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建设现代物流系统要求有关决策部门必须充分考虑可持续发展的因素.基于这个原因，本文建立了可持续发展条件下的物流中心选址双层规划模型，其中上层规划是从系统规划者的角度出发使选址总费用最小，而下层规划为考虑各物流中心相互影响条件下的空间价格平衡的变分不等式模式，与此同时还考虑了污染附加费的征收标准，使其满足环境质量要求.最后设计了基于遗传算法的求解算法，并用一个算例说明了本文所提出的可持续发展条件下物流选址优化模型和算法的应用情况.     

带有多重能力等级选择的内陆港选址问题研究

为促进资源的合理利用,减少内陆港的重复建设,以系统总成本,包括建设成本和运输成本最小为目标函数,并考虑内陆港的通过能力限制,构建了两阶段的带有多重能力等级选择的内陆港选址模型,同时设计遗传算法求解.东北地区的实例分析结果表明,从系统最优角度出发,还应增设通过能力分别为5万TEU和15万TEU的齐齐哈尔内陆港、佳木斯内陆港,并形成由近、中、远距离内陆港群构成的区域内陆运输节点布局.结果同时表明,在选址决策中加入对通过能力的选择,可以使内陆港的布局与内陆地区的运输需求分布更加趋于均衡,减少不必要投资,提高资源使用效率.     

考虑局部排队延误的VMS 选址双层规划模型

用Monte Carlo 模拟技术刻画路网状态的随机性,优先考虑在交通网络瓶颈路段设置可变信息板待选点,建立多目标优化可变信息板选址双层规划模型.上层模型为基于不确定风险决策最小和诱导效益最大的双目标规划模型,下层模型为考虑局部网络有排队延迟现象的随机用户平衡模型.采用增广Lagrange 对偶算法与相继平均算法组合求解下层模型,采用非劣排序遗传算法-II 求解整个双层规划模型.算例结果表明,在可变信息板资金预算约束下,非劣排序遗传算法-II 能够有效求解可变信息板选址的多目标优化问题,得到6 组Pareto 解.研究结果可为城市道路网可变信息板诱导配置的优化和建设提供决策支持.     

不确定环境下的物流配送中心选址方法研究

针对现实中普遍存在的不确定环境,本文在传统的双层目标规划的基础上进行了改进,建立了不确定环境下的物流配送中心选址的双层规划模型及算法.最后,通过一个具体的实例,阐述了如何用该理论解决实际问题,对未来配送中心的建设提供一定的参考作用.     

配送中心选址与车辆路径一体优化模型与算法

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响.为了反映两者之间的相互关系,建立了配送系统优化的双层规划模型.模型上层为配送中心选址问题,下层为车辆路径优化问题.由上层模型给出初始配送中心选址方案;在此基础上由下层模型进行配送车辆路径优化;然后计算上层模型中的供应商到配送中心的运输费用,从而得到上层模型的目标函数;再对上层模型方案进行调整.设计了基于遗传算法与粒子群算法的求解方法.算例分析表明,与两者分别优化相比,双层规划模型可以降低配送系统的总成本,提高配送系统的整体效率.     

考虑路段失效的军事物流配送中心选址模型

针对战场保障网络常常遭受敌人打击的现象,建立了考虑路段失效的军事配送中心可靠选址模型.模型为双层规划形式,上层规划的目标是优化系统在无路段失效和出现路段失效时所覆盖的总的需求量,下层规划的目标是最小化某一路段失效时系统覆盖的需求量.采用启发式算法求解下层规划,运用遗传算法求解整个模型.通过一个算例验证模型的优越性和算法的有效性.算例结果表明,尽管模型所得选址方案在无路段失效时覆盖的需求量,小于不考虑路段失效的最大覆盖模型选址方案覆盖的需求量,但在最佳路段失效时模型选址方案的覆盖效果优于后者.     

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科学合理的多机场系统场址选择是一项涉及众多因素和利益主体的重要决策问题,就是要使系统中各机场容量协调并使系统收益最大化. 在分析旅客机场随机性选择行为基础上,构建双层规划模型来描述多机场系统场址选择决策过程中多目标价值准则,定量研究宏观机场决策者与微观旅客的相互作用. 模型上层规划从决策者的角度出发,使总的机场建设费用最小,下层规划则描述旅客机场选择行为,并使其总的出行费用最小. 考虑到变量的离散特性,文章分析了求解所构模型的方法,并通过实例模型的求解来检验模型和算法的可行性和有效性. 实例计算表明,双层规划模型的多价值准则决策方法更接近实际情况,在多机场系统选址规划中具有一定的实用性,对优化机场资源配置和提高机场竞争力具有现实意义.     

粗糙费用多设施选址问题的模型和算法

设施选址在整个物流网络中是一个十分重要的决策问题,它决定了整个物流系统的模式,结构和形状.设施选址方法尤其是多设施选址方法的研究已经成为一个备受人们关注的研究领域.首先介绍了设施选址的重要性. 然后在粗糙环境中根据不同的决策标准,建立了3种不同类型的模型,并设计了一个遗传算法来解决其中1个模型.最后给出了1个数值例子.     

基于竞争的物流中心选址双层规划模型及算法研究

提出基于竞争的物流中心选址双层规划模型,将物流中心选址涉及到的两个具有明显不同目标的决策者——选址规划者和客户联系起来考虑问题,并将配送中心建成后遇到的竞争问题也纳入其中.该模型立足物流中心上层决策者和下层决策者两方面,权衡决策者和客户的总成本费用,对于研究物流中心在某个较长规划期内的最优选址问题具有重要意义.利用遗传算法对模型进行求解,最后通过实证分析表明建立的模型及算法具有实用价值和指导作用.     

城市轨道交通线路规划优化模型与算法

文章根据我国城市轨道交通规划建设的特点,建立了以轨道交通投资和系统出行总时间最小为目标的轨道交通线路规划的双层规划模型,提出应用成熟的遗传算法进行优化模型求解.方法简单实用,对于我国的轨道交通线路规划具有实用价值.     

铁路物流中心规模设计优化模型研究

构建了铁路物流中心规模设计优化的双层规划模型.上层规划考虑了铁路运输成本、公路运输成本及建设成本,使系统总成本最小;下层规划使用变分不等式模型描述用户选择铁路物流中心的均衡态.采用EDO算法进行求解.算例验证了模型及算法的可行性与有效性.     

动态交通下车辆路径选择模型及算法

为优化动态交通下物流配送成本及服务水平, 依据交通流量将运输时间分为不同时段的不同分布, 建立了具有时间窗约束与物流成本最小的车辆路径混合整数非线性模型, 设计了自然数插值编码的遗传算法对模型进行求解, 对不同交通状况下配送方案选择进行了仿真比较。仿真结果显示遗传算法是收敛的, 依据交通状况选择相应的配送方案, 不仅物流成本降低了2%, 而且服务水平也提高了5%。     

集装箱公铁联运定价策略的博弈分析

集装箱公铁联运是集装箱海铁联运向内陆延伸的重要运输方式之一,本文从集装箱公铁联运及公路直达运输作业全过程的角度出发,对影响托运人运输方式选择的关键因素进行分析.在此基础上,构建了公铁联运和公路直达运输广义费用函数,并以随机效用最大化理论为基础,采用MNL模型构建了托运人运输方式选择模型.通过分析起讫点间各承运人的收益情况,构建了公路直达运输与公铁联运定价策略的博弈模型.所选案例结果表明,现阶段在铁路运价不做调整的情况下,公路直达运输承运公司和短途物流企业可分别通过适当提高公路直达运费和降低公路接驳费率提升企业收益;随着公铁联运的发展,当短途物流企业间竞争日趋激烈时,铁路企业可通过制定最优定价策略实现企业收益的最大化.     

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针对区域公共物流中心(Regional Public Logistics Center, RPLC)选址问题,考虑到选址问题的不确定性,运用场景规划技术,建立RPLC选址双层规划模型。上层规划模型最小化RPLC建设及运营费用,下层建立分车型随机用户均衡模型用以描述城市内车辆的路径选择。通过预估RPLC在未来运营中可能出现的各种场景,确定相应场景下变量的取值,并求解双层规划模型、确定该场景下的最优选址结果;根据场景发生的概率选取在各种场景下加权平均费用最小的选址结果作为最终结果。同时,本文给出了求解该问题的离散粒子群算法和数值算例。结果表明,所建立的模型和求解算法是有效的,能较好地解决RPLC选址的不确定性,这对于节约RPLC建设和运营成本,减少投资风险是可行的。     

企业物流中心稳健性选址模型

借鉴稳健设计的基本思想, 运用随机机会约束规划方法, 建立了需求和制造中心加工量不确定条件下的企业分销物流中心的稳健性选址模型, 该模型通过将不确定条件下选址分派费用的波动均方差融入目标函数以实现选址稳健性目标。分析了该类模型的处理方法, 探讨了基于组合遗传算法的模型求解思路, 并通过算例进行了验证。分析结果表明: 与普通模型相比, 该模型在整个规划期内选址分派费用的波动均方差降低31.5%, 物流网络稳健性显著提高, 该模型合理有效。     

公铁网络联运方案设计

基于公铁联运模式,构建干支线运输方案设计的混合整数规划模型,揭示了网络基础设施配置与干线运输服务设计间的协调优化关系.对公铁联运网络的枢纽等级配置、干线运输服务设计、货物托运人和收货人对于中转枢纽的选择、货物托运人和收货人对干线运输服务的选择,以及干线区段改造方案等决策进行综合优化.分析表明,收货时间限制成为联运方案选区的关键约束条件.此外,公铁联运中转枢纽节点的能力制约着联运系统的服务能力,瓶颈区段的识别并改进,以及合理的干线差异化等级的运输服务组合能够大幅度降低网络运营成本     

基于停车场限制的物流中心选址模型及算法

针对停车场限制的物流中心选址问题,建立了双层规划模型．上层规划以物流中心费用最小来确定物流中心的位置,下层规划建立了配送／采购车辆与城市道路交通组合分配模型,最后,采用遗传模拟退火算法对模型进行求解．     

带有固定运费的多式联运方式选择

为更经济有效地组织多式联运,在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下,针对一批货物在其运输路径上各路段运输方式的优化选择问题,以包括运输费用、中转费用和惩罚费用在内的总费用最少为优化目标,以货物送达时间和运输能力为约束条件,构建了混合整数线性规划模型,并设计了相应的整数编码遗传算法.算例结果表明,本文模型比既有不考虑固定运费的模型具备找到更优解的能力;对于15个包括20~100个路段和5~20种运输方式的随机算例,与商业优化求解器LINGO相比,本文算法在设定计算时间60 s内找到了2个大规模算例的更优解,总费用平均节省0.75%,证明了该算法对大规模问题的有效性.