以物流供需匹配度为目标的流线优化模型

为揭示典型物流活动的一般规律与特征,在分析物流供需关系的基础上,构建了具有多层、多级、多属性特征的流线网络结构和数学描述,并讨论了制造、贸易和区域物流活动的3种退化情形.定义了匹配度,以描述物流服务与物流需求在时间、数量、费用等因素方面的匹配关系.建立了以物流供需匹配度最大化为目标函数,以能力和资源限制为约束条件的流线优化模型.     

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.      

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.     

一种改进投影算法求解排放约束下多用户交通分配均衡模型

给出一种考虑排放约束条件下的交通分配均衡模型,在所定义的广义出行费用中明确考虑捧放因素.通过将变分不等式同题转换成等价的最优化问题.引入改进投影算法求解该模型.在所给出的数值算例中考虑两类对排放不同偏好的用户,采用均衡算法求解二次规划子问题,所得的弧及路径最优解收敛.且均满足Wardrop平衡条件.     

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.      

基于Benders分解的多方式物流运输网络优化模型

基于Benders分解,对多种交通方式下的物流运输网络优化模型的求解算法进行了研究。首先,以一个典型的物流运输网络优化模型求解为例,分析了Benders分解算法及其实现要点以及可能存在的问题,并提出相应的解决方法。然后在此基础上,通过引入不同交通方式的排放因子和各种排放物的排放成本,建立了多种交通方式下的物流运输网络优化模型。模型的目标函数为考虑运输排放的总成本最小,约束条件包括交通方式能力的限制等等,同时描述了基于Benders分解算法进行模型求解的主问题和子问题。最后,通过一个算例,对模型及其算法的效率和效果进行比较分析,说明模型和算法的可行性和有效性。     

基于无车承运的多式联运流线网络匹配研究

以无车承运平台为基础,考虑平台在车货匹配的基础上完成整个多式联运网络组建的过程,给出了一种“无车承运+多式联运”的平台运营新模式,探究了新模式下的业务流程与货物运输流程;在此基础上,通过结合物流流线网络理论与双边匹配理论,对“无车承运+多式联运”的流线网络,以及联运过程中各个层级之间的匹配度函数进行了构建;结合车货匹配度函数与联运匹配度函数建立了整个流线网络的匹配度模型;最后结合算例,对模型进行了求解,验证了匹配度模型对无车承运平台多式联运方案组织与选择的有效性,分析了新模式在增加平台业务范围等方面的优势.     

�ɳ�����չ�����µ� ��������ѡַ�Ż�ģ�ͼ��㷨

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.     

���ǿɳ�����չ�Ľ�ͨ�������˫��ģ�����㷨

研究了考虑可持续发展的混合型交通网络设计问题的优化模型和算法. 利用双层规划模型描述问题,其中上层模型是以方案总投资费用和汽车废气排放量最小化为优化目标,并受占用土地规模和路段负荷度的约束,下层模型为确定型的交通网络平衡配流模型. 使用路段等级决策变量将问题离散化,并基于模拟退火算法和基于路径的梯度投影算法进行模型求解. 算例计算表明,优化后的交通网络不仅拥堵状况得到显著缓解,而且路网内汽车废气排放量下降幅度也非常明显. 这都证明本文所提出的双层规划模型和求解算法是一种研究可持续发展环境下交通网络设计问题的有效方法.     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题,增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件,以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标,构建一种应急设施服务区划分模型,确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型,首先基于P-中值选址模型的优化理念,形成初始方案;继而加入禁忌搜索算法,结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析,验证了模型和求解方法的有效性.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律，以整个航空出行链为视角，综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好，构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性，提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性，基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型，基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型，将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解，从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明，机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态，调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

基于有限理性的交通网络可靠性均衡模型

为探索交通系统不确定性和出行者心理感知差异对出行路径选择行为的影响,将路网可靠性和有限理性融入出行者的路径选择决策中,提出双目标交通网络均衡模型.为应对模型多解问题,建立出行可靠性和有限理性下的贝叶斯随机用户均衡模型,运用贝叶斯统计和双层规划框架估计权重系数,采用变分不等式刻画交通均衡模型;分别设计迭代算法（iterative algorithm,IA）和相继平均算法（method of successive average,MSA）求解贝叶斯权重系数估计和变分不等式交通网络均衡模型.算例表明：随着观测变量和输入变量扰动变小,估计参数的均方根误差逐步减小;IA在运行15 s后均方根误差达到0.05,MSA在1 s内收敛精度达到10-6;变分不等式均衡模型可以同时反映出行者的风险态度和有限理性决策过程.     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

基于快递运输组织方案的快递竞争网络均衡

为更好地分析影响快递价格的因素,在分析基于合并式快递运输组织方案的快递作业流程、快递市场竞争中消费者行为、快递企业行为、运输企业行为及其均衡条件的基础上,应用变分不等式方法,建立快递竞争网络均衡模型,并应用修正投影算法进行了求解.算例计算分析表明,快递价格与区域的快递平均质量、运输企业和快递企业的成本以及消费者与快递企业交易成本成正比,与运输市场和快递市场的竞争激烈程度成反比,且快递企业的竞争力随其与消费者交易成本的增加而减弱.      

��������ʱ��³���ɿ��Ե������ͨ��������

在基于走行时间可靠性的交通均衡问题中,普遍存在假设是引起走行时间变异的O D (Origin Destination)需求或路段通行能力的概率分布是精确已知的。然而,现实中这些概率分布很难精确获得.本文放松这个假设而仅要求知道O D需求的前m阶矩(这里m是和路段费用函数的形式相关的正整数),通过运用最坏风险价值和最坏条件风险价值指标定义鲁棒分位走行时间和鲁棒超过期望走行时间,并证明在一般分布下两种出行时间是等价的.基于此定义,通过整合出行者的感知误差,提出了鲁棒分位随机用户均衡(鲁棒超过期望随机交通均衡)模型,模型被表示为一个变分不等式,并证明了解的存在性,然后运用一种启发式算法求解该模型.数值算例显现了模型在应用上的特性及算法上的有效性.     

考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

在经典随机后悔最小化模型的基础上,通过引入出行者获益损失的不对称偏好,建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中,等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异,受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外,与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出,并用相继平均法求解.最后,用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明,出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响,并且随着损失厌恶程度的增大,出行者更倾向于选择最短路径.     

��̬�û����ŵı�ֲ���ʽ����ģ���о�����

概述了动态最优交通分配的研究现状，详细描述了动态交通用户最优状态与变分不等式模型的等价关系. 基于约束集合和行驶费用函数的描述，说明了变分不等式方法在动态最优交通分配中应用的必然. 最后，分类综述了动态用户最优分配变分不等式模型及其代表性文献，讨论了当前存在的几个主要问题及进一步的发展展望.