全认证的重要性,提出面向SaaS模式的铁路货运物流信息平台的安全认证模型,定义安全认证模型的各个元素.针对安全模型的身份认证给出基于第三方安全的身份认证模型,同时对安全模型的数据安全给出数据传输安全算法和存储敏感安全策略,最后针对该安全模型进行性能分析.     

综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化模型及算法

研究综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化问题.基于服务水平的概念构建综合运输体系下的快捷货运网络,网络中包含运输方式、服务水平各不相同的多种运输服务.给出一种求解联弧权重均为正值的有向网络中任意两点间k短路的Double-sweep算法,并对通过联弧时间为随机变量的情况进行讨论,该算法以Visual C++语言实现.以网络中两点间k短路作为可选径路集,构建快捷货运网络流量分配优化模型,模型在满足需求服务水平的前提下以成本最小化为目标,且考虑了交通运输系统的外部影响.模型可采用Lingo 8.0进行求解.若干算例表明,给出的模型及算法可以用于求解实际规模的问题.     

基于列生成算法的高速铁路快捷货运组织方案优化研究

针对高速铁路快运组织方案缺乏有效决策支撑的问题,结合大城市之间生产生活物资运输提速需求,构建考虑铁路运输组织成本和高速铁路快运产品细分的服务网络,建立考虑运营成本与收入的高速铁路快运组织方案两阶段混合整数规划模型。基于列生成算法对模型求解,将复杂的列车间组合优化问题分解为单列车和单种运输产品的广义最短路径问题集合,降低求解难度。针对列生成资源约束子问题,设计单列车的配载及组织方案,实现细分产品与模式的服务网络与市场需求高度耦合关系。以京沪高速铁路为例,对模型与算法进行验证和分析,结果表明优化方案能够有效实现成本与效益的平衡,降低运营成本。     

考虑患者转运的跨区域动态协同应急物流选址-分配优化研究

针对突发公共卫生事件下多个受灾地区之间跨区域应急资源配置的现实需求,研究考虑患者转运的跨区域动态协同应急物流选址-分配优化问题,构建跨区域的患者转运与应急资源协同配置两阶段优化决策模型。模型第1阶段优化确定患者动态变化与相应医院数量及其选址,第2阶段优化确定应急物资配送中心选址与应急物资分配。该优化模型同时考虑应急物流总成本(包括设施固定成本与运营成本)与转运时间2个优化目标,且考虑多周期动态变化的实际需求。针对上述优化模型特征,设计嵌入模型预测控制(MPC)方法的改进遗传算法。该算法将每个决策周期分为3个环节：1)疾病扩散预测环节,即每个周期开始时对疾病发展趋势进行预测;2)应急决策规划及实施环节,根据规划窗口的预测数据制定并实施应急选址-分配方案;3)数据更新与动态调整环节,即每个执行周期结束时,根据实际执行数据制定下一个周期决策。3个环节交互进行,相互迭代直到完成整个规划时期。最后,以贵州省跨区域的应急资源协同配置优化为例,验证所提优化模型及其求解算法的有效性。研究发现：与各区域独自应急相比,跨区域动态协同应急方案在转运时间没有明显增加的情况下,能有效降低应急成本,能够高效率地利...     

考虑路网随机性的地铁和道路公交网络优化

为发挥轨道交通的骨干运输功能,优化综合公共交通出行网络,建立了基于既有轨道交通路网的地面道路公交调整双层规划模型。上层规划考虑综合公交网络客运量及轨道交通客运周转量最大化、总社会出行成本及车辆配备成本最小化共4个目标,下层模型以效用理论为基础构建弹性需求下的线路流量分配,其中地面道路公交线路的出行效用考虑了道路通行能力的随机性。采用蒙特卡罗模拟求解下层模型,并采用基于向量的多目标粒子群算法求解整体双层规划,获得最佳调整线路的走向和发车间隔。最后通过算例验证了模型和算法。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,4个目标间存在相悖关系。在实际问题中,应结合改造成本和现实需要来选取最优解作为调整方案。