有时间约束的城市配送网络结构研究

城市配送网络结构设置应考虑服务水平和成本两个影响因素。针对有时间限制的货物配送,以城市配送网络总费用最小化为目标,研究不同配送需求下的最优城市配送系统结构,建立非线性混合0—1规划模型。用蚁群算法求解,得出满足时间约束且使系统成本最小的城市配送网络层数和节点设置情况。对城市配送网络的设置进行实例分析,以验证模型和算法的可行性,为城市配送网络的建设、运营和优化提供理论依据。     

自营货车与公交车协同快件配送优化

为了应对数量多、货件小、批次频、时效性高的城市快件配送需求,提出了公交车与自营货车协同配送的运营模式,构建了以快递运营总成本最低为目标的快件配送优化模型;通过决策快递的配送批次、起运时间和运输路径,优化了公交车与货车协同配送下的快件运输网络;设计了蚁群算法求解模型;基于大连市道路网与公交线网,分别求解有97个需求点的协同配送和货车单独配送方案,并比较了配送结果。分析结果表明:在协同配送模式下,总成本降低了9.5%,货车的行驶距离减少了12.6%,二氧化碳排放量由0.159t减少到0.139t,未按时配送的需求点减少了26.2%,总延误降低了57.7%;协同配送的单位时间惩罚成本适用范围为0.2~0.4元·min~(-1),公交车最优单位配送价格为1.5元·(t·km)~(-1)。可见,在一定范围内,协同运输模式的配送成本低,配送准时性高,产生的环境负荷少,可以提供比货车单独配送更好的服务。     

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.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题,运用随机优化理论,以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标,建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值,得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析,发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间;当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本;不同网络服务规模的运输路径优化结果,以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题，运用随机优化理论，以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标，建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值，得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析，发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间；当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本；不同网络服务规模的运输路径优化结果，以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资配送

为了在发生重大突发公共卫生事件时提高城市医疗物资的应急救援效率, 减少人员伤亡与经济损失, 在分析重大突发公共卫生事件特点与应急物流特征的基础上, 将需求紧迫度作为配送影响因素, 提出以辖区人口、感染确诊及疑似病例、医疗物资需求点规模、医护人员数量和医疗物资缺口率为评价指标的医疗物资需求点需求紧迫度评价指标体系; 针对医疗物资应急物流的特点, 调整医疗物资配送时间窗参数, 建立由车辆行驶成本、配送延误惩罚成本和无配送延误补贴费用组成的总配送费用函数, 并考虑配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件, 构建使总配送费用最少与需求紧迫度高的需求点优先配送的双重目标, 优化了医疗物资的配送路径; 依托SPSS、Yaahp和MATLAB软件平台, 结合算例, 利用层次分析法与遗传算法求解考虑与不考虑需求紧迫度的医疗物资应急物流配送路径优化模型。研究结果表明: 重大突发公共卫生事件下, 相对于不考虑需求紧迫度的配送路径, 考虑需求紧迫度的最优配送路径不仅对需求紧迫度较高的医疗物资需求点进行优先配送, 同时还使总配送费用减少了5.8%;需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性, 基于配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件所构建的双目标优化模型能够有效地提高应急救援效率和减少不必要的调度成本。      

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

基于混合整数非线性规划的接驳公交优化模型

接驳公交线路设计与运营方案优化是轨道交通与地面公交协同发展的研究课题之一，本文分析其在模型构建、规划方法及模型算法等研究方面的不足。以问题为导向，构建基于混合整数非线性规划的接驳公交协同优化模型，通过对模型重构进行求解。并通过实例分析验证模型和算法的有效性。结果发现：第一，以往研究中将线路设计与运营方案协同优化模型较少，本文统筹考虑接驳公交线路设计和发车频率优化构建模型；第二，以往研究中大多考虑多条接驳公交线路与1个轨道站点连接的单一目的地模式，本文通过增加“多对多”约束条件，使模型更加符合现实需求分配；第三，针对混合整数非线性模型求解困难的问题，本文通过模型重构，降低了计算 复杂度；第四，研究实例基于2个轨道站点和17个接驳公交需求点，得到2条接驳线路和相应发车频率，并通过与相同拓扑路网下应用深度优先搜索算法(DFS)求解结果进行对比分析，验证了本文所建协同优化模型的可行性和有效性。     

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.     

基于收益管理的季节性商品动态定价策略

以期望收益最大化为目标,研究了基于收益管理的季节性商品的定价策略,给出了在有用户保留价格情况下连续时间定价策略模型,并求出了需求为泊松过程和用户保留价格为指数分布时的最优解.算例分析表明:最优价格是初始库存的递减函数,是潜在购买率和销售时间段的递增函数;期望利润是初始库存和剩余销售时间的递增函数,同时边际期望利润是初始库存的递减函数.     

高铁快运背景下生鲜农产品的最优订货决策

针对高铁快运运输速度快和生鲜农产品易发生质量损耗的特性,建立高铁快运背景下生鲜农产品供应链的最优订货决策模型.运用指数函数模型刻画生鲜农产品的新鲜度随运输时间的衰减关系;鉴于高铁快运和普通运输在单位运输费用和运输时间上的差异,在供应商主导和零售商主导两种决策模式下,定量化分析供应链主导者选择高铁快运的必要条件.研究结果表明:基于高铁快运的生鲜农产品供应链系统存在最优的订货策略;供应商比零售商受高铁快运的单位运输费用影响更大;供应链最大化期望利润是关于生鲜农产品新鲜度参数和价格弹性指数的单调减函数.      

关联货运市场中客户决策行为与货流再分配

根据古典决策理论关于货主是理性人的假设,建立了货物的广义流通成本模型、广义采购成本模型、不同运输方式的关联度系数模型及广义采购成本对运价和运输速度的敏感度模型,分析了关联货运市场中客户决策行为与货流再分配的特点及其影响因素。发现不同运输方式运送同一货物会产生不同的广义流通成本,货主根据广义流通成本选择运输方式,关联度系数接近1时,关联市场竞争越激烈,广义采购总成本对运输价格和运输时间的弹性系数分别等于运费和货物在途成本占广义采购总成本的比例,货物时间价值相对稳定,因此,决定货主的运输方式选择和货流分配的力量来自货物本身和运输技术。     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

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研究因突发事件造成供应商生产成本和市场规模同时扰动时,供应链的最优应对策略和协调问题.针对突发事件对供应链造成的不同扰动幅度,在集中化决策下给出了相应情况时供应链的最优生产计划和最优零售价格.研究结果表明,供应链的原生产计划对突发事件具有一定的鲁棒性,只有当突发事件造成的扰动超过一定幅度时,供应链才必须改变生产计划以使其利润最大化.当分散化决策时,供应链的原数量折扣契约不能使扰动后的供应链达到协调,由此设计了新的数量折扣契约来使扰动后的供应链达到协调.最后给出一个例子验证了相关结果.     

铁路运输产品生产决策模型研究

通过对市场经济条件下铁路运输产品生产决策过程的分析，建立了满足市场需求的情况下，以企业效益最大为目标的生产决策模型，求解该模型，可确定出运输供给（产品）的种类，数量和最佳运行径路；在总成本控制下，还可以对运输产品的运价和结构进行调整。由于模型较大，只能用分解算法求解，文中给出了两种求解算法的思路。因模型的建立与铁路运输生产的实际情况相适应，所以能对铁路运输产品生产决策有指导意义。     

考虑贴现因子的民航协同运输利润分配研究

为探究贴现因子对民航协同运输利润分配的影响,得出更合理的利润分配方案,构建考虑贴现因子的讨价还价模型,采用逆推归纳法分类讨论贴现因子不同取值范围下的协同运输利润最优分配方案,并对方案的可行性进行模拟验证.研究结果表明,贴现因子对利润分配与合作稳定性有明显的影响;当航空公司贴现因子不相等时,为实现 “双赢”,贴现因子较大的一方应“礼让”博弈第一阶段的出价权,同时贴现因子较小一方的贴现因子变化对利润分配比例变化具有更大的灵敏度;当贴现因子相等时,参与博弈的航空公司应在一定的取值范围内出价以确保合作的稳定性.     

全寿命视角下的公共停车场PPP项目成本效益分析

为了保障政府和社会资本合作（Public-Private Partnership, PPP）的公共停车场项目合理的成本效益,应用全寿命周期理论,系统梳理了其成本效益组成结构及影响因素,建立了不同PPP模式下不同建筑形式的停车场（地下停车场、停车楼和机械式停车场）固定成本模型、年运营收入与费用模型和基于动态投资回收期的成本效益分析模型;探讨用地、停车收费及金融政策对不同PPP模式、不同建筑形式公共停车场动态投资回收期的影响,并以居住类公共停车场为例开展案例分析。结果表明：当内部收益率和收费价格一定时,对于机械式停车场和地下停车场,TBT（Transfer-Build-Transfer）模式动态投资回收期最短,其次为BOT（Build-Operate-Transfer）模式和BOO （Build-Own-Operate）模式;对于停车楼,BOT模式动态投资回收期最短,其次为TBT模式和BOO模式;当附属商业面积比例为20%时,不同建筑形式的居住类公共停车场动态投资回收期均小于15年,满足社会资本目标;土地价格一定时,增加附属商业面积比例可以使动态投资回收期缩短0.4~10年;转让停车场规模为小型或中型时,转让车位价格小于21.21万元,社会资本均可在15年内收回成本。     

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高速铁路投入运营以后,航空运输市场份额明显下降,两种高速客运方式产生了激烈的竞争.本文以武广沿线高铁与航空的实地调查数据为基础,根据非集计模型的相关原理,建立了描述武广沿线高铁与航空运输竞争的Binary Logit模型,并将调查获得的SP数据进行RP数据修正,对模型求解得出不同机票折扣下的高速铁路与航空运输的竞争程度.通过对模型结果的分析,我们发现当武广航空运输票价低于7折时,高铁与航空运输将产生激烈竞争,且票价折扣越低,竞争越激烈.研究成果对高铁与航空运输的协调发展及避免二者的恶性竞争具有重要意义.     

不确定条件下的作业车间多目标调度模型及其遗传优化

针对不确定条件下的作业车间特点,区别于传统调度模型采用决策系数策略,提出了一种新的不确定条件下的多目标车间调度模型,新模型为两维调度模型,不仅处理了生产过程中的应急调度问题,还在调度目标为作业时间最短的基础上,从库存、机器一人资源约束、生产效率三个方面归纳了企业相关成本调度指标,具有很高的实用性;采用改进的遗传算法求解新模型,得到一组Pareto最优解,可以在兼顾机器使用率的同时使生产成本最小化．最后采用某机车厂的部分生产数据对改进的模型及算法进行了仿真实验,结果证明了模型和算法的有效性．