T-JIT环境下企业供应链中采购管理供应商选择和订单分配

随着经济和社会的迅猛发展,企业之间的竞争主要体现在供应链之间的竞争。供应链可分为计划、采购、制造、配送和退货5大部分,而采购管理是供应链间竞争的关键,是联系供应链企业成员中供应商和销售者的纽带,也是企业保持稳固发展的核心所在。为了对采购管理中供应商选择和订单分配问题进行优化,提高企业采购管理效率,以T-JIT拉式生产方式的企业环境为研究背景,首先,概括出了影响企业供应链管理的多目标因素,即信息共享成本、交货成本、库存成本、采购成本和质量成本。其次,采用数理统计理论和优化算法,借助MATLAB和lingo软件,构建了T-JIT环境下企业供应链中采购管理的两阶段分析法,即利用AHP-EM和TOPSIS法对阶段1进行供应商选择,应用阶段1中的权重采用多目标混合整数规划模型对阶段2进行订单分配研究。最后,依托实例,提出了信息共享率对供应商选择、订单分配和总成本的影响,得出T-JIT环境下对该问题的解决优于一般环境。该问题的研究对扩展供应链系统管理理论、提高企业供应链管理水平和增强企业核心竞争力具有重要的理论和实践指导意义。     

自行车共享下的城市慢行交通出行方式选择的博弈分析

通过分析出行者所选择的出行方式,考虑城市公共自行车与共享单车的各自特点,建立了政府与出行者的动态演化博弈模型,并进行了模型平衡点的计算以及不同参数下演化过程和演化稳定趋势分析.研究结果表明,文章所建立的演化博弈模型存在多个稳定点,其中政府加强自行车管理的策略对出行者出行方式的演化趋势起着促进作用.并找到符合实际情况的稳定状态,即政府加大对共享单车的管理和引导,营建良好的出行环境,出行者会选择共享单车出行.最后根据以上研究结果,提出了以加强对共享单车管理,促进共享单车与公共自行车协同发展为主的相关建议.     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.     

酸碱和冻融双重腐蚀下混凝土力学效应的试验研究

在酸碱和冻融双重腐蚀条件下,进行了混凝土室内模拟试验。通过对混凝土的表面腐蚀现象、单轴抗压强度以及应力—应变关系的探讨和分析,结果表明:强酸和强碱均对混凝土具有明显的腐蚀性;酸碱和冻融循环腐蚀在不同时期分别占据主导作用,双重腐蚀加速了混凝土力学性能的劣化。同时,对酸碱和冻融腐蚀的机理进行了分析。本文的研究对混凝土在复杂环境条件下的设计和工程应用具有重要参考价值。     

基于成本最优的公路货运站设备数量优化研究

在考虑装卸设备的工作效率和公路货运枢纽处理能力的前提下,以设备寿命成本最小作为优化目标函数,通过建立线性规划模型完成对公路货运站设备的配置管理;分析了公路货运站设备配置原则和方法,将公路货运站设备分成装卸设备和拆装箱设备两大类;在收集全国32个公路货运站数据的基础上,提出设备全寿命成本的概念,根据公路货运站叉车和起重机的工作能力,建立线性规划模型对公路货运站的设备进行优化;最后应用Lingo软件对公路货运站配置实例进行建模和求解.     

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。     

定位-路径问题综述

研究了定位-路径问题(LRP), 总结了国内外LRP模型及其扩展模型, 比较了LRP模型求解算法的适用性, 分析了LRP测试算例的节点分布和数据规模, 提出了LRP研究的主要方向。研究结果表明: LRP模型从基于基础网络的最简化问题(带容量约束的LRP, CLRP) 向多方向模型进行扩展, 包括基于网络复杂化的LRP扩展, 如特定网络系统的多目标LRP (MOLRP)、同时取送货LRP (LRPSPD)、接驳转运中心LRP (CDCLRP)、两阶段LRP (2E-LRP)、选址-弧路径问题(LARP)、卡车和拖车路径问题(TTRP) 与设施地点为二维连续的LRP (PLRP), 基础网络参数不确定化的LRP, 包括带模糊数据的LRP与多计划周期LRP (MPLRP), 且正在向更切合实际的问题如高度集成、不确定与动态LRP发展; LRP算法方面, 精确算法仅可用于求解小规模LRP, 主要LRP求解算法由早期的智能算法逐渐转向元启发式算法、基于邻域搜索优化的算法与混合算法方向发展, 这些改进算法均基于特定LRP设计, 具有更好的求解性能, 尤其是采用基于多种破坏和修复因子的自适应大邻域搜索算法求解大规模LRP取得了较好的解, 且其改造性极强; 常用LRP测试算例的节点呈现均匀分布、堆分布及均匀与堆混合分布, 且逐渐产生了适用于2E-LRP与LRPSPD等扩展LRP的测试算例; 根据物流市场环境变化和需求, 提出LRP未来扩展研究的主要方向, 包括多阶段LRP的扩展(如2E-LRPSPD、考虑库存的2E-LRP等)、节点二维连续的LRP、客户含优先级的带竞争或盈利LRP、混合不确定LRP等切合实际的问题; 提出了LRP求解算法未来方向, 包括设计新型精确算法求解中、大规模LRP, 设计更准确更高效的组合启发式算法与应用近似算法求解LRP及扩展LRP的最优解。      

出行成本对居民出行方式的影响

以北京市居民出行行为为研究对象,收集2010年部分区域居民出行基础数据,使用相关性分析筛选与居民出行方式选择密切相关的影响因素.以小汽车出行方式的效用函数与公共交通出行方式的效用函数的差值构建新效用函数,选择收入、出行目的、支付方式、出行时间比、出行成本比等作为影响因素,将小汽车和公共交通出行时间比划分为1∶5、1∶3、1∶1,分析出行成本对居民出行方式的影响.分析结果表明:当出行时间比为1∶5时,居民使用小汽车出行对应的弹性值均小于0.1,出行成本调节缺乏弹性;当出行时间比为1∶3时,对应的最大弹性值为0.39,当出行成本比为25时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间比为1∶1时,对应的最大弹性值为0.89,当出行成本比为22时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间在1∶3和1∶1之间,要使得小汽车的出行分担率为30％,则出行成本比为至少为5.