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采用混合整数优化方法,研究城市公交系统宏观网络优化整合问题. 根据区域间服务水平要求、公交供给能力以及满足一定乘客出行要求,构造公交系统宏观网络优化整合多目标模型,该多目标函数考虑乘客总出行时间成本、各公交方式的建设总费用、各公交方式的能耗和污染物排放总费用、枢纽建设总费用最优;并给出最优解的多方案求解步骤;针对多节点采用Branch-Cut算法进行求解,提高求解效率;通过算例对模型和算法的可行性和有效性进行了验证,说明该算法可得出不同发展阶段下的公交宏观网络最优布局方案;结果表明,提出的模型与算法能对城市公交宏观网络布局提供辅助决策支持.     

基于混合遗传算法的物流配送模糊车辆调度问题研究

在同时考虑物流配送总费用和服务水平的基础上,建立适合物流配送模糊车辆调度问题的数学模型.并且采用期望值选择法,将爬山法与遗传算法相结合,构造了求解该问题的混合遗传算法.研究表明,用该算法求解物流配送模糊车辆调度问题,能够很快收敛到满意解.     

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合理规划区域性物流配送中心，对于提高物流配送服务水平，降低物流配送成本具有重要意义.实际物流配送系统中，需求点的物流配送需求是随机变量.因此，传统的把配送需求假定为已知常数的规划模型，不能反映需求量的随机性对区域性物流配送中心规划的影响.本文研究当物流需求量为随机变量时，区域性配送中心的随机规划模型和解法.由于引入了随机变量，所建立的规划模型更加符合实际;在模型求解过程中,则利用了确定性等价及过滤条件把模型简化成了多个简单的线性规划子问题,简化了模型求解，从而使之更易于在区域性物流配送中心的规划中得到运用.     

考虑匹配均衡性的供需双方多对多双边匹配决策方法

针对具有完全偏好序信息的物流服务供需多对多匹配问题,提出了一种同时考虑物流服务供需匹配主体整体满意度和个体满意度均衡性的双边匹配方法.首先,考虑双方个体的匹配均衡性,构建了物流服务供需多对多双边匹配两阶段优化模型;其次,设计了多目标遗传算法求解获得双边匹配的Pareto解集;最后,以某地区物流服务外包为例,在不考虑个体...     

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.      

基于蚁群算法的冷链物流路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一.针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型.利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论.相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化方面,能够平均减少1.11 km的运输距离和51.21元成本,更好地解决物流路径优化问题,提高物流服务质量.     

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.     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

基于改进遗传算法的物流配送点选址问题研究

在已知物流配送点数目的条件下,以最低送货运输费用为目标,利用最小二乘法推导出多物流配送点的选址模型及其迭代算法;根据遗传算法的基本思想,设计了求解已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题的遗传算法.通过实例证明该模型及算法具有较好的应用价值.     

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从车辆装载（VFP）和车辆线路（VRP）联合优化多目标问题出发,对供应链中物流配送优化模型和多目标混合遗传算法进行了重点分析。综合应用基于RFID的货物远距离识别、自动存储和提取、计算机网络通讯技术以及智能控制等技术,开发了仓储物流中心管理系统。应用该系统可实现对货物的进出库及库存的管理与控制,从而提高物流的作业效率,节约物流配送成本。     

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。     

基于物流服务组合的两级物流服务供应链利润分配模型

基于物流服务组合模式,在一个物流服务集成商和多个功能型物流服务提供商的情况下,每个主体自身的产出受到他人努力水平的影响时,运用委托代理理论建立了物流服务集成商和功能型物流服务提供商之间的优化模型.该模型的优化目标是集成商的利润最大化,同时综合考虑了提供商的参与约束(1R)和激励相容约束(IC).对模型进行优化求解,得出物流服务集成商提供给每个提供商最优的分配系数和固定支付.结果表明,物流服务集成商给提供商的分配系数与提供商的努力水平正相关,与提供商的风险规避程度呈负相关;物流服务集成商的努力水平是与提供商的单位努力成本负相关.且外生不确定因素越多,集成商的努力水平越低.     

基于蚂蚁算法的物流配送路径的优化

随着物流行业的发展,物流配送成本成为人们关注的问题。为了进一步降低日益复杂的物流配送成本,文中将蚂蚁算法应用于物流配送的路径优化问题中,设计了求解物流配送路径优化问题的蚂蚁算法,并应用实例加以仿真计算,结果表明该算法对物流配送路径优化是实用和有效的。     

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。     

基于主成分分析的城市物流发展评价

分析了城市物流的内涵,结合以往研究提出研究城市物流评价体系必须考虑它与物流辐射区经济发展的关系,深入分析了城市物流发展水平的影响因素．在此基础上,建立了科学的城市物流发展评价体系,并构建了城市物流发展水平评价的主成分分析模型．以大连、天津、上海为例进行了实证研究,验证了城市物流发展水平评价体系的有效性．     

基于主成分分析的城市物流发展评价

分析了城市物流的内涵,结合以往研究提出研究城市物流评价体系必须考虑它与物流辐射区经济发展的关系,深入分析了城市物流发展水平的影响因素.在此基础上,建立了科学的城市物流发展评价体系,并构建了城市物流发展水平评价的主成分分析模型.以大连、天津、上海为例进行了实证研究,验证了城市物流发展水平评价体系的有效性.     

基于加权Voronoi图的连续型物流节点布局优化

为了解决物流节点动态服务范围划分及其连续型物流节点协调布局问题,建立基于引力模型的物流节点服务范围划分模型,引入加权Voronoi图及其实现的离散生成法,实现复杂区域物流系统动态服务范围的精确划分,在此基础上,构建区域物流节点协调布局优化模型,结合最大空心圆策略和模拟退火算法提出模型的高效求解算法.     

基于多目标优化的物流服务组合研究

为了发展铁路货运组织改革提出的门到门的全程物流服务,达到更及时有效地响应货运客户日益多样化、个性化的物流需求的目的. 针对物流服务的特点,构建物流Web服务组合模型,采用Web服务组合技术将物流服务提供商提供的物流服务进行实时、动态的组合,并将组合问题转化为求解多目标优化问题,提出了改进的NSGA-Ⅱ （non-dominated sorting in genetic algorithm-Ⅱ）算法. 首先考虑了物流业务流程中物流服务的逻辑关系以及由于物流服务提供商联盟而产生的物流服务联合关系,设计了隐含逻辑关系和联合关系的染色体编码方式和遗传因子;其次,将实际铁路物流服务中客户的QoS （quality of service）属性需求作为组合服务的目标函数的惩罚函数,有效避免组合服务重计划问题,促使染色体向满足约束的方向进化;最后对算法进行实验仿真,结果表明算法解决物流服务组合问题的有效性与可行性,某次实际铁路物流服务选择的具体服务与组合服务的QoS属性都符合客户要求,组合服务从三个目标角度来看都是非劣的,而在物流任务与候选服务增加的情况下,算法运行时间满足实际需要. 并且较于NSGA-Ⅱ算法,考虑了物流服务提供商的联盟需求,得到满足客户物流服务需求的Pareto解在Pareto解集中所占比例达到100%,即得到了质量更优的物流服务组合方案.