两种不同承诺时间下运输服务供应链决策

由于需求的不确定性,托运人的承诺时间会对运输服务供应链的决策产生影响. 因此,本文考虑在延迟承诺和提前承诺两种承诺时间下,基于运价分别为外部定价和承运人定价两种情况,建立了运输服务供应链中承运人的运输价格和托运人的托运量优化决策模型,并分别对延迟承诺和提前承诺、整体决策和单独决策时的优化结果进行比较分析,从而为运输服务供应链决策提供有效的参考价值. 通过研究得出,整体决策时运输服务供应链的收益总是大于单独决策时的收益;承运人的运价也对托运人的承诺时间产生影响,在不同的运价下,提早承诺和延迟承诺的优越性不同.     

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由于需求的不确定性,托运人的承诺时间会对运输服务供应链的决策产生影响. 因此,本文考虑在延迟承诺和提前承诺两种承诺时间下,基于运价分别为外部定价和承运人定价两种情况,建立了运输服务供应链中承运人的运输价格和托运人的托运量优化决策模型,并分别对延迟承诺和提前承诺、整体决策和单独决策时的优化结果进行比较分析,从而为运输服务供应链决策提供有效的参考价值. 通过研究得出,整体决策时运输服务供应链的收益总是大于单独决策时的收益;承运人的运价也对托运人的承诺时间产生影响,在不同的运价下,提早承诺和延迟承诺的优越性不同.     

复杂供应链网络中牛鞭效应的评估

牛鞭效应的存在严重影响了供应链网络的运作效率和管理复杂度.本文首先构建了供应链网络中库存状态的系统动力学机制,基于线性定常策略中的订货点策略,通过客户节点需求扰动导致供应商与中间商的库存波动对牛鞭效应进行了刻画,提出一种复杂供应链网络牛鞭效应的评估方法;随后考虑到供应链网络具有复杂网络的结构特征,本文对无标度供应链网络和随机网络中的牛鞭效应进行了量化分析.通过案例研究发现,节点库存波动与演化时间存在指数函数的关系,可以定量分析牛鞭效应对节点的影响程度,网络拓扑结构的变化对牛鞭效应的影响有限,但网络规模对牛鞭效应具有显著影响.     

确定性空域容量约束下的区域流量管理优化模型

为解决区域内空中交通拥挤问题,以最小化总权重延误和最小化区域外权重延误为优化目标,通过决策偏好参数关联两个优化目标,在确定性扇区容量约束的基础上,增加了流量尾随间隔限制约束和扇区最大允许延误时间约束,构建了满足区域性流量管理实际运行约束条件的基于时间计量的流量管理整数规划模型.选取中南区域的实际空域和航班计划数据,采用CPLEX优化软件求解模型.结果表明:目标函数中的决策偏好参数能调节两个优化目标;新增的约束条件能满足实际运行需求和保证策略的可实施性,即在实施生成的策略时不产生额外的管制员工作负荷.     

不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

考虑随机需求和时间约束LIRP联合协同优化

针对多节点多层次多功能的供应链管理中整体效益亟待提高的问题，结合某连锁超市的单一供应商、多分销中心、多零售店所构成二级分销网络，建立以系统总成本和供货时间为目标的多目标选址-库存-路径问题（location-inventory-routing?problem，LIRP）集成规划模型. 利用线性加权法将其转化为单目标规划模型，提出遗传算法和节约里程法相结合的两阶段启发式算法并求解模型，第1阶段用遗传算法求解选址-库存问题，第2阶段用节约里程算法求解车辆路径规划问题. 并结合某连锁超市实例，对不同总成本权重下的不同决策方案的分销网络进行LIRP集成优化，优化后的系统方案比原文献的总里程减少了3 606.9 km，系统总成本减小了6 526.2 元，缺货成本降低了124.6 元，只有19.7元，验证了模型和算法的有效性.      

基于消费者时间敏感与退货的双渠道决策研究

考虑线上渠道未满足消费者所期望的购物提前期时发生退货行为的双渠道供应链模型,分析了各供应链成员在不同渠道结构下的最优策略。研究结果表明:双渠道提前期的满足率与双渠道价格成反比,且对线上渠道价格的影响大于线下渠道;无论在分散还是集中决策下,提前期满足率对线上渠道销售价格的影响均相同;线下渠道的价格与退货费用成正相关,同时也受到消费者的提前期敏感性影响;各供应链成员可以根据不同的提前期敏感性和提前期需求等因素来决定其最优价格使得自身利益最大化。最后,通过算例分析验证了结论的有效性。     

动车组单部件两级非完美维护策略及优化研究

对动车组部件的维修保养是保证车辆在运营期间具有一定可靠度的重要措施,其维护周期的确定直接影响铁路运输安全.基于我国动车组的多级维护制度,提出部件的多等级非完美维护策略.选取动车组四级修时更换的部件为研究对象,建立了一种基于里程故障威布尔分布的两级非完美维护模型.以我国现行的动车组维护计划为框架,提出了动车组部件的两种维护方案,将维修时间和维修成本作为优化目标,应用多目标遗传算法对研究区间内的维修周期和所需的维修等级进行决策,并与单一非完美维护模型的优化结果进行比较.研究结果表明,两级非完美维护策略能以更低的维护成本得到满足可靠度要求的维护计划,且在不严格匹配整车维修等级的部件维护方案下得到的维护计划能够在较少的维护成本和维护次数下使部件处于较高的可靠度,更具经济性和安全性.      

考虑碳交易的果蔬品供应链网络优化

基于供应链网络,分析了碳交易政策对果蔬品供应链总成本的影响,构建包括生产成本、运输成本、储存成本、腐败成本和碳交易成本在内的供应链成本函数。以最小化供应链成本和碳排放量为目标,建立多目标整数规划模型;针对总成本最低的均衡优化模型,采用粒子群算法进行求解,并对碳交易价格、车容量、单位耗油量等参数进行敏感性分析;算例验证了供应链网络模型和求解算法的可行性。实验结果显示:增加较少的成本能大幅度降低碳排放量,实现经济和环境的协调发展。     

集装箱码头岸桥调度优化模型及算法

为弥补集装箱码头岸桥调度问题的传统优化方法仅适用单船舶情况的不足,以总费用(所有岸桥使用费用和船舶停靠费用)最小为优化目标,考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件,建立了了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型.使用任务网络图方法,搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径,设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型.12个不同规模的算例结果表明:与分支定界法和遗传算法相比,本文算法节省时间6.32%~18.36%,近似最优解的质量更高,而且最优解目标值之间的差距仅为0.38%~2.20%;考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加3.41%~11.21%.      

快速公交(BRT)线路布局优化研究

快速公交（BRT）是国际上公交发展的新模式。保证系统得以推广,同时应以低成本、显著见效为原则建设快速公交系统,因此对快速公交线路布局进行优化也是不可忽视的。为了探讨现有公共交通线网结构下如何优化BRT线路的布设问题．本文时快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析,并在此基础上依据快速公交的发展特点．以乘客的总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立快速公交布局优化的模型．并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明．从而得知优化模型具有较高的应用价值。     

基于可控交货期的供应链Stackelberg决策研究

时间已成为供应链敏捷运作的瓶颈要素。在供应商和分销商供应链上下游的Stackelberg模型中,本文构建了基于可变交货期的供应链决策模型。通过对供应链决策模型的计算,分析了考虑压缩交货期费用分担和延迟交货惩罚对交货期、订货量、供应链成本的影响,认为在供应商和分销商中存在最优的交货期和订货批量,可得到供应链最优的决策。算例的计算结果表明,该模型可以优化供应链上下游企业的决策,从而为规划决策者提供科学依据。     

网络供应链的信息管理系统研究与设计

计算机通信网络技术的迅速发展和应用,使得信息价值链得以形成,并与物流供应链相结合产生了基于信息链的物流供应链,为企业利用和控制信息提供了可能.在对网络供应链信息管理相关理论研究的基础上,设计了一个基于网络供应链的信息管理系统实例,对其中的关键技术和设计特点进行了分析和总结.     

基于泊位计划的集装箱码头岸桥动态调度优化

所谓基于泊位计划的集装箱码头岸桥动态调度问题,是指在计划周期内,在每艘船舶均已安排了靠泊时间和靠泊位置的前提下,将有限的岸桥资源在船舶上的装卸任务间进行动态分配与排序,以最大限度地减少计划期内所有船舶的滞港时间. 在充分考虑岸桥不能交叉作业、装卸任务有作业顺序要求等现实约束下,对此问题构建了非线性数学规划模型,基于问题自身的特点设计了基于任务排序的染色体结构,用遗传算法进行求解. 通过与文献中单船的调度结果的对比、单船岸桥调度与多船动态岸桥调度结果的对比,以及多船动态岸桥调度的仿真实验,证明了模型及算法的有效性.     

公路路网货物运输量月度波动系数推算方法

公路运输量波动系数反映了运输需求与运输供给在时空上的不均衡状态.本文首先分析了车辆货物运输量月度波动系数的统计方法和其在统计调查中存在的问题;接着依托高速公路联网收费系统、交通量自动观测点与交通量调查信息系统等平台,建立了公路路网货物运输量月度波动系数推算模型,把车货质量、收费总额、交通量、车道数、通车里程等参数引入到模型中来,并对公路路网货物运输量非基数月度波动系数提出了量化处理、权重赋予的方法;最后,通过实例验证了模型和算法的可行性.研究成果可为公路路网货物运输量统计调查、区域内公路路网规划和综合运输体系优化提供切实的参考.     

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.     

基于人工鱼群算法的移动通信网络基站覆盖优化问题

基站覆盖优化问题是移动通信网络优化的核心问题．针对网络节点严重冗余，基站之间相互干扰的情况，提出了一个移动通信网络基站最优覆盖模型，并利用人工鱼群算法对移动通信网络基站覆盖优化问题进行求解，得到了最优设计方案．最后选取某城市核心区域对模型与算法进行了验证，仿真结果表明：本文提出的方法提高了移动通信网络基站的覆盖率，减少了节点冗余，从而达到减少网络建设成本，提高网络规划效率和准确度的网络优化目的．     

随机需求航线网络效应下机队鲁棒优化方法

针对航线网络效应及旅客需求不确定性问题,将旅客组合优化模型加入机队规划问题,借鉴航线网络运力优化分配方法,以机型飞机数目、航段机型飞行频次、行程路线上旅客溢出人数为决策变量,以行程路线上旅客需求限制、航段飞行频次限制、特定机型机队飞行时间限制为约束条件,利用量化市场份额指数计算旅客溢出再捕获率,建立了旅客需求不确定情景下的机队鲁棒优化模型,设计了航线网络环境下的旅客需求离散情景集,用情景汇聚算法求解该模型.算例仿真结果表明,与传统机队规划模型相比较,本文模型的机队规划成本降低了167.07万元;与确定解的最小随机期望值相比,在3种情景集下,随机规划解的机队规划成本分别降低了19.88万元、21.02万元与17.55万元.