基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型研究

在物流研究中,经常要涉及物流结点选址和线路优化问题。在选址模型中,一般采用直线和折线两种方法来计算结点间的距离。在分析重心法基础上,指出该方法存在一定的不合理性,并提出基于最小生成树法的物流结点选址和线路优化模型,其算法比较表明,两个模型各有特色,通过VB编程运行程序可得出最小费用值,实现了物流网络间结点的优化问题。     

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.     

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.     

基于多中心车辆路径问题的收益分配优化研究

针对多中心车辆路径优化过程中配送中心间合作收益分配不均衡的问题,引进物流服务提供商作为协调者促成配送中心间形成合作联盟.首先,以多中心共同配送总成本最少为目标建立数学模型;其次,应用客户点聚类方法形成初始线路,并设计了GA-PSO混合算法进行线路优化;然后,运用MCRS(Minimum Cost-Remaining Saving)法、Shapley法、比例最小核心法、弱最小核心法和最小核心法分别求解多中心收益分配模型,并应用联盟稳定性方法选择最优收益分配策略;最后,应用严格单调路径方法,以物流服务提供商收益最大化为目标,研究联盟合作序列形成过程和多个联盟的存在形式,并进行了实例验证.结果表明,本文方法有利于促进配送中心间形成联盟,并可应用到以多中心车辆路径优化为基础的物流运输网络合作联盟形成、拆分及网络优化的过程中.     

基于变权的多目标物流网络货流分配方法

为克服多目标物流网络货流分配问题中加权求和求解方法的主观片面性,在具有固定拓扑结构的物流网络的基础上,建立了以运输线路和物流节点能力为约束条件、以物流成本最小、最长单程运送时间最短以及网络使用率最高为优化目标的多目标物流网络货流分配优化模型,并提出了基于变权的模型求解方法:首先,构建了物流网络变权模型,通过状态变权函数实现变权操作,使变权结果不仅反映了决策者的主观偏好,而且与客观的目标状态值相关联;其次,根据物流网络变权模型计算基于优化目标变权综合的路径状态值,并进行最优路径选择和货流分配;最后,通过算例对优化模型及求解方法进行了验证.      

物流供货系统优化研究

配货和送货在物流活动中具有十分重要的地位,合理选择配送线路和配载货物的方法对降低物流成本起至关重要的作用.简单介绍了几种常见的物流供货系统并分析了它们的优缺点;应用运筹学的知识,对货物运输中货物配载和配送路线的选择进行了研究,将其分为两部分,并建立了一个费用最小的模型,来实现系统的优化.     

铁路物流中心选址-分配问题研究

为了满足铁路集中化运输的要求,基于铁路物流中心的层级特点,结合分层选址的理论和方法,以铁路物流中心覆盖的总需求最大化和物流运输成本最小为目标,以各级物流中心数量、服务能力和服务覆盖范围为约束,构建了铁路物流中心分层选址-分配的0-1整数规划模型.最后针对铁路物流中心选址-分配模型的特点,设计了算例,并采用ILOG CPLEX软件进行求解.算例结果验证了该选址-分配方法的有效性和可行性.     

基于静态博弈论的物流配送中心选址优化研究

在叙述物流配送中心选址相关知识的基础上,站在投资人的立场,把物流配送中心的选址问题归结为收益最大问题,建立物流配送中心布局和多维logit选址优化模型,运用静态博弈论的相关理论,采用C++编程作为技术支持,通过模型求解物流配送中心的最佳布局和选址位置,并进行算例分析。     

基于Voronoi图的物流节点选址研究

为合理优化物流配送中心的位置,引入Voronoi图的相关特性及其应用,实现物流节点服务范围的动态划分,综合考虑影响物流节点选址的影响因素,并赋予相应的权值,建立改进P-中值模型,构建总服务成本最小的目标函数。将Voronoi图与改进P-中值模型相结合,在Voronoi图动态划分物流节点服务范围的基础上,利用Matlab编写模型的优化求解算法,通过不断迭代,求出整个物流系统的节点选址最优布局。结果表明:基于Voronoi图的物流节点优化方法是合理的,能够使得配送中心的总花费成本最低,降低物流成本,提高物流效率。     

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提出飓风等自然灾害条件下运用公交车进行居民紧急疏散的优化模型. 最优公交车疏散运行计划问题可转化为不确定性需求的选址—路径优化模型,目标函数是使总疏散时间最小. 选址—路径优化模型用于确定最有效的公交车集结点服务区域和将人员从受灾区域转移到指定避难所或安全地区的最优线路,并设计遗传算法、神经网络算法和爬山算法结合的混合启发式算法. 通过美国密西西比州格尔夫波特市的实际数据对所提出的模型进行验证. 实验结果表明,混合遗传算法在求解效果和效率上都优于传统的遗传算法.