基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小(上层目标),且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小(下层目标),并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.     

停车换乘选址模型研究

分析了国内外P＆R实施现状,以及P＆R选址理论的研究现状．在广义多设施多目标优化选址模型的基础上,以各需求点与临近的供应点之间的总广义费用（出行时间、出行费用）最少为优化目标,提出了多设施多目标P＆R选址模型．最后综合利用节点迭代的方法,提出模型的求解算法,并利用一个简单的网络验证模型的合理性．     

停车换乘选址模型研究

分析了国内外P&R实施现状,以及P&R选址理论的研究现状.在广义多设施多目标优化选址模型的基础上,以各需求点与临近的供应点之间的总广义费用(出行时间、出行费用)最少为优化目标,提出了多设施多目标P&R选址模型.最后综合利用节点迭代的方法,提出模型的求解算法,并利用一个简单的网络验证模型的合理性.     

应急服务设施选址优化研究

从提高应急服务水平的角度出发,构建应急服务设施选址优化模型.所建立的模型以最大化应急服务设施覆盖总权重和最小化投资建设费用为目标.先采用定性方法找到候选点,然后在规划设施点数目、土地投资费用及服务能力限制下,使用定量方法建立多目标0-1整数规划模型,并使用线性加权和法将多目标问题转化为单目标问题进行求解.使用MATLAB中的BINTPROG函数与遗传算法两种方法对模型进行求解.以泗洪县消防站的选址规划为例,通过两种方法求解结果的对比验证了遗传算法的合理性,并确定准确的消防选址点.研究结果表明采用所提出的优化模型与求解算法能够得到准确的选址点,进而提高应急服务水平.     

应急救援物流中物资分发点多目标排队选址优化

基于模糊数学、排队理论与选址理论,建立了应急救援物流中物资分发点的多目标模糊排队选址优化模型,其中：受灾点的需求率和物资分发点的服务率为模糊数,物资分发点建立成本最小和救援反应时间最短为目标函数．设计了模型的求解算法,确定了物资分发点的选址以及各个分发点所覆盖的受灾点区域范围．结合具体算例,验证了模型的实用性,并分析了物资分发点应急服务能力对救援效果的影响．     

基于双层规划的竞争性选址问题研究

以往对竞争性选址问题的研究,都是从服务提供者的角度考虑问题,寻求市场份额最大化或成本最小化的选址方案.实际中,竞争性选址方案的确定应该是服务提供者与服务需求者上下两层关系互动的过程,并且仅仅考虑市场份额最大化或成本最小化是不够的,企业往往更关心的是利润.针对寡头垄断市场配送中心的选址问题,建立基于双层规划的竞争性选址模型,考虑属于不同企业的配送中心对于配送服务需求者的竞争问题,上层目标函数追求配送中心的利润最大化,下层目标函数是配送服务需求者的广义费用最小.给出了遗传算法求解规模较大的问题,通过一个算例验证模型和算法的可行性.     

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

应急物资保障系统模糊多目标LARP 研究

为了将应急物资快速有效地配送至灾区,从供应链的角度构建一个包含应急 物资供应点、集散点、配送中心及受灾点四层结构的应急物资保障系统. 在考虑需求不确 定性的基础上建立一个双层优化模型. 上层模型以最晚运达时间最小、配送总成本最小 及车辆载重利用率最大为目标,决策灾区应急物资配送中心的选址及车辆路径安排;下 层模型以运输总成本最小为目标,决策应急物资集散点的选址及应急物资的分配. 设计 一种自适应遗传算法求解上层模型,运用GAMS 软件求解下层模型. 以“4· 20”四川芦山 地震应急物资保障为背景构建算例,验证模型和算法的可行性和有效性.     

巩义市康店伊洛河大桥选址问题研究

大桥选址问题作为一类特殊的选址问题,兼有交通工程和覆盖选址两类复杂问题的特点.文章针对巩义市康店伊洛河大桥选址问题的特点建立了一个整数规划模型并构造了算法,模型不仅考虑了机动车的出行费用和驾乘人员的时间成本,也考虑了大桥建设及维护费用,并给出了基于部分枚举的最优算法,最后提出了大桥选址的建议.该建议已经被巩义市建设管理局采纳.     

高强度快递需求区域移动仓库选址算法

研究了高强度快递需求区域移动仓库选址问题的特点,以移动仓库总建设规模最小为目标函数,以区域需求量和仓库服务能力为约束条件,提出了基于多粒度集合覆盖问题的相遇蚁群算法。将需求点虚拟成粒子,利用K-means算法对粒子聚类,在划分好的粒子群里得到移动仓库备选点,分别应用传统的蚁群算法和相遇蚁群算法进行实例验证。计算结果表明:运用传统的蚁群算法,运算时间为12.714 4s,最优解个数为13,最差解个数为15,平均解个数为13,解的正确率为79%;运用相遇蚁群算法,运算时间为3.806 4s,最优解个数为12,最差解个数为13,平均解个数为12,解的正确率为98%,移动仓库选址方案的建设数量为12,有10个备选移动仓库是多余的。     

基于城市交通方式需求引导的公共交通优化

本文指出了以出行距离为分界基础,以时间最省为准则的传统交通方式划分的缺点,提出基于广义出行成本的交通方式出行需求的经济学模型,分析了不同出行距离下出行者以广义成本最小化为准则的交通方式选择行为及由此决定的方式划分,总结了在交通规划四个阶段中交通需求管理(TDM)的具体措施,提出了优先发展公共交通在改善公交服务和调控交通方式的使用成本等有效途径,并对交通需求引导具体措施进行了灵敏度分析.     

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在重大灾害事件中,交通需求是影响区域疏散路线规划效果的关键因素之一.考虑实际应急疏散过程中的异质动态交通流差异性装载和分配过程,建立了一种基于受灾人员和应急物资两种异质动态交通流的最小费用流模型;然后针对两种异质流不能混合分配、网络流占用随时间变化更新等特点,提出了一种基于时间扩展的最小费用路线启发式算法,最后给出了相应的算例验证了模型和算法的可行性.结果表明：受灾人员响应行为的快慢影响着疏散时间、拥塞程度、分配的有向路数目;同时针对不同的受灾人员响应行为,调整应急物资装载时刻和装载量,可以有效缩短疏散时间.     

多运输方式竞争下的铁路快捷货运定价方法

不同运输方式存在运输价格、安全性、时效性和便捷性等方面的差异,这几个 因素决定了货物运输的广义费用.客户总是选择对自身来说广义费用最小的运输方式.快 捷货物运输是铁路近几年开发的货运新品种,在定价方面主要依赖个人经验,缺乏理论 依据.为此,本文研究了多种运输方式竞争下铁路快捷货物运输的动态定价方法,提出用 户广义费用最小化模型和双层规划模型,并通过呼和浩特至北京的货运数据比较了这两 种定价模型对定价及总利润的影响.结果表明,双层规划模型优于广义费用最小化模型.     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资配送

为了在发生重大突发公共卫生事件时提高城市医疗物资的应急救援效率, 减少人员伤亡与经济损失, 在分析重大突发公共卫生事件特点与应急物流特征的基础上, 将需求紧迫度作为配送影响因素, 提出以辖区人口、感染确诊及疑似病例、医疗物资需求点规模、医护人员数量和医疗物资缺口率为评价指标的医疗物资需求点需求紧迫度评价指标体系; 针对医疗物资应急物流的特点, 调整医疗物资配送时间窗参数, 建立由车辆行驶成本、配送延误惩罚成本和无配送延误补贴费用组成的总配送费用函数, 并考虑配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件, 构建使总配送费用最少与需求紧迫度高的需求点优先配送的双重目标, 优化了医疗物资的配送路径; 依托SPSS、Yaahp和MATLAB软件平台, 结合算例, 利用层次分析法与遗传算法求解考虑与不考虑需求紧迫度的医疗物资应急物流配送路径优化模型。研究结果表明: 重大突发公共卫生事件下, 相对于不考虑需求紧迫度的配送路径, 考虑需求紧迫度的最优配送路径不仅对需求紧迫度较高的医疗物资需求点进行优先配送, 同时还使总配送费用减少了5.8%;需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性, 基于配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件所构建的双目标优化模型能够有效地提高应急救援效率和减少不必要的调度成本。      

考虑边境站延误风险的中欧班列运输路径决策

为选择高效安全的中欧班列运输路径、管理运输风险，针对不同类型边境口岸节点延误时间特征，以威布尔分布刻画其延误时间的概率分布，并基于期望损失理论提出一种新的风险价值测算方法。将延误风险价值作为一种运输成本，构建“风险-时间-费用”综合运输成本最小的中欧班列路径效用模型。通过深度优先遍历算法求解从成都到柏林的中欧班列运输不同价值特性货物的路径选择方案。结果表明：高价值货物对延误风险更敏感，货物贬值速率对延误成本影响更小；最优路径的平均风险延误率为0.46，边境节点延误风险较高；单位货物价值为300万元时，最优路径的边境延误成本是运输运费的1.2倍。对沿线边境站点的延误风险监测与应急处理需要引起运输企业和铁路管理部门的重视。     

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利用存贮论知识，研究了一类订货销售存贮模型。考虑到在现实中往往存在订货批量折扣现象，因此在模型中假设有批量折扣，同时假设需求速度是连续的、均匀的；允许发生缺货，并产生缺货费用。库存系统的平均总费用包括订货费用、存贮费用和缺货费用。据此建立有批量折扣且允许缺货的订货销售存贮模型，使模型更接近于实际，并利用数学方法对该模型进行了求解，确定了最优订货批量和最优订货周期，以及平均每天的最小总费用。 最后，通过实例说明了模型的应用。     

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。     

考虑补货周期偏移的最优库存控制双层规划

研究了物流系统中多产品共用仓库的存贮策略.假设库存系统的平均总费用包括每次订货的固定订购费、产品所需仓库空间决定的固定存贮费,以及实际存贮产品数量决定的可变存贮费.通过多产品补货周期的相对偏移节省存贮空间和费用.最优库存控制双层规划模型中,以库存系统的平均总费用最小为上层目标,以库存系统所需的仓库空间最小为下层目标,上下层模型的决策变量分别为补货周期和补货周期的偏移量.设计了求解该模型的粒子群优化算法,求得最优补货周期和补货周期偏移量.用算例验证了模型和算法的有效性.     

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本文着重研究应急交通需求时空分布预测方法. 从分析应急交通需求特点入手,在总结现有研究的基础上,提出广义S型行为反应曲线的概念,并紧扣不同集结点的疏散时间要求和反应参数各异的特点,建立了广义S型需求加载曲线模型,同时给出了单位时段疏散百分比的分析方法. 应用上述方法,设计了分时段应急交通OD需求矩阵的求解算法,从而建立应急交通需求时空分布模型. 基于MATLAB软件对模型编程实现,在对给定算例进行应用后,证明模型能够准确刻画不同时刻的各集结点和整个系统的应急需求疏散比例的动态变化,并有效应用于应急交通时变需求分布的预测.     

关联货运市场中客户决策行为与货流再分配

根据古典决策理论关于货主是理性人的假设,建立了货物的广义流通成本模型、广义采购成本模型、不同运输方式的关联度系数模型及广义采购成本对运价和运输速度的敏感度模型,分析了关联货运市场中客户决策行为与货流再分配的特点及其影响因素。发现不同运输方式运送同一货物会产生不同的广义流通成本,货主根据广义流通成本选择运输方式,关联度系数接近1时,关联市场竞争越激烈,广义采购总成本对运输价格和运输时间的弹性系数分别等于运费和货物在途成本占广义采购总成本的比例,货物时间价值相对稳定,因此,决定货主的运输方式选择和货流分配的力量来自货物本身和运输技术。