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.      

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.     

公交线路配车问题的不确定双层规划模型

为合理优化公交线路配车,考虑现实中公交站点乘客数量不确定性因素,引入不确定理论构建公交线路配车的不确定双层规划模型. 上层目标为公交运营企业的收益最大化,下层目标为乘客出行时间和费用总成本最小,约束条件是政府要求的服务水平、乘车率,通过 MATLAB进行编程求解. 以南昌市210 路公交为例,利用所构建的不确定双层规划模型对早高峰07:00-08:00 配车进行优化,在给定80%乘车率的约束条件下,单方向配车数量由26 辆减少到23 辆,减少11.5%;优化后高峰小时乘客总加权成本相比优化前小幅增加0.5%,基本持平;高峰小时该线路的利润比优化前增加了112 元,提高29.6%. 结果显示,利用所构建模型优化早高峰小时线路配车效果明显. 该研究为公交运营者考虑现实中不确定因素更合理地优化线路配车提供了理论支持.     

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。     

带有模糊参数的电子废弃物逆向物流规划模型

通过对彩色电视、电冰箱、空调、洗衣机、电脑、手机6种电子废弃物的逆向物流网络结构的选择, 建立了带有模糊参数的电子废弃物逆向物流规划模型。利用容差法将模糊约束条件清晰化, 把模糊规划模型转化为确定型的线性规划模型, 利用WinQSB软件对模型求解。结合广西的交通运输发展状况, 参照其他地区电子废弃物回收处理成本, 计算了不同置信水平下的广西电子废弃物再制造中心、检测中心和填埋场的位置, 确定了广西电子废弃物逆向物流网络。研究结果表明: 在置信水平分别为0.80、0.90、0.95时, 广西电子废弃物逆向物流网络节点的功能没有发生变化, 再制造中心的处理量分别为24 532.22、5 089.72、5 368.5 t。     

一类可微凸多目标分式规划的最优性条件

讨论了一类向量分式多目标规划问题(VFP)在fi(x)0(i=1,2,…,p),ρ(x)>0,f(x)、g(x)、ρ(x)均为可微凸函数条件下的Kuhn-Tucher型最优性条件。     

不确定需求下定制客运乘降点选址规划模型

为给道路客运行业在旅客需求波动下的资源配置提供决策参考,促进行业长足有序发展。首先,针对需求不确定下的定制客运乘降点选址问题,将不确定需求引入约束条件,以旅客需求点需求量与需求点到乘降点间的距离乘积之和最小为优化目标,建立了随机规划模型;其次,运用随机规划理论对随机约束条件进行处理,转化为机会约束模型;最后,以重庆城际快客乘降点选址为实例,对选址模型的可用性进行验证,获得了规划乘降点数量在不同取值下的定制客运乘降点规划方案,对置信水平变化进行了分析,发现随机约束置信水平变化与目标函数呈正相关趋势。     

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-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.     

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．     

突发事件下区域物流资源优化配置模型及算法

为提升突发事件下应急物流的快速应对能力,提高物流资源配置效率,基于区域应急物流网络,提出突发事件下实现区域物流资源优化配置的直达路径配置策略、核心区域集散节点配置策略和混合调整配置策略3种调整策略.基于3种调整策略,以总运输时间最短为目标,构建突发事件下区域物流资源优化配置模型,结合模型决策变量的特点,运用改进免疫克隆...     

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。     

集装箱物流收益管理的能力分配模型

提出了研究不确定环境下集装箱物流收益管理的框架．针对集装箱物流收益管理系统的核心问题——运输能力分配，建立了考虑整条航线多个港口需求不确定性的舱位分配随机规划模型，并介绍了用机会约束规划方法求解模型的步骤．通过实例数值仿真，证明了该模型的可行性，并揭示了船舶承载能力对需求较大的航段的舱位分配策略影响较大，而需求的波动对舱位分配策略也有较大影响．     

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.     

物流信息资源整合模式探讨

论述了物流信息资源整合的内容和意义,提出了通过构建企业信息平台和社会公共信息平台、建立信息资源共享机制来实现物流信息资源有效整合的模式。     

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研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型。分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法。以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型。利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险。     

构筑港口物流人才高地推进港口物流产业发展

现代港口日益成为综合物流中心。浅述构筑港口物流人才高地的必要性和紧迫性；提出树立人力资源开发新观念，优先积累人力资本、改革人事管理制度、多渠道引进人才、推行智力资源资本化、建立人才开发新机制，构筑国际化人才高地等对策。     

模糊多目标订单分配模型

随着竞争的日益加剧,采购成了影响企业生存和发展的关键因素.正确的订单分配是成功实行采购的关键.实际上,影响订单分配的许多信息并不是确定的已知条件,例如目标、约束条件等.文中通过考虑上述信息的不确定性和模糊性,构建一个包含模糊目标和随机约束的订单分配模型.利用数值算例证明了模型的可解性,并指出了可能的几个研究方向.     

基于投标模型的计算网格资源分配的研究

研究运用投标模型对网格资源进行合理分配.建议了网格任务Agent的投标方式,并提出了任务Agent的爬坡式投标算法,任务Agent可以通过该算法搜索效用函数获得其期望效用最大化.网格任务Agent的效用函数是基于期望的效用函数.如果任务Agent在限定的时间内完成所有的任务并且将剩余的费用归还,用户将表示满意,否则,用户表示不满意.在仿真实验中,着重研究了网格任务Agent效用函数与作业响应时间之间的关系,并对基于效用函数的经济调度方法与传统的先来先服务（FCFS）方法进行了比较分析.     

Compound Method of Solving Logistics Routes Allocation

The logistics routes allocation discusses optimal routing from origin to destination through distribution center(DC) on condition that both transport and distribution cost should be taken into account.The problem can be solved by the iterative non-linear programming(INLP),in which the transport cost and distribution cost are assumed to be linear and non-linear,respectively.The method works well in most situations.However,when the distribution cost predominates in the total cost,the method fails,and the solu...