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。     

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。     

物流配送中心的选址决策应用

阐叙物流配送中心的3种基本模型：重心法、整数规划法及权重评分法。分析影响它们选址决策的因素，并建立相应的选址模型和解决方案。     

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。     

连续平衡网络设计问题的双层规划模型及其求解算法

本文采用双层规划模型描述续平衡网络设计问题，设计了基于灵敏度分析法的启式求解算法，并给出了一个简单的算例。通过和以前的几种求解算法相比较，本算法在准确性和计算量方面都令人满意。     

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。     

区域交通分流路网设计的双层优化模型及算法

针对区域路网交通分流技术中的分流路网优化与选择问题,分析了分流路网与基础路网的关系,确定了分流成本的构成与量化方法,在此基础上提出了以分流成本最小化为上层目标、以用户均衡为下层目标的区域交通分流路网设计的双层优化模型,进而给出了考虑路网拓扑结构完整性和反Braess假定的模型启发式求解方法,并对算法的效率进行了分析.最...     

物流配送点选址模型及其算法研究

首先介绍以最低送货运输费用为目标 ,借助最小二乘法推导出单物流配送点的选址模型及其迭代算法 ;在此基础上重点分析了已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题 ,提出用二进制数的矩阵来描述物流服务分配方案 ,推导出其选址的数学模型 ,并给出交替选址迭代算法 ;最后讨论了如何把在未知配送点数目条件下的选址问题转化为已知配送点数目条件下的选址问题来求解     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...     

区域物流线路网络双层规划研究

研究政府和运输企业、物流企业博弈情况下物流线路网络容量最优设置问题。运用系统分析和博弈理论,通过对政府从宏观角度进行物流线路网络规划、建设与管理,运输与物流企业从企业微观角度进行物流线路优化调度的目标与博弈过程研究,建立上层政府追求系统广义物流费用最小化,下层企业追求自身企业费用最小化均衡配流的两级Stackelberg模型,具体优化采用基于ANN的优化计算、非线性规划灵敏度分析和多目标决策置换率相结合的综合仿真,例子仿真计算显示采用双层规划进行物流线路容量最优设置思想方法的正确性与可行性。     

Efficiency of routing and scheduling system for small and medium size enterprises utilizing vehicle location data

The routing and scheduling for trucks and vans in an urban road network depends critically on the state of the road network. Trucks and vans impose significant costs on other road users and the environment, so improved routing and scheduling benefits more than just the logistics industry. However, small and medium size enterprises (SMEs) in the logistics business cannot justify investment in planning systems. In this paper, an autonomous routing and scheduling system which is available to SMEs is proposed and the efficiency of the system is investigated. The proposed system accumulates vehicle location data in a central server and uses it to generate traffic information. Test simulations using a grid network demonstrate the effects of utilizing and sharing vehicle location data on delivery efficiency. The simulation results show that the improvement of delivery efficiency is mainly due to the reduction of penalty cost for early and late arrival at the customer location. It is also shown that the system leads to the buffer effect from variations in traffic conditions on delivery cost and this effect is enhanced by taking travel time uncertainty into consideration. It is further shown that the presence of measurement periods with insufficient data results in unreliable routing and scheduling. For a reliable system, data collection over a wider area is required rather than dense data in a subset of links.     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

在建立物流本着路径优化问题数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算，计算结果表明，用遗传算法进行物流本着路径优化，可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

一对多配送网络中ITIO问题的建模与算法研究

ITIO问题是现代物流配送系统中重要的问题,一对多配送网络中ITIO问题是以一对多配送网络为研究对象,是解决ITIO问题的一个基础。解决这一问题,应该用双层规划法建立具有随机需求的、多产品的库存与运输整合优化数学模型,并针对问题的复杂性和庞大的计算量而难以得到模型最优解的情况采用改进启发式算法,从一个初始可行解开始,通过反复迭代,协调供需库存之间的影响,不断寻求改进的解,进而求得优化策略。同时也应该考虑VMI模式下的供需双方库存与运输的全面整合优化,从而实现更贴近于大规模现代物流配送实践的数学描述与求解研究。     

浦东扇面路网对浦东机场物流的影响及其解决方案探讨

在“十一五”时期内中,上海将大力拓展航空物流,上海航空货物吞吐量将在未来的五年内迈上新的台阶。通过详细阐述浦东机场周边路网的特点,地面道路对浦东机场物流可能产生的影响,为如何解决该问题提出了一些建议。     

公路路政管理站点规划和巡视路线优化研究

采用遗传算法建立了公路路政管理站点规划选址优化模型,研究了路网中规划选址优化的多变量算法不易收敛问题,应用受限P 中心问题以减少管理站的备择点数目,从而减少遗传算法中染色体的基因长度,并按不同策略进行初始群体和种群的选择,加快收敛速度,从而提高算法的运算效率。针对高速公路巡视路线优化中最大巡路长度问题,采用贪婪算法和邻域搜索算法的结合求解最佳巡视路线,给出了问题的多目标函数优化模型和算法。