车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。     

成熟期快速时尚品物流分销网络选址-分配模型

为解决快速时尚品在成熟期网络销售过程中的物流节点选址与分配问题,以分销网络收益最大化作为决策目标,考虑销售策略及提前期约束的影响,构建了由4个参与方和4层物流设施构成的快速时尚品物流分销网络的多周期非线性混合整数规划模型,并采用遗传算法确定产品折扣率以及中央仓库、第三方物流企业和自取点的选址、分配及服务方案.算例结果表明:当折扣率为0.687时,物流分销网络总收益最大;当集货期大于等于2d时,物流分销网络总收益的增长率迅速减小.     

基于多智能体局部寻优的粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,用多智能体遗传算法对粒子群算法当前搜索到的全局极值进行局部寻优．用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索从而获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。对函数优化和神经网络训练的仿真实验表明．此算法能更快的收敛到全局最优解。     

考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

在城市轨道交通网络化运营条件下，极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度，本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点，通过构建量化换乘差异的协同度指标，建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型，优化轨道交通网络线路间成功衔接次数，提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合 整数非线性规划模型，本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解，并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明，所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异，利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态；优化后全网列车同步到达次数增加33.86%，乘客平均换乘等待时间减少22.75%；相较于PSO和BAS算法，本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率，为提升城 市轨道交通服务质量提供理论参考。     

基于多中心车辆路径问题的收益分配优化研究

针对多中心车辆路径优化过程中配送中心间合作收益分配不均衡的问题,引进物流服务提供商作为协调者促成配送中心间形成合作联盟.首先,以多中心共同配送总成本最少为目标建立数学模型;其次,应用客户点聚类方法形成初始线路,并设计了GA-PSO混合算法进行线路优化;然后,运用MCRS(Minimum Cost-Remaining Saving)法、Shapley法、比例最小核心法、弱最小核心法和最小核心法分别求解多中心收益分配模型,并应用联盟稳定性方法选择最优收益分配策略;最后,应用严格单调路径方法,以物流服务提供商收益最大化为目标,研究联盟合作序列形成过程和多个联盟的存在形式,并进行了实例验证.结果表明,本文方法有利于促进配送中心间形成联盟,并可应用到以多中心车辆路径优化为基础的物流运输网络合作联盟形成、拆分及网络优化的过程中.     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

区域物流网络规划研究现状及若干关键问题

合理的区域物流网络是提高物流运作效率、促进区域经济发展的重要条件.提出了区域物流网络规划＂中心扩展＂和＂中心吸附＂的研究思路,以及将数学优化模型与地理信息技术（GIS）有机结合的研究方法.进而指出区域物流网络规划研究中,区域尺度范围确定与划分、企业物流运营网络规划、区域跨界物流整合与优化、区域物流波及效应与摄动效应、区域物流网络动态演化机理及动力机制等,今后特别值得关注的一系列重要问题.     

基于物流服务组合的两级物流服务供应链利润分配模型

基于物流服务组合模式,在一个物流服务集成商和多个功能型物流服务提供商的情况下,每个主体自身的产出受到他人努力水平的影响时,运用委托代理理论建立了物流服务集成商和功能型物流服务提供商之间的优化模型.该模型的优化目标是集成商的利润最大化,同时综合考虑了提供商的参与约束(1R)和激励相容约束(IC).对模型进行优化求解,得出物流服务集成商提供给每个提供商最优的分配系数和固定支付.结果表明,物流服务集成商给提供商的分配系数与提供商的努力水平正相关,与提供商的风险规避程度呈负相关;物流服务集成商的努力水平是与提供商的单位努力成本负相关.且外生不确定因素越多,集成商的努力水平越低.     

基于多目标优化的物流服务组合研究

为了发展铁路货运组织改革提出的门到门的全程物流服务,达到更及时有效地响应货运客户日益多样化、个性化的物流需求的目的. 针对物流服务的特点,构建物流Web服务组合模型,采用Web服务组合技术将物流服务提供商提供的物流服务进行实时、动态的组合,并将组合问题转化为求解多目标优化问题,提出了改进的NSGA-Ⅱ （non-dominated sorting in genetic algorithm-Ⅱ）算法. 首先考虑了物流业务流程中物流服务的逻辑关系以及由于物流服务提供商联盟而产生的物流服务联合关系,设计了隐含逻辑关系和联合关系的染色体编码方式和遗传因子;其次,将实际铁路物流服务中客户的QoS （quality of service）属性需求作为组合服务的目标函数的惩罚函数,有效避免组合服务重计划问题,促使染色体向满足约束的方向进化;最后对算法进行实验仿真,结果表明算法解决物流服务组合问题的有效性与可行性,某次实际铁路物流服务选择的具体服务与组合服务的QoS属性都符合客户要求,组合服务从三个目标角度来看都是非劣的,而在物流任务与候选服务增加的情况下,算法运行时间满足实际需要. 并且较于NSGA-Ⅱ算法,考虑了物流服务提供商的联盟需求,得到满足客户物流服务需求的Pareto解在Pareto解集中所占比例达到100%,即得到了质量更优的物流服务组合方案.      

基于变权的多目标物流网络货流分配方法

为克服多目标物流网络货流分配问题中加权求和求解方法的主观片面性,在具有固定拓扑结构的物流网络的基础上,建立了以运输线路和物流节点能力为约束条件、以物流成本最小、最长单程运送时间最短以及网络使用率最高为优化目标的多目标物流网络货流分配优化模型,并提出了基于变权的模型求解方法:首先,构建了物流网络变权模型,通过状态变权函数实现变权操作,使变权结果不仅反映了决策者的主观偏好,而且与客观的目标状态值相关联;其次,根据物流网络变权模型计算基于优化目标变权综合的路径状态值,并进行最优路径选择和货流分配;最后,通过算例对优化模型及求解方法进行了验证.      

城市低空物流无人机航迹规划模型研究

为提高物流无人机在城市低空环境下配送的安全性和公众接受程度,保证运输经济性,提出一种考虑运行风险、噪声水平和运输成本的城市低空物流无人机航迹规划方法。采用栅格法进行空域环境表征,建立基于风险的城市空域环境模型。结合物流配送要求,建立多目标、多约束的物流无人机航迹规划模型。采用改进A*算法进行求解：为降低航迹代价,设计估价函数预估成本;为保证飞行安全,引入安全保护区确保间隔;为提升搜索效率,采用动态步长加快搜索进程。仿真结果表明：本文模型和算法所得航迹的运行风险小、噪声水平低、运输成本低,能够实现多目标优化。分析模型参数可知,当各子目标代价权重分别为0.6、0.1和0.3时,规划航迹最优。保证其余参数不变,增大安全间隔,则风险代价、运输成本代价总体呈增加趋势,噪声代价减少。在本文规划环境下,参考大疆经纬200无人机参数,在安全间隔取15 m时,综合代价最小。     

GIS在物流配送系统中的应用

高效率、快捷的物流配送系统对企业的发展至关重要。本文对两者的融合进行了探讨,介绍了地理信息系统（GIS）在物流中应用的基本原理,并提出了基于GIS的物流配送系统模型,最后指出了GIS在物流配送系统中应用的功能实现。     

基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法

在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.     

考虑车流时空分布不均衡的货物列车开行方案优化研究

为适应货主动态需求和运到期限要求,采用动态车流组织方法进行编组方案调整、列车运行方案与车流挂线的综合优化.考虑车流时空分布不均衡性,结合基本运行图架构,运用时空网络描述车流组织动态过程,考虑车流组织过程时空连续性、车站与线路时空能力及运到期限等约束,在静态车流组织优化模型目标基础上考虑车流到后待解与编后待发的延迟费用,构建货物列车开行方案整数规划模型.基于 K短路构造初始解,依据列车能力利用率阀值评估方案,从而调整车流改编方案搜索邻域解,设计模拟退火求解算法.实例研究表明,相比静态模型,所建模型的决策变量能更清晰地反映车流对车站线路时空能力的占用状况,优化方案能有效匹配车流时空分布不均衡性,有利于车流接续与流线结合.     

城市物流设施的多属性特征研究

从城市物流设施的技术、自然、社会经济属性三个维度出发,提出了城市物流设施的属性结构。首先,从一般意义上的网络中的节点出发,分析了城市物流设施在数学意义上的聚类系数、度、关联度、相似度等技术属性,着重研究了关联度、相似度的计算过程。其次,从作为物流服务网络中的节点出发,研究了城市物流设施在物流学中的规模、服务半径、类型、存量、通过量等自然属性。最后,考虑到物流服务设施具备的公益与效益双重属性,揭示了城市物流设施的社会经济属性,分析了属性构成及具体衡量指标。     

“无人机-车辆”配送路径优化模型与算法

基于城市配送的发展趋势,提出一种“无人机-车辆”联合配送模型,以无人机为主导,分3 步进行路径分配,无人机每次配送可以服务多个顾客点,车辆不用在固定点等待无人机。进行单 次路径规划时,让顾客需求点尽可能多的得到服务,最后,以总配送距离最小为目标,对整体路径 进行优化。此外,设计了3种不同的配送场景,构建的模型能同时适用于这3种场景。采用带末 端优化的模拟退火算法求解问题,结果验证了模型的可行性。考虑到未来无人机技术的进一步 提高,对无人机的最大载重量和飞行距离进行灵敏度分析。结果表明,无人机的配送能力受载重 量和飞行距离影响,增大配送能力可以使无人机服务更多的顾客需求点,均衡提升载重量和飞行 距离可以充分发挥无人机的配送能力,更好地完成农村地区的物流配送。     

考虑物流服务水平的物流配送规划多目标模型

为了提高顾客对物流服务的满意度,以最小化物流系统总费用和最大化物流服务水平为优化目标,考虑配送中心现有货物周转能力和产品配送时间对物流服务水平的影响,构建了三级供应链模式下物流配送规划的多目标优化模型.针对多目标优化问题不存在单一最优解的特点,利用预先设定的偏好区域和随机生成的权向量构造了适应度函数,提出了基于偏好的多目标进化算法求解模型.算例结果表明:通过求解多目标优化模型,得到10组非劣解,即10种物流配送方案均处于决策者的主观偏好范围内;各方案的物流系统总费用与服务水平成反比关系.      

航空联运时代物流中枢机场选择研究

经济全球化、电子商务、第三方物流等多种因素促使中国航空联运业务快速增长,正在重塑中国航空货运网络。首先从中国参与全球经贸一体化程度加深、城市群产业转型升级与布局优化、航空物流快速发展等方面对中国现阶段发展航空联运的必要性及趋势进行分析。然后建立模型对国际与国内物流中枢机场选择进行分析,显示郑州新郑、武汉天河两机场具备中枢机场建设条件。进而对两机场的现状基础及潜力进行深度考察,认为二者在建设国际与国内物流中枢机场方面各具优势,应当考虑错位发展。     

带有逆向物流的城市连锁店运输线路优化

逆向物流越来越受到人们的重视，结合节约里程法和启发式算法，对既有正向物流又有逆向物流的城市连锁商店物流配送的路线选择问题，以运输路线最优（即总运输费用最少）及运输车辆的合理利用为原则，进行优化设计。     

基于GIS的物流配送中心服务半径的分析与确定

基于物流配送服务半径的概念及其确定的影响因素,利用GIS技术作为工具进行配送服务半径确定过程的模拟,可为物流企业在物流配送中心运作与管理中的科学化决策提供借鉴作用.