物流配送中心选址模型及其启发式算法

在考虑了产品运输成本和配送中心运营可变成本的基础上, 建立了一个有关多个配送中心的选址模型。模型的求解主要分两部分, 对于线性函数部分, 用运输问题的“表上作业法”予以求解; 对于非线性部分, 用“启发式”算法对其进行了优化求解。两种方法结合使用, 得到了较为满意的选址结果, 并与解决此问题的其它算法进了简单的比较论述.     

单一物流配送中心选址分析

物流配送中心的选址对物流系统的运营效率起着至关重要的作用。针对单一物流配送中心选址,提出了单一物流配送中心选址的原则,介绍了单一物流配送中心选址的程序、方法,并对选址影响因素做了分析,最后总结了选址时应该注意的问题。     

基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小(上层目标),且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小(下层目标),并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.     

基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小（上层目标）,且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小（下层目标）,并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.     

物流配送中心选址模型

主要分析物流系统中库存管理、运输、配送中心之间的联系,应用最优化方法建立了物流配送中心选址的数学模型。该模型是一个混合整数规划、给出了按ＢＥＮＧＥＲＳ方法设计的求解算法,模型中约束方程数量的有限性保证了算法的收敛性。由于考虑了多种实际因素,所以该模型有较大实用价值。     

基于成本分析的区域配送中心优化选址模型

区域配送中心选址是否得当对其后期运营成本影响很大,本文将针对配送中心从设计规划到项目寿命期结束所涉及到的诸多成本因素进行分析,从配送中心营运角度对配送线路优化处理,使配送成本最低,这样得出的方案才更符合实际情况;把初期建设成本分摊到项目寿命期内进行比较,使配送中心选址的可比性更强;弥补了以往最短路径法只考虑节约运输费用,未考虑土地使用成本、基础设施建设成本的不足.     

基于成本分析的区域配送中心优化选址模型

区域配送中心选址是否得当对其后期运营成本影响很大,本文将针对配送中心从设计规划到项目寿命期结束所涉及到的诸多成本因素进行分析,从配送中心营运角度对配送线路优化处理,使配送成本最低,这样得出的方案才更符合实际情况;把初期建设成本分摊到项目寿命期内进行比较,使配送中心选址的可比性更强;弥补了以往最短路径法只考虑节约运输费用,未考虑土地使用成本、基础设施建设成本的不足.     

易腐物品物流配送中心选址的遗传算法

在分析流物配送中心的作用及其现存选址方法的基础上，建立了一种求解易腐物品配选址问题的算法，虎算法为和ＡＬＡ法相结合而成的遗传算法。     

关于配送中心重心法选址的研究

配送中心是现代物流系统重要组成部分,在规划设计配送中心时,合理的配送中心选址可以大大降低其运营成本,本文对配送中心选址中常用的重心法进行了分析,认为重心法选址存在着错误,并分析了其中的原因。     

物流配送中心选址双层规划模型与算法

新建物流配送中心在选址时不仅要考虑到与已有配送中心的竞争,还要预测到未来可能出现的竞争者,否则将会在竞争中处于劣势地位. 因此建立了“原有配送中心-新建配送中心-未来加入配送中心”这一框架下的双层规划模型,为竞争环境下的新建配送中心选址提供决策依据. 上层目标极大化新建配送中心在计划期内的市场份额,下层目标极大化未来竞争者的市场份额. 其中市场份额由配送中心与需求者之间的距离作为可观察项的多项logit模型来刻画. 设计了遗传算法求解,最后通过实例验证该模型与算法可以有效的避免损失,提高新建配送中心的竞争力.     

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合理的配送路线可以提高物流配送的效率。启发式的最优路径选择方法是目前研究的热点，本文针对模拟退火算法收敛速度慢的缺点，提出采用退火过程的导引知识（即上次退火过程节点的分布情况）作为下次选择节点的依据，从而提高模拟退火算法的速度。分别针对不同的配送节点进行实验，结果表明，基于导引知识的模拟退火算法能够获得更快的收敛速度，更快得到最优解。     

基于模拟退火算法的汽车悬架最优控制研究

设计了一种基于模拟退火算法优化常规线性二次最优控制器权值矩阵的方法。利用该算法的随机搜索特点,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了LQR控制器的设计效率和控制性能,解决了常规线性二次最优控制器的权值矩阵确定问题。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于模拟退火算法优化的LQR控制器的汽车主动悬架相对于应用常规LQR控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能;同时在充分利用常规LQR控制器优势的基础上,改善了其权值矩阵确定存在的问题。     

模拟退火算法在供应链生产调度中的应用

研究一个简单供应链中的生产调度问题,目的是找到一个合理生产排序使得单位时间的成本最小,建立该问题的单目标非线性规划模型。运用模拟退火算法,结合邻域搜索进行求解,最后举例验证算法的有效性。     

基于模拟退火算法的客运站到发线占用优化研究

结合客运站旅客列车在站技术作业的特点,以出发旅客列车正点为目标并且兼顾到发线固定使用方案和高等级列车优先接发建立客运站到发线占用优化模型。该模型为混合0-1整数规划模型,属于NP问题,直接求解较困难。文中用模拟退火算法(SA)设计求解方案,并用实例对模型和算法进行验证,生成到发线使用方案,说明其优化效果明显。     

多级物流配送网络设计的优化模型及算法

由于生产企业单层次的配送网络结构与大范围物流配送存在很大的不适应性,文中提出了一种符合生产实际需要的多级物流配送网络结构设计,由此建立了可以描述一般性多级配送网络设计问题的通用优化模型,并设计了该优化模型的模拟退火算法.算例研究表明,采用该优化方法运算快捷,所得结果合理,能为生产企业的物流配送网络设计提供良好的决策支持.     

遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传0模拟退火算法的多连接查询优化算法．该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码．在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间．     

广义Gauss模型及其模拟退火算法

研究了求解优化问题全局解的随机神经网络方法，将Gauss模型拓展为广义Gauss模型，使之能求解一般优化问题的全局解。进而引入全局性较好的模拟退火算法的思想，提出了广义Gauss模型的模拟退火算法。通过算例比较了几种计算智能算法的全局性。广义Gauss模型的模拟退火运行全局性最好，但它付出了时间的代价；广义Gauss模型兼顾了计算效率和全局性；广义Hopfield网络的全局性最不理想。     

基于模拟退火算法的经济批量和运送问题

研究简单的供应链模型生产批量和运输调度问题,主要目标是找到经济批量调度合理排序,使单位时间的平均库存费用、建立费用、运输费用最小。建立该问题的多目标非线性混合整数规划模型和最佳枚举方法来解决这个问题。由于在大中型的问题中很难获得最优解,所以运用模拟退火算法,它结合邻域搜索技术,以一定的概率选择邻域中最好的状态,从理论上来说是一个全局最优算法。     

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由于车辆运输式半挂车运输危险性高、效率低,提出使用铁道平车对车辆进行运输.铁路输送中的多型号平车装载问题旨在满足运输和安全的要求下,提高铁路平车利用率,节省铁路运输资源.针对平车优先的平车装载问题,建立数学模型,将改进的自适应遗传算法、模拟退火算法思想、优先适应降序算法结合,提出了一种自适应混合遗传算法;给出了算法的编码,遗传算子的设计、适应度函数的定义、交叉概率和变异概率的自适应改变算法.进行仿真实验,得出适应度变化曲线和装备装载顺序.与混合遗传算法解决该问题的最优结果对比,模拟退火混合遗传算法的运算过程快,且优化程度高.