基于多目标优化的应急设施选址-配送模型

针对频发的突发事件,应急设施选址与配送路径规划对快速开展救援活动、减少事件损失具有重要意义。通过构建基于多目标优化的应急设施选址配送模型,同步解决应急设施选址和配送路径规划问题。模型目标函数包括3个方面:最小化总物资运输时间成本、最大化应急设施设置容量和最小化应急设施设置数量。在此基础上,设计了一种多目标遗传算法,结合快速非支配排序对模型进行求解,以获取最优应急设施选址配送方案。此外,基于苏尔福斯网络进行了案例研究,证实了所提出模型和算法相比于传统方法的有效性与优越性。     

应急救援物资多式联运的成本最优化模型

针对突发事件中应急物流的特点,提出综合考虑应急救援时效性、经济性和安全性因素的 应急物资车辆调度方法。在参阅国内外众多有关应急物资车辆路径选择问题研究文献的基础上, 综合考虑了时间窗约束（硬时间窗和软时间窗） 及公路、铁路、航空3 种运输方式及路网道路的 脆弱性和可修复性等因素,建立了多应急救援点、多受灾点的应急车辆路径问题模型。问题求解 过程中采用模拟退火算法,并通过算例验证模型与算法的可靠性。结论证明应用模拟退火算法求 解应急物资车辆调度问题时,搜索效率较高;算例结果表明了在应急救援中由于不同的时间窗要 求导致不同类型的物资所选择的路径不同;同时体现了多式联运在应急救援中的应用。     

配送中心选址与车辆路径一体优化模型与算法

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响.为了反映两者之间的相互关系,建立了配送系统优化的双层规划模型.模型上层为配送中心选址问题,下层为车辆路径优化问题.由上层模型给出初始配送中心选址方案;在此基础上由下层模型进行配送车辆路径优化;然后计算上层模型中的供应商到配送中心的运输费用,从而得到上层模型的目标函数;再对上层模型方案进行调整.设计了基于遗传算法与粒子群算法的求解方法.算例分析表明,与两者分别优化相比,双层规划模型可以降低配送系统的总成本,提高配送系统的整体效率.     

高速公路紧急救援服务点选址模型的研究

在总结高速公路紧急救援服务点选址原则基础上,应用应急系统选址主要模型--集合覆盖模型和最大履盖模型,初步解决了高速公路紧急救援体系中多个服务点选址问题.然后,分别建立了服务点安置费用相同和不同情况下的集合覆盖模型,并给出模型解法步骤,介绍了最大覆盖模型.最后,通过算例阐述了应用模型解决高速公路多个紧急救援服务点选址问题的策略和求解过程,计算结果表明,该模型在解决多个服务点选址问题时具有较好效果,为决策者在成本和实际需求之间权衡,最终确定服务点选址方案提供了依据.     

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.     

基于L形算法的震后救援物资调运优化研究

考虑地震发生后受灾点的物资需求具有不确定性以及通往受灾点的道路受影响可能发生中断情形,研究了震后的救援物资运输优化问题,建立了随机需求条件下以运输时间最小为目标的应急物资调运优化模型.运用基于两阶段法的L形算法对模型进行求解,通过具体算例验证算法的有效性,并通过与一般随机规划的求解算法——机会约束规划法的比较,验证了该...     

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.     

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．     

绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.     

带同时取送货的选址-多车型路径问题研究

考虑配送具有多车型、同时取货和送货等情形,研究带同时取送货的选址-多车型路径问题,建立相应的数学模型,并设计了求解该模型的改进遗传算法。为了对所构建模型及算法进行验证,设计了相应的算例进行仿真分析。算例测试结果表明这是求解带同时取送货的选址-多车型路径优化问题的一种有效方法。     

带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化

针对市区-近郊的同城物流配送系统，为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度，研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中，配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点，由于道路条件的限制，客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下，建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型，提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性，为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见.     

ͻ���¼�Ӧ��ѪҺ������������׶ξ��߷���

基于血液的生理特性及应急保障特性,以应急血液最晚运达时间最小、接收时的最低新鲜度最大、运输总费用最小为目标,建立考虑多品种、多式联运的应急血液调剂出救点选择,即运输路线安排问题两阶段决策优化模型,并设计了一种包含局部邻域优化的遗传,即禁忌混合算法进行求解.以“5.12”汶川大地震应急血液保障为背景构建算例,分析验证了两阶段决策方法在最晚抵达时间、新鲜度均值、运输总费用、血液积压量等指标上的优越性.     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

城市生活垃圾收运路线优化模型及算法研究

针对城市垃圾收运的现状,以垃圾收运的约束条件建立了单目标的垃圾收运路线优化模型,进而提出了相应的遗传算法,最后通过案例验证表明遗传算法求解垃圾收运问题能得出良好的近似解并具有较高的收敛速度,由此说明遗传算法在求解收运路线问题上具有较高的效率和较强的可行性。     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

综合交通系统“多网合一”交通分析模型与算法

为解决综合交通体系中不同交通方式各自为政、条块分割的问题，研究了综合交通体系融合发展中缺乏一体化交通分析技术的瓶颈，提出了以交通枢纽为关键，覆盖铁路、公路、水运、航空、管道以及城市道路的“多网合一”的物理网络与虚拟网络拓扑结构模型; 构建了服务各交通运输方式、结果量化可比的交通阻抗函数模型与优势运输距离模型; 研发了异质交通网络环境下的一体化交通分配模型与算法，提出了综合交通系统客运组合出行与货运多式联运的交通量分析方法，形成了服务于综合交通系统一体化融合发展的交通分析模型与技术体系; 通过完全自主的“交运之星——TranStar”综合交通版交通仿真分析软件，搭建了综合交通系统虚拟仿真平台，实现了对大规模综合交通网络规划建设与运行管理的快速响应，并验证了分析模型与算法的可行性。研究结果表明:相比传统分析方法，提出的交通分析模型与算法可满足“多网合一”条件下综合交通系统的各类分析需求; 利用提出的交通分析模型与算法对综合交通网络的交通流量进行分析，相对误差不超过3%，平均误差不超过2%，分析结果精度高，满足工程实践要求。      

基于GIS的城市震后交通最优路径分析系统

在调查分析城市交通系统的震害情况和主要致灾因素的基础上,研究震后桥梁、路段和路边建筑物的破坏对交通通行即最优路径的影响,提出按路段通行概率水平、有效路段长度和路段宽度进行震后交通最优路径搜索的原则.采用ArcGIS Engine的Network Analysis接口技术编制具有交通系统管理、路径分析和搜索功能的决策信息系统,该系统可以根据震后抗震救灾的需要,为抗灾指挥与抢险、消防、医疗、物资运输和避震疏散等方面进行最佳路径的评价和仿真模拟.     

An Improved Genetic Algorithm for Allocation Optimization of Distribution Centers

This paper introduced an integrated allocation model for distribution centers (DCs). The facility cost,inventory cost, transportation cost and service quality were considered in the model. An improved genetic algorithm (IGA) was proposed to solve the problem. The improvement of IGA is based on the idea of adjusting crossover probability and mutation probability. The IGA is supplied by heuristic rules too. The simulation results show that the IGA is better than the standard GA(SGA) in search efficiency and equality.