克隆选择算法在一类有竞争的物流配送中心选址问题中的应用

根据有竞争的物流配送中心选址问题的特点,以新增物流配送中心获取最大的市场占有量为目标函数,建立了有竞争的物流配送中心选址问题的数学模型。由于建立的数学模型是一个高维、非线性、非凸性,并具有多个局部极值点的复杂函数优化问题,传统确定性优化算法很难求解得到问题的最优解或满意解。为此,提出将一种新型的启发式进化算法——克隆选择算法用于求解建立的数学模型,并详细描述了应用克隆选择算法求解数学模型的方法和步骤。仿真试验表明,克隆选择算法求解有竞争的物流配送中心选址问题是可行而有效的,并且具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点。     

考虑库存成本的配送中心动态选址模型及算法

为了解决传统配送中心选址没有同时考虑库存持有成本和决策环境的动态变化的问题,建立了一种新的模型。首先,利用两步骤近似方法获得(Q,R)库存策略下每一个周期配送中心的库存成本计算公式;然后,针对传统设施动态选址模型对选址成本的不恰当表示进行了修正,并与库存成本计算方法相结合,从而建立考虑库存成本的配送中心动态选址模型。最后,分别用遗传算法、克隆选择算法、粒子群优化算法求解所建立的模型,并从算法的精确度、稳定性、运算速度和收敛性比较了三种算法的性能。算例测试结果表明:所建立的模型是有效的;从总体上看,遗传算法的适应性要强于克隆选择算法和粒子群算法。     

考虑路线安排的物流配送中心选址双层规划模型及求解算法

在充分考虑物流规划部门与客户双方利益及选址地点对路线安排影响的基础上 ,采用双层规划模型描述了物流配送中心的选址问题 ,并对模型进行了求解。最后通过一算例来验证模型及其算法的可行性     

遗传算法在有竞争的物流配送中心选址中的应用

在分析有竞争的物流配送中心选址特点的基础上,引入了一种有竞争的物流配送中心选址模型。由于该模型是一个组合优化问题,具有NP难的性质,用常规算法对其进行求解时,经常会陷入局部优化解。针对这一情况,提出一种求解该模型的混合遗传算法,该算法主要利用Drezner算法的局部搜索性能来提高遗传算法的寻优能力。研究结果表明该算法能很好地处理有竞争的物流配送中心选址问题。     

A Multi-product Location-inventory Model Based on Coordinated Replenishment Policy

产品多样化已经成为很多制造企业普遍采用的竞争策略,然而,现有的选址-库存模型大多只考虑了单产品的情况,不能满足实际的需要.基于协调补货的多产品库存控制策略,建立了一种多产品环境下的选址库存联合决策模型.模型以选址成本、运输成本和库存成本之和最小为目标,同时对配送中心的位置、数量、服务范围和库存控制参数进行决策.模型属于典型的NP-困难问题,因此,采用粒子群智能优化算法求解.算例的测算结果表明:模型最优解对零售商的需求、配送中心的资源总量和单位产品资源消耗量的变化较为敏感,而对固定遗址成本和次订货成本的变化不敏感;模型是可行的,可用于解决部分多产品分销网络设计问题;粒子群优化算法可以很好地求解所建立的模型.     

基于模糊品质机能法的第三方物流配送中心选址方法研究

配送中心选址对第三方物流企业（3PLS）来说至关重要，而当前提出的许多选址模型，主要以成本或利润为目标函数。进行配送中心选址决策时常忽略客户因素．品质机能展开法（QFD）是一种能将客户心声导入决策过程的系统化和结构化方法。文中提出了一个基于品质机能法，并综合应用模糊集理论、群体决策理论的3PLS的配送中心选址模型．模型能从3PLS和客户多角度考虑配送中心选址需求，可反映决策过程中的模糊性和群体性决策的特点。最后，应用案例说明了该方法的有效性。     

基于AHP和目标规划的物流配送中心选址模型

论述了物流系统配送中心选址所涉及的众多影响因素,这些因素中既有定性因素,又有定量因素。首先用层次分析法对这些影响因素进行处理,得到了各备选点的权值。针对层次分析法无法解决条件约束问题,提出了用层次分析法和目标规划方法相结合用于物流配送中心选址的模型,建立了6个约束方程,1个系统约束方程,以确保只有在配送中心建立的情况下,才能在该配送中心配送物品,而且配送量不能超过它的建设容量。最后通过示例表明该模型能有效地处理物流配送中心选址问题。     

半开放式燃油车和电动车混合车辆路径优化问题研究

随着物流行业的迅速发展,物流运输车辆不断增加,而传统燃油汽车的使用对环境造成了一定的压力,近年来,物流电动汽车由于其节能环保的特性,得到了广泛的应用。然而由于电动汽车的充电时间较长以及运输行业的发展现状,电动汽车目前无法完全取代传统燃油汽车,两种车型同时存在于物流配送领域。文章针对半开放式多配送中心的燃油汽车和电动汽车混合车型的车辆路径优化问题进行研究,同时考虑了客户需求量、车辆载重量以及电动汽车的充电需求等约束条件,以碳排放成本、运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立线性整数规划数学模型,针对该问题的NP难特性,设计了改进的粒子群算法进行求解。应用佳点集理论产生初始种群,增加粒子群算法的多样性,在迭代过程中,增加局部搜索策略,避免粒子群算法陷入局部最优。实验结果表明:改进的粒子群算法获得的总成本相比标准粒子群算法获得的总成本降低5.69%,证明了该设计的改进粒子群算法在求解开放式混合车型车辆路径优化问题时的有效性;相比于不考虑碳排放的情况,考虑碳排放时传统燃油车的使用数量有所下降;相比于单一配送中心路径优化情况,开放式的多配送中心路径优化,更有利于降低物流成本。     

针对第三方物流企业的物流中心选址模型研究

现代物流业的一个重要发展方向是发展第三方物流，不同类型企业建设物流中心的目的不同，难以用同样的布局模型表达，针对第三方物流企业，提出以物流中心自身能够取得的最大利益为目标的区域物流中心选址模型，并用考虑了物流中心固定运行成本和可变运营成本等成本因素。通过对模型分析，分解和过滤，结合实际情况，提出一种启发式算法对模型进行求解，并在实际应用中取得很好的效果。     

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.     

多车场多配送中心军用物资配送运输研究

针对多车场多配送中心的军用物资配送问题,在一般网络上提出了一种在有车辆载重量限制的条件下,车辆首先同时从所在的车场出发到邻近的配送中心统一装货,然后根据用户的需求量分别送货,完成配送任务后就近返回车场的算法.     

公交枢纽内多线路车辆实时调度优化方法研究

公交枢纽内多线路车辆的实时调度能够提高换乘效率,特别对于已经进行了发车优化的公交线路而某些车辆到达出现延误的情况。根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内多线路车辆的实时调度优化问题模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法对问题进行求解。最后结合算例分析了本文方法的应用。     

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，设计了启发式算法来求解该模型，其中模拟退火算法确定需求拆分下的车辆配送路径，且在当前最优解判断时调用BLF算法检验物品的二维装箱约束，来减少频繁调用BLF算法的时间。数值案例验证了模型和算法的实用性，且所提出的算法的求解结果波动不大于0.8%，能在合理的时间范围内求解得到较好的配送方案，在车辆限行区域内采用双车型配送能节省15.17%~31.27%的总配送成本。      

基于客户价值和满意度的城市冷链物流时变路径问题

针对车辆保有量日益增加和拥堵情况日趋严重而造成的城市冷链物流时效性不强、客户价值不高、顾客满意度降低等问题，综合考虑客户价值、客户满意度以及成本等因素，提出一种城市冷链物流时变路径优化方法。考虑到冷链配送过程中不同时段的道路拥堵问题，采用分段函数刻画车辆行驶速度，并同时考虑时间窗和车辆载重量等约束，建立了多目标数学模型。使用线性加权法和主要目标法对多目标进行处理，将其转换成单目标数学模型。结合问题NP难特性，设计了单亲遗传算法对小、中、大规模算例进行了求解，结果表明：与未考虑客户价值模型相比，该模型在平均增加3.28%成本的情况下，提高14.96%的客户价值和14.64%的满意度；与未考虑成本模型相比，该模型在减少1.55%的客户价值的前提下，节约17.32%的成本；对比静态路网模型，模型减少0.92%的成本，提高6.27%的客户满意度和16.06%的客户价值。通过对目标函数中成本权重和客户价值权重进行参数分析，表明成本和客户价值之间存在明显的背反关系。     

电动汽车再生制动控制算法研究

以"在满足车辆制动性能要求、保证车辆制动稳定性的前提下,最大限度地回收再生制动能量"为原则,对电动汽车再生制动力与制动器制动力的分配算法进行研究,得到车辆制动时制动力的控制算法,最后以某电动车辆为例进行仿真分析。制动力分配算法对车辆再生制动和机械制动的分配规律的制定具有较好的参考作用。     

公交联动发车模型的研究

乘客的候车时间可分为2部分(在出发站点的等待时间及在换乘站的换乘时间),仅考虑换乘时间最短的区域公交协调调度模型无法降低乘客在出发站点的等待时间。针对此问题,提出了公交联动发车的概念及需满足的条件。在对乘客类型分类的基础上,分析了弹性乘客候车时间的计算方法,统计了各类型乘客的各部分候车时间,以所有乘客总的候车时间最短为目标建立公交联动发车模型。针对模型变量多的特点,选用遗传算法进行了求解。采用实例对模型的有效性进行了验证。结果表明,在维持发车间隔不变的基础上,联动发车模型较区域协调调度模型在降低乘客候车时间方面具有明显的优势,乘客候车时间降低了15.2%。      

SPSA在公交枢纽内车辆实时调度优化中的应用研究

对公交枢纽内车辆进行实时调度能提高换乘效率,特别是对已进行了调度优化的公交线路,而车辆到达出现延误的情况.根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内车辆的实时调度优化模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法（SPSA）对优化模型进行求解,给出了实际应用算例.     

多换乘点响应型接驳公交运行线路的协调优化

为尽量降低响应型接驳公交系统的运行费用，提出多换乘点间运行线路协调设计的构想。针对同时包含预约需求和实时需求的混合需求，构建多换乘点响应型接驳公交系统运行线路的2阶段协调优化方法，并设计优化流程。第1阶段仅考虑预约需求，首先将预约乘客按有/无特定换乘点要求进行分类，在此基础上构建预约需求下多换乘点多车辆运行线路的协调优化模型。在协调优化模型中，优化目标是由乘客时间费用、车辆运行费用、以及惩罚费用所构成的系统总成本最小；乘客时间费用包括乘客候车时间的惩罚费用、车内乘客在需求点的等待时间费用以及乘客车上时间的惩罚费用3个部分；车辆运行费用包括车辆启动费用、路段行驶费用、需求点的停靠费用、车辆早到引起的等待费用4个部分；考虑的约束条件包括乘客候车和车上的软时间窗、乘客换乘点要求、车辆容量、车辆出行时长等。第2阶段根据规则判断是否响应实时需求，并根据响应情况重新优化后续各班次的运行线路。针对第1阶段模型，基于模拟退火算法设计求解算法。研究表明：在预约需求或混合需求条件下，与各换乘点运行线路独自优化相比，协调优化方法均能显著降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本；仅有预约需求时分别降低5.4%、19.8%，新增实时需求后分别减少1.4%、21.7%；与固定发车间隔相比，分时段调整发车间隔，也能有效降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本，仅有预约需求时分别降低18.2%、17.2%，新增实时需求后分别减少19.97%、25.06%，说明多换乘点间车辆路径的协调运行是提升响应型接驳公交运行效率的有效途径。     

Real-Time Longitudinal Location Estimation of Vehicle Center of Gravity

The longitudinal location of a vehicle’s center of gravity (CG) is used as an important parameter for vehicle safety control systems, and can change considerably according to various driving conditions. Accordingly, for the better performance of vehicle safety control systems, it is essential to obtain the accurate CG location. However, it is generally difficult to acquire the value of this parameter directly through sensors due to cost reasons. In this study, a practical algorithm for estimating vehicle’s longitudinal CG location in real time is proposed. This algorithm is derived based only on longitudinal motion of the vehicle, excluding excessive lateral, yaw and roll movements of the vehicle. Moreover, the proposed algorithm has main differences from previous studies in that it does not require information such as vehicle mass, vehicle moments of inertia, road grade or tire-road surface friction, which are difficult to acquire. In the proposed algorithm, the relationship between the ratio of rear-to-front tire longitudinal force and the corresponding wheel slips are used to determine the CG location. To demonstrate a practical use of the proposed algorithm, the ideal brake force distribution is tested. The proposed CG estimation algorithm and its practical use are verified via simulations and experiments using a test vehicle equipped with electro-mechanical brakes in the rear wheels. It is shown that the estimated CG locations are close to the actual ones, and that the deceleration can be maximized by the ideal brake force distribution.     

液化天然气库存路径问题建模与算法

考虑液化天然气（LNG）的在途挥发、转移挥发与库存挥发对配送成本与风险的影响，根据LNG风险特性采用蒸汽爆炸模型量化库存和运输风险，并针对传统单因素风险评估方法的不足，结合多源数据（兴趣点密度、土地生产总值产出率和人口密度）构建多因素复合风险评估指标反映事故严重程度的空间异质性，建立库存路径问题双目标优化模型，实现多周期LNG库存和配送方案的联合优化。根据问题的特征，设计基于贪婪策略预优化并结合变邻域搜索（VNS）的多目标粒子群（MOPSO）混合优化算法，且通过标准测试函数对改进前后的MOPSO算法和非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行比较；与NSGA-Ⅱ相比，MOPSO在结合VNS前后分别具有32%和42%的收敛性优势，结合VNS混合优化相比原始MOPSO有15%的收敛性优势。最后，以广州地区LNG加气站供应体系进行案例分析。研究结果表明：库存与运输成本存在利益背反关系，且在短暂缺货时总成本较低；忽略挥发的影响会导致小批量频繁补货，从而增加不必要的运输成本；LNG挥发成本占总成本的10%~20%，库存挥发率对成本影响较大，但对风险影响很小，当库存挥发率低于2%时投资降低挥发率带来的经济效益较大，当超过2%时，投入产出比迅速降低；风险限值约束对路径选择和成本影响较大，20%风险限值的降低带来了10%总成本的提高，但20%风险限值的提高仅降低5%的总成本，说明总成本在逐步接近不考虑风险时的最低值，存在优化上限。