基于竞争的物流中心选址双层规划模型及算法研究

提出基于竞争的物流中心选址双层规划模型,将物流中心选址涉及到的两个具有明显不同目标的决策者——选址规划者和客户联系起来考虑问题,并将配送中心建成后遇到的竞争问题也纳入其中.该模型立足物流中心上层决策者和下层决策者两方面,权衡决策者和客户的总成本费用,对于研究物流中心在某个较长规划期内的最优选址问题具有重要意义.利用遗传算法对模型进行求解,最后通过实证分析表明建立的模型及算法具有实用价值和指导作用.     

论城市公共物流中心规划建设的必要性

目前我国许多城市正在规划和建设物流中心，但忽视了对城市公共物流中心的规划建设。类似城市道路、下水道、电力、公交等系统，公共型物流中心已成为城市不可缺少的基础设施之一。论文在分析公共型物流中心的特点以及现有物流中心存在问题的基础上．探讨了城市公共物流中心规划建设的必要性。     

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建设现代物流系统要求有关决策部门必须充分考虑可持续发展的因素.基于这个原因，本文建立了可持续发展条件下的物流中心选址双层规划模型，其中上层规划是从系统规划者的角度出发使选址总费用最小，而下层规划为考虑各物流中心相互影响条件下的空间价格平衡的变分不等式模式，与此同时还考虑了污染附加费的征收标准，使其满足环境质量要求.最后设计了基于遗传算法的求解算法，并用一个算例说明了本文所提出的可持续发展条件下物流选址优化模型和算法的应用情况.     

一类运输工具带双重能力约束的LRP问题

分析了一类运输工具受双重能力约束的LRP问题，即在物流网络节点最大单批处理能力及运输工具总运输能力双重约束的情况下,如何进行物流中心选址和运输路线安排，使总的费用最小,模型假设网络系统满足如下条件：①节点的最大单批处理能力是逐层变化的，②货物只能用不同运输工具经过某一物流中心进行中转运输．文中建立了混合整数规划模型，提出了一种优化算法，并用优化算法对实例进行求解．     

混合运输需求的车队车辆路线规划模型及算法

研究在物流中心车队投递货物到客户，且有货物回投物流中心、每一客户可被访问2次的车队路线规划问题．建立了车队车辆分配客户子集模型和车辆在分配后的客户子集中路线成本优化的索套启发式的解法．算例表明，该算法求出的路线计划方案的成本，比用邻近搜索法得出的成本低．     

物流中心选址与规模的层次优化模型

同时考虑生产商和分销商的利益,采用双层规划模型来描述物流中心选择以及规模问题.上层规划从生产商的角度出发,通过调整物流中心位置及规模使生产商的生产成本、运输成本和经营成本最小；下层规划从分销商的角度出发,通过调整从各个物流中心进货的数量使自身的平均运输成本最低.设计了基于遗传算法的求解方法,并用数值算例验证了模型和算法的有效性.     

论城市公共物流中心规划建设的必要性

目前我国许多城市正在规划和建设物流中心,但忽视了对城市公共物流中心的规划建设。类似城市道路、下水道、电力、公交等系统,公共型物流中心已成为城市不可缺少的基础设施之一。论文在分析公共型物流中心的特点以及现有物流中心存在问题的基础上,探讨了城市公共物流中心规划建设的必要性。     

企业物流中心稳健性选址模型

借鉴稳健设计的基本思想,运用随机机会约束规划方法,建立了需求和制造中心加工量不确定条件下的企业分销物流中心的稳健性选址模型,该模型通过将不确定条件下选址分派费用的波动均方差融入目标函数以实现选址稳健性目标。分析了该类模型的处理方法,探讨了基于组合遗传算法的模型求解思路,并通过算例进行了验证。分析结果表明:与普通模型相比,该模型在整个规划期内选址分派费用的波动均方差降低31.5%,物流网络稳健性显著提高,该模型合理有效。     

基于可拓层次分析法的物流中心选址评价

首先依据物流中心选址的评价指标体系确立原则,建立了评价指标体系,然后利用可拓层次分析法(EAHP)对选择的最优策略进行研究,解决了在构建模型中对指标的模糊主观判断问题,以及在研究中判断矩阵不具有一致性的问题,使物流中心选址模型的最优策略更接近实际,通过对物流中心服务质量例证分析,取得了满意的结果。     

基于人工神经网络的物流中心经济评价

国民收入是标志一个国家经济状况的重要经济指标。本文根据财务评价和国民经济评价指标以及对物流中心的要求,建立了基于人工神经网络的物流中心经济评价模型。仿真实验结果表明,模型的精度较高。通过模式识别,实证考察了影响物流中心经济评价的主要因素。从而为评价物流中心的经济可行性提供了实践和理论依据。     

基于经济诱发效应的物流网络综合优化研究

为了实现区域物流网络的整体、动态、多层次性优化,综合考虑区域物流网络运输、仓储、作业成本以及对区域经济的拉动作用,构建基于经济诱发效应的多成本混合结构物流网络（包括物流节点与物流通道）综合优化的双层规划模型。上层解决区域物流宏观规划问题,即决策者的方案设计,从规模、结构和布局的角度控制区域物流网络的总体优化;下层为物流链配流问题,即物流链分配。将贪心法与遗传算法相结合对优化的双层规划模型进行求解。采用Delphi软件平台和SQL Server数据库实现二次开发,构建基于经济诱发效应区域物流网络优化平台,以苏南高速公路物流网络优化为例进行实证分析,证明其优化效果显著。     

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

企业物流作业成本控制的DEA模型

为解决作业成本（ABC）法在物流成本控制方面可操作性差的问题，建立了物流作业成本控制数据包络分析（DEA）模型．该模型的运行机理是用DEA方法将物流作业作为决策单元评价输入输出要素的运作效率．根据评价结果，保留高效率作业，并对低效率作业提供改进目标和方向．物流作业成本控制DEA模型的关键步骤分别是建立企业物流作业库、分解物流作业和确定物流作业决策单元的效率．     

高速公路物流网络规划LRP模型及算法研究

从高速公路网与物流网络同构相似的关系出发,将高速公路网纳入物流网络体系并构建高速公路物流网络．结合选址-路径问题（LRP）模型来探讨高速公路物流网络规划的方法,把高速公路物流网络规划分解为高速公路服务区作为物流节点的选址布局问题和高速公路作为物流通道的路径安排问题;使用遗传算法对该模型进行求解,并对遗传算法的要素进行设计和改进,提高了求解的精度和效率;最后,通过算例分析验证了模型的实用性和算法的有效性．     

城市低空物流无人机航迹规划模型研究

为提高物流无人机在城市低空环境下配送的安全性和公众接受程度，保证运输经济性，提出一种考虑运行风险、噪声水平和运输成本的城市低空物流无人机航迹规划方法。采用栅格法进行空域环境表征，建立基于风险的城市空域环境模型。结合物流配送要求，建立多目标、多约束的物流无人机航迹规划模型。采用改进A*算法进行求解：为降低航迹代价，设计估价函数预估成本；为保证飞行安全，引入安全保护区确保间隔；为提升搜索效率，采用动态步长加快搜索进程。仿真结果表明：本文模型和算法所得航迹的运行风险小、噪声水平低、运输成本低，能够实现多目标优化。分析模型参数可知，当各子目标代价权重分别为0.6、0.1和0.3时，规划航迹最优。 保证其余参数不变，增大安全间隔，则风险代价、运输成本代价总体呈增加趋势，噪声代价减少。 在本文规划环境下，参考大疆经纬200无人机参数，在安全间隔取15 m时，综合代价最小。     

基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

考虑物流服务水平的物流配送规划多目标模型

为了提高顾客对物流服务的满意度,以最小化物流系统总费用和最大化物流服务水平为优化目标,考虑配送中心现有货物周转能力和产品配送时间对物流服务水平的影响,构建了三级供应链模式下物流配送规划的多目标优化模型.针对多目标优化问题不存在单一最优解的特点,利用预先设定的偏好区域和随机生成的权向量构造了适应度函数,提出了基于偏好的多目标进化算法求解模型.算例结果表明:通过求解多目标优化模型,得到10组非劣解,即10种物流配送方案均处于决策者的主观偏好范围内;各方案的物流系统总费用与服务水平成反比关系.      

物流中心选址方法的研究

在研究物流中心选址基本原则、分析物流中心选址常用方法的同时,综合物流中心选址的层次分析法(AHP)和数据包络法(DEA),提出了物流中心选址的AHP/随机DEA方法.通过引入随机变量,解决了数据包络分析中权重选择的不足之处,把选择物流中心地址过程中的主观判断转变为可信度判断,提高物流中心地址评价的可信度.该模型在实际物流评价应用中取得了较好的效果.     

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供应商选择问题是物流领域内的一个重要问题，其目标函数就是在包括送达时间、原料质量和服务水平等的约束下使总花费最小。传统的确定性模型取得了较好的效果，但是由于其约束条件的随机性和模糊性，需要应用不确定性模型来更准确地描述和给出最优解。论文应用了不确定性模型描述这类供应商选择问题，这个不确定性模型就是一类特殊的机会约束规划模型，此类机会约束可以转化为相应的等价类，这样不确定性模型就可以转化为确定性模型，然后设计了解决这类问题的遗传算法。通过实例计算表明，不确定性优化模型及遗传算是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法，有广泛的应用前景。