基于订单拆分的线上到线下连锁门店配送优化模型

针对零售企业线上到线下(Online To Offline, O2O)转型下连锁门店订单分配和配送问题,考虑门店商品种类、库存容量及客户退货等因素,提出只按商品种类而非数量进行拆分的订单拆分策略.以配送总费用最小为目标,构建基于订单拆分的O2O门店配送优化模型;设计包含线上订单就近分配和改进禁忌搜索的两阶段启发式求解算法,采用标准算例库中数据验证模型和方法的适用性和有效性.结果表明：与不拆分订单方法相比,订单拆分能够提高客户订单履约率,各门店商品总库存量不小于客户订单总需求量时,客户订单履约率达到100%.     

时间窗约束下需求可拆分的拣选与配送联合优化问题研究

针对企业急需解决的订单履行效率低问题,基于需求可拆分的思想,综合考虑时间窗和组合拣选策略特征,建立时间窗约束下需求可拆分的拣选与配送联合优化模型。通过拣选成本、拆分需求成本、配送成本、时间惩罚成本反映订单履行效率,指出拆分需求、组合策略以及算法对于模型的优化。利用两阶段算法对模型求解,通过算例验证了模型和算法的有效性。最后以不拆分需求、S-Shape策略和顺序决策算法为对比方案,发现总成本分别下降了33.43%、12.3%和28.17%,证明本文建立的模型和算法可以有效提高订单响应速度,降低订单履行成本。     

随机需求下的CDL系统多目标优化

为了增强越库配送对市场随机需求的适应性,兼顾总体利益和零售商门店的个体利益,充分考虑随机需求、库存、配货和原始订单等因素,以提高最终订单满足随机需求的置信水平、增加配送车辆满载率和降低总运营成本为目标,建立了多目标随机规划模型,构建了正规化的多目标适应度函数,设计了具有自适应特点的遗传算法,并进行了实例研究.结果表明:与原始订单相比,最终订单满足随机需求的置信水平、配送车辆满载率分别增加了3.59%、12.71%,每天的总成本平均减少了631 845元,降低了13.73%.     

带时间窗的地铁配送网络路径优化问题

为应对人们日益增加的货物需求与货车进城难题,提出整合地铁网和道路交通网,形成以地铁列车和城市配送车辆为载体的地铁配送网络.考虑列车开行时间表、客户服务时间窗、城市配送车辆容量等限制条件,构建带时间窗的地铁配送网络路径优化模型,综合优化地铁列车班次的客户分配、出站点的客户分配及末端配送路径.设计随机变邻域的迭代搜索算法(ILS-RVND)进行求解,以成都市地铁3号线运输货物为例,验证了模型和算法的实用性和有效性.结果表明,地铁配送网络配送成本低,准时性高,配送车辆行驶距离短,能满足比货车单独配送更精准的服务需求.     

混合下单模式下在线餐饮订单配送优化模型

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题，提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式，研究此模式下订单配送优化. 考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性，以最小化配送成本为目标，建立带有软时间窗的整数规划模型. 设计基于插入算法和2-opt 邻域搜索的混合启发式算法求解模型. 通过算例，分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响. 结果表明，单个因素的增加会降低配送成本，当两者同时增加，因系统达到饱和使配送成本不升反降，因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.     

混合下单模式下在线餐饮订单配送优化模型

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题，提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式，研究此模式下订单配送优化. 考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性，以最小化配送成本为目标，建立带有软时间窗的整数规划模型. 设计基于插入算法和2-opt 邻域搜索的混合启发式算法求解模型. 通过算例，分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响. 结果表明，单个因素的增加会降低配送成本，当两者同时增加，因系统达到饱和使配送成本不升反降，因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.     

电子商务条件下城市物流协同配送车辆路径问题研究

电子商务环境下的协同配送具有客户位置分散、订单多、批量小和重复线路多的特点,通过对当前电子商务条件下的城市协同配送车辆路径问题进行研究,构建了多中心协同配送车辆路径问题的优化模型,并运用自适应遗传算法求解.通过具体实例验证,研究方法较好地提高了配送中心之间的协同工作效率、降低了物流配送成本.     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

O2O模式下物流协作策略研究

针对网络消费单多、量小、分散且服务需求快捷导致物流成本高昂的问题,提出了一种O2O模式下将库存前移的物流协作策略,建立将库存前移的物流协作式配送策略成本模型,并设计了模型求解的遗传算法。通过算例比较,发现协作式配送策略相较于传统的基于订单响应式的配送方式可节约13.15%的成本,表明该协作策略的有效性。     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

多品种燃油海运库存路径问题鲁棒优化模型与算法

针对需求不确定下的多品种燃油海运库存路径问题(Maritime Inventory Routing Problem, MIRP),提出非专用舱室和非固定停靠供应港的船舶配送策略,通过设置供货商保守系数给定条件下的累积航次多品种燃油不确定需求预算阈值,构建以供货商燃油库存与配送总成本最小化为目标的MIRP非线性鲁棒优化模型,并设计了改进混合自适应遗传算法求解模型。算例结果表明,非专用舱室和船舶非固定停靠配送能有效降低供货商燃油库存与配送总成本;供货商在各需求港关于各品种燃油的保守系数均存在某个不同的恰当值,当保守系数超过恰当值时,客户服务水平变化趋于平缓。研究结论可为供货商多品种燃油MIRP提供决策参考。     

Location and design decisions of facilities in a distribution system with elastic customer demand

This paper describes a bi-level programming model that seeks to simultaneously optimize location and design decisions of facilities in a distribution system in order to realize company’s maximal total profit subject to the constraints on the facility capacity and the investment budget. In the upper-level problem, two-echelon integrated competitive/uncompetitive capacitated facility location model, which involves facility location and design, is presented. In the lower-level problem, customer is assumed to patronize store based on facility utility which is expressed by service time cost in the store and its travel cost to customer. Customer’s facility choice behavior is presented by a stochastic user equilibrium assignment model with elastic demand. Since such a distribution system design problem belongs to a class of NP-hard problem, a genetic algorithm (GA)-based heuristic procedure is presented. Finally, a numerical example is used to illustrate the application of the proposed model and some parameter sensitivity analyses are presented.     

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基于铁路装车地直达列车的大宗原材料供应方式,研究生产企业库存优化问题.结合企业特定产品日销量的概率分布、产量盈亏平衡点、流水线设计能力等确定库存的随机输出量,依据装车地直达列车运行图的列车到达时刻及卸货量作为库存的输入量及输入时点.采用基于时间步长法的系统仿真方法获得原材料采购环节的库存优化策略,综合原材料库存持有成本、批量折扣成本、订货固定成本,以及缺货成本建立仿真模型.利用MATLAB编程获得特定算例的仿真最优解,模拟结果表明,订货量、直达列车发车间隔是左右库存仿真映像优化水平的核心要素.     

混合算法在港口吞吐量预测中的应用

设计供应链网络主要考虑满足外部客户需求最大化和网络总体效用的最大化,其目的是寻求合适的合作伙伴,从而制定符合实际的生产分销策略。为了解决复杂供应链网络设计的问题,提出了一种新的多阶段数学算法模型,该方法是基于遗传算法、层次分析法、多属性效用理论、以同时满足供应商和客户在网络各个层级上的需求。最后,应用该方法很好地解决了所列举的案例,并证明该方法的有效性和实用性。     

考虑补货周期偏移的最优库存控制双层规划

研究了物流系统中多产品共用仓库的存贮策略.假设库存系统的平均总费用包括每次订货的固定订购费、产品所需仓库空间决定的固定存贮费,以及实际存贮产品数量决定的可变存贮费.通过多产品补货周期的相对偏移节省存贮空间和费用.最优库存控制双层规划模型中,以库存系统的平均总费用最小为上层目标,以库存系统所需的仓库空间最小为下层目标,上下层模型的决策变量分别为补货周期和补货周期的偏移量.设计了求解该模型的粒子群优化算法,求得最优补货周期和补货周期偏移量.用算例验证了模型和算法的有效性.     

考虑随机需求和时间约束LIRP联合协同优化

针对多节点多层次多功能的供应链管理中整体效益亟待提高的问题，结合某连锁超市的单一供应商、多分销中心、多零售店所构成二级分销网络，建立以系统总成本和供货时间为目标的多目标选址-库存-路径问题（location-inventory-routing?problem，LIRP）集成规划模型. 利用线性加权法将其转化为单目标规划模型，提出遗传算法和节约里程法相结合的两阶段启发式算法并求解模型，第1阶段用遗传算法求解选址-库存问题，第2阶段用节约里程算法求解车辆路径规划问题. 并结合某连锁超市实例，对不同总成本权重下的不同决策方案的分销网络进行LIRP集成优化，优化后的系统方案比原文献的总里程减少了3 606.9 km，系统总成本减小了6 526.2 元，缺货成本降低了124.6 元，只有19.7元，验证了模型和算法的有效性.