不确定情形下的绿色物流网络和库存问题研究

当前,绿色物流网络的构建对企业物流系统的可持续发展起着至关重要的作用。文中研究了不确定情形下的绿色物流网络和库存问题,提出了一个考虑网络成本和CO2排放当量的双目标随机规划模型。其中,经济目标最小化网络总成本,包括订货成本、采购成本、运输成本、库存持有成本、延期交货成本和缺货损失成本;环境目标最小化运输过程的CO2排放,该过程基于《IPCC国家温室气体清单指南》中提出的测算方法和数据库进行。对于客户需求的可变性,采用情形树法进行描述,以客户需求不确定性的发生为界,将模型分为两个阶段进行分析。此外,文中对带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA II)进行改进求解上述模型,测试结果表明改进算法在收敛性能上明显优于原算法。文中模型和算法在一个两级供应链物流网络算例中的应用结果表明,环境目标的引入通过对订货、库存及运输方式决策产生影响来降低运作对环境的影响,决策者可以在小范围增加成本的前提下大幅度降低环境影响。此外,文中还对各决策过程关于延期配送的货物比例α的影响机理进行了分析。进一步说明了文中提出的模型和算法可以为各级决策者提供有效的订货、库存及车辆调度方案,以达到网络总成本和环境污染最小化的目的。     

资源共享模式下的整车物流路径优化

在对资源共享模式下的整车物流路径优化问题进行分析的基础之上,提出了共享车辆和共享车辆分拨中心两种资源共享模式下的整车物流路径优化网络,构建了以整车运输总成本最小为目标的数学优化模型,并设计了基于遗传算法的启发式算法用于求解该问题。结合华晨宝马、上海通用及广州本田的整车物流运输实例求解,认为文中所提出的资源共享模式可以节约总成本30%,能有效降低运营成本。对不同公路重载单位运输成本下最优成本的变化情况进行了比较分析。结果表明:单位运输成本越大,采用传统单独运输的成本越大,越应采用共享运输模式;但若公路重载运输单位成本与铁路和水路运输的成本越接近,则共享模式的优势越弱,成本节省率也就越低。     

考虑路况、配送员与顾客满意度的冷链物流车辆配送路径优化方法

在城市交通拥堵日益严重的背景下，为解决冷链货物配送时效性较差、顾客满意度低以及配送员积极性不高等问题，研究了以总成本与满意度为目标的冷链物流车辆路径优化方法。采集并拟合了工作日、节假日、双休日交通拥堵指数趋势图，得到道路交通拥堵时间分布规律，提出了不同时期、时段内道路路段节点之间的实际通行时间计算方法；设计了配送员薪资与工作强度相结合的评价指标，构建了基于灰色白化权函数的配送员满意度评价模型。考虑随机需求、满意度和时间窗等约束，构建了多目标车辆路径优化模型；针对多目标模型求解的复杂性，设计了改进的自适应大规模邻域搜索算法，算法搜索过程中充分利用其算子的自适应性，有效平衡了NSGA-II算法大规模寻优与耗时之间的关系。以经典的Sioux-Falls交通网络为例进行算例分析，结果表明:①考虑配送员满意度模型后，在工作日、节假日、双休日总成本分别增加了2.05%、1.93%和1.16%，但配送员满意度分别提高了39.43%、46.26%和57.37%，顾客满意度平均提高了1.16%、4.76%和9.75%，运输时间缩短了2.42%、7.34%与8.41%。②以配送总成本最小为主要目标时，当需求变动（即随机需求的标准差σ＝1，2，3，4，5）时，得到的缺货成本比未考虑随机需求模型的结果分别增加了0.79%、0.89%、0.93%、0.94%和0.95%，印证了顾客随机需求对企业配送成本产生的影响。所提模型和算法为冷链物流管理中提升配送员和顾客满意度提供了一定的理论基础。      

连续需求下整合关税成本的选址-库存模型

针对国际物流网络设计中忽视连续需求下库存成本影响问题,基于梯级库存持有成本和产品的价值增值过程,建立了连续需求下包含关税成本的多层级选址-库存模型.模型考虑了设施打开成本、运输成本、库存成本、采购成本、生产成本和关税成本之间的相互影响关系,同时对网络结构参数、运输量和订货批量进行决策.利用粒子群优化算法对多个不同的算例进行了求解.算例结果表明:在国际物流网络设计中,考虑关税影响能够带来明显的成本节约,而且随着需求、单位运输成本和库存成本的增加,这种节约会增大;建立的模型和设计的粒子群优化算法是有效和可行的,可以用于国际物流网络设计.     

需求变动下的冷链品配送路径规划

为探讨顾客需求变动下冷链品配送路径的规划与优化模型选择问题,首先以带时间窗的车辆路径问题模型为基础,构建了以配送总成本最小化为目标的冷链品配送模型;然后,通过节约算法进行配送路径的优化;最后,通过算例比较了运用随机性配送模型(考量顾客需求的变动)与确定性配送模型(使用给定需求期望值)所规划的优化路径及其差异.结果显示,当顾客需求波动幅度较大时,随机性模型规划优于确定性模型,当顾客需求波动幅度较小时,确定性模型规划优于随机性模型;此外,随着需求变动程度的增大,两种模型所得出的配送总成本都会相应增加,因此,最后提出了降低顾客需求不确定性的相关建议.     

锂电池热管-液冷板式冷却结构多目标优化

为满足锂电池成包后的温度一致性需求，本文提出一种基于热管与液冷板的复合冷却结构。利用数值模拟对液冷板内两种不同流道（流道Ⅰ和流道Ⅱ）的冷却性能进行对比，结果表明流道Ⅱ的冷却性能更优；采用正交试验法筛选出4个对流道Ⅱ冷却性能影响较大的结构因素作为设计变量，以电池组温差和冷却液压降为目标函数，建立设计变量与目标函数之间的Kriging代理模型并采用NSGA-Ⅱ遗传算法进行寻优。与初始结构相比，优化后的流道II对应的电池组温差和冷却液压降分别降低了10.52%和50.14%，而电池组最高温度仅升高了0.68%。本文的方法和结论可为热管式锂电池冷却结构的设计与优化提供借鉴。     

考虑有限理性和公平性的危险品运输网络优化

针对含有风险控制的危险品运输网络优化问题，讨论了运输商的有限理性路径选择行为对运输风险的影响。基于鲁棒优化的方法构建了双层规划模型，通过增加各路段最大风险值的上界约束来实现不同路段之间运输风险分布的公平性，上层规划表示政府部门通过关闭部分路段来最小化最大运输网络总风险、路段最大风险的上界值以及路段关闭总数；下层规划表示有限理性的运输商在考虑感知偏差的情形下选择总成本最小的运输路径。考虑到传统启发式算法容易陷入局部最优解，通过重新定义上下层问题，设计了割平面算法求解该模型，并给出了算例分析。结果表明:虽然有限理性运输商的总成本增加了3.5%，但危险品运输网络的最大总风险下降了约8.4%；通过改变政府部门对各目标的关注度，可以影响有限理性运输商的路径选择行为，使得方差系数和基尼系数分别下降了约36.1%和26.2%，实现了不同路段之间风险分布的公平性目标；在实施车辆限行策略的情形下，针对有限理性运输商的感知偏差进行灵敏度分析，发现运输网络最大总风险的最小值不会改变，但会对路段关闭总数产生影响。在考虑运输商为有限理性决策者的情形下，可为政府部门设计更加符合实际情况的危险品运输网络，从而有效降低运输风险。      

公路路堑边坡施工安全总体风险评估方法优化研究

针对公路路堑边坡的风险评估问题，分析《高速公路路堑高边坡工程施工安全风险评估指南（试行）》存在的不足，对边坡施工风险总体评估方法进行优化研究。提出修正指标体系法和专家调查法，新增了对边坡风险等级有影响的信心指数分级、不良地质条件、施工方案等因素。经实体工程验证，优化方法更适用于高速公路路堑高边坡工程施工总体风险评估工作。     

基于疲劳寿命的驱动桥壳可靠性与轻量化设计

为提高驱动桥壳的轻量化水平和道路行驶疲劳可靠性，对驱动桥壳进行6-Sigma稳健性多目标轻量化设计。首先，建立驱动桥壳的虚拟台架仿真模型，并进行垂直弯曲刚性和垂直弯曲静强度的仿真分析，将仿真得到的桥壳本体各测点变形量和关键受力点应力值与试验结果进行对比，以验证桥壳虚拟台架仿真模型的可信性。其次，建立驱动桥壳的最大垂向力仿真模型，结合耐久性强化路面下驱动桥壳板簧座处的垂向载荷谱，基于名义应力法，对驱动桥壳进行了道路行驶工况下的疲劳寿命分析。然后，选取驱动桥壳本体各截面壁厚为设计变量，基于熵权法和TOPSIS（Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）方法研究各壁厚变量对桥壳综合性能的影响。结合RBF（Radial Basis Function，RBF）近似模型和NSGA-Ⅱ算法（Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm，NSGA-Ⅱ）对驱动桥壳进行基于疲劳寿命的多目标确定性轻量化设计，获取Pareto最优解集，选取桥壳的优化方案。最后，基于蒙特卡罗模拟抽样方法和微存档遗传算法（AMGA）对驱动桥壳进行了多目标6-Sigma稳健性轻量化设计，得到桥壳稳健性优化方案。研究结果表明：稳健性优化后，驱动桥壳本体的疲劳寿命降低了12.3%，但和初始结构的疲劳寿命相比，仍提升了117%；桥壳本体疲劳寿命正态分布的标准方差下降了72.1%，说明桥壳本体的疲劳可靠性得到了大幅提升；桥壳本体的质量升高了1.8%，但和优化前的桥壳原结构相比，仍实现减重5.9%。     

60 m钢板组合梁桥钢梁施工稳定性分析

钢板组合连续梁桥因自重轻、截面较薄，在施工过程中受外荷载影响存在整体失稳和局部屈曲风险，影响桥梁施工安全。以交通部钢板组合梁桥60 m跨径进行参数分析，研究其施工阶段整体及局部稳定性。同时，对比分析了不同跨径、高跨比和横梁间距下稳定性变化规律。结果表明：（1）随着节段跨径增大，钢梁稳定系数下降，跨径每增大5 m，稳定性降低40%左右，40 m跨径时处于规范限值临界状态；（2）相同跨径下，钢梁稳定性随着梁高增大而减小，梁高超过3.5 m时，40 m跨径单梁稳定系数低于规范临界限值，结构稳定性较差；（3）横梁间距超过10 m时，缩短横梁间距可以提高结构稳定性，间距小于10 m时改变横梁间距对结构稳定性提升不大。     

随机运输时间下集装箱海铁联运箱流径路优化方法

集装箱在海铁联运过程中容易受到各种不确定因素的影响, 导致运输时间波动, 进而影响货物的送达准点率。为有效降低不确定运输时间的影响, 兼顾运输过程的经济性和绿色可持续性优化集装箱海铁联运箱流径路。采用随机机会约束规划构建运输总费用最少和碳排放量最低的多目标模型。在约束条件中引入铁路和海洋期望运到时间, 并对超过期望运到时间的径路进行惩罚处理, 保证运输径路的优越性。考虑一站直达和中转换装这2种运输组织模式, 克服现有研究未考虑货源是否充足的缺陷。运用不确定及概率论相关理论知识将不确定约束转化为线性约束。以西安至洛杉矶的集装箱货物出口径路优化为案例背景, 采用NSGA-Ⅱ算法求解, 并通过贪心算法改进初始化种群以及基于logistics分布的概率选择算子改进精英选择算子。通过对比分析得到以下结果: ①算法优化后运输总费用减少23.15万美元, 碳排放减少6.69 t, 同时算法求解速度提高了75.36%;②将本文模型选用的随机规划和模糊规划进行对比, 发现随机规划解集数量多于模糊规划, 且二者在相同输送径路中的运输总费用和碳排放量均优化了10.65%。因此本文模型和算法具有良好的优化效果。进行灵敏度分析, 观察置信水平以及时间影响系数对目标函数和货物送达准点率的影响。结果表明: ①较高的铁路和海洋运输置信水平会提高货物的运输总费用。②时间影响系数和货物送达准点率呈负相关, 影响系数越大货物送达准点率越低。      

基于分解协调法解决多库房库存-路径问题

建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法(DCM)的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。此外,对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法的性能,根据分位值改变大小,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

恶劣天气下多航空器改航路径的仿真优化算法

针对恶劣天气下区域管制区内，多航空器改航路径规划中缺乏降低管制员工作总负荷的考虑。以贵阳区域管制区为例，研究了恶劣天气下多航空器改航路径的仿真优化算法。采用灰色模型预测飞行受限区的动态影响范围；利用几何算法预先规划可供选择的改航路径；改进离散粒子群优化算法的运算规则；以整个区域管制区内改航总路径最短和管制员工作总负荷最低为目标，结合预测的飞行受限区、预先规划的改航路径、改进离散粒子群优化算法和全空域与机场模型实现恶劣天气下多航空器改航路径的仿真优化算法。结果表明，该仿真优化算法经过多次迭代，获得了改航优化方案；与采用传统粒子群算法的仿真优化算法相比，管制员工作总负荷下降了7.52%，改航总路径距离减少了4.48%；与采用多目标粒子群算法和非支配排序遗传算法-II的改航路径算法相比，其改航路径距离略长，但考虑了管制员工作负荷的影响。该仿真优化算法能在减少改航路径距离的同时有效降低管制员工作负荷，对实际改航规划具有借鉴意义。      

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化（双语出版）

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明：设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。     

考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法

在实际配送过程中,考虑到部分城市道路存在限制大型配送车辆通行的现状,以及运输途中车厢内物品满足后进先出等装载约束能有效提高装卸效率的特点,将车辆限行和二维装箱约束加入到需求可拆分车辆路径问题中.同时考虑到车辆的使用成本和行驶成本,以车辆总配送成本最小为目标构建考虑车辆限行和二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题数学模型,...     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%;被优化的3个目标之间无直接关联,说明将停车换乘选址问题建立为多目标模型是必要的。模型与算法可为现实城市中的停车换乘设施选址优化设计提供解决思路。     

基于第二代非支配排序遗传算法的变速器齿轮系多目标可靠性优化

以某微型车变速器为研究对象,在变速器结构已确定、传动比最佳的条件下,以可靠性为主要约束,以齿轮系总体积最小、中心距最小和总重合度最大为目标建立变速器齿轮系多目标优化的数学模型.采用第二代非支配排序遗传算法对变速器齿轮系进行多目标优化并得到其Pareto最优解集.实例计算表明,该数学模型和优化程序是正确、有效.     

库存路径问题的3种策略

在供应商管理客户库存的模式下,从新的角度全面规划长期的库存路径问题,通盘考虑库存与路径的动态整合.以具有随机需求的客户为重点,循序渐进地研究解决库存路径问题的3种策略:固定区域和固定路线、固定区域和变化路线以及变化区域和变化路线.使用报童库存模型、扫描算法、周期随机库存决策以及节约算法等方法对这3种策略下的库存路径问题进行分别求解,找到每种策略下客户的最佳配送数量和总的最短配送距离.从而,把一个长期的、动态的库存路径问题由短期向长期、由静态向动态进行逐渐过渡,实现更贴近于物流配送实践的数学描述与求解研究,为随机库存路径问题的研究提供一个新的思路.     

PHEV复合储能系统设计及基于MODA的参数优化

为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动窗口长度进行选择。该功率分配策略将复合储能系统的需求功率分解成高频和低频两部分,超级电容接收高频分量,蓄电池接收低频分量,避免了高频分量对于蓄电池的冲击,提高了蓄电池的耐久性和可靠性。制定基于规则的控制策略,以整车燃油消耗量和污染物排放量为优化目标,利用多目标蜻蜓算法对相关控制参数进行优化。基于ADVISOR搭建含有复合储能系统的插电式混合动力汽车整车仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行测试,并通过与带精英策略的非支配排序遗传算法进行对比,验证算法的有效性。研究结果表明：利用多目标蜻蜓算法优化后的车辆百公里燃油消耗平均降低了12.71%,污染物综合排放性能平均下降了10.05%;相对于优化前,发动机输出功率减少,电机输出功率增加,发动机和电机的工作效率均得到了显著提升;Pareto最优解的收敛性和覆盖范围优于带精英策略的非支配排序遗传算法,同时得到的多组Pareto最优解为整车设计和优化提供了更多选择。