城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

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。     

改进A*算法的物流无人机运输路径规划

针对低空环境下物流无人机运输路径规划问题,综合考虑低空规划空域、物理性能等内外限制,设计了一种改进A~*算法用以快速解算路径。该算法以栅格法飞行区域建模为基础,为适用无人机航空物流运输,在成本函数中引入栅格危险度并增加飞行时间、能源消耗等代价,同时采用动态加权法对估计函数的权值赋值。在既定的路径规划环境及物流无人机性能约束下,仿真结果表明:该算法能快速规划出危险度小、能耗少的避障运输路径,且性能相比原算法、蚁群算法优;并得出最佳路径所对应的栅格粒度大小与代价权重值取值,验证了本算法的有效性。     

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

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.     

考虑客户满意度的生鲜电商前置仓选址-路径优化

针对生鲜电商前置仓选址-路径问题中成本与客户满意度之间存在的效益背反现象，在仅考虑成本目标的传统选址-路径模型基础上，以生鲜产品送达时间和新鲜度量化客户满意度构建总成本最低和平均客户满意度最高的多目标优化模型。设计带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),运用精英选择策略、快速非支配排序及拥挤度计算保留优质解和加快算法收敛速度等方法，对Solomon标准算例RC105数据集加入时间窗约束后进行仿真实验，得出最小成本为10 961.87、最高平均客户满意度为0.68的结果。实验结果表明：在不大幅度增加成本投入的情况下，考虑客户满意度的生鲜电商前置仓选址-路径优化模型相较于传统模型，平均客户满意度最高提升19.64%,验证了模型的有效性。同时，该模型还可以为决策者提供不同情景下的前置仓选址-路径方案，满足生鲜电商企业不同发展阶段的决策需求。     

物流节点系统布局优化控制模型研究

在分析物流节点布局定义、内涵和研究现状的基础上,根据现代控制理论的基本原理,提出了区域物流节点协同布局控制模型,并分析该模型的求解方法．通过对一算例来分析上述优化控制模型和算法的有效性．结果表明,该优化控制模型对区域物流节点规划具有较好的理论意义和实践指导价值．     

战略装车点多点选址模型及算法

根据战略装车点选址问题的特殊性,在考虑政策性指导原则的基础上,以客户需求和货源基础为出发点,将代表客户利益的运送成本、决策方建设成本和可变成本及表征可挖潜能力的货源覆盖量货币折算值共同纳入目标体系,构建了战略装车点多点选址混合0-1变量非线性规划模型．基于铁路运输组织,考虑物流节点选址问题一般约束的同时兼顾战略装车点覆盖货源量、车流整列配发及线路通过能力约束对目标优化的影响．通过对模型特性的分析,提出一种启发式算法对模型进行求解．最后,结合数值算例验证模型的有效性和实用性．     

铁路物流中心规模设计优化模型研究

构建了铁路物流中心规模设计优化的双层规划模型.上层规划考虑了铁路运输成本、公路运输成本及建设成本,使系统总成本最小;下层规划使用变分不等式模型描述用户选择铁路物流中心的均衡态.采用EDO算法进行求解.算例验证了模型及算法的可行性与有效性.     

考虑物流服务水平的物流配送规划多目标模型

为了提高顾客对物流服务的满意度,以最小化物流系统总费用和最大化物流服务水平为优化目标,考虑配送中心现有货物周转能力和产品配送时间对物流服务水平的影响,构建了三级供应链模式下物流配送规划的多目标优化模型.针对多目标优化问题不存在单一最优解的特点,利用预先设定的偏好区域和随机生成的权向量构造了适应度函数,提出了基于偏好的多目标进化算法求解模型.算例结果表明:通过求解多目标优化模型,得到10组非劣解,即10种物流配送方案均处于决策者的主观偏好范围内;各方案的物流系统总费用与服务水平成反比关系.      

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

考虑行程时间可靠性的城市冷链末端配送站选址研究

城市冷链“最后一公里”的配送时效性对冷链产品货损率和客户满意度影响很大，因此提升城市冷链末端配送时效性具有重要意义. 恶劣的城市交通环境及高度分散的客户常导致配送时效性难以提升. 从行程时间可靠性角度出发，基于复杂网络理论提出一种城市冷链末端配送站选址方法. 先利用复杂网络理论构建城市冷链末端需求点网络模型，充分考虑行程时间可靠性；再利用社团检测方法，对冷链末端客户进行阶段性聚类；然后，利用度中心性和强度中心性进行选址决策；最后，对选址方案进行配送时效性评估. 通过模拟构建城市冷链末端物流需求点网络并进行选址决策，表明所提方法准确有效，能充分保证配送时效性.     

基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型及算法研究

多层级物流节点布局对物流系统的降本增效具有重要作用. 提出物流网络简化处理策略，结合实际物理网络结构，以最短路径、共同弧段及通道运能三要素为重点构建了多层级物流节点的网络拓扑；在此基础上，结合不同层级物流节点的最大服务半径、服务能力及成本等属性，系统性考虑节点及通道运能，构建基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型；结合模型决策变量特点，利用改进的和声搜索算法进行求解. 采用实际案例进行测试和应用，进行相应情景分析. 结果表明，模型及算法具有良好的适应性，为实际多层级物流节点选址提供一定决策依据.     

铁路物流中心功能区布局方法分析

为有效地解决铁路物流中心功能区的布局问题,在对布局规划理论与实践研究分析的基础上,将系统布置规划（SLP）方法用数学方法加以改进,建立以物流中心内各功能区间的综合相互关系函数,此函数是以最大和总成本最优为目标的函数。在一定的约束条件下,运用遗传算法求解。最后,将此方法进行实例验证,得到相对优化的布局方案,具有一定的参考意义。     

考虑行程时间可靠性的城市冷链末端配送站选址研究

城市冷链“最后一公里”的配送时效性对冷链产品货损率和客户满意度影响很大，因此提升城市冷链末端配送时效性具有重要意义. 恶劣的城市交通环境及高度分散的客户常导致配送时效性难以提升. 从行程时间可靠性角度出发，基于复杂网络理论提出一种城市冷链末端配送站选址方法. 先利用复杂网络理论构建城市冷链末端需求点网络模型，充分考虑行程时间可靠性；再利用社团检测方法，对冷链末端客户进行阶段性聚类；然后，利用度中心性和强度中心性进行选址决策；最后，对选址方案进行配送时效性评估. 通过模拟构建城市冷链末端物流需求点网络并进行选址决策，表明所提方法准确有效，能充分保证配送时效性.     

遗传算法在逆向物流网络规划设计中的应用

考虑到客户、初始回收点和回收中心3个层次的逆向物流网络,选择合适的回收中心,确定初始回收点个数和回收周期,基于一些基本假设,以最小化总的相关成本建立了1个内嵌两个指派模型的非线性混合整数规划模型,对符号体系和求解思路进行了分析.借助遗传算法,结合具体实例,给出了求解步骤和求解结果分析.