多对一配送网络中的库存与运输整合问题

通过运用双层规划法,为物流配送系统中典型的多对一配送网络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,同时做出库存控制与运输组织两方面的决策.提出了把整合问题分成库存与运输两个问题的改进启发式方法,前者将成本针对不同产品加以分配,后者针对不同周期寻求成本的优化,通过二者之间的反复迭代,解决库存与运输的整合优化问题.最后,运用算例验证模型与算法的有效性,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.     

Coordination Mechanism of Transportation-inventory Model in Fuzzy Environment

针对单位运输成本为运输量的阶梯函数形式,且客户需求、提前期和库存成本存在不确定性的运输-库存协调问题,从优化系统物流成本角度,建立了运输-库存系统成本优化模型.基于理论上的最优解在实际中并不一定可行的事实,为了使决策者的决策意图能够得以体现,提高优化结果在实际环境中的可执行性,提出了一种求解模型的协调机制.最后算例表明了该协调机制的有效性:既体现了决策者的经验判断,同时由该优化机制得到的优化结果也小于分剐采用最优运输策略和最优库存策略时的系统成本值.     

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。     

库存路径问题的3种策略

在供应商管理客户库存的模式下,从新的角度全面规划长期的库存路径问题,通盘考虑库存与路径的动态整合.以具有随机需求的客户为重点,循序渐进地研究解决库存路径问题的3种策略:固定区域和固定路线、固定区域和变化路线以及变化区域和变化路线.使用报童库存模型、扫描算法、周期随机库存决策以及节约算法等方法对这3种策略下的库存路径问题进行分别求解,找到每种策略下客户的最佳配送数量和总的最短配送距离.从而,把一个长期的、动态的库存路径问题由短期向长期、由静态向动态进行逐渐过渡,实现更贴近于物流配送实践的数学描述与求解研究,为随机库存路径问题的研究提供一个新的思路.     

时变变质率下两个仓库的易腐物品的库存模型

研究变质率呈Weibull分布的两个仓库的易腐物品的库存管理,建立了其确定性库存模型,给出了最优解的求解过程,并举例进行了证明。     

存货影响销售率的无形变质物品库存-运输整合优化模型

针对供应商采购量与存货水平临界点数量关系的两种情况,主要研究物品无形变质与存货影响销售率现象对库存补充策略和运输费用的影响,进一步探讨库存-运输整合优化问题。在物品发生无形变质并允许缺货的条件下,建立了供应商的库存-运输整合优化模型,讨论了存货影响销售率现象对库存更新周期、订货批量、平均库存与运输总成本的影响,得到了供应商的最优库存更新周期和最佳订货批量。最后,通过算例进行实证研究,为供应商在无形变质物品的库存-运输整合决策中提供了借鉴与参考。     

多目标物流配送优化问题建模及其遗传算法设计

建立了带有公共交货期的多目标物流配送优化模型,考虑了3层配送网络中物品分配和运输模式选择,并对迟到完成的任务给予惩罚,所优化的目标为总费用最小化和分拣中心负载的平衡。建立了一种遗传算法求解过程,对染色体采用了两部分编码,分别表示对分拣中心和运输模式的选择决策,并采用了可变的交叉和变异概率,以防止求解陷入局部最优。最后通过数值仿真试验表明了多目标问题求解的有效性。     

不确定情形下的绿色物流网络和库存问题研究

当前,绿色物流网络的构建对企业物流系统的可持续发展起着至关重要的作用。文中研究了不确定情形下的绿色物流网络和库存问题,提出了一个考虑网络成本和CO2排放当量的双目标随机规划模型。其中,经济目标最小化网络总成本,包括订货成本、采购成本、运输成本、库存持有成本、延期交货成本和缺货损失成本;环境目标最小化运输过程的CO2排放,该过程基于《IPCC国家温室气体清单指南》中提出的测算方法和数据库进行。对于客户需求的可变性,采用情形树法进行描述,以客户需求不确定性的发生为界,将模型分为两个阶段进行分析。此外,文中对带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA II)进行改进求解上述模型,测试结果表明改进算法在收敛性能上明显优于原算法。文中模型和算法在一个两级供应链物流网络算例中的应用结果表明,环境目标的引入通过对订货、库存及运输方式决策产生影响来降低运作对环境的影响,决策者可以在小范围增加成本的前提下大幅度降低环境影响。此外,文中还对各决策过程关于延期配送的货物比例α的影响机理进行了分析。进一步说明了文中提出的模型和算法可以为各级决策者提供有效的订货、库存及车辆调度方案,以达到网络总成本和环境污染最小化的目的。     

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.     

A Method for Freight Flow Allocation in Stochastic-flow Logistics Network Based on Variable Weights

据现实物流网络中物流节点和运输线路的容量会受节点设施设备以及线路运载工具状况的影响而随机变化的特点,研究了具有物流网络容量约束且运输线路容量随机,以成本最小、网络可靠性最大和最长单程运送时间最短为优化目标的物流网络货流分配问题.针对传统加权求和方法权重固定不变而使得该方法缺乏科学性和灵活性的不足,提出了基于变权的物流网络货流分配的多目标优化方法,首先构建了物流网络变权模型,该模型考虑了决策的实际需要与因素的状态值对权重的综合作用;然后在此基础上采用网络分解和动态规划方法对问题进行求解.通过算例对问题模型和求解方法进行了验证,结果表明通过调整变权系数便可得到符合需要的最优决策方案,所提出的方法科学、灵活,并且计算量小.     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资优化调度研究

针对新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）疫情防控中应急医疗物资调度不尽合理、集配中心中转效率不够高等问题，重新设计了重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资调度与配送体系，并给出了应急医疗物资的分类方法。从医疗物资使用需求和库存估计可使用时间2个维度构建需求点紧急度指标，考虑突发公共卫生事件特征，以加权的需求满足率最大化为主要目标、车辆行驶距离最小化为次要目标，构建应急医疗物资动态分配模型，并通过算例验证了模型的有效性和可行性。结果表明：所构建的模型能够兼顾医疗物资分配的公平和效率，符合突发公共卫生事件中应急医疗物资供给和需求的动态变化特性，确保在物资短时间供给不足的情况下各需求点也能公平获取一定比例的物资；且模型仅要求各需求点上报各种品类医疗物资的使用人数和库存量，同时模型还给出数据缺失时的自动计算办法，可操作性更强；运用紧急度指标对需求满足率最大化目标进行校正，解决了各需求点因需求量差异对公平分配造成的影响，使得应急医疗物资分配更加合理。研究成果结合了新冠肺炎疫情防控中应急医疗物资调度的具体过程，使得分配模型更符合实际需要，可为城市应急医疗物资优化调度提供决策依据。     

交通运输业对国民经济贡献的衡量方法

研究了运输业对国民生产总值增长的贡献和对劳动就业人数增长的贡献。运用投入产出方法和产业关联理论定量分析运输业单位产值的增加对国民经济增长所带来的影响,即运输业单位产值的增加对国民生产总值的直接效果、后向波及效果、前向波及效果、消费波及效果,以及对劳动就业增长的效果。通过理论模型和实例分析表明:交通运输业产值的增加将引起国民生产总值和劳动就业人数的乘数增长,说明该模型在分析交通运输业对国民经济贡献时具有可操作性和实用性。     

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。     

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     

基于海铁联运的集装箱班列服务路径优化

虑考虑海铁联运过程中影响集装箱班列开行的不确定因素, 结合班列服务客户各自固定需求时间窗的实际需求, 引入不确定规划区间来表示集装箱在客户节点的装卸箱服务时间, 同时将具有时效性要求的需求时间窗设置为软约束, 运用惩罚函数将其作为惩罚项整合到运输成本目标函数中, 选择合理的惩罚系数, 构建以运输成本低、运输时间少为目标的班列服务路径非线性多目标优化模型, 针对不确定变量, 采用机会约束规划转换模型得到考虑模糊时间的多目标路径优化模型, 通过加权求和将多目标合并转化为单目标问题, 并设计人工蜂群算法求解所构建的班列服务路径优化模型, 并以盐田港海铁联运为实例进行了模型检验和对比分析。结果表明: (1)在硬时间窗约束下运输时间减少了88%, 但成本增加了97%, 充分表明了软时间窗设置的优势; (2)考虑不同的运输目标时, 只考虑运输费用时, 运输时间增加了5.3%;只考虑运输时间时, 运输费用增加了67.8%。所建模型和算法能够很好的满足不同客户不同运输时效性的需求, 在运输费用方面具有明显的优越性。      

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化（双语出版）

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明：设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。     

上海市花木-龙阳路副中心路网系统改善研究

上海市花木-龙阳路副中心依托既有的龙阳路交通枢纽进行高强度开发,以实现交通和土地利用的最大化效益。针对巨大的交通出行需求、用地条件受限等不利因素,提出应该在交通需求预测的基础上,解决路网系统方面存在的问题,优化对外和内部交通通道的改善方案,从而提高区域路网系统的承载能力和道路交通运行效率。     

超限运输的成因及治理对策

采用经济学的成本及价格分析工具,阐明了超限运输经济利益驱动的两种表现形式:多装货可以增加收入;使用“大吨小标”车辆可以降低成本。通过利润最大化极值条件的求解,发现在一般情况下,运输业户始终未实现利润最大化,受到利益驱动会不断增加货物装载质量。此外,通过在运输利润分析中增加执法因素,发现影响超限运输执法效果的两个要素是超限检测概率和处罚严厉程度。最后,在成因分析的基础上,提出了加大经济调节力度,提高路面执法强度,加大超限处罚力度的超限运输治理总体思路。