多对一配送网络中的库存与运输整合问题

通过运用双层规划法,为物流配送系统中典型的多对一配送网络建立具有随机需求的、多产品的库存与运输整合优化数学模型,同时做出库存控制与运输组织两方面的决策.提出了把整合问题分成库存与运输两个问题的改进启发式方法,前者将成本针对不同产品加以分配,后者针对不同周期寻求成本的优化,通过二者之间的反复迭代,解决库存与运输的整合优化问题.最后,运用算例验证模型与算法的有效性,从而实现更贴近于大规模现代物流配送实践的数学描述与求解研究.     

液化天然气库存路径问题建模与算法

考虑液化天然气（LNG）的在途挥发、转移挥发与库存挥发对配送成本与风险的影响,根据LNG风险特性采用蒸汽爆炸模型量化库存和运输风险,并针对传统单因素风险评估方法的不足,结合多源数据（兴趣点密度、土地生产总值产出率和人口密度）构建多因素复合风险评估指标反映事故严重程度的空间异质性,建立库存路径问题双目标优化模型,实现多周期LNG库存和配送方案的联合优化。根据问题的特征,设计基于贪婪策略预优化并结合变邻域搜索（VNS）的多目标粒子群（MOPSO）混合优化算法,且通过标准测试函数对改进前后的MOPSO算法和非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行比较;与NSGA-Ⅱ相比,MOPSO在结合VNS前后分别具有32%和42%的收敛性优势,结合VNS混合优化相比原始MOPSO有15%的收敛性优势。最后,以广州地区LNG加气站供应体系进行案例分析。研究结果表明：库存与运输成本存在利益背反关系,且在短暂缺货时总成本较低;忽略挥发的影响会导致小批量频繁补货,从而增加不必要的运输成本;LNG挥发成本占总成本的10%~20%,库存挥发率对成本影响较大,但对风险影响很小,当库存挥发率低于2%时投资降低挥发率带来的经济效益较大,当超过2%时,投入产出比迅速降低;风险限值约束对路径选择和成本影响较大,20%风险限值的降低带来了10%总成本的提高,但20%风险限值的提高仅降低5%的总成本,说明总成本在逐步接近不考虑风险时的最低值,存在优化上限。     

多目标物流配送优化问题建模及其遗传算法设计

建立了带有公共交货期的多目标物流配送优化模型,考虑了3层配送网络中物品分配和运输模式选择,并对迟到完成的任务给予惩罚,所优化的目标为总费用最小化和分拣中心负载的平衡。建立了一种遗传算法求解过程,对染色体采用了两部分编码,分别表示对分拣中心和运输模式的选择决策,并采用了可变的交叉和变异概率,以防止求解陷入局部最优。最后通过数值仿真试验表明了多目标问题求解的有效性。     

交通枢纽选址与网络设计同时优化的模型与算法

考虑到交通枢纽时交通网络的反作用，提出了交通枢纽选址与网络设计同时优化问题；给出了描述该问题的以规划者为领导者、以出行者为跟随者的双层决策模型，这种模型是基于交通均衡分配的；最后，探讨了求解此模型的算法，并给出了实际算例。     

基于自适应网格粒子群算法的多目标配送优化模型

对配送方案的选择提出多目标优化,在满足客户需求的前提下,力求成本最低和各配送中心负荷均衡,建立多目标规划模型。运用粒子群算法对解空间粒子进行局部和全局的搜索,再运用自适应网格算法对非劣解外部集进行更新和维护,保持其规模。实证表明,采用基于自适应网格的多目标粒子群算法对该模型进行求解能够得到均匀分布于解空间的Pareto前沿。结果表明两目标具有一定的悖反关系,据此选择满意解。     

区域交通分流路网设计的双层优化模型及算法

针对区域路网交通分流技术中的分流路网优化与选择问题,分析了分流路网与基础路网的关系,确定了分流成本的构成与量化方法,在此基础上提出了以分流成本最小化为上层目标、以用户均衡为下层目标的区域交通分流路网设计的双层优化模型,进而给出了考虑路网拓扑结构完整性和反Braess假定的模型启发式求解方法,并对算法的效率进行了分析.最...     

多车型车辆路径问题的算法

总结目前求解多车型车辆路径问题的5种基于知识的算法,提出采用大旅程法和禁忌搜索法相结合的混合启发式算法,在搜索过程中通过增加惩罚因子的方法允许不可行解的存在,减少求解陷于局部优化的可能性。采用GENIUS算法处理其中的TSP问题,不仅能产生较好的解,而且通过对解的周期性的扰动,进一步减少求解陷于局部优化的可能性。     

避免重大事故的危险品道路运输网络研究

通过对危险品道路运输网络双层约束条件的分析,考虑避免危险品在运输过程中发生重大事故,建立了上层以监管部门期望的总影响后果最小化及影响后果均衡为目标函数、下层以运输企业期望的加权运输成本和风险损失最小化为目标函数的双层规划模型,兼顾双方不同的利益,并设计启发式算法进行求解,最后利用算例验证了模型和算法的可行性。     

基于混合进化算法的甩挂配送问题

甩挂配送问题考虑甩挂运输的交通限制,将客户区分为是否为单箱卡车客户,建立单箱卡车配送和双箱甩挂车配送的混合线路,是带有子回路的新型路径优化问题.采用2-opt局部优化算法对线路进行了优化.然后,建立了0/1整数规划模型,对线路进行了分段,以最小化子回路新增成本为目标优化子回路组合.在此基础上建立了混合进化算法,搜索最优混合线路.通过算例研究演示了甩挂配送问题的新特征,通过仿真分析了子回路组合优化模型的性能,以及算法在集成2-opt与否时适应度的演化,结果表明了该方法的有效性.     

通信网络中基于启发式算法的网架规划方法研究

全面介绍了通信网络中应用于网架规划中的各种现代启发式算法(遗传算法、进化规划、免疫算法)的思想、步骤。并就各自特点做出对比总结。     

应急物流配送优化的改进最邻近算法研究

应急物流配送研究的核心是最短路径选择问题。以最邻近算法为基础,针对以往只能解决一个配送仓库对应多个救灾中心问题的局限性,提出一种多个配送仓库同时对应多个救灾中心的改进最邻近优化算法。通过仿真实验证明该算法具有良好的适用性。     

具有模糊时间约束的城市配送多车型车辆调度问题

针对城市物流配送中广泛存在的有时间窗多车型问题,以及由于交通路况与人力因素导致的相关时间参数模糊化现象,以梯形模糊数表征时间参数,利用梯形模糊代数、有符号距离和区间数距离公式,构造出一种具有较高精度的提前/滞后惩罚函数,继而在此基础上给出了一种以最小化配送费用和客户时间窗提前/滞后惩罚为目标的具有模糊时间约束的多车型车...     

库存路径问题的3种策略

在供应商管理客户库存的模式下,从新的角度全面规划长期的库存路径问题,通盘考虑库存与路径的动态整合.以具有随机需求的客户为重点,循序渐进地研究解决库存路径问题的3种策略:固定区域和固定路线、固定区域和变化路线以及变化区域和变化路线.使用报童库存模型、扫描算法、周期随机库存决策以及节约算法等方法对这3种策略下的库存路径问题进行分别求解,找到每种策略下客户的最佳配送数量和总的最短配送距离.从而,把一个长期的、动态的库存路径问题由短期向长期、由静态向动态进行逐渐过渡,实现更贴近于物流配送实践的数学描述与求解研究,为随机库存路径问题的研究提供一个新的思路.     

一种高效求解压力容器问题的双层循环蚁群算法

压力容器的设计具有冗杂性,设计人员需要严格按照相关法规及设计标准确保压力容器的稳定性和安全性。本文提出了一种双层循环蚁群算法,将压力容器的设计过程简化为求解一个多目标优化问题,在满足GB/T 150—2011《压力容器》和GB/T 19905-2017《液化气体汽车罐车》设计要求的前提下,高效地搜索全局最优解。     

船队加解驳问题的数学模型与算法研究

文章以长江航线上推轮船队的加解驳问题进行了分析和过程抽象，建立了描述问题的数学规划模型，设计了一套启发式求解算法。     

交通网络设计问题的模型与算法的研究

交通网络设计问题是研究如何用定量的方法在已有交通网络上添加或扩容某些路段的问题。本文用基于均衡分配的双层最优化数学模型描述该问题，给出求解这类优化模型的算法，通过实例比较这些算法的性能，并探讨该研究领域未来值得进一步研究的问题。     

基于共同配送策略的公路货运网络优化问题

为取得公路货运网络的规模经济,提出采用共同配送模式来优化公路货运网络。针对已有运输网络设计模型中对运费函数和路径选择分析的不足,提出包含分段费用函数和最短运输路径选择的公路货运枢纽网络设计模型。通过实例计算,采用共同配送模式的公路货运网络中的货物周转量比采用传统的"点-点"网络模式中的货物周转量增加38.07%;而前者的干线公路运输费用却比后者下降了26.48%。结果表明,采用共同配送模式有利于实现公路货运网络的规模经济,文中提出的运输网络设计模型能较好用于公路货运网络优化中。     

基于免疫克隆算法的多枢纽选址与混合网络设计综合优化研究

为了描述多枢纽选址与混合网络设计综合优化问题,引入了双层规划模型建立数学模型.上层模型为多目标规划模型,以最小化网络总阻抗和最小化总投资为目标;下层模型为固定需求的用户平衡配流模型.然后,给出了基于免疫克隆算法的具体求解设计和步骤.接着,给出了算例,在不同决策权重条件下进行求解.算例结果验证了算法的可行性和模型的有效性,同时结果表明在建设枢纽后,当决策偏重于交通网络管理部门时,更倾向于建设新路段以降低网络费用和总费用.     

基于可靠度的城市道路网络优化模型与算法

分析了城市道路网络可靠性,并根据城市道路网络可靠性基础理论,提出了基于可靠度的城市道路网络优化方法,将用户平衡模型作为下层模型,以建设投资费用和用户出行费用最小为上层模型目标函数,可靠度作为上层模型约束条件建立双层城市道路网络优化设计模型,并采用遗传算法进行求解。实例表明,该模型对城市道路优化设计有较好效果。     

VRP问题的建模及算法研究

近年来随着社会智能交通的兴起,电子商务不断发展,中国现代物流业进入了高速发展时期。车辆配送作为物流业中一个核心功能,被作为重要的研究对象。本文以车辆路径问题为出发点,研究了车辆路径问题多目标优化算法,利用建模做出了算法优化方案,对现实操作中具有现实意义。