物流配送车辆路线求解算法

为进一步降低日益复杂的物流配送成本,通过对物流配送网络系统分析,提出更为接近实际的三层次物流配送网络结构。针对第二层次车辆路线问题(VRP)网络模型,运用四叉树原理进行客户分区,使用两阶段启发式算法优化车辆行驶路线,采用C语言编程实现了算法设计。运用模拟数据通过LINGO程序仿真测试,显示该算法计算结果与LINGO计算结果相同,而计算时间大幅度降低,说明了该算法快速、有效。     

AHP法在成渝物流通道合理化选择中的应用

物流通道选择的合理化是物流企业降低物流成本，提高物流效益的关键所在．笔者在文中利用层次分析法建立物流通道合理化选择的数学模型．该模型选择若干物流指标进行分析研究，采用近似求解算法和统计检验法分别求解判断矩阵最大特征根和检验判断矩阵一致性，给出了物流通道合理化选择的简易实用算法．最后以成渝物流通道选择为实例进行研究，计算出中档客户的最佳物流通道．     

铁路物流基地离散选址法研究

考虑多等级铁路物流基地的特点,在离散选址法的基础上,以物流基地运输费用最小化和满足物流基地需求节点最大化为优化目标,以不同级物流基地数目上限、资源利用范围和最大供给能力为约束,构建了铁路物流基地的0-1混合整数规划模型,并采用LINGO进行求解。结果表明,物流运输费用尽可能少的前提下,可以满足节点需求量最大化,结果验证了该选址方法的准确性和可靠性。     

容量限制与运输模式联合选择的综合客运枢纽布局模型(英文)

分析了传统的综合客运枢纽布局优化模型,同时增加运输模式与中转能力的约束条件,提出了改进后的综合客运枢纽布局优化模型,并设计了改进的遗传算法对其求解。应用LINGO软件进行有效性检验,分别计算了8节点与50节点Solomon标准测试数据,并将改进模型与经典算法进行比较。计算结果表明:当应用LINGO软件计算8节点Solomon标准测试数据时,平均运算时间为5 043s,最优成本为1 952 418元,应用遗传算法与MATLAB软件计算的平均运算时间为62s,最优成本为1 955 900元;当应用遗传算法与MATLAB软件计算50节点Solomon标准测试数据时,平均运算时间为574s,最优成本为8 500 600元;当计算25节点的AP数据且枢纽节点数量为3时,平均运算时间为612s,最优成本为155 148元,比经典算法降低了108元。可见,改进模型有效。     

一种改良的联合重要度算法

Hong＆Lie在BimBaum重要度的基础上给出了两个底事件的联合重要度的算法，但是对计算结果分析得知此算法存在不足之处．对此提出了一种改良的联合重要度算法，并用改良前后的两种算法对同一棵故障树的底事件进行联合重要度计算，并将两种算法的计算结果进行对比分析，最终得出结论，改良后的联合重要度算法是合理的．     

第三方物流服务商特征属性的前沿评价

为了设计一个适合第三方物流服务商的评价方法，建立了15个分类指标的评价指标体系，其中每个指标划分为5个等级，依据第三方物流服务商的绩效水平确定其所处等级，得到原始评价值．将备选服务商的同一分类指标的原始评价值两两比较，求出15个分类指标下服务商的相对优先矩阵，对每个相对优先矩阵计算其特征属性向量，然后采用限定分类指标权重顺序的非参数前沿绩效评估方法对服务商进行评价，得到第三方物流服务商的优先排序向量，为企业选择第三方物流服务商提供依据．最后，设计了2个算例，对算法的可靠性进行验证．     

基于低碳的报废汽车逆向物流网络选址问题研究

基于低碳的报废汽车逆向物流网络选址问题研究是针对报废汽逆向物流网络的选址问题,在基于多级物流网络的基础上,提出以总成本之和最小与碳排放量最小为目标函数建立数学模型,并确定在报废汽车逆向物流网络中的设施位置和数量,用LINGO软件对模型进行了求解,并用算例验证了模型的有效性,实现低碳经济。     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．     

改进BP算法在船舶碰撞危险度计算中的应用

在海上交通工程学的最新研究成果的基础上，提出了用一种改进的BP算法来计算船舶碰撞危险度．将该改进的BP算法应用到系统中并与普通BP算法比较，对结果作了详尽的分析．结果表明，改进的BP算法有更快的收敛速度和更好的计算精度．     

物流企业客户综合价值计算模型的构建与应用研究

作为客户知识的重要组成部分之一，物流客户综合价值对物流企业全面掌握客户给企业带来的价值，判断客户关系的发展趋势以及进行客户市场细分都有积极的意义．本文在相关文献研究的基础上提出了物流企业客户综合价值计算模型．客户综合价值由历史价值(HV)、当前价值(CV)和潜在价值(PV)3部分构成，论文对3种价值计算进行了详细论述，提出了可操作的计算模型．结合物流企业实际，本文利用4种客户价值矩阵进行客户分类，以满足物流企业决策者对不同情况下的客户关系管理与决策需要．