多中心共同配送与收集网络联盟优化问题研究

针对多中心共同配送与收集网络中物流合作联盟构建和收益分配机制设计方面存在的不足,提出了多中心共同配送与收集网络联盟优化策略.首先,建立了网络运营总成本最小和配送与收集车辆使用数量最少的双目标优化模型.其次,提出了结合k-means聚类算法和Im-NSGA-Ⅱ算法的混合启发式算法求解模型,该混合算法通过引入贪婪求解思想和精英保留策略,提高了算法的全局收敛性能和局部寻优能力,并与NSGA-Ⅱ和MOGA算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性.然后,运用最小费用剩余节约方法(MCRS)研究多中心共同配送与收集网络联盟的收益分配问题,并讨论合作联盟序列选择和联盟稳定性.最后,通过实例对提出的优化模型和算法进行验证.结果 表明,该方法能够优化多中心共同配送与收集网络资源配置,降低网络运营成本,为多级共同配送与收集网络优化提供参考和方法借鉴,并为可持续的城市物流网络规划和共享物流合作联盟构建提供决策支持.     

带软时间窗的集货与送货多车辆路径问题节约算法

研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。     

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。     

储运一体化的二级物流网非线性规划模型及算法

通过对已有运输和仓储优化模型的分析,针对现代物流配送网络的特点,提出了基于储运一体化的非线性二级网络配送模型．并构造了具有能力与需求约束、费用与距离综合目标函数的非线性数学规划模型,求证了最优解,并提出算法实现的步骤,最后用实例对算法进行了验证．该问题的提出与算法的可行,为研究多阶段、多路线、多目标的物流配送模型找到了更好的途径．     

基于货物时间价值的物流网络最优配送路径模型研究

本文构建了物流配送网络中货物时间价值相关的最小配送费用路径模型,并研究了其算法。模型把整个配送过程分为运输过程和装卸过程,并且考虑了由于运输过程和装卸过程时间延迟造成的货物价值损失,这也是和其它类似成本路径模型最大的区别。该模型算法可以利用计算机自动完成,不受物流配送网络大小和节点的限制,并保证算法的正确性。     

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．     

交通限制条件下城市物流配送路线优化选择

物流配送网络中最优路线的选择问题一直都是配送中心关注的焦点，对于长途配送而言，交通阻塞和道路拥堵状况可以忽略不计，但对于城市配送而言，由于受交通堵塞和各种交通管制的影响，导致配送路径寻优更具复杂性．文中通过对具有动态的交通堵塞和交通拥挤限制信息及静态禁止通行等限制信息的实际配送网络的描述，提出解决两种限制情况下配送网络寻优的方法，建立了配送网络图中权重确定模型，并提出将交通限制条件下城市物流配送网络转化成无限制的有向图网络．运用Dijkstra算法对其寻优．并对此算法进行了应用举例．     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

配送网络分层规划的初步研究

配送网络规划是配送系统规划的一个重要部分,单一的选址模型无法反映配送网络内部的分工,不能区别内部不同地区物流个性。本文提出分层规划的思路和模型体系,较好地弥补了上述不足,使网络规划与企业发展战略以及市场环境特性结合更为紧密。     

物流配送网络优化模型及其求解算法

针对现代物流中比较典型的3级配送网络结构，结合企业生产和用户需求的不确定性的特点，提出了带模糊约束的模糊规划优化模型，根据该优化模型的特点，提出基于扩展运输问题的混合遗传算法，并对该算法在Visual C＋＋6．0环境下进行数值仿真，仿真结果令人满意。     

随机需求下公交网络设计的期望值模型与求解算法研究

科学规划公交系统是解决城市交通拥挤问题的有效手段,公交网络设计问题更是公交体系规划的重点与难点。公交需求作为公交网络设计的输入条件,在现实中具有不确定性。鉴于此,假设不确定乘客需求具有随机特性,来研究随机需求下公交网络设计问题的优化方法。以乘客成本与运营成本最小化为优化目标,构建了多目标规划的期望值模型。将遗传算法与模拟退火算法相结合,设计了求解模型的遗传模拟退火算法。最后,通过算例验证了提出的模型与算法的有效性。     

基于人工鱼群算法的移动通信网络基站覆盖优化问题

基站覆盖优化问题是移动通信网络优化的核心问题．针对网络节点严重冗余，基站之间相互干扰的情况，提出了一个移动通信网络基站最优覆盖模型，并利用人工鱼群算法对移动通信网络基站覆盖优化问题进行求解，得到了最优设计方案．最后选取某城市核心区域对模型与算法进行了验证，仿真结果表明：本文提出的方法提高了移动通信网络基站的覆盖率，减少了节点冗余，从而达到减少网络建设成本，提高网络规划效率和准确度的网络优化目的．     

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网络设计问题通常以最小化系统的总出行费用作为优化的唯一目标,所求得的最优解往往不能满足交通工程的实际要求。本文分析了在道路交通规划的工程实践中普遍存在的公平性和优先性问题,以网络设计问题的经典数学模型为基础建立了考虑公平和优先的网络设计问题数学模型,针对模型的特征设计了求解模型的遗传算法。最后,以一个实验道路网的分析为例,说明了数学模型和遗传算法的具体应用。该实例表明,论文所提出的模型和计算方法是非常有效的,能够为交通规划提供非常丰富的信息,协助决策者做出科学明智的选择。     

快速公交(BRT)线路布局优化研究

快速公交（BRT）是国际上公交发展的新模式。保证系统得以推广,同时应以低成本、显著见效为原则建设快速公交系统,因此对快速公交线路布局进行优化也是不可忽视的。为了探讨现有公共交通线网结构下如何优化BRT线路的布设问题．本文时快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析,并在此基础上依据快速公交的发展特点．以乘客的总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立快速公交布局优化的模型．并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明．从而得知优化模型具有较高的应用价值。     

城市路网动态转向建模与优先选择研究

确立网络表述方式是在城市路网中建立路径规划系统的基础工作之一.在不牺牲计算效率的前提下,网络表述方式既要能灵活反映出车辆在交叉口中所能进行的转向动作,又必须保证这些转向动作不会造成交叉口的安全隐患与通行效率的下降.针对这一需求,提出了一套面向决策点的网络表述方法,并在其数据结构的基础上,通过扩展现有的Dijkstra最短路搜索算法,在不改变以最短路为优化目标的前提下,以次优选择方式实现了干道优先和非左转优先的转向选择.以现实交通网络为模型,通过一系列实验验证算法在静态路径规划中的有效性.结果表明,算法以提高0.5%额外总出行成本的前提下,同时降低了11%的支道选择和21%的左转选择.     

考虑随机需求和时间约束LIRP联合协同优化

针对多节点多层次多功能的供应链管理中整体效益亟待提高的问题，结合某连锁超市的单一供应商、多分销中心、多零售店所构成二级分销网络，建立以系统总成本和供货时间为目标的多目标选址-库存-路径问题（location-inventory-routing?problem，LIRP）集成规划模型. 利用线性加权法将其转化为单目标规划模型，提出遗传算法和节约里程法相结合的两阶段启发式算法并求解模型，第1阶段用遗传算法求解选址-库存问题，第2阶段用节约里程算法求解车辆路径规划问题. 并结合某连锁超市实例，对不同总成本权重下的不同决策方案的分销网络进行LIRP集成优化，优化后的系统方案比原文献的总里程减少了3 606.9 km，系统总成本减小了6 526.2 元，缺货成本降低了124.6 元，只有19.7元，验证了模型和算法的有效性.      

随机需求航线网络效应下机队鲁棒优化方法

针对航线网络效应及旅客需求不确定性问题,将旅客组合优化模型加入机队规划问题,借鉴航线网络运力优化分配方法,以机型飞机数目、航段机型飞行频次、行程路线上旅客溢出人数为决策变量,以行程路线上旅客需求限制、航段飞行频次限制、特定机型机队飞行时间限制为约束条件,利用量化市场份额指数计算旅客溢出再捕获率,建立了旅客需求不确定情景下的机队鲁棒优化模型,设计了航线网络环境下的旅客需求离散情景集,用情景汇聚算法求解该模型.算例仿真结果表明,与传统机队规划模型相比较,本文模型的机队规划成本降低了167.07万元;与确定解的最小随机期望值相比,在3种情景集下,随机规划解的机队规划成本分别降低了19.88万元、21.02万元与17.55万元.      

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为了研究道路客运站场规划的站场选址优化,提出了一种基于多目标优化的道路客运站场选址方法。首先,将道路客运站场规划区域的道路网简化为有向赋权图,使选址优化问题转化为0-1规划问题;然后,以道路客运站场的建设投资、网络总运输成本以及乘客的总出行距离为优化目标,同时把道路客运的实际条件转化为优化目标的约束条件;最后,利用基于目标值排序组合选择的多目标遗传算法求解模型的Pareto最优解集合,并通过客运站场选址优化算例阐述了模型的求解过程。     

动态环境感知的多目标室内路径规划方法

为了满足复杂室内环境中用户的多目标导航需求,提出了动态环境感知的多目标室内路径规划方法. 该方法顾及室内路径复杂度、拥挤程度与阻断事件等多维室内环境语义,扩展了节点-边表示的室内导航路网模型,通过量化表征多维室内环境语义,建立了能够综合感知室内环境语义变化的导航通行成本函数,然后,将顾及室内动态环境语义的导航通行成本函数值作为室内导航路网模型的边长,设计实现了基于Dijkstra的多目标室内路径规划算法. 通过模拟实验分析比较室内路径规划结果,实验结果表明:由于扩展后的室内导航路网模型增加了具有方向性语义的垂直组件,考虑了阻断事件因素,导航路径规划能够避开不可用连接边;在路径拥挤程度分别为轻度、缓慢和堵塞情况下,由于考虑了路径复杂度和拥挤程度,节约的通行时间平均提升了17%.      

基于多目标的高速公路出入口决策双层规划模型研究

规划和布局高速公路出入口时,应从全局出发,充分考虑整个公路网系统的功能和要求,综合交通条件、自然条件及社会状况.本文在综合考虑城市行政等级、城市规模大小的基础上,建立了上层规划以高速公路出入口的用地和建设成本、改进交通网络的成本和区域内的出行成本最小为目标函数,下层规划以交通网络车辆弹性需求用户均衡配流的双层规划模型,通过优化算法,在备选的若干出入口能较好的实现多目标优化.